MLOps×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

スタートアップ／メガベンチャーにおけるWebアプリケーションセキュリティの実務経験 3年以上 脆弱性診断（手動/ツール）、セキュアコードレビュー、または脅威モデリングの実務経験 AI／LLM活用プロダクトにおけるセキュリティ実務経験または深い知見（プロンプトインジェクション対策、出力制御、マルチテナント設計など） AWS環境におけるセキュリティ設計・運用経験 開発チームと連携したセキュリティ施策推進の経験

スタートアップ／メガベンチャーにおけるWebアプリケーションセキュリティの実務経験 3年以上 脆弱性診断（手動/ツール）、セキュアコードレビュー、または脅威モデリングの実務経験 AI／LLM活用プロダクトにおけるセキュリティ実務経験または深い知見（プロンプトインジェクション対策、出力制御、マルチテナント設計など） AWS環境におけるセキュリティ設計・運用経験 開発チームと連携したセキュリティ施策推進の経験

移行計画策定経験(移行タイムスケジュール/リハーサル) 金融業界レベルの高品質基準に対する理解 論点整理能力、ロジカルシンキング 関係者から情報を吸い上げるコミュニケーション能力 PowerPointによる高品質な資料作成スキル(AI活用可)

＜ポジションA＞ ・ITインフラまたはWebアプリケーションの設計・構築・運用経験3年以上 ・セキュリティリスク評価、脆弱性診断結果の分析、または類似する評価・分析業務の経験 ・CVE、CVSS等の脆弱性評価指標に関する知識・理解 ・クラウド／オンプレミス環境、Web公開サーバ、ネットワークに関する基礎知識 ・アセスメント結果から課題を抽出し、是正計画を評価・検証できる能力 ・経営層向けの資料作成・レポーティング能力 ・システムオーナー等の関係者との調整・交渉能力 ＜ポジションB＞ ・CSIRTの運用実務経験、またはセキュリティコンサルタントとしてのCSIRT構築支援・インシデント対応プロセス策定経験 ・業務プロセス設計、フロー図作成、運用マニュアル策定の経験 ・NIST SP800-61、JPCERT/CCガイドライン等のインシデント対応フレームワークに関する知識 ・インシデント対応フェーズおよびサイバー攻撃手法に関する知識 ・関係者へのヒアリング、To-Be設計、合意形成を含む業務推進能力 ・属人化した業務を標準化し、手順書・マニュアルとして体系化できる能力

データ基盤運用PJにおけるPM経験 要件整理、スケジュール策定、課題・リスク管理の実務経験 エンジニア、利用部門など複数ステークホルダーとの調整・合意形成経験 ベンダーコントロール、複数チームのマネジメント経験

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

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

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

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 PyTorchまたはTensorFlowの使用経験

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

パッケージ導入プロジェクトにおける導入経験 （要件整理～設計/移行～本番切替のいずれかフェーズの実務） ・自走しつつ、必要に応じて適切に相談 ・連携ができるコミュニケーション力

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

・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

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

(1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

【必須】 (1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

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

■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

■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

・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

Pythonを用いたソフトウェア開発経験3年以上 LLM / 生成AIを用いたアプリケーション開発の経験（プロンプト設計、評価フローの設計、ガードレール設計などを含む） 機械学習または自然言語処理モデルの構築・評価・改善の実務経験（例：レコメンド、分類、回帰、自然言語処理など） ビジネス側メンバーと対話しながら要件をすり合わせ、仕様を決めて進めた経験 モデルの説明性やリスクを意識して設計・実装した経験