AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

Pythonを用いたソフトウェア開発経験（3年以上）、機械学習または自然言語処理モデルの構築・評価・改善の実務経験、WebアプリケーションまたはAPIの開発・運用経験、パブリッククラウド（GCP / AWS / Azureいずれか）を利用した開発経験、ビジネス側メンバーとの要件すり合わせ経験、本番環境での運用経験（障害対応や改善を含む）、モデルの説明性やリスクを意識した設計・実装経験

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築経験 ・バックエンド開発経験 (3-4年) ・自然言語処理のプロジェクト経験 ・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験 ・論理的なコミュニケーション能力

レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須)

コンピュータサイエンス、AI、機械学習等の関連分野における修士号・博士号の保有 Python(Pytorch or Tensorflow)を用いた開発実務経験 研究プロジェクトで独自アルゴリズムを開発し、学会等で論文を発表した経験

PM経験(5年以上) Gemini等による生成AIの開発経験(3年以上) プロンプトエンジニアリング経験(3年以上)

Pythonを用いた開発経験 AI／機械学習に関する実務経験または知見 データ前処理、分析の経験

Pythonを用いたバックエンド開発経験2年以上 生成AI / RAGやLLMを用いたアプリケーション開発経験 基本設計以降のご経験

RDB（PostgreSQL 推奨）でのスキーマ設計・パフォーマンスチューニング経験（3年以上目安）

Pythonを用いたバックエンド開発経験2年以上 生成AI / RAGやLLMを用いたアプリケーション開発経験 基本設計以降のご経験

Difyを利用してのAI実装プロジェクト経験

Snowflakeを用いたDWH開発・運用経験 SQLおよびPython（PySpark）によるデータ処理実装経験 Azure環境でのデータ基盤開発経験

Pythonによる業務用スクリプト・ツールの開発および保守経験 SQLを用いたデータ処理・分析の豊富な実務経験 積極的なコミュニケーション力と主体的な課題発見・提案力

・ディメンショナルモデリング（Dimensional Modeling）の実務経験 ・Snowflake, SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験 ・Apache Airflowやdbtなどを用いたワークフロー構築経験 ・Pythonのコードを読んで修正できるスキル

自走ができること 顧客折衝/要件定義の経験 開発プロセスを一貫して担った経験（要件定義〜設計〜実装〜テスト） Webアプリケーションの開発経験 インフラ設計・構築経験 データベース設計・構築経験 AWSやAzureなどのサービスを使用した経験

Python を用いたスクラッチでのコーディング・実装経験（Pandas、NumPy等のライブラリ活用を含む） SQL を用いたデータ抽出・加工、データベース構築の経験 Azure または AWS 上でのシステム構築・運用経験 データパイプライン（ETL/ELT）の設計・構築の実務経験 自走してプロジェクトを進められるセルフマネジメント能力

・PythonでのAPI開発実務3年以上 ・AWSでの本番運用経験 ・GitHubでのチーム開発運用 ・DB設計経験

LLMのFine-Tuning実務経験（OpenAI API FT もしくは同等） SFTの設計/実行/評価の経験（実験管理、再現性、簡易チューニング） データ品質が性能を左右する前提で、データチームと協働して改善を回せる方（学習進捗に応じ再整備を想定） セキュリティ/データ取り扱いの基本理解（PII除外、アクセス制御、用途限定）

Pythonを用いた開発経験 Azure環境での開発／運用経験 LLMを活用したモデル改善または検証経験 プロンプト設計／改善の実務経験

LLMのFine-Tuning実務経験（OpenAI API FT もしくは同等）、SFTの設計・実行・評価の経験（実験管理、再現性、簡易チューニング）、データ品質が性能を左右する前提で、データチームと協働して改善を回せる（学習進捗に応じ再整備を想定）、セキュリティ/データ取り扱いの基本理解（PII除外、アクセス制御、用途限定）

・RDB（PostgreSQL 推奨）でのスキーマ設計・パフォーマンスチューニング経験（3年以上目安） ・複雑なJOIN/集計/インデックス設計を含むSQLの実務経験 ・Python を用いたデータパイプライン/バッチ処理の実装経験 ・NoSQLまたはベクトルDB（Qdrant/Weaviate/Milvus/pgvector 等いずれか）の利用経験 ・ETLもしくはドキュメント処理（PDF/Word/HTML等）の実務経験

・Pythonでの開発経験 ・AIモデルの開発経験3年以上（機械学習 or Deep Learningを用いた） ・画像処理に関する専門知識（or自然言語処理など特定領域の専門知識も可）

LLMのFine-Tuning実務経験（OpenAI API FT もしくは同等） SFTの設計/実行/評価の経験（実験管理、再現性、簡易チューニング） データ品質が性能を左右する前提で、データチームと協働して改善を回せる方（学習進捗に応じ再整備を想定） セキュリティ/データ取り扱いの基本理解（PII除外、アクセス制御、用途限定）

Pythonを用いたバックエンド開発経験(2年以上) 生成AI、RAG、LLMを用いたアプリケーション開発経験 基本設計以降の工程経験

・大規模ユーザー基盤を持つプロダクトにおいて、実際にレコメンドシステムを導入し、成果を出した具体的な経験。 ・機械学習・AIを活用したプロダクトの立ち上げ、開発、およびチームマネジメント（EM/テックリード相当）の経験が一定期間あること。 ・事業会社においてEMやテックリードなどのポジションで、技術戦略とビジネス要件を統合し、プロダクトを成功に導いた経験。 ・技術的な専門性だけでなく、ユーザー体験、プロダクト設計、事業成長の観点からも議論をリードできる能力。

LLMを活用したアプリケーションの本番運用経験 LangChain / LangGraph / DSPy 等のオーケストレーションフレームワークの使用経験 RAG の高度な構築・チューニング経験 評価指標の策定と、それに基づいた継続的な精度改善サイクルを回した経験

SQLを用いた分析用データマートの開発（要件定義、設計含む）・運用経験3年以上 クラウドDWH利用経験3年以上（Azure Databricks、Amazon Redshift、BigQuery） 大量データのハンドリング経験 Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験

LLMシステムの構築経験 Pythonを用いたソフトウェア開発経験 LangChain/LangGraphの利用経験 クラウドのインフラ構築経験

GitHubを用いたチーム開発経験 技術的課題を自走的に調査・解決できる能力 生成AI開発経験（LangChain, LangGraphなど） RAG構築経験、またはRAGの精度を上げるための工夫経験 FastAPIなどPythonフレームワークでのWebAPI実装経験 AWS上での環境構築、またはパフォーマンス最適化の経験

システム開発の基礎知見（Web／業務システム構成理解など）、Dify／Genspark／manus／n8n 等のAIエージェント・ノーコードAIツールを用いた実装経験、プロンプト設計や業務フロー設計を自身で試行錯誤しながら形にしてきた方、エンジニアリングを主軸にしつつ、要件整理のための最低限の顧客コミュニケーションが可能な方

Python, LLMの調整, RAGとガードレールに関する知識, AWS