ファインチューニングのフリーランス案件・求人一覧

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

プロダクト開発経験(3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず) Go、Dart (Flutter)、TypeScriptのいずれかでの開発経験(3年以上) 生成AIツールへの深い知見と実務経験 AIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

・PyTorchを用いたモデル学習・評価・デバッグができる方 ・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がある方 ・評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）を設計・実装できる方 ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる方 　└データ前処理バグ・ラベル不整合等 ・データセットの設計ができる方 　　└Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応 ・アノテーションデータの品質管理経験 ・画像・動画データの前処理ができる方 ・AWSの実務経験、およびDockerを用いた環境構築経験がある方 ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行経験

AIコンサル、またはAIプロダクトの企画/製造/実装経験 LLMのファインチューニング、RAG、AIエージェント構築経験 プロンプト最適化、API連携、モデル微調整など、生成AIをシステムへ組み込む流れの理解 英語での読み書き、および基本的な技術議論が可能な方

・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・デバッグができる ・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がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 PyTorchまたはTensorFlowの使用経験

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

Google Cloudの構築、保守運用経験 IaCのご経験（Terraform, Ansible, CloudFormation等） Gitによるソース管理経験

・ユーザー部門との折衝経験 ・ツール検証をメインで進めた経験 ・AWS環境におけるAI/ML関連サービスの利用経験

AIを活用したプロダクトの設計・作成経験 Pythonを用いた開発経験 OpenAI APIの利用経験およびプロンプトの調整経験 基本設計・詳細設計の経験 スクラム等のアジャイル開発経験 顧客フロント対応経験

AIを活用したプロダクトの設計・作成経験 Pythonを用いた開発経験 OpenAI APIの利用経験およびプロンプトの調整経験 基本設計・詳細設計の経験 スクラム等のアジャイル開発経験 顧客フロント対応経験

・ユーザー部門との折衝経験 ・ツール検証をメインで進めた経験 ・AWS環境におけるAI/ML関連サービスの利用経験

■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・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がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

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を用いた開発経験（1年以上） GCPまたはAWSを利用したシステム開発経験（1年以上） REST API等のバックエンド開発経験（1年以上） Gitを用いたチームでの開発経験（1年以上） Dockerを使った開発経験（1年以上） AIモデル開発（モデル選定、設計、学習・微調整、テスト、本番デプロイ、運用）の経験（1年以上） データの収集、クレンジング、整理の実務経験（1年以上） 上記の実務経験、もしくはスキル・AIへの情熱が伝わるポートフォリオ（GitHub、技術記事、個人開発プロジェクト等）

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

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

PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ経験 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 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 Train／Val／Test分割 クラス不均衡対応 OpenCV・ffmpeg等を用いた 画像・動画データの前処理経験 アノテーションデータの 品質管理経験 Pythonによる再現性のある データパイプライン実装 AWSの実務経験 S3・EC2・ECS・Batch・Lambda等いずれか Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

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

PyTorchを用いたモデルの学習・評価デバッグ経験 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 IoU・Precision Recall・F1等の評価指標の設計・実装 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセット設計経験 (Train／Val／Test分割, クラス不均衡対応) OpenCV・ffmpeg等を用いた画像・動画データの前処理経験 アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる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等いずれか) Dockerを用いた環境構築・実験実行経験

Python、TypeScript、またはGoを用いたWebアプリケーション、API、バックエンドシステムの開発・運用経験（3年以上目安） 各種LLM（OpenAI API、Anthropic API等）を活用したアプリケーションの設計・開発、およびプロンプトエンジニアリングの実務経験 RAG（検索拡張生成）の構築経験、またはベクトルデータベース（Pinecone、Chroma等）を用いた開発・チューニング経験 AWSやGCPなどのクラウドインフラ環境を活用した開発、およびインフラ構成に関する基本的な知識

・PythonによるAI/機械学習・データ処理開発経験 ・クラウド（GCP/AWSなど）を用いた実装・運用経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発経験 ・LLM（OpenAI APIなど）の利用経験

PythonによるAI/機械学習・データ処理開発経験 クラウド（GCP/AWSなど）を用いた実装・運用経験 Git/GitHubを用いたチーム開発経験 LLM（OpenAI APIなど）の利用経験

顧客や現場に入り込み、課題を発見・整理・提案した経験 曖昧な状況でも、自ら仮説を立てて前に進めた経験 顧客や現場メンバーと信頼関係を築けるコミュニケーション力 生成AIやAIツールへの強い関心、または実務での活用経験 アニメ、映像、クリエイティブ制作領域への興味とリスペクト

LLM/VLMの評価・プロンプトチューニングまたは関連プロジェクト経験 少数データでの物体認識（zero/one/few-shot）または画像処理モデル開発経験 以下いずれか：NLP修士＋実務3年以上／NLP実務3年以上＋LLM/VLM経験／LLM/VLM経験1年以上

機械学習エンジニアとしての実務経験（MLエンジニアとして3年以上、もしくはそれに相当する経験） Deep Learningを用いたモデル開発経験 PyTorch / TensorFlowなどを用いたモデル開発経験 Python、C++などを用いたソフトウェア開発経験 技術的な不確実性が高い課題に対して、論文調査からプロトタイピング、実運用まで自走して推進できる能力 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）