MLOps×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

レコメンド（コンテンツ/商品推薦、パーソナライズ、ランキング生成等）のプロダクト開発経験 MAU数十万人以上、またはそれに準ずる大規模なトラフィック・データ量での経験 モデル開発、特徴量エンジニアリング、前処理の実装 実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、A/Bテスト等の効果検証 ビジネス指標（CTR、CVR、LTV等）をコミットし、改善ロードマップの策定から実行までを主導した経験 協調フィルタリング（CF）、行列分解（MF）、DNN、Transformer系（BERT等）、Two-Tower、Wide & Deep、GNN（グラフニューラルネットワーク）、DeepFMを用いたモデル開発・実装の実務経験

ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（Python/react） GitHub Copilot等のAIツールを実務で有効活用し、高い生産性を発揮できること 多様な関係者と円滑に合意形成ができるコミュニケーション能力

Pythonを用いた開発の実務経験 3年以上 要件定義設計以降の経験 1年以上 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 1年以上 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

・TypeScriptを使用したWebアプリケーション開発経験（5年以上） ・クラウド環境（特にAWS）での開発・運用経験 ・RDB（MySQL / PostgreSQL 等）の設計・構築経験

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

GCP環境、特にVertex AIを用いたシステム開発またはMLOpsの構築・運用経験 機械学習（ML）または生成AI（LLM等）を活用したアプリケーションの開発経験 シニアコンサルタントクラス以上のスキル（技術チームを牽引し、自走してデリバリーできる方） 日本語：ビジネスレベル 顧客やチームメンバーと複雑な技術要件について円滑に意思疎通できるコミュニケーション力 エンドクライアントが外資系保険会社となるためビジネスレベルの英語力がある方が望ましい（読み書きレベルの英語は必須）

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

Google Cloud環境でのDWH、データパイプライン、ELTなどの設計・開発および運用経験 BigQuery, Cloud Composer(Apache Airflow) SQLの利用経験（3年以上） Pythonの実務利用経験（1年以上）

■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）

インフラ構築・運用（AWS） LLMを用いたアプリケーション開発の実務経験（評価・サービング・コストのいずれかに踏み込んだ経験） クラウド（AWS / Cloudflare 等）の実運用経験、IaC、コンテナ 非同期処理・ジョブ基盤の設計経験 CPU 負荷の高い処理 / 推論ワークロードを運用した経験

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

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

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

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

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

- 本番運用を意識したクラウドインフラの設計・構築経験（AWS / GCP / Azure いずれか） - Kubernetesを用いたクラウドネイティブ環境の設計・開発・運用経験（AKS / GKE / EKS いずれか） - 大規模システムにおけるアーキテクチャ設計または運用経験 以下のいずれか1つ以上 - ネットワーク・インフラ全般の実務経験 - SIやコンサル出身でサービス設計の上流から携わった経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験（FastAPIがメイン） SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験（数千～数億のデータ数を使用した経験） AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

データエンジニアとしての経験5年以上 周りにメンバーがいない環境でお一人で推進いただける方

① 要件定義・設計ドキュメンテーション力（最重要） ・業務要求のヒアリングから要件定義書（FRD/BRD）作成までの一気通貫経験 ・基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績 ・非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験 ・ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション ② AI/ML プロジェクト知見 ・AI開発プロジェクトの全体像（データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用）を理解 ・画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 ・MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ・ベンダー（外部協力会社）コントロール経験 ? 検査ラボ企業が外部活用していることへの対応力 ③ プロジェクトマネジメント・コンサルスキル ・WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験 ・顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel） ・業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力 ・アジャイル/ウォーターフォール双方への適応

・基本的な統計の知識 ・Python、SQL ・AWS環境での業務経験 ・pandas、numpy、polars、matplotlib、seaborn、scikit-learn ・一人称で設計～対応出来る方 ・勤怠に問題無い方 ・自発的に動ける方 ・知識習得に対し熱心な方

Pythonを用いた機械学習関連の実装経験 AIの最新情報への感度 重点スキルの半数以上の項目について自走できること 重点スキルのいずれかに高い専門性を持ち、開発をリードできること

【案件1】 即興開発力（最重要） ・Python（Django/FastAPI/Flask）でのフルスタック開発実装力 ・ノーコード/ローコード的発想で、Streamlit、Gradio、NiceGUIなどでサクッと業務ツール構築 ・4?5画面規模のWebアプリを単独で1?2週間で立ち上げられる速度感 ・SQL（PostgreSQL/MySQL/SQLite）でデータ設計から実装まで一人で完結 AI協働コーディング力 ・GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを「相棒」として使いこなす ・自然言語で要件を会話しながら、その場でプロトタイプを生成・改修するスタイル ・機械学習基礎（scikit-learn、pandas）で受注予測など軽量なMLモデルが組める ・Excel自動化（openpyxl、pandas）、業務RPA的な処理の知見 現場適応・対人柔軟性 ・非エンジニア（ベンチワーカー、サイエンティスト）と直接会話して要件を引き出せるヒアリング力 ・「カチッとした要件定義なし」でも走れるアジャイル/プロトタイピング思考 ・動くものを見せて改善するイテレーション開発のマインド ・内部メンバーとして溶け込む協調性（丸投げNG、社員代替として機能） 【案件2】 要件定義・設計ドキュメンテーション力（最重要） ・業務要求のヒアリングから要件定義書（FRD/BRD）作成までの一気通貫経験 ・基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績 ・非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験 ・ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション AI/ML プロジェクト知見 ・AI開発プロジェクトの全体像（データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用）を理解 ・画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 ・MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ・ベンダー（外部協力会社）コントロール経験 ? 検査ラボ企業が外部活用していることへの対応力 プロジェクトマネジメント・コンサルスキル ・WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験 ・顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel） ・業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力 ・アジャイル/ウォーターフォール双方への適応

要件定義・設計ドキュメンテーション力（最重要） ・業務要求のヒアリングから要件定義書（FRD/BRD）作成までの一気通貫経験 ・基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績 ・非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験 ・ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション AI/ML プロジェクト知見 ・AI開発プロジェクトの全体像（データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用）を理解 ・画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 ・MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ・ベンダー（外部協力会社）コントロール経験 プロジェクトマネジメント・コンサルスキル ・WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験 ・顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel） ・業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力 ・アジャイル/ウォーターフォール双方への適応

・基本的な統計の知識 ・Python、SQL ・AWS環境での業務経験 ・pandas、numpy、polars、matplotlib、seaborn、scikit-learn ・一人称で設計～対応出来る方 ・勤怠に問題無い方 ・自発的に動ける方 ・知識習得に対し熱心な方

要件定義・設計ドキュメンテーション力（最重要） ・業務要求のヒアリングから要件定義書（FRD/BRD）作成までの一気通貫経験 ・基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績 ・非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験 ・ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション AI/ML プロジェクト知見 ・AI開発プロジェクトの全体像（データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用）を理解 ・画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 ・MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ・ベンダー（外部協力会社）コントロール経験 ? 検査ラボ企業が外部活用していることへの対応力 プロジェクトマネジメント・コンサルスキル ・WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験 ・顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel） ・業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力 ・アジャイル/ウォーターフォール双方への適応