Python×時給4000円以上の案件一覧 -3ページ目

■業務概要
通信会社におけるスマートフォンオンラインショップの購入サポートAIエージェント開発

■ 業務内容
・Difyを活用した社内向けAIアプリケーションの開発
・ナレッジデータのRAG（Retrieval‑Augmented Generation）構築
・ユーザー部門との要件定義・ヒアリング
・企画から開発、検証、運用定着までの一連のプロジェクト管理
・複数部門との調整およびファシリテーション
・進捗管理、課題管理、成果物のレポーティング

■作業環境 リモート可。有事の際に顧客出社可能性あり
■チーム体制 PO/リーダー2名＋メンバー4-5名

■必須スキル
・Difyを活用したアプリケーション開発経験
・RAG構築の実務経験
・大容量ナレッジデータのRAG化に関する知見
・ユーザー部門とコミュニケーションを取りながら要件を把握し、開発を推進できる能力
・要件定義から企画・開発・検証・定着までの一連の工程管理経験
・ユーザーとの調整・ファシリテーション能力
・進捗・課題・成果物の可視化およびレポーティング能力

■歓迎スキル
・Difyまたは生成AIプロジェクトの進行管理経験

★最新AI技術に携われる
RAG（Retrieval-Augmented Generation）やプロンプトエンジニアリングなど、生成AIの先端領域で実務経験を積めます。

★技術支援体制あり
AI技術部によるサポートがあるため、専門知識を深めながら安心して開発に取り組めます。

★クラウド・モダン技術の活用
AWS環境やLangChainなど、クラウドネイティブ・AIフレームワークを活用した開発経験を積めます。

【案件概要】
※以下の中から役務分担
・プロダクトの機能開発、改善の仕様策定
・ユーザーリサーチやデータ分析を通じた課題発見と解決策の提案
・エンジニア、デザイナー、カスタマーサクセス、Biz、
　マーケティングチームとの連携によるプロダクト開発・改善
・プロジェクトの進捗管理、タスク分解、優先順位付け
　（GitHub Project / Issueを利用）
・開発チームが最大限の成果を発揮できる環境の構築、マネジメント
・その他、プロダクト成長に係る要素のキャッチアップ

※アダルトコンテンツのファンクラブSNSとなります。

【必須スキル】
・PdMまたは類似ポジションでの実務経験（3年以上）
・スクラムマスターやアジャイル開発の知識・経験
・ロードマップやKPIの設定・管理経験
・エンジニアやデザイナーとのコミュニケーション能力
・データ分析に基づいた意思決定能力
・ユーザー視点を重視したプロダクト開発の経験
・エンジニアと違和感なく会話できるレベルのITリテラシー
・要件から仕様に落とし込む能力
・自発的なプロダクトの仕様理解

【尚可スキル】
・SaaSプロダクトやBtoBプロダクトの経験
・SQLやRedash、BigQuery、GAなどを活用したデータ分析スキル
・マーケティングや営業の知識
・小規模チームでのマルチロール経験
・GitHub Issueを用いたアジャイル開発チームのマネジメント
※アダルトコンテンツのファンクラブSNSとなりますので抵抗のない方

【求める人物像】
・自律的に動くことができ、関係者と歩調を合わせつつ前進できる方
・エンジニア文化への理解がある、またはエンジニアとしての業務経験をお持ちの方
・プロダクトへの愛着、オーナーシップを持てる方
・こぼれ玉にいち早く気付き、キャッチアップできる方

★基本フルリモートの案件です！（イレギュラー出社あり）

◆担当業務の内容
医療現場の業務効率化を支援するプロダクトの成長を、代表直下で支えるポジションです。
商談・実装・運用の進行管理や情報整理、顧客調整を通じて、プロダクト/営業/CSの動きを加速していただきます。

▼ プロジェクトマネジメント（中心領域）
案件の進行管理（Notion・Googleスプレッドシート）
プロジェクトのTODO・期限・依頼事項の整理
社内外ステークホルダーとの連携（開発 / CS / 営業 / 医療機関）
▼ 調整・コミュニケーション業務
商談アポイントの日程調整（Spir / 候補日提案 / 連絡）
医療機関・パートナー企業との連絡窓口（メール・フォーム）
問い合わせ一次対応とエスカレーション判断
▼ ドキュメント作成
提案資料・議事録・稟議資料の作成支援
プロジェクトサマリー／WBS／進行レポートの更新
営業メールテンプレ整理、返信案の一次作成

▼（あれば歓迎）業務改善・自動化
GASによる定型業務の自動化
Googleドライブ構造化、命名規則・採番管理

★必須スキル
Google Workspace（Docs / Sheets / Slides / Drive / Gmail）の実務経験
スケジュール調整や顧客対応など、社外コミュニケーションの実務経験

★歓迎スキル
医療・製薬・ヘルスケア関連領域での業務経験

🌟診察中の会話をリアルタイム文字起こしし、SOAP形式のカルテ下書きを生成する「音声認識×要約AI」プロダクトの品質を、ゼロベースで整備できる
🌟現場医師・看護師の声をもとに、導入成功率・定着率を高める“使える品質”づくりに直接貢献できる
🌟テスト基盤が未整備のため、テスト設計〜自動化まで裁量大きく推進できる

◆担当業務の内容
医療現場の業務効率化を支援するプロダクトの成長を、代表直下で支えるポジションです。
商談・実装・運用の進行管理や情報整理、顧客調整を通じて、プロダクト/営業/CSの動きを加速していただきます。

▼ プロジェクトマネジメント（中心領域）
案件の進行管理（Notion・Googleスプレッドシート）
プロジェクトのTODO・期限・依頼事項の整理
社内外ステークホルダーとの連携（開発 / CS / 営業 / 医療機関）
▼ 調整・コミュニケーション業務
商談アポイントの日程調整（Spir / 候補日提案 / 連絡）
医療機関・パートナー企業との連絡窓口（メール・フォーム）
問い合わせ一次対応とエスカレーション判断
▼ ドキュメント作成
提案資料・議事録・稟議資料の作成支援
プロジェクトサマリー／WBS／進行レポートの更新
営業メールテンプレ整理、返信案の一次作成

▼（あれば歓迎）業務改善・自動化
GASによる定型業務の自動化
Googleドライブ構造化、命名規則・採番管理

★必須スキル
プロダクトマネージャーまたはPdMの役割経験3年以上
開発チームと協力しながら、要件定義〜リリースまでを一貫してリードした経験
マーケティング経験（市場/顧客理解、価値訴求の言語化など）

★歓迎要件
AI・SaaS・B2Bプロダクトの企画/運用経験
医療系プロダクトに関わった経験（あれば尚可）
スタートアップや小規模チームでのプロダクト設計・推進経験

🌟医師・看護師の声を起点に、診察中の会話を文字起こししSOAP形式のカルテ下書きを生成する「音声認識×要約AI」プロダクトを、上流から磨き込める
🌟小規模チームで裁量大：仕様書作成に閉じず、ユーザーストーリー設計〜優先度設計〜リリース後改善まで一気通貫で関われる
🌟PMM視点（価値訴求・メッセージング）×PdM視点（要件/体験/優先度）を掛け合わせて、社会性あるプロダクトの成長に直接貢献できる

【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。

【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

■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。