機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧

Pythonを用いたモデル開発、データ分析経験(それぞれ最低3年以上) データサイエンス、コンピューターサイエンスに関する深い知識

・Pythonを用いたモデル開発経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析経験 ・データサイエンティストとして問題設定から従事した経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系の修士号または博士号、もしくは同等の実務経験 ・機械学習／ディープラーニング／自然言語処理に関する研究開発経験（1年以上） ・Python/C/C++でのプログラミング経験（2年以上） ・コンピューターサイエンス分野全般を広く学習し業務に応用する姿勢

・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を用いたモデル開発、データ分析経験(それぞれ最低3年以上) データサイエンス、コンピューターサイエンスに関する深い知識

Pythonを用いたモデル開発、データ分析経験(それぞれ最低3年以上) データサイエンス、コンピューターサイエンスに関する深い知識

・Pythonを用いたモデル開発のご経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析のご経験 ・データサイエンティストとして、分析の問題設定から従事されたご経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系のカリキュラムを有する領域の修士号もしくは博士号、または※同等の実務経験があること ・コンピューターサイエンス分野全般を幅広く学習し、業務に積極的に応用する姿勢を有すること

・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

・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験

・SQL等でのデータ抽出や集計経験などデータに触れるスキル ・クラウドデータベース(Treasure Data、Bigquery、Snowflake、Databricks等)の利用経験 ・開発環境記載の言語/ツールの使用経験

・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

・機械学習を活用した実務でのプロダクト開発・運用経験2年以上 ・機械学習モデルを用いたモデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の実務経験 • Pythonを使い、自力でモデルの実装、特徴量エンジニアリングや前処理、性能評価まで一貫して対応可能なソフトウェア開発スキル ・機械学習系ライブラリの利用経験 ・保守性・拡張性を考えたコード設計やデータ設計能力 ・AWSやGCPなどクラウド環境を利用したMLモデルの開発・運用経験 ・クラウド上での開発経験は必須（GCP Vertex AI, AWS SageMaker, BigQuery MLなど） ・SQLを用いたデータ処理や分析

・JavaもしくはPythonの開発経験1年以上 ・韓国語、英語が話せる方 ・自然言語処理（NPL）の知見がある方 ・AIの知見

・業務要件詰めるところからRAG実装できる方（RAG導入の経験1年以上） ・ビジネス視点・課題発見力 　　-組織の課題を正しく抽出し、AI 活用の優先度や期待効果を見極めるスキル 　　-ビジネスインパクトや実現可能性を基にユースケースを選定し、KPI を設定できる能力 ・データ要件定義（必要なデータの所在や品質を把握し、活用計画を立案するスキル） ・RAG環境構築およびチューニング

・RAG導入の経験1年以上 ・その他領域含めご経験が豊富な方（年代は30〜59歳が理想です）

・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

Python, 生成AI領域での開発経験

■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 ・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

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・時系列予測のご経験 ・Prophetのご経験

・PoC、データ分析のご経験 ・スプリント開発や短納期の開発 ・AIに携わられてきた方

■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

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

- 生成AI・音声AIに関するPoC検証およびモデル構築経験 - Azure OpenAIの知見および開発経験 - 日本語での円滑なコミュニケーション能力（作業調整を含む）

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

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

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

・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験