Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 2ページ目

作業内容 ・商社ビジネスサイドの現場課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証 （Feasibility Study）およびシステム企画 ・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アーキテクチャ設計およびプロトタイプ開発 ・AWS環境におけるスクラッチでのWebアプリケーション実装 （フロントエンド〜バックエンド〜インフラの一気通貫） ・アジャイル開発チームのリード、および技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理の徹底 ・PoC（概念実証）の結果に基づく、本番環境へのスケールアップ戦略の立案と実行

作業内容 システム開発作業におけるAI活用（AI for IT領域） ・AI for IT領域におけるユースケース候補の整理・目的および効果の具体化 ・パイロット機能の分解、必要データ・入出力・外部連携方式の検討・設計 ・技術検証（RAG、音声テキスト化、マルチモーダル、Box等外部サービス連携） ・Vue.js / FastAPI を用いたパイロットアプリの設計・実装・評価 ・AWS環境上での検証基盤構築、デプロイ手順整備、精度・性能・コスト評価

作業内容 ・React／Next.js／TypeScriptによるWebアプリ開発 ・FastAPI＋Pythonによるマイクロサービス開発 ・REST API／認証設計（OAuth2、OpenID Connect） ・GCP上でのインフラ構築（Cloud Run、Pub/Sub、BigQuery等） ・AIモデル連携、RAG技術のプロダクション運用 ・日本チームと米国チーム間の技術コミュニケーション支援 ・CTOの補佐（PM的役割含む） ・フロント：React／Next.js／TypeScript／Tailwind ・バックエンド：Python／FastAPI／SQLAlchemy／REST API ・インフラ：Docker／Kubernetes／GCP（Cloud Run、Cloud Functions、Firestoreなど） ・ML／AI：Vertex AI、RAG技術、ETLパイプラインなど

作業内容 Azureを中心とした生成AIパッケージ開発プロジェクトにおいて、Webアプリケーションの設計・開発を担当いただきます。 フロントエンドからバックエンドまで横断的に対応可能なフルスタックエンジニアを募集しています。 ・生成AIパッケージのWebアプリケーション設計・開発 ・Azure環境上でのアプリケーション実装 ・生成AI関連サービスを活用したアプリケーション設計 ・Git/GitHubを用いたチーム開発

作業内容 金融機関向けのAI×SaaSプロダクトにおいて、Web・API・インフラを横断したフルスタック開発をご担当いただきます。 ・FastAP（Python）を用いたWeb API開発 ・React/TypeScriptによるフロントエンド開発 ・要件をもとにした機能設計〜リリース対応 ・MySQLを中心としたRDB設計、クエリ最適化 ・AWS（Fargate、Lambda、RDS、S3 等）を用いたクラウドインフラ構築・運用 ・GitHub Actions や CodeDeploy を用いたCI/CD 改善 ・pytest/Vitest/Cypress 等による自動テスト整備 ・コード品質担保のためのPRレビュー、リファクタリング ・言語：Python、TypeScript ・FW/ライブラリ：FastAPI、React.js ・DB：MySQL ・クラウド：AWS（Fargate、Lambda、RDS、S3） ・CI/CD：GitHub Actions、CodePipeline、CodeDeploy ・テスト：pytest、Vitest、Cypress

作業内容 ・Boston Medical Sciences 株式会社の大腸がんスクリーニングAIシステムの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 医療画像(大腸CTなど)の3D解析における深層学習モデルの研究開発 - AIアルゴリズムの設計・実装および最適化 - 学習パイプラインおよびデータ前処理基盤の設計・構築 - GPUインフラやMLアクセラレータを活用したモデルの学習・デプロイ - 研究成果の学会発表・論文化 - 臨床開発チームやプロダクト開発チームとの連携による研究成果の実装

作業内容 コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。 セグメンテーション、物体検出、分類モデルの開発・学習・評価、推論パイプラインの設計・実装、本番運用や既存パイプラインの改善を行います。 アノテーションデータの品質管理やデータセット設計、関係チームへの技術的支援にも携わっていただきます。

作業内容 社内営業支援システムのリニューアルプロジェクト。 LLM（生成AI）を用いた入力データ省力化、データ分析・可視化の実装を担当。 要求整理〜技術選定〜設計〜実装〜保守まで一貫して対応。 ・要件定義に基づく技術選定、設計、実装のリード ・エビデンス確認および成果物の品質保証 ・品質向上のためのプロセス改善 ・不具合発生時の調査および対応

作業内容 保険・金融業界向けの生成AI活用プロジェクトにて、Difyを活用したAIアプリケーション・業務支援ツールの開発を担当。 AIチャットボット、RAGによるナレッジ検索、業務フロー自動化など、生成AIを実業務へ適用するプロジェクト。 ＊環境：Dify/Python/TypeScript/REST API/Git/ChatGPT API/Azure OpenAI/Claude API/Gemini API

作業内容 ・AWS Bedrockを用いたLLMアプリケーションの設計・実装（RAG、エージェント、要約・分類等） ・プロンプトエンジニアリングおよびモデル選定による出力品質の最適化 ・評価基準の策定と精度検証の仕組み構築（自動評価パイプライン含む） ・Lambda、ECS、Step Functions等を組み合わせたサーバーレス／コンテナアーキテクチャの設計 ・運用監視設計（コスト管理、レイテンシ監視、エラーハンドリング、ログ基盤） ・IaCによるインフラ管理（Terraform）

作業内容 ・生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援・分析レポートシステムのアーキテクチャ設計/開発 ・事業部門との直接対話による要件定義および仕様の合意形成 ・Python（FastAPI）やReact/Next.jsを用いたクラウドネイティブ環境でのスクラッチ開発リード ・開発メンバーへの技術指導と高度なコードレビュー（Python/React双方） ・Claude Code、Devin、Gemini Enterprise等の最新AIツールを活用した次世代開発プロセスの構築

作業内容 ・国内基幹システムマイグレーションにおけるアプリ開発プロセス改善（主にバッチ開発） ・要件定義～基本設計・開発・保守

作業内容 ・LLM/NLPを活用したAI機能の新規開発・改善 ・診療会話や診療記録データの要約機能の開発・改善 ・電子カルテ記載を見据えた要約形式、出力形式への最適化 ・顧客ごとに求められる記録方法、出力形式への最適化 ・LLMを用いた要約結果の評価設計、評価プロンプト改善 ・評価結果をもとにしたプロンプト、パイプライン、処理ロジックの改善 ・LLM出力の評価/モニタリング、品質改善サイクルの構築 ・必要に応じた音声認識、文字起こし結果の活用・改善 ・開発チームと連携したAI機能のプロダクト組込み・改善対応

作業内容 フロントエンド/バックエンドの両面で担当いただきます。 ・TypeScript / Node.jsを用いたWebアプリの設計・実装 ・AI組込を前提としたUI設計とAPI開発 ・AIコーディングツールを活用しつつ、コード品質と保守性を担保

作業内容 ・生成AIを用いたWebアプリケーション機能の設計・実装 ・LLM/API連携、社内外データの活用、プロトタイプ検証 ・顧客課題へのAI機能適用検討、PoC設計〜本番運用を見据えた評価 ・AI活用に関する社内ナレッジ化・開発標準化の推進 ・PM/営業/顧客との技術要件整理・提案 ・生成AI/LLM：OpenAI系/Claude等、ベクタDB・RAG構成 ・言語/フレームワーク：Python/TypeScript、各種Web FW ・インフラ/周辺：API連携、評価用パイプライン、データ活用基盤

作業内容 主な開発内容は、.NETFrameworkを採用したWindows上で動くアプリ開発とそれらアプリとの通信部分を担うクラウド側のAPI開発、各プロダクトへのデータ連携などがある。 言語：C#、TypeScript、Python フレームワーク：.NETFramework、.NET インフラ：AWS（DynamoDB、Aurora、Cognito、APIGateway、Lambda、SQS） IaC：Terraform、Terragrunt AIコーディングエージェント：Claude、Cursor、Devin モニタリング：Datadog/PagerDuty/Sentry CI/CD：GitHubActions コミュニケーション：GoogleWorkspace、Slack ドキュメント：Confluence タスク管理：JIRA

作業内容 ・基盤運用設計支援（監視、ログ管理、バックアップ、障害対応フロー等） ・運用基盤構築（Cloud Monitoring / Cloud Logging 等の設定） ・運用ドキュメント作成（運用手順書、監視設計書 等） ・運用業務の実施（監視対応、障害対応、運用作業 等）

作業内容 ヘルプデスクRAGチャットボットのチューニングおよび機能拡張 ・ヘルプデスク向けRAGチャットボットの回答精度向上に向けた分析・チューニング ・応対履歴データ・電話応対記録のナレッジ化（データクレンジング・選定） ・評価検証観点の維持および改善サイクルの実行・管理 ・機能追加開発（認証方式の変更、同一スレッド内での応答改善など）

作業内容 自動応答AIボイスボットおよびAI応答支援アプリの開発において、詳細設計〜実装〜テストまでをフロントエンド／バックエンドの両面で担当いただきます。 ・TypeScript/Node.js/React等を用いたWebアプリ・APIの設計・実装 ・AI組み込みを前提としたUI設計とAPI開発 ・AIコーディングツールを活用したスピーディな開発と、コード品質・保守性の担保

作業内容 生成AI・LLMを活用したAIシステムの設計から、本番環境への実装まで一貫してご担当いただきます。 LLM、AIエージェント、RAG、画像認識などの先端技術を活用し、さまざまな業界に向けたAIシステムの社会実装を推進する案件です。 AIシステムの設計・開発、エージェントや処理パイプラインの実装、クラウド環境へのデプロイ、API開発などをご対応いただきます。 そのほか、設計書や技術ドキュメントの作成、テスト、品質改善、新技術の調査・検証まで幅広く携わっていただきます。

作業内容 ・TypeScript/Node.js を用いたWebアプリの設計・実装 ・AI組込を前提としたUI設計とAPI開発・CTO直下でのスピード感あるプロダクト開発 ・AIコーディングツールを活用しつつ、コード品質と保守性を担保

作業内容 ・顧客との定例会議、ヒアリング、要望整理 ・顧客課題および生成AI活用ユースケースの整理 ・プロジェクト全体のタスク、進捗、課題管理 ・顧客と開発・技術検証メンバー間の調整 ・検証方針、優先順位、進行計画の整理 ・LLM、RAG、AI Agentに関する技術的な議論への参加 ・検証結果や論点の取りまとめ、顧客向け資料の作成 ・プロジェクトを前進させるための能動的な提案、関係者への働きかけ純粋な技術開発専任ではなく、顧客の課題を理解したうえで、技術面とビジネス面の双方をつなぎ、 プロジェクト全体を主体的に推進できる方を募集しております。 ・言語：Python ・クラウド：AWS ・AI／LLM：LLM、RAG、AI Agent

作業内容 ・AIプロダクトの受託開発案件における専任PMポジションです。 ・顧客の業務課題に対し、生成AIやAIエージェントを活用したAX推進を行い、戦略立案から提案、要件定義、開発推進、導入・定着まで一気通貫で担当します。 ・単なる進捗管理ではなく、業務分析やBPRの観点で潜在課題を整理し、継続契約や追加提案につなげる動きが期待されます。 ・必要に応じて技術検証、プロトタイピング、プロンプト調整など手を動かす対応も含まれます。 言語：Python、JavaScript バージョン管理：Git、GitHub その他：Generative AI、LLM、RAG、AI Agent、プロンプトチューニング、Mac（Appleシリコン）、モニター2台まで利用可能

作業内容 ・自動応答AIボイスボットおよびAI応答支援アプリの開発を、フロントエンド／バックエンドの両面で担当 ・TypeScript/Node.js を用いたWebアプリの設計・実装 ・AI組込を前提としたUI設計とAPI開発 ・CTO直下でのスピード感あるプロダクト開発 ・AIコーディングツールを活用しつつ、コード品質と保守性を担保

作業内容 国内基幹システムマイグレーションプロジェクトにおいて、アプリ開発プロセスの改善、および要件定義から基本設計・開発・保守までの一連の工程をご担当いただきます。 ・基幹システムの改善保守、およびマイグレーション対応 ・生成AI（GitHub Copilot, ClaudeCode等）を活用したアプリ開発プロセスの改善・効率化

作業内容 開発のAIプロダクトにおけるQA体制の構築およびテスト自動化の推進をご担当いただきます。 TypeScriptや最先端のAI支援ツール（Devin、Cursor、Claude Code等）を駆使し、未自動化領域の洗い出しからLLMを活用したテストケース生成エージェントの構築まで、QAの仕組み化を先進的に担っていただく非常に魅力的な環境です。 言語・FW：TypeScript、React、Next.js、Python、pytest インフラ：GCP、Docker、GitHub Actions AI・ツール：Cursor、Devin、Claude Code、Slack

作業内容 ・証券会社やFX会社向けに、取引システムを提供している某FinTech企業にて、金融領域向けAIエージェントの新規プロダクト立ち上げ案件に参画いただきます。 ・企画構想段階から参画し、LLMやRAG、マルチエージェントなどを活用した基盤設計・実装を担当いただきます。 ・既存システムとの接続設計やAPI設計、評価基盤構築、ガードレールや監査ログなど安全性を意識した開発も求められます。 ・要件が固まりきっていない状況でも、自走して課題設定・推進し、PoCから本番運用まで一貫して推進できる方にマッチするポジションです。 言語：Python FW：LangChain、LangGraph、MCP データベース：リレーショナルデータベース、ベクトル検索 インフラ：AWS、Docker、Kubernetes、Kafka バージョン管理：Git、GitHub 開発体制：チーム開発

作業内容 生成AIを導入しようと考えている、または導入済みの企業などに対して、 生成AIに関するセキュリティの診断を行うサービスへの支援 ・オープンソースで提供されている診断ツールを実行(Python環境) ・診断ツールの結果やヒアリング内容をもとに脆弱性の指摘・対策などをまとめた報告書を作成 ・使用する診断ツールの検討 ・日次や週次での定例、必要に応じて都度上位側担当者とのやり取り

作業内容 企業向けAIアシスタント導入プロジェクトにおいて、生成AI環境の構築からRAG設計・チューニング、運用支援までをご担当いただきます。 Azure OpenAI Service等を活用し、主に大手製造業向けにセキュアな対話型AI基盤の構築と、社内データを活用した回答精度向上（RAG）を推進する案件です。 PoCではなく実運用前提のAI基盤構築が中心となります。 【業務内容】 生成AI導入支援 ・Azure環境を利用したAIアシスタント実行基盤の構築 ・生成AI活用コンサル内容を踏まえた技術実装支援 RAG構築・チューニング ・顧客社内ドキュメント（マニュアル・規定等）のデータ連携 ・ベクトルDB化および検索精度の最適化 ・プロンプト設計／チューニング 機能追加・システム連携 ・既存業務システムとのAPI連携開発 ・個人情報自動マスキング、ログ管理機能の実装補助 運用フェーズ支援 ・AI回答品質のモニタリング／改善提案 ・LLMアップデートに伴う技術検証 【技術スタック】 ・プラットフォーム：Azure OpenAI Service、Azure AI Search 等 ・言語：Python、JavaScript（Node.js／React） ・LLM：GPT-4系 ・インフラ：Azure、AWS ・その他：Git、Docker、Slack／Teams

作業内容 生成AIの業務活用は着実に進んでいますが、現在もチャットベースの利用が主流です。 チャットベースでは、利用者のプロンプトエンジニアリングスキルによって成果物の品質にばらつきが生じるほか、都度プロンプトを考える負担が課題となっています。 これらの課題を解決するため、Microsoft Azure が提供する Azure OpenAI や Google が提供する Gemini などの生成AIモデルを基盤に、多数のプリセットプロンプトを備えつつ、お客様自身が業務特性に合わせて柔軟にカスタマイズ可能な、非チャット形式のWeb アプリケーションを開発・提供しています。 さらに、お客様ごとに最適化したWeb アプリケーションに、当社独自開発のプラグインを組み合わせることで、各企業の業務ニーズに深く応えるソリューションを実現しています。 設計から開発、運用までを一貫して担い、お客様のビジネスに直結する実践的なAI体験を提供しています。

作業内容 社内のAIエージェント・エージェンティックAIの開発やエージェント管理システムの開発をお任せします。 ①設計と意思決定 社内向けAIエージェントやAgenticAIの全体アーキテクチャ、非機能要件、認証認可基盤、Kubernetes上のワークロード設計など、技術判断の中核を担っていただきます。 ②社内エージェンティックAI基盤の構築 LLMオーケストレーション、ツール連携、権限管理、監査ログまで、社内で安心して使えるAI基盤を設計・構築します。 ③ハンズオン システム構成の難所、新規プロダクトの0→1、MCP開発、PoCのスピード検証まで、フェーズを問わず手を動かしていただきます。 言語：Python、TypeScript、SQL フレームワーク：Next.js プロジェクト管理：Github コミュニケーションツール：Slack インフラ環境：GCP （BigQuery、Cloud Run、Cloud Scheduler、Cloud Storage） AI／LLM（OpenAI, Claude, Gemini等）

作業内容 ・AI技術を活用した次世代業務基盤システム構築プロジェクトへの参画 ・顧客の業務プロセス、データ環境、利用中SaaSの分析およびAI活用課題の抽出・設計 ・経営層から現場担当者までを含む関係者との折衝、課題整理、仮説立案、提案活動 ・AIプラットフォームを用いた業務ワークフローの設計・構築 ・LLMやAIエージェントを利用したPoC開発および検証 ・各種業務SaaSとのAPI連携およびデータ統合対応 ・Python、TypeScript、React、Next.jsを活用したフルスタック開発 ・本番導入支援、運用設計、セキュリティ・コンプライアンス対応 ・導入後の活用支援および継続的な改善提案 ・顧客フィードバックの収集およびプロダクト改善への反映 ・開発チームや関連部署と連携しながらプロジェクトを推進

作業内容 研究開発部門における工場DXテーマの企画・推進支援をお任せします。 主テーマの3つの中からご経験に応じてお任せする内容はご相談をさせてください。 ①検査システム高度化 画像認識 AI活用 外観検査自動化 品質管理高度化 ②AGV（自動搬送）活用推進 AGV導入検討 現場適用検証 業務フロー改善 ③デジタルツイン構築 3Dデータ活用 シミュレーション環境構築 XR活用検討 ビッグデータ活用 また、共通で以下を期待します。 ■工場内データ収集 データ集約 データ分析 可視化基盤整備 ■DXテーマ創出 現場ヒアリング 課題抽出 新技術調査 DX企画立案 社内プレゼン・提案 ■体制 同社研究開発部門の社員8名 ■フェーズ 3テーマとも企画段階となります。 ■関わり方 現場課題の発掘、技術選定、ビジネス適用性の検討、開発推進 という「企画～推進」までお任せをしたいポジションです。 大手メーカーの研究開発部門にて工場DXを推進しているものの、デジタルツイン領域を担当していた人材が退職し、推進リソースが不足している状況。 キャリア採用・派遣採用ともに充足できておらず、DXテーマの推進が停滞しているため、外部プロ人材の活用を検討。 情報システム領域だけではなく、製造現場・機械・電気設備を理解しながら現場課題をテーマ化し、企画からPoC・開発推進まで伴走できる人材を求めている。

作業内容 【募集背景】 レコメンドモデルを中心としたML施策を通じてプロダクト体験と事業成長を加速させるため、モデル設計から実装・運用まで一気通貫で担えるMLエンジニアを募集しております。 【作業内容】 レコメンドモデル（Two-Tower、LightGBM等）の設計・実装・チューニングを行っていただきます。 特徴量エンジニアリングの実装やオフライン・オンライン評価指標の設計を担当していただきます。 A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCAを推進していただきます。 モデルのプロダクション化や基盤上への実装・最適化を行っていただきます。 ML施策に関する技術的意思決定を行い、PdMなど他職能メンバーと連携しながら開発を進めていただきます。 レコメンドアーキテクチャの進化やコールドスタート問題への対応、リアルタイム性向上などの課題に対して、実装レベルで解決策を設計・実装していただきます。 UGCのパーソナライズ、広告配信最適化、ダイナミックプライシングなど、新たなML活用領域に対してモデル設計・実装を行っていただきます。 【求める人物像】 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」といったミッションに共感し、変化の大きい環境で挑戦したいと考えている方を求めております。 EC体験の可能性に関心を持ち、ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方に参画していただきたいです。 事業インパクトを意識しながら、データとモデルを用いて課題解決を進める姿勢をお持ちの方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 実装したモデルの改善が売上や滞在時間、継続率などのKPIに直接反映される環境で開発していただけます。 既に本番稼働しているレコメンドエンジンの次世代アーキテクチャを、自身の技術判断で設計・検証できる裁量があります。 高頻度かつ高密度な行動ログを活用し、精度の高いモデル設計と実験を行うことができます。 レコメンドにとどまらず、UGCパーソナライズや広告配信最適化など、幅広いML活用領域に関わりながらキャリアを広げていただけます。 AIツールを前提とした開発スタイルの中で、少人数でもスピードと品質を両立する経験を積んでいただけます。 【開発環境】 データ基盤・分析にはBigQuery、Dataform、Python、Looker Studioを利用しております。 ML基盤としてGoogle CloudのVertex AIやCloud Spannerなどを利用しております。 AI/LLMツールとしてClaude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilotなどを活用しております。 その他のツールとしてGitHub、Slack、Notionなどを利用しております。

作業内容 【業務内容】 先端のAI技術を活用した複数の取り組みに横断的に関与し、AIエンジニアリング領域のリードとして設計から開発、検証までの品質を担保します。機械学習モデルの開発や評価、改善に加え、エンジニアチームのマネジメントや技術的な方針策定を行い、プロジェクト全体の推進を支援します。また、顧客に対して技術的な説明や提案を行い、要件整理から実装方針の合意形成までをリードしながら、AIソリューションの社会実装を推進する役割を担います。 【作業内容】 ・機械学習モデルの設計および開発 ・AIシステムの評価および精度改善 ・開発プロセスにおける品質管理およびレビュー ・エンジニアチームのマネジメントおよびタスク管理 ・技術方針の策定およびアーキテクチャ検討 ・顧客への技術説明および要件整理対応 ・複数プロジェクトの横断的な進行管理 ・AI技術の調査および新規技術の適用検討

作業内容 【案件概要】 大手金融機関のコンタクトセンター業務における効率化を目的とした生成AI活用プロジェクトです。 問い合わせ対応時間の短縮や対応キャパシティ拡大、問い合わせ種別ごとの集計工数削減を目指します。 生成AIエンジニアとしてPoC形式で技術検証および導入支援を行います。 既存システムへの生成AI組み込みを推進し、関係者と連携しながら業務改善を実現します。 【作業内容】 ・Azure OpenAI等を用いたプロンプト設計および業務効率化支援 ・RAGを活用した検索精度向上の分析および実装 ・Azure環境での設計、開発、検証、運用対応 ・関係者との調整、課題整理、進捗報告 ・既存システムへの生成AI組み込み支援

作業内容 ＜募集企業＞ 某SIer様です。 ＜業務内容＞ 建設業界向けプロダクト開発における、M-LLMを用いたデータ構造家業務。 （主な開発環境：Python, Typescript, React, Angular, Node.js, AWS, Azure, GitHub, Slack, Claude, miro） ＜参画期間＞ ・5月〜長期想定 ＜面談回数＞ ・2回を予定 ＜その他＞ ・精算幅：140h~180h ・PCについて：貸与PCのみ / ご自身のPCをご準備いただきます←確認中 ・支払いサイト：40日 ・インボイス制度：未登録の場合、消費税無しでのお支払いになります

作業内容 【案件概要】 テクニカルプロダクトマネージャーとしてプロダクト開発をリードするプロジェクトです。 エンジニアやAIリサーチャー、UXデザイナー、ビジネスチームと連携し開発を推進します。 AIを活用したアプリケーション開発を前提としたプロダクト設計および実行を担います。 外部ベンダーやAPI連携を含めたシステム統合の管理も対応します。 プロダクト戦略から実行まで一貫して関与するポジションです。 【作業内容】 ・プロダクトロードマップの策定および管理 ・プロダクト要件定義および関係者との調整 ・外部APIやプラットフォームとの連携管理 ・ベンダー評価および技術選定支援 ・データに基づく意思決定および改善推進

作業内容 医療AI分野のスタートアップ企業におけるAIエンジニアとして、開発業務を担当していただきますが 特にミッションに共感いただける方、長きにわたって関わっていただける方を募集しております。 ■プロダクトについて 女性・子ども（特に周産期）向けに、従来の断片的な妊婦健診に依存せず、 生体データ＋AI解析を通じた可視化・予測モデル・プラットフォームを提供しております。 妊娠状態を客観的に可視化する基盤モデルの構築や、当該基盤モデルを応用した医療機器開発を見据えプロトタイプを完成させることが注力テーマです。 直近は資金調達も控えており、拡大見込みの企業です。 ■依頼業務詳細： 医療AI基盤モデルの研究開発、学習・評価パイプライン設計 マルチモーダル/時系列データの前処理・特徴抽出・推論最適化 汎化性能向上に向けたデータ基盤・MLOps改善 ■開始時期 2026年3月～5月ごろ ■組織構成 開発部門は3名となります ■リモート可否 出社必須（リモート不可） ※患者情報を利用するため、オンサイトでの業務となります ※東京都渋谷区東三丁目（JR恵比寿駅）or　岐阜県岐阜市早田栄町（名鉄岐阜駅/JR岐阜駅） ※勤務場所はいずれかご選択いただけます 開発タスクの増加と大学との共同研究の進行に伴い、人手が不足しています。

作業内容 【案件概要】 複数の自社プロダクトにおけるバックエンド開発およびAI技術統合を行う案件です。 KotlinやJava、Pythonを用いたAPI開発を中心に対応します。 社内通貨システムやIoT関連プロダクトにも関与するポジションです。 AWS環境上での開発を行い、アーキテクチャ設計や改善にも携わります。 パフォーマンス最適化や拡張性を意識したシステム構築が求められます。 【作業内容】 ・KotlinおよびJavaを用いたREST APIの設計および開発 ・Pythonを用いたAPIサービス開発および非同期処理実装 ・各種データベースおよびメッセージキューの利用対応 ・AI技術を活用した機能開発およびシステム統合 ・アーキテクチャ設計およびパフォーマンス最適化対応