生成AI×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

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

Difyの利用または構築経験（ワークフロー設計、アプリ構築、プロンプト設計 等） 生成AI／LLMを用いたアプリケーション開発経験 一人称で基本設計以降の工程を推進できる能力 API連携や外部サービス連携の実装経験 顧客およびチームメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション能力（要件整理・技術説明・合意形成ができるレベル） セキュリティ・ガバナンスを意識した開発経験（基礎レベルでも可） ※AWS経験は基礎理解レベルで可

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

・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用経験 ・技術選定、要件定義などの上流工程経験 ・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習経験

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

BtoBのエンタープライズ案件での要件定義・設計での上流経験 対顧客（発注元）とのコミュニケーション経験 ウォーターフォールでのドキュメント作成・構築経験 生成AIを使った開発経験

統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

・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

Difyの利用または構築経験（ワークフロー設計、アプリ構築、プロンプト設計 等）、生成AI／LLMを用いたアプリケーション開発経験、一人称で基本設計以降の工程を推進できる能力、API連携や外部サービス連携の実装経験、顧客およびチームメンバーと円滑に連携できるコミュニケーション能力（要件整理・技術説明・合意形成ができるレベル）、セキュリティ・ガバナンスを意識した開発経験（基礎レベルでも可）。AWS経験は基礎理解レベルで可。

- 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

・AI開発の実務経験(RAG/ベクトルDB/ドキュメントチャンキングのご経験) ・データサイエンスまたは機械学習の実務経験 ・転移学習および ファインチューニング の概念、メリット/デメリット、適用判断基準の深い理解。 ・リモート併用の対応が可能な方。

・AI開発の実務経験(RAG/ベクトルDB/ドキュメントチャンキングのご経験) ・データサイエンスまたは機械学習の実務経験 ・転移学習および ファインチューニング の概念、メリット/デメリット、適用判断基準の深い理解。

- 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

生成AIを含むAI技術の実務経験（PoC・スモール開発レベル） AWSの知識・実務経験 高いコミュニケーション能力 100点より70点のものをクイックに提供できる思考 最新技術を試して良し悪しを自ら判断できる姿勢 要件が決まりきらない中でも進められる柔軟性

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

エンジニア経験7年以上 フルスタック開発実務経験 3年以上 Cloud Run, BigQuery, IAM設定, Google Apps Script (GAS) の実装経験 要件定義〜運用保守の一連の実務経験 AI駆動開発の実務経験

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

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） ・Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 ・チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

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

顧客折衝を含む上流工程（要件定義／アーキテクチャ設計）の豊富な経験 データ分析基盤（Snowflake、Redshift 等）の構築経験 IaC構築経験（自走可能レベル）

顧客折衝を含む上流工程（要件定義／アーキテクチャ設計）の豊富な経験 データ分析基盤（Snowflake、Redshift 等）の構築経験 IaC構築経験（自走可能レベル）

OpenAI / Gemini のAPIを利用した設計・開発経験、および仕組み構築のご経験

経営層とのディスカッションを通じた「AI役員」に持たせる役割・機能の定義 業務要件定義およびシステム要件への落とし込み 開発スケジュール、進捗・課題・リスク管理 ステークホルダー（経営層・企画部・開発チーム）間の調整

データ基盤 / DWHのアーキテクチャ設計経験 大規模データ処理（数千万〜数億レコード規模）の設計・開発経験 クラウド環境におけるデータ基盤構築経験（GCP / AWS / OCI 等） SQL / Pythonを用いたデータパイプライン開発経験 データモデリング（DWH / OBT / Star Schema等）の実務経験 データ基盤におけるアクセス制御・セキュリティ設計経験