【AIエンジニア/週3日～/フルリモート】　自社のB2B事業開発業務案件 | フリーランスエンジニア・クリエイターの求人・案件情報

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

■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

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2026年7月4日