AWS×月収70万円以上の案件一覧 -2ページ目

【案件概要】
AIを活用しパーソナライズしたコミュニケーションを行うモダンなサービスを歯科医院向けに複数展開しており、
シェアを獲得されている企業において、サービスの開発及び保守運用を対応いただきます。
既にリリースされているサービスについても、可読性などの技術負債があり、サービス全体のパフォーマンス改善を図っております。

【チーム構成】
4名（27～34歳）

■必須スキル
・必要に応じて提案や主体的に調査、開発に臨める方
・Rubyでの開発経験(5年～)
・Typescriptでの開発経験・知見
・パフォーマンス改善の経験
・AWS環境下での開発経験(ご自身で簡単なチューニングなどをした経験がある方)
・アジャイルスクラム経験
・レビュアー経験
・クラウド環境下での開発経験

■歓迎スキル
・Vue3系,Nuxtでの開発経験
・生成AIの知見

★ AIを活用したモダンサービス開発に携われます
★ 技術負債改善やパフォーマンス向上など、技術的チャレンジが豊富です
★ 少人数チームで裁量が大きく、主体的に提案できる環境です

【案件概要】
金融機関向けの業務効率化を目的として、
LLM（大規模言語モデル）を活用した機能開発を技術面から牽引する
AI開発プロジェクトリーダーを募集します。

本プロジェクトでは、
BtoB／SaaS型ビジネスマッチングシステムを提供する自社プロダクトを基盤に、
事業成長に伴う LLM活用機能の本格的な拡張フェーズに入っています。

本ポジションでは、
機械学習・LLM・自然言語処理を活用したアプリケーション開発の技術責任者として、
開発プロジェクト全体を技術面からマネジメントしていただきます。

【作業内容】
1.AI開発プロジェクトのリード
　・LLM、機械学習を活用した開発プロジェクトの技術的なリード
　・ビジネス要件に基づく実践的な開発タスク設定と評価データの構築
　・オフライン・オンライン評価の実施と継続的な改善
　・他開発チームやビジネスサイドとの協働によるPoC、技術検証
　・金融機関等の独自データ活用を軸とした技術的な中長期戦略の立案
2.AI関連分野における社内メンバーへの技術サポート・アドバイス
　・開発における、技術的な意思決定・課題解決・アーキテクチャ設計への参加
　・メンバーに対する技術水準向上への貢献および実務スキル向上サポート
　・専門的知見の事業横断的な共有

【本ポジションの魅力】
・自社プロダクトにおけるAI・LLM活用領域の立ち上げメンバーとして参画技術を磨くだけでなく、
　ビジネスサイドと密に連携することで 戦略・事業視点も習得可能
・業務時間内に Web 勉強会への参加が可能な、技術研鑽を推奨する文化
・言語・アーキテクチャ設計の分野で著名なエンジニアが技術顧問として参画しており、
　定期的な技術的コミュニケーションの場あり

【必須スキル】
・Pythonを用いたLLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善評価のサイクルを回した経験
・ビジネス要件に基づき、評価用データを構築して、オフラインで評価・改善した経験
・Github等のツールを用いて、チームでプロダクト開発を行った経験

【尚可スキル】
・自然言語（日本語）を含む非構造化データを業務を通してPythonで日常的に扱った経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリや、機械学習APIを業務で用いた経験
・学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習・評価した経験
・FastAPIやFlask等で、作成したアプリケーションをAPIとしてデリバリーした経験

★基本リモート案件になります。（月1回出社MTGあり）
★弊社経由で参画実績のある企業様になります！

【企業概要】
AIの各産業への実装を推進するスタートアップです。生成AIをはじめとする最先端技術の研究開発を通じて得た技術力をベースとして、「小さく」「速く」をテーマに成果伴走型で各企業にAIコンサルティングやAIソリューション開発支援を行っております。

■募集背景
日系最大手SIerの全社最注力プロジェクトとして、企業向け生成AI業務改革システムの新規機能開発を推進中。CopilotやChatGPT Enterpriseとの差別化を図りながら、toBユーザーに対して本質的な価値を提供する機能開発を加速させるため、即戦力となるエンジニアを募集。

■ご担当業務（どの工程をお任せしたいのか）
・Python、React(Next.js)、TypeScriptなどを用いた実装
・バックエンド側：データ検索や回答生成の速度を向上させるためのチューニング・APIとの連携
・フロント側：簡単に質問を入力し、回答を得られるインターフェースを設計
・GCPやAzure, AWSなどのクラウド環境の構築

■プロジェクトの進捗状況
・企画・要件定義は完了済み
・新規機能開発フェーズに突入
・継続的な機能追加・改善を予定

【組織体制】
・SIer社内の専任チームと連携
・技術リード、PM、デザイナー、バックエンド・フロントエンドエンジニアで構成
・外部パートナーとの協業体制あり

【その他】
・0.7人月以上
※現職がある方もご稼働されております
・定例MTG：日中帯に週4回程度
・フルリモート勤務

【必須スキル】
・LangGraph / LangChain の使用経験
・RAG・AIエージェントの業務レベルでの開発経験
・Claude Code / Cursor の使用経験
L最新の生成AIツールを業務に活用していること
・React / Python / Azure を用いたWebアプリ開発経験
・主体性・自走力の高い方

【歓迎スキル】
・最新の生成AI関連論文への理解・応用力
・チーム開発経験（スクラム・アジャイル）
・CopilotやChatGPT Enterpriseとの比較検討経験

🌟最先端技術に携われる環境
生成AIをはじめとする最新技術の研究開発をベースに、企業向け業務改革システムの新規機能開発に参画できます。CopilotやChatGPT Enterpriseとの差別化を図る本質的な価値創出に挑戦できる点が魅力です。

🌟大手SIerの戦略プロジェクトに参画
日経最大手SIerの全社最注力プロジェクトで、社会的インパクトの大きい開発に関われます。安定した基盤とスタートアップならではのスピード感を両立した環境です。

🌟柔軟な働き方と裁量の大きさ
フルリモート勤務、週4回程度の定例MTGのみで、現職と並行して稼働可能。新規機能開発フェーズで、技術選定や設計にも積極的に関われる裁量があります。

【案件概要】
半導体製造業のお客様向けに、データ基盤PoC案件の提案活動中です。
1月下旬にエンドユーザーへの提案を予定しており、早ければ2月中旬からプロジェクト開始（要件定義フェーズ）を見込んでいます。
データカタログ製品の候補として Denodo の検証を予定しています。

【業務内容】
・Denodo導入に向けた設計・環境構築・検証
・Denodo上でのデータパイプライン開発

【必須スキル】
・Denodo導入の設計・環境構築・検証経験
・Denodo上でのデータパイプライン開発経験

【尚可スキル】
・顧客と要件・設計の内容をすり合わせができる方
・AWS（Denodoの動作基盤となる見込み）に関する知見
・接続先（Snowflake、SQLServer）に関する知見がある方

★基本リモートでの就業が可能な案件でございます！

【案件概要】
生成AIを活用した社内向けチャットボット／AI検索機能の導入を予定。
店舗スタッフが自然言語で質問すると、ポータル内のマニュアル・申請手順・窓口情報などを横断検索し、根拠（文書・URL）付きで回答する仕組みを構築します。

【具体的な作業内容】
PoCフェーズにおける品質観点の整理およびテスト方針の策定支援
PoCスコープに基づくテスト計画・テスト設計の作成
機能検証・シナリオ検証を中心としたテストの実行および管理
生成AIの回答内容に関する妥当性・再現性確認
不具合・課題の整理および改善観点のフィードバック
PoC結果の品質観点での整理および次フェーズに向けた示唆出し


【開発体制】
▶日本側
プロジェクトマネージャー
プロジェクトリード
テックリード
バックエンドエンジニア／データエンジニア
AIエンジニアリード
AIエンジニア（本開発）
UXデザイナーリード
QAリード

▶オフショア（ベトナム）
コミュニケーター
テックリード
バックエンドエンジニア
インフラエンジニア
フロントエンドエンジニア
テスター（本開発）

【必須スキル】
QA Leadとしてのご経験
Webサービス開発におけるQA／テスト業務の実務経験（5年以上）
PoCや新規開発フェーズにおける検証業務の経験

【歓迎スキル】
AI関連の知見

★ PoCフェーズから品質戦略に深く関われるポジション
新規開発の初期段階で、品質観点の整理やテスト方針策定に携われるため、QAリードとして裁量が大きく、プロジェクトの成功に直結する役割を担えます。
★ 生成AI × 検索基盤 × 新規サービス開発という最先端領域
AI技術を活用した社内向けチャットボットや検索機能の品質検証に関わることで、最新技術の知見を積みながらキャリア価値を高められる案件です。
★ グローバル開発体制でのQAリード経験が積める
日本と海外（ベトナム）のクロスボーダーチームでの開発体制に参画し、コミュニケーション力やリーダーシップを発揮できる環境です。

【案件概要】
既に多数の取引実績を持つ大手SIer様にて、新規事業部のAP基盤領域の立ち上げ・拡大を共に推進いただける方を募集しています。
ソフトウェアアーキテクト人材の不足が課題となっており、AP基盤チームとして参画しつつ、現場との関係構築から標準化推進まで幅広くご活躍いただくポジションです。
同様の動きで、すでに他事業部では数十名体制で支援している実績もあり、長期的な拡大を見据えています。

【業務内容】
・元請けプロパー（部長クラス／0.2～3人月想定）と共に、現場と関係構築しながら参画
・特定ポジションではなく、横断的なアドバイザー／アーキテクト的立ち位置で活動
・AP基盤全体の方式検討、標準化推進、技術選定
・Devチーム（約10チーム規模）との調整・レビュー・支援
・性能・セキュリティ・CI/CDなど方式領域での企画／助言
・参画領域を徐々に広げながら、AP基盤構築の中心的役割を担う
※案件例として以下を想定していますが、これに限定されません
・テレコム系の回線受付システムの更改
・共通基盤を利用し、複数システムへ横展開
・Java（SpringBoot）アプリをAWSコンテナ（ECS/Fargate）で運用
・JavaScriptフロントをCloudFront配信
・大規模ステークホルダーの中での標準化推進（トップダウン）

【必須スキル】
・関係者調整などもできるリーダー的素養のある方
・Java/SpringBoot on AWSコンテナのご経験
・CI/CD周りの知見
・アジャイル/ウォータフォールなど開発手法の知見、経験
・方式設計のご経験

【尚可スキル】
・性能試験の計画、セキュリティのチェックなどの企画のご経験
・未経験の技術に対しても貪欲にキャッチアップしていただける方

★弊社からの参画実績のある企業様です！
★基本リモートでの就業が可能な案件でございます！

【案件概要】
※以下の中から役務分担
・プロダクトの機能開発、改善の仕様策定
・ユーザーリサーチやデータ分析を通じた課題発見と解決策の提案
・エンジニア、デザイナー、カスタマーサクセス、Biz、
　マーケティングチームとの連携によるプロダクト開発・改善
・プロジェクトの進捗管理、タスク分解、優先順位付け
　（GitHub Project / Issueを利用）
・開発チームが最大限の成果を発揮できる環境の構築、マネジメント
・その他、プロダクト成長に係る要素のキャッチアップ

※アダルトコンテンツのファンクラブSNSとなります。

【必須スキル】
・PdMまたは類似ポジションでの実務経験（3年以上）
・スクラムマスターやアジャイル開発の知識・経験
・ロードマップやKPIの設定・管理経験
・エンジニアやデザイナーとのコミュニケーション能力
・データ分析に基づいた意思決定能力
・ユーザー視点を重視したプロダクト開発の経験
・エンジニアと違和感なく会話できるレベルのITリテラシー
・要件から仕様に落とし込む能力
・自発的なプロダクトの仕様理解

【尚可スキル】
・SaaSプロダクトやBtoBプロダクトの経験
・SQLやRedash、BigQuery、GAなどを活用したデータ分析スキル
・マーケティングや営業の知識
・小規模チームでのマルチロール経験
・GitHub Issueを用いたアジャイル開発チームのマネジメント
※アダルトコンテンツのファンクラブSNSとなりますので抵抗のない方

【求める人物像】
・自律的に動くことができ、関係者と歩調を合わせつつ前進できる方
・エンジニア文化への理解がある、またはエンジニアとしての業務経験をお持ちの方
・プロダクトへの愛着、オーナーシップを持てる方
・こぼれ玉にいち早く気付き、キャッチアップできる方

★基本フルリモートの案件です！（イレギュラー出社あり）

【募集背景】
資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
事業の拡大に伴い、蓄積されるデータも量/種類両面で増大しています。この貴重なデータを適切に取り扱いながら最大限に活用し、より良いプロダクト開発や意思決定に繋げるためには、安全で信頼できて、使いやすいデータプラットフォームが不可欠です。
当社では、データの利活用の攻めとデータセキュリティの守りの両方の視点を持って、正社員と一緒に中長期に渡って、持続可能なデータプラットフォームの開発・運用を担っていただける業務委託メンバーを募集します。

【業務概要】
下記のような業務を通じて、全社横断的なデータプラットフォームの開発・運用を担っていただきます。

- データメッシュを実現するためのデータプラットフォームの設計・開発・運用
- データメッシュを実現するためには、各ドメインのエンジニアが、自分たちのリソース管理を
自分たちで行えるようにする必要があります。
- 各ドメインのエンジニアがリソース管理をセルフサービスで簡単に行えるような仕組みを
Terraformなどを使って設計・開発・運用していただきます。

- データの取り込みや加工のデータパイプラインの設計・開発・運用
　　- 各ドメインのエンジニアが高品質なデータを簡単に取り込んだり加工できるように、
標準化されたデータの取り込みや加工のデータパイプラインをDatabricks Lakeflowなどを使って
設計・開発・運用していただきます。

- 運用業務の改善・自動化
- データプラットフォームの運用業務の改善や自動化を行っていただきます。

【チームについて】
現在のチームメンバーは下記の通りです。
- EM/PdM：1名
- エンジニア（正社員）：1名
- エンジニア（業務委託）：2名

【必須スキル】
- セキュリティと利便性を考慮したデータプラットフォームの設計・開発・運用経験
- 品質や再利用性を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用経験
- Databricks上でのデータプラットフォーム開発・運用の経験
- Terraformの開発・運用の経験
- AWS上での開発経験
- Infrastructure as Code (IaC)の開発・運用経験

【歓迎スキル】
- データガバナンスやデータマネジメントの経験（攻めと守り両面のガバナンスルールの策定と浸透や、その実践）
- 組織横断的な課題解決経験
- 医療や金融データなどのセンシティブなデータを取り扱った経験
- 社内外への技術発信の経験

★最先端のデータプラットフォーム・パイプライン開発/運用技術が身に付きます！
★フレックス・フルリモートで柔軟に勤務いただきます！
★フルスタックでのスキルアップやプロダクト開発にチャレンジできます。
★大規模資金調達実施の勢いのあるベンチャー企業で働くことができます。
単価についてはスキル見合いとなります。

【案件概要】
拡大・高度化するサイバー攻撃への対策強化を目的として、
Amazon Security Lake および Amazon OpenSearch Service（SIEM）を中心としたセキュリティログ基盤と、
そこに蓄積されたログを活用する AI Agent を組み合わせたセキュリティ分析基盤の構築・運用を行っているプロジェクトです。
セキュリティログ基盤はすでに稼働しており、OpenAI Agents SDK と Azure OpenAI を用いた AI Agent についても、
基本的な動作は実装済みとなっています。

本案件では、この既存 AI Agent を前提として、
機能拡張・改善を担うエンジニアを募集しています。

【参画初期：ログ基盤実装フェーズ】
参画初期フェーズでは、
AI Agent が参照・分析するセキュリティログ基盤側の実装にも携わっていただきます。
これは単なるキャッチアップではなく、
AI Agent が扱うログについて、

・どのセキュリティサービスから取得されているか
・どのような方式で収集されているか
・どのように加工・正規化されているか
・Amazon OpenSearch Service にどのように格納されているか

といったデータの流れを、設計・実装レベルで理解したうえで
AI Agent の拡張・改善を行うことを目的としています。

主な業務内容（参画初期）
・セキュリティログソースの調査・整理
　・ID管理、EDR、SASE 等
・API連携 / Webhook / S3連携 などを用いたログ収集処理の実装
・Amazon Security Lake へのログ格納
　・OCSF（Open Cybersecurity Schema Framework）形式を含む
・Amazon OpenSearch Service で分析可能な形へのログ整備
・既存のログ基盤エンジニアと連携した設計・実装・検証

※ 本フェーズは 実際の開発・実装を伴う業務となります。

【AI Agent開発フェーズ（主業務）】
ログ基盤の実装を通じてデータの流れを把握した後、
主に以下の AI Agent の拡張・改善業務を担当していただきます。

主な業務内容
・OpenAI Agents SDK を用いた AI Agent の設計・拡張
・Azure OpenAI（GPT系モデル）を利用した推論・応答ロジックの改善
・OpenSearch MCP 等を通じたログ検索・取得・要約処理の設計・実装
・セキュリティログを前提とした、
　判断・説明・アラート補助ロジックの拡張
・AI Agent の挙動検証および改善サイクルの実施
・ログ基盤エンジニアとの連携による機能改善・検討

【備考】
・専用の機械学習モデルを一から学習・チューニングする業務は想定していません
・既存の LLM（Azure OpenAI の GPT-5）および OpenAI Agents SDK を活用した、
　実運用を前提とした AI Agent 開発が中心となります
・セキュリティログ×AI Agentという、
　実データ・実運用を伴う環境での開発経験を積める案件です

【必須スキル】
・Python を用いた開発実務経験
・LLM を用いたアプリケーション、または AI Agent の開発経験
・OpenAI CodexやClaude CodeなどのCoding Agentを用いたコード開発経験
・OpenAI API / Azure OpenAI API の利用経験
・APIや外部サービスと連携するアプリケーションの設計・実装経験
・ログデータ（JSON 等）を扱った開発経験
・AWSを用いたシステム開発または運用経験（S3 / Lambda / OpenSearch などを含む）
・チームでの開発経験、および Git 等のバージョン管理システムの利用経験
・仕様が固まりきっていない状況でも、調査・実装を進められる方

【歓迎スキル】
・OpenAI Agents SDK を用いた Agent 開発経験
・セキュリティログ、SIEM、SOC 領域に関する基礎知識または実務経験
・Amazon Security Lake / Amazon OpenSearch Service の利用経験
・OpenSearch MCP 等を用いた検索・取得処理の実装経験
・プロンプト設計や Agent の振る舞い設計の経験
・データ基盤（ETL、ログパイプライン）に関する実装経験

★フルリモート（テレワーク・在宅勤務可）

【案件概要】
大手SI企業が手がけるクレジット会社向けのSREチームにて、インフラエンジニア/SREポジションの募集です。
現在20名規模のSREチームで、社員・業務委託の垣根なく協力しながら開発を進めています。
長期稼働者が多く、安定した環境です！
長期的に技術を身に着けていただくことを想定しており、参画後1年間をSREチーム内で上記技術の取得に特に力をいれていただき、２年目以降にAPLチームへのPJアサインの流れを想定しています。

【業務内容】※スキルやご経験に応じて具体業務内容を決定
・GCPを活用したインフラ設計・構築・運用（Compute Engine、Cloud Run、Cloud Functionsなど）
・Kubernetesを用いたマイクロサービス設計・実装
・API設計（REST/GraphQL）、認証・認可設計
・技術課題の抽出・改善提案、パフォーマンスチューニング
・新技術の検証・導入支援
・デイリーMTGあり

【必須スキル】
・GCP経験（1年未満でもOK）※AWS経験も可
・大規模サービス、大規模システム案件のご経験
・Kubernetesの知見（学習レベルOK）
・週１都内出社できる方

【歓迎スキル】
・長期参画頂ける方（3年以上）
・インフラ設計/構築の経験
・アジャイル開発経験

【求める人物像】
・クライアントに寄り添ったご対応が可能な方
・チームでのコミュニケーションを大切にしていただける方
・新しいことを身に着けるのが好きな方

★大規模サービスの技術課題の抽出・改善提案、パフォーマンスチューニングなど、単なる運用ではなく改善・最適化に関与することができます。
★長期稼働している方が多数のチームです。安定してご稼働いただけます。