システム開発×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

開発経験10年以上クラス サーバーサイドからフロントまでフルスタックに対応できる方 サービス開発プロジェクトにおいてPM/PLとして業務全般の管理経験 販売管理システムの導入・開発経験があり、業務フローの理解がある方

SIer出身、またはシステム開発案件における品質分析・品質改善に関する知見 大規模システム開発プロジェクトでのPM経験 関係者と円滑に調整・合意形成できる高いコミュニケーション力 現場責任者や関係部署を巻き込みながら、プロジェクト推進を行った経験

開発経験10年以上クラス サーバーサイドからフロントまでフルスタックに対応できる方 サービス開発プロジェクトにおいてPM/PLとして業務全般の管理経験 販売管理システムの導入・開発経験があり、業務フローの理解がある方

システム開発プロセスの立案、検討、改善の実務経験 システム開発全体の品質管理および統制の経験 生成AIの活用に関する知見、または主体的にAI選定を行った経験

開発ディレクター経験やPdM経験（Webディレクターではない）、ToB向け業務システムの要件定義経験（スクラッチ開発経験尚可）、50人月規模のプロジェクト推進とマネジメント経験、ビジネス検討からシステム仕様理解まで対応可能なこと

開発経験 [WebのMVCの開発経験]（3年以上） バックエンドの開発経験（3年以上） フロントエンドの開発経験（1年以上） RDBでのデータベース知識/開発経験 AWS/GCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験

CTO、VPoE、EM、テックリード、アーキテクトいずれかの経験 Webシステム開発経験 クラウド環境（GCP/AWS）の設計経験 技術面接経験 AIツールを活用した開発経験 AI活用に対して前向きであること

WebのMVCの開発経験（3年以上）、バックエンドの開発経験（3年以上）、フロントエンドの開発経験（1年以上）、RDBでのデータベース知識/開発経験、AWS/GCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験

PM経験 AWSでの開発経験 Java/PHP、Webアプリケーション開発経験

大規模システム開発（SIerビジネス等）におけるプロジェクトマネジメント（PM）または組織のリーダーシップ経験。複数チームやステークホルダーが関わるプロジェクトでの、高いコミュニケーション能力および調整・仕切りスキル。技術的な背景を理解した上で組織や人をリードした経験。

PythonもしくはRubyでのフルスタック開発経験 RDBでのデータベース知識および開発経験 AWSまたはGCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験 スクラム開発経験

高度なドキュメンテーション能力： 3,000万円〜1億円規模のプロジェクトにおいて、ロジカルかつ視覚的に優れた提案書・討議資料の作成経験。 受託開発・ITソリューションの営業/コンサル経験： AI、RPA、システム開発等の知見に基づいた提案経験。 ※官公庁ビジネスの知見は不問です。

Claude CodeなどのAIツールを利用した開発経験 Goを用いたWebアプリケーション開発経験5年以上 TypeScript（React）を用いたチームでのフロントエンド実務開発経験4年以上 AIを活かしたSpec駆動開発に柔軟に対応/キャッチアップできる方

生命保険会社(または共済団体)におけるプロジェクトへの参画経験 プロジェクトマネジメント(PMO)の実務経験(特に事務システム、または業務アプリケーション開発領域) ユーザー部門とシステム部門の間に立ち、円滑な橋渡しを行った経験 PowerPointを用いた計画書、および経営層向け報告資料の作成スキル クライアントの課長層と対等に協働できる、柔軟で高いコミュニケーション能力

Java経験6年以上、上流工程でのDB設計能力、システムアーキテクトとしての開発経験、顧客折衝経験、ドキュメント作成経験、進捗管理経験

- ソフトウェアエンジニアとしての経験 ┗単なる実装に留まらず、要件定義から、設計、実装、デプロイ、モニタリング、アラート設定までを通した「開発ライフサイクル全体」の経験 - Rust1年以上の実務経験 ┗Rustがベストだが、Go, Java, TypeScript, C++（静的型付け言語）での実務経験2年以上で代替可能 - システムトレードへの興味、トレード経験（少しでも）

顧客またはユーザへのヒアリングを通じて、業務要件・システム要件定義を主導した経験 2件以上の案件におけるエンジニアリング経験 アジャイル開発での開発経験 バックエンド／フロントエンド／クラウドインフラ設計構築のうち、2領域以上の実務開発経験 AI AgentやRAG等、生成AIに関連するシステムの開発経験 いずれかのプログラミング言語のシステム開発リーダとして、開発・コードレビューを1年以上行った経験

AI・機械学習・生成AI活用、またはソフトウェア開発プロジェクトの企画・構想段階からの参画経験 ステークホルダーと主体的に調整を行い、開発プロジェクトとして立ち上げた経験 開発計画（スケジュール、コスト、体制、スコープ定義等）の策定、および関係者への説明・合意形成の経験 クライアントやエンジニアと直接連携し、開発計画からデリバリまで推進した経験（1年以上）

Java経験6年以上 上流工程での業務要件の構造化、データモデルへの落とし込み能力 システムアーキテクトとして開発メンバーのレビューやシステムポリシーに沿った指摘・改善提案経験 顧客折衝経験（技術的問題発生時の折衷案調整など） ドキュメント作成経験（非開発者への説明能力） 進捗管理経験（タスク洗い出し、作業進捗管理）

システム開発経験3年以上 要件、仕様を自ら読み解き、設計～実装～テストまで主体的に対応できる方 バイブコーディングのご経験

- 金融業界（銀行・信託等）でのシステム開発・更改プロジェクト経験 - PM/PMO経験（進捗管理・課題管理・ベンダー調整・報告資料作成） - 大規模システムにおけるデータ移行・移管プロジェクトの推進経験

■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

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

バックエンド開発経験3年以上 システム設計経験 TypeScript、Node.js、Next.jsの実務経験

生命保険会社(または共済団体)におけるプロジェクトへの参画経験 プロジェクトマネジメント(PMO)の実務経験(特に事務システム、または業務アプリケーション開発領域) ユーザー部門とシステム部門の間に立ち、円滑な橋渡しを行った経験 PowerPointを用いた計画書、および経営層向け報告資料の作成スキル クライアントの課長層と対等に協働できる、柔軟で高いコミュニケーション能力

- 生保会社PJ経験 - プロジェクトマネジメント経験（特に事務システム／業務アプリケーション開発） - ユーザー部門とシステム部門の橋渡し経験 - PowerPointで計画書／経営層向け報告資料が作成できる - クライアント課長層と協働できる柔軟なコミュニケーション能力

システム開発におけるプロジェクトマネジメント、またはブリッジSEの実務経験 英語力：ビジネスレベル以上（インド・ポーランドのオフショアチームとの円滑な日常的コミュニケーション、要件の英訳・伝達ができること） 日本語力：ネイティブレベル（日本側関係者の要求を汲み取り、適切な期待値調整や合意形成ができること） 海外オフショア開発チームのハンドリング・マネジメント経験

Java(SpringBoot)の開発経験5年以上 設計から開発完了まで1人称で対応できる能力

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など)、データ分析の実務経験、webアプリケーションの開発経験、Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験、RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験、Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

■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