機械学習のフリーランス案件・求人一覧

Java (SpringBoot) を用いたWebアプリケーション開発経験：5年以上 React、Next.jsを用いた開発経験：1年以上（または類似のフロントエンドモダンフレームワークの実務経験） 開発チームにおける技術リード、コードレビュー、設計サポートの経験 15〜20名程度のチームにおけるリード・マネジメント経験 プロダクトオーナーやデザイナーなど、他職種（ビジネス・デザインサイド）との協業経験 スクラム（アジャイル）環境での開発経験

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

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

・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（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。

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就業経験 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んだ経験 ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトのQCD等に関する折衝・交渉経験 データ分析案件のプロジェクト推進および管理経験 テクニカルドキュメント作成経験（要件定義書、レポート等） プレゼンテーションおよびビジネスドキュメント作成経験（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 データ分析のビジネス事例におけるモデル構築経験 AI Agent／RAG等、生成AI関連システムの精度改善経験

AI・機械学習・生成AI活用、またはソフトウェア開発プロジェクトの企画・構想段階からの参画経験 ステークホルダーと主体的に調整を行い、開発プロジェクトとして立ち上げた経験 開発計画（スケジュール、コスト、体制、スコープ定義等）の策定、および関係者への説明・合意形成の経験 クライアントやエンジニアと直接連携し、開発計画からデリバリまで推進した経験（1年以上）

・専門チームが整理した要件を受けて、設計→実装→テスト→納品・引渡しまで単独で完結できるワンストップ開発経験 ・フルスタック開発経験（React / Next.js等のSPA＋Python（FastAPI）またはNode.js＋PostgreSQL等のRDB設計・実装） ・Claude Code / Codex等のAIエージェント駆動開発で実案件を納品した実務経験（「ChatGPTを業務利用」レベルは対象外） ・個人情報・契約データの安全な取扱い、金額・契約条件など100%精度が求められる案件への対応意識

・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

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

コンサルティング実務（業務分析、整理、改善提案）の経験 AIまたはデータ領域（機械学習、データ分析、基盤構築等）のプロジェクト経験 AIを活用したビジネス変革戦略の立案および実行支援の経験

機械学習モデルの構築経験 機械学習モデルの評価および精度改善経験 自然言語処理（NLP）に関する開発経験 AIモデルのファインチューニング経験 画像認識・画像解析モデルの開発経験

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 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

・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）

・深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow等）での実務経験 ・生成AI / LLM（ChatGPT / Gemini / Claude等）のAPI活用経験 ・中長期的な正社員への転換の意欲

数理モデルに基づくアルゴリズムの自作、または最新論文のスクラッチ実装経験 線形代数、微分積分、数理最適化、空間幾何学などの高度な数学知識を実務で適用できる能力 Python および C++ による高品質な実装スキル 形状検出処理経験

・バックエンド開発経験（Python / Go など） ・RDBの設計・運用経験（PostgreSQL / MySQL など） ・APIの設計・開発経験 ・クラウド環境での開発経験（GCP または AWS）

・ 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

Python, GCP, AWS, BigQuery, Tableau, Looker Studio, Crashlytics, Docker, GitHub, Terraform, Slack, Figma, Notion

ヘルスケアに関わる外販もしくはSaasプロダクトの開発経験 PM/PdMのご経験3年以上 要件定義及び要件定義書の作成 システムアーキテクチャ設計 ベンダーとの技術的なコミュニケーション 外販可能なシステムの開発経験/外部サービスとのAPI連携

AWS SageMakerでのMLシステム構築経験（1年以上） FastAPIを用いたAPI開発経験（3年以上） AWS環境でのシステム設計・構築経験 機械学習に関する知見（LightGBM/Decision Tree）

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

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

・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