機械学習エンジニア×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

機械学習の実務経験（目安3年以上） 統計の基礎知識（仮説検定・サンプリング等を A/B テストの評価に自分で使うことができる） モデルを比較検討し、選定理由と改善案を自分で説明できること Python でのアプリケーション／API 開発経験 クラウド（AWS 推奨）・インフラを含め、システムを一通り自分で扱える経験 Claude Code 等を利用した AI 駆動開発の経験 Git を用いたチーム開発、コードレビューの経験

要件定義・RFP作成支援の実務経験 クラウドデータ基盤に関する知見・経験

画像処理 / OCR / データ解析の経験 OpenCVを用いた開発経験 YOLO / SAM等を用いた画像認識・物体検出経験 画像前処理（二値化 / ノイズ除去 / 歪み・傾き補正等）の経験 DXF / DWG / PDF解析・ベクター変換の経験 PaddleOCR等を用いたOCR開発経験 VLM（GPT / Gemini等）の活用経験 Pythonを用いたML開発経験 PyTorch / TensorFlow等を用いたモデル開発経験 MLモデル構築および精度検証（PoC）の経験

Webアプリケーション開発経験5年以上 詳細設計を自走し、開発をリードした経験 コードレビューや設計議論を通じた技術力向上経験

・人事労務領域における業務改善・業務デザイン、またはシステム導入検討（構想策定・要件定義・製品選定など）の経験 ・Fit＆Gap分析、複数製品の比較評価、費用対効果の検討経験 ・調査設計から報告書作成までを短期間で自走して推進できる力（顧客向け報告資料の作成経験）

Webアプリケーション開発の実務経験（合算5年以上）、TypeScript / React（Next.js歓迎）を用いたSPAまたはSSRアプリケーションの設計・開発実務経験、またはPHP（Laravel/Symfony等）やモダンなフレームワークを用いたAPI・ドメインロジック・DBテーブル設計の実務経験、AI Agent等の支援を活用しながら自ら学び、前向きに越境して実装する意欲・学習姿勢、コードに対する明確な意図・美意識を持ち、他者やAIが生成したコードの違和感や設計上の問題点に気づいてリファクタリングや品質担保を行える能力、ユニットテスト（Jest/Vitest、PHPUnit等）の実装・運用経験、未知の技術領域や複雑なドメイン知識に対して自律的・能動的にキャッチアップし、機能実装まで一貫して推進できる自走力

IAM、Endpoint、Network、SaaS、Cloud等を含むコーポレートセキュリティ全体の設計・運用経験 セキュリティアーキテクチャやゼロトラストの考え方を踏まえた、セキュリティ施策・基盤の設計経験 EDR、SASE、CASB、SIEM等のセキュリティソリューションの選定・導入・運用経験 セキュリティインシデント対応の実務経験 （トリアージ、リスク評価、初動対応、復旧推進、再発防止等）

Webアプリケーションにおけるフルスタック開発の実務経験（5年以上） 要件定義・基本設計からテスト・本番運用までのフルサイクル対応実績 AWS 等のパブリッククラウドにおけるインフラ設計・構築・運用実務経験 ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、Claude Code 等のAI開発ツールを実務で活用した実績 自走してチーム開発やアーキテクチャ設計を推進できる技術リード力

データ仕様の整理からモデル構築、精度評価のリード経験 顧客折衝/コミュニケーション 生存時間解析

Azureの基本的なインフラ設計〜運用スキル (3年以上) クラウドの基本的なインフラ設計〜運用スキル (5年以上) 設計ドキュメント、顧客説明ドキュメント作成経験 Terraform/Bicep等のIaC経験 PowerShell, Bash, Python等のスクリプト実装経験 GitHub, GitHub Actions VSCode, CursorなどのIDE Claude Code, Gemini, Codex/ChatGPT

画像認識モデル（物体検出、セグメンテーション等）の構築経験 Python、PyTorch、OpenCVなどでの開発経験

・以下いずれかを活用したプロジェクトでの要件定義・設計・推進の経験 　①時系列予測などの機械学習モデル 　②数理最適化モデル ・TypeScript（NestJS／Node.js）、Python、Goのいずれかを用いたバックエンド開発の実務経験 ・LLM APIを活用したアプリケーションの設計・開発経験 ・AWS、Google Cloud、AzureのいずれかでのAIアプリ開発・構築経験 　→Vertex AI、Bedrock、Microsoft Foundry等 ・RAG等、AIエージェント向けデータの設計・構築経験 ・AIコーディングツールを活用した開発経験 ・大手企業向けシステム開発や、顧客に対する技術提案の経験 ・要件が固まりきっていない新規開発やPoCで、自律的に設計・実装を進めた経験 ・ビジネスレベル以上の日本語での円滑なコミュニケーション

LLM／生成AIを組み込んだプロダクトまたは業務システムの開発経験（1年以上） または Web API・バックエンドシステムの設計から実装までの経験（3年以上） ※Python / Go / Java / C# / TypeScript / Rust いずれか または 機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上） 加えて、以下を満たす方 Git / GitHub を用いた開発経験 リレーショナルデータベースを用いた開発経験 仕様が固まっていない状態から、自ら課題を定義して進められること

・バックエンド(API、Batch)の開発経験3年以上 ・フロントエンドの開発経験3年以上（TypeScript/react/next） ・システムの運用保守経験3年以上 ・PHP または Golangの開発経験：どちらかを3年以上(両方のご経験がある方は歓迎) ・RDBMSの利用経験3年以上 ・生成AIを活用した開発経験半年以上

データサイエンス・機械学習関連のプロジェクトマネジメント経験、時系列予測モデルの実装経験

組み合わせ最適化問題によるPoC業務の経験（定式化、ヒューリスティックアルゴリズムによる解探索実装） Pythonによる実装・実験経験 Git、Dockerの基本知識と利用経験、およびGitLab/GitHub等によるチケット駆動開発の経験 Claude Codeの基本知識およびLLMエージェントを活用・協業した開発経験 チームメンバーや顧客との円滑なコミュニケーションスキル

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

データサイエンス・機械学習関連のプロジェクトマネジメント経験、時系列予測モデルの実装経験

AI/ML（LLM・RAG等）の基礎理解と技術選定の判断力 生成AIを用いたアプリケーション開発（Python / FastAPI等）およびクラウドインフラ構成（AWSまたはAzure）の実務経験 抽象度が高い課題に対して、システム全体・サービス全体のアーキテクチャ設計（データ/コンテキストレイヤーの整理等）を行い、タスク化・推進できる能力 クライアントやステークホルダーとのディスカッション、概念整理・提案資料作成等のコンサルティング/アドバイザリー経験

SAP経験（CO＞FI、実務経験必須）、Power Query、MySQL、データ分析の深い知見、主体的にプロジェクトを推進し、チームを明るくするコミュニケーション能力

機械学習 設計構築 エンジニア

Pythonを用いた機械学習モデルの設計・構築・改善の実務経験（目安3年以上）と、モデルの比較検討・選定理由の説明まで主体的に行った経験（論文ベースの実装や業務上の技術調査経験があれば3年未満も可） 統計的な仮説検定やサンプリング等を用いてA/Bテストの設計・評価を行い、データに基づく改善案の検討・効果検証を行った経験 Pythonでのアプリケーション／API開発からAWS等のクラウド・インフラを含む本番運用まで携わり、Claude Code等を用いたAI駆動開発およびGitでのチーム開発・コードレビューを行った経験

- 機械学習システムの設計・構築経験 - AWS環境におけるネットワーク・権限・セキュリティ設計経験 - 要件整理からアーキテクチャ設計・実装・テスト・運用設計までの一連の対応経験

機械学習システムの設計・構築経験 ※単にモデル作成を行うだけでなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応を含めた実運用前提のMLシステム全体の設計・構築ができる方 ※NG：生成AIエンジニアのみの経験、AI導入コンサルのみの経験

機械学習システムの開発・設計または研究経験2年以上 自然言語処理、画像処理、機械学習を用いた開発経験 または機械学習・画像処理・人工知能分野での研究経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

・Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実プロダクト実装経験 ・PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 ・Embedding / Vector Searchに関する知識または実プロダクトでの実装経験 ・モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 ・Git / Docker / Cloud環境（GCP等）を利用した開発経験 ・大卒以上の学歴をお持ちの方

Pythonを用いたデータ・画像解解析及び探索機能の構築経験 PyTorch等のフレームワークによるDeepLearningの実装経験 埋め込み表現（Embedding）のモデルに関する知識または実装経験 仮説〜開発〜評価〜改善のサイクルを主体的に回したご経験 モデリングや検索ロジックを実装及びリリースしたご経験 Doccker/Git/クラウド（GCPなど）環境下での開発経験

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