ファインチューニングのフリーランス案件・求人一覧

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。

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

・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

模倣学習ベースの方策学習（ACT / Diffusion Policy / π0 / GR00T 等）の実装・学習・実機デプロイ経験 学習データの設計判断（必要episode数の見積り、タスク分割、失敗データの扱い） 実機ロボット（Franka等）の操作経験 ROS 2 / MoveIt での実機アーム操作経験 ドキュメント未整備のハードウェアの立ち上げ経験 PoCデモの現地対応経験

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

TTSモデル（Qwen-TTS、Orpheus、VITS、Fish-Speech等）のFine-tuning・追加学習の実務経験 話者適応・感情/プロソディ制御・多言語対応などのカスタマイズ経験 音声データセットの構築・前処理パイプライン（音声/テキストアライメント等）の開発経験 PyTorchでのモデル学習、LoRA等の効率的Fine-tuning手法の実装経験 GPU上での推論最適化（バッチング、KV cache管理、量子化、ストリーミング生成）の実務経験 推論基盤（vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等）の選定・導入・最適化経験 同時実行数（concurrency）のチューニング、レイテンシ（TTFS等）改善の実務経験 CUDA最適化、メモリ効率化に関する深い理解 REST API/WebSocket/gRPC設計、ストリーミング音声配信の実装経験 推論サービスのレプリカ構成、オートスケーリング、監視・可観測性基盤の構築経験

TypeScript／Pythonを用いたWebアプリケーションの開発経験3年以上 LLMを活用したアプリケーションまたはAIエージェントの開発経験 ※業務・個人開発を問わない GCP／AWS／Azure等のクラウド環境における開発・運用経験 GitHubを用いたチーム開発経験（PRレビュー、CI/CD等） Codex／Claude Code／Devin等のAI開発支援ツールの活用経験、または積極的にキャッチアップできる強い関心

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

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