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】

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

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。

国内で広く利用されている動画配信サービスのAndroidアプリ開発に、リードエンジニアとして参画いただきます。
既存アプリの新規機能追加や改善、パフォーマンス低下やUXの改善を中心にリードしていただきます。

・Kotlinによるアプリ開発
・新機能設計・開発及び機能改善
・継続的なコード品質改善や開発環境の自動化
・チームメンバーのコードレビュー
・PdM、デザイナー、品質管理担当など他職種とのチーム開発

電気使用量、従業員の通勤...etc、全ての企業活動における
CO2排出量を可視化するSaasサービスのバックエンド開発をご支援いただきます。
AIや画像解析も駆使するSaasサービスで、新しい技術にも触れることができます。
【開発環境】
言語：Typescript（Express）、PHP、Python
FW：Laravel、Vue.js（Nuxt.js）、NestJS
DB：PostgreSQL
その他ツール：GCP

・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

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

急成長中のスタートアップ企業にて、自治体向け自社プロダクト開発PJに参画いただきます。
住民サービスのDX化や職員の業務効率化を実現する重要なプロダクトです。
既存機能の改善に加え、新規サービスの企画・開発をリードいただける方を募集します。
・自社プロダクト（住民向けスーパーアプリ、AIエージェント等）の設計、開発、改善
・技術的な視点からの課題解決や改善提案
・新規サービスの企画、実装
【開発環境】
・言語：Python（FastAPI）, Typescript（Next.js / Express）, Dart（Flutter）
・DB：PostgreSQL, Firestore
・その他：Google Cloud（Cloud Run, Compute Engine等）, Docker, Terraform, GitHub, GitHub Actions, Tailwind CSS

AppStoreおよびGoogle Play向けソーシャルアプリ開発、および運用業務をご担当いただきます。
仕様書に基づいた作業をしていただくのではなく、ご自身のお考えを持って、エンジニア視点で最適な設計〜開発〜運用に取り組んでいただけます。
▼具体的なミッション

・Unityを利用したスマホアプリの設計/開発/テスト/運用/保守
・運営/企画案に対するエンジニア観点での提案（実現性、開発工数、仕様の改善提案）

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）を活用したワークフローの設計・開発を主導していただきます。
主に以下の業務を想定しております。

①全社のワークフロー移行推進
・全社で利用しているGaroonに搭載されたワークフロー機能について新たに導入するkickflowへの移行を実施
• 移行に際しては十分に移行期間を確保し、事業部門自らの手でワークフローシステムの移行作業を実施（ただし、一部部署を除く可能性アリ）
• 移行作業の推進および移行に必要なルール、ガイドライン、マニュアルの整備、移行に際してサポートなどの対応を実施
②財務経理部門のワークフローの移行
・業務改革の一環として財務経理のワークフロー業務を最適化、自動化して移行を行う
• ワークフロー業務においてはkickflowを用いて実施し、ワークフローを起点として周辺システムへの連携をn8nにて実施する
• 財務経理のワークフロー業務の設計およびフローを策定し、kickflowでのワークフローの作成およびn8nでの自動化処理の実装を行い、財務経理部門への展開を実施する

①技術的な創造性を発揮して高サイクルで顧客の課題を解決する
・顧客のフィードバックを基にしたプロトタイピングを行うことで、迅速にアイデアを実現する
・異なる業界のトレンドを把握し、新しい技術を積極的に取り入れた創造性の高いソリューションを提案する
・チーム内でのブレインストーミングを定期的に実施し、アイデアを共有/発展させる
・自動化ツールやフレームワークを活用して、反復的なタスクを効率化し、創造的な作業に集中できる環境を整える
・各社にカスタマイズした機能のうち、汎用可能なものは、プロダクトチームに連携し、製品として実装できるようアーキテクチャ設計など、実装支援を行う
・AI＆Gen AIを最大限活用したソリューション設計

②ソフトウェアを顧客のニーズに合わせてカスタマイズ構築する
・顧客の業務フローに適合したカスタムワークフロー自動化ツールの開発
・特定業界向けのデータ分析ダッシュボードの設計と実装
・顧客の要件に基づいた専用APIの開発
■技術スタック
・バックエンド
Node.js / TypeScript / Go / Python / GraphQL / PostgreSQL
・フロントエンド
TypeScript / React(Next.js) / GraphQL / Firebase
・機械学習・データ基盤
Python / Pandas / BigQuery
・インフラ
GCP ( GCE / GKE / Cloud Functions / Cloud Run / Workflow / Dataflow / BQ / Vertex AI 等 ) / Docker / Terraform / Vercel
・CI / CD
GitHub
・コミュニケーション
Slack / Google Workspace / Notion
・タスク・プロジェクト管理
Asana

【お任せしたいミッション】
・膨大な位置情報データ（1千万ユーザー以上）とクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発
・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発
・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営
【今後の展望】
今後の展望としてはこれからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、
人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。
データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
【おすすめポイント】
クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しており、
技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただける環境です。
全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックでき、
自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

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！

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

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

基盤の運用および改善業務を担当して頂きます。

■具体的な業務内容
・ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
・テーブル・ビュー追加/改修作業
・データ閲覧権限管理作業
・データパイプライン運用/改修作業
・Google Cloud設定変更作業
・技術調査/検証作業
・その他運用改善に伴うツール開発/改修業務

※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーション

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！