MLOpsのフリーランス案件・求人一覧

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

ヘルプデスクまたは情シス業務の実務経験（5年以上）、PC／Windows環境のトラブルシュート経験（原因切り分け～対応まで自走可能）、ユーザー対応＋関係部署との調整経験、ドキュメント作成／レビュー経験（手順書・運用設計書など）

タスク管理ツールの使用経験(Jira、Confluence など) バージョン管理ツールの使用経験 管理ポジション経験(マネジメント/リーダー/サブリーダー/PMO など) OEM調整・業務推進の経験 ドキュメント作成スキル(報告資料・課題管理表など)

PMO経験 ユーザー対応経験 コミュニケーション能力

下記いずれかの対応が可能な方 1PMO業務メイン ・自走して旗振りが可能なPMO経験 ・Redmineを用いたPMO実務経験 ・何かしらの設計開発経験 2移行設計業務メイン ・DBまわりに強く、DB移行設計の経験がある方 ・AWSなどのクラウド知見

事務業務経験（受注処理、データ登録、請求関連など）、社内外とのメール、電話対応経験

大規模アプリ開発、移行系の要件定義～構築～リリースまでの一連の経験 ・社員代替と開発ベンダコントロール経験 ・複数のステークホルダとの折衝経験 ・小売流通、物流系の現場経験 ・週3日、上記現場就業できる方

PCサポート・ヘルプデスクの経験（オンサイト対応含む） PCキッティング経験 WindowsOSの知識（Windows操作、Office製品の操作、周辺機器の知見） コミュニケーション能力（電話対応、報告、連絡、相談）

コミュニケーション能力、事務経験(1年以上)

PMO経験（クライアント/ベンダーとの高いコミュニケーション能力、タスク管理能力）、Office製品の利用経験（Excel: XLOOKUPやピボットテーブル等、PowerPoint: 資料作成）

社内情報システムの運用管理（3年以上） 社内ヘルプデスクの経験（3年以上）

勤怠確実な方 健康な方 トラブルを起こさない方

サーバー、クライアントPC運用 ITパスポートレベルの知識 コミュニケーション能力 長期、常駐で問題ない方

無線通信の品質測定・解析経験(LTE/5G のいずれか)をお持ちの方 RSRP、RSRQ、SINR などの評価指標とスループット・音声品質の関係を理解している方 通信品質悪化時における基本的な原因分析スキルをお持ちの方 測定ツールの使用経験

・Webアプリケーション開発の実務経験 3年以上 ・Python（FastAPI、Djangoなど）でのバックエンド開発経験 ・JavaScript／TypeScriptによるフロントエンド開発経験（React、Vueなど） ・クラウド環境（AWS、GCP、Azureなど）での構築・運用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・アジャイル（スクラム）開発の経験

Python、SQLの実務経験 機械学習、またはMLOpsの実務経験

AWS環境での設計・構築経験、システム監視設計経験、ログ設計経験、運用設計経験、各種コンポーネント実装経験（CloudWatch、EventBridge、CloudWatch Alarm、OpsItemなど）、Azure・GCP・AWSいずれかでのシステム構築経験、主要なクラウドAIサービス導入・構築経験、企業向け専用ネットワーク・厳格なアクセス権限管理の設計・構築経験、Terraform等を用いたクラウド環境構築の自動化経験

AWS環境での実務経験（※オンプレ→クラウド移行のみではなく、AWSサービスを活用したクラウドネイティブなシステム構築経験） DB／SQLに関する深い知見（※データモデル設計経験、OLTP／OLAPの特性理解） データ連携基盤、ETL、データ分析基盤に関する経験 大規模データを扱うシステムの設計・開発経験 Python等を用いたアプリケーション開発経験 Linux環境での基本操作経験 要件定義～設計～開発～テスト～保守まで一連の開発経験

AWS環境での開発または運用経験 Linux環境での基本操作経験 SQLを用いたデータ抽出、加工、集計経験 Python等を用いたアプリケーション開発経験 要件定義～設計～開発～テスト～保守まで一連の開発経験

AWS環境での開発または運用経験 Linux環境での基本操作経験 SQLを用いたデータ抽出、加工、集計経験 Python等を用いたアプリケーション開発経験 要件定義～設計～開発～テスト～保守まで一連の開発経験

プロダクトマネージャー、プロデューサー、編集者など、複数職種との協働や折衝経験 動画企画・制作・運用プラットフォームの開発経験 Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上） 生成AIやLLMの実務での活用経験（プロンプト設計、評価、RAGなど） 日本語での要件定義や顧客折衝がスムーズに行える高いコミュニケーション能力 データ基盤構築の経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携の知識と経験） AWSまたはGCPでの開発・運用経験 Dockerを用いたコンテナ開発・運用経験 GitHubを活用したチーム開発経験

Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上）、生成AIやLLMの実務での活用経験（プロンプト設計、評価、RAGなど）、データ基盤構築の経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携の知識と経験）、AWSまたはGCPでの開発・運用経験、Dockerを用いたコンテナ開発・運用経験、GitHubを活用したチーム開発経験、プロダクトマネージャー、プロデューサー、編集者など、複数職種との協働や折衝経験、日本語での要件定義や顧客折衝がスムーズに行える高いコミュニケーション能力

AWSシステム設計・実装経験 機械学習の経験 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

英語スキル Python、Javaなどによる高いプログラミングスキル MLflow、Weights & BiasesなどのAI評価ツールの利用経験 Azure、AWS、GCPなどのクラウド環境での実務経験 CI/CD、DevOps、MLOpsの知識・経験 ソフトウェアQA、データ検証、またはAIモデル評価での実務経験（目安10年以上） 自動テストフレームワークまたは評価パイプラインの開発・運用経験（目安5年以上） データ品質保証、コンプライアンス検証、またはリスク評価の経験（目安3年以上） データ／AI領域のクロスファンクショナルプロジェクト推進経験（目安3年以上）

・英語スキル ・Python、Javaなどによる強力なプログラミングスキル ・MLflow、Weights & Biases などAI評価ツールの利用経験 ・Azure、AWS、GCPなどのクラウド経験 ・CI/CD、DevOps、MLOpsの知識・経験 ・ソフトウェアQA、データ検証、またはAIモデル評価での10年以上の経験 ・自動テストフレームワークまたは評価パイプラインの開発・運用で5年以上の実務経験 ・データ品質保証、コンプライアンス検証、またはリスク評価で3年以上の経験 ・データ／AI領域のクロスファンクショナルプロジェクト推進経験（3年以上）

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

・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

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