データサイエンティスト×月収40万円以上の案件一覧 -2ページ目

■案件概要
保険領域における業務効率化を目的とした生成AI活用プロジェクトにおいて、Difyエンジニアとして開発業務をご担当いただきます。
Difyを活用したAIアプリケーションや業務支援ツールの開発を進めており、問い合わせ対応の高度化、社内ナレッジ活用、業務フロー自動化などをテーマとした取り組みを推進しています。
現在フェーズ3への移行を予定しており、業務要件をもとにDifyを活用したAIワークフローの実装や機能開発、外部システム連携などを担当いただける開発メンバーを募集しています。

■募集背景
生成AI活用プロジェクトの拡大および2025年9月から開始予定のフェーズ3に向けて、開発体制強化のためDifyエンジニアを募集しております。

■担当業務

Difyを活用した生成AIアプリケーションの設計・開発
AIチャットボット、業務支援ツールの構築
Difyワークフローの設計および実装
プロンプト設計、チューニング、検証
RAG（検索拡張生成）を活用したナレッジ検索機能の開発
ベクトルDBとの連携および検索精度改善
外部APIや社内システムとの連携開発
Pythonを用いたバックエンド開発
AIアプリケーションのテスト、品質改善
技術検証（PoC）の実施
開発ドキュメント作成および技術共有
顧客要件を踏まえた機能改善提案

■必須スキル　
Difyワークフローの設計および実装のご経験をお持ちの方
PythonまたはJavaScript／TypeScriptを用いた開発経験
Webアプリケーションまたは業務システム開発経験
REST APIを利用したシステム連携開発経験
Gitを利用したチーム開発経験
ChatGPT、Claude、GeminiなどのLLM活用経験
プロンプト設計・チューニング経験
RAGの基本知識
生成AI関連技術への高い興味・学習意欲をお持ちの方

■尚可スキル
Difyのセルフホスト環境構築・運用経験
RAG構築経験
ベクトルDB（Pinecone、Weaviate、Milvus、pgvector等）の利用経験
LangChain、LlamaIndexなどの利用経験
OpenAI API、Azure OpenAI Service、Claude API等の利用経験
AWS／Azure／GCPいずれかの利用経験
Docker／Kubernetesの利用経験
保険・金融業界向けシステム開発経験
保険業務（契約管理、申込、査定、保全、支払等）の知見
業務自動化（ワークフロー構築）の経験
CI/CD環境の構築・運用経験
個人情報・機密情報を扱うシステム開発経験


■求める人物像
要件が固まりきっていない環境でも自ら調査・検証を行い開発を進められる方
新しい生成AI技術に興味を持ち、継続的にキャッチアップできる方
チームメンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら開発できる方
技術課題に対して主体的に解決策を提案できる方
品質やユーザビリティを意識した開発ができる方
スピード感のある環境で柔軟に対応できる方
AI技術を活用した業務改善に興味・関心がある方

★ Difyを軸に、生成AIアプリ／チャットボット／ワークフローを一気通貫で設計・構築できる案件
★ 要件が固まりきっていない段階から参画し、業務整理〜提案までリードできるため上流経験が積めます
★ 保険・金融領域の業務効率化／問い合わせ対応／社内ナレッジ活用など“業務に効くAI実装”に深く関われます

■企業概要
AI技術を活用した新規サービス開発に取り組む企業です。

■プロダクトやサービスの概要
・ユーザー行動や実績データ、市場トレンドを分析し、成長戦略や企画提案を支援するAI AgentのPoC開発案件です。
・過去施策の成功／失敗要因を分析し、次の提案へ反映するFeedback Loopを備えたAI活用プロダクトを目指しています。

■業務内容
・AI Agent／LLM機能の設計・開発
・情報、過去実績、市場トレンドを活用した企画提案Agentの開発
・Backend API設計・実装
・外部データ取得／蓄積／分析処理の開発
・YouTube Data API等との外部連携
・AWS環境における基盤構築・改善
・プロンプトやAgent Workflowの継続改善
・AI品質向上に向けたデータ活用および評価改善

■募集背景
・新規PoCプロジェクト立ち上げに伴う増員募集です。

■担当工程
・要件整理
・設計
・開発
・テスト

■チーム体制
・2名体制（Tech Lead 1名＋本募集1名）
・顧客・他社Frontend担当を含むプロジェクトチームで共同開発

■必須スキル
・Pythonを利用したBackend / Webアプリケーション開発経験
・LLM APIを利用した機能の設計・開発経験(プロンプト設計含む)
・AWSを利用したアプリケーションの開発経験
・REST API、RDB等を利用したBackend設計・実装経験
・要件が完全に固まっていない新規開発・PoCで、自律的に設計・実装を進めた経験

■尚可スキル
・AI Agentの開発経験(OpenAI Agents SDK / LangGraph等)
・RAG / Tool Calling / Structured Output等を利用したLLMアプリケーション開発経験
・AI品質評価の仕組みを構築した経験
・ECS / Fargate / Aurora / S3等を利用したAWSアーキテクチャの設計経験
・YouTube Data API等の外部APIを利用したデータ収集基盤の開発経験
・バッチ・キュー・Scheduler等を利用した継続的なデータ処理基盤の開発経験
・SNS・動画・ユーザー行動データ等の分析経験
・VTuber / YouTube / エンタメ領域への興味・知識

■求める人物像
・PoCや新規開発環境で主体的に設計・開発を進められる方
・AI技術への高い興味関心をお持ちの方
・変化する要件に柔軟に対応できる方

◎生成AI・AI Agent領域の最前線でPoC開発に携わることができる案件です
◎少人数体制のため、設計から実装まで幅広い裁量を持って開発へ関与できます
◎LLM・Agent Workflow・データ分析基盤など市場価値の高い技術スタックを経験することができます
◎フルリモート環境で全国から参画可能な働きやすい案件です

■プロジェクト概要
ローカルLLM＋RAGを活用した、セキュリティ業務支援サービスの開発プロジェクトです。
既にプロトタイプは完成しており、今後は商品化・サービス化に向けた機能改善や品質向上、新機能開発、運用保守などを進めていきます。
単なる機能開発だけでなく、プロトタイプから製品・サービスへの展開、その後の運用・機能拡張まで中長期的に推進できるエンジニアを募集しています。
特に、本サービスの中核技術である以下の知見を重視しています。

LLM：Ollama
Vector DB：Qdrant

■主な業務
プロトタイプの機能改善・品質向上
既存プロトタイプをベースに、製品化に向けた機能改善や品質向上を実施

商品化・サービス化に向けた開発・技術検討
プロトタイプから実運用可能なサービスへ展開するための設計・技術選定・実装

RAG / LLM機能の開発
OllamaやQdrantを利用したRAG基盤の設計・改善・実装

Backend API・画面開発
FastAPIによるAPI開発やStreamlitを利用した画面機能の開発

新機能の企画・実装
ユーザー要望やサービス展開に応じた新機能の検討・開発

運用保守・障害対応
サービス稼働後の保守、障害調査・対応、継続的な改善

技術ドキュメント整備
システム構成や開発・運用に関するドキュメントの作成・更新

■求める人物像
開発だけでなく、製品化・サービス化から運用保守、機能拡張まで一貫して関われる方
既存プロトタイプを理解したうえで、サービス化に必要な課題を自ら整理し、改善を進められる方
ローカルLLMやRAGに関する技術的な知見を持ち、技術面の中核を担える方
特に Ollama / Qdrant に関する知識・実務経験をお持ちの方

■その他
本募集は法人契約のみのお取り扱いとなります

必須要件
Pythonを利用した開発経験（3年以上）
FastAPI等を利用したAPI開発経験
RAGまたはVector DBを利用した開発経験
Linuxを利用した開発・運用経験
Dockerを利用した開発経験

歓迎要件
Ollamaを利用したローカルLLMアプリケーションの開発経験
Qdrantを利用したVector DB / RAGシステムの開発経験
PoC・プロトタイプを製品・サービスとして展開した経験
運用保守を考慮したシステム設計・実装経験
SaaSサービスの開発・運用経験
LangChain / LlamaIndexを利用した開発経験
セキュリティ分野のシステム開発経験
GCPを利用した開発経験

◎少人数体制のため、設計から実装まで幅広い裁量を持って開発へ関与できます

■案件概要
金融機関向け生成AI活用プロジェクトです。

■プロダクトやサービスの概要
・生成AIおよびLLMを活用した業務支援システム
・RAGを中心とした検索・回答基盤の構築および改善

■業務内容
・PDF、HTML、Word等の非構造化データ処理
・テキスト抽出、クリーニング、データ前処理
・Chunking戦略の設計および改善
・Embedding、Vector Searchの設計
・メタデータ設計
・検索およびフィルタリングロジックの設計
・RAGの検索精度、回答精度改善
・LLM-as-a-Judge等を用いた自動評価環境構築
・評価データセットの作成 ・評価指標設計
・ハルシネーション対策
・ガードレール設計
・Human Feedbackを活用した品質改善
・継続的な評価および改善サイクルの構築
・RAG検索結果の可視化
・LLMログおよびトレース設計
・ユーザーフィードバック収集
・回答根拠や参照元表示機能の実装
・品質モニタリング基盤の構築

■担当工程
・要件定義 ・設計 ・実装 ・評価 ・運用改善

■必須スキル
・RAGを用いたLLMアプリケーション開発経験
・非構造化データの処理経験
・Vector Database / Vector Searchの利用経験
・LLMの評価・品質改善に関する知識または経験

■尚可スキル
・LangChain / LlamaIndex / LangGraph等の利用経験
・LLM-as-a-Judgeの実装経験
・LangSmith等のEvaluation / Observabilityツールの利用経験
・Embeddingモデルの選定経験
・Chunking・Retrieval戦略の改善経験
・MLOps / Data Engineering経験
・クラウド環境でのAIシステム開発経験

■求める人物像
・LLMの「回答精度」を定量・定性の両面から改善できる方
・RAGの検索結果やデータ構造まで踏み込んで改善できる方
・AIの品質を継続的に評価・改善する仕組みづくりに興味がある方
・アプリケーションエンジニアと連携してシステム全体を改善できる方

◎生成AI・LLM領域の最先端プロジェクトに参画できる案件です！
◎RAG設計から評価基盤構築、品質改善まで一気通貫で経験を積むことができます！
◎LLM-as-a-JudgeやObservabilityなど市場価値の高いスキルを実務で活用できます！
◎金融業界向けの大規模案件で、高い品質基準に沿った開発経験を積めます！