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】

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）

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

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）

大手銀行における法人営業支援用AIツール構築にあたり、Azure上のアプリケーションの設計・開発・運用を中心にご担当いただきます。
クライアントコミュニケーション・インフラ・バックエンド・フロントエンド開発とフルスタックに他メンバーと連携をとりながら幅広くご担当いただきます。
・クライアントおよびPMとの仕様調整・進捗報告・課題解決の推進
・Azure環境上で稼働するWebアプリの設計・開発（要件定義〜テスト・リリース）
・バックエンド・フロントエンド・インフラにわたる実装および技術判断
・開発進捗管理・ドキュメント作成

チャットを導入したい企業様の引き合いが増加したことによって、
チャットRPA(Robotic Process Automation)の構築をしていただけるエンジニアを募集しております。
ECサイトや通販サイト様にチャットシステムを導入するためにカスタマーサクセス部門と一緒に納品を行っていただきます。
例えば、チャット上にてお客様の氏名・住所などを入力していただいた情報をもとに、
RPAシステムが、カートシステムとの連携、あるいは、入力フォームに転記して購入するようなシステムを構築します。
導入企業様からの要望や自らの提案によって、システム全般への変更や、速度改善、RPAシステム自体の改善なども行っていただくことも可能です。
[主な業務内容]
・RPA構築・納品
・RPA開発チームと連携しながらコードレビューや改修業務
・CSチームと連携して、納品前のコンバージョンテスト・業務支援
・導入後のサポート
・システム関連のお問合せ対応/CSからの社内対応（顧客は社内です）
・システム具合（エラーなど）に対して、一次調査・確認
[開発環境について]
・フロントエンド：JavaScript（Vanilla）
・バックエンド：Python3
・バックログ管理：JIRA
・コミュニケーションツール：Confluence/Slack(社内)/ChatWork(社外)/GoogleMeets/Zoom
・OS/開発ツール：MacOS/Gitlab/VSCode/JetBrains/Github Copilot

・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。
・チーム体制はビジネスサイド（戦略・ITコンサル出身者）と、開発サイド（バックエンド、データサイエンティスト、SRE等）が連携して動くハイブリッド体制となっております。
・募集背景としては、受託プロジェクトの急増に伴い、提案フェーズから本番稼働までを一気通貫でリードできる体制を強化するためです。

■作業内容
・顧客への新規提案時における技術的支援およびコンサルティング
・プロジェクト提案、PoC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定
・顧客の技術要件- システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）
・プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義
・技術的側面からプロジェクトをリード- サポート（技術的なPM）
・アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化
・顧客の業務理解- 要件定義- 実装- 運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走
■開発環境
・自社開発国産LLM
・高精度Agentic RAG
・AI実装支援プラットフォーム
・AWS / Google Cloud 等のインフラ環境
・Python / 各種LLMライブラリ

・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

大手金融機関の法人営業支援用AIツール構築において、Azure上のアプリ設計・開発・運用を幅広く担当いただきます。
クライアントコミュニケーション・データ基盤構築・ETLパイプライン構築・バックエンド開発を他メンバーと連携をとりながら幅広くご担当いただきます。
・データ基盤およびETL/ELTパイプラインの設計・実装
・Webフレームワークを用いたバックエンド（API）開発
・クライアントやPMとの仕様調整、進捗管理、ドキュメント作成
・AIコーディングエージェントを活用した効率的な開発推進

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。

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

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、サーバーはおもに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。
現状だと Cloud Run で Flask or FastAPI でAPI化している仕組みが多いです。
DAASをご提供し、環境にはそこから接続していただく想定です。

こちらの企業様でのプロダクト開発では、スクラム開発を採用しております。
そのため、プロジェクトマネージャーには、一般的なプロジェクトマネジメント業務を通じてプロジェクトを成功に導いていただくことに加え、
スクラムマスターとしてスクラムチームの運営に対する責務も担っていただきます。
- 新規プロダクトの開発をリードするプロジェクトマネジメント業務
- プロジェクト計画の策定とプロダクトバックログの管理
- 各スプリントの計画とタスク進捗管理、スプリントレトロスペクティブの実施
- 課題管理、リスク管理などのプロジェクト実行管理
- プロダクトの品質管理と品質向上施策の実践

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

ライブ配信事業における、データ基板の設計業務に携わっていただきます。

・Trocco / dbt を用いたETLパイプラインの設計・改善
・Snowflakeのロール・権限設計、マスキングポリシー・タグ伝播の実装支援
・データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備
■開発環境
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・YouTube / コマース / タレント稼働データの分析・可視化
・Sigma ダッシュボードの設計・構築
・各部署（コマース本部・経企・DX等）との要件整理・連携
■開発環境
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・切り抜き動画・ショート動画の因果効果分析（PSM/ATE推定）
・エコシステム分析・KPI因果構造の設計支援
・分析手法のレビューと再現性確保
■開発環境
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

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

クライアント様のAIサービスにおいて、機能追加や改修作業をお任せいたします。
└サービス概要：生成AIを用いたPG言語のマイグレーション等を行うサービス

AIサービスを導入する顧客との仕様調整、設計、実装、試験の一連の工程すべてもしくは一部をご担当いただく想定です。

既にリリースされている、AI予測を利用した店舗向けのサービスの発注機能拡張の運用保守案件となります。
障害発生時の調査、改修、システム運用におけるログ監視やAI精度担保のためのチューニングなどが主な業務となる予定です。
※追加機能開発などが発生する可能性有

Snowflakeを活用したデータ連携基盤システム更改案件において、
設計工程の途中からご参画いただきます。
(AWS GlueからPythonの実行)

【開発言語等】 Snowflake、Python、AWS Glue、など
【スケジュール】
・2025年12月まで　設計工程
・2026年1月～4月　PG/PT　※上位チーム8名体制(プロパー2名)で推進　←こちらへの増員となります
・2026年5月～7月　ITA、ITB
・2026年8月～10月　ST、ユーザーテスト
・2026年11月　リリース

小規模な受託開発PJが複数走っておりますが、開発を行う手が足りない状態です。
そのため、PJを1つ丸ごと任せられるようなハイスキルなエンジニアを業務委託で登用する方針となりました。
PJは複数ありますが、技術スタックはほとんど同じで、Next.jsとSupabaseを中心に開発を行っていただきます。
（開発環境）
TypeScript,Next.js,Python,Supabase

コンシューマー向けのアクションゲームタイトル開発において、下記の業務をお願いします。

・仕様書の作成～実装までの作業管理
・運営計画の作成 etc.

スマートフォン・コンソール・PCゲーム等、
複数のゲームタイトルの開発運営をしている企業での業務となります。
この度の案件ではゲームプログラマーやテクニカルアーティストと協力して下記業務をお願いします。

・Unreal Engine5を使用したゲーム開発のサポート業務
・チームで協力した技術的問題の解決
・技術選定やツール導入のサポート
・プロダクトの最適化とパフォーマンス向上の為の作業
・ドキュメント作成 etc.

スマートフォン・コンソール・PCゲーム等、
複数のゲームタイトルの開発運営をしている企業での業務となります。
テクニカルアーティストとして主にはコンシューマゲームの下記業務をお願いします。

・CG制作ワークフロー作成
・シェーダーやマテリアルの作成
・新しい技術やツールの研究、導入サポート
・エンジンの最適化、パフォーマンス向上
・ドキュメント作成・技術的なガイダンスの提供 etc

「商談前・中・後」の全プロセスをAIがリードし、構造化されたデータに基づき営業効率を最大化させるプラットフォームを運営している企業です。
多媒体から集まる膨大な「ローデータ（音声・テキスト・ログ）」を構造化し、AI学習やレコメンドに活用するための基盤（Redshift、BigQuery等）を構築・運用します。
・DynamoDB / S3 を中心としたデータパイプライン構築
・音声・テキストデータの ETL 設計・実装
・ユーザー行動ログ・AI 推論ログの収集基盤設計
・LLM の出力品質評価・モニタリング基盤の構築
・分析基盤（Athena / QuickSight 等）の整備

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

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。