機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧

PythonまたはTypeScriptを用いたWebアプリケーション開発の実務経験（5年以上） 小中規模以上のチームまたは案件での技術リード（テックリードエンジニア）経験 顧客折衝または要件整理の経験 設計～実装～コードレビュー～品質管理までの一連の経験 曖昧な要件を分解し、実装可能なタスクに落とし込めるスキル

Linux（RHEL）構築？運用保守経験 AWS運用経験 セキュリティパッチ適用経験

AWS / GCP など クラウドの構築運用における実務経験 業務システムの開発、運用に関わった経験 コーディングの経験（言語問わず）

AWS上での開発経験3年以上 フロントエンド、バックエンドの開発経験5年以上 AI SaaSを活用した開発経験1年以上 高いコミュニケーション能力

WebサービスまたはSaaSプロダクトの開発経験 PdM/PO/エンジニアなどの立場で、要件定義からリリースまで推進した経験 エンジニア/デザイナー/Bizメンバーとの協業経験 ユーザー課題を起点とした仮説立案・検証・改善経験 技術的な制約を理解し、エンジニアと実装レベルで議論できる方 0→1フェーズで主体的に課題整理・推進した経験 事業成長を見据えたプロダクト優先順位の策定経験

Codex(AIエージェント) を用いた業務自動化・効率化のイメージが沸く方 Excel等での数字・データの構造化が可能

Pythonを用いたデータ加工・分析 回帰分析、因果推論、予測モデル等の統計解析経験 データ前処理～可視化まで一貫した対応

業務システムの基本設計、詳細設計、開発経験 Python、Javaなどを用いたシステム開発経験 SQLを用いたデータ抽出・加工経験 ルールベースの判定・計算ロジックの設計・実装経験 API、データベース、外部システム連携に関する知識 構造化データおよび文書などの非構造データを扱った経験

Swiftを用いたiOSアプリ開発・運用の実務経験5年以上 SwiftUIによるユーザーインターフェース実装経験 オーナーシップを持ってソフトウェアの開発を進める力

AWSの各種サービスに関する知見を持っており、パラメータシートを基にIaaSを構築した環境から、Github上でTerraformのコードでAWSリソースを管理するような環境への移行を経験したことのある方 ------------ ・AWSでのインフラ管理経験 IAM関連の作業経験（権限周りの確認） ・コードによる構成管理ツールの利用経験（jsonが分かっていれば問題なし） ・gitによるバージョン管理経験 gitコマンドの利用経験（push,pullなど一般的なコマンド） ・Windows、Linuxの経験 ・terraformでのインフラ作成

Pythonを用いたWebアプリの開発経験 10名以上の規模でのPM / PL経験 自社開発企業でのtoBtoC向けサービスの開発経験1年以上 数百テーブル数以上のDBでの設計・構築経験 DBのパフォーマンスチューニングのご経験 要件定義から技術設計に落とし込んだご経験 クラウド環境での開発経験

Python または TypeScript を用いたWebアプリケーション開発実務経験（5年以上） 小～中規模以上のチームまたはプロジェクトにおける技術リード（Tech Lead）実務経験 顧客折衝、要件整理、および曖昧な要件を分解して実装タスクへ落とし込めるスキル 設計、実装、コードレビュー、品質管理まで一連の開発工程を推進できる経験

Webアプリケーション開発経験（5年以上） TypeScriptを用いたフルスタック開発経験 React／Next.js／Vue.jsいずれかの実務経験 Node.jsまたはGo等によるバックエンド開発経験 AWSまたはGCP環境での開発経験 AI搭載コードエディタ（Claude Code／Codex／GitHub Copilot／Gemini CLI等）の利用経験 設計～実装まで自走できる方

顧客との要件定義の経験 エンジニアとしての実務経験 3年以上 バックエンド + フロントエンド開発経験 LangChainやLangGraph等のフレームワークを利用したAIプロダクト開発経験 クラウド環境下(AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験

Databricksを用いたデータ基盤構築、データ投入の実務経験 データモデリング経験（DBAレベルで担えること） SQLおよびデータ基盤設計、開発の実務経験 主体的に業務を推進できる自律性・ステークホルダーとのコミュニケーション能力

Linux上でのC,C＋＋組込み開発経験5年以上 要件定義から一人称で対応可能な方 組込み/GStreamer/WebRTC/映像ストリーミング実績 AWS(KVS WebRTC・IoT)・IoTデバイス連携実績

【ポジション1】Vue.js、FastAPI、AWSを用いたWebアプリケーション開発経験。 RAG、生成AI、チャットボットの仕組みに関心があり、精度改善に主体的に取り組める方。 応対履歴などの非構造データを読み解き、クレンジング・ナレッジ化できる方。 Bot応答の分析、評価検証、改善施策の検討を論理的に進められる方。 既存システムの改善開発において、要件整理から実装・検証まで自走できる方。 【ポジション2】AI／生成AI活用案件において、要件整理から技術検証まで主体的に進められる方。 RAG、LLM、音声認識、マルチモーダル等の技術に関心または実装経験がある方。 Vue.js、FastAPI、Python等を用いたWebアプリ開発経験がある方。 AWSサービスを活用した検証環境構築やアプリ実行基盤の知見がある方。 【ポジション3】SQL、DB設計、業務システム要件定義経験。 実装者ではなく、業務・データ・画面・権限・連携を横断して整理できる上級SE／PL経験。 人事・組織マスタ、または顧客・契約・商品などのマスタ管理系システムにおける要件定義経験。

LLMを含むAI技術を活用したプロダクト開発経験 TypeScript または Node.js を用いた開発実務経験（3年以上） Pythonを用いた開発実務経験 React を用いたSPA開発経験 AIコーディングを使いこなすことができる方 （特に、バイブコーディングの欠点を理解し、品質の高いコードを責任を持って書ける方） 設計〜実装まで一気通貫で自走できるスキル

Codex(AIエージェント) を用いた業務自動化・効率化のイメージが沸く方 Excel等での数字・データの構造化が可能

AIエージェント基盤構築経験 生成AI活用経験（Gemini） 技術検証（PoC）のご経験 顧客折衝および関係者調整経験 モダン言語での開発経験（Java、Python等）

Java開発経験（実務経験5年以上を想定） 生成AI（Claude Code等）を活用した設計・開発経験

ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（目安：3年以上） フルスタック開発能力（バックエンド＋フロントエンド両方の開発経験） LLM / 生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境（AWS / GCP / Azureなど）での開発・運用経験 日本語力：Fluentレベル（プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル）

Next.js を用いた開発経験 AWS Lambda を用いた開発経験 TypeScript を用いた開発実務経験(3年以上) サーバーレス構成での開発経験 AWS CDK を用いた IaC の理解 Claude Code を用いた AI駆動開発の経験(個人開発含む)

AI駆動開発のプロセス構築・実践スキル 技術的な裏付けを持ってAI活用を提案できる方 手順書や利用ルールに体系化しドキュメント化できること

Apex開発経験1年以上 標準機能を使用した開発経験 コミュニケーション能力

システム開発（設計/実装/テスト）の実務経験（3年以上）、TypeScriptでの開発実務経験（1年以上）、AIを活用した業務改善や仕組み/自動テストの実践経験、テスト設計および手動テスト/検証の経験、非エンジニア（ビジネス/CS等）との円滑なコミュニケーション経験

Typescriptを用いた開発経験2年以上目安。設計経験。 アジャイル開発の経験 FE/BEの経験 生成AIに抵抗が無い方（実務でも個人でも積極的に使える方）

TensorFlow または PyTorch を用いた開発経験 AIモデルの開発、および精度向上のためのチューニング経験 深層学習を用いた開発、およびPythonによるソフトウェア開発・データ解析経験 YOLO、R-CNN などの物体検出、または Padim、PatchCore などの異常検知AIの利用経験 OpenCV や Canny Edge などの画像解析技術を利用した開発経験

・ワンストップ開発経験（要件を受けて設計から納品・引渡しまで単独で完結） ・フルスタック開発経験（フロント: React / Next.js 等のSPA、バックエンド: Python/FastAPI または Node.js、RDB: PostgreSQL 等の設計・実装） ・AIエージェント駆動開発の実務経験（Claude Code / Codex 等を用いて実プロダクトを納品した実績） ・顧客の個人情報・契約データの安全な取扱いに関する意識 ・金額・契約条件など100%の精度が求められる案件への対応意識

・PyTorchを用いたモデル学習・評価・デバッグができる方 ・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がある方 ・評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）を設計・実装できる方 ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる方 　└データ前処理バグ・ラベル不整合等 ・データセットの設計ができる方 　　└Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応 ・アノテーションデータの品質管理経験 ・画像・動画データの前処理ができる方 ・AWSの実務経験、およびDockerを用いた環境構築経験がある方 ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行経験