Python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】

AIキャラクターとの音声通話、チャットができる自社サービスの開発を行っていただきます。
主に下記のような機能を開発いただきます。
・メッセージ検索
・チャット
・AI作成

国内トップとして急成長中のEV充電サービスの自社開発をしているスタートアップにてバックエンドエンジニアとしてPJに参画していただきます。
2023年に40億円調達をし、現在急拡大中の企業になります。
「日本発、世界一」を目指して、まずは日本での圧倒的No.1のEV充電サービスへとグロースさせていくために、
一緒にサービスの改善に努めていける方からのご応募お待ちしております。
▼予想される業務内容
・アプリ向けバックエンドのAPIの実装
・充電器制御用プロトコルのOCPPやAPIを用いた充電器制御の実装
・OCPIでのCPO間の連携や実装など
他メンバーの教育等、チーム作りにも携わっていただきます。

自社で運営するネイティブアプリが利用するAPIの開発と、アプリ運用を主にご担当いただきます。
toCのさまざまなアプリを提供しているため、その中のいずれかを担当していただきます。

働き方としてはフルリモートの仲間も多く、
1日30分程度の進捗共有会以外のミーティングや資料作りなどの仕事はほとんどありません。
開発だけに集中できる環境を用意しています。
【組織について】
フラットな組織でマネージャーの役割自体がない組織です。
相互に助け、高め合いながら開発をしていきたい方にマッチする組織です。
開発環境
・サーバ：GCP
・OS：Linux
・言語：Python, Go, Swift, Kotlin
・フレームワーク：flask
・Web Server：nginx
・DB：PostgreSQL, Redis, Cloud SQL
・バージョン管理：JIRA, Bitbucket
【選考フロー】
書類選考→代表面談→現場面談→採用

先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、
AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

自社で開発するさまざまなtoCアプリのデータ分析・データ基盤構築をお願いします。

具体的には、ユーザーのドロップ率やよく使われる機能、その機能の使われ方などアプリで取得しているログを解析し、サービスの現状をデータ分析していただきます。
そして得られた結果から、他のメンバーが提案する施策に対してのアドバイスや、有用なデータの提供をお願いします。
またリリース前のテスト設計やリリース後の効果測定もお願いします。
サービスの現状やリリース効果を全員で共有できるダッシュボードの構築も重要です。
プロダクト作りに関わる全員が同じデータを見て現状を把握することが重要であり、そのための基盤構築にもリソースを優先的に割り振っています。

【選考フロー】
書類選考→代表面談→現場面談→採用

データ統合案件の新プロジェクトにて顧客視点での会話を、社内に技術観点で共有できるinterpreter的な役割を担える方を求めます。
現場ではサブリーダー的ポジションにて開発やメンバーとのコミュニケーションをフットワーク軽く対応いただける方がマッチしています。

・要件定義〜設計、開発、テスト、リリースまで一貫対応
・プロジェクト例：
　- 証券決済システム保守開発
　- 健康医療記録システムAPI開発支援
　- 大規模ECモール構築、販売管理システム、WMS/OMS/決済管理/会員管理システム など

自社で開発しているAIプロダクト開発に携わっていただきます。
【開発】
・バックエンドシステムの設計・開発・運用
・大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装
・リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発
・自然言語処理パイプラインの構築・最適化
【システムアーキテクチャ・インフラ】
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装
・GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用
・データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応)
【開発プロセス・品質向上】
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・コードレビュー・テスト自動化の推進
・監視・ログ分析システムの構築
・セキュリティ要件に基づいた実装・運用
【機械学習・AI】
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・MLOpsパイプラインの構築・運用
・推論APIの性能最適化・レイテンシ改善
・A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援
【チーム協働・技術推進】
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発
・技術選定・アーキテクチャ決定への参画
・新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証
・開発プロセスの改善、自動化の推進

AIサービスを展開している企業にてプロジェクトマネージャーと協力し、以下業務を遂行いただきます。
【業務詳細】
・部門単位での業務改善プロジェクトの実行
・社内生成AIツールを活用した業務効率化
・システムの品質管理・検証業務の自動化
・アプリケーション開発における開発プロセス効率化のための実装(API連携など)

機械学習技術や生成AIを活用し、既存プロダクトへのAIエージェント機能の設計・開発をご担当いただきます。

・生成AI アプリケーションを構築するためのフレームワークとコンポーネントの開発
・サードパーティ生成AI製品とアスエネプロダクト間の統合を開発および運用

大規模プラットフォームの開発チームでバックエンドエンジニアを募集しております。
ヘッダー、フッター領域に共通的に組み込まれるナビゲーションプロダクトに関して、
設計・開発・運用を行っていただきます。
サービスすべてのフロントエンドアプリケーションに影響する部分であり、技術的にもビジネス的にもチャレンジングな部分です。
モダンなフロントエンド技術の知識をベースに、様々な課題を技術を使って解決していくモチベーションを持った方、
また失敗を恐れずに新しいことに挑戦していける方を求めています。

・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。

既存Webシステム（NORM Web）の改修および検索条件機能追加
【具体的な作業内容】
・施設／グループ／ステーションの階層構造対応
・施設マスター／グループマスター画面の新規追加
・検索条件（Filter）のUI・レイアウト変更
・時間指定方式の変更（6時間終点指定形式へ）
・放射線データの演算ロジック（占領率／放射能／バックグラウンド差引）微修正
・VPN接続方法変更調査
・タイムサーバ設定二重化対応
【技術環境】
・環境：Ubuntu 20.04 LTS
・言語等 ：Python、Django、MySQL、HTML、JavaScript（jQuery）

自社開発の胎児の超音波検査を自動化するシステムの開発に携わっていただきます。
製品はリリースに向けて現在開発を進めておりますが、既に医療機器メーカー、医科大学との共同開発が決定しており特許を出願中です。
ハードウェア・ソフトウェアの設計段階からチームの一員として取り組んでいただく他、
技術者として共同開発チームを牽引していただける方を募集いたします。
【具体的業務内容】
・画像処理、超音波技術を活用した医療機器の設計、システム開発
・弊社側のメンバーとして、外部共同開発チームのリード
・3D化技術の検証
・AIアルゴリズムの設計
※上記の中から、これまでのご経歴やスキルに合わせて業務をお任せしていきたいと考えております。
・現時点では言語に指定はございません。
採用する方のスキルや知識をもとに、言語選定の方針の最終決定を行うことを想定しています。
【稼働日数】
週2程度から開始しMax週4日を想定しております！※応相談
月1～2回都内出社可能な方の募集お待ちしております！
【募集背景】
従来の胎児超音波検査は、産婦人科医が手動で行っています。
専門的な知識を持った産婦人科医が少ない諸外国では、胎児の健康状況の把握が難しく、不幸な事故が起こる事例も多く存在しています。
そういった現代医療における課題を解決に導くため、超音波検査を自動化する、これまでにない医療機器・サービスの開発を進めています。
現代の技術を用いてハードウェアからソフトウェア、情報共有システム、ユーザーインターフェースまでを有機的に統合し、新しい医療機器をデザインします

損害保険会社のシステムリニューアルにおいて、Pythonを用いたデータ移行ツールを開発します。
データマッピングを実施し、決まったフォーマット（フラットファイル）への移行を担当いただきます。
データエクスポート／ロード処理は別チーム対応のため、本案件のスコープ外です。

【想定作業内容】
・要求要件定義
・フィジビリティ―スタディ
・設計～結合テスト（いずれはFSも）
・構築後保守運用、問い合わせやトラブル時の調査
【案件内容】
ユーザー・オペレータ向けのAIチャットシステムのリニューアル、生成AIエンジンを活用した新システムの構築支援です。
当面はWatsonをベースとしたチャットシステムをAIエンジンから見直し（ChatGPT等）
ユーザー・社内向けのWebUI作成部分から関わっていただきます。

海外向けチケット販売サイトの新規開発です。
手を動かしながら2～3名のSE/PGの方のフォロー等の業務を想定しております。

全社AI領域のテックリードとして、プロダクト開発の主要工程におけるAI駆動化の実現、
既存プロダクトのソフトウェアアーキテクチャをAI駆動最適へ再構築など、技術的限界を主体的に解決します。
【業務詳細】
・リアーキテクチャのアプローチ確立（既存システムの完全な仕様化、仕様駆動開発、技術選定判断）
・AIネイティブなアーキテクチャ設計（最適なマイクロサービス構造、API設計、データスキーマの再定義）
・技術的負債の根本解決（複雑化した依存関係を紐解き、マイクロサービス化や最新スタックへの移行を主導）

仕事内容自社で運営している複数の大規模Webサービスなどの開発組織に対し、AI技術を取り入れた新しいプロダクトマネジメント手法を導入・定着させる役割を担います。
従来の開発プロセスや体制を刷新し、AIを活用することで企画スピードと品質を最大化させ、事業全体のプロダクト競争力を強化することがミッションです。
【組織最適化】
・連携フローの再構築：AI活用をベースに、プロダクトマネージャー（PdM）とエンジニアが効率的に連携できる新たな業務フローを策定します。
・標準化の推進：組織全体で共通認識を持てるよう、ドキュメントの形式や役割分担（R&R）を再定義します。
・体制変更のリード：既存の組織体制から、AI活用に適した体制へスムーズに移行できるよう計画・実行します。
【AIドリブンなプロダクトマネジメントの確立】
・手法の標準化：企画プロセスにおけるAI活用のルールや仕組みを整備し、組織へ浸透させます。
・企画業務の高度化・効率化：市場リサーチ、ユーザー分析、仕様書作成などの業務に生成AI等を導入し、生産性を向上させます。
・データドリブンな文化醸成：経験則だけでなく、データとAIに基づいた意思決定が当たり前となる組織文化を作ります。

全社的な業務生産性の向上およびプロダクト価値の最大化を目指し、LLM（大規模言語モデル）を活用した高度なワークフロー自動化基盤の設計・開発を主導していただきます。
単なるチャットボット導入に留まらず、複雑な業務プロセスを自律的に遂行するAIエージェントが稼働するための共通基盤を構築いただきます。
直近ではn8n/Kikuflowでの既存承認フローリフト、財務経理新フローの構築を行っていただきます。

開発チームに所属し、お客様企業や親会社社内の新規事業案件に携わっていただきます。
チームは、お客様企業のPO、POリード（お客様POを支援する役割）、エンジニア、デザイナーの方々と一緒に開発を行います。
アジャイル開発チームのソフトウェアエンジニアとして、設計・開発に携わっていただくとともに
機能実装において開発チームを技術リードしていただくことや、案件ごとに最適な技術やツールの選定をリードしていただくことを期待しています。
＜使用ツール＞
・Visual Studio Code
・Android Studio
・Github
・Slack
・Discord
・Figma
使用ツールはチームの裁量によって案件に適した技術選定を行っております。
・1日の開発はチームごとにスケジュールを決めています。
▼代表的なスケジュール例
朝会 10:00-　 (15分)
開発（モブプロ） 10:15-
レビュー 18:00- (15分)
ふりかえり 18:15- (15分)

【業務内容】
これまでの開発は、事業立ち上げ期ということもあり、とにもかくにもスピードを優先し、スクラップ＆ビルドで開発を進めてきました。
日本最大級のプラットフォームへ昇華した今、 プラットフォームの第二創業期としてチームを組成しなおし、さらなる事業拡大を計画 しています。
事業に共感し、 一緒に開発組織を創り、事業を推進いただける方 を募集いたします。
詳細は、面談時にお話しいたします。

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

電気機器メーカー向けデータ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成（バッチ・ETL設計）
ETLツールを用いた実装、テスト計画書作成とテスト実施
AWS（Amazon EventBridge、Lambda、 Step Functions、Athena、S3）

R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するエンジニアとして、以下をお願いしたいと考えています。
自然言語処理のR＆Dを特にLLMを活用し、新しい技術検証ができないか開発、検証します。
・最新の論文を元に筋のよいアプローチを探索
・簡単にそうしたアプローチを元に高速に結果を検証する
・実際に我々のSolution/SaaS事業へ適用できる形にモジュール化

400万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるMLリードエンジニアを募集いたします！
サービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。
0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。
【お願いしたいこと】
機械学習の活用において、開発面をリードしていただきます！
・機械学習の基盤設計〜構築
┗Trainingpipeline,Serving,Monitoringなど
・機械学習（特にレコメンデーション機能）を用いたプロダクトの設計〜開発
・技術的意思決定〜要件定義〜開発進行などの推進やリード
・検証管理の自動化・効率化、運用フローの改善
・システムの信頼性・品質の向上
【こんな方におすすめ】
・少数精鋭でモダンな技術に触れたい方
・長期でのご参画ができる方
・プロダクトの体験を意識しながら開発を進めて行ける方
・toCサービスに関わりたい方
・高いレベル感の中でプロダクトの成長を感じながら開発したい方
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！

生保会社様のAIプラットフォームの構築。
AI処理・RAG検索・自動応答・チケット管理を共通基盤で実現し全社的なAI活用を支える構成。
今年度はAIプラットフォームの基盤整備と主要ユースケースの構築を中心に推進。
AI/ML領域におけるモデル構築・精度改善・Guardrails設計を担当
・Bedrock/SageMakerによるモデル構築・PEFTチューニング
　└RAGパイプライン設計（Embedding， 検索戦略適化）
・Guardrails/Presidioによる出力制細・安全管理設計
・AI評価基盤（ログ・nDCG・MRR等）構築

広告配信データを分析し、インサイトを導出するAI分析機能の開発を担当します。
データ処理、分析ロジックの実装、AIエージェントとの統合を組み合わせた高度なシステムの設計・実装を行います。
【具体的な業務内容】
■データ分析基盤の開発
・BigQuery、ClickHouseを用いた広告配信データの集計・加工処理
・Pythonによる分析アルゴリズムの実装
・分析ロジックのAIエージェントへの統合

■AIエージェント機能の開発
・社内独自のAIエージェントフレームワークを用いた新機能開発
・プロンプトエンジニアリングと分析ワークフローの設計
・マルチエージェントシステムによる複雑な分析処理の実装
■API・システム統合
・OpenAI API, Anthropic Claude APIとの統合
・GCP (Cloud Run, Cloud Functions) 上でのサービス開発
・パフォーマンスとメンテナンス性を考慮した設計・実装

生成系AI技術の研究開発を主導いただきます。
GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI (NNやClassifier) について、
何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。
【業務例】
・生成系AI技術の開発を主導
・論文調査とモデル構築
・開発実装と高速化
・ソリューション提供
・結果検証と改善
・新技術の調査・評価

独自で開発しているLLMの研究開発〜プロダクト化・サービス運用まで一気通貫で推進していただきます。
大規模サービスによって今まで蓄積してきたデータを活用し、世界に通用するAIを創造するポジションです。
【業務詳細】
・独自LLMのアーキテクチャ設計・実装
・各サービス（ゲーム、動画、電子書籍等）データを活用したドメイン適応
・高速推論基盤の構築・運用、サービス品質管理
・技術チーム組成・マネジメント、外部パートナー連携

ChatGPT等のAI関連の技術を利用した業務効率化ツールを提供している企業での業務となります。
ビジネス拡大に伴い技術課題の整備を目的とした募集となります。

・AIを用いた製品の設計・開発
・フロントエンド開発
・アーキテクチャ設計と開発
・コード品質と継続性改善と保守
・メンバー教育とチームビルディング支援 etc.
【主な開発環境・ツール】
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.