機械学習のフリーランス案件・求人一覧

AI/ML（LLM・RAG等）の基礎理解と技術選定の判断力 生成AIを用いたアプリケーション開発（Python / FastAPI等）およびクラウドインフラ構成（AWSまたはAzure）の実務経験 抽象度が高い課題に対して、システム全体・サービス全体のアーキテクチャ設計（データ/コンテキストレイヤーの整理等）を行い、タスク化・推進できる能力 クライアントやステークホルダーとのディスカッション、概念整理・提案資料作成等のコンサルティング/アドバイザリー経験

模倣学習ベースの方策学習（ACT / Diffusion Policy / π0 / GR00T 等）の実装・学習・実機デプロイ経験 学習データの設計判断（必要episode数の見積り、タスク分割、失敗データの扱い） 実機ロボット（Franka等）の操作経験 ROS 2 / MoveIt での実機アーム操作経験 ドキュメント未整備のハードウェアの立ち上げ経験 PoCデモの現地対応経験

SQLを用いたデータ抽出・集計・加工の実務経験 Pythonを用いたデータ加工・分析の実務経験 pandas／matplotlib等を用いたデータ加工・可視化経験 Scikit-learn等を用いた機械学習モデルの構築経験 回帰分析、分類、時系列分析等の統計解析・機械学習モデルの設計／構築／評価経験 中規模以上のデータを取り扱った実務経験 説明変数等の仮説構築から検証までの経験 分析方針や分析結果を非データサイエンティストにも分かりやすく説明できるコミュニケーション力

AI、機械学習、生成AIの活用、またはソフトウェア開発プロジェクトにおいて、企画・構想段階から参画し、多様な関係者を巻き込んで主体的にプロジェクトを立ち上げ、推進したご経験 プロジェクト開発計画（スケジュール、予算、体制、スコープ定義等）の策定、および関係者への説明・合意形成を行い、クライアントやエンジニアと直接折衝しながらデリバリ（納品・リリース）まで完遂したご経験（目安として経験3年以上）

SCM系ソリューションまたはパッケージシステムにおける保守・エンハンス経験

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

Webサービスの設計・構築・運用経験（5年以上） 機械学習、コンピューターサイエンス、または数学の専門的知見 データ探索からモデル導出、システム実装、評価までの一連の工程の深い理解 プロジェクトマネジメント、および要件定義から実装への落とし込み経験

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

・R&Dを含む開発チームのマネジメント経験 ・ハードウェア開発プロジェクト管理経験 ・5名以上のチーム進行管理経験

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

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

機械学習、AI、システム開発、サービス開発、本番運用経験、データ分析、AIタスクへの落とし込み、アーキテクチャ設計、モデル精度、システム安定性、運用コスト考慮

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 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

機械学習・AIを活用したシステムやサービスの開発経験（本番運用まで）、ビジネス要望の定式化スキル、アーキテクチャ設計スキル（安定性・運用コスト考慮）

機械学習に関連する開発または研究経験 LLMのアルゴリズム設計・開発経験 研究開発において具体的な数値改善実績

Pythonを用いた機械学習モデルの実装・評価経験（3年以上目安） 統計学、数学、機械学習アルゴリズムに関する深い知識 クラウド環境（AWS, Google Cloud, Azureのいずれか）での開発経験 SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験

下記に近い能力をお持ちの方 ┗目安です。全必須ではなく、上記の動き方のできる方であれば問題ありません。 ○Pythonを用いたAIモデル実装の実務経験 ・PyTorch, TensorFlow, あるいはscikit-learn等を用いた開発経験。 ・単にライブラリを叩くだけでなく、顧客課題に合わせてモデルを微調整（Fine-tuning等）できる力。 ○生成AI（LLM）の活用・実装経験 ・OpenAI API（GPT-4等）やClaude、Llama 3などのLLMを用いたアプリケーション開発経験。 ・RAG（検索拡張生成）の構築経験があると、業務特化型デモの精度を上げやすいため非常に重視されます。 ○スピード重視のプロトタイピング能力 ・Streamlit, Gradio, Flask/FastAPIなどを用いて、短期間でUIを伴うデモアプリを構築できるスキル。 ○顧客の業務理解と要件定義能力 ・「技術的に何ができるか」だけでなく、顧客の特定の業務課題をどうAIで解決するか、を形にする能力。 ○フロントエンド開発の基礎知識 ・ReactやNext.jsなどを用いたリッチなUI構築スキル。

・機械学習（ML）モデルの開発・実装経験 ・画像解析／画像認識領域の実務経験

ネットワーク監視・運用に関する知見 ネットワーク設計／構築経験 監視システムの知識 AIを活用した設計・自動化の経験 AI活用に関する基本理解

レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験（目安：直近5年で2年以上） MAU数十万以上のサービス、または同規模トラフィックでのML開発経験 特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングまで一連の経験 レコメンド手法の経験（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNNなど） ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）改善に必要なロードマップ策定・実行経験 プロジェクトまたはチームのリード経験

レコメンド領域でのプロダクト開発実務経験（目安：直近5年で2年以上） MAU数十万以上のサービス、または同規模トラフィックでのML開発経験 特徴量エンジニアリング、前処理、モデル実装、MLOps、モニタリングまで一連の経験 レコメンド手法の経験（CF／MF／DNN／Transformer／Two-Tower／Wide&Deep／GNNなど） ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）改善に必要なロードマップ策定・実行経験 プロジェクトまたはチームのリード経験

・システム開発におけるPMまたはPMOの実務経験 ・ウォーターフォール（WF）型開発の知見 ・ビジネスレベル以上の英語力（読み書き・会話） ・Jiraを使用したチケット管理経験

機械学習の実務経験：3年以上 データ分析の実務経験：3年以上 プログラミングスキル：PythonおよびSQLの利用経験 英語力：ビジネスレベルの読み書き能力 コミュニケーション能力：円滑なチーム内コミュニケーションができること ヨーロッパ時間での会議出席が可能（夕方～夜、週2程度）

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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 1社1年以上の長期稼働実績

LLMの知見(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利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・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