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】

お客様先のデータサイエンス部署にて、レコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。

・Python、SQLなどを用いた各種機械学習モデルをレコメンデーション施策に適用、実装開発
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供

AIプロダクトを開発するベンチャー企業にて、下記業務をお願いします。

・AIプロダクトのバックエンド開発
・アーキテクチャの設計・構築
・インフラ環境の設計・構築
・機械学習開発 etc.

医療機関向け精算機システム開発PJにて、API設計・実装からクラウド運用まで一貫して担当いただきます。
FastAPIやクラウド環境を用いたモダンな構成で、技術スキルの向上に最適な環境です。
主な業務
・精算機システムのバックエンドおよびフロントエンド開発
・FastAPIを用いたAPIの基本設計、詳細設計、開発
・クラウド環境（さくらクラウド）における設計、構築、運用業務
開発環境
・言語：Python3系等
・DB：MySQL8
・その他：FastAPI、さくらクラウド等

データ活用コンサルティングを展開するスタートアップ企業にて、クライアントのデータ基盤構築およびデータハンドリング業務の支援案件です。
主な業務はDWHの構築、DataSpiderを用いたデータ連携、BIツールを活用したダッシュボードの作成です。 現場コーディングを主軸に、基盤設計・実装を担当してもらいます。
（工程）要件定義、基本設計、詳細設計、実装
（開発環境）
言語：SQL、Python
FW：案件により異なる
サーバ構成：AWS、Snowflake、BigQuery等
その他ツール：DataSpider、BIツール（Tableau、BI等）

・Fabric（Lakehouse / Data Factory / Notebook）での基盤構築
・Pythonでのデータ加工 / ETL開発
・データパイプライン設計～実装
・Power BI連携での可視化支援
・既存基盤の改善・運用

大手音楽会社の社内アプリケーション開発に携わっていただきます。

機能単位、あるいはPoCの内容によってAzure / Google Cloud / AWS を併用し、サーバーは主に Google Cloud に構築します。
社内ツールを作成する際は Google スプレッドシートと連携することが多く、スプシAPIをよく利用します。
■開発環境
現状 Cloud RunにてFlask or FastAPI でAPI化している仕組みが多いです。
DAASを提供し、環境にはそこから接続していただく想定です。
・メイン言語: Python
・サーバー: サーバーレス Cloud Run(Google Cloud) が多く、デプロイ環境は Docker で構築
・DB: SQL Server(Azure) or Cloud SQL PostgreSQL(Google Cloud)
・DWH: BigQuery(Google Cloud)
・CI/CD: GitHub Actions
・PC貸与：無し(DaaSを提供)
※上記以外の技術を使用する場合もあります。技術調査もお願いする可能性有

AI VtuberやAIキャラクターのコンテンツを生成するポジションにて、
Vtuberのライブ配信に関する技術的運用・開発に携わっていただきます。

PythonやLLM・音声合成などを駆使し、
AIキャラクターの配信を安定・高品質を実現する業務となります。
＜主な業務内容＞
・PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発
↳YouTube／TikTok Liveなどの配信環境構築・設定・管理
↳AIボイス（音声合成）連携
↳OBS Studio・配信ソフトの構成設計（シーン構築・エンコード設定・トラブル対応）
↳配信映像・音声・モーション・字幕などのリアルタイム統合
↳スタジオ・リモート双方の配信オペレーション対応
↳配信ワークフローの効率化（自動配信・素材管理・ログ収集など）
↳配信事故防止のためのモニタリング／冗長化設計
・AI・CG・モーション関連技術サポート
↳Live2D／3Dキャラクターの表示・制御環境の整備
↳モーションキャプチャ機器（VSeeFace、VUP、iFacialMocapなど）の運用・調整
↳新しいAI技術（生成音声、リアルタイム翻訳、合成映像等）の検証・導入
・社内連携・チーム支援
↳プロデューサー、プランナー、デザイナー、AIエンジニアとの協働
↳配信スケジュール・技術要件の共有・調整
↳社内外制作チームへの技術ガイド・トラブルシューティング対応

ExcelのデータをPythonで開発したアプリケーションにてSQLSeverに投入いたします。
完全な新規ではなく、既存ベンダーからの引継ぎ有りです。
※詳細は面談時にお伝えいたします。

通信企業向けの既存システムの廃止に伴い、Snowflakeを活用したDWH上でのデータ加工処理・アプリケーション開発を行う案件です。

・Salesforce等の複数データソースからSnowflakeへ取り込まれたデータを加工・集約する処理の実装
・Snowflake上のデータを用いて、既存システムで提供していたデータサービス／帳票機能の再構築（リファクタリング）
※基盤は別チームが担当
・Snowflake上でのデータ加工・集計処理（SQL中心）の設計・実装
・Python／Shell等を用いたバッチ処理の開発
・既存設計書・データ仕様書の読解、データ構造の整理
・実装方針・仕様について顧客と調整

製造業における調達業務の効率化のためのSaaSシステムの構築をお願いします。
基本設計からレビューまでをお任せいたします。

下記主な作業内容となります。
・基本設計・詳細設計
・開発・テスト
・ソースレビュー

IT企業の新入社員向けの技術研修において、
4名ほどの体制でプログラミング講師として20～30名ほどの受講生に教育をして頂きます。

なお、アシスタント講師につきましては受講生への教育がメインではなく、
講師の方へのサポート業務がメインとなります。
※下記カリキュラムは一例となりますので、他日程等ご希望でしたらご相談ください。
-------- 案件(1)-------------

期　間：2026/04/16〜2026/06/15
日　数：39日
単　価：3900000円
募集枠：メイン講師：1名

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-------- 案件(2)-------------

期　間：2026/04/16〜2026/06/15
日　数：39日
単　価：1950000円
募集枠：サブ講師：4名

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-------- 案件(3)-------------

期　間：2026/04/16〜2026/06/15
日　数：39日
単　価：3900000円
募集枠：メイン講師：1名

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-------- 案件(4)-------------

期　間：2026/04/13〜2026/06/30
日　数：49日
単　価：4900000円
募集枠：メイン講師：2名

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大手情報・通信業のお客様にて、AIを活用した業務効率化案件です。
アイディアや方針に基づき、AIを活用した実装業務を担っていただける方を募集しております。

ユーザーが利用するモバイルアプリ・オーナーが管理に使用するWebシステムにおける下記業務をお願いします。

・新機能開発
・インフラ環境構築
・既存機能の改善
・システム改善　etc.

AI技術を活用したプロダクトを開発する企業にて、
AIプロダクトマネージャーとしてプロダクトの戦略策定から実行までをリードしていただきます。

中長期のロードマップ策定、市場調査・競合分析、開発チームとの要件定義、顧客インタビューを通じた改善推進など、
ビジネス成果に直結する役割をお願いします。

小規模な資産管理会社におけるDX推進の一環として、
商品データベース構築および営業データ移行プロジェクトをご支援いただく案件です。

原則スクラッチ開発の方針のもと、
WebアプリケーションはPythonベース、DBはSQL Serverを使用しており、
企画から開発・運用までを一貫して行い、システムの全容を把握した上でプロジェクトを推進していただきます。

某企業において、AIプラットフォームの構築をリードします。
高度なニューラルネットワークモデル、大規模データ処理、生成AIを活用したレコメンドなど、「リアルタイム推論 × 生成AI × マルチテナント学習」を備えた世界水準のML基盤の構築を目指します。
求める指向性・経験
・推薦・検索システムの高度化と統合 (Unified Search & Rec)：Two-Towerモデル等の導入、検索クエリと行動ログを統合したアルゴリズムの実装、およびWhole Page Optimization（商品だけでなくUI構成全体をバンディット等で最適化）の実現。
・マルチモーダル・生成AIの活用 (Generative RecSys)： LLM/VLMを活用した、ユーザーコンテキストに合わせたコピー生成や推薦理由の提示（Explainability）。
・SaaS型ML基盤の刷新 (MLOps)：低レイテンシなリアルタイム推論システムへの移行や、データ豊富なクライアントの知見を新規クライアントへ適用するための転移学習・基盤モデルの設計。
・ビジネス価値の最大化:：因果推論やUplift Modelingを用い、単なるCVR向上ではなく「推薦による純増効果（LTV・利益率）」を最大化するロジックの実装。
＜環境＞
・BQML
・PyTorch
・HuggingFace
・Vertex AI

・開発チームや他部門と協力して新機能の開発、運用管理、バグ修正
・技術面をリードし、関係者と調整しながらスムーズな進行と納期を調整
・Androidアプリケーションの品質管理
■開発環境
言語：Python
サーバ構成：AWS (EC2, ECS, Lambda, S3, API Gateway, CloudFront, Route 53), Google Firebase
ミドルウェア：MySQL, AWS RDS, AWS DynamoDB (NoSQL), AWS OpenSearch Service
開発ツール：GitHub, AWS ECR
その他ツール：Jira, Confluence, Slack

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。
【AIプロダクト開発】
・AIプロダクトの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

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）

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。

・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

医療用カルテパッケージの開発にて、製造からご担当いただく予定です。
※詳細は面談時にお伝えいたします。

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）

MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務をお願いいたします。

・機械学習基盤の設計・構築(Vertex AI活用)
・レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など
・ビジネスサイドと連携

あらかじめ定義されたPoC要件に基づき、毛の本数カウント／肌表面の毛除去シミュレーションを対象としたAIモデルを構築し、実データを用いた精度検証を通じて技術的成立性を確認いたします。
モデル精度だけでなく、データ制約・運用前提を含めた実装可能性を評価し、Phase2に向けたシステム化可否および改善余地を明確化していただきます。
下記内容を担当いただく予定です。
・PoC要件を踏まえたモデル構成・アルゴリズムの詳細設計
・データ整理および精度検証に必要な追加アノテーション対応
・AIモデルの実装・学習・推論および精度評価・チューニング
・未検出・誤差要因の分析と改善施策の立案
・現場利用を想定したPoC用AIプロトタイプの構築

AWS環境におけるAWS操作やトラブル時のログ確認などの運用作業をメインでお任せいたします。
※アプリ改修は行いません