PyTorch×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

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

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

・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

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

GCP IAMの権限設計（5年以上）、Workload Identity等の高度な認証連携、Python/Goでのスクリプト開発、Cloud Run/Cloud Functions等を使ったサーバーレスアプリ開発、TerraformやAnsibleを用いたポリシーのコード化（Policy as Code）・自動化、GKE/Kubernetes専門のプラットフォームエンジニア/SREエンジニア、本番環境でのKubernetes運用4年以上、GKE実務2年以上、VPCネイティブやPrivate ClusterなどGKE周りの高度なネットワーク・セキュリティ設計、ArgoCD/Fluxを用いたGitOps、Helm/Terraform/Ansibleによるインフラ全自動化、Vertex AI（Pipelines, Model Registry等）の実務経験2年以上、エンドツーエンドのMLOps構築、PythonおよびTensorFlow/PyTorch等のMLフレームワーク、モデルのデプロイやDocker/GKE化、データサイエンティストとの連携、スプリント計画や環境昇格などのデリバリーリード、Terraformの高度なスキル（モジュール開発・リモートステート管理）、Ansibleの実務経験（4年以上）、主要GCPサービス（VPC, GKE, DB等）の知識、インフラの自動構築・CI/CD組み込み・ドリフト検知、Linux/シェルスクリプト、GCP/GKE/Terraform/CI-CDの深い技術バックグラウンド、GCPクラウドデリバリーの管理経験3年以上、アジャイル/スクラムでの開発リード、8名以上のクロスファンクショナルチームのリード、顧客や社内ステークホルダーとの調整・進捗管理

■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

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

データサイエンティストとしての実務経験（3年以上） データサイエンス/機械学習またはそれに準ずるスキルを有している方

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

Python でのバックエンド開発経験（3年以上） 生成AI/LLM の実務活用経験（プロンプト設計、評価、RAG等） データ基盤構築経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携） 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 を用いたチーム開発経験 複数職種（PdM/プロデューサー/編集者等）との協働・折衝経験 日本語での要件定義・顧客折衝に耐えるコミュニケーション力

Python でのバックエンド開発経験（3年以上） 生成AI/LLM の実務活用経験（プロンプト設計、評価、RAG等） データ基盤構築経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携） 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 を用いたチーム開発経験 複数職種（PdM/プロデューサー/編集者等）との協働・折衝経験 日本語での要件定義・顧客折衝に耐えるコミュニケーション力

・大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 3年以上 ・またはそれに準ずるデータサイエンス/機械学習関連のスキル

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

・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

・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

エンジニア実務経験5年以上 バックエンド開発力（Python / NestJS / FastAPI） TypeScript / React / Next.js での開発経験 コードレビュー・チームリーダーシップ経験