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】

建設業界向けプロダクト開発における、
データモデリングなどを中心にAIが活用できる構造化業務をお任せします。

最先端AI技術を用いた自社業務変革（AX）システムの設計・開発を一気通貫で担当いただきます。
主な業務は以下の通りです。
・PMと連携した業務課題の技術要件・仕様への落とし込み
・自社AIプラットフォーム上でのAIエージェント構成設計およびプロンプト設計
・システム本体の実装（バックエンド/フロントエンド、API連携、データパイプライン）
・AIエージェントの出力品質検証およびパフォーマンスチューニング
・ユーザー向けドキュメント整備および現場への導入・運用支援
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。

社内業務の自動化・自律化を目的としたAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。
主な業務は以下の通りです。
・AIエージェントを活用した社内業務効率化の仕組みの設計・実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用までの一気通貫での担当
・AI活用を支えるデータプラットフォームのデータ設計およびアーキテクチャ設計・実装支援
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。

大手企業向けAI活用におけるガバナンス領域の自社ソリューション導入・推進を担当します。
経営戦略や顧客課題を構造化し、法務・コンプライアンス部門と連携しながら、導入支援およびカスタマイズ開発のPM業務を遂行します。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・自社ソリューションの導入支援および推進
・導入後のカスタマイズ開発におけるプロジェクトマネジメント（PM）業務
・経営層から現場担当者までのステークホルダーに対する提案・折衝
・AI活用のためのガバナンス戦略構築支援
※詳細は面談時にお伝えします。

スマートフォンだけで個人のサービスを販売できるストアフロント型サービスECの開発業務です。
ユーザーのニーズに基づいた仮説検証から要件定義、実装、運用、改善まで、少数精鋭のチームで裁量を持ってプロダクト改善に携わっていただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・サービスECプラットフォームの開発（フロントエンド・バックエンド）
・ユーザーニーズに基づいた仮説検証および要件定義
・新機能の実装、テスト、運用、継続的なシステム改善
※詳細は面談時にお伝えします。

生成AIを活用した支援システムの主要機能における設計・実装をリードします。
PM、CTO、エンジニアと連携しながら、バックエンドを中心にインフラやフロントエンドまで横断的に担当し、
複雑な要件定義からのアーキテクチャ設計および実装を牽引する役割です。
下記の業務を担っていただく想定です。
・バックエンドを中心とした主要機能の設計および実装のリード
・インフラ、フロントエンドを跨ぐアーキテクチャの設計
・PMやCTOとの複雑な要件のすり合わせ
・テックリードとしてのチーム牽引
※詳細は面談時にお伝えします。

鉄道設備の監視を行う新規パッケージシステムの開発を支援します。
PythonおよびReact（TypeScript）を用いたフロントエンド・バックエンド双方の開発に携わり、
DockerやAWSを活用したモダンな環境下で、仕様確認や課題抽出を含め主体的にプロジェクトを推進する役割を担います。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・鉄道設備監視システムの新規パッケージ開発（設計・実装）
・Pythonを用いたバックエンド開発
・React/TypeScriptを用いたフロントエンド開発
・Docker環境での開発およびAWS環境へのデプロイ
・仕様確認、課題抽出、他プレイヤーとの連携・相談
※詳細は面談時にお伝えします。

モビリティプラットフォームにおける新規プロダクト開発および機能拡張を担当します。
テックリードクラスのフルスタックエンジニアとして、サービス仕様の設計から実装、テスト、他部署連携、障害監視まで幅広く携わっていただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
・サービス仕様の設計および検討
・既存および新規機能のコーディング、テスト
・担当領域における他部署との連携
・障害発生時の監視と原因調査
※詳細は面談時にお伝えします。

プロジェクトや開発・運用プロダクトにおけるデータ活用を主目的とし、
AI活用を前提としたダッシュボードの構築・運用、管理、各種ログデータ分析を通じて課題解決を支援します。
アジャイル環境下でBI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築を実行する役割を担います。
下記の業務を担っていただく想定です。
・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築のアジャイル形式での実行
・AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果の提供
・外部データの取り込み、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み
※詳細は面談時にお伝えします。

プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の設計・開発・運用からパフォーマンス改善まで、エンジニアリング全般を担当します。
全社的なKPIマネジメントやアナリスト業務の支援、さらには社外パートナーへの基盤導入支援や新規技術の調査など、幅広くデータ活用を推進する役割です。
下記の業務を担っていただく想定です。
・データ分析基盤の設計、開発、運用およびパフォーマンス改善
・AI、分析基盤、BI（ビジネス・インテリジェンス）の運用支援
・社外パートナーへの基盤環境導入および運用支援
・基盤に関する課題解決や新規技術の調査・導入
※詳細は面談時にお伝えします。

下記の内容を担当いただく予定です。
・React（Remix）を用いた新規UI/UX実装
・Mantineを活用したコンポーネント設計
・既存コードのリファクタリング、およびパフォーマンスチューニング
・AI駆動開発の推進
※詳細は面談時にお伝えいたします。

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

製造業向けに、設計図の不備を自動検知するツールを開発します。
社内標準を満たしているかを生成AI（Bedrock/Gemini）で判定する仕組みです。
既にPoCおよびデモ機が完成しており、実現可能性が証明された状態からの本実装となります。
API部分の実装はほぼ終わっているため、フロントに注力して開発いただける案件です。
下記の業務を担っていただく想定です。
・フロントエンド開発（機能要件を満たす画面の実装）
・AWS環境上でのアプリケーション実行環境の整備
・一人称での自走によるツール開発完遂
※詳細は面談時にお伝えします。

NW機器を制御する既存の構成管理システム（オーケストレーター）において、SSL証明書の発行・更新・適用を自動化する機能の追加開発および刷新を行います。
Pythonを用いたAPI開発を中心に、既存のWebサービスからAPI経由で自動実行できる仕組みの構築を、要件定義フェーズから担当していただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
・NWコントローラー連携によるSSL証明書自動化機能のAPI開発
・既存オーケストレーターの使い勝手向上に向けた機能追加および刷新
・要件定義、技術選定、設計、実装、テスト
・スクラム開発を通じた継続的な機能改善
※詳細は面談時にお伝えします。

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

動画配信サービスアプリケーション開発において、下記業務をご担当いただきます。
※ご経歴やスキルを考慮した上で業務内容をご相談させていただきます
・Swiftによるアプリ開発
・新機能設計、開発及び機能改善
・継続したコードの品質の改善や、自動化による開発環境の改善
・チームメンバーのコードレビュー
・PdM, デザイナー, 品質管理担当といった他職種との合同でのチーム開発
【開発環境】
機能ごとのマルチモジュールアーキテクチャ
Swift, Objective-C（一部)
UIKit(SwiftUIへの部分的な取り入れも視野に入れています)
CocoaPods(SPM化も視野に入れています)
RxSwift
Lottie
Firebase

・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

・電子機器メーカーにて、フィールドアプリケーションエンジニア（FAE）として活躍していただきます。
・クライアントとの打ち合わせに参加いただき、技術的な視点をもって折衝していただきます。
・内容は多岐にわたるため、FAE未経験の方でも今後クライアントと積極的にコミュニケーションを取っていきたい方にお勧めです。

クライアント向け生成AIに関する学習プラットフォーム開発ならびに
ナーチャリングBot開発のPM業務を全般をお願いいたします。
具体的には、下記業務をお願いいたします。

・学習コンテンツに関する各機能開発
・DX企画・推進に向けた社内ヒアリング
・各部署との連携
・要件定義・仕様策定
・システム企画
・チームリード・マネジメント
・ステークホルダー調整 etc.

新規コンシューマーゲームでのバトルプランナーとして、
操作キャラクターやエネミーの実装などの業務をお願いします。

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

■担当業務
・Databricks、Snowflake を中心としたデータ分析基盤の調査・検証・運用設計（ガイドライン整備等）
・PowerBI/Fabric 等のBIツールを活用した分析基盤との接続・資料化
・技術調査や社内外の知見収集を通じた最適な設計・運用方法の提案
・データメッシュ構想や最新データプロダクトの活用に関する資料作成

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

・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

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