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

・RAGを用いた開発経験 ・Pythonでの開発経験（3年以上）

実務経験2〜3年以上 フロントエンド：TypeScript, Next.js バックエンド：Python, FastAPI, PostgreSQL

・生成AI活用、AIガバナンス、AIセキュリティのいずれかの専門知識 ・ITコンサルティング経験（3年以上） ・クライアント課題整理、提案資料作成、商談リード経験 ・契約締結まで推進できる交渉力 ・顧客折衝を主体的に完遂した経験

要件定義・設計での上流工程経験 対顧客（発注元）とのコミュニケーション経験 各種LLMの特徴を理解し、AIエージェントを設計（開発）した経験（個人開発も可）

NX CADの知識があり、ユーザからのQAに対して技術調査等を行い問合せへの回答が行える。 顧客とメール、チャット等で適切な応答が行える。 設計業務経験（WANT）

システム開発のリード経験（2年以上） 顧客やPMと調整しながら要件整理を行った経験 PythonによるWebアプリケーション開発経験（5年以上） TypeScript、Reactを用いたフロントエンド開発経験（3年以上） AWS、Azure、Databricks等の開発／運用経験

資料作成（PowerPoint、Excel）、運用経験

◎AI自体を作成した経験 ◎生成AI活用エンジニアの経験 ・設計～テスト工程におけるレビュー/リード経験 ・Webアプリ開発（React, Spring Boot） ・アジャイル・スクラムによるチーム開発経験 　（チケットアサインでのタスク遂行ではなく、自律的に課題を見つけ改善提案） ・開発プロセス改善経験

AWSでのアプリケーション開発・運用経験 3年以上 Python または TypeScript での開発経験 LLM / 生成AIを活用したアプリケーション開発の実務経験 プロンプト設計・チューニングの経験 CI/CD、IaCを用いたデプロイ自動化の経験

・コンサルティングファームでのDXコンサルティング、及びアカウントマネジメント業務の経験（目安5年以上） ・クライアントの特定部門や複数部門を束ねる上位部門の持つ1カ年以上の計画への理解、あるいは策定支援をもとに提案を行い、長期支援契約を獲得した実績 ・複数開発者を有するプロジェクトのマネジメント経験 ・自律的に仕事を生み出し、成果を生み出すスキル/経験

システム開発における品質管理（QA）およびリスク対策の実務 テスト設計、レビュ、テストケース作成に関する深い知識と指導 PoC段階から本開発（商用利用）を見据えた提案および構成設計の推進 機能要件・非機能要件に関する要件定義から設計・開発までの一連の実務 大規模かつミッションクリティカルな基幹業務システムの開発 AI技術（機械学習・深層学習等）を活用したシステム開発への理解または実務 技術的視点に基づいたプロジェクト推進 ステークホルダーとの円滑かつ論理的なコミュニケーション

OpenAI / Gemini / Claude 等のLLM APIを用いたサービスのR&Dフロー（プロトタイピング〜評価〜改善）を理解し、タスクの要件化・意思決定ができる RAG（ベクトルDBなどを使ったインデクシング、検索、回答生成）または ReAct等のエージェント設計の勘所を理解し、技術選定や仕様判断ができる Webアプリケーションの設計・選定ができるレベルの知見（リードエンジニア相当の解像度で、開発チームと同じ土俵で議論できる） ロードマップを守りつつ、突発案件・顧客要望・技術制約のトレードオフを整理し、合意形成して推進できる ログ/分析結果/評価データを踏まえた改善判断ができる 月160時間フルコミットできる方（平日にコミットできる方のみ）

* Pythonを使った大規模言語モデル(LLM)アプリケーション・APIの開発経験 (3年以上) * LLM/機械学習に関する基礎知識 * AWS/GCP などクラウドインフラの運用経験 * トラブル発生時の即時対応力・論理的な問題解決能力 * チームメンバー（演者・企画・デザイン）との柔軟なコミュニケーション力

・クラウド：AWS（ECS、Bedrock、RDS、S3 等） ・言語：React または Vue、TypeScript、Python（FastAPI 等のFW利用経験） ・顧客との仕様調整、設計、開発が可能なレベル ・LLM（AWS／Azure／Bedrock／Claude 等）のAPI活用経験 ・プロンプト設計、LLM出力の評価・改善の実務経験 ・Pythonによるテキスト処理、Embedding／RAGの基礎理解 ・AIを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装経験

Python実務経験3年以上 機械学習モデルの開発、運用経験 AWS環境での開発または運用経験 Gitを用いたチーム開発経験

生成AIを使った何かしらのアプリを作成した経験 DWH構築のご経験 AWS Athenaの実務経験 AWS Glueの実務経験

SIerまたは受託開発プロジェクトにおけるシステム開発もしくは技術的プロジェクトマネジメント経験 生成AI（RAGなど）に関する知識と実務経験 初めて直面する技術的課題に対し、処理の可否や実現性を判断できる程度の深いシステム知識 システム的な制約や条件を理解し、アーキテクチャ図を読解できる能力 顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導くコンサルティングスキルとエンジニアリングスキルの統合

SIerまたは受託開発プロジェクトでのシステム開発もしくは技術的プロジェクトマネジメント経験 生成AI（特にRAG）に関する知識および実務経験、技術的可否判断ができること アーキテクチャ図読解・システム制約把握・工数見積もりができ、顧客と技術的会話を行える能力

Google Cloud (GCP) の実務経験（3年以上） AIツール（Cursor, Claude Code, GitHub Copilot等）を用いた開発経験 以下のうち2つ以上の領域で、設計〜実装まで一通りこなせる実務経験（3年以上）: - Frontend: React, Vue, Next.js等でのフロントエンド開発 - Backend: Go, Python, Node.js, Java等でのAPI設計・開発、DB設計 - SRE / Infra: クラウド構築、IaC、コンテナ運用 - Data / ML: データパイプライン構築、MLモデルの実装・運用

バックエンド設計経験5年以上（言語不問） EC基幹構築経験 クラウド（Azure /AWS /GCPいずれか）経験 システム全体（API /DBなど）設計経験 ChatGPT /Gemini /Claude等を実務活用していること

ITシステムの仕組みについての基本知識 生成AIに興味がある、または触れたことがある 英文の技術ドキュメントに抵抗がない（生成AI翻訳の利用可） サポート業務に資するコミュニケーション／ドキュメンテーションスキル

EC、プラットフォーム事業、またはソーシャル系プロダクトにおけるグロース主導経験（GMV、ARPU、LTV、回遊率などの主要KPI改善の遂行）、プロダクトのビジョン、ロードマップを策定し、それをチームで実行できる力

MicroStrategyの導入～運用保守まで行った経験 MicroStrategyを用いたデータ活用の実務経験5年以上 MicroStrategyのスキルを社内で教育浸透が出来る方 DBに関する知識(MySQL・Oracleなど)

【SMB・Mid向け】 ・SaaS or 無形IT商材におけるカスタマーサクセスの実務経験 【エンプラ向けの場合 ※以下いずれかのご経験】 ・エンタープライズ顧客に向けたCS実務経験 ・エンタープライズ営業経験（SaaS・IT・DXソリューション・SIer等） ・IT・DX・業務改革コンサルティング経験（経営層との折衝経験必須） ・プロジェクトマネジメント・ステークホルダーマネジメントの経験

・品質保証戦略の策定または遂行、もしくはその両方の経験 ・テスト設計およびテスト実施の実務経験3年以上 ・プロダクト品質向上に対する高いモチベーションを持ち、継続的に発揮できる方

全社のIT戦略/DX戦略立案経験 データ統制や経営データマネジメント経験 全社のAI活用浸透/構築経験

コンピュータサイエンス、セキュリティ、テキストベースでの非同期コミュニケーション能力、論文検証、データセットの準備と結果評価、Git操作（GitLab/GitHub）、ドキュメント作成能力、自己解決力、自律的な学習能力、継続的な学習意欲

レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須)

・平日日中の週4（できれば週5以上）以上の稼働 ・ビジネス・リーダーシップ 　- ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 　- チームまたはプロジェクトのリード経験 ・技術 　- レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 　　- 目安直近5年で最低2年以上 　　- MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 　　- PoC経験はNG 　- レコメンド分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 　- CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） 　- MF（Matrix Factorization: 行列分解） 　- DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） 　- Transformer系（BERTなど） 　- Two-Tower 　- Wide & Deep 　- GNN（グラフニューラルネット） 　- DeepFM

バックエンド設計経験5年以上（言語不問） EC基幹構築経験 クラウド（Azure /AWS /GCPいずれか）経験 システム全体（API /DBなど）設計経験 ChatGPT /Gemini /Claude等を実務活用していること