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

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

Python3 、点群データの活用や機械学習モデルの実装経験 ※点群データ扱ったことある方の方がベター（必須ではなく動画像系の経験でも良い）ではあるが、機械学習のモデル改良の方針等が検討できるレベルの方、自分で手が動かせるとなお良いと考えてます Linux 環境での開発経験 コードレビューやテスト、デバッグなどを通じた高品質な実装スキル

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

各職種に準拠（詳細は添付：スキル概要一覧 をご確認ください）

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

・AIモデル開発経験（性能評価、NPU向け最適化・高速化開発） ・物体検出の経験

生成AIおよび機械学習に関する幅広い知識（技術・活用動向を含む） 業務アプリケーション活用に関する知見 部門ヒアリングを通じた業務理解とアイデア創出力

Pythonを用いた機械学習関連の実装経験のある方 重視するマインドセットを身に着けられる方 重点スキルの半数以上の項目について自走でき、それ以外の項目もサポートが取り組める方 重点スキルのいずれかに高い専門性を持ち、開発をリードできる方 AIの最新情報への感度を高め続けられる方

Pythonを用いた機械学習関連の実装経験のある方 重点スキルの半数以上の項目について自走でき、それ以外の項目もサポートが取り組める方 重点スキルのいずれかに高い専門性を持ち、開発をリードできる方 AIの最新情報への感度を高め続けられる方

・情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験 ・ディープラーニングを使った開発の経験 ・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発などの経験 ・画像解析に関する開発経験 　→画像処理（OpenCV、Canny Edge など） 　→物体検出AI(YOLO, R-CNN など） 　→異常検知AI(Padim, PatchCore など）

・OpenCVの実務経験、または、FaceNet等の顔認証モデルの実装経験 　ー画像処理パイプラインの構築やプロジェクトでの活用実績 　ーTensorFlow、PyTorchなどのフレームワークを利用した深層学習モデルの開発経験 ・プログラミングスキル 　Pythonおよび/またはC++での実装経験

・情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験 ・ディープラーニングを用いた開発経験 ・Pythonでのデータ解析またはソフトウェア開発経験 ・画像解析に関する開発経験（OpenCV、Canny Edgeなど） ・物体検出AI（YOLO、R-CNNなど） ・異常検知AI（Padim、PatchCoreなど）

データ分析、機械学習の基礎理解がある方 回帰モデルの検討と構築経験 pythonの使用経験 TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験

・AI、機械学習に関する経験3年以上 ・機械学習フレームワークの使用経験（Pytorch、Tensorflow等） ・ドキュメント作成能力（設計書や使用マニュアルの作成） ・Gitを使用したチーム開発経験（PR作成、レビューの実務） ・MLOpsツールの利用経験（例: MLflow, W&B, ClearML, Kubeflow）

・下記技術を使用した開発経験のある方（全てを経験してなくても良いです） 　LangChain / LangGraph / Dify / vectorshift / Langfuse / CrewAI ・Pythonを使用した開発経験2年以上（コードを書ける方が必須です） ・エンジニア経験5年以上 ・能動的や円滑なコミュニケーションが取れる方（顧客折衝も発生する為）

・AWS 上での構築経験 ・Python, PySpark（AWS SageMaker）を使った開発経験

・機械学習の開発経験（3年以上目安） ・Pytorch等の実務経験 ・Gitを用いたPR/レビュー経験 ・MLOps系ツール（MLflow, W&B等）の運用経験 ・OCR・画像処理等への関心と実装経験

・深層学習フレームワークを活用した開発経験（PyTorch / Tensorflow等を研究・実務で利用した経験） ・機械学習技術の調査 / 実装能力ならびに課題の特性に応じた応用能力 ・課題に合わせて技術を活用し、社会実装までやることに関心がある ・Githubの知識と利用経験 ・大規模言語モデル（LLM）の利用経験

・Pythonを用いたシステム開発経験 3年以上 ・何かしらの機械学習モデルをシステムに組み込み開発された方 └機械学習エンジニアである必要はなし └分野も画像処理である必要なし ・REST APIの設計、開発ができる

・AI技術（機械学習／深層学習／LLM等）を用いたプロダクト開発経験 ・技術戦略や研究開発方針の立案・推進経験 ・AIエンジニアまたは研究者としての3年以上の実務経験 ・上位層（CTO/VPoE等）でのチームマネジメントの経験

・画像処理のご経験 ┗前処理・セグメンテーションの具体的なご経験 ・機械学習のご経験 ┗モデルの学習・評価・改良、画像系データ処理の知見 ・PythonによるAI実装のご経験

・自然言語処理に関する経験（LLM開発以外） ・大規模モデルのfine-tuningの経験 ・CI/CDの構築された環境での開発経験

以下のいずれか、または複数の実務経験をお持ちの方を求めています。 ※いずれかがあり、いずれかは趣味レベルでもご検討可能です。 ・動画生成AIモデルのファインチューニング経験・実績 ・画像生成AIモデルのファインチューニング開発・実績 ・ControlNetのファインチューニング開発・実績 ・LoRA、ComfyUIの利用経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・AI画像・動画生成に関する最新の技術トレンドへの理解

・Python、Django、FlaskなどのWeb開発フレームワークの活用経験 ・生成AI、機械学習やディープラーニングに関するプログラミングスキル ・線形代数、微積分、確率論、統計学などの数学的な知識 ・CNN、RNN、VAEなどのモデルについての知識 ・自然言語処理、ビッグデータ処理、クラウドサービスや分散処理などデータ分析とモデル作成 ・統計的データ分析と機械学習のモデル構築

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

画像AIに関する知見 機械学習、深層学習の知識 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計