PyTorch×リモートワーク・在宅可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

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

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を用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上）、生成AIやLLMの実務での活用経験（プロンプト設計、評価、RAGなど）、データ基盤構築の経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携の知識と経験）、AWSまたはGCPでの開発・運用経験、Dockerを用いたコンテナ開発・運用経験、GitHubを活用したチーム開発経験、プロダクトマネージャー、プロデューサー、編集者など、複数職種との協働や折衝経験、日本語での要件定義や顧客折衝がスムーズに行える高いコミュニケーション能力

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

情報工学系、計算機工学系、または理数系の学士号以上 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経験 Pythonによるソフトウェア開発・データ解析経験 YOLO、R-CNN等を用いた物体検出、またはPaDiM、PatchCore等を用いた異常検知AIの経験 OpenCV、Canny Edge等の画像解析技術を用いた開発経験 曖昧な要件・仕様の中でも、自ら仮説検証し主体的に業務を推進できる方 顧客や関係者と誠実かつ論理的にコミュニケーションを取れる方

Pythonを用いたWebシステム・バックエンド開発の実務経験（5年以上） Webサービス（APIサーバー等）の設計・構築実務経験 既存のLLMやRAG、各種技術を現場のシステムに組み込むアプリケーション寄りの実装思考 王道なシステム開発の実績があり、指示待ちにならず自走して業務を推進できる中級以上のスキル FastAPI, Docker, Linux(Ubuntu) 等を用いたAPI・インフラ基盤構築経験 生成AI（LLM/RAG）のシステムプロンプト設計・精度検証経験 OpenCV, TensorFlow / PyTorch 等を用いた画像解析の評価・検証・資料作成経験 TypeScript / Nuxt.js 等のフロントエンド知識および連携開発経験

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

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

GCP, IAM, Cloud Run, Cloud Functions, Python, Go, Terraform, Ansible, GKE, Kubernetes, VPC, Private Cluster, ArgoCD, Flux, Helm, Vertex AI, MLOps, TensorFlow, PyTorch, Docker, GKE, VPC, Cloud SQL, Shell Script

・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

GCP に関する実務経験が4年以上あり、そのうち2年以上の Vertex AI の実務経験を有していること Python および機械学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn) に関する高いスキル Vertex AI Pipelines の構築経験、および Vertex AI Model Registry を用いたモデルライフサイクル管理の実務経験 Vertex AI、GCS、BigQuery および関連インフラのプロビジョニングに関する Terraform スキル GCP IAM に関する十分な理解 (特に ML パイプラインやデータアクセスのセキュリティ確保) GCP ネイティブな開発パターンおよびイベントドリブンアーキテクチャに関する知識・経験 計画立案、実行、ステークホルダー管理を含むクラウドデリバリーの実務経験 コンテナ化 (Docker) およびモデルサービングのための GKE に関する知識・経験