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・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

上流・要件定義・設計経験（データ連携要件の調整、インフラ/セキュリティ基礎、テスト・運用設計） データ基盤構築経験（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築、ETL/データ処理基盤開発、データ管理・ガバナンス実務経験） データ加工・開発スキル（データ定義・品質確認、SQLによる抽出・集計・加工・性能チューニング、Pythonによるバッチ処理・ETL等の開発）

上流・要件定義・設計経験（データ連携要件の調整、インフラ/セキュリティ基礎、テスト・運用設計） データ基盤構築経験（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築、ETL/データ処理基盤開発、データ管理・ガバナンス実務経験） データ加工・開発スキル（データ定義・品質確認、SQLによる抽出・集計・加工・性能チューニング、Pythonによるバッチ処理・ETL等の開発）

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

Pythonを用いたバックエンド開発経験 非同期処理、API実装に関する知見 LangChain、LlamaIndex等を活用したRAGの実装経験 プロンプトエンジニアリングの実務経験 Function Callingを用いた外部ツール連携の実装経験 マルチエージェント間の協調動作／オーケストレーションの構築経験 AIを前提とした業務フローの再設計やBPRを推進できる思考力

・AWSでのアプリケーション設計・構築経験 ・要件定義など上流工程の経験 ・業務課題をもとにAI活用を企画・提案した経験 ・関係者と円滑に調整・推進できるコミュニケーション力

・クライアントとの折衝経験（要件整理やヒアリングを自ら行い、必要な情報を取りに行った経験） ・機械学習・データ分析の実務経験5年以上 ・Python（pandas・NumPy・PyTorch） ・時系列予測・需要予測モデルの設計・実装経験 ・SQL・MongoDB等でのデータ前処理・集計経験 ・AWS（ECS / Lambda / RDS）での本番運用経験

AIエージェント、AWS Kiro、AWS設計構築、いずれかの経験がある方

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

ソフトウェア開発の実務経験 7年以上 Git / GitHub を用いたチーム開発の経験 アジャイル開発の経験 要件定義からリリース・運用まで、機能開発を主担当として完遂した経験 Claude Code や Codex 等のAIコーディングエージェントをチームで活用した開発経験 AWS等のパブリッククラウド上でのアプリケーション設計・構築経験、および Terraform 等 IaC の実務経験

AIを活用したシステムやエージェントの開発・実装経験 AIの仮説検証および実業務への組み込み推進経験 社内関係部署と円滑に連携し、定着化を進められるコミュニケーション能力

AI全体設計・構想および計画立案 経営層との折衝経験 プロジェクトベースでのPM遂行やAI実装

AIエージェント、AWS Kiro、AWS設計構築、いずれかの経験がある方

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

Pythonを用いた開発経験 GCPまたはAWSを利用したシステム開発経験 REST API等のバックエンド開発経験 Gitを用いたチームでの開発経験 Dockerを使った開発経験 AIモデル開発の一連の実務経験（モデル選定、設計、学習・微調整、テスト、本番デプロイ、運用） データの収集、クレンジング、整理の経験

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

AI/ソフトウェアの開発経験 プロジェクトリード経験

Databricksを活用したデータ基盤の導入・構築経験 生成AI／AIに関する実務経験・知見 RAG、AIエージェント、AIアシスタント等の構築経験

Pythonを用いたWebアプリケーション開発経験 業務システム開発においてリードした経験 LLMを活用したアプリケーションまたは機能の設計・開発経験（プロンプト設計、tool use、出力の検証・評価サイクルを含む） AI開発ツール主体としたプログラミング経験

Pythonを用いたWebアプリケーション開発経験 業務システム開発においてリードした経験 LLMを活用したアプリケーションまたは機能の設計・開発経験（プロンプト設計、tool use、出力の検証・評価サイクルを含む） AI開発ツール主体としたプログラミング経験

AWS、GCP、Azureいずれかでのサービスでの構築/運用経験 5年以上 AI基盤、ML基盤の設計・構築した経験 Kubernetesの実務経験 1万人以上のユーザー数を抱えるサービス開発経験

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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

チーム開発経験、LLM／生成AIを組み込んだプロダクトまたは業務システムの開発経験（1年以上）、Web API・バックエンドシステムの設計から実装までの経験（3年以上 / Python, Go, Java, C#, TypeScript, Rust のいずれか）、機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上）、Git / GitHub を用いた開発経験、リレーショナルデータベースを用いた開発経験、仕様が固まっていない状態から、自ら課題を定義して進められること。

エンジニアとしての実務経験(3年以上) PythonによるバックエンドまたはAPI開発経験 TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験(※フレームワーク問わず) LLM/生成AIを利用したアプリケーションの実装経験 AWS、GCP、Azureいずれかでの開発または運用経験 顧客や業務担当者との要件整理、仕様調整、打ち合わせができる方 日本語で顧客と支障なく議論できる方

PythonによるバックエンドまたはAPI開発経験 TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験 年数よりも必須スキルが満遍なく経験あれば 上流工程になるので、顧客折衝やコンサルの経験があれば◎ エンジニアとしての実務経験3年以上 PythonによるバックエンドまたはAPI開発経験 TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験 LLM/生成AIを利用したアプリケーションの実装経験 AWS、GCP、Azureいずれかでの開発または運用経験 顧客や業務担当者との要件整理、仕様調整、打ち合わせができる方 日本語で顧客と支障なく議論できる方

生成AIを用いた開発経験

PyTorchを用いたモデルの学習/評価・デバッグ経験 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 IoU/Precision/Recall/F1等の評価指標の設計・実装経験 学習パイプラインの問題を自力で特定・修正した経験 Train/Val/Test分割やクラス不均衡対応など、データセット設計の経験 OpenCV/FFmpeg等を用いた画像/動画データの前処理経験 アノテーションデータの品質管理経験 Pythonを用いた再現性のあるデータパイプラインの実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築・実験環境の再現性確保の経験

Azure, RAG, AI駆動開発, 技術選定, 設計, 構築, 検証支援

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力