TensorFlow×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

機械学習を用いたプロダクト開発実務経験3年以上 PythonまたはTensorFlow等ライブラリの実装経験 クラウド環境でのモデル運用、展開の経験 API/バックエンド/データ基盤と連携したWebサービスの開発経験

3D Reconstruction、SLAM、姿勢推定など、画像処理/3Dデータ解析アルゴリズムの開発経験 線形代数（剛体変換など3次元幾何）や確率統計に関する知見 PythonまたはC++でのAI/機械学習の開発実務経験（3年以上） 提案〜要件定義～設計～実装まで主導した実績 コンピュータサイエンス領域の論文読解、もしくは実験計画立案の経験

3D Reconstruction、SLAM、姿勢推定など、画像処理/3Dデータ解析アルゴリズムの開発経験 線形代数（剛体変換など3次元幾何）や確率統計に関する知見 PythonまたはC++でのAI/機械学習の開発実務経験（3年以上） 提案～要件定義～設計～実装まで主導した実績 コンピュータサイエンス領域の論文読解、もしくは実験計画立案の経験

PMとして要件定義～設計～マネジメント～サービスローンチまで主導した実績 PythonまたはC++での実務開発経験 Unreal Engine（UE4/UE5）を用いた実務経験（1年以上） コンピュータサイエンス領域の論文読解、もしくは実験計画立案の経験

PMとして要件定義～設計～マネジメント～サービスローンチまでを主導した実績 Python または C++ での実務開発経験 Unreal Engine（UE4 / UE5）を用いた実務経験（1年以上） コンピュータサイエンス領域の論文読解、または実験計画立案の経験

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

Pythonでの開発経験 AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験 基本設計以降一人称で対応可能なこと

プロダクト開発経験(3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず) Go、Dart (Flutter)、TypeScriptのいずれかでの開発経験(3年以上) 生成AIツールへの深い知見と実務経験 AIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

Pythonでの開発経験、AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験、基本設計以降一人称で対応可能なこと

機械学習を用いたプロダクト開発実務経験3年以上 PythonまたはTensorFlow等ライブラリの実装経験 クラウド環境でのモデル運用、展開の経験 API/バックエンド/データ基盤と連携したWebサービスの開発経験

GCP実務4年以上(うちVertex AI実務2年以上) Python+MLフレームワーク(TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn)の高いスキル Vertex AI Pipelinesの構築経験、モデルライフサイクル管理の実務経験 Terraform(Vertex AI / GCS / BigQueryのプロビジョニング) クラウドデリバリー(計画立案・実行・ステークホルダー管理)の実務経験

RAG構築

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

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

・GCP×TensorFlowの開発経験：3年程度 ・画像認識に関する開発経験or知見

・GCP×TensorFlowの開発経験：3年程度 ・画像認識に関する開発経験or知見

・GCP×TensorFlowの開発経験：3年程度 ・画像認識に関する開発経験or知見

・プロジェクトマネジメントの実務経験 ・AI導入やデータ分析案件のPM業務の知識・経験 ・AI・機械学習技術の基本的な知見

機械学習モデル開発の実務経験

・AIを活用した画像・動画生成の経験 ・Stable Diffusionの経験/知見 ・2Dや3Dモデルを使った顔の動きの生成（例：FaceWare, Avatarify）

1） ML（機械学習）関連 ・ 機械学習プロジェクトの実務経験 2年以上 ・ モデル開発〜推論パイプライン構築の一連の経験 ・ 以下のすべての知識・実装経験 ‐ scikit-learn / PyTorch を用いたモデル実装 ‐ データ前処理、特徴量設計、評価指標設計（精度、再現率、F1など） ‐ ハイパーパラメータチューニングや交差検証の理解 2） LLM（大規模言語モデル）関連 ・ LLMを活用したアプリケーション開発経験（例：LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernelなど） ・ OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI / HuggingFace API の利用経験 ・ プロンプト設計・RAG構築・embedding検索の実装経験 ・ AI Agentの開発・運用経験 ‐ 例：ツール呼び出し、複数エージェント間の連携、タスク分解と役割分担、RAG連携 ‐ CrewAI, LangGraph, AutoGen, Haystack Agent, OpenDevin などのフレームワーク経験歓迎 ・ LLMのファインチューニング・最適化経験 ‐ LoRA / PEFT / QLoRA などの軽量チューニング実装 ‐ トークナイザーの再学習・カスタムデータセット作成・データクリーニング ‐ モデルサイズ・推論速度のトレードオフ設計、GPU最適化の実務経験 ‐ Hugging Face Transformers / DeepSpeed / Accelerate などの分散トレーニング知識 3） アプリケーション開発関連 ・ Next.js / React / TypeScript を用いたフロントエンド開発経験 ・ FastAPI / Flask / Node.js / Express などを用いたバックエンド開発経験 ・ API設計、JWT認証、DB操作（PostgreSQL / DynamoDB など）の基本理解 ・ デモやPoCをスピーディに立ち上げられる実装力（プロトタイピング能力） 4） インフラ / DevOps関連 ・ AWS / Azure / GCP を用いたAIサービス運用経験 ・ Docker, docker-compose の実務経験 ・ Kubernetes（EKS / AKS / GKE）に精通していること ‐ Pod / Node / Ingress の設計・チューニング ‐ GPUノードのスケジューリング・AutoScaling・Helmによるマニフェスト管理 ‐ Prometheus / Grafana / ArgoCD / Istio 等の運用経験 ・ CI/CDパイプライン（GitHub Actions, ArgoCDなど）の構築・理解 ・ APIサーバ（FastAPI, Flaskなど）でのモデルデプロイ経験 5） プロジェクトマネジメント / ビジネススキル関連 * 顧客折衝・要件定義の経験 * 各種要件定義関連書類の作成経験（要件定義書・設計書・業務フロー図など） * アジャイル型AI関連プロジェクトにおけるPM経験 * スライド／提案資料作成（技術概要・成果報告・要件整理など） * エンジニアマネジメント（進行管理・レビュー・メンバー育成） * コードレビュー対応および品質管理（コード規約遵守、再現性担保、テスト方針設計など） * 複数タスクの優先順位を整理し、クライアント・社内間で合意形成を取るコミュニケーション能力

PyTorch/TensorFlowによる深層学習実務経験 OpenCV等での画像処理経験 顔認識・表情認識モデルの構築経験 ONNX等でのモデル最適化・デプロイ経験 FastAPIでのAPI開発経験 Git/GitHubを用いたチーム開発経験

・平日日中の週3（できれば週4以上）以上の稼働 ・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 ・目安直近5年で最低2年以上 ・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 ・PoC経験はNG ・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 ・CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） ・MF（Matrix Factorization: 行列分解） ・DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） ・Transformer系（BERTなど） ・Two-Tower ・Wide & Deep GNN（グラフニューラルネット）

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras