AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

・WEB系開発経験3年以上（Python尚可）・OpenCVの経験があること

Azure環境におけるアプリケーションまたはインフラ開発経験 Python等を用いたAI／LLMアプリケーションの実装経験 基本設計～実装～テストまで一人称で対応可能な方 生成AIによるコード生成を活用しながら高品質な実装ができる方 【基盤領域 必須】 Microsoft Fabric、Microsoft 365（A365）、AIゲートウェイ等の知識および実装経験 統合AI基盤全体のアーキテクチャを理解した上で設計・実装できる方 AzureサービスのIaC化経験 CI/CDパイプライン構築経験 複数サービスを組み合わせた基盤構築経験 【応用機能領域 必須】 AIガバナンス（テックリード）が作成した設計をもとに開発・テストを実施できる方 フロントエンド、バックエンド、Azureリソースを含むアプリケーション構築経験 アプリ開発テンプレートの作成または整備経験 LLMアプリケーション、RAG、AIエージェント等の実装経験 PythonおよびTypeScript／JavaScriptでの開発経験

AIエージェント開発の実務経験（特に2024年以降〜現在の最新トレンドの経験が望ましい） toB SaaSとして、AIエージェント基盤を開発 AI/LLMを活用したシステムの要件定義・設計（上流）から、Python等を用いた実装まで一貫して対応できること 指示待ちではなく、自律的に開発をガシガシ推進できる高い自走力

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, ハードウェア知識

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 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がある方

AWSの設計、構築経験

AWSの設計、構築経験

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験（1年以上） ・Pythonバックエンド開発の経験 ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・以下の機能のうち２つ以上ゼロから設計開発した経験：コンテキストのサマライズ機能、MCPクライアント機能、生成AIガードレール機能、ブラウザUse機能 ・平日の日中時間帯に稼働可能な方

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・生成AIを用いたチャットサービスの開発・運用・保守経験（1年以上、商用サービス開発経験必須） ・バックエンド開発経験5年以上（Python尚良） ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・平日の日中時間帯に稼働可能な方

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

Python, TypeScript, GCP, AI/LLM, DB, Webアプリケーション開発, トラブルシュート

0->1のwebサービスの構築経験3年以上 LLMを利用したチャットボットの開発経験 TypeScriptを利用したアプリケーションの構築経験 AI-sdk,LangChain,LangGraph等、生成AI系のライブラリの使用経験 コンピュータサイエンスの基礎知識を利用した問題解決能力

MLライブラリなどを使ってtrend予測プログラムの開発経験 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を用いて精度改善した経験 クラウド上でデータを扱い、開発環境の構築経験 要件定義から設計、実装、試験までの一連の工程の経験

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

Pythonでのデータ分析・画像認識AI構築経験、ドキュメント作成能力、顧客コミュニケーション能力、ハードウェア知見

AI-Native開発経験（AIを前提とした開発プロセスでの実務経験、AIによるコード生成・テスト生成＋人によるレビュー/品質担保の運用、AIへの指示整備と再現性のある開発経験）

・BtoB SaaS・コンサルティング領域における顧客折衝のご経験 ※ 法人顧客への課題ヒアリングおよび改善提案の経験 ・ITツールやSaaSに対する高いリテラシー

RAGの構築実務経験（ベクトルDBの構築経験を含む） 画像認識およびOCRを用いた開発実務経験

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 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がある方

GraphRAG（Knowledge Graphを活用したRAG）に関する深い知見・実務経験 PDF等の非構造化データを解析し、構造化データへと変換・整理する技術・経験 AI・高度データ分析領域におけるPoC（概念実証）の参画経験 メンバーと密に連携し、主体的に業務を推進できるコミュニケーションスキル

【AIエンジニア】 ・Azure上での開発経験（App Service / Functions / Foundry 等） ・PythonによるWebアプリケーションのバックエンド開発経験 ・AI／検索システムに関する基礎知識（RAG、ベクトル検索 等） ・JSON／XML等の構造化データ取り扱い経験 ・GitHub Copilot活用経験（バイブコーディング、調査等） 【インフラエンジニア】 ・Azureにおけるセキュアな公開構成の設計・構築経験（Azure Front Door / Application Gateway（WAF含む）など） ・Azure上でのWebアプリケーション設計・構築経験（App Service / Container Apps いずれか） ・BicepもしくはTerraformの開発経験 ・要件・課題を整理して説明できるコミュニケーション力

AIを利用した業務改善経験 AIエージェントについての基礎知識（概念や何ができるかが分かる） 高度な情報の構造化・整理スキル わかりやすく伝えて人を動かせるコミュニケーションスキル

・データレイク・DWH・マートを含むデータアーキテクチャ設計経験（権限設計・運用設計を含む） ・複数データソース（DB・ログ・SaaS等）を対象としたパイプラインの設計・構築・運用経験 ・GCP/AWS/Azureいずれかでのデータレイク・DWH構築・運用経験（BigQuery等） ・日本語ネイティブ同等レベル

Python, GCP, AIツール活用, データベース開発・運用, データパイプライン開発・運用, Webアプリケーション開発・運用, DBトラブルシューティング, ミドルウェアトラブルシューティング, プロダクト開発

Python, GCP (BigQuery), データパイプライン

機械学習・モデル開発 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) データ処理 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 インフラ・クラウド 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

Python 3.10+ 協調フィルタリング・推薦システムの基礎知識 BigQuery（クエリ作成・テーブル設計）、Vertex AI Pipelines、GCS等 SQL（Jinja2テンプレート管理含む）、pandas / numpy Git、Linux/Bash、venv による依存管理 Cloud Scheduler、Cloud Run Jobs の運用経験

LLM／生成AIに関する知見 RAG（検索拡張生成）の理解 グラフデータベースの知見（特に重要） 構造データ／非構造データの取り扱い経験 検索手法（ベクトル検索等）の理解 AWS利用経験（特にNeptune尚可） PoC設計・構築・検証を一人称で推進できるスキル 実装まで対応可能なエンジニアリングスキル

生成AI（プロンプトエンジニアリング、MCPなど）を活用した非エンジニアの実務の効率化・仕組み化の実績 AIツールを活用したwebサービスやシステムの開発経験 MCP（Model Context Protocol）に関する知見や活用経験