MLOps×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

大規模システム開発のユーザ側での運用計画、設計経験 (テスト計画、移行計画の経験者も可) 店舗(支店)側への機器入替を伴うプロジェクト経験 各種計画書(移行、テスト、運用)の作成・更新経験 (20ページ以上のドキュメント作成経験必須) ヒアリング、ファシリテーション等の自走能力 PowerPointを用いた資料作成スキル

アプリケーション運用／サポート経験（5年以上、L3レベル）、英語での業務対応力（ビジネスレベル）、アプリ／DB／インフラの基礎理解、ベンダー調整または移行経験、ITIL／ITSMの基本知識

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

CI/CDの基礎理解と利用経験（Jenkins／GitHub Actions／GitLab CI等の運用または利用経験）、Git（GitHubベースが望ましい）を用いた標準的なソースコード管理フロー経験、クライアント独自標準環境（PruPath等）や制約環境でも柔軟に学習・推進できる適応力、RDBMS／NoSQL等のDB基礎知識および実務経験

CI/CDの基礎理解と利用経験：CI/CDの概念を理解しており、何らかのCI/CDツール（Jenkins, GitHub Actions, GitLab CIのいずれか）の運用、または開発者としての利用経験があること（ゼロからの設計・構築経験までは問わず） バージョン管理の基礎：Git（GitHubベースが望ましい）を用いた標準的なソースコード管理フローの経験 未知の環境への適応力：クライアント独自の標準環境（PruPath等）や、社内制約の多い仕様に対しても、ドキュメントを読み解きながら柔軟に学習・推進できる姿勢 インフラ・DBの基礎知識：RDBMSやNoSQLの基本的な概念を理解しており、何らかのデータベース環境に触れた経験があること

ネットワーク基礎〜実務知識(NWプロジェクト3年以上の経験はマスト) プリセールス/テクニカルセールス経験

官公庁案件における提案資料作成および説明の経験 メンバー30名以上の大規模OAインフラ開発案件での進捗管理経験 WBSおよび発注状況からEVM(アーンド・バリュー・マネジメント)を用いた管理経験 高いコミュニケーション能力とロジカルな説明スキル

NWエンジニア、情報システム部門での業務経験がある方 オペレーターではなく、コンサル対象企業の社員代替としてMTG出席し、必要なご調整で取りまわせる方 エンドのコンサルチームに現場の状況をリレーションし、運用コンサルティングに協力できる方 若手でも業務に前向きでコミュニケーションが取れれば良いです。

運用設計・運用標準化・Fit＆Gap・体制検討を現状不明確な状態から自走して進められる経験 運用SEとして、運用プロセスや運用体制の設計・整備を行った経験 関係部署との調整、論点整理、課題管理の経験 PowerPoint／Excel等を用いた資料作成能力

コンサルファーム出身者 or コンサルポジション経験 or SIerでの参画経験, CMS関連の刷新PJ経験, 開発経験(技術問わず), 大規模案件経験(DB&IF), PMO経験5年以上, 要件定義経験, コミュニケーション能力

建設／土木／設備／インフラ領域でのPM経験（工程・品質・コスト・安全） 電力／回線／建屋／設備のいずれかを主担当で推進した経験 複数ステークホルダー（行政・施工・電力・通信・ベンダー等）との調整力

PMO経験、大規模プロジェクトマネジメント経験、複数チーム・分科会横断マネジメント経験、経営・業務・技術テーマを横断して整理できる思考力、Excel等を用いた数値モデル構築・分析スキル、資料作成スキル・構成センスが高いこと

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

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

・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

ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロント/バック不問） インフラの3年以上の開発経験（GCP） テックリード/プロジェクトリードとして技術選定や開発推進を主導した実績 GitHub Copilot等のAIツールを高度に活用し生産性を高められるスキル 複数チーム/ステークホルダーとの合意形成とチームリーダーシップ

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

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

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築の実績 高度なプロンプトエンジニアリングの最適化・検証経験（評価指標の策定含む） GCP/Azure/AWSいずれかにおけるAIサービスの構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

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

■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・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）

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築の実績 プロンプトエンジニアリングの高度な最適化・検証経験（評価指標の策定含む） GCP/Azure/AWSいずれかにおけるAIサービスの構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工・API連携）の高度な実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

一人称でのLLMファインチューニングおよびRAG構築実績 プロンプトエンジニアリング高度最適化／検証経験（評価指標策定含む） GCP／Azure／AWSいずれかにおけるAIサービス構築・利用経験 Python（Pandas等によるデータ加工／API連携）の高度実装スキル アジャイル開発でのプロトタイプ構築リード経験

・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

ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロント/バック不問）、インフラの3年以上の開発経験（GCP）、テックリード/プロジェクトリードとして技術選定や開発推進を主導した実績、GitHub Copilot等のAIツールを高度に活用し生産性を高められるスキル、複数チーム/ステークホルダーとの合意形成とチームリーダーシップ