コンピュータビジョン×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化 ・マルチモーダルLLM (GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet等) を用いて、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 コンピュータビジョン技術の実装経験 ・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

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

画像・動画生成／合成の実務経験または知識 コンピュータビジョン応用経験または知識 動画・時系列データ処理経験または知識 空間・シーン構築経験または知識（2D/3Dどちらか） 生成AI・モデル活用経験または知識

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

エンタープライズ企業における業務プロセス改善の提案経験 AIを活用した提案やPoC開発の経験

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験。 RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験。 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×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験。

理工系大学院を修了 LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

機械学習アルゴリズムと技術の知識 Dockerの使用経験1年以上 Pythonを使用した開発経験1年以上 アプリケーションを作った経験 主体的にチーム改善を行える方

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

機械学習アルゴリズムと技術の知識 Dockerの使用経験1年以上 Pythonを使用した開発経験1年以上 アプリケーションを作った経験 主体的にチーム改善を行える方

マルチモーダルLLM(GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等)を用いた図面・画像のデータ構造化経験 RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験 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×LLMによる情報抽出、CV技術(OpenCV・YOLO)の実装経験

・マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験【※最重要】 ・RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験 ・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×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験

マルチモーダルLLM（GPT-4o Vision、Gemini 2.5、Claude等）を用いた図面・画像のデータ構造化経験、RAG構築・OpenSearch Serverless・DWHからのベクトルデータ化のいずれかの経験、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×LLMによる情報抽出、CV技術（OpenCV・YOLO）の実装経験

PythonコードをDLL/.soとして共有ライブラリ化する設計・実装経験 C/C++での組み込みソフトウェア開発経験 INT8量子化・ONNX変換等の推論最適化実務経験 コンピュータビジョンの基礎知識およびPyTorchモデルの変換対応が可能なMLレベル

画像処理、コンピュータビジョン、OCR、図面解析、建築図面・住宅図面の読解、AI/VLM/LLMを使った図面解析の知見、Webアプリ開発、業務オペレーション設計