研究開発×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

・生成AIの経験 ・LLM、プロンプトエンジニアリングができる ・一連のシステム開発経験（設計～開発） ・アジャイルメンバとして、お客様と一人称で作業ができる人 ・OSSや他者のコードを解析する可能性があるため、調査能力に長けている ・セキュリティに関する知識、開発経験

Go言語が使える、クリーンアーキテクチャでの開発経験 独力でWebアプリケーションの設計からコーディングまで出来る k8s、Linux環境でOSSを活用しながらのシステム開発の経験

・LLMや自然言語処理に強い関心を持ち、最新技術を積極的にキャッチアップできる方 ・複雑なシステム設計や実験検証に挑戦したい方 ■LLM関連 ・大規模言語モデル（ChatGPTなど、SaaS提供されている言語モデルの特性など）の理解と活用経験 ・プロンプトエンジニアリング技術（プロンプト設計・最適化） ・LLMを用いたエージェント開発技術（ReActなど）に関する知識 ・自然言語処理（NLP）全般の知識（トークナイゼーション、意味解析、文脈理解など） ■開発 ・Pythonによる開発経験（特にNLP関連ライブラリ（Transformers、spaCy、NLTKなど）やAzureOpenAIへのAPIリクエスト、クラス設計など） ・API連携・マイクロサービス設計経験 ・エージェントシステムや対話システムの設計経験 ・技術検証やPoC（Proof of Concept）開発の経験 ■データ処理・RAGシステム関連 RAG（Retrieval-Augmented Generation）に関する一般知識システムの理解、Azure AI Searchなど外部サービス利用経験 Webスクレイピング技術（BeautifulSoup、Selenium、Scrapyなど） データクレンジング・整形・前処理のスキル（正規表現などライブラリ使って一般的な操作を調べながらできること） AWS環境（S3、Lambda、Glueなど）の管理経験

1. ITIL V4基礎知識 - ITIL V4のサービスバリューシステムやプラクティス群の理解。特に「V3との差分」や「アジャイル・DevOpsとの連携観点」を整理できること。 2. ITSM標準化・ドキュメンテーション能力 - 社内用の「標準プロセスモデル」「テンプレート」「ガイドライン」などを整備できる能力。 3. 研究開発成果を社内資産に落とし込む能力 - R&D成果を「再利用可能な社内アセット」に変換する能力。 4. 構造化・準備能力 - 「土台」「比較軸」「整理フォーマット」を準備できる能力。 5. 協働力・補完力 - 自分の整理内容をマスター合流後にスムーズに引き渡し、補完的に共同作業できる柔軟性。

PHPを用いた開発経験（3年以上） RDBMSを用いた開発経験（PostgreSQL歓迎）

1. ITIL V4基礎知識 - ITIL V4のサービスバリューシステムやプラクティス群の理解。特に「V3との差分」や「アジャイル・DevOpsとの連携観点」を整理できること。 2. ITSM標準化・ドキュメンテーション能力 - 社内用の「標準プロセスモデル」「テンプレート」「ガイドライン」などを整備できる能力。 3. 研究開発成果を社内資産に落とし込む能力 - R&D成果を「再利用可能な社内アセット」に変換する能力。 4. 構造化・準備能力 - 「土台」「比較軸」「整理フォーマット」を準備できる能力。 5. 協働力・補完力 - 自分の整理内容をマスター合流後にスムーズに引き渡し、補完的に共同作業できる柔軟性。

ITIL V4基礎知識 - ITIL V4のサービスバリューシステムやプラクティス群の理解。特に「V3との差分」や「アジャイル・DevOpsとの連携観点」を整理できること。 ITSM標準化・ドキュメンテーション能力 - 社内用の「標準プロセスモデル」「テンプレート」「ガイドライン」などを整備できる能力。 研究開発成果を社内資産に落とし込む能力 - R&D成果を「再利用可能な社内アセット」に変換する能力。 構造化・準備能力 - 「土台」「比較軸」「整理フォーマット」を準備できる能力。 協働力・補完力 - 自分の整理内容をマスター合流後にスムーズに引き渡し、補完的に共同作業できる柔軟性。

1. ITIL V4基礎知識 - ITIL V4のサービスバリューシステムやプラクティス群の理解。特に「V3との差分」や「アジャイル・DevOpsとの連携観点」を整理できること。 2. ITSM標準化・ドキュメンテーション能力 - 社内用の「標準プロセスモデル」「テンプレート」「ガイドライン」などを整備できる能力。 3. 研究開発成果を社内資産に落とし込む能力 - R&D成果を「再利用可能な社内アセット」に変換する能力。 4. 構造化・準備能力 - 「土台」「比較軸」「整理フォーマット」を準備できる能力。 5. 協働力・補完力 - 自分の整理内容をマスター合流後にスムーズに引き渡し、補完的に共同作業できる柔軟性。

・研究開発のため、諸々調査を行い、調査結果や仕様確認をするための客先説明資料が作成できる ・アジャイルメンバとして、お客様と一人称で作業ができる人 ・技術キャッチアップの早い人(最新技術を諸々取り入れる可能性あり) ・OSSや他者のコードを解析する可能性があるため、調査能力に長けている人 ・セキュリティに関する知識、開発経験

Snowflakeの設計、実装、運用経験 AWS (EC2, S3, RDS, Lambda, IAMなど) Terraform, CloudFormationなどの使用経験 CloudWatch, Datadog, Grafanaなどの使用経験

・医療分野または類似する規制産業における5年以上の技術マネジメント経験 ・AI・機械学習技術に関する深い理解と実務経験 ・大規模データベース、クラウドシステムの構築および運用経験 ・医療分野でのプロダクト開発経験または同等の経験 ・技術部門をリードし、組織を構築・マネジメントした経験

・AIやIoT領域における新規事業開発を行われたご経験

・Azureを使用した経験 ・クラウドネイティブ技術の理解(コンテナ基盤、サーバレス、Kafka等分散技術) ・アプリケーション開発(Web、DB等) ・アーキテクチャ設計の経験 ・自らの知見を活かした提案、情報発信できる方

UiPath(Document Understanding)を使用したことがある方(3年) ※研究開発や講師で使用したことある方でも大歓迎です

・C++11以上での開発経験が3年程度 ・Linuxアプリケーション開発経験3年程度

画像AIに関する知見 機械学習、深層学習の知識 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験 ・CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験

画像AIに関する知見を持っている方 機械学習、深層学習の知識を持っている方 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・Flutter を利用したフロントエンドの開発経験3年以上 ・node.js / Google Cloud（サーバーレス）のバックエンドの開発3年以上 ・モバイルアプリのUIUXデザインの経験3年以上

・Flutter を利用したフロントエンドの開発経験3年以上 ・node.js / Google Cloud（サーバーレス）のバックエンドの開発3年以上 ・モバイルアプリのUIUXデザインの経験3年以上

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

・立ち上がりの1-2日渋谷出社+リリースや障害対応等における渋谷出社(不定期1-2か月に1回丸1日程度)対応が可能な方 ・メーカーまたはSierにて研究開発～PoC開発まで経験がある方 ・Go言語での開発経験がある方 ・AI、機械学習を使用した業務経験 ・Dockerを使用した業務経験 ・Linux(Ubuntu／RHEL)での業務経験 ・調査結果や仕様確認をするための客先説明資料が作成できる ・アジャイルメンバとして、お客様と一人称で作業ができる人 ・技術キャッチアップの早い人 ・OSSや他者のコードを解析する可能性があるため、調査能力に長けている人

・Pythonの経験者 ・調査結果や仕様確認をするための客先説明資料が作成できる ・アジャイルメンバとして、お客様と一人称で作業ができる人 ・OSSや他者のコードを解析する可能性があるため、調査能力に長けている人 ・セキュリティに関する知識、開発経験 ・ソフトウェア脆弱性管理の知識 ・数学的（統計、マトリックス演算な考え、発想ができる方 ・AIの分野に興味がある方

■スキル要件(機械学習エンジニア)SE枠 ・AWS利用経験 ・AzureOpenAI、LangChain等のライブラリを活用してRAG・LLMのAPIコールを実現できる ・AWSのApprunnerを活用し、上記で実現したRAGやLLMへのAPIコールを、WebAPとして実現できる ・Pythonを用いて設計・実装・テスト・評価 ・RAGの経験 ■必須スキル ・WebAPをAWSを用いて実現するにあたり、セキュリティ要件を満たすようなサービスを選定および設定 ・実現したWebAPのAWS構成およびその設定情報を正しく把握し、顧客社内にて定められるチェックリストを作成 ・チェックリストやWebAPを管理し、セキュリティ審査・診断を審査・診断会とやり取りし、実施

■スキル要件(機械学習エンジニア)SE枠 ・AWS利用経験 ・AzureOpenAI、LangChain等のライブラリを活用してRAG・LLMのAPIコールを実現できる ・AWSのApprunnerを活用し、上記で実現したRAGやLLMへのAPIコールを、WebAPとして実現できる ・Pythonを用いて設計・実装・テスト・評価 ・RAGの経験

・画像AIに関する知見を持っている方 ・機械学習、深層学習に関する様々な知識を持っている方 ・AIに関する論文調査経験 ・Python 経験1年以上

・Pythonの経験者 ・調査結果や仕様確認をするための客先説明資料が作成できる ・アジャイルメンバとして、お客様と一人称で作業ができる人 ・OSSや他者のコードを解析する可能性があるため、調査能力に長けている人 ・セキュリティに関する知識、開発経験 ・ソフトウェア脆弱性管理の知識 ・数学的（統計、マトリックス演算な考え、発想ができる方） ・AIの分野に興味がある方

・画像AIに関する知見を持っている方 ・機械学習、深層学習の知識を持っている方 ・AIに関する論文調査経験 ・Python 経験1年以上

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・スケーラブルな機械学習モデルの開発経験 ・ディープラーニングを含む複雑なモデルの実装経験 ・モデルの性能と精度の最適化 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・AWSなどのクラウドサービスを用いた開発経験 ・CircleCIやGitHub ActionsなどのCI/CDを用いた開発経験

※下記1人称で対応可能なレベル ・Javascriptの経験 ・Pythonの経験 ・Javaの経験 ・クラウド環境の開発経験 ・アジャイル、ウオーターフォールでの開発経験 ・AIへの興味 ・テクニカルレポートの執筆能力、プレゼンテーションスキル ・コミュニケーション能力