Python×時給2000円以上の案件一覧 -4ページ目

【募集背景】
各企業それぞれの課題に、当社のAI技術をどう適用できるのかを提案できるBizDevを募集強化しています。
また、これらのPJTを通じて、同時に当社のAI技術そのもの成長にも貢献していただきたいと思います。

【業務内容】
AI受託開発のプロジェクトで、当社が誇る世界トップクラスのAIエンジニアたちと並走し、建設領域におけるAI教師データ作成のサポートをご担当いただきます。
※AI開発に関する知識は不要です

【案件・プロジェクト事例】
- 建設業界向け見積もり自動作成AIの開発
- 建設業界向け設備DB自動構築AIの開発 など

※ご応募の際に必須スキルの対応可否についてコメントを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】
・建設関連の専門知識（建築・土木・設備等）
・下記の質疑にカンニングなしで答えられること
建築工事経験者
PB⇒
LGS⇒
RC⇒
機械設備経験者
PAC：
HEX：
FCU：
電気工事経験者
LBS：
ELB：
FEP：

【歓迎スキル】
・建設業界（ゼネコン、デベロッパー、建設コンサルティング会社など）での実務経験
・建築士、技術士等の資格保有者
・BIM/CIM、スマートコンストラクション等のデジタル技術に関する知見
・積算の実務ご経験、設計・施工管理のご経験
・大手コンサルティングファーム（Big4等）での就業経験
・AIプロジェクトにおける要件定義経験
・SIerやエンジニアとしての実務経験

★フルリモート
★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！

【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。

【主な業務】
■ インフラ・アプリケーション管理
OS／アプリケーション層の各種設定
Web サーバ、DB、各種アプリケーションのチューニング
アプリケーションの IaC 化・構成管理
Kubernetes 上で稼働するアプリケーションの保守

■ バックアップ・リストア設計／運用
手順書の作成・更新
バックアップフローの設計、運用、保守

■ アップデート管理
OS／ミドルウェアのアップデート情報収集・トラッキング

■ 運用改善・最新化
運用効率化、最適化の推進
コンテナ化・Kubernetes 導入など運用環境の刷新対応
他サービス連携に伴う追加要件対応

【仕事の進め方】
・Slackチャット、ハドルを使用してリモートワークの課題であるコミュニケーションロスを防ぎます
・アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます

■必須スキル
・オンプレ/クラウドを問わず、利用ユーザ数100名以上のサーバ運用経験
・AWSに関するインフラの知識もしくは、 AWS Certified Solutions Architect - Associate 相当の知識
・Gitコマンドの利用経験
・Terraformの利用経験
・プログラミングの経験

■歓迎スキル
・コンテナ技術（Dockerなど）の理解
・Kubernetesの自己学習もしくは資格取得等
・スクラム開発のご経験

■求める人物像
・技術が好きな方
・積極的に意見を出し、改善提案できる方
・コミュニケーションを取りながら仕事ができる方

★Kubernetes・IaCの実運用経験が積めるモダンな運用案件
★運用改善・環境最新化に主体的に関われるポジション
★スクラム×リモート前提の、開発文化が整った働きやすい環境

【業務内容】
AI受託開発のプロジェクトで、要件定義・PMOをご担当いただきます。
・顧客要望とTHIRDのAI技術とをつなぐ要件定義
・顧客へのソリューション提案/プロジェクトマネジメント
・社内のAIエンジニアを巻き込んだプロジェクトの牽引

【案件・プロジェクト事例】
・建設業界向け見積もり自動作成AIの開発
・建設業界向け設備DB自動構築AIの開発
など

【必須スキル】
・SIerで要件定義の実務経験をお持ちの方
・プロジェクトリーダーのご経験がある方

【歓迎スキル】
・デジタル技術を活用した事業の企画や立ち上げ、運用の経験
・エンジニアとの協働経験もしくは、エンジニアバックグランド
・プロジェクトマネジメントになりたい人（PM）
・理系大学・大学院レベルの知識や学習経験（とくに統計に関する基本的な知識）
・Deep Learning・AI・その他最新の技術/業界トレンドを常に学習する意欲

★フルリモート
★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！
★AIの先端技術についての知見を得られるため、AI Solutionのスペシャリストを目指すことができます

【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。
・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

【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
　フロントエンド（例：React / Vue / TypeScript 等）
　バックエンド（例：PHP / Python / Node.js / Java 等）
⚫︎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