RAGのフリーランス案件・求人一覧

・大規模システム開発における要件定義から運用保守までの一貫した実務経験 ・生成AI開発の実務経験（Prompt Engineering・RAG・エージェント・ファインチューニング等） ・以下モダン開発領域のうち「生成AI開発」を含む3領域以上の実務経験 - フロントエンド開発 - バックエンド開発（Python・Java・Go・TypeScript等複数言語） - クラウドインフラ構築・運用（AWS・GCP等） - セキュリティ設計・実装 - データ分析・データエンジニアリング ・技術選定理由を自身の言葉で論理的に即答できる深い技術理解 ・5〜10年単位を見据えた長期・堅牢なシステム設計経験 ・エンジニア出身であること（SIerまたは事業会社でのPM／SE相当職）

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験、RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験、抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等）を回した経験、OCR×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験

Python、各種LLM、AIツール 下記いずれかがある方 ① コンサルやPM 且つ エンジニアとしてのご経験 ② Dify等のLLMオーケストレーションツールを使用したPoC推進のご経験 共通 - 顧客課題をヒアリングし、要件やプロトタイプへ落とし込んだ経験 - AI領域に関する実務経験 もしくは 興味関心

・LLM API（OpenAI／Gemini／Claude等）を用いたR&Dフロー（プロトタイピング〜評価〜改善）を理解し要件化・意思決定ができる ・RAGまたはReAct等のエージェント設計の勘所を理解し、技術選定・仕様判断ができる ・Webアプリの設計・選定ができる知見（リードエンジニア相当の解像度で議論可能） ・ロードマップを守りつつ、突発案件・顧客要望・技術制約のトレードオフを整理し合意形成・推進できる ・ログ／分析結果／評価データを踏まえた改善判断ができる

AIエージェントによるワークフロー構築経験（Claude / Gemini / Copilot / Codex 等）、トークンコストを考慮した設計経験、単体テスト、結合テストの経験、Reactによるフロントエンド実装経験、ご自身又は所属にてPC準備できる方（OS指定無し）

LLM／生成AIを用いたエージェント設計経験 プロンプト設計、ツール連携、処理フロー設計経験 API／Webhookによる自動化実装経験 ログ／アラート／チケット管理ツールの取り扱い経験 RunbookをAI／自動化フローへ落とし込める方

Pythonでの実務開発経験（3年以上）、GPT-4などのLLMを用いたアプリ実装およびプロンプト設計の経験、RAG（検索拡張生成）の理解と実装経験、顧客との要件ヒアリングなどのコミュニケーションに前向きであること

・Java（Spring Boot）を用いたシステムの実装・設計経験（目安5年以上） ・レガシーなJava環境（EJB、Struts 1等）からモダン環境（Spring Boot等）への移行に関する技術的な知見 ・ソースコードレベルでの品質評価、および詳細なコードレビューの実績 ・プロジェクト全体の管理だけでなく、自ら技術的な判断を下し、手を動かして実務をリードできる能力（実働重視） ・複数ベンダーが介在する環境での、円滑なコミュニケーションおよび高い調整力 ・指示待ちではなく、能動的に課題を設定し、自走してプロジェクトを推進できる姿勢 ・東京・大阪間でのハイブリッド勤務、または必要に応じた宿泊を伴う出張に柔軟に対応できること

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

ヒアリングを通じてクライアントの業務を構造化し、改善提案を行なった経験（コンサル）、アジャイル手法でのシステム開発経験（要件定義から）、AI・データ活用関連のプロジェクトにおけるPM経験、クライアントのAI活用推進に向けた、戦略立案やロードマップ策定の経験

・LLM／生成AIを使った業務エージェント設計経験 ・プロンプト設計、ツール呼び出し、処理フロー設計 ・API／Webhook等を使った自動化連携 ・ログ、アラート、メール、Teams、チケット管理ツールを入出力として扱えること ・Runbookを分解し、AI・自動化処理に落とし込めること ・AIの判断範囲と、人へのエスカレーション範囲を設計できること

・ LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

RPAの設計および開発、運用改善まで一貫して対応された経験 顧客折衝を通じた要件定義、開発への落とし込み経験

ソフトウェアエンジニアとしての開発経験(5年以上) Pythonでの開発経験(2年以上) LLM API（OpenAI、Claude、Gemini等）を組み込んだアプリケーションの開発経験 SaaSの開発経験

Azureインフラ設計・構築 Azureインフラ運用設計・監視 Microsoft Foundry (Azure AI Foundry)

DX推進、業務改善の実務経験 Difyを用いた高度な開発・運用経験 主要LLM（ChatGPT, Claude, Gemini等）の深い理解と日常的な使い分け オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力

社内政治や組織間の利害調整を円滑に進めるための折衝能力。 システム開発プロジェクトのPM/PL経験（3年以上目安） 要件定義書、基本設計書等のドキュメントを自力で作成・レビューできる能力 非IT部門（現場）の要望を、IT用語（システム要件）に翻訳し、システム部門と円滑に調整できるコミュニケーション能力。 BPR（業務改革）プロジェクトの経験。 「助言」にとどまらず、自ら手を動かして資料作成や課題解決を行えること 生成AI（Generative AI）の実践的な活用・導入経験。 GCP (Vertex AI) や AWS (Amazon Bedrock) 等の主要クラウドプラットフォームを活用した、生成AIソリューションの企画、PoC（概念実証）、または導入プロジェクトの経験。 特に、RAG（検索拡張生成）等のアーキテクチャや、クラウド利用時のセキュリティ・コスト感に関する基礎知識を有し、システム部門（SIC）や開発ベンダーと技術的な実現性について対等に議論できること。

Difyを用いたアプリ作成実績 RAGに関する実践的な知見 プロンプトエンジニアリングに関する高い知識 Dify上でのアプリ／ワークフロー構築経験 API連携、外部システム連携の実装経験 Pythonを用いた実装経験 要件に基づき、自走して設計・実装・改善を進められること

LLMアプリの開発実務経験（Python等を用いたLLMの実装経験、RAGやAPI連携の知見）、Claude/Claude Codeへの深い知見（AIエージェントツールを使いこなし、開発効率化を実証できる能力）、プロトタイピング能力（アイデアをコードに落とし込み、プロトタイプを作成できる）、テックリード経験（技術選定、設計、レビューを主導）、コミュニケーション能力（ITに詳しくない現場担当者へAI利活用方法を説明できる）

Azureインフラ設計・構築 Azureインフラ運用設計・監視 Microsoft Foundry (Azure AI Foundry)

大規模データ基盤（DWH）設計・構築経験 高度なデータモデリングおよびパイプライン開発（SQL/Python）経験 最新技術（IaC/RAG基盤/分散処理）を用いた運用経験

開発案件におけるPM や コンサルティングのご経験 AX（AI Transformation）の戦略立案経験 AIツールを活用した開発 もしくは 業務効率化経験 エンジニア経験（ローコード可）

DX推進、業務改善の実務経験 Difyを用いた高度な開発・運用経験 主要LLM（ChatGPT, Claude, Gemini等）の深い理解と日常的な使い分け オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力

大規模言語モデル（GPT-4、Claude、Gemini等）を活用したシステム開発経験（1年以上） データパイプラインおよびETLの設計・実装経験 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験 社内ツールや業務フローの自動化に関する実装・運用の経験

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

BPRプロジェクトの実務経験 業務フローの可視化（As-Is整理）、課題抽出、To-Be設計、実行支援までを一連で経験していること。 コンサルファーム・事業会社いずれの経験も可。ただし「資料作成のみ」「提言のみ」ではなく、現場に入り込んで実行まで関与した経験を重視。 ヒアリング・ファシリテーションスキル 現場担当者〜管理職クラスまでを相手に、業務実態を引き出すヒアリングができること。 利害が対立する部門間での合意形成・中立ファシリテーションの経験があること。 構造化・ドキュメンテーション能力 ヒアリング内容を業務フロー図・課題整理表・提言資料として整理できること。 PowerPoint・Excel等で実務レベルのアウトプットを自力で作成できること。 自律的なプロジェクト推進力 「こういう方向で進めてください」という方針レベルの指示に対し、タスクを自ら設計・実行できること。 PMへの適切なエスカレーションと、現場への主体的な関与を両立できること。

生成AI、マルチエージェント開発、またはRAG技術に関する実務経験・知見 AWS環境（ALB、ECS Fargate、Aurora PostgreSQL等）での設計・構築・開発実務経験

生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 0→1フェーズやPoC開発の実務経験

LLM活用アプリケーション実装経験 RAG構築／プロンプト最適化／トークン管理経験 Pythonによるバックエンド開発経験

プロジェクト推進/完遂力：規模を問わず、技術的意思決定とメンバーマネジメントを伴うリード経験 超上流工程：顧客折衝を通じた要件定義、複雑な業務要件のシステム化スキル フルスタックな技術力：AWS/GCP/Azure上でフロント/バック/インフラを独力で設計～構築～公開まで実施できること レビュー力：PythonおよびReactのコード品質/保守性/性能を考慮した精緻なレビューが可能 ビジネスコミュニケーション：抽象要望の具体化、複数ステークホルダーとの円滑な調整能力