Azure×監視/ログ設計の案件一覧

■案件概要
財務業務の効率化を目的とした生成AIシステムの開発・運用プロジェクトです。

■プロダクトやサービスの概要
・財務処理の自動化を目的とした生成AIシステム

■業務内容
・生成AIシステムを業務で安定運用させるための運用設計 / SRE業務
・障害対応の設計および実務対応
・エラー発生時の判断基準づくり
・リリース運用手順の整備
・報告経路、エスカレーションフローの整備
・システム継続運用可否を判断する品質基準の策定
・お客様PMの指示のもと、開発チームの一員として業務推進

■募集背景
・現状エラーが多発しており、本格導入に至っていないため
・業務利用可能な品質レベルまで運用改善を進めるため

■担当工程
・運用設計
・障害対応設計
・運用保守
・改善提案

■その他補足
・6～10名規模のチーム体制
・原則フルリモート勤務（初回PC受取時のみ出社あり）

■必須スキル
・SRE / 運用設計の経験（最重要）
・システム導入・運用の経験
・RPAの経験
・Microsoft製品（Power Platform等）の経験
・AI領域の経験

◎生成AIシステムの本番運用・品質基準策定という市場価値の高い経験を積めます！
◎SREの知見を活かしながら、運用設計から障害対応まで幅広く携われます！
◎社会的インパクトの大きい業務効率化プロジェクトに参画できます！
◎原則フルリモートのため柔軟な働き方が可能です！

■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！

■企業概要
大手グループ企業における生成AI関連の新規サービス・ソリューション企画プロジェクトです。

■プロダクトやサービスの概要
・生成AIを中心とした新サービス
・ソリューションの技術検証およびプロトタイプ開発
・オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドを活用したAI実行環境の検証
・企業データを安全に活用するためのAI基盤およびセキュリティ技術の検証

■取り組み
・生成AIを活用した新規サービス・ソリューションの企画、技術検証
・LLM／RAG／AI Agentを活用したプロトタイプ開発
・LLM、AIサービス、OSSの技術選定
・AIアプリケーションのアーキテクチャ設計
・Python等を用いたプロトタイプ実装
・PoCの企画、実装、検証、改善
・技術評価および本番展開に向けた技術整理

■主な業務内容
本ポジションでは、生成AIを企業環境で安全に活用するためのセキュリティ設計・検証を担当していただきます。
・AIシステムにおけるセキュリティ要件の整理
・AI／LLM利用時のデータ保護・アクセス制御の検討
・IAM／認証認可の設計
・ネットワーク・通信経路のセキュリティ設計
・機密情報・個人情報等のデータ保護
・RAGにおけるアクセス制御・データ分離の検討
・Prompt Injection等のAI固有のセキュリティリスク検証
・AI基盤のログ・監視・ガバナンス設計
・セキュアなAI利用環境のPoC

■募集背景
・生成AI領域における新規サービス創出および企業利用を見据えた基盤構築を推進するための増員募集です。

■担当工程
・要件整理、アーキテクチャ設計 、技術選定、PoC企画／実装／検証、改善提案

■その他補足
・2〜3名の少数精鋭チームで推進
・技術選定段階から参画可能
・AI、インフラ、セキュリティを横断した経験が積める環境です。

■必須スキル
・ITインフラ／クラウドセキュリティの設計・構築経験
・IAM／認証認可／ネットワークセキュリティに関する知識
・セキュリティ要件の整理・設計経験
・クラウドまたはオンプレミス環境でのセキュリティ対応経験

■尚可スキル
・生成AI／LLMに関するセキュリティ知識
・RAG／AI Agentのセキュリティ設計経験
・AIガバナンスに関する知識
・データセキュリティ／DLPの経験
・Kubernetesセキュリティ
・Prisma Cloud等のクラウドセキュリティ製品の経験
・CISSP／情報処理安全確保支援士等の資格

■求める人物像
・曖昧な要件から仮説を立て、技術検証を進められる方
・新しい技術やサービスを自ら調査し試行できる方
・PoC型の開発に抵抗がない方
・AI、インフラ、セキュリティ領域を横断して学びたい方
・将来的なサービス化や本番運用まで見据えられる方

◎生成AI、AI基盤、セキュリティを横断して携われる希少性の高い案件です！
◎技術選定フェーズから参画できるため、新技術の検証やアーキテクチャ設計経験を積めます！
◎少人数体制のため、一人ひとりの裁量が大きく意思決定にも関われる環境です！
◎PoCだけでなく将来的な本番導入まで見据えたプロジェクトに携われます！

■案件概要
社内向け生成AIチャットボットのAzureインフラ基盤を担当いただきます。

■プロダクトやサービスの概要
Azure環境上で稼働するRAG構成の生成AIチャットボット。
閉域網環境内で運用されているエンタープライズ向けシステムです。

■業務内容
・既存Azure環境（GUI構築済み）の棚卸しおよび構成可視化
・TerraformによるIaC化推進
・Azureテナント移行および旧環境廃止対応
・GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプライン改善
・監視、可観測性、アラート運用設計
・インシデント対応、恒久対策および再発防止策策定
・インフラコストの可視化と最適化
・生成AI連携用標準プロトコル基盤の構築
・お客様インフラ担当者との技術調整
・運用手順の整理、ドキュメント整備

■募集背景
従来バックエンドエンジニアが兼任していたインフラ業務を専任化し、IaC導入や信頼性向上を推進するため。

■担当工程
・要件整理
・設計
・構築
・運用保守
・障害対応
・改善提案

■その他補足
・原則フルリモート（0.4人月稼働）
・2週間スプリントのスクラム開発
・週次顧客定例あり
・デイリースクラム参加歓迎

■必須スキル
・クラウドインフラの設計・構築・運用の実務経験3年以上。
　うちMicrosoft Azure を主担当として扱った経験（App Service・Azure Functions・Storage・Cosmos DB・AI Search などのうち複数）
・Terraform による IaC の実務経験
・CI/CD パイプライン（GitHub Actions）とコンテナ（Docker）を用いたデプロイの設計・改善経験
・本番稼働中システムの運用・障害対応の経験（監視・ログ・アラートの整備を含む）
・閉域網の構成を理解し、その制約の中で新しいコンポーネントを適切に設計できること
　（VNet・Private Endpoint・プライベート DNS・egress 経路などの概念理解。
　例：MCP サーバーを追加する際に、閉域網内のどこへ配置し、どの経路で到達させるかを設計できる）
・Claude Code / ChatGPT / Gemini などの LLM ツールを業務で日常的に活用していること
・AI を活用した業務改善の経験（定型作業の自動化、調査・構築・ドキュメント作成の効率化など、AI 前提で業務プロセスを見直した経験）

■尚可スキル
・Azure テナントの移行・統合の経験（テナント間のリソース移設、ゲストアカウント管理、旧テナントの廃止）
・Azure の個別サービスの深い運用経験（App Service のデプロイスロット運用、Azure Functions のデプロイモデル、Azure OpenAI、Container Registry、Azure Monitor）
・生成AI / LLM を用いたシステムの運用経験（トレース、レイテンシ・エラー率・トークンコストの監視、モデル更新時の影響確認）
・SRE / 運用信頼性の実践経験（SLI/SLO 設計、インシデント管理、ポストモーテム、運用レポートの整備）
・IaC 未整備の環境に IaC を導入し、チームに定着させた経験
・Claude Code などの AI ツールをインフラ業務に組み込んだ経験
・スクラム開発チームの一員として動いた経験
・MCP（Model Context Protocol）サーバーの構築・運用経験、または社内システムを安全に AI エージェントへ公開するための認証・認可設計の経験
・セキュリティ・監査要件の厳しいエンタープライズ環境で、閉域網を前提としたシステムを設計した経験

◎生成AI×Azure×SREの最新技術領域に深く携われる案件です！
◎TerraformによるIaC導入やテナント移行など、上流から運用改善まで幅広い経験を積むことができます！
◎本番稼働中のシステムにおける信頼性向上施策やSRE実践経験を活かせる環境です！
◎閉域網・Private Endpoint・認証基盤など、エンタープライズ向けインフラ設計の知見を深められます！