生成AI×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

・Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT等を使って開発・調査・資料作成などを効率化した経験 ・自分の作業手順をAIに任せられるように分解・言語化できること ・Python、JavaScript、TypeScript等を用いた基本的な開発経験 (3年以上) ・Git、Issue管理、レビューを前提としたチーム開発経験

・生成AIを用いた開発実務経験 　Cursor／Claude Code／GitHub Copilot／Devin 等 ・要件定義～運用保守までの一連の開発経験 ・開発プロセス改善／開発組織改善経験 ・顧客折衝／提案／PoC推進経験 ・ドキュメント作成能力

・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

LLMを含むAI技術を活用したプロダクト開発経験 TypeScript または Node.js を用いた開発実務経験（3年以上） Pythonを用いた開発実務経験 React を用いたSPA開発経験 AIコーディングを使いこなすことができる方 設計～実装まで一気通貫で自走できるスキル

生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 0→1フェーズやPoC開発の実務経験

音声解析、音声認識（ASR）、音声合成（TTS）に関する深い専門知見 LLM（大規模言語モデル）を組み合わせたリアルタイム対話システムの開発・研究経験 曖昧な要件から技術的課題を特定し、仮説検証（PoC）を自走して完遂できる能力

PdM経験1年以上 Webアプリケーション開発におけるエンジニアリング経験3年以上 TypeScriptでの開発経験 AI関連のプロジェクトへ過去参画した経験

AI（生成AI、機械学習等）関連プロジェクトへの参画経験（または同等の知見） 要件整理や企画フェーズにおける、論理的な仮説立案能力 プロジェクトマネジメント（PM）の実務経験

UI/UX に関する基礎的な理解 JavaScript／React／Vue／Angular などの開発経験 Python または JavaScript を用いた API 連携の知見 Azure WebApp に関する基本的な理解 LLM を を含む AI モデルに関する基礎知識 主体的に学習しキャッチアップ可能な方

Cursor等のエディタを用いたテキスト処理・データ加工の実務経験 Excel/Google Sheetsでの高度なデータ操作（関数・フィルタ・整形） データ構造（RDB的な考え方）を理解したカラム設計能力 ビジネスレベルの日本語能力

・LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 ・Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 ・未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査、検証能力

・システム開発における要件定義から導入までのプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・クライアントとの折衝（提案、見積り作成）の実務経験（3年以上） ・PoCフェーズにおけるプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・生成AI、LLM、RAGに関するプロジェクト経験（2年以上）

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

静的型付け言語（Go, Typescript, Rust等）でのSaaS/Webプロダクトの開発経験（2年以上） フロントエンド開発の実務経験（React / Vue など） Dockerを用いた開発経験（1年以上） AWSまたはGCP環境での開発経験 データベース（MySQL, PostgreSQL, MongoDB）設計および操作経験

Webアプリのバックエンド開発実務経験5年以上 LLMを実務レベルでアプリケーションへ実装した経験 AWSやGCPなどクラウドインフラの構築および運用経験

ビジネスコンサルタント経験、業務分析能力、経営視点でのROI分析から業務改善まで、資料作成・説明能力、機械学習など情報科学全般に対する基本的な理解

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

(1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

PDFや画像データを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

・Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験5年以上 ・LLMを組み込んだアプリケーションの実装経験 ・クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験

- 生成AI案件における要件定義または基本設計の実務経験 - 業務ヒアリングから要件整理、設計資料作成まで一貫して担当した経験 - 業務フロー、要件定義書、基本設計書等の作成経験 - 案件推進またはプロジェクトマネジメント経験 - LLM、プロンプトエンジニアリング、RAG等の基本概念を理解していること - Dify実務経験は必須ではないが、エンジニアと対等に技術的な会話ができるレベルで、Difyや生成AIアプリ開発の前提を理解していること

- 生成AI案件における要件定義または基本設計の実務経験 - 業務ヒアリングから要件整理、設計資料作成まで一貫して担当した経験 - 業務フロー、要件定義書、基本設計書等の作成経験 - 案件推進またはプロジェクトマネジメント経験 - LLM、プロンプトエンジニアリング、RAG等の基本概念を理解していること - Dify実務経験は必須ではないが、エンジニアと対等に技術的な会話ができるレベルで、Difyや生成AIアプリ開発の前提を理解していること

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化の経験 抽出精度の定量評価と改善サイクル (プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等) を回した経験 OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験

3年以上のエンジニア経験 NLPを用いた研究、または開発経験 自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績 自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験 ドキュメント解析システムの開発経験

リーダー経験（可能であればPM経験） 上流フェーズ（企画／要件定義）が得意な方 英語の読み書き（翻訳ツール利用前提） 業務を深く理解し、仮説構築・分析ができる論理的思考力

トークンやコンテキストのチューニングを踏まえた生成AIプロンプトエンジニアリング経験、またはMCPを設計・構築し、外部ツールやデータソースと連携させた経験、または既存の開発サイクルにAI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）を組み込んだご経験

AWS環境上でのAIエージェント開発

豊富なAIのコーディング実務経験 生成AI（LangChain等）に関する開発経験または深い知見 自社データを用いたAIエージェントや機能の開発経験

トークンやコンテキストのチューニングを踏まえた生成AIプロンプトエンジニアリング、MCPを構築・活用する開発効率化の経験、AI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）など、AIを活用した開発手法の経験

トークンやコンテキストのチューニングを踏まえた生成AIプロンプトエンジニアリング、MCPを構築・活用する開発効率化の経験、AI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）など、AIを活用した開発手法の経験のいずれかについて、技術提案～実装まで一貫して遂行可能であること。