ファインチューニング×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

オープンソースLLM（Llama等）を活用した学習・推論環境の設計・構築経験 閉域網（プライベートAI）またはオンプレミス環境におけるAI/ITインフラの設計・構築経験 ITシステムの要件定義・基本設計などの上流工程経験（技術的なリードができる方）

Pythonを用いたデータ・画像解解析及び探索機能の構築経験 PyTorch等のフレームワークによるDeepLearningの実装経験 埋め込み表現（Embedding）のモデルに関する知識または実装経験 仮説〜開発〜評価〜改善のサイクルを主体的に回したご経験 モデリングや検索ロジックを実装及びリリースしたご経験 Doccker/Git/クラウド（GCPなど）環境下での開発経験

AI導入PJにおけるシステム構築の実務経験。 AIを活用したシステム開発の実務経験。

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 等を利用した Deep Learning モデルの実装・活用実績 Embedding / Vector Search に関する知識および実装経験 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にとどまらず、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入・実装した経験 Git / Docker / クラウド環境を利用したソフトウェア開発経験

音声モデルの開発経験（他の生成モデルでも可）：音声対話モデル（full-duplex型など）、音声トークナイザ、ASR/TTSのいずれかについて、自ら実装・学習した経験（他の生成モデルの開発、チューニングでも可）。また、自らモデル開発、チューニングのためのステップを考え実行した経験 リアルタイム処理：ストリーミング、応答遅延の計測と改善、非同期処理の実務経験 論文を実装に落とす力：公開論文の再現経験。論文に書かれていない部分を自分で判断して補った経験 人に教えた経験：コードレビュー、ペアプログラミング、メンター、社内勉強会などの実績。自分の専門を専門外の人に平易に説明できること コーチングスキル：相手のレベルに合わせて目標を設定し、答えを教えるのではなく本人に考えさせて成長を引き出した経験（1on1、OJT設計など）

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

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 等を利用した Deep Learning モデルの実装・活用実績 Embedding / Vector Search に関する知識および実装経験 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にとどまらず、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入・実装した経験 Git / Docker / クラウド環境を利用したソフトウェア開発経験

AI／機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見（OpenAI Cookbook相当の実装パターンを実務適用できること：Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等） ファインチューニングの実務経験（データ設計〜SFT／LoRA実行〜効果検証） Pythonによる実装力 アジャイル／スクラムでの開発経験 英語必須（ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。英会話もできる方がベスト） 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

オープンソースLLM（Llama等）を活用した学習・推論環境の設計・構築経験 閉域網（プライベートAI）またはオンプレミス環境におけるAI/ITインフラの設計・構築経験 ITシステムの要件定義・基本設計などの上流工程経験（技術的なリードができる方）

AI／機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見（Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等） ファインチューニングの実務経験（データ設計〜SFT／LoRA実行〜効果検証） Python による実装力 アジャイル／スクラムでの開発経験 英語必須（ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。英会話もできる方がベスト） 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

AI／機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見（Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等） ファインチューニングの実務経験（データ設計〜SFT／LoRA実行〜効果検証） Python による実装力 アジャイル／スクラムでの開発経験 英語必須（ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。英会話もできる方がベスト） 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

AI／機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見（Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等） ファインチューニングの実務経験（データ設計〜SFT／LoRA実行〜効果検証） Python による実装力 アジャイル／スクラムでの開発経験 英語必須（ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。英会話もできる方がベスト） 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

【共通】 ・経営層、DX部長、工場長などのマネジメント層と対等に会話し、提案書作成から合意形成まで主導した経験 ・40代まで（上限49歳） 【A枠】 ・Pythonの構造やロジックに関する基礎的なリテラシー ・エンジニア部隊へ的確な指示を出せること ・ChatGPT、Dify等のAIツールを日常的に活用していること 【B枠】 ・高い顧客折衝力 ・Pythonによるデータ処理 ・AIモデルの組み込み（LangChain等） ・AWS／GCP／Azure等のクラウドインフラ構築 ・上記を一人で一気通貫してスクラッチ実装できること

AI／機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見（OpenAI Cookbook相当の実装パターンを実務適用できること：Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等） ファインチューニングの実務経験（データ設計〜SFT／LoRA実行〜効果検証） Python による実装力 アジャイル／スクラムでの開発経験 英語必須（ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。英会話もできる方がベスト） 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

AI／機械学習の開発経験5年以上、うちLLMを用いた開発経験2年以上 プロンプトエンジニアリングの体系的な知見 （OpenAI Cookbook相当の実装パターンを実務適用できること： Structured Outputs、Function Calling、RAG、Evals設計、Agentパターン等） ファインチューニングの実務経験（データ設計〜SFT／LoRA実行〜効果検証） Python による実装力 アジャイル／スクラムでの開発経験 英語必須（ドキュメント・チャットは英語ベース。読み書きが不自由なくできること。口頭は日本語可） 非エンジニアの現場担当と対話し、曖昧な課題を要件に落とせるコミュニケーション力

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

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

Pythonを用いたデータ・画像解解析及び探索機能の構築経験 PyTorch等のフレームワークによるDeepLearningの実装経験 埋め込み表現（Embedding）のモデルに関する知識または実装経験 仮説〜開発〜評価〜改善のサイクルを主体的に回したご経験 モデリングや検索ロジックを実装及びリリースしたご経験 Doccker/Git/クラウド（GCPなど）環境下での開発経験

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

GCP に関する実務経験が4年以上あり、そのうち2年以上の Vertex AI の実務経験を有していること Python および機械学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn) に関する高いスキル Vertex AI Pipelines の構築経験、および Vertex AI Model Registry を用いたモデルライフサイクル管理の実務経験 Vertex AI、GCS、BigQuery および関連インフラのプロビジョニングに関する Terraform スキル GCP IAM に関する十分な理解 (特に ML パイプラインやデータアクセスのセキュリティ確保) GCP ネイティブな開発パターンおよびイベントドリブンアーキテクチャに関する知識・経験 計画立案、実行、ステークホルダー管理を含むクラウドデリバリーの実務経験 コンテナ化 (Docker) およびモデルサービングのための GKE に関する知識・経験

・Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 ・Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 ・PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 ・仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

機械学習、深層学習または生成AI領域における3年以上の実務経験 PyTorch、TensorFlow、JAXなどを用いたモデル開発経験 Transformer、Diffusion Model、音声モデルなど、生成モデルに関する理解 線形代数、確率統計、最適化など、機械学習の数学的基礎への理解 論文やOSSの実装を調査し、プロトタイプとして再現・検証できる能力 モデルの精度だけでなく、レイテンシ、スループット、GPUメモリ、運用コストを考慮した設計経験 エンジニア、研究者、プロダクトマネージャーなど、複数職種と連携して開発を進めた経験 技術的な不確実性が高い状況において、仮説設定、検証、改善を主体的に進められる能力 以下の専門領域のうち、一つ以上における高度な実務経験を必須とします。 LLM・AIエージェント領域 -GPT、LLaMA、Qwen、Gemma、DeepSeekなど、Transformer系モデルの開発・改良経験 -SFT、LoRA、QLoRA、DPO、RLHFなどを用いたモデル最適化経験 -プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAGの設計経験 -Tool Calling、Function Calling、MCPなどを利用したAIエージェント開発経験 -会話履歴、長期記憶、検索、外部ツールを組み合わせたシステム設計経験 -LLMの評価データセットおよび自動評価・人手評価基盤の構築経験 -ハルシネーション、安全性、拒否応答、ユーザー意図理解などの品質改善経験 -vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、TGIなどを用いた推論最適化経験 日本語LLMに関する経験 -日本語データセットまたは日本語コーパスの構築・前処理経験 -SentencePiece、BPEなど、トークナイザーに関する知識または実装経験 -日本語LLMの品質評価、ベンチマーク設計、エラー分析経験 -日本語特有の表現、文脈、敬語、会話品質を考慮したモデル改善経験 -日本語・英語を含むマルチリンガルモデルの開発または評価経験 音声・リアルタイムVoice-to-Voice領域 -ASR／STT、TTS、音声変換、音声対話システムのいずれかに関する開発経験 -Whisper、Conformer、Wav2Vec、VITS、FastSpeech、Codec Language Modelなどへの理解 -ストリーミング音声認識またはストリーミング音声合成の実装経験 -リアルタイムVoice-to-Voiceシステムの設計・開発経験 -ユーザーの発話中にAIが認識・応答を開始する低遅延処理の設計経験 -全二重音声対話における割り込み、ターンテイキング、発話終了判定の実装経験 -VAD、エコーキャンセリング、ノイズ除去、音声区間検出に関する知識 -WebRTC、WebSocket、gRPC Streamingなどを用いたリアルタイム通信の経験 -TFT／TTFA、音声生成速度、同時接続数を考慮した性能最適化経験 -音声の自然さ、感情、イントネーション、話者性、発音品質の評価・改善経験 画像生成・VLM領域 -Stable Diffusion、SDXL、FLUXなどのDiffusion Modelを用いた画像生成経験 -LoRA、DreamBooth、ControlNet、IP-Adapterなどを用いたモデル調整経験 -ComfyUI、Diffusersなどを利用した画像生成ワークフローの構築経験 -画像生成モデルの学習データ作成、キャプショニング、前処理経験 -プロンプト追従性、画質、一貫性、安全性に関する評価・改善経験 -GPUメモリ最適化、バッチ処理、並列推論、モデル量子化の経験 VLM・画像理解に関する経験 -CLIP、LLaVA、Qwen-VL、Gemini系モデルなど、VLMの開発・利用経験 -画像分類、物体検出、OCR、画像キャプション、Visual Question Answeringの経験 -画像とテキストを組み合わせた検索、推薦、エージェントシステムの設計経験 -VLMの評価データセット、プロンプト、ベンチマークの設計経験 -画像内の人物、商品、背景、構図、表情などを構造化して抽出するシステムの開発経験 動画・アニメーション生成領域 -Text-to-Video、Image-to-Video、Video-to-Videoモデルの開発または利用経験 -Stable Video Diffusion、WAN、HunyuanVideo、CogVideoなどの動画生成モデルへの理解 -キャラクター、人物、背景、衣装などの時間的一貫性を改善した経験 -フレーム間のちらつき、形状崩れ、顔の変化など、動画生成特有の問題への対応経験 -動画生成モデルのファインチューニング、LoRA学習、推論最適化経験 -長時間動画生成、シーン分割、ストーリーボード生成、動画編集パイプラインの設計経験 -GPUを用いた動画生成処理の高速化、並列化、分散実行経験

Pythonを用いた開発経験 GCPまたはAWSを利用したシステム開発経験 REST API等のバックエンド開発経験 Gitを用いたチームでの開発経験 Dockerを使った開発経験 AIモデル開発の一連の実務経験（モデル選定、設計、学習・微調整、テスト、本番デプロイ、運用） データの収集、クレンジング、整理の経験

ソフトウェア開発経験（言語・領域・業務・個人開発問わず、実際にシステムやアプリケーションを開発した経験） 先端技術への強い興味・関心があり、継続的に自己学習できる方 曖昧な課題に対して自ら調査・検証を行い、主体的に推進できる方

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）。

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）

・大手企業向けPJへの1年以上の参画経験 ・Claudeを用いたファインチューニング、RAG、AIエージェントの構築経験 ・AWS上での開発基盤構築経験、またはJira/Redmineへの自動化機能の組み込み経験 ・英語での読み書きおよびディスカッション経験

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