Python×時給2000円以上の案件一覧 -5ページ目

ー【案件概要】
大手企業向け顧客管理システムのリプレイス案件です。
既存システムを、SaaSサービス＋AWS基盤のハイブリッド構成で再構築します。
本案件では、AWS基盤上で稼働するバッチ機能および一部画面機能の設計・開発を担当します。
開発は中国オフショア企業と連携して進めており、国内チームはオフショアとの橋渡し役として、品質確保やプロジェクト推進を担います。

【業務内容】
・オフショア開発チームへのアプリケーション仕様説明・仕様伝達
・オフショアからの成果物（設計書・ソースコード等）のレビュー
・クライアント側体制へのレビュー依頼および調整
・指摘事項の取りまとめ、フィードバック対応
・品質管理、テスト支援など開発全体のサポート業務

※実装作業そのものはオフショア側が担当します。

【必須スキル】
・オフショア開発案件での実務経験
・スクラッチ開発の経験
・基本設計・詳細設計の経験　（他者が作成した設計書・成果物をレビューできるレベル）
・関係者と円滑に進められるコミュニケーションスキル

★大手企業向けCRMリプレイスで、既存→新基盤への再構築フェーズに関われます（SaaS＋AWSのハイブリッド構成）
★実装はオフショア中心のため、国内側は「仕様整理・伝達／成果物レビュー／品質確保」に集中でき、上流〜品質推進の経験が積めます
★設計書・ソースのレビューやテスト支援を通じて、**品質管理・標準化（レビュー観点の整備など）**に強みを作れます
★クライアント側へのレビュー依頼・調整も含まれ、関係者調整／コミュニケーション力を活かして評価されやすい案件です

【案件概要】
5部門を対象とした生成AI活用プロジェクトにて、生成AIエージェント（RAG）のPoC〜短期導入（クイックイン）を推進する案件です。
テーマ／ユースケースは現在検討中で、各部門の要望整理・要件定義を行った後、開発（製造）フェーズへ移行する想定です。

対象：社内5部門
進め方：要件定義 → 開発（製造）→ 検証・改善
期間目安：約3〜5か月
特徴：高度なユースケースよりも、短期導入可能な実務寄りのRAG活用を想定
PM体制：進行管理・顧客調整中心で0.2人月想定


【業務内容】
生成AIエージェント（RAG）構築に関する設計・開発を中心に、部門別ユースケース整理〜実装・検証までをご担当いただきます。

・各部門向けユースケース整理／要件定義支援
・RAGシステムの設計・開発
　データソース整理（対象ドキュメント／ナレッジ棚卸し等）
　検索設計（Retriever設計、検索精度改善方針策定）
　プロンプト設計／チューニング
・クラウド環境上でのLLMアプリ実装
・生成AIアプリ開発プラットフォームを用いたアプリケーション開発
・顧客担当者との打ち合わせ・仕様調整
・検証・簡易テスト、改善対応（精度・応答品質の改善など）

【必須スキル】
・RAG（Retrieval Augmented Generation）システム構築経験
・クラウド環境でのLLMアプリケーション開発経験
・顧客折衝／要件整理の経験（ヒアリング〜仕様化）

【歓迎スキル】
・Retriever設計（検索精度改善、評価設計、データ前処理等）の知見
・EXABASE STUDIOでの開発経験
・PoCから短期導入へ落とし込む推進経験（クイックイン型）

★社内5部門横断の生成AI活用プロジェクトで、ユースケース検討〜要件定義〜実装まで幅広く関われます
★高度な研究寄りではなく、短期導入（クイックイン）前提の“実務で使えるRAG” を形にでき、成果が出やすい案件です
★PoC→検証→改善のサイクルで、検索精度・応答品質の改善などRAGの肝（Retriever／プロンプト）を磨ける環境です
★クラウド環境でのLLMアプリ実装＋EXABASE STUDIOを用いた開発経験が積め、生成AI案件の実践力が伸ばせます

【案件概要】
AI／NLP（自然言語処理）技術を活用し、RAGシステムの設計・構築からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームを提供する企業での募集案件です。
PMFを目指すフェーズにあり、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから技術刷新を推進できるAI/NLPエンジニアを求めています。
顧客ごとの多様な課題に対し、技術的判断力とプロジェクト推進力を発揮しながら、プロダクトの価値向上をリードいただくポジションです。

【業務内容】
・研究開発からプロダクト実装までを一貫して担当
・自社プロダクトにおけるRAGパイプラインの課題調査、改善策の検証・実装
・顧客課題を起点とした技術検証（PoC）および実装の技術リード
・ビジネス文書解析やマルチモーダル（VLM）など高度なAI課題への対応
・顧客向けSaaSカスタマイズ導入における技術要件定義・実装推進
・ドキュメント解析エンジン開発チームとの連携（インターフェース／リソース要件定義）
・プロダクトマネージャーと連携し、顧客ニーズに基づく技術的意思決定をリード

【必須スキル】
・エンジニア経験3年以上
・NLPを用いた開発経験
（例：自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システム、ドキュメント解析システムの開発など）

【尚可スキル】
・コンピュータサイエンス関連分野の修士号・博士号
・顧客向け自社サービスの開発／運用経験
・AWSを用いた機械学習実験、モデル管理、データ管理、学習・推論パイプライン構築経験
・Terraformを用いた開発／運用経験
・リーダーとして事業背景を理解し、施策立案・実行を行った経験
・生成AIを用いたエージェント／検索システムの開発経験
・VLM（Vision Language Model）を用いたシステムの開発・検証・評価経験

★RAG設計〜エージェント生成まで、研究開発からプロダクト実装までを一気通貫で担当できます
★PMFフェーズのため、既存手法の組み合わせに留まらずモデル／アルゴリズム層から技術刷新を主導できます
★顧客課題起点のPoC〜実装を技術リードでき、技術的判断力×推進力を強みに価値提供できます

【案件概要】
製造業向けAIエージェント（SaaS）および業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）を提供する企業にて、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル領域）を募集します。
エンタープライズ向けPoC案件の増加に伴い、テキストに加えて図面・図表を含むドキュメント活用（Visual RAG）のニーズが急拡大しています。
VLM（Vision-Language Model）を中心とした最新技術を、PoCに留めず実運用可能なプロダクト機能へ昇華できる技術者を求めています。

【業務内容】
・VLM等の最新技術を活用したドキュメント構造化に関する研究開発・検証のリード
・PoCで得た知見をもとに、精度・速度・コスト・信頼性を考慮した実運用向け技術の設計・改善
・顧客課題に基づく技術検証を通じた、プロダクト機能の高度化

【業務詳細】
・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築および改善
・プロンプトチューニング等によるVLM出力精度の向上
・VLM出力に対するバリデーション・信頼性担保機能の開発
・図面解析など、顧客要件に応じたPoCの技術検証・実装

【必須スキル】
・LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoC実施経験
・Pythonを用いたR&D、もしくはサービス開発経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な理解
・未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

【尚可スキル】
・画像処理／Computer Visionに関する知識（OCR、レイアウト解析、物体検出 等）
・複数VLMモデルの比較検証、パイプライン設計・構築経験
・論文（arXiv等）を調査し、実装レベルへ落とし込める能力
・顧客課題を技術課題に翻訳し、解決策を提案した経験
・理工系大学院修了

★ PoC止まりではなく“実運用できるプロダクト機能”まで昇華する役割のため、精度・速度・コスト・信頼性まで踏み込んだ設計／改善に裁量を持てます
★ ドキュメント構造化パイプラインの構築・改善をリードでき、モデル選定・プロンプトチューニング・評価設計などR&Dの醍醐味を一気通貫で経験できます
★ VLM出力のバリデーション／信頼性担保機能の開発など、エンタープライズ導入に必須の“品質・安全”領域で差がつく実績を作れます