機械学習のフリーランス案件・求人一覧

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

Flutterを用いたモバイルアプリ開発経験 ※3年以上 iOS or Androidのネイティブアプリ開発経験 ※3年以上 パフォーマンス改善、クラッシュ対応の主導経験 Git/GitHubを利用したチーム開発経験 コードレビュー実務経験 Claude Code/Cursor等のAI開発支援ツールへの興味関心

IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験 レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須)

Linuxサーバーの構築・運用経験 Kubernetes経験3年程度 kubectlでPod / Deployment / Serviceの確認ができる ログ確認、Pod再起動、簡単な障害一次対応ができる EKS / GKE / AKSいずれかの運用現場の経験 Prometheus / Grafana未経験でも、CloudWatchやCloud Monitoringでの監視経験があれば可 Helm / Argo CD / Terraformは補助経験レベルでも可 Dockerなどコンテナ技術に関する知識・実務経験 クラウド環境（AWS、GCP、Azure等）の利用経験 障害調査・トラブルシューティング経験 ログ分析やメトリクスを用いた原因分析経験 Gitを利用したソースコード・設定管理経験

統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験 前処理を含むデータ分析に関するプログラミング（Python）の基本的な知識と実務経験 SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験 BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識 クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

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

・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 ・ビジネス課題のヒアリング～仮説立案～分析設計経験 ・統計、機械学習を用いたデータ分析経験 ・AI Agent／RAG等の生成AI関連システムの精度改善経験 ・データ分析プロジェクトの推進経験 ・QCD管理および顧客折衝経験 ・要件定義書、提案書、報告書作成経験

・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 ・ビジネス課題のヒアリング → 仮説・ゴール設定 → データ分析課題への落とし込み経験 ・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（モデル構築含む） ・AI Agent / RAG 等、生成AI関連システムの精度改善経験 ・データ分析プロジェクトの推進・管理、QCD折衝・交渉経験 ・要件定義書・提案書・報告書等のドキュメント作成スキル

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

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 ビジネス課題のヒアリング → 仮説・ゴール設定 → データ分析課題への落とし込み経験 統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（モデル構築含む） AI Agent / RAG 等、生成AI関連システムの精度改善経験 データ分析プロジェクトの推進・管理、QCD折衝・交渉経験 要件定義書・提案書・報告書等のドキュメント作成スキル

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・商用サービスの開発と運用においての経験 　・LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験（1年以上） 　・Pythonバックエンド開発の経験 　・システムアーキテクチャ設計の経験 　・Docker環境での開発経験 　・Githubでのチーム開発経験 ・商用サービスまたは個人開発においての以下機能のうち２つ以上ゼロから設計開発した経験 　・コンテキストのサマライズ機能 　・MCPクライアント機能 　・生成AIガードレール機能 　・ブラウザUse機能 ・平日の日中時間帯に、稼働可能な方

Python, 機械学習, ディープラーニング, SQL, Git

・LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 ・データ分析の実務経験がある方 ・Webアプリケーションの開発経験がある方 ・Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 ・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がある方

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

統計学・機械学習に関する基本的な知識と実務経験 前処理を含むデータ分析に関するプログラミング（Python）の基本的な知識と実務経験 SQLやDWHに対する基本的な知識と実務経験 BIツールや可視化ライブラリなどを用いた分析レポート作成の知識 クラウドや分析ツールに対する基本的な知識

エンタープライズ企業における業務プロセス改善の提案経験 AIを活用した提案やPoC開発の経験

Python, 機械学習, ディープラーニング, SQL, クラウド環境 (AWS, GCP, Azure), Git

Webアプリケーション開発経験（4年以上目安） PHPでのバックエンド開発経験（4年以上） Laravelの開発経験 データ領域へのご興味

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

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

Go／Python3／Java いずれかを用いたRESTful APIの設計・開発経験 Webサービスまたはアプリサービスにおけるバックエンド開発経験2年以上 クラウド上でのサーバーレス開発・運用経験 コードレビュー経験 Gitを用いたチーム開発経験 MySQL等RDBを用いた開発経験 複雑なデータ構造の設計・運用経験 集約関数以上のSQLを記述できること xUnit等のFWを用いたテスト開発経験 AWSでのアーキテクト設計、実装、運用経験 Terraform運用経験 パフォーマンスチューニング経験 OOP、Functional Programming等のプログラミングパラダイム理解 アルゴリズム理解および実装力 Dockerフレンドリな環境での開発・運用経験 CI/CDなど自動化されたデプロイフローでの開発経験 リモート環境下で円滑にコミュニケーションが取れる方 非エンジニアへのヒアリングを含め、自走して開発を進められる方

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験。 RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験。 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×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験。

MLOpsおよびMLパイプライン運用経験（モデルのバージョン管理、学習・推論パイプラインの構築・運用、再学習のCI/CD） 24/365稼働サービスにおける信頼性設計、障害対応、モニタリングなどの高可用性システム運用経験（SRE） 技術選定やアーキテクチャ判断（モデル移行方針、推論基盤方式、学習パイプライン構成など）を主導したプロジェクトリード経験

Python(Django)によるバックエンド開発経験

SQLを用いたデータ抽出/集計/加工の実務経験（3年以上） GCP（BigQuery等）またはAWSを用いたデータ分析基盤の設計・構築・運用経験 ETL/ELTプロセス（データパイプライン）の設計・実装経験

・Webアプリケーションの実務開発経験（2年以上） ・AI駆動開発の経験 ・Python/PHP/TypeScriptなどでの開発経験 ・AWSやGoogle Cloudなどのクラウドを用いた開発経験 ・AIネイティブな環境において、行うべきタスクを理解し自ら行動できる方 ・進捗報告などのドキュメント制作経験