機械学習×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

Ruby on RailsおよびReact技術を用いたフルスタック開発経験（3年以上） Webプロダクトの要件整理から設計、実装まで一貫して担った経験 複数機能やシステム全体を考慮し、構成や責務分割を設計した経験 生成AI、機械学習、外部AI APIのいずれかを用いた機能開発経験 設計レビューやコードレビューを通じて品質を改善した経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

テックリードのご経験 GOでの開発経験 AWS(Lambda)周りの知識、経験 AI駆動開発に関して興味関心を持ち、情報をキャッチアップしている サーバーサイドKotlin、Java等のJVM系言語での開発経験 分散システムなどの基本的な知識や実装経験 既存システムの改善（段階的な刷新、依存関係整理、リファクタリング戦略など）の経験 開発生産性を上げる取り組み（CI/CD、テスト戦略、開発環境整備、観測性など）の推進経験

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

エンジニアとしての実務経験 生成AIなどのAI領域の社会実装に対する興味と共感 機械学習・ディープラーニングなどのAI技術に関する基礎知識 AI受託開発のプロジェクトマネジメント（PM／テックリード）経験

Python、機械学習、統計解析、IoTデータ、センサーデータ、Slack

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（5年以上） ヒアリング等を通じてビジネス課題を抽出し、仮説・ゴール設定を行い、 データ分析課題に落とし込める能力 ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトQCD等に関する 折衝や交渉経験（3年以上） データ分析案件のプロジェクト推進、および管理経験（3年以上） テクニカルドキュメント作成スキル（要件定義、レポート等） プレゼンテーションスキル、ビジネスドキュメント作成スキル（提案書、報告書等） 統計、機械学習によるデータ分析の実務経験（3年以上） データ分析のビジネス事例におけるモデル構築経験（3年以上） AI AgentやRAG等、生成AIに関連するシステムの精度改善経験（2年以上）

PythonによるML/DLモデル開発経験 LLMや生成AIの知見・利用経験 フロントエンドエンジニアリングの経験（実務またはPoCレベル可） ビジネス部門・CSと協業してプロジェクトを進めた経験

PythonによるML/DLモデル開発経験 LLMや生成AIの知見・利用経験 プロンプトエンジニアリングの経験（実務またはPoCレベル可） ビジネス部門・CSと協業してプロジェクトを進めた経験

PythonによるML/DLモデル開発経験 LLMや生成AIの知見・利用経験 プロンプトエンジニアリングの経験（実務またはPoCレベル可） ビジネス部門・CSと協業してプロジェクトを進めた経験

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利用に留まらない知識・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（英語話者のメンバーと支障なく協業できること）。

AWSシステム設計・実装経験 機械学習の経験 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

Pythonを用いたバックエンド開発における実務経験3年以上 Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発の実務経験 AIまたは大規模言語モデル（LLM）を用いたWebサービス開発の実務経験

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（英語話者のチームメンバーと支障なく協業できること）

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

・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

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

・Ruby on Railsを使ったWeb/バックエンドアプリの開発経験（3年以上） ・データベース（RDB）に対してクエリを発行し、データ分析をして意思決定をおこなった経験 ・Gitを使った開発経験

・Webエンジニアとしての実務経験3年以上 ・フロントエンドおよびバックエンド両領域の開発実務経験 ・TypeScriptを用いた開発実務経験 ・Reactを用いた開発実務経験 ・アジャイル（スクラム等）スタイルでの開発経験

・Ruby on Railsを用いた開発経験(3年以上) ・データベース(RDB)に対してクエリを発行し、データ分析をして意思決定を行った経験 ・Gitを用いた開発経験

・Linuxサーバにおける設計、構築、または運用保守の実務経験 ・Kubernetes環境を用いたシステムの運用、または管理の実務経験 ・Dockerをはじめとするコンテナ技術に関する知識、および実務での利用経験 ・主要クラウド環境(AWS、GCP、Azure等)を用いたシステム構築、または利用経験 ・インフラ環境における障害調査、およびトラブルシューティングの豊富な経験 ・各種監視ツールを用いたログ分析や、メトリクス情報を用いた原因分析の実務経験 ・Git/GitHub等を利用したソースコード、およびインフラ設定ファイルの構成管理経験 ・フルリモート環境下において、高い主体性と責任感を持って自律的に稼働できること

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet以上のバージョン等）を用いた、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・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とLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 ・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験 ・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績 ・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

・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) ・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 ・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

TypeScriptを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（3年以上） Node.js / TypeScriptを用いたバックエンドAPIの設計・実装経験 Next.js / React等を用いたコンポーント設計・状態管理・実装経験 PostgreSQL等のRDBにおけるスキーマ設計、インデックス設計、トランザクション設計の経験 認証・認可、マルチテナント、データ分離を考慮したアプリケーション設計経験 WebSocket / WebRTC / ストリーム処理など、リアルタイム性が求められる機能の実装経験 Docker / CI / 自動テストを前提としたチーム開発経験 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 日本国内に在住しており、平日にフルコミットできる方

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

GitHubまたはGitLabを用いたバージョン管理経験 基本的なLinuxコマンドの理解（LPICレベル1相当以上） AWSを用いたWebインフラの設計・構築・運用保守経験 VPC、サブネット、SG、ELB、Route 53、ACMなどのNW設計／DNS運用経験 IAM設計、クロスアカウント／マルチアカウント構成の経験 EC2、RDS、ElastiCache、S3、CloudWatchなどのサーバー／ストレージ設計経験 TerraformまたはCloudFormation等のIaC、もしくはAnsible/Puppet等の構成管理ツールを用いた構築経験 Dockerfile作成、docker-compose利用などDocker環境構築経験 基本設計以降を自走できる方 リモート環境でも成果物を担保できるコミュニケーション力、セルフマネジメント力 AI駆動開発に関する知識・知見

・Webエンジニアとしての実務経験3年以上 ・フロントエンドおよびバックエンド両領域の開発実務経験 ・TypeScriptを用いた開発実務経験 ・Reactを用いた開発実務経験 ・アジャイル（スクラム等）スタイルでの開発経験

Python を使用したシステム開発実務経験（5年以上） React を用いたフロントエンド開発経験（2年以上） AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（2年以上） 主体的に動き、アジャイルのスピード感に対応できる方

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化 ・マルチモーダルLLM (GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet等) を用いて、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・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とLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 コンピュータビジョン技術の実装経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン (ノイズ除去、二値化、傾き補正等) の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

AI（生成AI、機械学習等）関連プロジェクトへの参画経験（または同等の知見） 要件整理や企画フェーズにおける、論理的な仮説立案能力 プロジェクトマネジメント（PM）の実務経験