生成AIのフリーランス案件・求人一覧

生成AI／LLMを活用したシステム開発プロジェクトへの参画経験 業務部門や非エンジニアとの要件整理、折衝経験 AI活用における業務要件整理、ユースケース設計経験

レコメンド（コンテンツ/商品推薦、パーソナライズ、ランキング生成等）のプロダクト開発経験 MAU数十万人以上、またはそれに準ずる大規模なトラフィック・データ量での経験 モデル開発、特徴量エンジニアリング、前処理の実装 実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、A/Bテスト等の効果検証 ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）をコミットし、改善ロードマップの策定から実行までを主導した経験 協調フィルタリング（CF）、行列分解（MF）、DNN、Transformer系（BERT等）、Two-Tower、Wide & Deep、GNN（グラフニューラルネットワーク）、DeepFMを用いたモデル開発・実装の実務経験

AIを用いたビジュアルや動画の作成経験 デザイナーとしての実務経験、またはアートディレクションの経験 AIツール（生成AI等）を積極的に実務へ取り入れる柔軟性とマインド 週2日の出社が可能な方

・要件定義におけるインサイト分析のご経験 ・PRD(why/what/how)作成のご経験 ・システム導入やAI活用における投資対効果の策定経験 ・開発チームのマネジメント経験

生成AIを利用した開発の知見 業務アプリケーションの開発経験 自ら考え行動し、主体的に業務を進められる 円滑なコミュニケーションができる

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

AI技術を用いた画像処理（Pytorch, OpenCV, TensorFlowなど）の経験

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

Webアプリの開発経験5年以上 toB向けSaasプロダクトの企画・開発経験 LLMやAIツールを組み込んだプロダクトの開発経験 ステークホルダーとの顧客折衝・要件定義の経験

- 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

AWS環境上でのAIエージェント開発

・Copilot(Microsoft 365 Copilot)および生成AIの活用経験 ┗プロンプト設計、業務改善への応用、PoCレベルの検証など ┗利用部門との対話を通じて「AIによる改善余地」を提案できる方 ・Power Platform を用いた業務アプリ開発・運用経験 (Power Apps/Power Automate/Power BI 等) ・業務改善プロジェクトの推進経験(要件整理/調整/改善施策) ・M365(SharePoint/Teams/Outlook 等)の基本理解 ・週5日での稼働が可能な方

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

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

Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験 5年以上で、現在もコードの実装・レビューに関わっている（AIツールの活用を含む） LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験（堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） 複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計・リファクタリング経験 クラウドインフラ（AWS/GCP等）の構築・運用経験 テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上の開発チームにおいて技術選定・設計方針の決定を行い、チームの開発を技術的にリードした経験（1年以上） 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） 参画時には日本に在住している方

Python 3.10+ 協調フィルタリング・推薦システムの基礎知識 BigQuery（クエリ作成・テーブル設計）、Vertex AI Pipelines、GCS等 SQL（Jinja2テンプレート管理含む）、pandas / numpy Git、Linux/Bash、venv による依存管理 Cloud Scheduler、Cloud Run Jobs の運用経験

十分な要件定義の経験 要件定義書作成経験 顧客への業務ヒアリング経験 大規模システム開発経験 開発チームとの協業経験 UI設計／UIモック作成経験 主体的な情報収集・推進力

TypeScript, Svelte, Python, FastAPI, Linux, Dify, Ollama, vLLM, LLM活用アプリケーション開発経験

・RAG、AIエージェントの開発経験 ・顧客/ユーザへのヒアリングおよび業務要件、システム要件定義経験 ・バックエンド、フロントエンド、クラウドインフラのうち2領域以上の開発経験 ・システム開発リーダーとしての開発・レビュー経験 ・アジャイル開発経験

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

B2B SaaSにおけるPdM経験3年以上、および0→1から1→10へのスケール経験 複数/大規模プロダクトのロードマップ策定、KGI/KPI設計とデータに基づく意思決定経験 15名以上の内製開発組織でのマネジメント経験、エンジニアと技術議論できる素養 月160時間のフルコミットが可能

AIを使用した開発の経験 バックエンド言語(C#/PHP/Python)エンジニア経験3年以上 決済周りやAPI連携などの経験

ローカル環境構築を自走できること Difyを用いた開発経験 AI/LLM領域における開発経験1年以上 AIアプリケーション開発、テスト・評価までを自走できる方 既存プロジェクトのキャッチアップおよび継続開発経験 クライアント折衝を含む準委任案件での業務経験5年以上 参画から数日間、都内に出社できる方

・ローカル環境構築を自走できること ・AI/LLM領域における開発経験1年以上 ・AIアプリケーション開発、テスト・評価までを自走できる方 ・既存プロジェクトのキャッチアップおよび継続開発経験 ・クライアント折衝を含む準委任案件での業務経験5年以上 ・参画から数日間、都内に出社できる方

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

システム開発におけるプロジェクトマネジメント、またはブリッジSEの実務経験 英語力：ビジネスレベル以上（インド・ポーランドのオフショアチームとの円滑な日常的コミュニケーション、要件の英訳・伝達ができること） 日本語力：ネイティブレベル（日本側関係者の要求を汲み取り、適切な期待値調整や合意形成ができること） 海外オフショア開発チームのハンドリング・マネジメント経験

・データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験 ・ビジネス課題のヒアリング～仮説立案～分析設計経験 ・統計、機械学習を用いたデータ分析経験 ・AI Agent／RAG等の生成AI関連システムの精度改善経験 ・データ分析プロジェクトの推進経験 ・QCD管理および顧客折衝経験 ・要件定義書、提案書、報告書作成経験

■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

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

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