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

- 生成AI領域の深い知識 - Python による高度なプログラミング力 - PyTorch / TensorFlow を利用した深層学習モデル実務経験 - 論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験

・Pythonを用いた開発経験（3年以上） ・生成系AIを用いたサービス開発経験（サービスは社内・社外向け問わず） ・AWSサーバレスサービスでの開発経験

Pythonでの回帰・分類モデル構築・運用経験、 NLP開発経験 AWS環境での開発・デプロイ経験 Gitによるチーム開発 Docker等のコンテナ技術 論理的コミュニケーション能力

・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 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

・CS、SW工学、AI、ML、数学、物理、関連分野の学士号・修士号、Generative AIに関する深い知識 ・Pythonでの高度なプログラミングスキル、Pytorch/TensorflowなどのDLフレームワーク実務経験 ・CVまたはNLP分野で、最新研究論文に基づくアルゴリズムの設計・実装経験 ・研究PJにおける独自のアルゴリズム開発、学会/ジャーナルでの発表経験 ・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験 ・特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験

・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 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

LLMを用いたプロダクトの開発を主導した経験（受託、自社製品問わない） 上記の業務において定性・定量評価を行い、ビジネス要件を満たすまで改善した経験

Azure環境下での開発経験 RAG構築経験 顧客からのヒアリングができる高い日本語能力

・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 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

・大規模サービスの開発経験 ・マイクロサービスアーキテクチャの設計・開発経験 ・Webシステムの開発経験（5年以上） ・Swift、Reactを用いた開発経験 ・データベースの設計スキル ・AWSを用いたインフラ構築の経験

・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 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

・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 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

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

・Azure環境下での開発経験 ・RAG構築経験 ・顧客ヒアリングを行える高い日本語能力

・Azure環境下での開発経験 ・RAG構築経験 ・顧客ヒアリングを行える高い日本語能力

・豊富なAIのコーディング経験 ・生成AI（例：LangChain, Cursor, Cloud Code 等）の経験・知見 ・自社データを使ってAIエージェントや機能を開発した経験

・LLMやNLP（自然言語処理）を用いたデータ分析の経験。 ・データサイエンティストとして、分析対象のデータに対して適切な評価とチューニング（精度向上）のアプローチを能動的に提案・実行できること。 ・日本語の高度な読解力および判断力。 ・Pythonを用いた開発スキル（分析環境の実装やコードの理解のため）。 ・プロンプトエンジニアリングを含む幅広いチューニング手法に対する知見

・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 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

・ChatGPT / Claude / Gemini / などのLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成の実装経験 ・Embeddingモデルの理解とVectorDBの利用経験 ・プロンプト設計・テンプレート化（Chain of Thought, Tool Use, Memory管理 など） ・OpenAI Function CallingやLangChain、LlamaIndexなどのLLM連携ライブラリ使用経験 ・LangChain / LangGraph / Dify / CrewAI / Dust などのエージェント基盤の使用経験 ・業務シナリオに基づく会話設計（例：問い合わせ分類、手続き誘導、レポート生成） ・メモリ保持（短期/長期）・状態管理の設計スキル ・複数ツールを組み合わせたマルチエージェント連携設計 ※上記の中で3つ以上、あてはまる物があればご提案ください

・生成AI／業務自動化PoC開発経験 ・Power Automate or Python等での実装経験 ・新技術キャッチアップの速さ、自走力 ・資料作成やユーザーヒアリングに抵抗がない方

・0→1のWebサービス構築経験（3年以上） ・LLMを活用したチャットボット開発経験 ・TypeScriptでのアプリケーション開発経験 ・AI SDK、LangChain、LangGraphなど生成AI関連ライブラリの利用経験 ・小ンピュータサイエンス基礎知識を活用した問題解決スキル

生成AIプロジェクトでのご経験 PoCにおける上流（企画・要件整理）から下流（実装・評価）までの経験 顧客とのコミュニケーションを通じた要件整理の経験

ChatGPT / Claude / Gemini / などのLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成の実装経験 Embeddingモデルの理解とVectorDBの利用経験 プロンプト設計・テンプレート化（Chain of Thought, Tool Use, Memory管理 など） OpenAI Function CallingやLangChain、LlamaIndexなどのLLM連携ライブラリ使用経験 LangChain / LangGraph / Dify / CrewAI / Dust などのエージェント基盤の使用経験 業務シナリオに基づく会話設計（例：問い合わせ分類、手続き誘導、レポート生成） メモリ保持（短期/長期）・状態管理の設計スキル 複数ツールを組み合わせたマルチエージェント連携設計

OpenAI API（または類似のLLM API）を用いた開発経験 PythonでのWebアプリケーション開発経験（目安：3年以上） Web API（REST）の設計・開発・テスト経験 ORM（SQLAlchemy等）の知識とDB設計の理解 高いコミュニケーション能力

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

・ChatGPT / Claude / Gemini / などのLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成の実装経験 ・Embeddingモデルの理解とVectorDBの利用経験 ・プロンプト設計・テンプレート化（Chain of Thought, Tool Use, Memory管理 など） ・OpenAI Function CallingやLangChain、LlamaIndexなどのLLM連携ライブラリ使用経験 ・LangChain / LangGraph / Dify / CrewAI / Dust などのエージェント基盤の使用経験 ・業務シナリオに基づく会話設計（例：問い合わせ分類、手続き誘導、レポート生成） ・メモリ保持（短期/長期）・状態管理の設計スキル ・複数ツールを組み合わせたマルチエージェント連携設計 ※上記の中で3つ以上、あてはまる物があればご提案ください

機械学習モデル開発の実務経験 データ基盤の設計または大規模データ処理の経験 モデルの評価・改善を行った経験

生命保険業務の理解（目安2-3案件以上、合計5年以上目安）。エンジニアとしての開発経験（メインキャリア）。

・アーキテクチャ設計や技術選定の実務経験 ・AI（LLM/RAGなど）を用いたシステム開発のプロジェクト経験 ・キャッチアップが必要な言語にも好奇心を持って取り組める方

Google Cloud に詳しい人 (PCA を取れるレベルぐらい) AI Agent をつくったことがある (Vertex AI Search を触ったことがある、Agent 追加周りで必要) LLM の仕組みについて理解しており、プロンプトエンジニアリングの経験がある Python の知見 (Agent 追加周りで必要) お客さんの課題の期待値コントロール (AI 周りなので余計に必要)