Google Vertex AI×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験 レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須)

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

AIシステムの製品化・本番運用への主体的な関与経験（PoCのみの経験は不可） 機械学習・ディープラーニングのモデル設計・構築・学習の一連の実装経験（外部APIの利用にとどまらないモデルレベルの知識・実装力） 画像認識（画像分類・物体検出）の実装経験 ファインチューニングの実装経験（画像・LLMいずれか） RAG・ベクトルデータベースの設計・構築経験 AWSを用いたMLシステムの環境構築・運用経験 英語での業務コミュニケーションが可能なレベル（英語話者のチームメンバーと支障なく協業できること）

Webアプリケーション開発の実務経験5年以上 TypeScriptを用いたReact / Next.jsでの開発経験、またはPython / FastAPI等での開発経験 LLM APIを活用したプロダクトの設計、開発、本番運用の経験 PostgreSQLなどのRDBを用いたデータベース設計・運用経験 認証・認可機能の本番実装経験（RBAC、RLSなど）

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet以上のバージョン等）を用いた、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・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とLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 ・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験 ・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績 ・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

DWH／データレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift等） SQLによるデータ加工・分析経験（複雑なクエリ設計含む） Pythonによるデータ処理・分析経験（pandas、PySpark等） ETL／ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt等）

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）、SQL使用経験（2年以上）、システム開発経験（6年以上）

Python, React, SQL, システム開発

機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上 Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上 Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

Python, React

機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上 Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上 Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）、SQL実務経験、プロンプトエンジニアリング実務経験（生成AI/LLM開発でのプロンプト設計・調整）

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）、SQL実務経験、プロンプトエンジニアリング実務経験（生成AI/LLM開発でのプロンプト設計・調整）

Pythonを用いた機械学習／画像処理／検索システム等の実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデルの実装／利用経験 Embedding／Vector Searchの知識または実装経験 実データを用いた仮説検証～実装～評価～改善経験 AIモデル／検索ロジックのプロダクション導入経験 Git／Docker／Cloud環境での開発経験

アジャイル開発経験 PJにおいて技術をリードした経験（テックリード等） Google Cloudを用いたサーバサイド開発経験 Python／TypeScript／HCLでの開発経験 インフラ関連スキル（Terraformを利用したIaC導入経験、CI/CD、監視・運用設計） 生成AI活用・開発経験（Claude Code、GitHub Copilot、LangChain、RAG、Vertex AI等） 主体的に提案・推進できる方

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）

Pythonでのバックエンド構築経験（目安：2～3年以上）、Reactでのフロント構築経験（目安：2年以上）、Webアプリ開発経験（目安：7年以上）、SQL経験（目安：2年以上）

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL／ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

Python,React,アジャイル開発,生成AI,AIエージェント構築

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）

Pythonでのバックエンド構築経験（3年以上）、Reactでのフロント構築経験（2年以上）

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)

・生成AIを活用した業務効率化の実務経験（ChatGPT、Gemini、Claude等の生成AIを業務で利用し、既存業務の工数削減、品質向上、標準化または自動化を行った経験。単なる個人利用や文章作成にとどまらず、業務プロセスまたは業務ツールとして関係者に展開した経験。） ・一気通貫での業務推進経験（現状分析・課題整理、関係者ヒアリング、要件検討・要件定義、仕様・処理フローの設計、プロトタイプまたは業務ツールの実装、PoC・テスト・評価、フィードバックを踏まえた見直し、リリース・利用手順・運用方法の整備の一連の工程に関与した経験。） ・要件整理・コミュニケーション能力（利用部門や非エンジニアから業務内容や困り事を聞き取り、課題と要件に整理できる。実現性、効果、リスク、運用負荷を踏まえて優先順位を整理できる。技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明できる。） ・実装・検証スキル（プロンプトを設計し、期待する出力に向けて継続的に改善できる。Python、JavaScript、TypeScript、Google Apps Script、VBA、ローコード・ノーコード製品等のいずれかを用いて、業務ツールやプロトタイプを作成した経験。API、ファイル、データベース、外部サービス等との基本的なデータ連携を理解。） ・品質・セキュリティ・運用への理解（生成AIのリスク（ハルシネーション、出力揺れ、プロンプトインジェクション等）を理解していること。機密情報、個人情報、顧客データ等の入力可否を確認する必要性を理解していること。精度だけでなく、費用、処理時間、利用者負荷、保守性を考慮できること。） ・AWS基礎知識（基本的なサービス分類と役割、コンピューティングサービス、ストレージサービス、データベースサービス、VPC、IAM、ログ・監視サービスの概要を理解し、AWSエンジニアと共通言語で対話できること。） ・指示待ちではなく、目的達成に必要な作業を整理して主体的に進められること。

- TypeScriptでのWebアプリ開発（React/Next.js等）実務経験 - Node.jsまたはPythonでのサーバーサイド/API開発経験 - クラウド（GCPまたはAWS）上での設計/運用経験（コンテナ/Kubernetes尚可） - データモデリングおよびログ基盤/分析基盤への理解 - プロダクト要件整理〜設計〜実装〜運用まで一貫した推進力 - チーム内での非同期コミュニケーション/ドキュメント作成スキル