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フリーランス

PythonによるMLOps構築(製造業)

製造ラインの品質検査AIモデルのMLOps基盤をゼロ構築。SageMakerによるモデル管理、Kubeflowによるパイプライン自動化、Terraformによるインフラ管理を担当。

技術スタック

PythonMLflowKubeflowAWS SageMakerTerraform

工程

要件定義〜運用

勤務形態

フルリモート

期間

長期(1年以上)

単価

85〜100万円/月

業務委託(フリーランス)

※ 掲載情報は代表的な案件例です。スキルシートをもとに、あなたに合った案件をご提案します。

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この案件で求められるスキル詳細

Python

データ分析・AI/ML・バックエンド開発まで幅広く使われる汎用言語

  • FastAPI / Djangoによるバックエンド開発
  • pandas / NumPyを用いたデータ処理・分析
  • 機械学習モデルの構築・運用(MLOps)
  • ETLパイプラインの設計・実装
Terraform

Infrastructure as Codeの代表的ツール。マルチクラウド環境のインフラ管理を宣言的に記述

  • HCLによるインフラリソースの定義・管理
  • モジュール設計とリファクタリング
  • tfstateの管理戦略(S3 + DynamoDB等)
  • CI/CDとの連携による自動適用

製造業・IoT業界の案件動向

工場のスマート化、IoTデバイス管理、予知保全など、製造業のデジタルトランスフォーメーション領域。OTとITの融合が鍵。

注目トレンド

  • スマートファクトリーの推進
  • IoTセンサーデータの収集・分析基盤
  • デジタルツインによるシミュレーション
  • 予知保全AIの導入

なぜ今この業界なのか

製造業DXは政府推進分野であり、補助金対象案件も多い。組み込みとクラウドの両方ができるエンジニアは特に高単価。

この案件で広がるキャリアパス

Python × MLflow × Kubeflow + 要件定義の実務経験を積むことで、以下のキャリアへの展開が見込めます。

  • MLエンジニア
  • データエンジニア
  • AI/MLアーキテクト
  • インフラアーキテクト
  • SRE

よくある質問

Q.Pythonの製造業・IoT案件に必要な経験年数は?

案件の難易度によりますが、Pythonでの開発経験が2〜3年以上あれば参画可能な案件が多くあります。上流工程(要件定義〜運用)への参画には、同技術での実務経験に加え、設計ドキュメントの作成経験が評価されます。Heydayでは市場単価診断で、あなたのスキルに見合った案件レンジを確認できます。

Q.この案件の単価はどのように決まりますか?

Heydayでは商流の透明性を大切にしています。掲載単価(85〜100万円/月)はスキル・経験年数・担当工程に応じたレンジです。実際の単価はスキルシートをもとに個別にご提案します。マージン率は業界水準より低く設定しており、エンジニアへの還元を最大化しています。

Q.リモートワークの具体的な進め方は?

フルリモートでの勤務となります。日次のスタンドアップミーティングやSlack / Teamsでのコミュニケーションが中心です。定期的なオンライン1on1やレビュー会で、リモート環境でもチームとの連携を保てる体制が整っています。

非公開案件も多数あります

ここに掲載しているのは一部です。あなたのスキルに合った案件をご提案します。

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