Azureの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

AzureまたはAWSを用いて、サーバーレスアーキテクチャの設計・構築を行います。
既存のインフラ担当者をサポートしつつ、プロジェクトをリードしていただく想定です。
下記の業務を担っていただく想定です。
【業務内容】
・AzureまたはAWSを用いたモダンなサーバーレスアーキテクチャの設計および構築
・既存インフラ担当者のサポートおよびリード業務
・（状況やスキルに応じ）Webアプリケーション実行環境の構築、CI/CDパイプラインの設計、データ基盤構築等の支援
※詳細は面談時にお伝えします。

フロントにSalesforce、バックエンドにMicrosoft Foundry（Azure AI Foundry）を用いた、
AIエージェント基盤の保守運用に伴う追加開発プロジェクトです。
既存システムの改修および機能追加を担当していただきます。
【業務内容】
・Microsoft Foundryを用いたAIエージェント基盤の保守運用および追加開発
・プロンプトチューニング、Functionロジックの改修
・RAG（検索拡張生成）の構築、チューニング
・既存LLMモデルの切り替え、Microsoft Foundryの環境設定変更
※詳細は面談時にお伝えします。

自動車部品会社のSCM業務に関連する複数の点在したオンプレミス基盤を、
Azureを中心とした統合基盤へ移行するための計画立案・ロードマップ策定を担当いただきます
下記業務を担当いただく想定です。
・オンプレミスとクラウド（Azure想定）の比較検討、および課題整理
・現行環境を踏まえた移行構成の検討、および超概算費用の算出
・中期経営計画（2027年～2031年）に向けた移行対象システムの洗い出し
・予算取りのためのロードマップ作成、およびステークホルダー（自動車部品会社本体）への説明支援
・PoC（概念実証）の支援、および検証結果の整理
・プロジェクト全体の取りまとめ、および関係各所との調整

オンプレミス環境からAzureへのクラウドリフト（IaaS中心）および、
監視基盤のHinemosへの移行設計・構築を担当いただきます。
また、ServiceNowやJP1を用いた運用プロセスの整備やITSM連携など、システム運用基盤の最適化も担うプロジェクトです。
下記の業務を担っていただく想定です。
・Azure環境の設計および構築作業
・既存監視ツールからHinemosへの監視基盤移行設計および構築
・ServiceNowやJP1等を用いたインシデント・変更管理の連携設計と運用プロセス整備
・監視基盤移行完了後のAzure環境強化・拡張支援
※詳細は面談時にお伝えします。

大手コンサルティングファーム内における、全社横断データ分析基盤（DWH／データマート）の設計・構築・運用プロジェクトです。
Azure環境をフルに活用し、データパイプラインの開発やデータモデリングを推進します。
各ビジネス部門との要件整理から、既存基盤の保守・改善までを裁量を持って担当していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・データウェアハウス（DWH）およびデータマートの設計・構築・最適化
・Azure環境を中心としたデータパイプラインの開発・運用
・ビジネス部門との要件整理、およびデータモデリング
・既存データ基盤の保守、パフォーマンス改善
※詳細は面談時にお伝えします。

セキュリティ会社向けのゲートウェイ基盤開発案件において、
AWSを利用したクラウドネイティブ基盤の設計・構築、および試験対応を担当していただきます。
基本設計から参画いただく想定です。
下記の業務を担っていただく想定です。
【業務内容】
・AWSを利用したクラウドネイティブ基盤の設計・構築
・IaCを用いた基盤構築および管理
・CI/CDパイプラインの設計・構築
・試験対応および他チームとの設計調整
※詳細は面談時にお伝えします。

大手製造業向けのAIを活用した業務データ分析システム（マイクロサービス構成）の開発・運用プロジェクトです。
2026年7月の本番展開に向け、EKSを中心としたインフラ監視、オンコール対応、
トラブルシューティング、およびインフラ改善・自動化を推進していただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
【業務内容】
・土日のインフラ監視、障害検知時の一次対応・エスカレーション
・Kubernetes（EKS）クラスタの運用およびトラブルシューティング
・デプロイ対応、ロールバック判断
・パッチ適用やリソース調整などの定期メンテナンス
・インフラ改善および自動化の推進
※詳細は面談時にお伝えします。

大手流通小売企業におけるToC向けアプリの新規サービス開発において、
プロダクトオーナー（PO）補佐として参画いただきます。
事業要求の要件定義からプロダクトバックログ管理、スクラムイベントの運営、開発ベンダーのコントロールまで、
プロダクトの価値最大化に向けた開発全般の推進・管理を担うポジションです。
【対応工程】
• ビジョン・戦略
　◦ プロダクトビジョンと中長期ロードマップの策定
　◦ 事業目標（KGI/KPI）とプロダクト目標の整合
　◦ 投資対効果の仮説設計と優先度の意思決定
• プロダクトバックログ管理
　◦ ユーザー課題の整理と要求や要件の言語化
　◦ PBIの作成、分割、受け入れ条件（AC）定義
　◦ 優先順位付けとリリース計画（MVP/段階リリース）
• スプリント運営（スクラムイベント）
　◦ スプリントプランニングでの目的・優先度・スコープ提示
　◦ スプリント中のQ&A、要件の明確化、意思決定（スコープ調整含む）
　◦ スプリントレビューでの成果評価、次の価値仮説の更新
　◦ レトロスペクティブでの改善テーマ合意（必要に応じて支援）
• ステークホルダーマネジメント
　◦ 事業側、開発ベンダー、社外関係者などとの合意形成
　◦ 期待値調整、優先度変更の説明責任

大手外資系IT企業向けのシステム導入提案支援チームにて、戦略策定から提案書の構造化、デリバリーサポートまでを担います。
RFPを読み解き、ゼロベースで論理構成を組み立て、エンジニアへの的確な指示出しを通じてコンサルファーム水準の高品質な提案活動をリードするポジションです。
下記の業務を担っていただく想定です。
・RFP（提案依頼書）の分析に基づく提案骨子の策定・構造化
・コンサルファーム水準の論理構成・作法を遵守した提案書の作成
・ソリューション具体化に向けたエンジニアへの要件伝達・指示
・過去資料の抽象化・再利用による提案スピードの向上
・デリバリーサポートおよびオンサイト対応
※詳細は面談時にお伝えします。

大手製造業向け業務データ分析システムの開発・運用プロジェクトです。
AIを活用したマイクロサービス構成のシステムにおいて、Kubernetes（EKS）クラスタの運用、
トラブルシューティング、デプロイ対応、定期メンテナンスを担当します。
特に土日の監視・オンコール体制強化を目的とした募集です。
下記の業務を担っていただく想定です。
・土日のインフラ監視およびオンコール対応（一次対応・エスカレーション）
・Kubernetes（EKS）クラスタの運用およびトラブルシューティング
・デプロイ対応およびロールバック判断
・定期メンテナンス作業（パッチ適用、リソース調整等）
・インフラ改善および自動化の推進
※詳細は面談時にお伝えします。

.NET系フレームワークを用いてWebアプリ開発業務を行なって頂きます。

・基本設計
・実装
・テスト
・運用保守 etc.

金融業界におけるAI活用型営業データ基盤の構築プロジェクトにおいて、構想から要件定義フェーズをリードいただきます。
営業活動の高度化・効率化を目的としたAI活用を通したSFA/CRM・データ基盤の構築を行うプロジェクトとなります。
主な業務は以下の通りです。
・プロジェクト計画の策定、タスク設計、推進
・As-Is / To-Be整理に向けたヒアリングおよびコンサルティング
・業務・機能要件定義およびAI活用ユースケースの検討
・ROI試算および投資対効果の可視化
・ステークホルダーとの合意形成、課題・リスク管理、SIベンダーコントロール

・最先端の国産LLM技術を核に、エンタープライズ企業の変革を支援するAIスタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社プロダクトのPMFに向け、RAG、VLM、LLMOpsといった中核技術の刷新と高度化を推進します。
・既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズムやモデルレイヤーからの改善、ビジネス文書解析における高度な課題解決を担っていただきます。
・顧客ごとのニーズに基づいた技術検証（PoC）から、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わるポジションです。
・事業責任者（CEO）、開発責任者、プロダクトエンジニア、RAGエンジニア、機械学習エンジニア、PdMなど、各分野のスペシャリストが集結しているチーム体制です。

■作業内容
・中核技術（RAG / Agentic RAG / LLMOps）の研究開発と高度化
・RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズムの設計・実装
・VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価
・ビジネスドキュメント解析エンジンの設計、API実装および運用
・機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと連携したモデル要件定義
・PdMと連携した顧客課題の調査、技術的仮説設計、PoCの実施
・検証結果に基づくプロダクトやアルゴリズムへのフィードバック
■開発環境
・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js
・Docker, Terraform
・AWS, Azure
・自社開発LLM, VLM
・RAG / Agentic RAG

・最先端の生成AI（LLM）技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援する国内スタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進しています。顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトです。
・VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から、「精度・コスト・速度・信頼性」を兼ね備えた実運用パイプラインの構築、およびプロダクトへの組み込みに向けた技術検証を担っていただきます。
・PaaS Unitにて、開発責任者、RAGエンジニア、機械学習エンジニア、リサーチャー等と連携しながら、技術課題の解決に挑んでいただきます。
・エンタープライズ向けPoC案件の増加と、マルチモーダル活用ニーズの急拡大に対応するため、R&Dリソースの強化が急務となっているため募集しております。
■作業内容
・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築および改善
・プロンプトチューニング等によるVLM出力精度の向上
・バリデーション機能の開発を通じた信頼性の確保
・図面解析など、顧客の個別課題に応じたPoCの技術検証と実施
・最新論文の調査（ArXiv等）および実用レベルへの落とし込み
■開発環境
・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js
・Docker, Terraform
・AWS, Azure
・VLM / マルチモーダルLLM
・GitHub, Slack

アンケートシステムにおける集計分析基盤構築
PM配下のリードエンジニアを担っていただきます。
業務要件定義から構築、リリース、各種関連システムの構築や顧客折衝も含め、
技術選定やアーキテクチャ設計等を対応いただきます。

・最先端の生成AI（LLM）技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援する国内スタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進しています。顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトです。
・VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から、「精度・コスト・速度・信頼性」を兼ね備えた実運用パイプラインの構築、およびプロダクトへの組み込みに向けた技術検証を担っていただきます。
・PaaS Unitにて、開発責任者、RAGエンジニア、機械学習エンジニア、リサーチャー等と連携しながら、技術課題の解決に挑んでいただきます。
・エンタープライズ向けPoC案件の増加と、マルチモーダル活用ニーズの急拡大に対応するため、R&Dリソースの強化が急務となっているため募集しております。
■作業内容
・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築および改善
・プロンプトチューニング等によるVLM出力精度の向上
・バリデーション機能の開発を通じた信頼性の確保
・図面解析など、顧客の個別課題に応じたPoCの技術検証と実施
・最新論文の調査（ArXiv等）および実用レベルへの落とし込み
開発環境〉
・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js
・Docker, Terraform
・AWS, Azure
・VLM / マルチモーダルLLM
・GitHub, Slack

OA機器卸メーカーにおけるAIエージェント開発を担当いただきます。
※詳細は面談時にお伝えいたします。

・最先端の国産LLM技術を核に、エンタープライズ企業の変革を支援するAIスタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社プロダクトのPMFに向け、RAG、VLM、LLMOpsといった中核技術の刷新と高度化を推進します。
・既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズムやモデルレイヤーからの改善、ビジネス文書解析における高度な課題解決を担っていただきます。
・顧客ごとのニーズに基づいた技術検証（PoC）から、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わるポジションです。
・事業責任者（CEO）、開発責任者、プロダクトエンジニア、RAGエンジニア、機械学習エンジニア、PdMなど、各分野のスペシャリストが集結しているチーム体制です。
■作業内容
・中核技術（RAG / Agentic RAG / LLMOps）の研究開発と高度化
・RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズムの設計・実装
・VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価
・ビジネスドキュメント解析エンジンの設計、API実装および運用
・機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと連携したモデル要件定義
・PdMと連携した顧客課題の調査、技術的仮説設計、PoCの実施
・検証結果に基づくプロダクトやアルゴリズムへのフィードバック
■開発環境
・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js
・Docker, Terraform
・AWS, Azure
・自社開発LLM, VLM
・RAG / Agentic RAG

大手コンビニチェーンの開発を行う企業にて
既存システムの追加構築の対応のためMicrosoftAzure関連のエンジニアを募集いたします。
Azureによる設計〜構築〜運用に加えて、
生成AI（Azure OpenAI Service）を利用したLLM実装・RAGアーキテクチャの運用もご担当いただく予定です。
【環境】
▼セキュリティ
・MicrosoftEntraID
・AzureKeyVault
▼AI
・AzureOpenAIService
・AzureAISearch
▼Web
・AzureAppService
・AzureFunctions
▼データ
・AzureCosmosDB
・AzureStorageAccount
▼マネジメント
・LogAnalyticsWorkspace
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます！

農作物の需給調整プラットフォームシステムの
フロントエンド・バックエンドの設計・開発を御担当いただきます。

設計〜テストまでAIツールを利用してシステム開発を実施するプロジェクトとなります。
環境
フロント：Typescriopt /React
バックエンド：Java /Spring
その他：開発AIツール
インフラ：Azure

インフラエンジニアとして、クリエイターとファンが熱狂するファンコミュニティプラットフォームのインフラ部分をご担当いただきます。
・ファンコミュニティプラットフォームのインフラ設計・構築

生成AI領域での事業拡大とARR100億円を目指す中、生成AIプラットフォーム専門の子会社を設立。
多数のAI-SaaSを短サイクルで企画・開発・リリースできる体制強化のため、フルスタックエンジニアを増員募集します。

※フロントがメインです
■開発環境
技術スタック：
フロントエンド/BFF：TypeScript, Next.js(App Router), tRPC, Prisma, Tailwind CSS
サーバーサイド：Node.js(TypeScript), Python(Django)
インフラ：Google Cloud, Azure, AWS, Cloudflare, GKE
開発ツール：GitHub, Figma, Dify, n8n, Cursor, Devin, Claude Code, CodeRabbit
その他SaaS：Terraform Cloud, Datadog, Auth0, Sendgrid, Sentry, Hugging Face
コミュニケーション：Slack, Gather, Google Meet

コーポレートITシステムのマネジメント（IDaaS、各種SaaS：Microsoft 365、Google Workspace、Slack、Notion など、MDM/MAM/EMM/UEM、CASB）
└比較検討、企画策定、評価、導入、運用管理、障害監視
└活用計画の策定・遂行、安定的かつ効率的な運営
└セキュリティ対応（社内外からの脅威やリスクへの対応、ポリシー策定）
・ネットワークの運用管理および障害監視
・ヘルプデスクチームからの障害報告・相談対応
・拠点立ち上げ、増床、M&Aなどのイベント
【利用技術】
サービス：Entra ID（Azure AD）、Google Workspace、Notion、Slack（Enterprise Grid）、Jamf、Netskope、Intune など
インフラ：AWS、GCP、Azure
バージョン管理：Git、GitHub
コミュニケーション：Slack、Notion、Google Meet、Zoom
デバイス：Mac、Windows、iPhone、iPad

【案件概要】
テクノロジーと弁護士の知見を武器に、良質の法務サービスを低価格で中小企業向けに提供しているリーガルテックSaaS企業です。
法務部をAI技術で支援するSaaSサービスを共に開発するエンジニアを募集しており、
担当領域 としてはインフラ構築・保守/サービス運用になります。
【業務内容】
・各パブリッククラウド(AWS / Azure / GCP)を用いたインフラ基盤の方針策定・設計・実装・運用
┗AWSがメインとなります
・Kubernetesを用いた運用・構築
・パフォーマンス改善
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます！

大手SI会社の開発部門向けのインフラ技術に関する運用保守

①生成AIの基盤・サービスの運用、および、エンハンス
Azure/AWS上の生成AIサービスのラップAPIの運用・エンハンス
Copilot/ChatGPTなどの生成AIサービスの機能エンハンス時の調査、及び、利用に向けたドキュメンテーション・促進活動
② 社内向けCI/CD基盤の運用、および、エンハンス
CI/CDサービス基盤の運用・保守作業の実施
基盤のバージョンアップや定型的な運用作業実施
基盤利用ユーザの問合せ対応
Git,Github,Dockerなど

大手情報・通信業のお客様にて、AIを活用した業務効率化プロジェクトが進行中です。
アイディアや方針に基づき、実際のAI開発・実装業務をリードまたは推進していただきます。
RAG環境構築やAIエージェント開発など、生成AI技術を用いた効率化施策を担当していただきます。

生成AIによる業務変革を推進するクライアントの開発チームにて、
Next.js（TypeScript）を中心としたWebアプリケーション開発をお任せします。
AIエージェント事業の拡大に向け、SaaS横断データ参照やAI駆動開発環境構築など、技術的挑戦に取り組めるポジションです。
・SSR／CSR／API Routesを利用したWebアプリ実装
・Prisma／Supabaseなどを用いたデータベース設計・操作
・Figmaを基にしたUI設計および実装
・GitHubを利用したチーム開発（レビュー・ブランチ運用）
・VercelやAWSを用いたデプロイ・CI/CD構築
・AI関連APIを活用した新機能開発（OpenAI API／Vertex AI 等）

某銀行のAzure上に構築されたシステムの保守と個別案件対応を行っていただきます。

サーバOSは、Windowsメインだが、Linuxもあり様々です。
Azureのサービスは、下記がメインになります。
Iaas:vnet,VM,ストレージアカウント
Pass:Functions、DataFactory、APIManagement
SQLDatabase、Synapse

・週次定例会および常駐対応を通じて、AIデータ基盤および関連システムに関する技術支援を実施。
・現在検討中のデータプラットフォームを起点に、クラウドインフラ（Azure）やアプリケーション構築・運用の設計などを含むITアーキテクチャ全体を対象にレビュー及び助言を行う。
・定例・常駐で得た情報を整理し、技術的なレビュー・助言を行うとともに、その内容を反映した週次報告資料を成果物として作成する。
期待する役割
・データ基盤を中核としつつ、システム全体のアーキテクチャを俯瞰し技術方針をリードいただく。
・実装作業ではなく、設計レビューや技術方針の検討が主な役割。
・幅広い技術知見を活かし、ITアーキテクチャ全体を俯瞰的に支援いただく。
・AIに関する専門知識は必須ではないが、AI・非構造データを含むパイプラインを考慮した基盤設計ができること。

機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
・社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
・RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
・RAGシステムにおける要件定義、開発
・RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
・検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
・弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
・内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
　※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり