AWS × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 ・金融機関向け(住宅ローン)開発支援業務に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 新規システム(スマホアプリや社内管理・審査機能システム)における設計 - 新規システム(スマホアプリや社内管理・審査機能システム)における開発 - 新規システム(スマホアプリや社内管理・審査機能システム)におけるテスト - 要件定義(内容確認) - 関係者と調整・交渉 - システム構成や機能配置検討 - DBモデル設計などの検討 - 仕様理解や検討のディスカッション - 方針検討 - 要件定義 - 基本設計 - 製造

作業内容 【募集背景】 生成AI／エージェント技術によるソフトウェア開発の構造変革を推進するため、再利用可能な開発基盤・フレームワークの設計・構築を担う人材を募集しています。 【作業内容】 顧客の開発組織に対するAI駆動開発アセスメント、PoC設計・実行、内製化支援を担当します。コーディングエージェント基盤のカスタマイズ・拡張、MCPサーバーのリファレンス実装、Skills・プロンプト資産・エージェントテンプレートのライブラリ化、開発環境の標準化を推進します。また、開発部門や海外開発拠点と協働し、技術検証・選定、知見の資産化、技術提案やデモ、ワークショップ設計を行います。 【求める人物像】 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、技術的なリードと主体的な業務推進ができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した開発基盤の設計・構築から、顧客向けの上流コンサルティング、技術提案まで幅広く携われます。 【開発環境】 Python、TypeScript、AWSまたはAzure、Git／GitHub、Slack、Teams、Claude Code、Cursor、Devin、GitHub Copilot、MCP、DevContainer、CI/CD、GitOps、コンテナを利用します。開発体制はアジャイルです。

作業内容 【募集背景】 医療分野に強みをもつ医療特化型エンジニアリングカンパニーとして、医療機関での課題解決やAI・IoTをはじめとする先端技術の開発・実装を行っています。生成AIを活用した新しいサービス開発を加速させるため、機械学習エンジニアを募集しています。 【作業内容】 AI診療支援ツールの導入・活用を支援しつつ、顧客からのフィードバックをプロダクト改善へつなげていただきます。 ・機械学習モデルの開発・運用（NLP、生成AIを中心としたモデル活用） ・プロンプト設計・チューニングを含むプロンプトエンジニア業務 ・カスタマーサクセスと連携した要件整理および技術サポート ・プロダクト改善のためのデータ解析およびモデル改善提案 【求める人物像】 技術とコミュニケーションのバランスが取れており、論理的思考力を持って問題の根本原因を追求できる方を求めています。医療機関のスタッフや社内メンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら、顧客の現場に寄り添い主体的に対応いただける方を想定しています。 【ポジションの魅力】 スタートアップらしいスピード感のある環境で、自らのアイデアを形にしながらサービスの進化に直接貢献できるポジションです。「技術×ビジネス」を横断するキャリアを築くことができ、LLMや生成AIを活用した先端領域で経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いた機械学習・生成AIモデル開発環境での業務を想定しています。クラウド環境や各種ライブラリ・フレームワークを活用しながら、NLPおよびLLM関連の開発を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンデーション領域の機械学習基盤を強化するための募集です。 【作業内容】 ソーシャルコマースアプリのレコメンド向け機械学習基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring）を行っていただきます。機械学習モデルを用いたレコメンド、ランキング、パーソナライズなどのプロダクト開発を推進していただきます。開発ロードマップ策定や技術選定を行い、関連プロダクトの品質改善や技術課題への対応も担っていただきます。特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善、実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論の性能改善なども行っていただきます。 【求める人物像】 レコメンド領域におけるプロダクト開発に強い関心を持ち、自らロードマップを描きながら主体的に推進できる方を求めています。ビジネス指標の改善にコミットしつつ、関係者と協働して高い品質を追求できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大規模なサービスにおけるレコメンド基盤の設計から運用までを一気通貫で担当でき、モデル開発だけでなくMLOpsやリアルタイム推論まで幅広い技術領域に関わることができます。ビジネスへのインパクトが大きい領域で、裁量を持って技術選定やロードマップ策定を行っていただけます。 【開発環境】 レコメンドシステム向けの機械学習基盤、リアルタイム推論環境、実験管理および運用フロー自動化のための各種ツールを組み合わせた環境を想定しています。

作業内容 業務内容 ■具体的な業務内容 ・ファッション業界向けAIソリューション（商品説明文の自動生成、在庫最適化、EC立ち上げなど）の開発・実装 ・LLM（Gemini等）のモデルホスティング、およびクライアントデータを活用したファインチューニング、パラメータ調整 ・Webアプリケーションにおけるバックエンド、フロントエンド、インフラ、ネットワーク領域全般にわたるフルスタック開発 ・パートナー企業からの課題吸い上げ、技術的な解決策の企画・提案 ▼開発環境 ・開発言語：python など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: pytorch / sklearn / lgbm など ・ETL：ArgoWorkflow / BigQuery / など ・インフラ：ECS / EKS / Cloudformation / Terraform ・インフラ管理: Cloudformation / Terraform / ArgoCD / istio ・ソースコード管理：git / github / gitlab ・プロジェクト管理：zenhub ・情報共有 ■チーム体制 BtoB AI事業チームは、現在計5名 ・共同代表CEO：営業・採用等の意思決定を牽引 ・共同代表CO：元エンジニア。週1.5日ほどコミット ・正社員エンジニア：2名 ・業務委託エンジニア：1名 ■リモート稼働について フルリモートになります。 ■働き方 ・稼働日数：週3日以上（※スキルの高い方であれば、週1〜2日のコミットでも十分にプロジェクトを回せる体制を目指しています。週3〜5日など高コミットの希望も歓迎です） ・稼働時間：フルフレックス ■求めるスキル ・Python:Pandas / Numpy / sklearnへの理解/基礎知識 ・Webアプリケーションの開発実務経験（バックエンド、フロント、インフラまで一通り対応できるフルスタックな知識・経験） ・生成AI / LLMの活用、または機械学習モデルのファインチューニングやパラメータ調整の実務経験 ・本番環境でのスケーラビリティや実運用を考慮したPoC（概念実証）の設計・開発経験（ローカル個人環境のみでの実装経験は不可） ・クライアントの前に立ち、技術的な仕様やAI導入の価値を分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力 ■歓迎スキル ・tensorflow / pytorch などを用いた深層学習モデルの構築経験 ・ArgoWorkflow や AirFlow 等を利用したデータパイプラインの設計と運用の経験 ・AWS / GCP などのクラウドインフラを使った機械学習環境の構築経験 ・何らかのレコメンドやそれに纏わる周辺領域の開発や運用をした経験 関わるサービス・プロダクト ■企業について 独自の「スタイリングAI」とプロのスタイリストの知見を融合したパーソナルスタイリングサービスを運営する、全社20名ほどの少数精鋭スタートアップ企業です。 直近では、アパレル領域に特化したAI開発の強みを活かし、BtoB向けのAIソリューション事業（AIDX）を本格始動。大手AIコンサルが苦手とするアパレル固有の領域で引き合いが急増しており、現在非常に注目されている成長フェーズにあります。 ■プロダクトについて BtoB AI事業（AIDX） ファッション・アパレル業界のクライアントに対して、生成AIを活用した様々なソリューション（商品説明文のAI自動作成、在庫最適化、共同ECサイトの立ち上げなど）を提供しています。コンサル型とエンジニアリング型をハイブリッドさせたビジネスモデルを展開しています。 ■募集背景 プロジェクトの急増に伴い、開発体制の強化が急務となっていますが、「AI（ファインチューニング）の知識」と「Webのフルスタック開発力」を兼ね備えた人材の採用難易度が非常に高く、即戦力として実証実験（PoC）から本番運用を見据えた開発をリードいただける、優秀なフリーランスのエンジニアを募集いたします。 ■期待するミッション ・0→1フェーズにおける、生成AIを活用したアパレル向けソリューションの企画・設計・開発の牽引 ・個人環境での実装レベルに留まらず、本番環境を見据えたスケーラビリティを考慮したアーキテクチャの設計・構築 ・クライアントの前に立ち、技術的な説明やAI導入による投資対効果（リターン）をロジカルに説明し、プロジェクトを前進させること

作業内容 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 社内各部門の業務課題をヒアリングし、生成AIツールやAPI、軽量なアプリケーション開発を組み合わせて業務効率化・自動化を推進する案件です。 課題の特定から要件定義、プロトタイプの構築、効果測定、そして運用定着・移管まで一貫してご担当いただきます。 AIの出力を鵜呑みにせず、人による確認やエスカレーションを含む、現場で実際に機能する実現性の高い運用設計を行っていただきます。

作業内容 ・チャットボットシステム開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-チャットボット作成 　-AI機能実装 　-ナレッジ共有システム構築 　-AWS基盤における基本設計以降の作業

作業内容 ・生保 AIプラットフォーム開発 ・生保会社向けAIプラットフォーム構築 ・共通基盤整備

作業内容 業務内容 ◆主な開発環境・ツール◆ ・言語：Python・Typescript ・FW /ライブラリ：React・Angular・Node.js ・クラウド：AWS・Azure ・ツール：GitHub・Slack・Claude・miro 【案件概要】 建設業界向けプロダクト開発における、 M-LLMを用いたデータ構造家業務をお願いします。 ◆補足◆ 基本的には長期参画が前提となります 関わるサービス・プロダクト ■募集背景 増員予定

作業内容 ・料理動画解析案件に携わっていただきます。 ・主にToC向けサービスにおける料理動画解析作業をご担当いただきます。

作業内容 PoCに対するバックエンドの追加開発

作業内容 ・生成AIを活用した効率的な開発プロセスの検討（要件定義〜テスト工程） ・成果物作成フローの設計、AIフレンドリーな成果物体系の検討 ・AI適用領域の発掘および改善提案 ・AI生成物の品質評価および改善 ・実験計画、効果測定・改善運用 ・AIの最新技術・市場動向の継続的な調査・分析

作業内容 ・AI関連システムの設計〜運用まで ・生成AIを含む新技術を活用した、エージェントシステムの開発 ・リアルタイム音声処理などのAPI開発など

作業内容 既存SaaSおよび法務系プロダクトへのAI組み込み推進 ・LLM(API)を用いた実装 ・運用を前提とした設計および改善 ・環境：Python、AWS、Rust、Java

作業内容 ・Webフレームワークの移行とUIを調整する。 ・PoCのヒアリング内容に基づき、機能追加やUIの修正を行う。 ・マニュアル、利用説明資料、その他ドキュメント作成。 ・開発環境：Python、Streamlit、AWS、Docker、LangChain、LangGraph

作業内容 レガシーシステムの保守運用支援を目的とした、AIサービスのバックエンド開発をご対応頂きます。 現在PoC稼働中であり、機能追加・パフォーマンス改善フェーズに入っています。 開発チームは数名の小規模なPJです。

作業内容 ・AI用プラットフォームおよびAIエージェントの保守・改修 ・AWS環境のインフラメンテナンス ・ECS／Lambda／Bedrock Agentcore／Cognito／Entra ID等の連携設定・改善 ・コード調査・改修（Python） ・CI/CD（GitHub／Jenkins）によるデプロイ管理 ・必要に応じて軽微な開発やチューニング対応

作業内容 ・学習コンテンツに関する各機能開発 ・DX企画・推進に向けた社内ヒアリング ・各部署との連携 ・要件定義・仕様策定 ・システム企画 ・チームリード・マネジメント ・ステークホルダー調整

作業内容 建設業界向けDXプロダクトにおいて、PDFデータ解析ロジックの開発をご担当いただきます。 ・Pythonによる解析処理・業務ロジックの開発/改善 ・数値計算・幾何演算ロジックの実装 ・AWS上の実行基盤（API/ジョブ）の運用改善 ・品質改善（精度・安定性）および保守運用

作業内容 ・生成AIの環境構築、データ前処理、モデル選定・チューニング ・AIエージェント、Q&Aチャットボット等のPoCおよび本番開発・実装 ・開発で得られた知見・ノウハウのドキュメント化

作業内容 ・Amazon Bedrock AgentCoreやStrands Agents等の最新SDKを用いた技術検証・比較検討 ・検証結果を元にした実プロダクトへの実装、およびその他生成AI関連プロジェクトの支援

作業内容 ・AI-DLC (AI Driven Development Lifecycle) の設計・実装 ・AIが自律的に設計・コーディング・テスト・デプロイを行うためのパイプライン設計 ・Web開発AIエージェントのコア機能開発・仕組化など

作業内容 ・案件：カード決済関連のシステム開発支援 ・内容：SaaSの機能追加及び保守 ・工程：詳細設計〜PG、単体テスト ※主に開発作業がメイン

作業内容 AIによる営業業務効率改善システムの開発 開発そのものは開発会社に委託するが、複数のシステム会社に業務委託しており管理・ベンダーコントロールが必要。PMのサポートができるPMOを募集。 また、適宜AWSの運用保守サポートにも入っていただく必要もあるためAWSに関する業務知識は求められます。

作業内容 生成AIを用いたプロダクト ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援

作業内容 生成AIを活用した業務効率化・AIエージェントサービスの構築および開発支援。 ・要件定義に基づいた基本設計・詳細設計の起票 ・AIエージェントの設定（Dify等の活用）およびプロンプトエンジニアリング ・Pythonを用いたAIアプリケーションの実装 ・AWS環境（SageMaker、Bedrock等想定）の構築および運用支援 ・AI/LLMを統合したシステム全体の最適化

作業内容 SaaSシステムの開発プロジェクトにおいて、バックエンドまたはフロントエンドの設計・開発をご担当いただきます。 少人数チームで主体的に動き、自律的に課題を発見・提案できる方を募集しています。 バックエンド: Pythonを用いたアプリ開発、AWS（Bedrock含む）を活用したLLMアプリ開発、Terraform/SAMによるインフラ構築。 フロントエンド: TypeScript/Next.jsを用いた、API連携を伴うフロントエンド開発。

作業内容 ・商社ビジネスサイドの現場課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証 （Feasibility Study）およびシステム企画 ・生成AI（LLM/RAG等）を用いた業務自動化・意思決定支援ツールのアーキテクチャ設計およびプロトタイプ開発 ・AWS環境におけるスクラッチでのWebアプリケーション実装 （フロントエンド〜バックエンド〜インフラの一気通貫） ・アジャイル開発チームのリード、および技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理の徹底 ・PoC（概念実証）の結果に基づく、本番環境へのスケールアップ戦略の立案と実行

作業内容 ・0→1のDXソリューション開発。 ・生成AI（LLM/RAG等）を用いた業務自動化・意思決定支援ツールの設計、プロトタイプ開発 ・AWS環境におけるWebアプリケーションのスクラッチ実装（フロント〜バック〜インフラ） ・アジャイルチームのリード、技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理

作業内容 ・AWS Bedrockを用いたLLMアプリケーションの設計・実装（RAG、エージェント、要約・分類等） ・プロンプトエンジニアリングおよびモデル選定による出力品質の最適化 ・評価基準の策定と精度検証の仕組み構築（自動評価パイプライン含む） ・Lambda、ECS、Step Functions等を組み合わせたサーバーレス／コンテナアーキテクチャの設計 ・運用監視設計（コスト管理、レイテンシ監視、エラーハンドリング、ログ基盤） ・IaCによるインフラ管理（Terraform）

作業内容 業務システム開発の開発部門において、生成AIを開発プロセス加えて、AI活用効果を最大化するためのアプローチを検討します 生成AI活用ノウハウを蓄積して全社展開可能な実効性ある仕組みを構築します。 生成AI活用を用いた効率的な開発プロセスの検討 (要件定義〜テスト工程) 要件定義〜テスト工程までの成果物作成フローの設計、AIフレンドリーな成果物体系の検討

作業内容 ・データを活用したAIモデルの学習・改善 ・生成AI（ChatGPT / Claude / Gemini など）を活用した業務効率化・プロダクト開発 ・LLM（大規模言語モデル）の活用・Fine-tuning・RAG構成設計 ・AIのPoC（概念実証）の技術検証およびレポーティング ・Pythonを用いたデータ処理・API連携・プロトタイプ開発 ・GCP/AWSなどクラウド環境でのAIモデル運用

作業内容 【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認）を行います。 8. ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正）を行います。

作業内容 既存のAI分析システムを拡張した新規のサービス開発、生成AIを使ったレポートのチェックなど、複数のPoc作成を進めています。 Poc作成の継続、及び実装化を行います。 Reactを利用したAI分析システムサービスへPocから作成したパーツを組み込むことを目的とします。 フロントエンド側と、バックエンド側API両方の開発業務となります。 設計、製造・テストまで一通りの作業を経験することが可能であり、ReactやTypeScriptなど、新しい技術に関わることも可能となっています。

作業内容 複数の企業様向けに、生成AIの業務導入を支援するプロジェクト。 プレイングマネージャーとして、開発全体のリード及び実装を行っていただきます。

作業内容 業務系システム開発において、生成AIを活用した開発プロセスの効率化・高度化を支援する案件です。 要件定義〜テスト工程までの各工程に生成AIを取り入れ、成果物作成やレビュー、品質向上につながる仕組みづくりを行います。 生成AIの活用検討、PoC実施、効果測定を通じて、実運用可能な開発プロセスの構築を推進します。

作業内容 金融機関向けのAI×SaaSプロダクトにおいて、Web・API・インフラを横断したフルスタック開発をご担当いただきます。 ・FastAP（Python）を用いたWeb API開発 ・React/TypeScriptによるフロントエンド開発 ・要件をもとにした機能設計〜リリース対応 ・MySQLを中心としたRDB設計、クエリ最適化 ・AWS（Fargate、Lambda、RDS、S3 等）を用いたクラウドインフラ構築・運用 ・GitHub Actions や CodeDeploy を用いたCI/CD 改善 ・pytest/Vitest/Cypress 等による自動テスト整備 ・コード品質担保のためのPRレビュー、リファクタリング ・言語：Python、TypeScript ・FW/ライブラリ：FastAPI、React.js ・DB：MySQL ・クラウド：AWS（Fargate、Lambda、RDS、S3） ・CI/CD：GitHub Actions、CodePipeline、CodeDeploy ・テスト：pytest、Vitest、Cypress

作業内容 OCI（Oracle Cloud Infrastructure）担当として、既存システムの基盤環境をオンプレミスからOCIへ移行するプロジェクトをご担当いただきます。 移行内容: SolarisからLinuxへのOS変更、Windowsのバージョンアップを伴う移行。 基本方針: 移植性を高めるためソフトウェアは可能な限り変更しないが、互換性や再調達不可の場合は変更を想定。 担当範囲: OCI環境の設計・構築、移行対応。

作業内容 AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用を行います。 大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントシステムの実装を行い、リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発を担当します。 言語：Python (フレームワーク部), TypeScript／React／Next.js (フロントエンド部)／NX インフラ：GCP (コンテナ／K8s), Docker ツール：Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など 作業環境：Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応

作業内容 ・AI活用による特許申請のSaaS化プラットフォームへの機能追加に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 機能の設計 - 実装 - テスト