PyTorch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 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

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

・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解（知見必須） ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験 ・日本語流暢

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

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

・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

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

オブジェクト指向の理解 実業務でのプログラミング経験2年以上(VB.Net、C系言語、Java等) C系言語の基礎知識(構造体、クラス、ポインタ等)がありソースコードが読めること

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、深層学習または生成AI領域における3年以上の実務経験 PyTorch、TensorFlow、JAXなどを用いたモデル開発経験 Transformer、Diffusion Model、音声モデルなど、生成モデルに関する理解 線形代数、確率統計、最適化など、機械学習の数学的基礎への理解 論文やOSSの実装を調査し、プロトタイプとして再現・検証できる能力 モデルの精度だけでなく、レイテンシ、スループット、GPUメモリ、運用コストを考慮した設計経験 エンジニア、研究者、プロダクトマネージャーなど、複数職種と連携して開発を進めた経験 技術的な不確実性が高い状況において、仮説設定、検証、改善を主体的に進められる能力 以下の専門領域のうち、一つ以上における高度な実務経験を必須とします。 LLM・AIエージェント領域 -GPT、LLaMA、Qwen、Gemma、DeepSeekなど、Transformer系モデルの開発・改良経験 -SFT、LoRA、QLoRA、DPO、RLHFなどを用いたモデル最適化経験 -プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAGの設計経験 -Tool Calling、Function Calling、MCPなどを利用したAIエージェント開発経験 -会話履歴、長期記憶、検索、外部ツールを組み合わせたシステム設計経験 -LLMの評価データセットおよび自動評価・人手評価基盤の構築経験 -ハルシネーション、安全性、拒否応答、ユーザー意図理解などの品質改善経験 -vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、TGIなどを用いた推論最適化経験 日本語LLMに関する経験 -日本語データセットまたは日本語コーパスの構築・前処理経験 -SentencePiece、BPEなど、トークナイザーに関する知識または実装経験 -日本語LLMの品質評価、ベンチマーク設計、エラー分析経験 -日本語特有の表現、文脈、敬語、会話品質を考慮したモデル改善経験 -日本語・英語を含むマルチリンガルモデルの開発または評価経験 音声・リアルタイムVoice-to-Voice領域 -ASR／STT、TTS、音声変換、音声対話システムのいずれかに関する開発経験 -Whisper、Conformer、Wav2Vec、VITS、FastSpeech、Codec Language Modelなどへの理解 -ストリーミング音声認識またはストリーミング音声合成の実装経験 -リアルタイムVoice-to-Voiceシステムの設計・開発経験 -ユーザーの発話中にAIが認識・応答を開始する低遅延処理の設計経験 -全二重音声対話における割り込み、ターンテイキング、発話終了判定の実装経験 -VAD、エコーキャンセリング、ノイズ除去、音声区間検出に関する知識 -WebRTC、WebSocket、gRPC Streamingなどを用いたリアルタイム通信の経験 -TFT／TTFA、音声生成速度、同時接続数を考慮した性能最適化経験 -音声の自然さ、感情、イントネーション、話者性、発音品質の評価・改善経験 画像生成・VLM領域 -Stable Diffusion、SDXL、FLUXなどのDiffusion Modelを用いた画像生成経験 -LoRA、DreamBooth、ControlNet、IP-Adapterなどを用いたモデル調整経験 -ComfyUI、Diffusersなどを利用した画像生成ワークフローの構築経験 -画像生成モデルの学習データ作成、キャプショニング、前処理経験 -プロンプト追従性、画質、一貫性、安全性に関する評価・改善経験 -GPUメモリ最適化、バッチ処理、並列推論、モデル量子化の経験 VLM・画像理解に関する経験 -CLIP、LLaVA、Qwen-VL、Gemini系モデルなど、VLMの開発・利用経験 -画像分類、物体検出、OCR、画像キャプション、Visual Question Answeringの経験 -画像とテキストを組み合わせた検索、推薦、エージェントシステムの設計経験 -VLMの評価データセット、プロンプト、ベンチマークの設計経験 -画像内の人物、商品、背景、構図、表情などを構造化して抽出するシステムの開発経験 動画・アニメーション生成領域 -Text-to-Video、Image-to-Video、Video-to-Videoモデルの開発または利用経験 -Stable Video Diffusion、WAN、HunyuanVideo、CogVideoなどの動画生成モデルへの理解 -キャラクター、人物、背景、衣装などの時間的一貫性を改善した経験 -フレーム間のちらつき、形状崩れ、顔の変化など、動画生成特有の問題への対応経験 -動画生成モデルのファインチューニング、LoRA学習、推論最適化経験 -長時間動画生成、シーン分割、ストーリーボード生成、動画編集パイプラインの設計経験 -GPUを用いた動画生成処理の高速化、並列化、分散実行経験