MLOpsのフリーランス案件・求人一覧

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

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

案件①：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の業務ツール構築、SQLでのデータ設計・実装完結、AIコーディングツール（GitHub Copilot, Cursor, Claude Code等）活用、機械学習基礎（scikit-learn, pandas）での軽量MLモデル構築、Excel自動化・業務RPA的処理の知見、非エンジニアとのヒアリング力、アジャイル/プロトタイピング思考、イテレーション開発マインド、協調性。 案件②：業務要求ヒアリングから要件定義書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図作成実績、非機能要件整理経験、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開発プロジェクト全体像理解、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、ベンダーコントロール経験、WBS作成・課題管理・リスク管理実務経験、顧客向け提案資料・報告書作成スキル、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。

案件①：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の業務ツール構築、SQLでのデータ設計・実装完結、AIコーディングツール（GitHub Copilot, Cursor, Claude Code等）活用、機械学習基礎（scikit-learn, pandas）での軽量MLモデル構築、Excel自動化・業務RPA的処理の知見、非エンジニアとのヒアリング力、アジャイル/プロトタイピング思考、イテレーション開発マインド、協調性。 案件②：業務要求ヒアリングから要件定義書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図作成実績、非機能要件整理経験、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開発プロジェクト全体像理解、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、ベンダーコントロール経験、WBS作成・課題管理・リスク管理実務経験、顧客向け提案資料・報告書作成スキル、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。

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

ソフトウェアエンジニアとしての実務3年以上（フロント/バックいずれでも可） GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できること 関係者と合意形成できる高いコミュニケーション能力

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

PythonもしくはReactいずれかの開発経験 GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できること 関係者と合意形成できる高いコミュニケーション能力

Pythonを用いたデータ処理、データ加工の経験 SQLを用いたデータ操作経験 クラウド環境（Azure／AWS／GCPいずれか）での業務経験 データ基盤やバッチ処理、ETL等の実務経験 関係者と調整しながら業務を進められるコミュニケーション力 英語での簡単な読み書き、会話

Python、Reactを使用した開発実務経験（3年以上） GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できる方

Python、Reactを使用した開発実務経験(3年以上) GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できる方 関係者と合意形成できる高いコミュニケーション能力

Python、Reactを使用した開発実務経験(3年以上) GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できる方 関係者と合意形成できる高いコミュニケーション能力

ソフトウェアエンジニアとしての実務3年以上（フロント/バックは不問） GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できること 関係者と合意形成できる高い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

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） 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

ソフトウェアエンジニアとしての実務3年以上（フロント/バックいずれでも可） GitHub Copilot等のAIツールを業務で有効活用できること 関係者と合意形成できる高いコミュニケーション能力

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

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

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

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

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

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

PythonでのWebアプリケーション開発経験 5年以上 SaaSプロダクトやBtoBプロダクトの開発経験 3年以上 AI関連（自然言語系）のプロダクト開発に携わった経験

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）

■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