機械学習×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験、RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験、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×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験

・機械学習モデルの開発・運用経験 　└時系列データ、またはテーブル形式の業務データを用いた機械学習モデルの設計、実装、本番運用経験がある方 ・モデル改善に関する実務経験 　└特徴量設計、モデル評価、精度改善、チューニングなどを実務で行った経験がある方 ・PythonでのWebアプリケーション開発経験 ・RDBの設計・運用経験 ・自走して開発を進めた経験 　└少人数チームの中で、自ら課題を整理し、プロダクト開発を前に進めた経験がある方 ・上流工程をリードした経験

AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ 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 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正 データセットの設計 画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理 Pythonでの再現性のあるデータパイプライン実装 AWSの実務経験(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda) Dockerを用いた環境構築・実験実行

直近5年以内でレコメンデーション分野における機械学習開発のリード経験 アーキテクチャ設計、要件定義などから主体的に関与したご経験 10カ月以上参画されている案件が最低3つ以上 直近5年以内で有名企業にて5～10名チームでの自社プロダクト開発経験 保守性や運用性を考慮したプロダクト設計開発経験

エンジニア経験3年以上 自然言語処理（NLP）に関する研究または開発経験 検索／推薦システム開発経験 ドキュメント解析システム開発経験

Linux環境の使用経験（2年以上） スクリプト言語の使用経験（2年以上） 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験 ビジネスレベルの日本語 分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

機械学習領域（画像分析またはOCR）への知見 Pythonの使用経験 高レベルの問題を分解し解決策を設計する能力

・画像解析や機械学習に関する実装経験・知見 ・AWS、Pytorchを活用して開発を実施しています ・2月の先方商談にご参加いただけること

システム開発におけるPM/PMO経験（3年以上目安）、高度なドキュメンテーション能力（WBS、課題管理、議事録等の作成が可能な方）、ステークホルダー間の調整・合意形成経験

・ソフトウェアテストの知識と経験 ・アジャイル開発におけるテスト・QA経験 ・3年以上のスマホアプリやWEBシステムでのQA経験 ・開発メンバーやその他関係部署との主体的なコミュニケーション能力・問題解決力

・Pythonを用いた機械学習の回帰・分類モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 ・自然言語処理（NLP）を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験 ・Gitによるチーム開発、**コンテナ技術（Dockerなど）**の知識と実用経験 ・技術的な要件を明確にし、設計・実装に落とし込むための高い論理的コミュニケーション能力

・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・ディープラーニング（深層学習）の経験 ・データ分析における以下３点の実務経験 １）Python、R、SQLの経験 ２）多変量解析・統計仮説に関する知見または経験 ３）分析結果のプロダクト実装コミット経験

AWS SageMaker 等を活用した機械学習サービスによるシステム設計・実装経験

AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

AWS SageMakerでのMLシステム構築経験（1年以上） または 機械学習に強い人（LightGBM/Decision Tree） コミュニケーション力高い人

■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

機械学習アルゴリズムと技術の知識 Dockerの使用経験1年以上 Pythonを使用した開発経験1年以上 アプリケーションを作った経験 主体的にチーム改善を行える方

機械学習モデル開発の実務経験、またはそれに準ずる開発や研究の経験5年以上 プロダクションでの機械学習モデルの運用経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

コンピューターサイエンス系の大学院修了（修士以上、旧帝大院卒以上歓迎） 5年以上の実務経験 製品コードの実装経験 テストコードの作成経験 LLM/VLMを用いた開発経験 MLモデルの作成・評価経験

Pythonを用いた機械学習（回帰・分類）モデルの構築経験 自然言語処理（NLP）が必要なプロジェクトの経験 AWS環境でのシステム開発経験 Git、コンテナ技術（Docker等）の知識と実用経験

Pythonでの機械学習モデル（回帰・分類）の構築経験 自然言語処理を用いたプロジェクト経験 AWS等のクラウド上での開発経験 Gitやコンテナ環境での実務経験 論理的にコミュニケーションが取れる方

PyTorchを用いたモデルの学習、評価、デバッグ経験 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 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装経験 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセットの設計経験 画像・動画データの前処理経験(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験

高いコミュニケーション能力、コーチングスキル Git/GitHubを用いたプルリクエストベースのレビュー実務 Pythonを用いた実務経験 TensorFlowまたはKerasを用いたディープラーニングの実装経験 自然言語処理（BERT, Transformers等）の実装経験 機械学習に必要な数学知識（線形代数、統計学等）

機械学習モデルの実務での構築経験が2年以上 Pythonでの実務経験が2年以上 チーム開発経験者またはチームでの協業推進性を大切にできる方 ゲームに対する興味・熱意のある方

フロントエンドおよびバックエンド両方の開発経験 MLOps、機械学習、GenAIに関する知識 AI案件の開発実績（業務アプリケーション開発とAI案件の両方を経験している方が望ましい） Pythonを用いた開発経験（単なるコーディングだけでなく、インフラ環境やアーキテクチャを理解した上で実装できること）