Google Vertex AIのフリーランス案件・求人一覧

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

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) 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

IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験(2年以上必須) 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

アジャイル開発経験 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 Terraformを利用したIaCの導入経験 or CI/CD、監視・運用設計の経験 生成AIを活用した開発経験（Claude Code、GitHub Copilot、LangChain、RAG、Vertex AI等の知識・経験）

アジャイル開発経験、テックリードの経験、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、Terraformを利用したIaCの導入経験、CI/CD、監視・運用設計の経験、生成AIを活用した開発経験（Claude Code、GitHub Copilot、LangChain、RAG、Vertex AI等の知識・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 ビジネスレベルの英語力(英語での会話が必須)

アジャイル開発経験 プロジェクトにおける技術リード経験（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 Terraformを利用したIaC導入経験 CI/CD、監視・運用設計経験 生成AIを活用した開発経験（Claude Code、GitHub Copilot、LangChain、RAG、Vertex AI等） 主体的に提案・推進できる方

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)

SQLを用いたデータ抽出・加工・集計の実務経験（2年以上目安） Pythonを用いたデータ処理・分析開発経験（2年以上目安） ETL/ELTパイプラインの設計・構築・運用経験 LLMを活用したプロンプト設計・チューニング経験 Git/GitHubを利用したチーム開発経験

GCP, Vertex AI, Cloud Delivery, Technical Delivery Management

Python（実務２年以上）

バックエンドエンジニアとしての実務経験（目安5年以上）、GCP（Google Cloud Platform）環境でのインフラ開発・構築経験（目安3年以上）、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、AIツールを高度に活用して開発生産性を向上・担保できるスキル、複数チームおよびステークホルダーとの合意形成・リーダーシップ

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）

AWS環境でのインフラ保守運用経験 TerraformによるIaC実務経験 Pythonでのバックエンド実装およびLLM連携の開発経験 生成AI開発支援ツールを使った実装経験 Next.jsを用いたフロント実装／既存画面改修の実務経験

GCP実務4年以上(うちVertex AI実務2年以上) Python+MLフレームワーク(TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn)の高いスキル Vertex AI Pipelinesの構築経験、モデルライフサイクル管理の実務経験 Terraform(Vertex AI / GCS / BigQueryのプロビジョニング) クラウドデリバリー(計画立案・実行・ステークホルダー管理)の実務経験

LangGraphでのAgent構築経験 AWS Bedrock AgentまたはGCP Vertex AI Agentを活用した開発経験

GCP領域での実務経験 英語でのコミュニケーション能力(ビジネスレベル) クラウドエンジニアリング分野におけるInfrastructure as Code(IaC)を中心とした4年以上の実務経験 Google Associate Cloud Engineer または Professional Cloud DevOps Engineer 認定資格 HashiCorp Certified: Terraform Associate 認定資格 Terraformの高度なスキル(モジュール開発、リモートステート管理、ワークスペース運用、プロバイダー管理) Ansibleの実務経験(ロール、インベントリ、動的インベントリ、Ansible Vault) GCP主要サービス(Compute Engine, GKE, Cloud Storage, VPC, Cloud SQL)に関する知識 Terraformを用いたGCP IAMのプログラム的管理経験 インフラパイプラインにおけるGitOpsおよびCI/CD統合に関する知識・経験 GCPネットワーク(VPC、サブネット、ファイアウォールルール、Cloud NAT、DNS)に関する理解 Linuxシステム管理およびシェルスクリプトの実務経験

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）

Python, TypeScript, 生成AI, システム開発経験, コミュニケーション能力, 提案力, AIに関する強い興味関心、学習意欲

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

- 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

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

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（英語での会話が必須）

IT系メガベンチャーまたはスタートアップ企業での実務経験2年以上 レコメンドシステムにおける設計および開発の実務経験2年以上 大規模サービス（MAU数十万規模以上）における機械学習（ML）モデルの実装および運用の実務経験 Google Cloud（Vertex AI等）またはAWSを用いたMLシステム開発および運用の実務経験 ビジネス指標（CTR、CVR等）改善に向けたロードマップ策定および実行の実務経験

・Webアプリケーションの開発経験（3年以上） ・3～5人規模のチーム開発経験 ・Vue.js（Nuxt.js）でのWebフロントエンド開発経験（2年以上） ・Ruby（Rails）でのWebアプリ開発経験（3年以上）

RAG・生成AIの実務経験 チャンキング、プロンプト改善、回答精度評価の実務経験 Vertex AI、Document AI、または同等のRAG基盤に関する実務知見 AI活用へのマインド Copilot等のAIツールを日常的に活用していること

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

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利用に留まらない知識・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（英語話者のメンバーと支障なく協業できること）。