【Python/LLM】AIモデル開発に伴うMLエンジニア募集 | フリーランスエンジニア・クリエイターの求人・案件情報

【募集背景】 当社お客様が手掛ける医療SaaSの価値をさらに高めるため、自然言語処理を中心としたAIモデル開発を加速しており、プロダクトの中核となるAI精度向上と継続的改善を担う機械学習エンジニアを募集しております。 【作業内容】 問診・カルテ・音声入力などの医療テキストに対するNLPモデルの開発・運用を行っていただきます。 音声認識・要約・構造化などに関する機械学習アルゴリズムの設計および精度改善を実施していただきます。 実運用データを活用したモデル評価および継続的な改善を担当していただきます。 LLMの活用や実装（プロンプト設計およびファインチューニングを含む）を行っていただきます。 モデル推論環境やパイプラインの構築と最適化を進めていただきます。 データ前処理やアノテーション設計の標準化を推進していただきます。 MLOps環境の整備として、CI/CD、再学習、パフォーマンス監視などの仕組みづくりを行っていただきます。 開発チームと連携しながらプロダクト仕様の設計および実装に関わっていただきます。 【求める人物像】 医療領域の課題解決に興味を持ち、実運用データに基づいたプロダクト組み込み型のAI開発に主体的に取り組んでいただける方を求めております。 NLPや音声認識、生成AIなどの先端技術に好奇心を持ち、継続的に学習しながら技術力を高めていける方を歓迎いたします。 少人数チームの中で自律的に動き、関係者とコミュニケーションを取りながら幅広い工程を担っていただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 医療現場の非構造データを解析し、生成AIやNLPを通じて医療の効率化と質の向上に貢献できるポジションです。 大量の実運用データを活用したAI開発に取り組むことができ、実データに基づいたモデル改善の経験を積むことができます。 少数精鋭の環境で、要件定義から実装、MLOps構築まで一連のプロセスに関わることができ、高い裁量のもとでスピード感を持って開発を進めることができます。 LLMや音声認識、要約、構造化などの先端技術を用いたチャレンジが可能で、技術的な成長機会が豊富です。 プロダクトの価値やユーザー体験を意識しながら開発を行うことで、UXとモデル精度のバランスを踏まえたプロダクト志向のスキルを身につけることができます。 【開発環境】 Python、TypeScriptを中心としたフロントエンドおよびバックエンド開発環境で、React、Next.js、FastAPI、PyTorch、TensorFlowなどを用いた機械学習・深層学習基盤が整備されております。

・Pythonによる機械学習・深層学習モデルの開発経験3年以上 ・自然言語処理（NLP）の実務経験または修士・博士レベルの研究経験 ・数学・統計・アルゴリズムの基礎知識 ・TypeScriptによるフロントエンド開発経験 ・ReactおよびNext.jsを用いたフロントエンド開発経験 ・PythonおよびTypeScriptによるバックエンド開発経験 ・FastAPIを用いたバックエンド開発経験 ・PythonおよびPyTorchまたはTensorFlowを用いた機械学習モデル開発経験

・医療テキストや音声データの解析経験 ・音声認識モデル（ASR）開発・活用経験 ・LLMの実務活用経験（ファインチューニング・プロンプト設計） ・MLOps環境構築経験（MLflow、KubeFlow、Docker等） ・軽量モデル開発や推論高速化の経験 ・スタートアップまたは少人数チームでのプロダクト開発経験

2026年7月2日