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案件一覧
( 5,659 件中 131 - 140 件を表示) ◆内容◆ ・LLM（OpenAI/Anthropic等）の連携、モデル選択、プロンプト最適化。 ・ベクトル検索（Qdrant）を用いた推論パイプラインの設計・最適化。 ・FAQデータや業務マニュアルの加工・編集、PoCの主導。 【工程】要件定義、基本設計、実装、PoC 【開発環境】 言語：Python インフラ・DB：Qdrant（ベクトルDB） ツール：Cursor ◆スキル◆ 【必須】 ・RAGまたはAIエージェントの基本設計および実装経験 ・LLMに対する知見（transformerの原理理解など） ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験 ・標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力 【尚可】 ・CursorなどのAIエディターを利用した開発の熟達 ・HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 ・統計の理解、データ分析の経験 ・機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験
スキル
【案件概要】 クライアント向け生成AIに関する学習プラットフォーム開発ならびにナーチャリングBot開発のPM業務を全般をお願いいたします。 具体的には、下記業務をお願いいたします。 ・学習コンテンツに関する各機能開発 ・DX企画・推進に向けた社内ヒアリング ・各部署との連携 ・要件定義・仕様策定 ・システム企画 ・チームリード・マネジメント ・ステークホルダー調整 etc. 【必須スキル】 ・Webアプリ開発におけるPM経験2年以上 ・Webアプリ開発における技術選定・アーキテクチャ選定のご経験 ・メンバー管理やタスク・スケジュール管理などのマネジメント・チームビルディングの経験 ・ビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義の経験 ・Typescript(React / Next.js)を用いた開発経験5年以上 ・Node.jsを用いたバックエンドの開発経験 ・インフラ環境の構築経験 ・アジャイル環境での開発経験 【尚可スキル】 ・Webアプリの脆弱性管理などのセキュリティ関連の知見 ・LLMを用いたサービスの開発経験 ・AI Botの開発経験 ・APIによる外部システム連携経験 ・AWS環境での開発経験 【作業環境】 PC貸与なし（自前PC対応） 【就業時間】9:00〜18:00 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】フルリモート 【管理番号】anken_10533_298
スキル
◆案件名◆ 自動運転/運転支援向け認識ソフトウェア開発 ◆内容◆ ・自動運転・ADAS向け画像認識モデル（物体検出、セグメンテーション等）の研究開発 ・最新論文（SOTA）の調査、PoC実装、および車載SoCへの最適化（軽量化・高速化） ・学習パイプライン（MLOps）の構築、および実機（NVIDIA Orin等）での評価・チューニング 【工程】要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、保守運用 【開発環境】 言語：Python, C++, C FW：PyTorch, TensorFlow, ONNX インフラ・DB：AWS, Docker, NVIDIA Orin/Thor, Qualcomm Snapdragon, R-Car ツール：Git, Jenkins, MLflow, Weights & Biases, TensorRT, CUDA, OpenCV ◆スキル◆ 【必須】 ・画像認識、画像処理領域での実務経験 ・チームでの協調開発ができ、責任感を持って前向きに業務に取り組める方 【尚可】 ・車載業界、またはAI開発業界での実務経験 ・AIモデルの最適化（量子化、蒸留、枝刈り等）の知見 ・英語ドキュメントの読解および報告書作成スキル
▍テスト経験を起点に、設計・実装まで広げていく参画先 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ これまでテスト・品質確認を通じて培ってきた、仕様理解や不具合切り分けの経験を整理するところから始めます。 テスト専任で終わるのか、改修や実装に踏み出すのか、設計まで見据えるのかを案件ごとに比較します。 案件は希望に沿って最終決定され、配属までのすり合わせ自体も丁寧に進めていきます。 ▍案件例 ￣￣￣￣￣ ①業務系Webシステムのテスト設計から改修対応まで担当＜開発＞ •案件概要：業務系Webシステムにおいて、テスト設計・実行を起点に、不具合修正や軽微な改修までを担当。開発者と並走しながら仕様理解を深めるポジション。 •開発環境：C#／.NET、SQL Server、Git、Excel •働き方：リモート併用 (週1出社) •提案理由 ⇨ テスト実行に留まっていた状況を整理し、修正・改修まで関われる案件を比較したうえで選択 ②エンタープライズ向けシステムの品質改善・自動化対応＜開発＞ •案件概要：既存業務システムの品質改善を目的に、テスト設計、負荷試験、テスト工程の自動化を担当。改善提案も含めて関与。 •開発環境：C#、JMeter、Excel VBA、Git •働き方：常駐 •提案理由 ⇨ 手作業中心だったテスト業務を整理し、仕組み化・改善に関われる案件を比較して選択 ③業務システムの保守・改修を通じた実装経験の積み上げ＜開発＞ •案件概要：業務システムの保守対応を起点に、既存コードの修正や機能改善を担当。仕様確認から実装まで段階的に対応。 •開発環境：C#／.NET、SQL Server、Visual Studio、Git •働き方：リモート併用 (週2出社) •提案理由 ⇨ 実装経験が限定的だった状況を整理し、コードに触れる比重を高められる案件を比較して選択 ④テスト工程の標準化と設計理解を深める品質支援案件＜開発＞ •案件概要：テスト工程の標準化を進めつつ、設計書レビューや仕様整理にも関与。開発側の視点を養うポジション。 •開発環境：C#、Excel、Git、Redmine •働き方：フルリモート •提案理由 ⇨ 品質観点の経験を活かしながら、設計理解を深められる案件を比較して選択 ⑤新規機能追加に伴うテスト設計・実装補助対応＜開発＞ •案件概要：新規機能追加に伴うテスト設計と、簡単な実装補助を担当。機能単位で理解しながら段階的に対応。 •開発環境：C#／.NET、SQL Server、Git •働き方：リモート併用 (週1出社) •提案理由 ⇨ 開発工程への関与が断片的だった状況を整理し、機能単位で経験を積める案件を比較して選択 ▍応募資格 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・テストや品質確認業務を中心に経験してきた ・仕様理解や不具合切り分けには自信がある ・実装や設計にも関わっていきたいと考えている ・いきなり開発専任になるより、段階的に広げたい状態 ▍こんな方におすすめ！ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・テスト経験を無駄にせず、開発側へ進みたい ・品質と実装の両方を意識できるエンジニアを目指したい ・配属理由に納得したうえで案件を選びたい ・比較やすり合わせを経て、無理なくステップアップしたい まずは、これまでのテスト・品質業務を整理するところから話してみませんか。 設計や実装へ進むための段階づくりも含めてカジュアルにお話しできればと思いますのでお気軽にご応募ください。
スキル
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■案件名：【Python / FastAPI / フルリモート】AI駆動開発エンジニア ■案件の内容 AI駆動で作成済みのモック版アプリをベースに、ラストワンマイル実装（API接続〜デプロイ）を完遂いただきます。 本番化後は、監視設計・運用保守・障害対応・軽微改修まで一気通貫で担当し、安定稼働と現場定着を支えるポジションです。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■求めるスキル ・Pythonでの開発経験 ・FastAPIを用いたAPI実装の実務経験 ・TypeScriptの利用経験（目安半年〜） ・React / Next.js / Nuxt.js いずれかでのフロント実装経験（軽微改修レベル可） ・モック／PoC段階からの本番化対応経験 ・API接続、周辺システム連携、環境差分対応、デプロイ補助の実務 ・既存コードの読解、軽微改修、リファクタが可能 ■歓迎スキル ・RPAツールを用いた開発／運用保守経験 ・監視強化や可観測性向上（ダッシュボード整備、アラート閾値最適化 等） ・テスト自動化（PyTest、Jest、Playwright など）の利用経験 ・CI/CDの利用経験（構築担当でなくとも、運用側で触れた経験で可） ・SQLを用いた簡易調査・データ確認 ・運用手順の標準化やドキュメント整備の習慣 ・AI駆動開発の実践経験 ・AIアプリの運用・改善（LLM活用アプリ、社内AIツール 等） ・大規模案件のラストワンマイル対応（API接続、リリース調整、現場導入支援） ・サポート／ヘルプデスク／社内SEなど一次受けから改善へつなげた経験 ・基幹／コールセンター等の業務ドメインでの運用経験 ■開発環境 開発言語・FW：Python（FastAPI）、TypeScript、React / Next.js / Nuxt.js インフラ・運用：Linux、監視・ロギング・アラート設計、インシデント一次対応 外部サービス：OpenAI / Azure OpenAI / Microsoft Graph 等のAPI連携 テスト／CI：PyTest、Jest、Playwright、CI/CD（利用経験歓迎） データベース：SQLによる簡易調査・確認 そのほか：ドキュメント整備、運用標準化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■稼働日数：週5日 ■開始時期：随時 ■稼働形態：フルリモート ■都道府県：東京都 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【案件概要】 作業内容： ・社内向けRAGシステムの追加機能開発（要件整理〜実装〜テスト） ・フロントエンド（検索・チャットUI、管理画面、フィードバックUI等）の実装・改善 ・バックエンド（Python API、認証・認可、RAGパイプライン、OpenSearch連携等）の実装 ・AWS上でのIaC実装・運用改善（CloudFormation/CDK等） ・精度検証（評価観点の整理、ログ設計、改善サイクル運用） ・セキュリティ/IAM、監査・運用（ログ、監視、障害対応）を前提とした設計 ・週1日出社予定 必須スキル： バックエンド ・Pythonを用いたAPI開発経験 3年以上 ・AWS環境でのシステム設計、構築経験 フロントエンド ・Webフロントエンド開発経験 2年以上 ・TypeScriptでの開発経験（React/Next.js等、いずれか） ・API連携を前提とした画面実装（認証、エラーハンドリング、状態管理など） ・既存UIの改善、運用（軽微な改修を継続的に回せる） 【条件面】 期間：随時 場所：新横浜駅 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
■概 要： GCP環境におけるデータ分析基盤の構築・運用支援案件です。 BigQueryを中心としたデータ集約・加工・分析基盤の整備を行い、 データ抽出や集計処理、既存データパイプラインの改善などをご担当いただきます。 分析担当や業務部門と連携しながら、実務に即したデータ活用を推進いただきます。 ■スキル: <<必須>> ・GCP環境での実務経験 ・BigQueryを用いたデータ抽出／集計／分析経験 ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験 ・既存処理の内容を理解し、改善提案ができる方 <<尚可>> ・Cloud Composer／Dataflow／Cloud Functions 等の利用経験 ・Pythonを用いたデータ加工・バッチ処理経験 ・BIツール（Looker／Tableau 等）との連携経験 ・データマート設計、テーブル設計の経験 ■単 価：70-80万円（税抜） ■精 算：140～180h ■面 談：1回（WEB） ■期 間：2026年4月～ ■場 所：フルリモート
■ 案件名 Tableau開発 ■作業内容 通信会社様向けのTableauダッシュボードの開発・運用・改善提案 ダッシュボードの開発では、データマートの設計・可視化の実装・数値検証まで一貫して対応 対象となるダッシュボードは営業部門向けレポート、 事業者向け情報提供、帳票実績管理など多岐にわっており、チームで分担して構築・運用を行っている 取り扱うデータは、約5,000万以上の顧客契約情報など、大規模かつ扱う商材の数によりデータ量は更に増大 ■必須スキル ・Tableauでのデータ加工編集、マート作成、ダッシュボード作成経験 ・ 画面設計やマートの詳細設計の経験 構築経験 ・データマート構築に関する経験 ・Excelの基本的な操作方法 ・コミュニケーション能力 ■尚可スキル Snowflakeに関する知見経験 BIツール経験 DWH経験 大規模データマートのハンドリング経験 ■条件面 時期：4月から長期 定時： 9:00～18:00(休憩1時間) 場所：高輪ゲートウェイ 単価：スキル見合い 出勤：週2出社 人数：1名 備考： ※本案件は大手通信キャリアグループ企業の契約社員になって頂く必要がございます
スキル
【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）を活用した次世代エンタープライズ検索・RAGシステム開発エンジニア お任せしたいこと ［役割］AIアプリケーションエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）とRAG（検索拡張生成）技術を活用し、大企業内に眠る膨大な社内ドキュメントやナレッジを高精度に検索・要約・対話型で引き出せる次世代エンタープライズ検索システムのバックエンド開発をお任せします。 ［役割に対して求める成果］LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）を極限まで抑え、セキュアかつ高速に社内データを参照して回答を生成できる、エンタープライズ基準の堅牢なRAGパイプラインおよび推論APIの実現。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、LLM推論および対話UI向けRESTful/WebSocket APIの詳細設計・実装 ・LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを活用した、高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・開発 ・Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどの商用LLM APIとの連携、およびプロンプトエンジニアリングによる出力精度のチューニング ・Qdrant、Pinecone、pgvectorなどのベクトルデータベースを利用した、ドキュメントのチャンク化（分割）・エンベディング（ベクトル化）・ハイブリッド検索の実装 ・Ragas等の評価フレームワークを用いたLLMの回答精度の定量的評価と、継続的な精度改善サイクルの構築 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの設計・開発経験（3年以上） ・FastAPI、Django、FlaskなどのWebフレームワークを用いた実務経験 ・RDBMSを用いたデータベース設計およびSQLチューニングの経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験 歓迎スキル・経験 ・LLM（GPT-4, Claude 3等）を利用したアプリケーション開発、またはプロンプトエンジニアリングの経験 ・LangChain、LlamaIndexなどのLLMオーケストレーションフレームワークの使用経験 ・ベクトルデータベース（Pinecone, Qdrant, Chroma等）を用いた検索システムの実装経験 ・ElasticsearchやOpenSearch等を用いた自然言語検索エンジンの構築・チューニング経験 ・Docker、Kubernetes等を用いたコンテナ環境での開発・運用経験 開発環境 言語・フレームワーク：Python 3.1x, FastAPI, LangChain, LlamaIndex LLM・インフラ：Azure OpenAI Service, Amazon Bedrock, AWS (ECS, Aurora) データベース：PostgreSQL (pgvector), Qdrant または Pinecone ツール・その他：Docker, GitHub, GitHub Actions, Datadog, Jira, Slack 開発チームについて プロダクトマネージャー1名、テックリード1名、AIアプリケーションエンジニア5名（今回募集枠含む）、フロントエンドエンジニア3名、SRE2名の体制です。生成AIという進化の激しい技術領域であるため、最新の論文や技術トレンド（新しいチャンク分割の手法や検索アルゴリズムなど）をチーム内で日々共有・検証し、良いものは即座にプロダクトに組み込むスピード感のある開発文化です。 求める人物像 ・生成AIの技術動向に強い知的好奇心を持ち、業務外でも自らプロンプトを試したり、AIツールを使い込んでいる方 ・「AIの面白さ」にとらわれず、エンタープライズ顧客が求める「回答の正確性」や「セキュリティ」といった実務的な課題に泥臭く向き合える方 ・フルリモート環境下において、他職種とも自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方 仕事の魅力 世界中で爆発的に普及が進む生成AI技術を、PoC（概念実証）の段階にとどめず、実際のエンタープライズ企業のコア業務に組み込んでいく「社会実装」の最前線に立つポジションです。RAGパイプラインの最適化やベクトル検索チューニングといった、今後のエンジニア市場において極めて需要が高まる高度なAIアプリケーション開発の専門性をいち早く確立することができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。
【案件】 恋活・婚活マッチングアプリ開発／バックエンドエンジニア（Python） ※右腕・技術分担ポジション 【内容】 累計900万件以上の会員データを扱い、15〜16年にわたり運用されている恋活・婚活マッチングアプリのバックエンド開発案件です。 長期運用によりソースコードは煩雑化しており、アーキテクチャが整理されている領域と、未整理の領域が混在しています。 現在は、設計判断や技術選定、難易度の高い改修が特定のリーダーに集中している状況です。 本ポジションでは、そのリーダーの右腕として技術面を分担し、 Pythonを中心としたバックエンド開発や既存コードの整理・改善を相談・壁打ちしながら進めていただきます。 技術スタックは過渡期にあり、 ・一部機能はPythonでAPI化 ・WebフロントはReactへ段階的に移行中 ・Perlに依存した既存実装も残存 といった状況です。 トップダウンではなく現場主導で技術刷新を進めており、 「どこから・どう直すか」を一緒に考えながら改善を進められる環境です。 【必須スキル】 ・Pythonでの開発経験（3年以上） ・チーム内での技術的な相談対応、レビュー、壁打ちなどのコミュニケーションができる方 ・Webアプリケーションの設計／開発経験 ・既存コードを読み解き、改善・リファクタリングした経験 【尚可スキル】 ・Django／FastAPIなどのFW経験 ・レガシーシステムの改修・リプレイス経験 ・AWSなどクラウド環境での開発経験 ・設計レビューや技術的な相談役の経験 【勤務地】東京都港区六本木 ※慣れてきたらリモート週2日程度 【時間】フレックスタイム制 （コアタイム：11:00〜16:00／標準労働時間8時間） 【期間】即日〜長期 【単金】80〜85万円（スキル見合い） 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】1回（弊社同席） ※案件説明・事前面談のお時間をいただきます 【商流】エンド→弊社 【服装】自由
スキル
