機械学習のフリーランス案件・求人一覧

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

Python, JavaScript, Generative AI, LLM, RAG, 機械学習, データ分析, BI/CDP導入, 要件定義, 開発チームマネジメント, プロトタイプ作成, プロンプトチューニング

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

コンサルティング経験（業務分析・業務整理・BPRなど、クライアントの業務を構造化し改善提案を行った経験） AI/データ領域の業務経験（機械学習、データ分析、BI導入、データ基盤構築、CDP活用など、AI・データ活用に関わるプロジェクト経験） AX（AI Transformation）戦略立案経験（企業のAI活用戦略の策定、ロードマップ作成、組織変革の推進経験） クライアントの曖昧な要望を構造化し、技術的制約や工数を踏まえて現実的かつ価値の高いプランに落とし込めるスキル

・ワンストップ開発経験（要件を受けて設計から納品・引渡しまで単独で完結） ・フルスタック開発経験（フロント: React / Next.js 等のSPA、バックエンド: Python/FastAPI または Node.js、RDB: PostgreSQL 等の設計・実装） ・AIエージェント駆動開発の実務経験（Claude Code / Codex 等を用いて実プロダクトを納品した実績） ・顧客の個人情報・契約データの安全な取扱いに関する意識 ・金額・契約条件など100%の精度が求められる案件への対応意識

・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

プロダクト開発経験(3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず) Go、Dart (Flutter)、TypeScriptのいずれかでの開発経験(3年以上) 生成AIツールへの深い知見と実務経験 AIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

・PyTorchを用いたモデル学習・評価・デバッグができる方 ・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方 ・評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）を設計・実装できる方 ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる方 　└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方 　　└Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応 ・アノテーションデータの品質管理経験 ・画像・動画データの前処理ができる方 ・AWSの実務経験、およびDockerを用いた環境構築経験がある方 ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行経験

・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

・データエンジニア、もしくはSREとしての実務経験（3年以上） ・Python、Go等を用いたアプリケーション開発経験（3年以上） ・Google Cloudを用いたデータ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用経験 ・Terraformの利用経験 ・FluentdやApache Kafkaを用いたリアルタイムログ転送の構築経験 ・コーディングエージェント（Claude Code等）をチーム導入・整備した経験 ・日本語能力試験N1相当の語学力

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

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

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

ビジネスコンサルタント経験, 業務分析能力, ROI分析, 資料作成能力, 説明能力, 機械学習, 情報科学

統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

3年以上のエンジニア経験 NLPを用いた研究、または開発経験 自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績 自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験 ドキュメント解析システムの開発経験

リーダー経験（可能であればPM経験） 上流フェーズ（企画／要件定義）が得意な方 英語の読み書き（翻訳ツール利用前提） 業務を深く理解し、仮説構築・分析ができる論理的思考力

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

Pythonを用いた開発経験（5年以上）、LLMプラットフォーム（OpenAI API、Vertex AI、Hugging Faceなど）の利用経験、プロンプトエンジニアリングのスキル、LLMアプリケーション開発支援フレームワーク（LangChain、LangGraphなど）の理解と活用、AIエージェントの設計・実装・運用経験、バージョン管理（Git）、テスト、デバッグ、ドキュメンテーション、API設計、データベース、クラウドコンピューティングに関する知識、Django、Flask、FastAPIなどの技術。

・Pythonを用いた開発実務経験 ・LLMを用いたアプリケーション、またはAI Agentの開発経験 ・OpenAI Codex / Claude Code 等の Coding Agent を用いた開発経験 ・OpenAI API / Azure OpenAI API の利用経験 ・APIや外部サービス連携を含むアプリケーション設計・実装経験 ・ログデータ（JSON等）を扱った開発経験 ・AWSを用いたシステム開発または運用経験（S3 / Lambda / OpenSearch 等） ・チーム開発経験、Git等の利用経験 ・仕様が固まりきっていない状況でも調査、実装を進められる方

仕様提案から影響範囲の洗い出し、リリース計画・調整、リリースまで一気通貫で遂行した経験 Pythonを用いた開発経験(3年以上目安) BigQueryやRDBに対してSQLを用いる開発経験 以下いずれかの経験 - データ基盤・データパイプラインの開発 - バックエンドサービスの開発（データ処理を含むもの） チーム開発の経験(GitHub / Git Flow など)

・データエンジニア、もしくはSREとしての実務経験（3年以上） ・Python、Goなどを用いたアプリケーション開発経験（3年以上） ・Google Cloudでのデータ分析基盤の設計・構築・運用経験 ・Terraformの利用経験 ・リアルタイムログ転送（Fluentd/Kafka等）の実践的構築経験 ・コーディングエージェント（Claude Code等）のチーム環境整備経験 ・日本語能力試験N1相当の言語能力

SPSS、Tableau、TableauPrepを用いたデータ加工・可視化経験 Pythonによるデータ処理・モデル構築の実務経験 統計学の基礎・応用知識（ABテスト・サンプルサイズ算出・有意差検定の理解・実施経験） 機械学習（モデル構築・評価・改善）の実務経験 データ整備・設計、分析基盤構築の経験

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） ・Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 ・チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

・Pythonを用いた開発経験（5年以上） ＜LLM＞ ・OpenAI API、Google CloudのVertex AI、 Hugging FaceなどのLLMプラットフォームの利用経験 ・プロンプトエンジニアリングのスキル：効果的なプロンプト設計、チューニング、評価 ＜LLMアプリケーション開発支援FW＞ ・LLMアプリケーション開発支援フレームワークの主要モジュール （モデル、プロンプト、メモリ、インデックス、チェーン、エージェント）の理解と活用 （例：LangChain、LangGraphなど） ・カスタムツールの作成、エージェントのカスタマイズ、チェーンの設計 ＜AIエージェント開発＞ ・具体的なAIエージェントの設計、実装、運用経験 ・特定領域（カスタマーサポート、情報検索、タスク自動化など）におけるAIエージェント開発経験 ＜ソフトウェア開発の基礎知識＞ ・バージョン管理（Git）、テスト、デバッグ、ドキュメンテーション ・API設計、データベース、クラウドコンピューティングに関する知識 ＜フロントエンド/バックエンド＞ ・AIエージェントをWebアプリケーションやAPIとして実装するための開発経験 ・Django、Flask、FastAPIなどの技術