MLOps×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

PMO経験5年以上、ITプロジェクトでのビジネス上の英語業務経験、データアーキテクチャ関連プロジェクト参画経験、データに関する技術的検討・要件整理の実務経験

Web開発におけるPMまたはPLとしての実務経験（※SE経験のみは不可） 医療系システムプロジェクトでの実務経験（1〜2年以上） AI駆動開発に関する知見または経験（※個人でのAI駆動開発経験・活用も可） 能動的に課題発見・解決ができ、確実な報連相・コミュニケーションが取れる方

PMとして顧客フロントに立った経験 顧客折衝、関係者調整の経験 進捗／課題／リスク管理の経験 問題や遅延発生時に、自ら対応方針を考え、関係者と調整しながらプロジェクトを推進した経験 質問の意図を汲み、端的かつ的確に説明・回答できる方 顧客とのコミュニケーションに長けている方

テスト設計および実施経験 3年以上 Webシステム／業務系システムのテスト設計・実施経験 テスト計画作成の経験 リモートワークでの案件参画経験 介護、医療、福祉、教育など近接業界での業務経験・ドメイン知識 Playwright等を用いたE2E自動化テスト実装経験

ITシステム運用監視、カスタマーサポート、ヘルプデスク等の実務経験 障害の一次切り分け、インシデント管理業務の経験 業務手順書（SOP）やFAQの作成、改善経験

ヘルプデスク経験 ホームルータ設定経験 OA機器等の保守やトラブルシューティング経験 全国出張可能な方（運転必須のため、免許証必須） フットワークが軽い方

Webアプリケーションの開発経験 または （ドメイン問わず）QA業務経験 担当するプロダクトを深く理解した経験 プロダクト開発のアジリティと品質について両立を目指すことができること チームや職種をまたいだコミュニケーションができること

QA設計、QAテスト、モバイルテスト、アプリケーションテスト、テスト設計歴5年以上、もしくはQA歴10年以上。 テストケース設計、モバイルアプリ、CMS、E2Eなどのテスト経験がある方優先。 英語の読み書きが可能な方。

基地局関連の実務経験

強化学習やMLOpsに関する基礎知識 LLMのファインチューニング

強化学習、MLOps、エンジニアチームリード経験、ドキュメント作成・説明能力

強化学習、MLOps、エンジニアチームのリード経験、検証結果のドキュメント化・プレゼンテーション能力

顧客との要件定義における課題把握、仮説立案、提案能力 主体的にプロジェクトを牽引できるリード能力 AI関連の実務経験（モデル精度改善、機械学習モデル構築経験） 生成AI活用、AIエージェント、プロンプト設計等の設計・開発経験 若手中心（30歳前後）のチームにおける開発・協働経験 フルリモート環境下での迅速かつ円滑なテキスト/ビデオコミュニケーション能力

Pythonを用いた開発経験（3年以上） PyTorch、TensorFlow等のDeep Learningフレームワークを用いた画像系AIモデルの開発経験（物体検出、セグメンテーション、分類いずれか） 生成AI（LLM）やAIコーディングツールを活用した開発経験 円滑なコミュニケーション能力 画像系AIモデルの改善サイクル（評価・エラー分析・データ/モデル改善・再学習・再評価）を回した実務経験

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

機械学習 設計構築 エンジニア

機械学習システムの設計・構築経験 ※単にモデル作成を行うだけでなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応を含めた実運用前提のMLシステム全体の設計・構築ができる方 ※NG：生成AIエンジニアのみの経験、AI導入コンサルのみの経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

機械学習システムの開発・設計または研究経験2年以上 自然言語処理、画像処理、機械学習を用いた開発経験 または機械学習・画像処理・人工知能分野での研究経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

機械学習システムの開発・設計または研究経験2年以上 自然言語処理、画像処理、機械学習を用いた開発経験 または機械学習・画像処理・人工知能分野での研究経験

推薦・検索・マッチングシステムのリード経験 テックリード / 開発マネジメント能力 データ駆動でのKPI改善・実験運用の構築経験 ハンズオン開発および設計指導・コードレビュー能力

・AI／機械学習の開発実務経験3年以上 ・AI／機械学習システムを自ら実装し、本番リリース・運用まで担当した経験 ・要件が曖昧な段階からAI案件の要件整理・技術検証（PoC）を自ら推進した経験 ・Pythonによる機械学習またはLLMを用いたシステムの実装経験 ・AWSの構成を理解し、インフラエンジニアへ環境要件を伝えられる知識 ・他エンジニアへのコードレビュー、または技術指導経験

顧客との要件定義における課題把握、仮説立案、提案能力 主体的にプロジェクトを牽引できるリード能力 AI関連の実務経験（モデル精度改善、機械学習モデル構築経験） 生成AI活用、AIエージェント、プロンプト設計等の設計・開発経験 若手中心（30歳前後）のチームにおける開発・協働経験 フルリモート環境下での迅速かつ円滑なテキスト／ビデオコミュニケーション能力

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験がある方 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験がある方 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験がある方 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験がある方 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験がある方 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験がある方

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験