PyTorch×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験、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、評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル、学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等）、画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等）、Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験、AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験、Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

PyTorchによるモデル学習・評価・デバッグ、およびセグメンテーション／物体検出／分類モデルいずれかの実装経験 IoU、Precision、Recall、F1等の評価設計、Train／Val／Test分割を含むデータセット設計、学習パイプラインの不具合解析・修正経験 Python、OpenCV／ffmpeg等を用いた画像・動画データ処理、およびAWS（S3／EC2／ECS／Batch／Lambda等）・Dockerの実務経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

・クライアントとの折衝経験（要件整理やヒアリングを自ら行い、必要な情報を取りに行った経験） ・機械学習・データ分析の実務経験5年以上 ・Python（pandas・NumPy・PyTorch） ・時系列予測・需要予測モデルの設計・実装経験 ・SQL・MongoDB等でのデータ前処理・集計経験 ・AWS（ECS / Lambda / RDS）での本番運用経験

・Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実プロダクト実装経験 ・PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 ・Embedding / Vector Searchに関する知識または実プロダクトでの実装経験 ・モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 ・Git / Docker / Cloud環境（GCP等）を利用した開発経験 ・大卒以上の学歴をお持ちの方

・ソフトウェア開発の実務経験 ・新領域を自ら学び、形にできる学習意欲 ・不確実なテーマを探索し、半年〜1年かけて形にできる力 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション（目安：日本語能力N1以上） ＜LLM・生成AI領域＞ ・LLMを使った開発の経験（業務での社会実装、または個人開発レベルでも可） ＜CV・画像領域＞ ・コンピュータビジョン／画像処理の実務経験、または深い理解（古典的画像処理〈前処理・特徴抽出等〉に加え、CNN等のニューラルネットワークモデルの理解） ※上記いずれかの領域を満たしていれば応募可能

画像処理 / OCR / データ解析の経験 OpenCVを用いた開発経験 YOLO / SAM等を用いた画像認識・物体検出経験 画像前処理（二値化 / ノイズ除去 / 歪み・傾き補正等）の経験 DXF / DWG / PDF解析・ベクター変換の経験 PaddleOCR等を用いたOCR開発経験 VLM（GPT / Gemini等）の活用経験 Pythonを用いたML開発経験 PyTorch / TensorFlow等を用いたモデル開発経験 MLモデル構築および精度検証（PoC）の経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

PyTorchを用いたモデルの学習/評価・デバッグ経験 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 IoU/Precision/Recall/F1等の評価指標の設計・実装経験 学習パイプラインの問題を自力で特定・修正した経験 Train/Val/Test分割やクラス不均衡対応など、データセット設計の経験 OpenCV/FFmpeg等を用いた画像/動画データの前処理経験 アノテーションデータの品質管理経験 Pythonを用いた再現性のあるデータパイプラインの実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築・実験環境の再現性確保の経験

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

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

・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

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

Pythonを用いたデータ・画像解解析及び探索機能の構築経験 PyTorch等のフレームワークによるDeepLearningの実装経験 埋め込み表現（Embedding）のモデルに関する知識または実装経験 仮説〜開発〜評価〜改善のサイクルを主体的に回したご経験 モデリングや検索ロジックを実装及びリリースしたご経験 Doccker/Git/クラウド（GCPなど）環境下での開発経験

・自社プロダクト企業でのPOまたはソリューションアーキテクト（リーダー）経験 ・React + Ruby on Railsにおける開発経験3年以上 ・Azure、AWS、または類似クラウドプラットフォームでの開発経験 ・DockerやKubernetesを使ったインフラ自動化やCI/CD（DevOps）の実践経験5年以上 ・自律的な課題解決力とチームコラボレーション力

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

・Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 ・Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 ・PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 ・仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

画像処理、OCR、データ解析の経験 OpenCVを用いた開発・画像前処理経験 YOLO、SAM等を用いた画像認識・物体検出経験 DXF、DWG、PDF解析・ベクター変換の経験 PaddleOCR等を用いたOCR開発経験 VLM（GPT、Gemini等）の活用経験 Pythonを用いたML開発経験 PyTorch、TensorFlow等を用いたモデル開発経験 MLモデル構築および精度検証（PoC）の経験

■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・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 ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(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(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ経験 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 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 Train／Val／Test分割 クラス不均衡対応 OpenCV・ffmpeg等を用いた 画像・動画データの前処理経験 アノテーションデータの 品質管理経験 Pythonによる再現性のある データパイプライン実装 AWSの実務経験 S3・EC2・ECS・Batch・Lambda等いずれか Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

Pythonを用いた機械学習／画像処理／検索システム等の実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデルの実装／利用経験 Embedding／Vector Searchの知識または実装経験 実データを用いた仮説検証～実装～評価～改善経験 AIモデル／検索ロジックのプロダクション導入経験 Git／Docker／Cloud環境での開発経験