LLM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

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

TypeScript(Node.js)を用いたサーバーサイドの開発経験3年以上 TypeScript(Next.js)を用いた開発経験1年以上 自社開発企業でのエンタメ系toCサービスの開発経験1年以上

Codex等の生成AIツールを用いた実務開発経験が必須です。 プロンプト設計からコード生成まで、エンドツーエンドで対応できる方を募集しています。 業務フロー図などの設計資料を正確に読み解き、プロンプトの挙動として論理的に設計・実装できる思考力、 および業務仕様のヒアリングから成果物の整理・構造化、説明ができる高いコミュニケーション能力が求められます。

AIコンサルでの実務経験 AIを前提とした開発プロセス設計経験 生成AIを用いた開発効率化スキル(コード生成、リファクタリング、テスト自動化等) AI駆動開発を行う上でのセキュリティ/ガバナンス理解 顧客と伴走型でプロジェクトを進められるコミュニケーション力

・Pythonを用いたバックエンド開発経験（FastAPI、Django等） ・AWS環境での開発経験 ・API設計・開発経験

・自社プロダクトを持つスタートアップまたはメガベンチャーにて、Webアプリケーションセキュリティの実務経験が3年以上の方 ・脆弱性診断、セキュアコードレビュー、脅威モデリングのいずれかの経験がある方 ・AI/LLMプロダクトのセキュリティ実務経験または深い知見（プロンプトインジェクション対策等）がある方 ・クラウドインフラ（AWSなど）のセキュリティ設計・運用経験がある方 ・開発チームと連携しセキュリティ施策を推進した経験がある方

AI駆動開発への興味関心、またはCursor／Claude／ChatGPT／Copilot等のAIツール活用経験 アーキテクチャ設計から要件定義設計実装、運用改善まで一貫して対応できる方 エンプラ顧客からの要望を要件整理し、AI駆動開発に落とし込める方 TypeScript、Go、Rust、Pythonいずれかを用いた開発経験

AWSでの基盤設計構築・運用経験（5年以上） オンプレミス環境からAWSへの移行経験 クラウドリソース最適化の経験 設計フェーズ以降で自走対応可能な方

・大手企業向けPJへの1年以上の参画経験 ・Claudeを用いたファインチューニング、RAG、AIエージェントの構築経験 ・AWS上での開発基盤構築経験、またはJira/Redmineへの自動化機能の組み込み経験 ・英語での読み書きおよびディスカッション経験

Pythonバッチ開発経験 (スクレイピング系の開発経験があれば確度が高いです) dbt, ETLの開発経験 AWSでの開発経験 GitHubを利用した開発経験

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力（ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方

AWSインフラ構築 タスク管理ツールへのLLM実装経験(Claudeであれば尚可) 日本国内在住であること（完全海外リモートは不可）

Claudeを含むLLMに関する技術知見 AWS環境におけるインフラ設計・構築経験 日本国内在住

Claudeを含むLLMに関する技術知見 AWS環境におけるインフラ設計・構築経験 日本国内在住

営業部門との要件定義・業務ヒアリング経験 Salesforceの定着化・活用支援経験（トレーニング／マニュアル作成等） Apexの基礎理解（軽微修正レベル） データ連携（外部連携）の基本理解

TableauまたはAlteryxを用いた実プロジェクトにおける実務経験 BI製品におけるヒアリングから提案、デモまでを一貫して完遂した実務経験 エンドユーザー直接取引による顧客対面での実務経験 提案書、ホワイトペーパー、またはトレーニング教材の作成実務経験 Slack、Google Workspace、HubSpot等のコラボレーションツールを用いた日常的な業務経験

・1人称でご対応可能な方 ・指示待ちではなく、要件固めから能動的にPJに参画いただける、コンサル・企画が得意な方

Ruby on Rails 開発経験 5年以上 AIを活用した開発経験（Claude Code／Codex／Devin 等） CDC／Kafka など非同期処理基盤の導入経験（アーキ改善レベル）

・英語スキル ・Python、Javaなどによる強力なプログラミングスキル ・MLflow、Weights & Biases などAI評価ツールの利用経験 ・Azure、AWS、GCPなどのクラウド経験 ・CI/CD、DevOps、MLOpsの知識・経験 ・ソフトウェアQA、データ検証、またはAIモデル評価での10年以上の経験 ・自動テストフレームワークまたは評価パイプラインの開発・運用で5年以上の実務経験 ・データ品質保証、コンプライアンス検証、またはリスク評価で3年以上の経験 ・データ／AI領域のクロスファンクショナルプロジェクト推進経験（3年以上）

Javaの開発経験5年以上目安(C#、Ｃ＋＋、Goなどでも可) 積極的、自発的に動くことのできる方 数名メンバーの管理をできる方 詳細設計以降を1人称で対応できる方 Java/C#/Python

・重電、大型産業機械、自動車、または建機メーカー等での実務経験（事業会社出身マスト）がある方 ・100kW以上の大容量パワーエレクトロニクス、産業用モータ、インバータ駆動システムにおける機構設計・構造設計の実務経験（5年以上）がある方 ・大型製品の設計に不可欠な熱設計、冷却設計、およびCAE解析（熱・構造・応力）に関する深い知見がある方 ・技術開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント（PM/PL）経験

・AI駆動開発の実務経験または強い知見を有する方 ・AIを前提とした開発プロセス設計 ・生成AIを用いた開発効率化スキル（コード生成、リファクタリング、テスト自動化等） ・AI駆動開発を行う上でのセキュリティ・ガバナンス理解 ・顧客と伴奏型で進められる人物 ・多くの関係者から情報を引き出し、整理・比較検討ができる力 ・正解が定まっていない状況でも、仮説検証・改善を繰り返せるスタンス

AWS環境に対する理解 脆弱性管理ツールに関する知見または実務経験 ソフトウェア、Webアプリケーション、プラットフォーム等の脆弱性管理の経験 Amazon Inspectorに関する知見・経験

プロジェクト推進/完遂力：規模を問わず、技術的意思決定とメンバーマネジメントを伴うリード経験 超上流工程：顧客折衝を通じた要件定義、複雑な業務要件のシステム化スキル フルスタックな技術力：AWS/GCP/Azure上でフロント/バック/インフラを独力で設計～構築～公開まで実施できること レビュー力：PythonおよびReactのコード品質/保守性/性能を考慮した精緻なレビューが可能 ビジネスコミュニケーション：抽象要望の具体化、複数ステークホルダーとの円滑な調整能力

・ソフトウェア設計・開発経験 10年以上（うちAdobe AEM/AEP 8年以上） ・AEM アーキテクチャ・ソリューション設計・実装の実務経験 ・Adobe AEP/AJO/CJA/Analytics/Target の使用経験 ・Java/J2EE/HTL（Sightly）/Sling Models/OSGi/JavaScript/HTML5/jQuery/CSS の開発スキル ・日本語ビジネスレベル・英語ビジネスレベル

SFMC 開発経験 3〜7年（AMPscript/SSJS/SQL/Journey Builder/Automation/Contact Builder） Data Cloud/CDP 経験 1〜3年（データインジェスト・ID解決・インサイト・セグメント・アクティベーション） Sales/Service CloudとSFMCの連携経験 メールデリバビリティ・ダイナミックコンテンツ・エラーハンドリングのベストプラクティス 日本語JLPT N2以上・英語ビジネスレベル

GCP上でのデータ加工・処理の経験 ETL / パイプライン構築経験 LLM API（REST）の理解（キャッチアップでも可） BigQuery, ETL

AI駆動開発の実務経験または強い知見を有する方 AIを前提とした開発プロセス設計 生成AIを用いた開発効率化スキル（コード生成、リファクタリング、テスト自動化等） AI駆動開発を行う上でのセキュリティ・ガバナンス理解 顧客と伴奏型で進められる人物 多くの関係者から情報を引き出し、整理・比較検討ができる力 正解が定まっていない状況でも、仮説検証・改善を繰り返せるスタンス

ローカル環境構築を自走できること AIおよびLLM領域における1年以上の開発経験 AIアプリケーション開発からテスト・評価までを自走できること 既存プロジェクトのキャッチアップおよび継続開発経験 クライアント折衝を含む準委任案件での業務経験5年以上 参画から数日間、都内オフィスへ出社できる方

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 ※データ基盤をゼロから構築する力は求めません 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力 （ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方