AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

AWSの設計、構築経験

移動体や時系列の大規模なraw（生）データの処理経験 データパイプラインシステム（データ処理基盤）の構築経験 クラウド環境（特にAWS：S3,EC2,EKS,EMR,AWS Glue,Athena,RDSなど）での実務経験 Apache Sparkなどのビッグデータフレームワークの利用経験 Python,Java,SQL,Linux,Bashの実務経験 生データの内容を把握した上でのデータ比較/加工/集計/分析要件定義、およびデータベースやサーバーサイドの設計/実装/ドキュメンテーション能力

・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

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

データパイプライン設計・実装の実務経験（4年以上）、クライアントワークにおける要件定義経験（3年以上）、Snowflake を用いたDWH構築・運用経験、Trocco を用いたETL設計・運用経験、dbt によるデータモデリング（staging / intermediate / mart）経験、SQL / Python の実務経験、データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備経験

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

MLライブラリを用いたトレンド予測プログラム開発経験、特徴量エンジニアリング、EDA、ハイパーパラメータチューニングによる精度改善経験、クラウド上でのデータ扱い・開発環境構築経験、要件定義から設計、実装、試験までの一連の工程経験

Pythonを用いたバックエンド開発経験 LLM APIまたはLangChain/LangGraph等を用いた生成AIアプリケーション開発経験 API設計に関する基礎知識 チームでの開発経験

・Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT等を使って開発・調査・資料作成などを効率化した経験 ・自分の作業手順をAIに任せられるように分解・言語化できること ・Python、JavaScript、TypeScript等を用いた基本的な開発経験 (3年以上) ・Git、Issue管理、レビューを前提としたチーム開発経験

Difyを用いた開発経験1年以上 AI/LLM領域における開発経験3年以上 リード経験（組織に対する理解度も求められる） AIに対する提言可能な知識・経験（AI出力物をレビューできるでは不足） 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 開発案件におけるクライアント折衝経験5年以上 参画から数日間、都内に出社できる方

・機械学習モデルの開発・運用経験 　└時系列データ、またはテーブル形式の業務データを用いた機械学習モデルの設計、実装、本番運用経験がある方 ・モデル改善に関する実務経験 　└特徴量設計、モデル評価、精度改善、チューニングなどを実務で行った経験がある方 ・PythonでのWebアプリケーション開発経験 ・RDBの設計・運用経験 ・自走して開発を進めた経験 　└少人数チームの中で、自ら課題を整理し、プロダクト開発を前に進めた経験がある方 ・上流工程をリードした経験

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

Difyを用いた開発経験 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

主要LLMの利用経験 プロンプト設計 / RAG / モデル評価の理解 OpenAI / Anthropic / Google API を使った実装 Python または Node.js でのAI組込み クラウド（AWS/Azure/GCP）の利用 SaaS / Webhook / API連携 CS業務の理解・要件定義力 PoCを高速に回す自走力

・生成AI / LLMに関する専門知識: プロンプトエンジニアリング、RAG（検索拡張生成）、および「マルチエージェント環境（複数AIの自動連携）」に関する技術トレンドや仕組みへの理解。 ・オンプレミス環境におけるITインフラ/AI基盤の知識: 製造業・国家機密セクター特有の厳しいセキュリティ制約（オンプレミス、プライベートクラウド）下におけるAIプラットフォームの比較評価や、要求仕様への適合性を評価できるスキル。 ・PoC（概念実証）の検証・設計スキル: 共通業務（メール要約やFAQチャットボット等）の技術的な実現可能性を見極め、適切な検証環境や検証方法を定義・伴走できるスキルやご経験

・Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT等を使って開発・調査・資料作成などを効率化した経験 ・自分の作業手順をAIに任せられるように分解・言語化できること ・Python、JavaScript、TypeScript等を用いた基本的な開発経験 (3年以上) ・Git、Issue管理、レビューを前提としたチーム開発経験

・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） ・参画から数日間、都内に出社できる方

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

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

LLM, データ分析, Webアプリケーション開発, Unix, Git, Docker, データベース, RAG, AIエージェント, Python

・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

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