フルリモート×月収80万円以上の案件一覧 -4ページ目

【案件概要】
半導体製造業のお客様向けに、データ基盤PoC案件の提案活動中です。
1月下旬にエンドユーザーへの提案を予定しており、早ければ2月中旬からプロジェクト開始（要件定義フェーズ）を見込んでいます。
データカタログ製品の候補として Denodo の検証を予定しています。

【業務内容】
・Denodo導入に向けた設計・環境構築・検証
・Denodo上でのデータパイプライン開発

【必須スキル】
・Denodo導入の設計・環境構築・検証経験
・Denodo上でのデータパイプライン開発経験

【尚可スキル】
・顧客と要件・設計の内容をすり合わせができる方
・AWS（Denodoの動作基盤となる見込み）に関する知見
・接続先（Snowflake、SQLServer）に関する知見がある方

★基本リモートでの就業が可能な案件でございます！

【案件概要】
大手総合商社グループが展開する幅広いビジネス領域に対し、
先端技術を用いた0→1のDXソリューション開発をリードいただくフルスタックエンジニア を募集します。
生成AI（LLM／RAG）を活用した業務効率化ツールの開発や、AWS上でのWebアプリケーション構築など、
上流から実装まで一気通貫で携われるポジションです。

【業務内容】
・商社ビジネス部門の課題ヒアリング、技術的実現可能性の検証（FS）、システム企画
・生成AI（LLM/RAG等）を用いた業務自動化・意思決定支援ツールの設計・プロトタイプ開発
・AWS環境でのフルスタックWebアプリケーションのスクラッチ開発
（フロントエンド／バックエンド／インフラ）
・アジャイルチームのリード
└ 技術選定・コードレビュー・進捗管理・品質管理
・PoC結果を踏まえた本番システムへのスケールアップ戦略の立案・推進

【必須スキル】
・プロジェクトリーダーとしてメンバーを率いてシステム開発プロジェクトを管理・推進した経験
・システムの要件定義から携わり、ビジネス要件を技術仕様（構成案等）に落とし込んだ経験
・AWSを利用し、フロントエンド・バックエンド・インフラを含めたWebサービスを独力でスクラッチ開発できるフルスタックなスキル
・抽象的な課題に対して、技術的な解決策を自ら提案できる「技術選定能力」

【歓迎スキル】
・生成AIを活用したシステム（RAG等）の設計・構築や、プロンプトエンジニアリングによる精度向上の経験
・PoC（概念実証）フェーズにおいて、MVPを短期間で構築・リリースした経験
・コンテナやサーバーレスを用いたクラウドネイティブなアーキテクチャ設計経験
・アジャイル（スクラム）形式での開発経験

★基本リモートでの就業が可能な案件でございます！

【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の構築・高度化を進めるプロジェクトです。
複数のセキュリティサービスから収集したログを一元管理し、
既に実装済みの AI Agent がログを参照してリスク分析を行う構成となっています。
本案件では、AI Agent の前段となる
セキュリティログの収集・加工・連携を担う基盤部分の設計・開発をご担当いただきます。

【業務内容】
Amazon Security Lake には、Okta や Netskope など
複数のセキュリティサービスのログが集約されています。
各サービスごとに異なるログ仕様や取得方式を踏まえながら、
クライアントと相談のうえで、取得対象・取得粒度・連携方法を整理し、
Security Lake への取り込みおよび OpenSearch での分析に適した形へ整備していきます。

【主な業務内容】
・API連携 / Webhook / S3連携 などを用いたログ収集方式の設計
・Python を用いたログ収集・正規化・加工処理の実装
・Amazon Security Lake（OCSF形式を含む）へのログ格納
・Amazon OpenSearch Service（SIEM）で分析可能な形へのデータ整備

上記工程について、設計から実装・検証まで一貫して担当していただきます。

【備考】
本ポジションでは AI Agent 自体の設計・開発は行いません。
AI Agent が利用する前段のセキュリティログ基盤（ログ収集・加工・連携）を担当するポジションです。
本プロジェクトでは、AI Agent 開発を担当する別ポジションも並行して募集しています。
AI Agent 開発に興味をお持ちの方は、そちらへの応募も可能です。

■ 必須
AWSでのログ収集・加工基盤の構築経験
Pythonでのログ処理（収集・正規化・加工）
API / Webhook / S3 などを使ったログ連携
セキュリティログの理解（Okta/Netskopeなど）
設計〜実装〜検証まで一貫して担当できる方
チームでの開発経験及びGit等のバージョン管理システム利用経験

■ 歓迎
OpenSearch（SIEM）の構築・分析経験
OCSF やセキュリティ標準の知識
大規模データ処理の経験
AI Agent との連携プロジェクトへの興味

★フルリモートでご参画いただける案件
★TerraformによるIaCやPython開発など、モダンな技術スタックを活用

【企業概要】
当クライアントは、デジタルトランスフォーメーションを実現することで社会の変革を促進させ、時代を切り開くことをミッションとし、様々な最先端技術に取り組んでいます。
AIやIoTを活用したサービスの創出では、生命活動の最適化を図る一次産業に対してゲームチェンジャーとして多様な領域の事業に貢献してきました。
その中でも、農業×ICTによる農業IoTサービスは全国の農家へ導入され、農業のIT化の促進に寄与しています。
職場環境改善に注目が集まる昨今では、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）による1000倍以上の仕事量の効率化に取り組むなど、領域、ジャンルを越えた技術革新にチャレンジし続けています。

【募集背景】
既存メンバーが新規業務に注力するため、現状の開発タスクについておまかせできる方を求めております。

【主な業務】
・Sales Cloudの要件定義〜設計〜実装（Apex、Flow、設定）
・代理店周りのビジネスプロセスのシステム化で外部通信が発生する実装
・カスタマーサクセス領域のBPRでSalesforce内部の開発並びに外部ツール連携開発

≪必須≫
・ビジネス理解に基づく要件定義経験（上流〜下流一気通貫）
・Sales Cloudの一連経験（要件定義／設計／Apex／Flow）
・外部ツール連携（API）の実装経験（認証・エラーハンドリング・監視）

≪歓迎≫
・営業のフロント対応経験、巻き込み・推進力
・3〜5案件並行のマルチタスク運用経験
・運用改善（ログ、監視、再処理設計、ドキュメント）

★フルリモートでのご参画が可能な案件でございます！

■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。

【募集背景】
資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
事業の拡大に伴い、蓄積されるデータも量/種類両面で増大しています。この貴重なデータを適切に取り扱いながら最大限に活用し、より良いプロダクト開発や意思決定に繋げるためには、安全で信頼できて、使いやすいデータプラットフォームが不可欠です。
当社では、データの利活用の攻めとデータセキュリティの守りの両方の視点を持って、正社員と一緒に中長期に渡って、持続可能なデータプラットフォームの開発・運用を担っていただける業務委託メンバーを募集します。

【業務概要】
下記のような業務を通じて、全社横断的なデータプラットフォームの開発・運用を担っていただきます。

- データメッシュを実現するためのデータプラットフォームの設計・開発・運用
- データメッシュを実現するためには、各ドメインのエンジニアが、自分たちのリソース管理を
自分たちで行えるようにする必要があります。
- 各ドメインのエンジニアがリソース管理をセルフサービスで簡単に行えるような仕組みを
Terraformなどを使って設計・開発・運用していただきます。

- データの取り込みや加工のデータパイプラインの設計・開発・運用
　　- 各ドメインのエンジニアが高品質なデータを簡単に取り込んだり加工できるように、
標準化されたデータの取り込みや加工のデータパイプラインをDatabricks Lakeflowなどを使って
設計・開発・運用していただきます。

- 運用業務の改善・自動化
- データプラットフォームの運用業務の改善や自動化を行っていただきます。

【チームについて】
現在のチームメンバーは下記の通りです。
- EM/PdM：1名
- エンジニア（正社員）：1名
- エンジニア（業務委託）：2名

【必須スキル】
- セキュリティと利便性を考慮したデータプラットフォームの設計・開発・運用経験
- 品質や再利用性を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用経験
- Databricks上でのデータプラットフォーム開発・運用の経験
- Terraformの開発・運用の経験
- AWS上での開発経験
- Infrastructure as Code (IaC)の開発・運用経験

【歓迎スキル】
- データガバナンスやデータマネジメントの経験（攻めと守り両面のガバナンスルールの策定と浸透や、その実践）
- 組織横断的な課題解決経験
- 医療や金融データなどのセンシティブなデータを取り扱った経験
- 社内外への技術発信の経験

★最先端のデータプラットフォーム・パイプライン開発/運用技術が身に付きます！
★フレックス・フルリモートで柔軟に勤務いただきます！
★フルスタックでのスキルアップやプロダクト開発にチャレンジできます。
★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。
単価についてはスキル見合いとなります。

【案件概要】
本案件は、セキュリティログ基盤（Amazon Security Lake / Amazon OpenSearch Service）およびログ分析を行う AI Agent を活用し、サイバー攻撃検知能力の強化と運用高度化 を推進するプロジェクトです。
既にログ基盤および AI Agent は初期開発が完了しており、現在は実運用に向けた改善・拡張フェーズに入っています。
本ポジションでは、サイバー攻撃の整理から検知ロジックの設計、ログ基盤・AI Agent を用いた分析アプローチの整理など、セキュリティ運用全体を俯瞰しながら「検知・調査・対処」の仕組みを設計するPM・リード業務をご担当いただきます。

【業務内容】
Amazon Security Lake / OpenSearch に蓄積される多様なログ（クラウド・ID管理・ネットワーク等）をもとに、想定すべき攻撃シナリオを整理し、どのログでどのように検知すべきかを設計するポジションです。
ログ基盤・AI Agent の構成や制約を理解しながら、
・必要なログの追加
・検知ロジックの設計
・分析の方向性
・運用フロー　を整理し、エンジニアと協力して改善を推進します。

【主な業務内容】
想定サイバー攻撃の整理、リスクシナリオの体系化
各攻撃に対して
　・必要なログソースの特定
　・検知・分析ルールの設計
　・閾値や異常判断方法の定義
　・検知後の対処・判断フローの整理
・Amazon Security Lake / OpenSearch を用いた分析要件の整理
・AI Agent が扱うべきユースケース・分析方針の設計
・ログ基盤エンジニア・AI Agent エンジニアとの連携
　・実装優先度の整理
　・タスク分解
　・改善方針の提示
・セキュリティ運用全体の改善計画策定および推進

※実装作業主体ではなく、セキュリティ設計・分析・方針決定が中心のリードロールとなります。

【備考】
本ポジションでは AI Agent の実装は担当しません。
既存の AI Agent に対し「どの攻撃をどう検知させるか」「どのログを与えるか」など、前段の設計・改善部分を担う役割 です。
ログ基盤追加・AI Agent 機能拡張は別エンジニアが担当し、本ポジションはその方向性を決める立場です。
本プロジェクトでは、AI Agent 開発専任ポジションも別途募集しています。
AI 分析の実装寄りに興味がある候補者はそちらもご検討ください。

■ 必須
・セキュリティ実務経験（SOC / CSIRT / セキュリティ運用・設計・コンサル等）
・サイバー攻撃の種類・攻撃シナリオの理解
・ログを用いた検知・調査・判断・対処の知見
・SIEM / ログ分析基盤の運用または設計経験
・技術的な前提でエンジニアと議論できる能力
・顧客と要件整理・優先度調整・合意形成ができるコミュニケーション力
・曖昧な状況でも課題を構造化し推進できる力

■ 歓迎
・セキュリティアーキテクチャ設計・改善施策の立案経験
・検知ルール / ユースケース設計経験
・MITRE ATT&CK を活用した整理・設計経験
・SIEM / SOAR / EDR / SASE などの製品利用経験
・AWS 環境でのセキュリティ設計・運用経験
・AI・自動化を活用したセキュリティ運用の知見
・既存基盤の改善フェーズを推進した経験

★フルリモートでご参画いただける案件
★AI × セキュリティ の最前線で働ける
L Security Lake・OpenSearch などの最新ログ基盤とAI Agent（自動分析） を組み合わせたモダンな構成となっています

■サービス概要
スマホから気軽に参加し、ライバーとリスナーを中心としてコミュニティを生み出す、ライブ配信アプリを提供しています。
また、ブロックチェーンや暗号資産などの最新技術を用いて、ライバーもリスナーも利益を享受できるようにし、よりコミュニティーが一体となって盛り上がれるような新しい体験を作っていく予定です。

■業務内容
自社のライブ配信アプリにおい、てQA体制の構築や運用を担当して頂きます。
開発チームの一員として、プロダクトの品質を高める活動をリードし、チーム全体で品質を作り上げるためのQAエンジニアを募集しております。
品質とスピードを両立するために、開発・テストプロセスについて一緒に考え、継続的に改善していただける方を探しております。

■仕事内容
・QCDを意識したテスト戦略の立案
・テスト計画、テスト設計、テスト実施
・テストの効率化、自動化
・開発、テストプロセスの改善提案と実行

【開発体制】
開発組織は全体で20名程（うち、業務委託は3名）
・PdM : 3名（責任者1名＋メンバー2名）
・QAエンジニア : 3名（うち、業務委託1名）

【必須】
・Webまたはモバイルアプリケーションのテスト計画、設計、実行の経験
・テスト戦略や開発プロセスの継続的な改善を行う品質保証活動の経験
・チームのタスクやプロジェクトの管理経験
・テストの効率化の経験
・チーム開発におけるコミュニケーション能力
・アジャイル開発の理解またはQA経験

【歓迎】
・Webまたはモバイルアプリケーションの開発経験
・テスト戦略やプロセスの改善提案や実行の経験
・テストの効率化や自動化の経験
・CI/CDツールの知識、使用経験

★フルリモートで参画OK（初日の出社もございません）
★Web3×ライブ配信という今までにない新しいサービスを一緒に作っていくことができます。
★圧倒的初期フェーズのスタートアップで、0から携わることができます。

【案件概要】
大阪を拠点とする大手不動産関連企業の営業システム（会計領域／Salesforceベース）開発プロジェクトにおいて、
元請けチームに参画いただけるコンサルタントを募集しています。
現在、元請け側では3名が参画中です。

【業務内容】
エンド企業ビジネスサイドとの壁打ち・ヒアリングを通じた要件定義
Salesforce を中心とした会計領域のシステム要件整理
要件定義後、開発ベンダー（ブリッジSE）との連携を行い、基本設計に落とし込み
元請けチームの一員として、上流工程におけるコンサルティング支援を実施
都内からのテレワーク可（月1〜2回の大阪出張あり）

【開発環境・技術スタック】
Salesforce
・Sales Cloud / Service Cloud（基本機能）
・Experience Cloud / Manufacturing Cloud（特化型）
Heroku

【必須スキル】
・会計システム系の技術コンサル経験
・月1～2回程度大阪出張可能な方

【尚可スキル】
・Salesforce、Herokuなどの技術理解

★基本リモート（月1～2回大阪出張あり）

【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）