Python×インフラエンジニア/SREの案件一覧

■案件概要
AI Vtuberのライブ配信に関する技術的運用・開発を担当します。
PythonやLLM・音声合成などを駆使し、AIキャラクターの配信を安定・高品質に実現するエンジニア職です。
技術的な裏方でありながら、配信現場の「演出・没入感」を支える中心的な存在となります。

■業務内容
* PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発
* YouTube／TikTok Liveなどの配信環境構築・設定・管理
* AIボイス（音声合成）連携
* OBS Studio・配信ソフトの構成設計（シーン構築・エンコード設定・トラブル対応）
* 配信映像・音声・モーション・字幕などのリアルタイム統合
* スタジオ・リモート双方の配信オペレーション対応
* 配信ワークフローの効率化（自動配信・素材管理・ログ収集など）
* 配信事故防止のためのモニタリング／冗長化設計
* AI・CG・モーション関連技術サポート
* Live2D／3Dキャラクターの表示・制御環境の整備
* モーションキャプチャ機器（VSeeFace、VUP、iFacialMocapなど）の運用・調整
* 新しいAI技術（生成音声、リアルタイム翻訳、合成映像等）の検証・導入
* 社内連携・チーム支援
* プロデューサー、プランナー、デザイナー、AIエンジニアとの協働
* 配信スケジュール・技術要件の共有・調整
* 社内外制作チームへの技術ガイド・トラブルシューティング対応

■働き方
フルリモ可　（有事の際に出社可能性あり）

️【必須条件】
* Pythonを使った大規模言語モデル(LLM)アプリケーション・APIの開発経験 (3年以上)
* LLM/機械学習に関する基礎知識
* AWS/GCP などクラウドインフラの運用経験
* トラブル発生時の即時対応力・論理的な問題解決能力
* チームメンバー（演者・企画・デザイン）との柔軟なコミュニケーション力

【歓迎条件】
* Live2D／3Dモデルを使用したVtuber配信・技術運用経験
* YouTube Live／Twitch／TikTokなどの配信経験（個人・商用いずれも可）
* OBS／XSplit／StreamYardなどの配信ソフトに関する知識・設定スキル
* PC・オーディオ・映像機材に関する基本的な理解（カメラ、マイク、インターフェース等）
* モーションキャプチャ、フェイストラッキング環境の構築経験
* AI音声（VOICEVOX、CoeFont、RVCなど）の導入・運用経験
* Python／Node.jsなどでの簡易スクリプト・自動化ツール開発スキル
* Unity、Unreal Engine、VRChat、VUP等のリアルタイム演出環境の利用経験
* 映像編集（Premiere Pro／After Effects等）・音声処理（Audition等）スキル

★フルリモートで稼働可能！

★“AI × VTuber × ライブ配信”の最先端領域で経験を積める
　生成AI・音声合成・リアルタイムモーションなど、
　急成長中の領域の技術を横断的に扱える希少な環境です。AI関連スキルを実践で磨きたいエンジニアに最適です。

★技術的裁量が大きく、開発から運用まで一気通貫
　Python開発、LLM連携、音声合成、OBS構成、モーションキャプチャ、配信自動化など、プロダクトの根幹となる部分を広く担当できます。

【案件概要】
生成AI（RAG）実装 × Azure基盤構築エンジニア募集案件です。
現場課題を迅速に検証するため、PoC／MVP開発を内製で推進する体制強化が目的となります。
要件が固まりきっていない初期フェーズから、手を動かしながら形にしていく開発スタイルで、1～3か月単位の短いサイクルで検証と改善を回すアジャイル開発が特徴です。

【業務内容】
■AI・バックエンド開発
　・Pythonによる業務ロジックおよびAPIの設計・開発
　・Azure OpenAI Serviceを活用したRAG（検索拡張生成）/AIエージェントの実装
　・ベクトルDBを含む、パフォーマンスを考慮したDB設計・構築
■インフラ・自動化（IaC／DevOps）
　・Terraformを用いたAzure環境（Dev／Stg／Prod）の構築・コード管理
　・Azure DevOpsによるCI/CDパイプライン構築・運用
　・開発・デプロイプロセスの自動化推進
■アジャイルな検証と改善
　・短期間（1～3か月）でのプロトタイプ実装 → ユーザー検証 → フィードバック反映」
　・ビジネスサイド・現場メンバーとの対話を通じた技術的実現性の検討および仕様策定支援
■チーム開発
　・GitHubを用いたPRベースの開発
　・コードレビュー、技術ナレッジ共有

※ご応募の際に以下の経験有無についてコメントいただけますと選考がスムーズに進められます。
【必須スキル】
・Pythonでの開発経験
・生成AI（RAG、ベクトル検索等）を含むDB設計・構築経験（パフォーマンス／スケーラビリティ考慮）
・Azure上でのシステム構築・運用経験
・Git／GitHubを用いたチーム開発経験（ブランチ戦略、PRレビューの理解）
・ソリューション設計・アーキテクチャ設計経験
・生成AIモデルを活用したシステム開発経験
・RAG／エージェント技術に関する知見

【尚可スキル】
・Azure DevOpsによるCI/CDパイプライン構築・運用経験
・TerraformによるIaC実装・自動化スクリプト作成経験
・生成AI分野でのデータサイエンティスト経験
・業務メンバーと連携し、仕様・ロジックを整理できるコミュニケーション能力
・英語ドキュメントの読解・作成能力（必須ではありません）

★ 生成AI（RAG）× Azure基盤構築の両軸に深く関われる、希少性の高い案件です
★ PoC／MVPフェーズから参画し、要件未確定の段階で技術選定・設計に裁量を持てます
★ 1～3か月の短サイクルで検証と改善を回す、スピード感あるアジャイル開発環境です
★ Azure OpenAI Service・ベクトルDBなど、最先端の生成AI技術を実務で活用できます

◆業務内容
日程調整を支援するSaaSプロダクトにおいて、企画・設計から改善まで、プロダクト開発を主導していただくポジションです。
・顧客課題を起点とした機能設計・UX/UI設計
・開発テーマの優先順位付けおよび進行マネジメント
・技術的視点を活かした営業・カスタマーサポート支援
・障害対応や運用面の改善を含むプロダクト品質の担保
・上記に付随する、経営・顧客・開発をつなぐ横断的な役割

◆応募者へのメッセージ
多くのサービスが生まれては消える中で、ビジネスの基盤として長く使われる存在になれるプロダクトは決して多くありません。
本サービスは、まさにその可能性を持つプロダクトであり、さらにその中心メンバーとして関われるフェーズは、まだ組織がコンパクトな「今」だけです。
自らの判断やアウトプットでプロダクトと事業を前進させ、社会に価値ある仕組みを残したい方のチャレンジを歓迎します。

◆募集背景
事業成長を次の段階へ進めるにあたり、プロダクト開発体制および組織基盤を強化することを目的とした増員募集です。

◆会社・事業について
当社は、ビジネスシーンにおける日程調整業務を効率化するSaaSを自社で企画・開発・提供しているスタートアップ企業です。
創業以来、外部資本に依存せず、継続的な売上成長と黒字経営を実現しています。
提供しているサービスは、機能性やユーザー体験の評価が高く、国内のみならず海外からも注目され、グローバルに利用が拡大しています。

◆プロダクトの特長
独自技術・特許を活用した他社にはない機能群
明確な差別化による高い市場競争力
大手企業から成長企業まで、幅広い業種での導入実績（数万社規模）

プロダクトとしての評価と実績がすでに確立されており、今後のスケールにおいても大きな成長余地を持っています。

◆マーケットの魅力
日程調整は、多くの人が日常的に行う業務である一方、長年にわたり非効率な手法が使われ続けてきた領域でもあります。
近年は、業務のデジタル化・生産性向上の流れを背景に、この分野自体が急速に注目され、改善ニーズが顕在化しています。
本サービスは、その中でも機能面・体験面の両方で優位性を持ち、将来的にはビジネスに欠かせないインフラ的存在となるポテンシャルを備えています。

◆スキル・経験
・Web／SaaSプロダクトにおけるPdMまたはそれに準ずる役割の経験
（プロダクト企画、要件定義、改善サイクルへの継続的な関与）
・ユーザー課題を起点とした機能設計・仕様設計の経験
・UI/UXに関する基礎的な知識・判断力
・開発優先度の設計・ロードマップ策定の経験
・エンジニアと円滑にコミュニケーションできる技術理解
・関係者（営業・CS・経営層）と連携しながらプロダクトを推進した経験
・障害対応・運用改善など、プロダクト品質に責任を持った経験
・自ら課題を発見し、主体的に意思決定・推進できる姿勢

・フルリモートで働くことができます！
・まだ少人数の成長フェーズにて、コアメンバーとして携わることができます！
・自社SaaSプロダクトのリードに携わることができます！

【案件概要】
動画配信サービスにおけるレコメンド機能の保守運用および改善を担当いただく案件です。
料金プラン追加やアカウント形態変更、作品数増加などのサービス仕様変更に伴うレコメンドロジックの継続的な改修に加え、
CTR向上・視聴時間向上・LTV最大化を目的としたデータ分析およびレコメンド精度改善を推進していただきます。
安定運用だけでなく、ビジネス指標改善に直結する技術的な取り組みに関われる点が特徴です。

【業務内容】
■レコメンド基盤の保守・運用
・サービス仕様変更に伴うレコメンド仕様・ロジックの改修
・障害発生時の調査および対応
　　ユーザー数・作品数増加に起因する障害対応
　　機能アップデートに伴うフィルタリング情報の追加・修正
　　作品取得APIのバージョンアップ対応
　　VM導入時のフィルタリング対応
　　作品増加に伴う負荷調整、実装の見直し
・サービス仕様変更時に発生する各種影響調査および対策立案・実装
■レコメンド改善・データ活用
・CTR、視聴時間、LTV向上を目的としたデータ分析
・レコメンドロジック・フィルタリング仕様の改善検討および実装

【必須スキル】
・Git、Dockerを用いた開発経験
・AWS環境での開発・運用経験（EC2、RDS、DynamoDB、S3 等）
・以下いずれか、または複数言語でのロジック実装経験
　・シェルスクリプト
　・Python
　・Mコマンド
　・Rust

【歓迎スキル】
・大規模データの取り扱い経験
・機械学習モデルの作成・運用経験
・レコメンドシステムの開発・改善経験

★ 国内有数の動画配信サービスにおいて、レコメンド中核機能を担当できる影響力の大きい案件です
★ 保守運用だけでなく、CTR・視聴時間・LTV向上に直結する改善施策まで踏み込めます
★ 作品数・ユーザー数増加に伴う課題解決など、スケーラブルな設計・負荷対策の実務経験が積めます

【案件概要】
大手総合広告代理店グループのデジタル専門組織にて、BigQueryを中心としたマーケティング分析基盤の構築・運用・改善を担うデータエンジニア募集案件です。
広告データを活用した自社サービス開発や、マーケティング施策を支えるデータ活用支援まで幅広く関与いただきます。

【主な業務内容】
・BigQueryを用いたデータ分析基盤の構築・運用・改善
・広告データを活用した自社固有サービスの設計・開発
・マーケティング施策に伴う技術支援（CRM/MA/BI等）
・Looker Studio・Tableauを用いたダッシュボード構築・保守
・ELT/ETLパイプライン（Trocco/Dataform等）の設計・構築

＜求める人物像＞
・若手社員をリードできる方： 30代前後など年齢層が近く、技術面・実務面で周囲を引っ張っていけるような、コミュニケーション力の高い方
・ビジネス視点を持つエンジニア： データの加工・抽出に留まらず、マーケティング課題に対するデータ活用を自ら提案・実行できる方
・主体性のある方： 人員不足の解消だけでなく、基盤の品質向上や効率化に当事者意識を持って取り組める方

■必須スキル・経験
・SQLを用いたデータ抽出・集計・加工の実務経験（2年以上）
・BigQuery／Redshift／Snowflake 等のクラウドDWH実務経験
・データ分析基盤の構築、または運用改善の経験

■歓迎スキル・経験
・Python／Node.js 等によるバックエンド開発、REST API実装経験
・GCP（Cloud Functions、Cloud Run 等）の実務経験
・Googleタグマネージャー（GTM）の設定・運用経験
・Trocco、Dataform 等のETLツール利用経験

★ BigQueryを中核とした大規模マーケティング分析基盤に携われます
　大手総合広告代理店グループならではの豊富な広告データを扱い、分析基盤の構築・改善をリードできます
★ 広告データ×自社サービス開発で、事業インパクトを実感できます
　データ基盤構築に留まらず、広告データを活用した独自サービス設計・開発まで関与可能です
★ マーケティング施策を技術面から支える上流〜運用まで一貫対応
　CRM／MA／BI連携やダッシュボード構築など、マーケティング現場に近い立ち位置で活躍できます

【案件概要】
エンタメ系toCサービスにおいて、機械学習基盤（MLOps領域）の設計・構築・運用を担っていただくエンジニア募集案件です。
クラウド環境上でのMLパイプラインやモデル実行基盤の安定稼働を軸に、CI/CD・監視体制の整備や運用改善を行っていただきます。

【業務内容】
・MLパイプラインおよびモデル実行基盤の設計、構築、運用
・クラウド環境（AWS / GCP / Azure）におけるインフラ設計・運用
・Kubernetesを用いたコンテナ基盤の管理・改善
・CI/CDパイプラインの構築および運用改善
・監視、アラート設計を含む運用体制の整備
・機械学習機能を含むサービス基盤の信頼性向上・改善対応

【必須スキル】
・AWS、GCP、Azureいずれかでのサービス運用経験
・LLMを組み込んだサービスのインフラ管理経験
・Kubernetesを用いた開発・運用経験
・CI/CDパイプラインの構築経験
・Pythonでの開発経験

【尚可スキル】
・エンタメ系サービスでの就業経験
・Terraform 等を用いたInfrastructure as Code（IaC）化の経験
・機械学習モデルの学習・運用経験

★ LLM×ML基盤の中核を担うポジション
　LLMを組み込んだサービス基盤の運用・改善に深く関われ、最先端技術を実務で活かせます
★ クラウド×Kubernetes×CI/CDの実践経験を積める
　AWS/GCP/Azure上での運用やKubernetes、CI/CD、監視体制まで一貫して携われます
★ 設計から運用改善まで裁量の大きい環境
　MLパイプラインの設計・構築から安定稼働、継続的改善まで主体的に推進できます

■企業概要
対話型インターフェースを活用した業務支援プロダクトを開発・提供する企業です。

■プロダクトやサービスの概要
業務効率化を目的としたナレッジ検索、ワークフロー管理、複数チャネル対応の対話システムを展開しています。

■業務内容
スクラムチームの一員として、企業向け対話型AIプロダクトの開発に携わっていただきます。

主に、対話基盤を構成するバックエンドAPIの設計・実装（TypeScript / Python）、
および管理画面・対話UIのフロントエンド開発（Next.js）をご担当いただきます。

また、LLMとベクトルDBを活用したナレッジ検索・生成機能の設計実装、マイクロサービス間通信の最適化、パフォーマンス改善にも関与いただきます。

インフラはAWS × Terraformで構成されており、CI/CDや監視基盤（Datadog）を含めた開発・運用改善にも裁量を持って携われる環境です。

■募集背景
プロダクト拡張に伴うエンジニア増員。

■担当工程
設計、開発、テスト、運用

■その他補足
フルリモート環境で、開発基盤や運用改善にも関与可能です。

■必須スキル
・フルスタックエンジニア経験（TypeScript開発経験必須）が5年以上
・Next.js等のモダンなフロントエンドフレームワークを用いたコンポーネント設計・実装のご経験
・CI／CDのパイプライン構築のご経験
・RDB（PostgreSQL等）のスキーマ設計・運用のご経験
・AI駆動開発のご経験（業務内外を問わず）
■尚可スキル
・LLM／ベクトルDB（Qdrant／Pinecone等）を活用した検索／生成機能実装・運用のご経験
・Terraformを用いたインフラ構築・運用の経験
・保守性の高いバックエンド設計のご経験
・パフォーマンスチューニングのご経験

◎フルリモート×フルフレックスで、場所や時間に縛られず働けます！
◎LLMやベクトルDBなど、最先端のAI技術を実プロダクトで活用できます！
◎マイクロサービス構成・スクラム開発で、モダンな開発経験を積めます！
◎CI/CD・IaC・Observabilityまで一貫して関われ、技術的な裁量が高いです！

■企業概要
小売・流通領域を中心に、業務システムの企画・開発・運用を行う元請企業です。
クラウド（AWS／GCP）を活用したデータ活用基盤の構築や、業務効率化支援を強みとしています。

■プロダクトやサービスの概要
プレシーズンにおける販売計画モデルをシステムとして実装し、
基幹系システムと連携することで、販売計画策定・データ連携を支援するモデルシステムです。

■業務内容
販売計画モデルシステムにおいて、AWS／GCP上のクラウド基盤の運用・保守をご担当いただきます。
あわせて、Pythonを用いたバッチ処理の実装やデータ加工処理の開発を行い、
CI/CD（GitHub Actions）やIaC（AWS SAM）を活用した運用改善・自動化にも携わっていただきます。

■必須スキル
・AWS/GCPの利用経験
・AWS/GCP基盤でのバッチ処理構築経験
・GitHub 等のバージョン管理システムを用いた開発経験
・AWS SAM 等の IaC を用いたサーバーレスアプリケーション開発経験
・GitHub Actions 等の CI/CD ツールを用いた DevOps 経験
・Pythonデータ加工や各種分析

■尚可スキル
・ソフトウェアアーキテクチャに関する知識
・コミュニケーション力・プレゼンテーション力
・アジャイル開発力
・小売業でのSCMシステム構築経験

★AWS／GCPの両クラウドを扱える実践的な案件です！
★既存モデルを活かした運用・改善フェーズに関われます！
★元請直案件のため、安定した長期参画が可能です！
★ハイブリッド勤務で、リモートと出社のバランスが取れます！

■業務内容
新規で立ち上げる見守り系ポータルアプリのバックエンド開発をお任せします。連絡アプリのようにお知らせ等の通知が届く機能をご担当いただく想定です。
主にTypeScript（Hono）を用いたAPI設計・実装を中心に、データベース設計やGoogle Cloud（Firebase含む）との連携、通知機能の設計・開発を行っていただきます。
少人数（5名以下）チームでのアジャイル開発となり、設計フェーズから実装・テストまで一貫して関与いただく想定です。
ご経験に応じて、インフラ設計や非機能要件（性能・可用性）の検討にも携わっていただきます。

■具体的な業務内容
・Honoを用いたAPIおよびサーバーサイドの設計、開発
・バックエンド処理の実装
・データベース設計およびGoogle Cloud環境との連携
・非機能要件（パフォーマンス・セキュリティ等）の見積もり
・テストコードの実装および品質保証　など

■必須スキル
・TypeScriptを用いた開発経験5年以上
・非機能要件についての見積もり能力および経験
・Claude Code, Codex, CursorなどのAIツールを用いた開発経験

★新規プロダクト立ち上げフェーズに携われるため、設計から実装まで一貫して関与できます！
★モダンな技術スタックとAI開発ツールを活用した開発経験を積むことができます！
★フルリモート環境で、地方在住の方も働きやすい案件です！
★少人数チームのため、裁量を持ってスピーディーに開発を進められます！

■業務内容
プロダクトを支えるインフラの構築や運用の自動化、ツール開発など、開発者支援のための仕組み作りを行い、提供サービスの開発効率化や信頼性向上を担っていただきます。
また、状況に応じてバックエンド開発も兼任していただくことがあります。

■仕事内容
・Developer Productivityの向上
開発サイクル全体（ビルド、テスト、デプロイ、運用）の改善と、新たな仕組みの設計・実装・運用を担当します。
開発者が自律的に、安全かつ迅速にリリースできるよう、ボトルネックを特定・解決します。
・セキュリティと信頼性の向上
Kubernetesやコンテナ、サプライチェーン、ネットワーク、アプリケーションなどのセキュリティ強化と、Observabilityの改善、SLO/SLIの策定を通じて、安定した基盤を構築します。
金融ドメインという事業特性上、初日から高い水準を目指します。
・インフラコスト・リソースの最適化
クラウドインフラやObservabilityツールのコストを監視・最適化します。
インフラリソースの増加に伴いコスト増加が見込まれるため、効率的なリソース管理を徹底し、リーンなインフラ運営を目指します。

■期待する役割
・経営陣やPdMと密にコミュニケーションを取り、サービスの最適化を推進すること
・開発体制の構築、技術的意思決定、ステークホルダーとの合意形成などを通じ、イシュー解決に向けて自律的に推進すること
・顧客の課題解決に重きを置き、中長期的な価値最大化を見据えたチーム文化を形成すること

■開発体制
1プロダクトに対し、10-20名弱の少数精鋭のチーム体制をとります。
少数精鋭にこだわっている理由としては、チームの全員がプロダクト全体の体験に視点を置いて業務に取り組むことで、1つのボタンデザイン・1行のコード・1つのテストケースといった細部のプロダクト品質を担保したいという意図を持っています。
チームメンバーには、周囲とコミュニケーションをとり自分から主体的に人を巻き込めるスタンス、必要な知識を自分で獲得出来る能力、知識を得て論理的に推論していく能力が求められます。

■スキル要件
1. クラウドインフラの実務経験
-GCPやAWSを用いたインフラ設計・構築 運用経験
-特にGKEやEKSなどのKubernetes環境でのコンテナ運用経験

2.IaC(Infrastructure as Code) ツールの運用経験
- Terraform や AWS CDK, Pulumi などを使用したインフラのコード化と管理

3. CI/CD パイプラインの設計・運用経験
-ビルド/テストの自動化、デプロイの自動化 (Argo CD 等)、可観測性
(Observability) の仕組みづくり等

4. モニタリング/ログ管理などObservabilityの構築・運用経験
-Datadog や Prometheus Grafana などのツールを用いたメトリクスログ可視化、 アラート設定の経験
-ボトルネック分析や障害解析のためのObservability設計

5. プログラミング言語への理解やスクリプトカ
RustやGo、Python、 Shellスクリプトなどでの効率的なツール作成、 自動化

6. チームとの協働コミュニケーションスキル
- 開発者やプロダクトマネージャー、 他のプラットフォームエンジニアとの連携
- 新しい仕組み ツール導入時の社内トレーニングやドキュメント作成

■人物像
・必要な知識を自分で獲得でき、論理的に推論できる方
・課題解決にあたり、ステークホルダーとのコミュニケーションを自律的に推進できる方
・顧客の課題解決を追求し、楽しめる方

・少数精鋭チームにこだわる組織でコアメンバーとして参画出来ます！
1つのプロダクトに対して10-20名程度の少人数チーム体制です。1人ひとりが経験豊富で、フェーズの変化に対応しながら開発の優先順位や最適解を議論できるチームを作っていきます。
・幅広いスキル習得が可能です！
FE・BE・インフラでそれぞれメインの役割を持ちつつ、フルスタックで動いていただくなど、個人ごとの役割は希望に合わせて柔軟にできる体制としています。