プロンプトエンジニア×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

・AI戦略の実行経験 ・LLM（大規模言語モデル）を活用したPM/SE、またはコンサル経験 ・AIプロンプトエンジニアリングの知識・経験 ・RAG構築の経験 ・AIワークフローBuilderツールの検証経験

・LangChainまたはその他のフレームワークを用いたRAGの構築経験 ・LLMのプロンプトエンジニアリングの知識・経験 ・LLMの利用に関する基本的な知識・経験 ・Pythonを用いたバックエンド/API開発の知識・経験 ・Pythonの知識・実装経験 ・Git/Githubを用いたソースコード管理の知識・経験 ※ プロジェクトにはLLM周りのサポート技術者もいますので、LLM周りのスキルは少し弱くても大丈夫です。

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

・フルスタックでのソフトウェア開発の実務経験 （バック≒インフラ＞フロント） ・アジャイル開発（スクラム）の経験 ・クリーンアーキテクチャの理解

・フルスタックでのソフトウェア開発の実務経験（バック≒インフラ＞フロント） ・アジャイル開発（スクラム）の経験 ・クリーンアーキテクチャの理解

・Pythonを用いた開発のご経験 ・プロンプトエンジニアリングのご経験 ・RAG構築のご経験 ・ビジネスサイドと連携して要件や仕様をすり合わせたご経験 ・コミュニケーション能力の高い方 ・勤怠に問題のない方 ・柔軟かつ主体的に動いていただける方 ・必要に応じて都内23区にご出社いただける方（原則フルリモート）

・Pythonを用いたデータ処理のご経験 ・生成AI関連への興味関心

python5年以上経験

・プロンプト（LLM/大規模言語モデル）を利用した開発のご経験 ・非IT部門との折衝のご経験

・プロンプト（LLM/大規模言語モデル）を利用した開発のご経験 ・非IT部門との折衝のご経験

・LangChainまたはその他のフレームワークを用いたRAGの構築経験 ・LLMのプロンプトエンジニアリングの知識・経験 ・LLMの利用に関する基本的な知識・経験 ・Pythonを用いたバックエンド/API開発の知識・経験 ・Pythonの知識・実装経験 ・Git/Githubを用いたソースコード管理の知識・経験

python5年以上経験

・クライアントとの折衝・チームマネジメントの経験 ・受託開発プロジェクトの経験 ・AWSを使った開発経験 ・フルタイムでの稼働が可能 ・1/13週からの稼働が可能

・Pythonを用いたデータ処理のご経験 ・生成AI関連への興味関心

・python5年以上 ・プラットフォーム開発 ・RAG構築 ・プロンプトエンジニアリング

・YAML形式の設定ファイルに関する十分な理解 ・GitHub Copilot、Cursor、OpenAI API、など生成AIを活用した開発経験 ・クラウド系サービス(特にAzure)の基本知識（OpenAIサービスへの接続など）

・Python ・ReactAdmin(少なくともJavaScript) ・Webアプリ開発経験

・AIエンジニアとして、Python、機械学習、画像処理、自然言語処理の経験 ・バックエンドエンジニアとしての業務経験

* 生成AIを活用した開発経験（PoC開発でも可） * Python * LLM+RAGの開発経験

・ウォーターフォール開発にて設計、製造、試験の経験があること。 ・設計書内容を理解して試験計画・試験項目が作成できること。 ・設計書をレビューできること。言い換えると生成AI成果物の真贋判定ができること。 　なお業務知識や特定技術スキルは不要で、完成文書（設計書構成、記載過不足、論理矛盾など）としてのがチェックできれば良い。 ・生成AI（ChatGPT等）に興味があり、利用経験があること。※プライベート利用でも可。 ・検討結果をもとに生産性・品質向上の評価レポートを作成できること。

・ウォーターフォール開発にて設計、製造、試験の経験があること。 ・設計書内容を理解して試験計画・試験項目が作成できること。 ・設計書をレビューできること。言い換えると生成AI成果物の真贋判定ができること。 　なお業務知識や特定技術スキルは不要で、完成文書（設計書構成、記載過不足、論理矛盾など）としてのがチェックできれば良い。 ・生成AI（ChatGPT等）に興味があり、利用経験があること。※プライベート利用でも可。 ・検討結果をもとに生産性・品質向上の評価レポートを作成できること。

・ウォーターフォール開発にて設計、製造、試験の経験があること。 ・設計書内容を理解して試験計画・試験項目が作成できること。 ・設計書をレビューできること。 　言い換えると生成AI成果物の真贋判定ができること。 　なお業務知識や特定技術スキルは不要で、 　完成文書（設計書構成、記載過不足、論理矛盾など）としてのチェックができれば良い。 ・生成AI（ChatGPT等）に興味があり、利用経験があること。 　※プライベート利用でも可。 ・検討結果をもとに生産性・品質向上の評価レポートを作成できること。

◆画像処理分野の知識・経験 　ーコンピュータビジョンと画像処理技術に関する深い知見 　ー画像処理ライブラリの使用経験（OpenCV、PIL、scikit-image など） 　ー光学文字認識（OCR）技術の理解と応用 　ー画像セグメンテーション・物体検出技術の実務経験 　ーCNN、GAN などの深層学習を活用した画像処理経験 ◆プログラミングスキル 　ーPythonによる画像処理・機械学習モデル実装経験 　ーGitなどのバージョン管理システムの操作スキル ◆Linux/Ubuntu環境での画像処理スキル 　ーCLIベースの画像処理ツール（例：ImageMagick）の利用経験 　ー画像処理用ライブラリのコンパイルと最適化技術 　ー大量画像のバッチ処理経験 ◆プロンプトエンジニアリング 　ープロンプト設計、最適化に関する基礎知識と実践スキル 　ーマルチモーダルLLMへの画像処理タスク適用用プロンプト設計

・ウォーターフォール開発にて設計、製造、試験の経験があること。 ・設計書内容を理解して試験計画・試験項目が作成できること。 ・設計書をレビューできること。言い換えると生成AI成果物の真贋判定ができること。 ※なお業務知識や特定技術スキルは不要で、完成文書（設計書構成、記載過不足、論理矛盾など）としてのがチェックできれば良い。 ・生成AI（ChatGPT等）に興味があり、利用経験があること。※プライベート利用でも可。 ・検討結果をもとに生産性・品質向上の評価レポートを作成できること。