【週3-5日/フルリモート/Python,FastAPI,PyTorch】機械学習エンジニア - 時系列データを活用したAIプロダクトの設計・開発 | フリーランスエンジニア・クリエイターの求人・案件情報

-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 業務内容の一例 - 時系列テーブルデータを活用した機械学習プロダクトの開発 - 予測モデル、推薦システム、異常検知などのML機能の設計・実装 - 上記ML機能を動作させるWebプロダクトのフロントエンド、バックエンド、インフラの設計・開発・運用 - 顧客要件のヒアリングから仕様策定、実装、運用までの一連の業務 ◼︎開発フェーズ 新規機能の開発、および既存機械学習システムの運用改善・モデルのアップグレード ◼︎コミュニケーション ドキュメントやチケット（Notion等）は概要ベースの抽象的な情報からスタートすることが多いため、自らミーティング等でギャップを埋め、具体的なゴールへ落とし込んでいく自走力を求めています。GitHubやNotionを用いた非同期コミュニケーションも活発です。 ◼︎期待する役割 1ヶ月目：プロジェクトのキャッチアップ 2ヶ月目：特定の具体的手法に基づいてモデルのグレードアップ（精度向上や運用改善）において早期にビジネスインパクトを出していただくことを期待しています。 3ヶ月目以降：抽象的な要望から仕様を具体化し、完全にお任せできる状態を目指していただきます。

- 時系列テーブルデータを用いた機械学習モデルの設計・本番運用経験（XGBoost, LightGBM, PyTorchなど） - 特徴量エンジニアリング、モデル評価、チューニングの実務経験 - Python（FastAPIなど）によるWebアプリケーション開発の実務経験（目安3年） - PostgreSQLを含むRDBの設計・運用経験 - 少人数チームでのプロダクトオーナーシップを持った開発推進経験 - 要件定義、仕様策定、優先度判断のリード経験

- 予測モデル、推薦システム、異常検知いずれかの本番プロダクトへの組み込み経験 - MLパイプラインや実験管理基盤（MLflow, Optuna, DVCなど）の構築経験 - GCPやAWSなどのクラウド上でのMLモデル運用経験 - ReactまたはNext.jsを用いたフロントエンド開発の実務経験 - Claude CodeなどのAIコーディングツールの業務利用経験 - BtoB SaaS（特にエンタープライズ向け）の開発経験

2026年6月18日