機械学習×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

AWS上でのデータ活用基盤/データレイク/DWH基盤の設計・構築経験 要件定義~試験・運用設計まで一人称で対応可能な方 スケジュール管理、課題管理、進捗報告を主体的に実施できる方 顧客や関係者との円滑なコミュニケーション能力

AWS上でのデータ活用基盤／データレイク／DWH基盤の設計・構築経験 要件定義～試験・運用設計まで一人称で対応可能な方 スケジュール管理、課題管理、進捗報告を主体的に実施できる方 顧客や関係者との円滑なコミュニケーション能力

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力がある方

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験（1年以上） ・Pythonバックエンド開発の経験 ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・以下の機能のうち２つ以上ゼロから設計開発した経験：コンテキストのサマライズ機能、MCPクライアント機能、生成AIガードレール機能、ブラウザUse機能 ・平日の日中時間帯に稼働可能な方

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・生成AIを用いたチャットサービスの開発・運用・保守経験（1年以上、商用サービス開発経験必須） ・バックエンド開発経験5年以上（Python尚良） ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・平日の日中時間帯に稼働可能な方

・Webアプリケーションの実務開発経験（2年以上） ・AI駆動開発の経験 ・Pythonでの開発経験 ・AWSやGoogle Cloudなどのクラウドを用いた開発経験 ・AIネイティブな環境において、行うべきタスクを理解し自ら行動できる方 ・進捗報告などのドキュメント制作経験

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力がある方

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

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

フルスタックエンジニア経験（5年以上） TypeScriptを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（1年以上） CI/CDのパイプライン構築経験 Next.js等のモダンフロントエンドフレームワークを用いた、コンポーネント設計および実装経験 RDB（PostgreSQL等）における、パフォーマンスと拡張性を考慮したスキーマ設計・運用経験 非同期処理・ジョブキュー・リトライ設計など、信頼性を要するバックエンドシステムの開発経験 AI駆動開発経験（業務内外を問わず） 複雑な仕様や要件を、他者が理解可能なコード・設計に落とし込める論理的思考力 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

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

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・ゴール設定 → データ分析課題への落とし込み経験 統計・機械機械学習を用いたデータ分析の実務経験(モデル構築含む) AI Agent / RAG 等、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・管理、QCD折衝・交渉経験 要件定義書・提案書・報告書等のドキュメント作成スキル

・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

GCP環境、特にVertex AIを用いたシステム開発またはMLOpsの構築・運用経験 機械学習（ML）または生成AI（LLM等）を活用したアプリケーションの開発経験 シニアコンサルタントクラス以上のスキル（技術チームを牽引し、自走してデリバリーできる方） 日本語：ビジネスレベル 顧客やチームメンバーと複雑な技術要件について円滑に意思疎通できるコミュニケーション力 エンドクライアントが外資系保険会社となるためビジネスレベルの英語力がある方が望ましい（読み書きレベルの英語は必須）

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（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（本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与）、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を技術的にリードした経験（1年以上）、日本在住であること。

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

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）

・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） ・日本に在住している方

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・生成AIを用いたチャットサービスの開発・運用・保守経験（1年以上） 　※商用サービスの開発限定　 　※個人開発・PoC・社内業務効率化・社内利用ツールはNG ・バックエンド開発経験5年以上（Python尚良） ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・平日の日中時間帯に、稼働可能な方

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

Linuxサーバーの構築・運用経験 Kubernetes経験3年程度 kubectlでPod / Deployment / Serviceの確認ができる ログ確認、Pod再起動、簡単な障害一次対応ができる EKS / GKE / AKSいずれかの運用現場の経験 Prometheus / Grafana未経験でも、CloudWatchやCloud Monitoringでの監視経験があれば可 Helm / Argo CD / Terraformは補助経験レベルでも可 Dockerなどコンテナ技術に関する知識・実務経験 クラウド環境（AWS、GCP、Azure等）の利用経験 障害調査・トラブルシューティング経験 ログ分析やメトリクスを用いた原因分析経験 Gitを利用したソースコード・設定管理経験

統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験 前処理を含むデータ分析に関するプログラミング（Python）の基本的な知識と実務経験 SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験 BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識 クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

・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

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など)、データ分析の実務経験、webアプリケーションの開発経験、Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験、RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験、Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

・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） ・日本に在住している方

■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

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・ゴール設定 → データ分析課題への落とし込み経験 統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（モデル構築含む） AI Agent / RAG 等、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・管理、QCD折衝・交渉経験 要件定義書・提案書・報告書等のドキュメント作成スキル

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・商用サービスの開発と運用においての経験 　・LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験（1年以上） 　・Pythonバックエンド開発の経験 　・システムアーキテクチャ設計の経験 　・Docker環境での開発経験 　・Githubでのチーム開発経験 ・商用サービスまたは個人開発においての以下機能のうち２つ以上ゼロから設計開発した経験 　・コンテキストのサマライズ機能 　・MCPクライアント機能 　・生成AIガードレール機能 　・ブラウザUse機能 ・平日の日中時間帯に、稼働可能な方