AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

・LLMを活用した開発経験: 半年以上 ・Pythonを使用した開発経験: 3年以上 ・RAG構築経験 ・AIエージェント作成経験（LangGraph, AutoGen, CrewAI等） ・機械学習モデルを組み込んだアプリケーションの開発経験 ・API開発経験（Flask, FastAPI等） ・AWS Lambdaを用いたサーバレス開発経験

・C#を用いた業務アプリケーション開発の実務経験 ・既存のC#システムを迅速にキャッチアップし、ロジックを容易に把握できる能力 ・自律的にタスク管理を行い、業務を推進できる能力 ・Azure OpenAIまたはその他のLLM（大規模言語モデル）の基本的な知見 ・AI領域に関する学習意欲や未知の領域に対する積極性

Dockerを用いた検証・開発環境の構築／運用経験 Pythonによる開発経験 AI領域に関する基礎知識

・LLMを活用したプロジェクト経験2年以上 ・テックリードやCTOとしての実務経験 ・ゼロからプロダクトを立ち上げ新規開発のリード経験 ・AIのコード生成の仕組み作りの経験 ・パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure）を用いたインフラ設計・構築経験

・Python を用いた開発経験 ・機械学習の基礎知識（モデル学習・推論・評価の実務経験）をキャッチアップできる技術スキル ・音声データ、学習用データの前処理・品質チェックの計画ができる技術スキル ・日次での学習結果を日本語でレポートとしてまとめる文章力

自律的に稼働できる方 Pythonでの開発経験 クラウドでのアプリ開発経験 コンテナ（Docker等）を活用した開発経験 LangChain、API活用したAIエージェント開発経験 AIエージェント構築経験（ADK等）

・Pythonの経験 ・Azure環境の構築経験 ・RAG環境構築の経験（社内情報の検索性向上） ・AIエージェント実装の経験（業務タスクの自動化）※コーディングも可能 ・OpenAIやGeminiの活用経験

・AI開発の実務経験(RAG/ベクトルDB/ドキュメントチャンキングのご経験) ・データサイエンスまたは機械学習の実務経験 ・転移学習および ファインチューニング の概念、メリット/デメリット、適用判断基準の深い理解。 ・リモート併用の対応が可能な方。

・生成AI・LLMを用いたプロダクト開発経験 ・データ基盤設計・構築経験 ・機械学習／データ分析経験

・セキュリティ領域の基礎知識（SOC/CSIRT、インシデント対応フロー、検知〜封じ込めの流れ） ・クラウド環境（AWS/GCP/Azure いずれか）での知見 ・ログ基盤やSIEM等との連携（データ取り込み、解析、可観測性設計）の経験やそれに及ぶ知見

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方。チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行えること。

?AIエンジニア（1名） ・AI/MLモデル構築/精度改善 ・Guardrails設計 ・Python開発3年以上 ・AWS AIサービス（Bedrock/SageMaker）経験 ・ベクトルDB（OpenSearch/pgvector等）経験 ?AWS基盤構築エンジニア（1名） ・AWS設計/構築3年以上 ・Terraform/CloudFormation経験 ・VPC/IAM/EC2/S3/RDS等知識

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方。 チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行えること。 生成AIを活用できること。 外国籍の場合は日本語能力試験N1取得者。

①AIエンジニア（1名） ・PythonによるAIモデル開発経験 ②AWS基盤構築エンジニア（1名） ・AWS設計構築経験2年以上 ・Terraform／CloudFormationによるIaC経験 ・VPC、IAM、EC2、S3、RDS等の知識

?AIエンジニア（1名） ・AI/MLモデル構築/精度改善 ・Guardrails設計 ・Python開発3年以上 ・AWS AIサービス（Bedrock/SageMaker）経験 ・ベクトルDB（OpenSearch/pgvector等）経験 ?AWS基盤構築エンジニア（1名） ・AWS設計/構築3年以上 ・Terraform/CloudFormation経験 ・VPC/IAM/EC2/S3/RDS等知識

AI、IoTに関する知識。 簡単なプロトタイプをその場、もしくは翌日までつくれるスキル。 直近の生成AI動向に関する知識。

機械学習モデル開発の実務経験

?AIエンジニア（1名） ・AI/MLモデル構築/精度改善 ・Guardrails設計 ・Python開発3年以上 ・AWS AIサービス（Bedrock/SageMaker）経験 ・ベクトルDB（OpenSearch/pgvector等）経験 ?AWS基盤構築エンジニア（1名） ・AWS設計/構築3年以上 ・Terraform/CloudFormation経験 ・VPC/IAM/EC2/S3/RDS等知識

・大学院卒（情報科学・統計・機械学習領域）または同等の研究・実務経験 ・PythonによるAI/MLモデル開発経験（3年以上） ・教師あり学習・特徴量設計・モデル評価指標に関する深い理解 ・SQLおよびDWH操作の経験（Snowflake, BigQuery等） ・LangChainやRAG構成を用いたAIアプリケーションの開発経験 ・Kaggle Expert以上、または同等のモデリング能力を有する方 ・モデル精度向上・特徴量設計・再現実験において安定した成果を出せる方

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方。チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行える。生成AIを活用できる。外国籍の場合は日本語能力試験N1取得者

・3年以上のプロジェクトマネジメント経験 ・ビジネスレベル以上の英語力 ・AWS/GCP/Azureいずれかを利用したインフラの設計・構築・運用経験 ・GPT/Gemini/ClaudeいずれかのAPIを利用した開発経験 ・2年以上のPythonでの開発経験 ・2年以上のSQL利用経験 ・2年以上のバックエンド開発経験

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方 チャットベースのコミュニケーションがスムーズに行える 生成AIを活用できる 外国籍の場合は日本語能力試験N1取得者

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 Python及びPytorch/Tensorflow等を用いた開発実務経験 CVまたはNLP分野での論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験

・画像認識・図面解析（物体検出・セグメンテーション）の実装経験 ・AI-OCR／VLM／LLMを活用した解析経験 ・Pythonでの機械学習モデル開発、API構築経験 ・クラウドML環境（AWS SageMaker／Azure ML等）での開発・デプロイ経験 ・Docker、REST APIを用いた運用経験

・機械学習モデル開発の実務経験1年以上 （画像以外の実務経験も可）

・PythonによるAIモデル開発経験（3年以上） ・AWS AIサービス（Bedrock, SageMaker等）利用経験 ・ベクトルDB（OpenSearch, pgvector等）利用経験 ・AWS設計・構築経験（3年以上） ・Terraform／CloudFormationでのIaC構築経験 ・VPC, IAM, EC2, S3, RDSなど主要サービスの知識

・LLMに関する開発知見や論文調査経験 ・機械学習・深層学習フレームワークを使用した開発経験（PyTorch, TensorFlow, Keras等 1年以上） ・開発経験（Python, C++, C#など 2年以上） ・必要に応じて出社が可能な方 ・コミュニケーションを取りながら開発ができる方

機械学習モデル開発の実務経験が1年以上、または社会人1～10年目程度で、学生時代に機械学習モデル作成を含む研究を専門にされていた方

・生成AI（LLM）を用いたソリューションの設計・検証経験 ・複数の文書やデータソース間の整合性判定、変化点検出、OM記載案などのドラフト自動生成ロジックを設計し、検証（フィジビリティチェック）を実施できること ・AWSやAzure等のクラウド利用、社内データベースとの連携を前提としたシステムの設計・企画経験があること ・セキュリティ面を含めた安全性を担保する前提で、社内専門部門との連携を理解し、システム企画・設計を進められること ・To-Be業務フローを機能・非機能要件に落とし込み、「要件定義書」の作成に貢献できること ・技術的な実現性の検証結果を「実現性評価結果資料」として明確に文書化できること ・約2か月間（11月下旬～1月上旬）という短期間で、8つのユースケースの実現性検証を並行して集中的に推進できること

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 ・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験 ・論理的にコミュニケーションができる方