NumPy×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

・Python, SQLを用いた開発経験 ・ライブラリ/フレームワークの使用経験: ・AWS, RDS, OpenSearch環境でのシステム開発(API開発)経験 ・コサイン類似度の理解と実装経験 ・データ前処理や特徴量エンジニアリングの経験 ・統計学、線形代数、最適化理論の理解 ・Git、JIRAなどの使用経験

Python、SQLを用いた開発経験 プロジェクト1 Pydantic, Pandas, NumPy, OpenSearchPy, Psycopg, Medab, KeyBERT, Unittest プロジェクト2 LangChain, LangGraph, Pandas, NumPy, Psycopg, Unittest

Python、SQLを用いた開発経験 プロジェクト1 Pydantic, Pandas, NumPy, OpenSearchPy, Psycopg, Medab, KeyBERT, Unittest プロジェクト2 LangChain, LangGraph, Pandas, NumPy, Psycopg, Unittest

Python、SQLを用いた開発経験 プロジェクト1 Pydantic, Pandas, NumPy, OpenSearchPy, Psycopg, Medab, KeyBERT, Unittest プロジェクト2 LangChain, LangGraph, Pandas, NumPy, Psycopg, Unittest

Python、SQLを用いた開発経験 プロジェクト1 Pydantic, Pandas, NumPy, OpenSearchPy, Psycopg, Medab, KeyBERT, Unittest プロジェクト2 LangChain, LangGraph, Pandas, NumPy, Psycopg, Unittest

・計算量、データ構造、探索アルゴリズムのに関する知識と実装能力 ・Rust, C++, or C の実装経験 ・組合せ最適化問題、ヒューリスティックアルゴリズムに関する実装経験

‐Pythonによる深層学習モデルの実装・評価が自力でできる実装力 （機械学習・深層学習モデルの開発経験、numpyやpandas等の主要ライブラリ使用経験含む） ‐Gitを用いたバージョン管理およびチーム開発経験 ‐Linux環境での基本操作経験（コマンドライン、シェル操作など） ‐Azure、GCP、AWSのいずれかのクラウド環境での実務経験（VM操作、ストレージ管理、ネットワーク設定など）

- データエンジニア・データサイエンティストとしてPython（pandas／numpy／scikit-learn など）の活用経験 - LLM／生成AIの検証・本番化経験 - Git 等での開発フロー - 複数チームでの開発

・以下のいずれかの開発経験 - 画像処理 (OpenCV, Pillow, numpy操作) - 深層学習 (TensorFlow, PyTorch) ・Pythonの開発経験5年以上 ・チーム開発経験（コード品質・レビュー文化に慣れている方） ・Visual Studio Code, Docker, git, Github, Slack, Notionの業務利用経験があること

・Pythonでの画像処理・機械学習実装経験 ・OpenCV, NumPy, SciPyなどによる数理／画像処理スキル ・3Dデータ処理（点群、メッシュなど）および補正アルゴリズムの知見 ・PyTorchやTensorFlowを用いたモデル構築・評価経験 ・技術的課題に対する仮説構築〜検証・アイデア出しの経験 ・チーム開発や若手技術者へのメンタリング経験

・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなどのご利用経験

・ITコンサル経験3年以上およびデータ分析経験3年以上 ・Python（pandas、numpy等）を用いたデータ整形・処理経験 ・部課長クラスとの折衝・ファシリテーション経験 ・マーケティング施策における効果検証の基礎知識（A/Bテスト、KPI設計など） ・ビジネス目的に即した分析設計スキル ・複数データソース（CSV、DB、API等）からの統合・前処理対応経験 ・Jupyter Notebook、matplotlib、seabornなどを用いた可視化経験

・Pythonを使った開発経験（特に、Tensorflow, PyTorchを使った画像処理AI開発経験） ・Githubを使ったコード管理を行った経験 ・（外国籍の場合）日本語でコミュニケーションが取れること

・テックリードとして技術的な問題解決におけるリーダーシップを発揮した経験 ・不確実な課題に対する技術的意思決定のリード経験 ・設計やコードレビューを通じてチームメンバーへフィードバックができるスキル ・アジャイルソフトウェア開発の実務経験

・Fortranを用いた数値計算または科学技術系ソフトウェアの開発経験 ・Pythonによるデータ処理・可視化スクリプトの実務経験 ・自主的な学習姿勢と柔軟な対応力

・Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 ・GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 ・リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 ・バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

・WEBアプリケーション経験5年以上 　（言語不問だが使用する言語はPythonのほうが望ましい） ・一人称で動ける方

Python（機械学習）：実装レベル、pandas、numpy熟練 作業指示は「方向性」のみなので、仮設を立てて議論、結果を出せるような自走力

Python（機械学習）：実装レベル、pandas、numpy熟練 作業指示は「方向性」のみなので、仮設を立てて議論、結果を出せるような自走力

Pythonでの画像処理・深度推定 ・OpenCV, NumPy, PIL ・MiDaS, DPT, Monodepth2 などの深度推定モデル（PyTorch, TensorFlow） ●3Dモデル生成・最適化 ・Open3D, MeshLab, Blender Python API ・点群処理（Poisson Reconstruction, Marching Cubes） ・3Dデータフォーマット（OBJ, FBX, STL, GLTF） ●テクスチャ処理・マッピング ・UV展開、PBRマテリアル（物理ベースレンダリング） ・Texture baking（Blender, Substance Painter） ●ゲームエンジン統合 ・Unity（C#, Mesh API, Shader Graph, HDRP/URP） ・Unreal Engine（C++, Blueprint, Nanite, Lumen）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） スコアリングモデルの開発・運用経験 データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） Python, NumPy, pandas, scikit-learn など データ処理・前処理の知識（1年以上） 企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル クレンジング・異常値処理の経験 AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 API連携の基礎知識（1年以上） REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 ・GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 ・リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 ・バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

【必須】 ■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計