機械学習エンジニア×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

Pythonを使用した開発経験 機械学習を活用したシステム開発経験 AI駆動開発経験 Claude Code、Codex、Copilot等を使用したバイブコーディング経験 セキュリティを意識・考慮した開発経験、またはセキュリティに関する何らかの知見 Linux（Ubuntu／RHEL等）を活用した業務経験 テキストベースでの非同期コミュニケーション能力 GitLab／GitHubを利用したチーム開発経験 作業内容をドキュメントとしてアウトプットできる方 未経験の内容でも自力で調査し、解決を試みられる方 新しい技術や知識を継続的に学習できる方 勤怠良好な方

AWSなどのパブリッククラウドを利用したシステムの設計・構築経験 DWHやデータレイクなど、データ基盤の設計・構築経験 ETL／ELT等のデータパイプラインの設計・開発経験 Python、SQL等を用いたデータ処理の開発経験 APIやバッチ処理によるシステム間連携の開発経験 要件整理から設計・実装まで自律的に推進した経験 業務部門や他のエンジニアとの調整経験

堅牢性に関する経験（最重視） ・本番サービスのリリースを自分で計画・実行した経験（手順書の作成、事前リハーサル、事後確認まで） ・障害や不具合に対して、ログやコードから原因を確定させ、影響範囲（ユーザー数・件数・期間）を定量的に報告した経験 ・失敗系のテスト（外部 API 失敗、途中終了、二重実行など）を自分で設計・実装した経験 ・本番データベースや設定を、取り消せる形（トランザクション、バックアップ、段階適用）で変更した経験 技術要件 ・バックエンド開発の実務経験 3年以上目安（Go 歓迎。TypeScript / Java 等でも可） ・TypeScript で既存のフロントエンド（React 等）の画面を読み、小さな改修や不具合修正ができること（FE 専門性は不要） ・他人が書いた既存コードベースに参加し、短期間で構造を把握して改修した経験 ・EVM 互換チェーンとの連携（トランザクション送信、レシート確認、イベント取得）の基礎知識 AI 前提の開発 ・Claude Code 等のコーディングエージェントを使って、既存コードの調査・修正・テスト作成を行った経験 ・AI が生成した修正の妥当性を自分で検証し、誤りを見つけて直した経験

生成AI（LLM）を用いたアプリケーションの実装または設計経験 顧客・社内関係者との折衝／要件調整経験

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

顧客折衝と要件定義 • 顧客の業務担当者への直接ヒアリング、および業務フロー・成果物の整理経験 3年以上 • 非エンジニアに技術的な内容を分かりやすく説明した経験 AI活用 • 生成AI／LLMを用いたアプリケーション開発、または業務改善の実務経験 1年以上 • プロンプト設計とRAG（ベクトル検索による文書Q&A）の仕組みを理解し、精度が出ない原因を切り分けられること • AIエージェント（ツール連携・自律実行）の設計または構築経験 アプリケーション開発 • PythonまたはTypeScriptでの開発経験 3年以上 • REST APIの設計・実装経験 • Gitを用いたチーム開発経験 クラウド • パブリッククラウド上でのシステム構築・運用経験 2年以上（クラウドの種類は不問） • 認証、ストレージ、データベース、非同期処理の基本設計ができること

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

・上流・要件定義・設計（業務レベル） - データ連携要件の調整（顧客・外接先担当者とデータ項目/連携方式/更新タイミングの打ち合わせができること） - インフラ/セキュリティ基礎（AWSの基礎知識（IAM, VPC, SG, Secrets Manager, Cognito/MFA/SAML/AD連携）） - テスト・運用設計（結合/性能/障害テストの実施、および監視設計の経験） ・データ基盤・AWSアーキテクチャ（構築経験） - データ基盤構築（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築経験） - ETL/データ処理（S3, Glue, Redshift, Lambda を用いた処理基盤の設計・開発） - データ管理・ガバナンス（S3 Tables/Iceberg, Lake Formation, Glue Data Catalog）の実務経験 ・データ加工・開発スキル（実装レベル） - データ定義・品質、CSV等のファイル連携、スキーマ定義データ品質確認の経験 - 【SQL】 データ抽出・集計・加工、SQLの性能チューニング経験 - 【Python】 バッチ処理、ETL、ファイル加工、運用ツール等の開発経験

Pythonを用いたWebアプリケーション、または業務システムにおいて、業務要件や業務フローを深く理解し、設計・開発を主導した経験 LLMを活用したアプリケーションまたは機能の設計・開発経験 （プロンプト設計、tool use、出力の検証・評価サイクルを含む）

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

PM/PMOまたは上流SE経験 顧客要件をシステム仕様へ落とし込んだ経験 要件定義書/仕様書等のドキュメント作成 顧客/PM/エンジニア間の調整経験 Web/クラウドの基本理解 指示待ちではなく主体的に案件を推進できる方

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

Pythonを用いた開発実務経験（3年以上目安） PyTorch、TensorFlow等のDeep Learningフレームワークを用いた画像系AIモデル（物体検出、セグメンテーション、分類のいずれか）の開発経験 画像系AIモデルの改善サイクル（評価・エラー分析・データ/モデル改善・再学習・再評価）を回した実務経験 Claude等の生成AI（LLM）やAIコーディングツールを活用した開発経験 円滑な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

・機械学習を含むAI系プロジェクトでのエンジニア経験 ・クライアントとの要件や不明点のすり合わせ、技術的な内容・検証結果の説明経験

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

機械学習モデルの構築・改善経験 審査業務・判定業務・異常検知等におけるAI適用経験 複数業界でのAI活用プロジェクト経験

AI／機械学習の開発実務 3年以上 AI／機械学習のシステムを、ご自身で実装して本番リリースまで担ったご経験（PoC提案だけでなく、リリースと運用まで） AI案件を、要件が曖昧な段階から技術検証（PoC）まで自ら進めたご経験 Pythonで機械学習またはLLMを使ったシステムを実装したご経験（ご自身で手を動かして検証を回せること） AWSの知見（構成を理解し、インフラエンジニアに必要な要件を伝えられるレベル） 他のエンジニアのコードレビュー、または技術的な指導のご経験