AIエンジニア×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正 データセットの設計 画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理 Pythonでの再現性のあるデータパイプライン実装 AWSの実務経験(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda) Dockerを用いた環境構築・実験実行

-システム開発に3年以上従事した経験 -要件・仕様を自ら読み解き、設計～実装～テストまで主体的に対応できる -何らかのバイブコーディング経験者

AIエージェント等の生成AIの知見、クラウド（AWS/Azure/GCP等）に関する知見、顧客向けの資料作成経験、AIに関する最新技術の知見をアップデートしている方

Claude Codeを活用した開発経験 Pythonを用いた開発経験 アプリケーション設計や、開発経験5年以上

AI／生成AIを活用したシステム開発経験 プロトタイプ／PoC構築経験 Python等を用いたAI関連開発経験 要件や企画構想をもとに、技術的な実現方式へ落とし込める方 自走して技術調査、設計、実装、検証を進められる方

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet以上のバージョン等）を用いた、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等）を回した経験 ・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 ・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験 ・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績 ・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

・生成AIに関する専門知識、および生成AIを活用したシステム開発・実装の実務経験 ・AI導入、またはAI開発プロジェクトにおけるPM(プロジェクトマネジメント)実務経験 ・要件定義から各種テストまでの一連のシステム開発工程における実務経験 ・顧客(エンドユーザーやステークホルダー)との直接の折衝、Q&A対応、および提案資料の作成経験 ・週1〜2日程度のオフィス出社(竹芝・浜松町)に柔軟に対応でき、勤怠・コミュニケーションに問題がないこと

・大手企業向けPJへの1年以上の参画経験 ・Claudeを用いたファインチューニング、RAG、AIエージェントの構築経験 ・AWS上での開発基盤構築経験、またはJira/Redmineへの自動化機能の組み込み経験 ・英語での読み書きおよびディスカッション経験

ソフトウェア開発経験8年以上 Pythonによる開発経験（AIエンジニアの場合） クラウドに関する知識・経験（AWS、Azure、GCP等） プロジェクトマネジメント経験 英語によるコミュニケーションが可能な方（会話・メール対応レベル）

AI／生成AIを活用したシステム開発経験 プロトタイプ／PoC構築経験 Python等を用いたAI関連開発経験 要件や企画構想をもとに、技術的な実現方式へ落とし込める方 自走して技術調査、設計、実装、検証を進められる方

・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

LLM／生成AIを活用したアプリケーション開発経験 AI開発を伴うPoC経験 RAGに関する知識、実装経験

LLM活用アプリケーション実装経験 RAG構築／プロンプト最適化／トークン管理経験 Pythonによるバックエンド開発経験

プロンプト作成、GitHub Copilotを活用したAIフロント実装の実務経験 PythonでのAPI連携

大規模言語モデル（GPT-4、Claude、Gemini等）を活用したシステム開発経験（1年以上） データパイプラインおよびETLの設計・実装経験 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験 社内ツールや業務フローの自動化に関する実装・運用の経験

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

顧客との要件定義の経験 エンジニアとしての実務経験3年以上 バックエンド＋フロントエンド開発経験 LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境下（AWS / GCP / Azure）での開発・運用経験

AIの知見 POCを実際の本番環境で使える形に仕上げた経験

生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 0→1フェーズやPoC開発の実務経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発またはPoC経験 PythonによるR&Dまたはサービス開発経験 RAGの基本的理解 未知技術領域に対する調査・検証能力

LLM活用アプリケーション実装経験 RAG構築／プロンプト最適化／トークン管理経験 Pythonによるバックエンド開発経験

LLMを活用した開発経験1年以上（GPT-4、Claude、Gemini等） データパイプライン・ETLの設計・実装経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

LLMを活用した開発経験1年以上（GPT-4、Claude、Gemini等） データパイプライン・ETLの設計・実装経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

ソフトウェアエンジニアとしての開発経験5年以上 Pythonでの開発経験2年以上 LLMを活用したシステム開発経験1年以上 SaaSの開発経験

音声解析、音声認識（ASR）、音声合成（TTS）に関する深い専門知見 LLM（大規模言語モデル）を組み合わせたリアルタイム対話システムの開発・研究経験 曖昧な要件から技術的課題を特定し、仮説検証（PoC）を自走して完遂できる能力

RAG構築、OpenSearch Serverless、DWHからのベクトルデータ化などの実務経験 マルチモーダルLLMを用いた図面・画像データの構造化経験 OpenCV、YOLO等を用いた画像解析/物体検出の実装経験 LangChain/LangGraphを用いたAIエージェント構築経験

Azure環境でのシステム構築・運用、またはAIエージェントの構築経験（AWSやGCPなどでの経験でも可）

Pythonでの実務開発経験（3年以上）、GPT-4などのLLMを用いたアプリ実装およびプロンプト設計の経験、RAG（検索拡張生成）の理解と実装経験、顧客との要件ヒアリングなどのコミュニケーションに前向きであること

Python/TypeScriptを用いた高度なAIアプリケーションの開発経験 マルチエージェントシステム、または複雑なRAGパイプラインの設計経験 CXO層・IT部門長への技術的ROIの説明ができる論理的思考・コミュニケーション力 複数AIプロジェクトの技術リード、もしくは技術選定の主導経験

Copilotの実装・開発経験: Copilot Studioを用いたエージェント作成、または高度なプロンプト作成の実務経験。 M365エコシステムの理解: SharePoint、Power Platform等とCopilotの連携に関する基礎知識。 論理的思考・要件定義: 抽象的な課題から具体的な実装要件（To-Be）を定義できる能力。 技術解説スキル: 非エンジニア層に対し、実装した機能のメリットや使い方を分かりやすく説明できる能力。