株式会社Kaizen Tech Agentの案件一覧 | テックダイレクト

株式会社Kaizen Tech Agent

株式会社Kaizen Tech Agent

https://kaizentech.co.jp/

株式会社Kaizen Tech Agentは、「人と技術をつなぐ」ことを企業理念に掲げ、日々向上していく『技術』と『人』を最適な形でむつび付け提供することで、
お客様にとって真にプラスとなる価値でありたいと考えております。
私たちはそれぞれの個性を尊重し、ほっとする和みの社風でありながら、変化する時代に対して受け身にならず、未来への挑戦心を宿しています。
事業領域は、WEBアプリ開発、業務システム開発、スマホアプリ開発、インフラ構築など幅広く展開しており、
フリーランス様に対して最適な案件をご提案させて頂いております。どんな些細な事でも結構ですので是非いつでもお気軽にご相談ください。

案件一覧

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エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5】QAエンジニア（自社Webサービス・アプリ品質保証）

【フルリモート／週5】QAエンジニア（自社Webサービス・アプリ品質保証）

【フルリモート／週5】QAエンジニア（自社Webサービス・アプリ品質保証）お任せしたいこと自社で展開するWebサービスおよびスマートフォンアプリの品質保証（QA）業務全般をお任せします。出来上がったものをテストするだけでなく、開発の初期段階から要件定義や仕様のレビューに参加し、「バグを未然に防ぐ仕組みづくり」や、手動テストの段階的な自動化など、品質向上のための地道な改善活動にチームで取り組んでいただきます。具体的な業務内容・PdMやエンジニアと連携した要件レビュー、および仕様の抜け漏れの指摘・新規機能開発や改修に伴うテスト計画の策定、テストケースの設計・作成・手動でのテスト実行（機能テスト、リグレッションテスト、探索的テストなど）・Jira等を用いた不具合（バグ）の起票、開発チームへの報告と修正後の確認・リリース判定の実施、および本番リリース後の動作確認・（ご志向やスキルに応じて）Autify、MagicPod、Playwright等を利用したE2Eテストの自動化推進必須スキル・経験・Webサービス、またはスマートフォンアプリにおけるソフトウェアテスト・QAの実務経験（目安として3年以上）・仕様書をもとにしたテスト計画の策定、およびゼロからのテストケース設計経験・JiraやBacklogなどの課題管理ツールを利用した不具合報告の実務経験・開発チーム（エンジニアやPdM）との円滑なコミュニケーション能力歓迎スキル・経験・テスト自動化（Selenium、Playwright、Cypress、Autify、MagicPodなど）の導入・運用経験・JSTQBなどのソフトウェアテストに関する資格や、体系的な知識・アジャイル / スクラム開発体制の中でのQA業務経験・Web技術（HTML/CSS、API、データベースなど）に関する基礎的な知識・テスト要員（テスター）の進捗管理やディレクションの経験開発・業務環境テスト管理：TestRail, Google スプレッドシート等自動化ツール（導入検討含む）：Autify, MagicPod, Playwright 等コミュニケーション・管理：Jira, Backlog, GitHub, Slack, Zoom プロジェクトチームについて QAチーム（または開発部内のQA担当）への配属となります。「QAと開発者が対立する」ような壁はなく、同じチームとして「どうすればユーザーに不便をかけずにリリースできるか」を協力して考えるフラットなカルチャーです。仕様書に書かれていないエッジケースにも気づき、開発者が実装に入る前にリスクを潰す「上流QA」の考え方を大切にしています。求める人物像・細かい仕様の矛盾や画面の違和感によく気づき、それを開発者にわかりやすく伝えられる方・仕様の不備に対して文句を言うのではなく、「ここを明確にしませんか」と建設的に提案できる方・完璧を求めすぎてリリースをむやみに遅らせるのではなく、ビジネスの状況も踏まえて現実的なリスク判断ができる方仕事の魅力ユーザーが触れるプロダクトの品質を最後の砦として守り、サービスの信頼性をダイレクトに支える重要なポジションです。単なる「テスト実行者」にとどまらず、開発プロセスの改善や自動化の推進など、QAエンジニアとして汎用性が高く息の長いスキルを着実に磨くことができます。働き方リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます（※スマホアプリの検証用に実機端末が必要な場合は、会社から貸与・郵送いたします）。

報酬例

4,000 ～ 4,800円/時

業務内容

QA・テスト、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5／Python】AI搭載の次世代ビジネス自動化（RPA/LLM）SaaS開発エンジニア

【フルリモート／週5／Python】AI搭載の次世代ビジネス自動化（RPA/LLM）SaaS開発エンジニア

【フルリモート／週5／Python】AI搭載の次世代ビジネス自動化（RPA/LLM）SaaS開発エンジニアお任せしたいこと［役割］プロダクトのコア機能である、自然言語による指示から業務自動化シナリオを自動生成・実行する「AI-RPA」エンジニアリングにおいて、Pythonを用いたバックエンド開発を担当していただきます。［役割に対して求める成果］ LLM（大規模言語モデル）のAPIやエージェントフレームワークを活用し、ユーザーからの不規則なインプットに対して、エラー率が極めて低く、リアルタイム性の高い処理タスクを実行するパイプラインを構築すること。具体的な業務内容 Python 3.12 / FastAPI を用いた、非同期バックエンドAPIの設計および実装 LangChain や LlamaIndex を用いた、LLMオーケストレーションおよびRAG（検索拡張生成）システムの最適化 Celery / Redis を利用した、時間のかかる自動化タスク（スクレイピング、ファイル解析等）の分散非同期ジョブ処理の実装 Playwright / Selenium を用いた、高度なWebスクレイピングおよびブラウザ自動操作エンジンの開発・保守 pytest / Pydantic v2 を活用した、型安全の追求およびデータバリデーションの徹底による堅牢なコード品質の担保必須スキル・経験 Pythonを用いたWebアプリケーションまたはデータ処理システムの開発・運用実務経験（3年以上） FastAPI または Django を用いたRESTful APIの設計・開発経験非同期処理（asyncio）やマルチスレッド、並行プログラミングに関する基礎知識 RDB（MySQL / PostgreSQL）の利用経験、およびインデックスを意識したクエリの作成スキル歓迎スキル・経験 LangChain / CrewAI などのフレームワークを用いた、AIエージェントシステムの開発・本番運用経験 OpenAI API、Claude APIなどのLLM（大言語モデル）を組み込んだプロダクトの開発経験ベクトルデータベース（Chroma, Pinecone, Milvus等）を用いたセマンティック検索の実装知見 Docker、AWS（ECS, Lambda, Batch）を用いたコンテナベースのクラウドネイティブな開発経験開発環境言語: Python 3.12 フレームワーク: FastAPI, Pydantic v2, LangChain 非同期・ジョブ管理: Celery, Redis DB: PostgreSQL, Pinecone インフラ: AWS (ECS, Fargate), Docker ツール: GitHub, Slack, Datadog 開発チームについて外部ライブラリの内部実装をコードレベルで読み解き、パフォーマンスのチューニングを行うような、技術志向の強いメンバーが集まっています。コードレビューでは、Pydanticを用いた厳格な型安全性の担保や、メモリ効率（ジェネレータの活用、Polarsによる高速化など）について活発に議論しています。フルリモート前提の非同期コミュニケーションが確立されており、無駄な会議が少なく、仕様や技術選定の経緯がNotionへ精緻にドキュメント化されている環境です。仕事の魅力最新のPython 3.x系エコシステムに加え、生成AI（LLM）× 業務自動化という最先端の領域で、難易度の高いエンジニアリングを追求できます。非同期処理やスクレイピング、AI連携など、Pythonの強みを100%活かしたコアロジックの実装に深く潜り込むことができます。フルリモート・フルフレックスの柔軟な環境が整備されており、自分の最も生産性の高いリズムを維持しながら、コーディングに没頭することが可能です。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。

報酬例

4,500 ～ 5,500円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）を活用した次世代ナレッジマネジメントシステムのRAG基盤開発

【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）を活用した次世代ナレッジマネジメントシステムのRAG基盤開発

お任せしたいこと［役割］ AIエンジニア/バックエンドエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）と社内データを連携させるRAG（検索拡張生成）基盤の設計・実装を主導していただきます。［役割に対して求める成果］ベクトルデータベースの最適化やプロンプトエンジニアリングを通じて、AI回答の正確性と応答速度を劇的に向上させる検索・推論パイプラインを構築すること。具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、LLM（OpenAI / Anthropic等）連携APIの設計・開発 LangChainやLlamaIndexを活用した高度なRAGパイプライン（Rerank/HyDE等）の構築 QdrantやPinecone等のベクトルデータベースを用いたセマンティック検索機能の実装データのチャンク分割（Chunking）アルゴリズムの選定および検索精度の継続的な改善 AIエージェント機能（Function Calling等）の実装に向けたバックエンドロジックの構築検証ツール（Ragas等）を用いた、AI回答精度の定量的評価および改善サイクルの運用必須スキル・経験 Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの商用開発経験3年以上 OpenAI等のLLM APIを活用したプロダクトの開発または検証経験ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Weaviate等）の実務での利用経験 RDBMS（PostgreSQL等）およびNoSQLを用いたデータモデリングの知識 GitHubを用いたチーム開発におけるコードレビューおよびブランチ管理の習熟歓迎スキル・経験 LangChainやLlamaIndexを用いた複雑なRAGシステムの構築・運用経験自然言語処理（NLP）に関する専門的な知見、あるいは形態素解析器等の利用経験 Docker / Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーションの構築経験データ前処理、スクレイピング、ETLパイプラインの構築経験 AIモデルのファインチューニングや、量子化に関する基礎的な知見開発環境言語・FW：Python 3.11+, FastAPI, LangChain, LlamaIndex インフラ：Azure (AKS, Azure OpenAI Service), Qdrant 管理ツール：GitHub, Slack, Notion, Weights & Biases 技術スタック：Docker, Terraform, Poetry, Pytest 開発チームについてエンジニア5名、データサイエンティスト2名の少数精鋭チームです。最新の論文や技術動向をSlackで毎日共有し合うなど、学習意欲と技術的好奇心が極めて高い文化です。求める人物像生成AIの進化速度を楽しみ、不確実な要件に対して試行錯誤を繰り返して正解を見つけられる方技術の「凄さ」だけでなく、ユーザーに届ける「価値」を最優先に考えられる方仕事の魅力今最も勢いのある「生成AI×RAG」という領域で、実務を通じた最先端のキャリアを構築できます。技術選定の裁量が非常に大きく、自分の検証結果がダイレクトにプロダクトの精度に反映されます。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。

報酬例

4,000 ～ 5,500円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）と社内データを連携するRAG基盤のサーバーサイド開発

【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）と社内データを連携するRAG基盤のサーバーサイド開発

お任せしたいこと［役割］ Pythonエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）と企業のナレッジデータを組み合わせたRAG（検索拡張生成）システムのバックエンド開発を担当していただきます。［役割に対して求める成果］ FastAPIを用いた高速なAPI構築と、ベクトルデータベースの最適化により、AIの回答精度と応答速度を実用レベルまで引き上げること。具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、LLM（OpenAI/Anthropic等）のAPI連携ロジックの実装 LangChainやLlamaIndexを活用した、効率的なRAGパイプラインの構築・改修ベクトルデータベース（Qdrant/Pinecone等）を用いた、セマンティック検索機能の実装大量のドキュメント（PDF/Word等）のチャンク分割およびデータ前処理バッチの開発 Pytestを用いたバックエンドロジックの単体テストコード作成、および動作検証フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携した、APIスキーマ（Swagger）の策定必須スキル・経験 Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの開発実務経験3年以上 FastAPI、Django、FlaskいずれかのWebフレームワークを用いた実務経験1年以上 OpenAI等のLLM API、またはAIを組み込んだプロダクトの開発・検証経験 RDBMS（PostgreSQL等）の基本的な知識、およびSQLの操作スキル GitHubを用いたチーム開発におけるコードレビューおよびブランチ管理の習熟歓迎スキル・経験 LangChainやLlamaIndexを用いた実用的なRAGシステムの構築・チューニング経験ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Milvus等）の実務での利用経験 Dockerを用いたコンテナ環境の構築、および運用の基礎知識データクレンジング、スクレイピング、または自然言語処理に関する知見 AWSやGCPなどのクラウドインフラへのアプリケーションデプロイ経験開発環境言語・FW：Python 3.11+, FastAPI, LangChain, LlamaIndex インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Qdrant, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Swagger 技術スタック：Pydantic, SQLAlchemy, Pytest, Poetry 開発チームについてテックリード1名、データサイエンティスト1名、Pythonエンジニア3名の計5名構成です。生成AIという変化の激しい領域を扱っているため、検証と改善のサイクルを非常に高速に回しているのが特徴です。求める人物像最新のAI技術やオープンソースの動向に関心が高く、自ら検証してプロダクトに活かせる方ドキュメントが未整備な部分があっても、コードを読み解きながら自走できる粘り強さがある方仕事の魅力今最もトレンドである「生成AI×RAG」の領域で、商用プロダクトの実務経験を確実に積み上げられます。少人数チームのため裁量が大きく、AIバックエンドエンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められます。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。

報酬例

4,000 ～ 5,000円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5／Python】AI技術・大規模LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代自動化プラットフォーム開発

【フルリモート／週5／Python】AI技術・大規模LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代自動化プラットフォーム開発

【フルリモート／週5／Python】AI技術・大規模LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代自動化プラットフォーム開発お任せしたいこと［役割］プロダクトのコア機能である、LLMを活用したデータ解析および高度な業務自動化（Agent）機能の実装において、Pythonを用いたバックエンドおよびAI推論ロジックの開発を担当していただきます。［役割に対して求める成果］プロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）の最適化を行い、ハルシネーション（嘘の生成）を抑制しつつ、高精度かつ低レイテンシでエンドユーザーへAIの価値を届ける処理基盤を構築すること。具体的な業務内容 Python 3.12 / FastAPI を用いた、高速な非同期APIおよびバックエンドサービスの設計・開発 LangChain または LlamaIndex を用いた、LLMオーケストレーションおよびRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築 Vector DB (Milvus, Qdrant, PGVector等) を活用した、高密度エンベディングデータのインデックス設計および類似度検索の最適化 Celery / Redis を用いた、長時間実行される重い推論タスクや一括データ処理の非同期ジョブキュー管理 Pytest を用いたAIロジックの品質担保、およびCI/CDパイプラインによるコンテナデプロイの自動化必須スキル・経験 Pythonを用いたバックエンド（Web API）アプリケーションの開発・運用実務経験（3年以上） FastAPI または Django を用いたWebアプリケーションの開発経験 asyncio を用いた非同期処理、およびマルチプロセス／マルチスレッドに関する基礎知識 RDB（PostgreSQL等）および、NoSQL（Redis等）を組み合わせたデータ構造設計の経験歓迎スキル・経験 LangChain, LlamaIndex などのフレームワークを用いた、LLMを活用したプロダクトの開発・運用経験 OpenAI API、Claude API、またはOSSモデル（Llama等）のチューニングや評価プロセスの構築経験 Docker / AWS (ECS, EKS, SageMaker) などの環境における、機械学習・AIモデルの推論インフラ構築経験ログの構造化、オブザーバビリティ（LangSmith, Datadog等）を用いたLLMアプリのパフォーマンス監視経験開発環境言語: Python 3.12+ フレームワーク: FastAPI, LangChain DB: PostgreSQL (PGVector), Redis, Qdrant インフラ: AWS (ECS on Fargate, Lambda, SageMaker) ツール: Poetry, Pytest, GitHub, Slack, Notion 開発チームについて AI・LLMなどの最新技術動向に対して極めて感度が高く、海外の論文や新しいライブラリをチーム内で日常的にシェアし合う技術ファーストな文化です。コードレビューでは、Pythonのコード規約（PEP 8）への準拠はもちろん、型ヒント（Type Hints）を活用した堅牢性や、非同期処理によるI/Oボトルネックの回避、メモリ効率などが厳格にチェックされます。完全フルリモート環境を前提に、設計ドキュメントの作成（Notion）やプロンプトの実験ログの共有が仕組み化されており、非同期ながら非常に高密度なチーム開発が行われています。工作の魅力トレンドの最先端であるLLM・AIエージェントを、単なる実験に留めず「数万人が利用する商用プロダクト」としてスケールさせる、最高に刺激的なエンジニアリングを経験できます。動的言語であるPythonの柔軟性を活かしつつ、モダンなツール群（Poetry, Ruff等）を用いて型安全かつ美しいコードベースを維持する開発が可能です。フルリモート・フルフレックスの柔軟な環境が整備されており、自分のリズムで最新技術の検証や開発に100%集中できます。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。

報酬例

4,800 ～ 5,800円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5】AWS 生成AI基盤アーキテクト（Amazon Bedrockフル活用によるエンタープライズRAG構築とLLMOps統制）

【フルリモート／週5】AWS 生成AI基盤アーキテクト（Amazon Bedrockフル活用によるエンタープライズRAG構築とLLMOps統制）

【フルリモート／週5】AWS 生成AI基盤アーキテクト（Amazon Bedrockフル活用によるエンタープライズRAG構築とLLMOps統制）お任せしたいこと自社で展開する大規模エンタープライズ向けSaaS、または機密性の高い社内データを扱う巨大DXプラットフォームにおいて、Amazon BedrockやAmazon SageMakerを中心としたAWSの生成AIマネージドサービスを極限まで使い倒し、セキュアかつスケーラブルな「エンタープライズ生成AIプラットフォーム」の設計・構築をお任せします。「とりあえずパブリックなLLMのAPIを叩くだけの薄いラッパーアプリ」や「ハルシネーション（幻覚）と情報漏洩リスクを放置した野良AI」を徹底的に排除し、AWS VPC内の閉域網に閉じられた安全なRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築から、Bedrock Agentsを活用した自律型ワークフローの泥臭い実装までを牽引することで、生成AIのポテンシャルを「実社会のセキュアなビジネスインフラ」へと昇華させる中核的なポジションです。具体的な業務内容・Amazon Bedrock（Claude 3, Llama等）を活用した、VPCエンドポイント（AWS PrivateLink）経由での完全閉域網かつセキュアなLLMバックエンドAPIの設計と実装・Amazon OpenSearch Serverless（Vector Engine）や Amazon Aurora PostgreSQL（pgvector）を利用した、数億ドキュメントに及ぶエンタープライズベクトルデータベースの泥臭い設計・チューニング・Amazon S3に蓄積された社内の巨大な非構造化データ（PDF、Office文書等）を対象に、AWS GlueやAWS Step Functionsを利用してチャンキング・埋め込み（Embedding）を自動化するデータ処理パイプラインの構築・Agents for Amazon Bedrock および AWS Lambdaを利用した、社内DBや外部SaaS（CRM、ERP等）のAPIを自律的に叩いてタスクを完遂するマルチエージェント基盤の実装・Guardrails for Amazon Bedrock 等を利用した、不適切な発言のブロックや機密情報（PII等）のマスキングによる、徹底したAIガバナンスとコンプライアンス要件のシステム的な担保・LangChainやLlamaIndexとAWSインフラストラクチャのシームレスな統合、およびFargate / App Runnerを利用したスケーラブルなAIアプリケーションのコンテナ運用・プロンプトのバージョン管理や、Amazon CloudWatch、AWS X-Rayを利用したLLMのレイテンシ・トークン消費量（FinOps）の泥臭い可観測性（Observability）基盤の構築・Terraform または AWS CDK を用いた、複雑な生成AIインフラストラクチャの完全なコード化（IaC）と、安全なCI/CDデプロイメントパイプラインの提供必須スキル・経験・AWS環境におけるバックエンド、またはインフラストラクチャの設計・構築・運用実務経験（目安として3年以上）・Amazon Bedrock、または Amazon SageMaker等のAWSのAI/MLサービスの実務利用経験・Pythonを用いたAPI開発、またはデータパイプライン（ETL）の実装経験・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基礎概念の理解、およびベクトルデータベースの構築・運用経験・Terraform、またはAWS CDKを用いたIaC（Infrastructure as Code）の実践経験歓迎スキル・経験・LangChain、LlamaIndex等のLLMオーケストレーションフレームワークを用いた開発経験・Function Calling（Tool Use）を用いたAIエージェントの設計・実装経験・大規模な自然言語処理（NLP）モデル、または機械学習モデルの本番デプロイ・運用経験・AWS Certified Machine Learning - Specialty、または AWS Certified Data Engineer の資格・エンタープライズにおける情報セキュリティ、およびコンプライアンス要件に準拠したシステム設計経験開発・業務環境クラウド・生成AI：AWS (Amazon Bedrock, SageMaker, Q Business) ベクトルDB・検索：Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Aurora (pgvector), Amazon Kendra データパイプライン：AWS Step Functions, AWS Glue, Amazon S3, Lambda 開発言語・AIフレームワーク：Python 3.11+, LangChain, LlamaIndex IaC・構成管理：Terraform (または AWS CDK) 監視・LLMOps：Amazon CloudWatch, AWS X-Ray, LangSmith (または MLflow) コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて「生成AIの不確実性」を「AWSの強固なインフラストラクチャ」で包み込み、エンタープライズ企業が安心して利用できるレベルの確実性へと変換するAI基盤専門チームへの配属となります。「プロンプトエンジニアリングの偶然の成功」に依存することを極めて嫌い、LLMの応答精度やレイテンシのブレを、システムのアーキテクチャ設計（高度なRAG戦略やガードレール設定）で論理的にねじ伏せる手堅いカルチャーです。本番環境でLLMが予期せぬフォーマットを返却して後続処理がクラッシュした際にも、単にプロンプトをいじって祈るのではなく、出力スキーマのバリデーション定義やBedrock Agentsの推論ステップ（Trace）を泥臭くプロファイリングし、パズルを解くように根本的なロジックを修正する実直なメンバーが集まっています。求める人物像・「流行りのAIツールを触って満足する」のではなく、「機密データへのアクセス制御やネットワーク分断を考慮し、泥臭くセキュアなAIインフラを構築すること」にエンジニアとしての美学を持てる方・LangChainなどの抽象化されたライブラリの裏側で、AWSのマネージドサービスがどのように動き、課金されているのか（FinOps）を深く理解しようとする知的好奇心を持った方・LLMモデルの急速な陳腐化（数ヶ月単位での新モデル登場）に疲弊するのではなく、特定のモデルに依存しない疎結合なアーキテクチャをAWS上で美しく設計することを楽しめる方仕事の魅力世界中のエンタープライズ企業が「生成AIの業務実装」に多額の投資を行う中、セキュリティ要件とインフラの拡張性を両立した「AWS上のセキュアな生成AI基盤」を構築できるクラウドアーキテクトは市場にほとんど存在しません。BedrockやOpenSearchといった最新のマネージドサービスをパズルのように組み合わせ、ペタバイト級の社内データを知能化する泥臭い経験を通じて、単なる「AIアプリ開発者」を完全に凌駕し、今後のクラウド時代においてすべてのメガベンチャーや大手コンサルティングファームが最も高額な条件で渇望する「AWS 生成AI基盤アーキテクト」としての圧倒的な市場価値を築くことができます。働き方リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。

報酬例

4,400 ～ 5,100円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5】Pythonバックエンドエンジニア（AI連携基盤・大規模データ処理・マイクロサービス開発）

【フルリモート／週5】Pythonバックエンドエンジニア（AI連携基盤・大規模データ処理・マイクロサービス開発）

【フルリモート／週5】Pythonバックエンドエンジニア（AI連携基盤・大規模データ処理・マイクロサービス開発）お任せしたいこと自社で展開するAI活用型のBtoB SaaS、またはデータ集約型のWebプロダクトにおいて、Pythonを用いたスケーラブルなバックエンドAPIの開発および、重いデータ処理や機械学習モデルを本番環境で安定稼働させるための基盤構築をお任せします。「データサイエンティストが作ったJupyter Notebookのコードをそのまま本番サーバーにデプロイして終わる」ような不安定な運用を脱却し、FastAPI等を利用した高速な推論APIの設計や、Celery等を用いた非同期タスクキューの構築を通じて、複雑なAIロジックとWebアプリケーションをシームレスかつ堅牢に繋ぎ込む泥臭いエンジニアリングに取り組んでいただきます。具体的な業務内容・Python（FastAPI, Django, または Flask）を用いた、高いスケーラビリティと可用性が求められるRESTful APIの設計・開発・機械学習チーム（MLエンジニア・データサイエンティスト）と連携した、推論モデルのWebアプリケーションへの組み込みとレイテンシ（応答速度）の最適化・Celery、Redis、または Amazon SQS 等を利用した、時間のかかる重いデータ処理やバッチ処理の非同期化・タスクキュー設計・SQLAlchemy等のORMを活用したRDBMS（PostgreSQL または MySQL）の複雑なテーブル設計、およびN+1問題やスロークエリのパフォーマンスチューニング・大量のトラフィックを捌くための、gRPCやGraphQLを用いた効率的なシステム間通信（マイクロサービスアーキテクチャ）の推進・pytest等を用いたテストコードの実装によるテストカバレッジの担保、およびGitHub Actionsを利用したCI/CDパイプラインの運用・DatadogやSentryを利用した、本番環境におけるメモリリークやCPUスパイクの泥臭い原因究明とパフォーマンスチューニング必須スキル・経験・Pythonを用いたWebアプリケーション（バックエンドAPI）の開発実務経験（目安として3年以上）・Django、FastAPI、Flask等のWebフレームワークを用いた開発経験・RDBMSを用いた適切なテーブル設計、およびSQLパフォーマンスチューニングの経験・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験歓迎スキル・経験・機械学習モデルのAPI化（MLOps領域への越境）、またはAIを活用したプロダクトの開発経験・Celery等を用いた非同期処理、または分散タスクキューの設計・運用経験・AWS（ECS, Lambda等）またはGCP（Cloud Run, GKE等）環境におけるインフラ構築・運用経験・ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャの知識と実践経験・静的型付け（Type Hints）を駆使した、保守性の高いPythonコードの運用経験開発・業務環境開発言語：Python 3.x フレームワーク：FastAPI, Django (または Flask) データベース・キャッシュ：PostgreSQL, Redis 非同期処理：Celery (または SQS, RabbitMQ) インフラ・コンテナ：AWS (ECS, RDS等) または GCP (Cloud Run等), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについてバックエンド開発（AI・データ連携基盤）チームへの配属となります。「Pythonは書きやすいが実行速度が遅い」という言語の特性から目を背けず、「どうすればI/Oバウンドな処理を非同期化してスループットを上げられるか」「メモリを食い潰すデータ処理をどう分割するか」をソフトウェア設計の観点から妥協なく議論する手堅いカルチャーです。機械学習モデルの精度向上だけにとらわれることなく、「ユーザーが数秒待たされる機能は使われない」というビジネス要件を第一に置き、フロントエンドやインフラ領域にも泥臭く踏み込んで課題を解決しています。求める人物像・「データサイエンス」と「ソフトウェアエンジニアリング」の境界線に立ち、異なる専門性を持つメンバー間を翻訳・接着することにやりがいを感じる方・Python特有の「手軽なスクリプト」を書くレベルから脱却し、静的型付けやオブジェクト指向設計を駆使した堅牢なプロダクションコードを書きたい方・「APIが重い」と言われた際に、勘に頼らずプロファイラを使ってボトルネック（CPUバウンドかI/Oバウンドか）を論理的に特定できる方仕事の魅力 AIやビッグデータの活用がすべての企業にとって急務となる中、単なるWeb APIの開発にとどまらず、複雑な機械学習モデルや膨大なデータ処理をシステムとして安全に稼働させる「心臓部」を担うポジションです。Pythonの柔軟なエコシステムを駆使して、モダンなWebバックエンドの設計力とMLOpsの知見を掛け合わせることで、AI時代において最も需要が高く市場価値が跳ね上がっている「AI特化型バックエンドエンジニア」としての確固たるキャリアを築くことができます。働き方リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。

報酬例

4,400 ～ 4,700円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5】Pythonバックエンドエンジニア（生成AI・LLMアプリケーション開発／FastAPI）

【フルリモート／週5】Pythonバックエンドエンジニア（生成AI・LLMアプリケーション開発／FastAPI）

【フルリモート／週5】Pythonバックエンドエンジニア（生成AI・LLMアプリケーション開発／FastAPI）お任せしたいこと自社で展開するBtoB SaaSプロダクト、または新規事業において、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AI技術をプロダクトに組み込み、ビジネス上の実課題を解決するためのバックエンドAPIおよびデータパイプラインの開発をお任せします。「ただOpenAIのAPIを叩いてチャットボットを作るだけ」の薄いラッパー開発ではなく、企業独自のドキュメントを検索・参照させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）基盤の構築や、LangChain等のフレームワークを用いた複雑なエージェントの実装、そしてそれを本番環境で高速かつ安定して稼働させるための泥臭いソフトウェアエンジニアリングに取り組んでいただきます。具体的な業務内容・Python（FastAPI）を用いた、高パフォーマンスで非同期的なRESTful APIの設計・開発・OpenAI API、Anthropic API、またはオープンソースのLLMを活用した、アプリケーションへの生成AI機能の組み込み・LangChainやLlamaIndex等のオーケストレーションフレームワークを利用した、複雑なプロンプトチェーンやRAGパイプラインの設計・実装・Pinecone、Qdrant、Milvus等のベクトルデータベース（Vector DB）を利用した、意味検索システムの構築とインデックス最適化・LLMの応答遅延（レイテンシ）を隠蔽するための、Streaming APIの実装やWebSocketsを用いたフロントエンドとのリアルタイム通信設計・ハルシネーション（もっともらしい嘘）の低減や、プロンプトインジェクション攻撃への対策など、AI特有のセキュリティおよび品質管理ロジックの実装・CeleryやAWS SQSを利用した、非同期でのバッチ処理（大規模な社内データのチャンク化・ベクトル化パイプライン）の構築必須スキル・経験・Pythonを用いたWebアプリケーション（バックエンドAPI）の開発実務経験（目安として3年以上）・FastAPI、Django、またはFlask等のWebフレームワークを用いた開発経験・RDBMSを用いた適切なテーブル設計、およびSQLパフォーマンスチューニングの経験・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験歓迎スキル・経験・OpenAI API等を利用したLLMアプリケーションの開発経験、またはプロンプトエンジニアリングの知見・LangChain、LlamaIndex等のLLMオーケストレーションツールの実務利用経験・ベクトルデータベース（Pinecone, Qdrant, Chroma等）を利用したRAGの実装経験・AWS、またはGCP環境におけるクラウドネイティブなインフラ構築・運用経験・機械学習（NLP領域）に関する基礎的な知識開発・業務環境開発言語：Python 3.x フレームワーク：FastAPI AI関連技術：LangChain, LlamaIndex, OpenAI API データベース：PostgreSQL, Redis ベクトルDB：Pinecone (または Qdrant, Weaviate 等) インフラ・コンテナ：AWS (ECS, Lambda 等) または GCP (Cloud Run 等), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて生成AI・LLMアプリケーション開発チームへの配属となります。「AIは魔法の杖ではない」という事実を深く理解しており、LLMの不確実性（出力のブレ）に対して文句を言うのではなく、「どうすればシステム的にガードレールを設けて安全にユーザーへ価値を届けられるか」をソフトウェア設計の観点から妥協なく議論するカルチャーです。技術の進化が極めて早い領域であるため、過去のベストプラクティスに固執せず、昨日まで書いていたコードを今日のアップデートで潔く捨て去るような、高い柔軟性と学習意欲を持ったメンバーが集まっています。求める人物像・「AIモデルの研究開発」ではなく、「AIを活用したプロダクト開発」に興味があり、ユーザーの課題解決にフォーカスできる方・公式ドキュメントや最新の英語論文、X（旧Twitter）等の一次情報を自ら泥臭くキャッチアップし、手を動かして検証（PoC）できる方・LLM特有の非決定論的な挙動に対して、従来のバックエンドの知識（キャッシュ戦略、非同期処理、リトライ機構）を組み合わせて堅牢なシステムを設計できる方仕事の魅力世界中が注目する生成AIの最前線に立ち、最先端の技術を「研究」ではなく「実事業のプロダクト」として世に送り出すことができる、極めてエキサイティングなポジションです。LLMという新しいインターフェースと、従来の堅牢なバックエンドエンジニアリングを掛け合わせる経験を通じて、これからのAI時代においてすべての企業が渇望する「LLM・生成AIアプリケーションエンジニア」としての圧倒的な市場価値を着実に磨くことができます。働き方リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。

報酬例

4,400 ～ 4,800円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5／Python】不動産価格予測およびAI自動査定エンジン開発案件

【フルリモート／週5／Python】不動産価格予測およびAI自動査定エンジン開発案件

【フルリモート／週5／Python】不動産価格予測およびAI自動査定エンジン開発案件お任せしたいこと［役割］不動産ビッグデータを活用した、機械学習・ディープラーニングによる自動査定（AVM：Automated Valuation Model）エンジンの研究開発およびバックエンド実装［役割に対して求める成果］査定ロジックの改善による予測精度の向上（エラー率の低減）、および大量のバッチ推論処理の並列化・高速化の実現具体的な業務内容 Pythonを用いた、不動産取引履歴、土地価格、周辺施設情報などマルチモーダルなデータのスクレイピング・前処理・フィーチャーエンジニアリング LightGBM、XGBoost、またはPyTorch等を用いた不動産価格予測モデルの検証・チューニング FastAPI / Celery を用いた予測モデル推論APIおよび非同期バッチ処理基盤の設計・開発機械学習モデルのデプロイ自動化、およびモデル監視・再学習パイプライン（MLOps）の設計推論精度評価（MAPEなどの指標監視）と、特徴量の重要度分析に基づいたモデルの継続的アップデート必須スキル・経験 Pythonを用いた機械学習モデルの設計・開発・評価の実務経験（3年以上） Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBM/XGBoost 等のライブラリを用いたデータ解析・モデリング実務経験 FastAPI, Django, Flask 等を用いたAPI開発・運用経験（3年以上） RDBMS（PostgreSQL, MySQL等）における、インデックス最適化や大量データ抽出のクエリ開発経験歓迎スキル・経験 AWS（ECS, Lambda, SageMaker, S3）を用いた機械学習モデルの商用運用・デプロイ経験（MLOpsの実践経験） Dockerを用いた機械学習・Webアプリケーション開発環境の構築・運用経験 GISデータ（地理情報システム、空間データ）や、画像データを組み合わせたマルチモーダルな予測モデルの開発経験開発環境言語/フレームワーク: Python 3.10+, FastAPI AI/機械学習: Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch, MLflow データベース: PostgreSQL, Redis インフラ: AWS (ECS, Fargate, S3, RDS) ツール: Docker, Git, GitHub, Slack, Notion 開発チームについて PM（1名）、データサイエンティスト（2名）、バックエンドエンジニア（2名/今回枠含む）、インフラエンジニア（1名）の構成です。ビジネスサイドとの距離が近く、モデルの精度改善がダイレクトにユーザー獲得や成約数増加に直結するダイナミックな環境です。求める人物像モデルの精度だけでなく、実際のビジネスバリューやシステムの応答速度とのバランスを考慮した現実的な意思決定ができる方データの不整合や欠損に対して地道に向き合い、前処理や特徴量生成の工夫を楽しめる方 SlackやNotion等での非同期コミュニケーションや技術ドキュメントの記述が得意な方仕事の魅力独自の不動産ビッグデータを駆使し、レガシーな不動産業界にテクノロジーで変革をもたらすコアアルゴリズムの開発に直接貢献できます。単なるモデル構築に留まらず、推論APIの設計やMLOpsパイプラインの運用といった、エンジニアリングとデータサイエンスが融合した高度な経験を積めます。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。

報酬例

4,500 ～ 5,000円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

エンジニアフルリモート

【フルリモート／週5】Python 分散クローラー・データアーキテクト（数百億ページ規模の大規模スクレイピング基盤とLLM学習データ構築）

【フルリモート／週5】Python 分散クローラー・データアーキテクト（数百億ページ規模の大規模スクレイピング基盤とLLM学習データ構築）

【フルリモート／週5】Python 分散クローラー・データアーキテクト（数百億ページ規模の大規模スクレイピング基盤とLLM学習データ構築）お任せしたいこと自社で展開する大規模なマーケットインテリジェンス事業、または独自LLM（大規模言語モデル）の事前学習（Pre-training）データ構築基盤において、インターネット上に散在する数百億規模のWebページやドキュメントを効率的かつ倫理的に収集する「大規模分散クローリング基盤」の設計・構築をお任せします。「BeautifulSoupで適当に書いた使い捨てのスクリプトをCronで回す」といった脆いデータ収集プロセスを徹底的に排除し、ScrapyやCelery、Apache Kafkaを駆使した堅牢な分散タスクキューの構築から、高度なBot対策（CloudflareやDatadome等）をシステム的に突破する泥臭いプロキシ戦略・ヘッドレスブラウザ制御までを牽引することで、AI時代の「データの源泉」を圧倒的なスループットで確保し続ける中核的なポジションです。具体的な業務内容・Python（Scrapy, Scrapy-Redis）および非同期I/O（asyncio, aiohttp）を活用した、秒間数万リクエストを捌き切るスケーラブルな分散クローラーアーキテクチャの設計と実装・Playwright や Selenium を利用した、JavaScriptによる動的レンダリング（SPA）サイトや複雑な認証フロー、CAPTCHAを突破するための泥臭いヘッドレスブラウザ自動化パイプラインの構築・商業用・住宅用プロキシネットワーク（Proxy Pool）の動的ローテーション、およびUser-AgentやTLSフィンガープリントの偽装による、対象サーバーに負荷をかけずにアクセスブロックを回避する高度なスクレイピング戦略の実装・収集したHTMLからノイズ（ヘッダー、フッター、広告）を排除し、LLMの学習に適した高品質なプレーンテキストを抽出するDOM解析と、正規表現を用いた泥臭いデータクレンジング・MinHash や SimHash などのアルゴリズムを用いた、数十億レコードに及ぶテキストデータの重複排除（De-duplication）と品質フィルタリングの実装・Apache Kafka、または RabbitMQ を利用した、URLのキューイングからパース、保存までの非同期データストリーミング基盤の構築・対象サイトの非公開API（Internal API）のネットワークトラフィック（XHR/Fetch）を泥臭くリバースエンジニアリングし、HTML解析よりも高速かつ安定したJSONデータの抽出基盤への切り替え・Kubernetes（EKS / GKE）環境における、クローラーPodのオートスケーリング設定およびメモリ/CPUリソースの極限のチューニング必須スキル・経験・Pythonを用いたバックエンド開発、またはデータパイプラインの構築実務経験（目安として3年以上）・Scrapy、BeautifulSoup、lxml等のライブラリを用いた大規模なWebスクレイピングプログラムの実装・運用経験・HTTPプロトコル、TCP/IP、およびWebブラウザのレンダリング機構に関する深い理解・RDBMS（PostgreSQL, MySQL）または NoSQL（MongoDB, Elasticsearch）を利用した大量データの保存・設計経験・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験歓迎スキル・経験・Celery、Apache Kafka、Redis等を利用した分散タスクキューの設計・運用経験・Playwright、Selenium等を用いたE2Eテスト、またはヘッドレスブラウザの自動化経験・Webサイトの高度なアンチBotシステム（Cloudflare, Akamai, Datadome等）の回避・バイパス技術に関する知識・LLM（大規模言語モデル）の事前学習用データセット構築、または自然言語処理（NLP）向けの前処理経験・Docker / Kubernetesを利用したコンテナベースのインフラにおけるアプリケーション運用経験開発・業務環境開発言語：Python 3.11+ スクレイピング・ブラウザ自動化：Scrapy, Scrapy-Redis, Playwright, aiohttp, BeautifulSoup 非同期・タスクキュー：Celery, Apache Kafka, RabbitMQ, Redis データベース・検索：PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch データ処理・前処理：Pandas, PyArrow, MinHash インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Kubernetes コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて「AI時代において、アルゴリズムの勝負はコモディティ化し、最終的な勝者は『独自の高品質なデータ』を握った者である」と確信し、インターネット上のあらゆる情報を構造化データへと変換することに執念を燃やすデータマイニング専門チームへの配属となります。「対象サイトの仕様変更でスクリプトが落ちた」という日常茶飯事の事態に対しても文句を言うのではなく、DOMの変化に強い堅牢なXPath/CSSセレクタの設計や、異常検知アラートを泥臭く仕込む手堅いカルチャーです。相手サーバーの負荷を考慮し、robots.txtやクロールディレイ（Rate Limit）を遵守する倫理観を持ちながらも、APIの難読化（Obfuscation）に直面した際にはChrome DevToolsを開いてJavaScriptの処理を泥臭く解読し、パズルを解き明かす実直なメンバーが集まっています。求める人物像・「単にライブラリを叩いてデータを抜く」こと以上に、HTTPリクエストヘッダの微細な違いやTLSハンドシェイクの挙動までを深く探求し、ハッカー的な知的好奇心を持てる方・対象サイトの予期せぬレイアウト変更や、理不尽なアクセスブロックといった「実世界の不確実性」に対して、パズルを解くように泥臭い回避策の実装を楽しめる方・無秩序なHTMLの海から、ビジネス的価値やAIの学習資産となる美しい「構造化データ」を抽出することにエンジニアとしての強い美学を持てる方仕事の魅力 LLMの進化により「データの量と質」が企業の競争力を直接的に決定づける現代において、数十億規模のWebデータを安定的に収集・処理できる「大規模分散クローリング」の技術は極めてニッチかつ需要が爆発している領域です。高度なBot対策との技術的ないたちごっこや、分散システムの泥臭い限界突破の経験を通じて、単なる「Pythonスクリプト開発者」を完全に凌駕し、AIスタートアップやヘッジファンド、メガベンチャーが最も高額な条件で渇望する「データマイニング・アーキテクト」としての圧倒的な市場価値を築くことができます。働き方リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。

報酬例

4,900 ～ 5,200円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル