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

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 TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

画像AIに関する知見を持っている方 機械学習、深層学習の知識を持っている方 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・最適化理論とアルゴリズムの理解 ・機械学習モデルの開発 ・ディープラーニングを含むモデルの実装 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験

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 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） AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 API連携の基礎知識（1年以上） REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

Kotlin

AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験 AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験 モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験 調査結果や実装内容を定期的に報告・共有し、必要に応じてドキュメント化ができる方 単に提供されているモデルを利用するだけでなく、独自のカスタマイズやアルゴリズムの調整、またはモデルの最適化に強みがある方（尚可） リアルタイム処理技術に関する知識（尚可） リアルタイムの音声・画像変換技術の実装経験や知識がある方（尚可） 探索的業務への適応力（尚可） 新技術の探索や不確実な状況下での仮説検証が得意な方（尚可）

IT経験5年以上 Python GitHub Docker CI/CD (GitHub Actions) uWSGI Power BI Power Query React VBA (Excel) 仕様設計～ データ前処理、集計、統合、可視化 フロントエンド バックエンド テスター経験（項目作成、テストケース作成、スクリプト作成、不具合書作成）

データサイエンティスト／PM／コンサル ・データレイク構想における課題抽出、整理、アプローチ支援、課題管理 ・データ分析仮説策定 ・データ収集、前処理、データ分析、レポーティング ・企画～要件定義設計～開発～単体テスト～品質調整 ・プロジェクトの進捗/課題管理、ベンダーコントロール、資料作成 ・ツールの導入選定 ・AIの要件定義、開発

【必須】 ■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

AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験 AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験 モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験 調査結果や実装内容を定期的に報告・共有し、必要に応じてドキュメント化ができる方 単に提供されているモデルを利用するだけでなく、独自のカスタマイズやアルゴリズムの調整、またはモデルの最適化に強みがある方（尚可） リアルタイム処理技術に関する知識（尚可） リアルタイムの音声・画像変換技術の実装経験や知識がある方（尚可） 探索的業務への適応力（尚可） 新技術の探索や不確実な状況下での仮説検証が得意な方（尚可）

■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

MLエンジニア

・Pythonを用いて自然言語処理を業務として行った経験 ・機械学習モデル、もしくは検索システムにおいて、定量評価を行い改善した経験

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

・API開発経験 ・モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験が2年以上ある方 ・AWSの使用経験 ・AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験が2年以上ある方 ・AI/機械学習の実務経験 ・AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験が3年以上ある方

・CFDに関する知識 ・深層学習FWを用いたAI開発経験 ・英語力（スピーキングは必須ではありません）

・Python、R、SQL等を用いたデータ分析のご経験 ・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・多変量解析・統計仮説に関する知見またはご経験

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

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 ・トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) ・AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

・ChatGPT等のLLMモデルを用いた生成系AIの実務経験 ・Python等、自然言語処理(NLP)のご経験 ・ユーザー業務理解をし、AIシステムに反映していく力 　（ヒアリング、コミュニケーション、仮説立証、論理的思考、システム読解） ・RAG、ベクトルDB、ドキュメントチャンキングのご経験

・チームでの Web アプリケーション開発経験(3年程度以上) ・Python(FastAPI)を用いた設計～実装経験

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と実務経験 ・深層学習フレームワークを用いた実務経験 ・Python/SQL/機械学習の知識・利用経験 ・読み書きレベルの英語 ・クラウド利用経験

LLM案件(構築やチューニング等)のご経験または開発に関わる知見.

・チームでの Web アプリケーション開発経験(3年程度以上) ・Python(FastAPI)を用いた設計～実装経験

・生成AIエンジニアとして複数のプロジェクト経験 ・技術視点で一人称での遂行 ・ステークホルダーコミュニケーション

・チームでの Web アプリケーション開発経験(3年程度以上) ・Python(FastAPI)を用いた設計～実装経験

・チームでの Web アプリケーション開発経験(3年程度以上) ・Python(FastAPI)を用いた設計～実装経験

・チームでの Web アプリケーション開発経験(3年程度以上) ・Python(FastAPI)を用いた設計～実装経験