機械学習×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

PythonまたはRを用いたデータ分析経験：2年以上 SQLを用いたデータ抽出、加工、分析経験 機械学習ライブラリを活用した分析経験 AIコーディングツールを活用した実装経験

Python／SQL を用いたデータ分析経験（3年以上） 統計学・機械学習の基礎知識（回帰・分類・評価指標） データ分析の実務経験（課題抽出〜レポーティングまで）

AIシステムの製品化・本番運用への主体的な関与経験（※PoCのみの経験は不可）、機械学習・ディープラーニングのモデル設計・構築・学習の一連の実装経験（外部APIの利用にとどまらない、モデルレベルの知識・実装力）、画像認識（画像分類・物体検出）の実装経験、ファインチューニングの実装経験（画像、LLMいずれか）、RAG・ベクトルデータベースの設計・構築経験、AWSを用いたMLシステムの環境構築・運用経験、英語での業務コミュニケーションが可能なレベル

・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

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

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

■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

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上 Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上 Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上 Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上 Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

Pythonを用いた機械学習／画像処理／検索システム等の実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデルの実装／利用経験 Embedding／Vector Searchの知識または実装経験 実データを用いた仮説検証～実装～評価～改善経験 AIモデル／検索ロジックのプロダクション導入経験 Git／Docker／Cloud環境での開発経験

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 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 (Train／Val／Test分割, クラス不均衡対応) OpenCV・ffmpeg等を用いた画像・動画データの前処理経験 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 AWSの実務経験 (S3・EC2・ECS・Batch・Lambda等いずれか) Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

AWS環境下での開発・運用経験（SageMaker、Lambda等） AWSのデータレイク周りのサービスの使用経験(S3、Glue、Athena等) IaC実装経験（Terraform、AWS CDK等）

機械学習を用いたプロダクト開発実務経験3年以上 PythonまたはTensorFlow等ライブラリの実装経験 クラウド環境でのモデル運用、展開の経験 API/バックエンド/データ基盤と連携したWebサービスの開発経験

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設計・実装経験 機械学習パイプラインの構築経験（データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む） MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する経験 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 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 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