AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

Pythonでのデータ分析・画像認識AI構築経験 顧客向けマニュアル作成経験 顧客コミュニケーション能力（操作説明、画像認識精度報告など） ハードウェア知識（カメラ内部・外部パラメータ理解）

・データエンジニアの実務経験（5年以上） ・BI/可視化ツールの設計・実装の実務経験（3年以上） ・顧客向けダッシュボードの設計・実装 ・Tableau, Looker等のモダンなBIツールの利用 ・ユーザビリティを考慮したUI/UX設計 ・データの可視化設計 ・SQLを用いたデータモデルの設計・最適化の実務経験（3年以上） ・PostgreSQLでの複雑なデータモデリング ・AWS or GCPの利用実務経験 ・データウェアハウス（Snowflake, BigQuery等）の利用実務経験 ・Pythonを用いた開発・データ処理の実務経験

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

データエンジニア もしくは データサイエンティスト 且つ AI領域でのエンジニア経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 プロジェクトリードの経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

Python, データ分析, 画像認識AI構築, ドキュメント作成, 顧客コミュニケーション, カメラパラメータ理解

Microsoft Copilot（Copilot Studio含む）を活用したマルチエージェント構築、またはLLMを用いた自律型エージェントのPoC開発・実装経験 GraphRAGを用いたナレッジ構造化と検索・文脈拡張に関する知見または設計・実装経験 非構造化データを解析・構造化し、データ活用基盤や検索パイプラインへ組み込んだ実務経験 データ基盤（Databricks等）の特性を考慮したエージェント制御ロジックの設計、実装力

TypeScriptを用いた開発経験、React / Next.jsによる開発経験 REST API連携、コンポーネント設計経験 TypeScript (Node.js) または PythonによるAPI開発経験 FastAPI / NestJS等での開発経験、データベース設計、外部API連携経験 OpenAI API等のLLM利用経験、MCP（Model Context Protocol）の実装経験 RAGシステムの理解、Prompt Engineeringの経験、AIを活用したWebサービス開発経験

AIシステムの製品化・本番運用への主体的な関与経験（PoCのみ不可）、機械学習・ディープラーニングのモデル設計・構築・学習の一連の実装経験（外部API利用に留まらない知識・実装力）、画像認識（画像分類・物体検出）の実装経験、ファインチューニングの実装経験（画像・LLMいずれか）、RAG・ベクトルデータベースの設計・構築経験、AWSを用いたMLシステムの環境構築・運用経験、英語での業務コミュニケーションが可能なレベル（英語話者のメンバーと支障なく協業できること）。

TypeScriptを用いた開発経験、React / Next.jsによる開発経験 REST API連携、コンポーネント設計経験 TypeScript (Node.js) または PythonによるAPI開発経験 FastAPI / NestJS等での開発経験、データベース設計、外部API連携経験 OpenAI API等のLLM利用経験、MCP（Model Context Protocol）の実装経験 RAGシステムの理解、Prompt Engineeringの経験、AIを活用したWebサービス開発経験

Microsoft 365（Teams、SharePoint Online、Copilot等）の利用経験 ユーザー向けマニュアル、FAQ、ナレッジ整備経験 社内利用促進、定着化施策、コミュニティ運営経験 利用状況分析、アンケート分析、KPI可視化経験

要件定義、開発設計などの上流工程から実装まで一通り開発できる実務経験 ローカルLMM（またはLLM）の構築/実装ができるスキル ビジネス（Biz）サイドの担当者とスムーズに連携できるコミュニケーション能力

AWSシステム設計・実装経験 機械学習の経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務・開発経験（PoC含む） 要件定義〜実装までの一気通貫経験（ビジネス部門との折衝含む） クラウド（AWS／GCP／Azure）を用いた開発経験 ビジネスサイドとの折衝、要件定義経験 PoC開発や0→1フェーズの経験

・上流工程（要件定義、基本設計）の経験 ・顧客仕様を聞いて、システム実現/構築した経験/コミュニケーションスキル ・ソースを解析して本番稼働に向けての問題点を見つけたり、提案するスキル・経験 ・Python、TypeScript、JavaScriptの経験 ・Flask、Vue.js3の経験 ・GCP（Google Cloud Platform）、Azureの経験

画像認識、画像処理、AI技術への強い興味・関心（実務未経験可） ハードウェアの調達や組み立てへの抵抗感がないこと

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

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

Codex等の生成AIツールを用いた実務開発経験が必須です。 プロンプト設計からコード生成まで、エンドツーエンドで対応できる方を募集しています。 業務フロー図などの設計資料を正確に読み解き、プロンプトの挙動として論理的に設計・実装できる思考力、 および業務仕様のヒアリングから成果物の整理・構造化、説明ができる高いコミュニケーション能力が求められます。

Pythonを用いたバックエンド開発における実務経験3年以上 Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発の実務経験 AIまたは大規模言語モデル（LLM）を用いたWebサービス開発の実務経験

AIアプリ開発またはそれに準ずる経験（Difyベスト） PythonでのWebアプリ開発経験 要件定義／ユーザ部門ヒアリングなどの上流工程経験

AI開発のご経験 システム開発のご経験

AIシステムの製品化・本番運用への主体的な関与経験（PoCのみの経験は不可） 機械学習・ディープラーニングのモデル設計・構築・学習の一連の実装経験（外部APIの利用にとどまらないモデルレベルの知識・実装力） 画像認識（画像分類・物体検出）の実装経験 ファインチューニングの実装経験（画像・LLMいずれか） RAG・ベクトルデータベースの設計・構築経験 AWSを用いたMLシステムの環境構築・運用経験 英語での業務コミュニケーションが可能なレベル（英語話者のチームメンバーと支障なく協業できること）

・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

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力（ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方

AWSの設計、構築経験

AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

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

ローカル環境構築を自走できること AI/LLM領域における開発経験1年以上 AIアプリケーション開発、テスト・評価までを自走できる方 既存プロジェクトのキャッチアップおよび継続開発経験 クライアント折衝を含む準委任案件での業務経験5年以上

ローカル環境構築を自走できること AI/LLM領域における開発経験1年以上 AIアプリケーション開発、テスト・評価までを自走できる方 既存プロジェクトのキャッチアップおよび継続開発経験 クライアント折衝を含む準委任案件での業務経験5年以上

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 ※データ基盤をゼロから構築する力は求めません 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力 （ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方