Python×月収90万円以上の案件一覧 -2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）

【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。
・AWSに関する実務経験
・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。
・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】
・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