画像処理のフリーランス案件・求人一覧

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

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

・Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実プロダクト実装経験 ・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プロダクトでの実装経験 ・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（GCP等）を利用した開発経験 ・大卒以上の学歴をお持ちの方

SI全工程でのチームリード経験（要件定義・開発スケジュール管理・メンバーへの落とし込み・テスト計画）、Go、TypeScriptの知見、AWSの知見（アーキ図からどのような機能が実装できるかイメージし、課題点を認識できる方）、DB設計、過去3年以内に1年以上の長期プロジェクト経験（個人開発やSES企業・受託での自社内システム開発は除く）

SI全工程でのチームリード経験（要件定義・開発スケジュール管理・メンバーへの落とし込み・テスト計画）、Go、TypeScriptの知見、AWSの知見（アーキ図からどのような機能が実装できるかイメージし、課題点を認識できる方）、DB設計、過去3年以内に1年以上の長期プロジェクト経験（個人開発やSES企業・受託での自社内システム開発は除く）

外観検査の画像処理系プロジェクトにおける精度向上経験、またはロボット開発経験

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

・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

コンピュータービジョン（CV）領域におけるアルゴリズム開発およびデータ分析の実務経験 モビリティ領域またはIoT領域におけるデータ活用や開発経験

SaaSプロダクト開発経験（2年以上）、AI系SaaSプロダクト開発経験、非構造化データ（PDF／画像等）をM-LLMで構造化した経験、抽出モデルの評価指標設計～精度改善運用経験、ビジネス課題をアーキテクチャで解決した経験

自社開発企業でのSaaSプロダクトの開発経験2年以上 AI SaaSプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験2年以上 AI Saasプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

AI Saasプロダクトの開発経験2年以上 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

PDFや画像データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験

PDFや画像データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験

・PDFや画像データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 ・抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験

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

CV（コンピュータービジョン）/画像処理領域におけるデータサイエンス・開発経験

エンタープライズ顧客との対話による要件定義・仕様策定経験 AI・画像処理など先進技術を用いたプロダクト開発経験 5人以上のメンバーを率いてプロダクト開発プロセスに責任を持った経験

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

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

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

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

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

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

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

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

・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

生成AI（LLM）実装経験（OpenAI/Claude/Gemini等、Dify/LangChain/LlamaIndex等、プロンプト実践） Pythonでのバックエンド開発3年以上（REST API設計/実装、Git/GitHub） PoC/プロトタイピング経験（短期で動くデモ作成→改善サイクル） ビジネスコミュニケーション（非エンジニアとの要件調整、検証結果の説明）