Python×サーバーサイドエンジニアの案件一覧 -3ページ目

【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）

■ 仕事内容
当社が運営する BtoBマッチングサービス（企業同士、企業と候補者の双方をつなぐプラットフォーム）において、
アプリケーション内検索・マッチング精度向上を目的とした AIエージェント開発を担当いただきます。
現在、AIエージェントの組み込み導入は検討段階で、仕様検討からジョインいただける方を募集しております。

■ 主な業務内容
・企業 × 企業、企業 × 候補者の マッチングアルゴリズム開発
・アプリ内検索機能の改善／最適化
・Python を用いた機械学習モデルの構築・運用
・PyTorch を利用したモデル実装
・LangChain等を活用した AI エージェント機能の開発
・GCP サービスを利用したモデル運用
仕様検討〜技術設計〜実装〜検証まで一貫してご担当いただける方を募集しております。

■体制
3名

■ 必須スキル
Python を用いた開発経験
機械学習モデルの構築経験
PyTorch を利用した実務経験
GCP（特にAI/MLサービス）の使用経験

■ 歓迎スキル
LangChain を用いたエージェント開発経験
BtoBマッチングサービス、検索サービスの開発経験
scikit-learnなどのML関連ツール経験

🌟 急成長するAIマッチング領域の“コア機能”を担える
近年、企業×企業、企業×候補者のマッチング市場では AIを活用した精度改善が競争力の核心 となっています。
国内外のHRTech／Bizマッチングサービスでも、検索最適化・レコメンドモデル・AIエージェントの導入が加速しており、市場全体の技術成熟度が上がっているフェーズです。
その中で本ポジションは、サービスの中核となる 検索・マッチングアルゴリズムの刷新をゼロベースで企画できる希少な機会 です。

🌟LLM×検索×マッチングの最新技術を実務で試せる
現在AI領域では、RAG最適化、LangChainやLLM Ops 化、エージェントワークフロー、Embedding検索（ベクトルDB）などが急速に発展しています。

本ポジションは LangChain や PyTorch、GCP を活用しながら、
「プロダクトの成長に直結するAI機能」を実際に組み込む実務経験 を積むことができます。
研究的ではなく、ビジネスインパクトに直結したAI実装を経験したい方に最適です。

【案件概要】
メーカー様が小売店様と契約して受領しているPOSデータを収集しクレンジングして、DWH（snowflake）に蓄積するパッケージシステムをこれから受注する顧客用に個社対応で機能追加していく。
※詳しい案件概要は面談内で説明がございます。

【備考】
・勤務地：基本リモート※ほぼないですが出社の可能性が有る際はひばりが丘
・期間：2026/02/16～
・時間：9時～18時

【必須スキル】
・Python（モジュールやパッケージが作れる、使える）開発経験※BI系はNG
・SQLの使用経験（3年以上）
・要件定義～の開発経験
・コミュニケーション能力のある方

【あると望ましいスキル】
・snowflakeのご経験

★弊社からの参画実績のある企業様です！

■募集背景
乗り物（船舶・自動車・航空等想定）の設計書・仕様書を対象に、特化型LLMを構築・高度化する取り組みを加速。
モデル構築面（データ整備〜学習〜評価〜強化学習）で実務に即した技術助言と精度向上の牽引が必要となったため、LLM強化学習（RL）に通じた方を募集しております。

■ご担当業務（お任せしたい工程）
・設計書・仕様書コーパスの前処理・分割・匿名化・正規化に関する方針策定
・SFT → RLHF（PPO/DPO等） を含む学習パイプラインの設計・改善
・評価設計（helpfulness / harmlessness / honesty 等）とメトリクス運用
・エラー分析／失敗例の体系化、データ追加・報酬設計・プロンプト/方針更新提案
・ABテスト／回帰テストの仕組み化、モデル曲線の読み解きと次アクション提示
・週次レビュー、課題管理、ドキュメント整備（日本語中心／英語文献読解あり）

■プロジェクトの進捗状況
3月より開始予定

■必須スキル
・LLMの強化学習（RL）の実務経験をお持ちの方
・PPO / DPO / RLHF によるモデル最適化の実務
・SFT → RLHF の一連パイプライン構築経験
・データ整備・加工・学習の実務経験（ドメイン文書の前処理・分割・メタ情報設計）
・LLM評価（helpfulness / harmlessness / honesty 等）設計・運用の経験
・論文ベース検証／英日での文献読解
・ロジカルな説明力／ステークホルダーとの高頻度コミュニケーション

■歓迎スキル
・設計文書の構造理解
・セキュリティ／コンプライアンスに配慮したデータガバナンス実務

🌟特化型LLM × 強化学習（RLHF）の“最先端”に携われる
乗り物（船舶・自動車・航空）の設計書という高難度ドメインを対象に、
SFT → RLHF（PPO/DPO）までのフルパイプライン構築をリードできる希少案件。

🌟モデル精度改善の“技術意思決定レイヤー”を担当できる
データ整備・評価設計・報酬設計・エラー分析など、
モデルの性能を左右するコア部分の裁量が大きい上級ポジション。

🌟3月スタートの新規フェーズで立ち上げから参画できる
プロジェクト開始タイミングに入り、
設計・運用ルールの策定から関われるため、実績・経験の幅が広がる！

【案件概要】
大手SIが提供する国内最大級の決済ネットワーク関連プロジェクトにおける、
AI／Pythonを活用した業務プロセス改善・データ分析・PoC推進を担っていただく案件です。

プロダクトは、数百、数千を超える、クレジットカード会社、金融機関、百貨店などの商業施設やECショップ、
また小売店・タクシー等の端末では80万台超えて利用されている国内最大級の決済ネットワークであり、
月間11億件のトランザクションデータを扱っています。

今回は、新プロジェクトの中心となるデータ分析・PoC領域をメインでお任せできる方を募集しています。

【業務内容】
① AI／Pythonを活用した業務プロセス改善
レガシーな運用プロセス（紙・Excel・手作業）の自動化・効率化を推進。
対象プロセス：
受付 → 利用準備 → 情報登録 → 試験実施 → 検証 → サービス開始 → 請求・課金

特に以下の領域に関わります：
・試験〜サービス開始後の監視プロセスの自動化
・課金請求プロセスの改善
・AIを用いたトランザクション分析による監視強化
・AWS上でのデータ分析基盤の構築と運用
※受付〜試験部分の見立ては既にあり、サービス開始時のトランザクション分析（②）を主に担当いただきます。

② データ分析とPoC（概念実証）の推進【メイン業務】
扱うデータ：月間約11億件、年率110%で増加するトランザクションデータ
担当する業務：
・AI活用を前提としたデータ分析手法の検討
・PoCの企画・実施
・検証結果のフィードバックと改善案の提示
・データ収集〜分析までのノウハウ蓄積・展開

大量データを用いた分析経験を活かしたい方に最適なポジションです。

③ AIツール活用と技術検討
・業務課題に対し、最適なAIツールの選定・比較
・「AIで解決すべき課題か」の判断・技術的提言
・AWS上での分析環境構築支援
・AI活用に関する知見共有・教育

④ BPRの技術的推進
・リーダーと連携し、BPR活動の技術面を牽引
・開発・維持チームへの自動化推進の働きかけ

■その他
新プロジェクトの立ち上げチーム
5名体制予定、既存メンバーと協働していただきます

【必須スキル】
・Pythonを用いたデータ分析の実務経験（数千万規模くらい）
・AIに関する知見:
　→AI（機械学習、深層学習等）を用いたデータ分析の実務経験、またはそれに準ずる知識
　→AIツール（例: Copilotなど）の活用経験。※活用を推進していきたいため、お得意で提案できる方は大歓迎！
・関係部署やチームメンバーと円滑に連携し、技術的な課題について議論いただける方

【歓迎スキル】
・AWSに関する実務経験
・トランザクションデータ分析の経験、またはそれに準ずる大規模データ分析の経験。

★国内最大級（月間11億件）の決済データを扱える希少な案件です
★AI活用／PoC推進を中心とした裁量の大きいポジションです
★新規プロジェクト立ち上げメンバーとして参画できます
★Python・AWS・データ分析のスキルを実務で強化できます

【案件概要】
土木・インフラ業界向けに 自社SaaSプロダクト開発 と 受託によるWeb／業務システム開発 を行うスタートアップです。
同業界では、深刻な労働人口減少にも関わらず DX が十分に進んでおりません。

その結果、
・多量の設計図作成
・QA のリードタイム・精度課題
・手戻りの大きなコスト
といった構造的課題が業界全体に残存しており、早急な DX 推進が求められています。


【業務内容】
本ポジションは、人事評価・ピープルマネジメントが主業務となるエンジニアマネージャー職ではありません。
以下のような 「技術そのもの」でチームとプロダクトを前に進めるエンジニアです。
会議中心・管理中心の役割ではなく、今後も設計・実装・レビューに深く関わり続けたい方を歓迎します。
つきましては、40代・50代で「管理職ではなく、技術を続けたい」と考えている方も、中核人材としてお迎えしたいと考えています。

⚫︎AI駆動開発（生成AI活用・開発自動化）
⚫︎オフショア開発（海外開発拠点との協業）
⚫︎ 新しく生まれたアイディアを迅速に形にするPoCの開発と、検証を重ねながらのプロダクト改善
⚫︎ 開発プロセスや開発基盤の改善・自動化
⚫︎ フロントエンドからバックエンドまでを含むプロダクト開発の実務全般

【必須スキル】
⚫︎ フロントエンド・バックエンドの双方において、設計から実装までを担ったWebアプリケーション開発の実務経験 5年以上
⚫︎フルスタックでの開発経験
⚫︎React / TypeScriptでのフロントエンド開発経験
⚫︎Pythonでのバックエンド開発経験
⚫︎アーキテクチャ設計・技術選定の実務経験
⚫︎他者のコードをレビューし、改善点を言語化できる能力
⚫︎日本語での業務コミュニケーション能力
⚫︎ Next.jsをはじめとしたJavaScript系フレームワークを用いた開発経験（2年以上）
⚫︎ Pythonをはじめとしたフレームワークを用いた開発経験（2年以上）

【歓迎スキル】
⚫︎スタートアップ、新規事業の開発経験がある方
⚫︎SaaSプロダクトの設計・開発経験
⚫︎受託開発で複数案件を横断的に担当した経験
⚫︎AWS / GCP / Azure　等のクラウド設計・運用経験
⚫︎構造化データと非構造化をマッピングさせるシステム知見に明るい方
⚫︎オフショア開発の技術的リード経験
⚫︎AI／LLMを活用した開発経験、または強い関心
⚫︎セキュリティ要件が高いシステムの設計経験
⚫︎土木・建設・インフラ業界向けシステム経験

【求める人物像】
⚫︎スタートアップ環境で新しい事業やプロダクトづくりに挑戦する意欲があり、変化の速い状況を前向きに楽しめる方
⚫︎役職よりも技術で価値を出すことにやりがいを感じる方
⚫︎自ら手を動かしつつ、設計と品質をリードできる方
⚫︎若手エンジニアやオフショアメンバーを技術的にサポート・育成できる方
⚫︎自社サービスと受託開発、両方のスピード感を理解できる方
⚫︎課題を自分ごととして捉え、考えたことを行動に移しながら周囲と建設的なコミュニケーションが取れる方

⚫︎柔軟な働き方
　フルリモート・フルフレックスで、自由度の高い働き方が可能です。
⚫︎ AI駆動開発・オフショア開発を自ら設計できる裁量がございます。
⚫︎ 自社SaaS × 受託開発の両方に関わることが可能です。
⚫︎ 年齢に縛られない、技術重視の評価文化があります
⚫︎ 技術戦略に深く関与できる中核ポジションです。

■概要:
大手製造業（技術開発本部）におけるCopilot Studio活用推進案件。
Copilot Studioのワークショップ実施経験はあるものの、パワーユーザー転換率が低く、社内リソースのみでの推進に限界が出ている状況。
Copilot Studioによるエージェント作成を実践レベルで支援しつつ、教育設計・KPI設計・運営設計まで含めたDX推進の伴走支援を行う。

【主な業務内容】
・Copilot Studioを用いたエージェント作成支援（ハンズオン／実装支援）
・Copilot Studioワークショップ／研修コンテンツの設計・実施
・パワーユーザー定義および育成プロセスの設計支援
・DX推進におけるKPI設計、計測方法の整理
・施策バックログ整理、優先度付け、四半期ロードマップ作成支援
・ワークショップ後のフォロー施策（事後面談、レビュー会、ナレッジ運用）設計
・必要に応じたクライアントヒアリングおよび改善提案

■必須スキル:

【共通・基本スキル】
・顧客折衝経験（要件ヒアリング、提案、改善提案）
・業務整理／課題整理を行い、実行計画に落とし込んだ経験
・教育／ワークショップ／社内展開などの推進経験

【技術スタック】
・Copilot Studioを用いたエージェント作成の実務経験
　（個人検証レベルではなく、業務利用または研修・支援経験）
・生成AIを活用した業務改善／業務効率化の実践経験
・Microsoft 365環境での業務設計・運用理解

【求める人物像】
・単なる講師ではなく、実務で使える形まで落とし込める方
・受講者の理解度を見ながら、手を動かさせる支援ができる方
・DX／AI推進において「定着しない理由」を構造的に捉えられる方
・クライアントの現場温度感に合わせて、施策を調整できる方

■尚可スキル:
・Power Platform（Power Automate／Power Apps）の実務経験
・AI活用の社内定着・人材育成プロジェクト経験
・製造業向けDX／IT支援経験
・PM／PMO経験、またはプロジェクト推進補佐経験

⭐大手製造業のDX推進を“教育×伴走”の両軸でリードできる案件
⭐Copilot Studioの実践力を最大限発揮できる環境
⭐DX組織づくり（教育体系・KPI設計・パワーユーザー育成）まで関われる

■案件概要
保険関連コールセンターの業務負荷軽減を目的とした既存システムの保守および新機能開発を担当いただきます。
定常的には新規機能開発を進めつつ、依頼に応じて保守対応も行う体制です。

■期間
2026年4月 ～ 2026年9月（予定）

■業務内容
●既存システムへの機能追加対応
クライアントからの要件すり合わせ
設計、実装、テスト、リリースまで一貫して担当
実装済み機能を随時クライアントに確認してもらい、フィードバックをもとに改善するアジャイル的な開発プロセス
PMがクライアント折衝を担当するが、Q&Aなどは開発メンバーが直接対応する場合あり
コーディングアシスタント（Gemini Code Assist）の利用が可能

●バージョンアップ対応
定期的に言語／ライブラリ／MySQLなどのバージョンアップを実施
影響調査、更新作業、修正対応～リリースまで一連の作業を担当

●非定型保守業務
障害発生時やクライアントからの調査依頼への対応
必要に応じてクライアント向けの調査報告も担当

■必須スキル
Git を用いたチーム開発経験
以下いずれかの開発経験
・フロントエンド（HTML/CSS、JavaScript、TypeScript）
・バックエンド（Python 他言語可）
API の利用または実装経験
RDB（MySQL）の基本操作

■歓迎スキル
●以下技術を用いた開発経験
HTML/CSS
React（17以上）
React Hook Form
Redux
TypeScript（4.9 以上）
Python（3 系）

テストコード実装
Jest、React Testing Library（フロントエンド）
Pytest（バックエンド）

●下記の使用経験も尚可
AWS Lambda（Python）
Amazon Aurora Serverless（MySQL）
AWS SAM
Docker を用いたローカル開発環境構築
フロントエンド・バックエンド双方の経験
ユーザビリティを意識した設計・実装
セキュリティ考慮を含むバックエンド開発経験

⭐完全リモートで、場所に縛られずに働くことができます！
⭐フルスタックにスキルアップができるような案件です！
⭐幅広く業務をお任せいただける裁量権のある現場です！

■募集背景
業務アプリケーションそのものの開発ではなく、他チームが効率よくコーディングできる開発環境・仕組みの整備を中心にご担当いただきます。
主な役割は、クラウド開発環境の整備、CI/CD、静的解析、サンプルアプリ/共通ライブラリの整備、利用ガイド作成、技術支援です。
オブジェクト指向設計の基礎理解があれば、特定言語の深い経験は不問。範囲横断で学習しながら進められる方を歓迎します。
■期間
2026年4月 ～ 2026年9月（予定）
※延長の可能性あり

■期間
2026年4月 ～ 2026年9月（予定）
※延長の可能性あり

業務内容
1) 開発基盤・環境整備
クラウド環境 IDE 用ベースイメージ（Docker）の作成
開発基盤（Cloud Workstations、Docker イメージ等）上での動作検証
CI/CD パイプライン構築
アプリケーションへの静的解析導入（ルール設計・品質ゲート整備）
技術問い合わせ対応・支援（開発者向けのQ&A運用）

2) サンプルアプリ・共通部品開発
AIを活用したアプリケーションおよび開発用ライブラリの開発
利用ガイド・設計ガイド（レクチャー資料/ハンズオン）作成
複数プロジェクトで利用可能な共通ライブラリの設計・開発

3) データ設計・検証
分散データベースを前提としたデータモデル/アクセスパターンの検討
トランザクション設計、スキーマ設計の検証（特性評価・トレードオフ整理）

■求める人物像
分からないことがあっても自ら調査・検証し、前に進められる方
詰まった際に抱え込まず、周囲と相談・共有できる方
技術やツールを「使える」に留まらず、なぜそうするのかを考えられる方
開発者が使いやすい仕組みを考えることに興味がある方
開発基盤・自動化・AI活用といった新しい取り組みに前向きな方

■必須スキル
・基礎技術スキル
- Git を用いたチーム開発経験
- Linux 環境での基本的な操作経験
- オブジェクト指向設計の基礎理解
- 何らかの言語でのアプリケーション開発経験

■歓迎スキル
- Docker を用いた開発環境または実行環境の構築経験
- CI/CD パイプライン構築経験（CircleCI 等）
- Java（Spring Boot）を用いた開発経験
- Web API（REST 等）の設計・実装経験
- 認証・認可（OAuth2、APIキー等）の基礎理解
- RDB を用いたデータ設計・利用経験
- クリーンアーキテクチャ、DDD などの設計手法への理解
- テストコード（JUnit 等）を用いた開発経験
- Cloud Spanner または分散データベースの利用経験
- Apigee などの API Gateway / API 管理製品の利用経験
- GraphQL を用いた API 設計・実装経験
- マイクロサービスアーキテクチャの設計経験
- AI駆動開発の経験"

⭐フロント〜バック〜クラウド〜データまで幅広くスキルアップできる環境です！
⭐他の開発メンバーの効率的な開発を実現するために、貢献できる案件です！
⭐AI活用・DX推進を牽引できる環境であり、今後案件のお探しの幅も広がります！

【案件概要】
クライアント企業では開発生産性向上を目的に AI 専門チームを新設し、複数の AI テーマに取り組んでいます。
現在、弊社メンバーも複数名参画しており、プロジェクト推進の加速に向けて即戦力エンジニアの追加参画を予定しています。
AI エージェントやチャットボット等の実働開発を通じて、顧客企業内の AI 開発体制を強化し、ナレッジ蓄積にも貢献いただくポジションです。

【業務内容】
具体的には、以下の業務が想定されます。
■ 技術支援・開発実装（メイン業務）
AIエージェントやQ&AチャットボットなどのAIソリューション開発における生成AIの環境構築、
データの前処理、モデルの選定・チューニング、PoCの実施、
そして本番環境での開発・実装まで、手を動かす業務を担当します。

■ ナレッジ蓄積サポート
開発を通じて得られた知見やノウハウをドキュメント化し、
技術力の底上げに貢献することが求められる可能性があります。

【必須スキル】
・生成AI関連開発（環境構築、PoC、本番開発）
・Pythonを用いた開発実務経験（3年以上）
・スクラム開発経験（チケット発行、スプリントプランニングなど）
・CI/CDパイプライン構築経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・AWS環境におけるAI/ML関連サービスの利用経験

【尚可スキル】
・LLMのファインチューニング、プロンプトエンジニアリングの実務経験
・金融業界知見/金融業界におけるAI関連プロジェクト参画経験

★フルリモート（完全リモート　テレワーク・在宅勤務可）
★週３日～
テクノロジーの進化が早く、エンドユーザーの行動特性やトレンドも日々変化するオンライン通販業界。
この求人は、オープンソースとして配布している自社プロダクトを時代の変化に即応して、新機能の追加や既存機能の問題点を改善するといった業務が中心のポジションです。
エンジニアといってもコードを書くだけでなく、これから必要となる新機能の企画や要件定義など上流の工程も楽しめます。
オンライン通販の最新EC事情を把握して、オープンソースとしての互換性やセキュリティを考慮しながら、新機能の企画開発と幅広いポジショニングを体験でき、大きな実績と経験になる求人です。