PyTorch×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

自社開発企業でのSaaSプロダクトの開発経験2年以上 AI SaaSプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験2年以上 AI Saasプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

非構造化データのデータモデリング経験 AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

AI Saasプロダクトの開発経験2年以上 AI・RAG・LLMに関連するWebアプリ開発におけるデータモデリング経験3年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 AWS/GCPなどのクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ビジネスサイドやエンドユーザーとの顧客折衝・要件定義の経験 専門的なドメインのデータ統合・構造化を行った経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

AI Saasプロダクトの開発経験2年以上 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

・画像解析や機械学習に関する実装経験・知見 ・AWS、Pytorchを活用して開発を実施しています ・2月の先方商談にご参加いただけること

LLMを用いたプロダクトの開発を主導した経験（受託、自社製品問わない） 上記の業務において定性・定量評価を行い、ビジネス要件を満たすまで改善した経験

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

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

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

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

機械学習または数理最適化のPythonアルゴリズム実装経験（研究・個人開発・競技等は不問） AI Agent（Claude Code / Codex）を利用してのコード開発経験 論文・先行研究を読んで自力で実装に落とせること

LLM を用いたアプリケーション開発の実務経験(RAG / エージェント / 構造化出力 のいずれか) Python でのバックエンド / アプリ開発経験と、型を意識した設計 AI の出力品質を自分で評価・改善する設計力 API・ドメインロジックを構造化して実装できること

LLM を用いたアプリケーション開発の実務経験(RAG / エージェント / 構造化出力 のいずれか) Python でのバックエンド / アプリ開発経験と、型を意識した設計 AI の出力品質を自分で評価・改善する設計力 API・ドメインロジックを構造化して実装できること

LLM/VLMの評価・プロンプトチューニングまたは関連プロジェクト経験 少数データでの物体認識（zero/one/few-shot）または画像処理モデル開発経験 以下いずれか：NLP修士＋実務3年以上／NLP実務3年以上＋LLM/VLM経験／LLM/VLM経験1年以上

・Webアプリケーションの実務開発経験（2年以上） ・AI駆動開発の経験 ・Pythonでの開発経験 ・AWSやGoogle Cloudなどのクラウドを用いた開発経験 ・AIネイティブな環境において、行うべきタスクを理解し自ら行動できる方 ・進捗報告などのドキュメント制作経験

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

■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

■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

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ、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、学習パイプラインのバグ特定・修正、データセットの設計、画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等)、アノテーションデータの品質管理、Pythonでの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 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

・Webアプリケーションの実務開発経験（2年以上） ・AI駆動開発の経験 ・Python/PHP/TypeScriptなどでの開発経験 ・AWSやGoogle Cloudなどのクラウドを用いた開発経験 ・AIネイティブな環境において、行うべきタスクを理解し自ら行動できる方 ・進捗報告などのドキュメント制作経験

Webアプリケーションの実務開発経験（2年以上） AI駆動開発の経験 Python/PHP/TypeScriptなどでの開発経験 AWSやGoogle Cloudなどのクラウドを用いた開発経験 AIネイティブな環境において、行うべきタスクを理解し自ら行動できる方 進捗報告などのドキュメント制作経験

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) 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 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

・深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow等）での実務経験 ・生成AI / LLM（ChatGPT / Gemini / Claude等）のAPI活用経験 ・中長期的な正社員への転換の意欲

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・実装経験 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセットの設計経験 画像・動画データの前処理経験(OpenCV・ffmpeg等) 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経験