Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 7ページ目

作業内容 建設業界向けDXプロダクトにおいて、PDFデータ解析ロジックの開発をご担当いただきます。 ・Pythonによる解析処理・業務ロジックの開発/改善 ・数値計算・幾何演算ロジックの実装 ・AWS上の実行基盤（API/ジョブ）の運用改善 ・品質改善（精度・安定性）および保守運用

作業内容 ・既存機能の改善、開発作業全般 ・バックエンドを中心とした実装対応 ・将来的な技術構成見直しへの関与（希望・適性に応じて）

作業内容 ・生成系AI技術における開発の主導 ・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換 ・開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用 ・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

作業内容 ・AI用プラットフォームおよびAIエージェントの保守・改修 ・AWS環境のインフラメンテナンス ・ECS／Lambda／Bedrock Agentcore／Cognito／Entra ID等の連携設定・改善 ・コード調査・改修（Python） ・CI/CD（GitHub／Jenkins）によるデプロイ管理 ・必要に応じて軽微な開発やチューニング対応

作業内容 ・AIモデルの要件定義、技術リサーチ、開発 ・既存アセット（学習モデル・特徴量基盤など）のキャッチアップ ・検証計画の策定、データセット整備 ・精度検証および改善サイクルの推進 ・顧客向けの成果報告／進捗共有の支援

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 大手エンタメ企業の会長直下AI推進組織（約150名）における業務 - AIを活用した新規事業の企画・要件定義 - コンサルティングファームが検討した事業案の技術的な実現性評価と実装計画の策定 - 新規AIアセット（モデル、データセット等）の組成 - 開発プロジェクトにおけるエンジニアチームの統括・リード

作業内容 【募集背景】 プロジェクトマネージャー、メディア処理系のエンジニア、サーバエンジニア、MLエンジニアはある程度揃っているものの、AI推論エンジニアが不足している状況です。 【作業内容】 AI推論のランタイムの実装および関連機能（Lib/Cmd機能）の実装を行っていただきます。

作業内容 CTO直下の環境で、モデルの設計・開発からデプロイ、さらにはビジネスサイドの知見を活かした上流工程まで幅広く携わることが可能です。

作業内容 レガシーシステムの保守運用支援を目的とした、AIサービスのバックエンド開発をご対応頂きます。 現在PoC稼働中であり、機能追加・パフォーマンス改善フェーズに入っています。 開発チームは数名の小規模なPJです。

作業内容 既存のAI分析システムを拡張した新規のサービス開発、生成AIを使ったレポートのチェックなど、複数のPoc作成を進めています。 Poc作成の継続、及び実装化を行います。 Reactを利用したAI分析システムサービスへPocから作成したパーツを組み込むことを目的とします。 フロントエンド側と、バックエンド側API両方の開発業務となります。 設計、製造・テストまで一通りの作業を経験することが可能であり、ReactやTypeScriptなど、新しい技術に関わることも可能となっています。

作業内容 【20代～40代の方向け】 AIチャットサービスのバックエンド開発案件です。 AIモデルと連携するAPI開発およびデータ処理機能の開発を担当します。 担当フェーズは詳細設計〜実装・テストです。 AIエンジニアと連携しながらシステム開発を進めます。 【作業内容】 ・Python / FastAPIを用いたAPI開発 ・AIモデル連携処理の実装 ・ログ管理機能の開発 ・既存機能の改善 ・テスト対応および不具合修正 ・パフォーマンス改善

作業内容 生成AIを活用した業務効率化・AIエージェントサービスの構築および開発支援。 ・要件定義に基づいた基本設計・詳細設計の起票 ・AIエージェントの設定（Dify等の活用）およびプロンプトエンジニアリング ・Pythonを用いたAIアプリケーションの実装 ・AWS環境（SageMaker、Bedrock等想定）の構築および運用支援 ・AI/LLMを統合したシステム全体の最適化

作業内容 ・金融業界向けAIサービス導入案件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。 　-最新のAI/LLMトレンド、各サービスの特性把握、選定 　-コスト、性能、セキュリティを考慮した技術選定 　-各LLMの強みと弱みを理解した使い分け提案 　-ビジネス課題の理解とAI適用設計 　-各事業部門からのAI活用ニーズのヒアリングと要件整理 　-ROI及び実現可能性を考慮したプロジェクト優先順位付け 　-PoCの企画及び実施とビジネス価値の検証 　-AIソリューションの実装推進 　- プロンプトエンジニアリング、RAGの設計及び実装 　-LLM APIの統合、既存システムとの連携設計 　-プロジェクト推進及び運用 　-グローバルチームのエンジニア、デザイナー、ビジネス部門との協働 　-英語でのステークホルダーミーティング、進捗報告及び調整 　-クライアントへの技術提案及び説明

作業内容 ・Pythonを用いた介護業界向けAIシステム構築支援案件 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。 　-デジタルマーケティング業務全体のAI活用設計 　-AI駆動型CMSへのリプレイスプロジェクトのリード

作業内容 Azure上に構築された社内生成AI基盤（RAG構成）の保守運用および機能拡張対応をご担当いただきます。 ①定常保守運用 ・問い合わせ対応 ・障害調査・復旧対応 ・Azureリソース管理・コスト最適化（リザーブドインスタンス管理等） ・小規模な機能改善・UI修正 ②主要対応テーマ（ロードマップ） 大型テーマについて、要件定義から実装・テスト・リリースまでを遂行します。

作業内容 AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用を行います。 大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントシステムの実装を行い、リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発を担当します。 言語：Python (フレームワーク部), TypeScript／React／Next.js (フロントエンド部)／NX インフラ：GCP (コンテナ／K8s), Docker ツール：Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など 作業環境：Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応

作業内容 ・AIを用いた製品の設計・開発 ・フロントエンド開発 ・アーキテクチャ設計と開発 ・コード品質と継続性改善と保守 ・メンバー教育とチームビルディング支援 etc.

作業内容 【作業内容】 薬のパッケージを画像認識して仕分ける機器の開発をご支援いただきます。 主な担当工程は基本設計以降になります。 【求める人物像】 開発実績がそこまで豊富でなくてもいいので、最新のAI技術や論文などへの感度が高く、参画してからどんどん吸収して進めていただける方を求めております。

作業内容 ・AIを用いたプロダクト開発における開発全般（FE/BE両方） ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証からプロダクト構築 ・短期的な顧客価値デリバリーと中長期的な持続的成長（技術負債コントロール等）の両立

作業内容 複数の企業様向けに、生成AIの業務導入を支援するプロジェクト。 プレイングマネージャーとして、開発全体のリード及び実装を行っていただきます。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 幾何エンジンが出力する構造化データを入力に、AI パイプライン(投影選択・寸法/注記提案・配置)本体を設計・実装し それをサービスのバックエンド(API・ドメインロジック)として形にしていただきます。 - LLM エージェント / 推論パイプライン(検索 → 投影選択 → 注記提案 → 配置)の設計・実装・精度改善 - プロンプト / 構造化スキーマの設計 - LLM の出力品質を測る評価の設計 - AI 機能を提供するバックエンド API・ドメインロジックの実装 - 画像 embedding による類似事例検索の改善

作業内容 SaaSシステムの開発プロジェクトにおいて、バックエンドまたはフロントエンドの設計・開発をご担当いただきます。 少人数チームで主体的に動き、自律的に課題を発見・提案できる方を募集しています。 バックエンド: Pythonを用いたアプリ開発、AWS（Bedrock含む）を活用したLLMアプリ開発、Terraform/SAMによるインフラ構築。 フロントエンド: TypeScript/Next.jsを用いた、API連携を伴うフロントエンド開発。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 顧客タスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）の選定・設計 - 3D CADや3Dプリンタを活用したオリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング） - ROS2を用いた、Embodied AIモデルと実機を統合するシステム開発 - Python/C++によるハードウェア特性（遅延、摩擦等）を考慮した制御アルゴリズムの実装 - AIリサーチャーと連携し、物理的制約（モーターのトルク限界等）をAIモデルの前提条件として定義 - 顧客現場でのシステム立ち上げ、および物理/ソフトウェア両面からのデバッグ・トラブルシューティング

作業内容 ・IT業界向けLLMソリューション開発案件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。 -LLMを活用した本番環境対応のAIアプリケーション構築およびデプロイ -高度な対話管理システムやマルチエージェントシステムの設計 -RAGシステムとベクトル検索ソリューション実装による知識検索の最適化 -プロンプトエンジニアリングやモデル選択・最適化の適用 -APIやマイクロサービス開発、保守および既存データパイプラインとの統合 -MCPアーキテクチャ原則に基づくスケーラブルなAIアーキテクチャ構築

作業内容 金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとして データ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善。 機械学習モデルのパフォーマンス最適化。プロダクト内および社内へのAI導入。

作業内容 ・データを活用したAIモデルの学習・改善 ・生成AI（ChatGPT / Claude / Gemini など）を活用した業務効率化・プロダクト開発 ・LLM（大規模言語モデル）の活用・Fine-tuning・RAG構成設計 ・AIのPoC（概念実証）の技術検証およびレポーティング ・Pythonを用いたデータ処理・API連携・プロトタイプ開発 ・GCP/AWSなどクラウド環境でのAIモデル運用

作業内容 ・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

作業内容 AIによる営業業務効率改善システムの開発 開発そのものは開発会社に委託するが、複数のシステム会社に業務委託しており管理・ベンダーコントロールが必要。PMのサポートができるPMOを募集。 また、適宜AWSの運用保守サポートにも入っていただく必要もあるためAWSに関する業務知識は求められます。

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 生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。 本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には 生成AIを用いたソリューションの考案と実装 複数のモデルを用いた検証と精度の比較 アプリケーションへの実装 継続的な精度向上のための仕組みづくり に取り組んでいただきます。 【主な技術スタック】 フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) インフラ Google Cloud Platform / Terraform ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

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 ・0→1のDXソリューション開発。 ・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環境におけるWebアプリケーションのスクラッチ実装（フロント〜バック〜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・品質管理

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 【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認）を行います。 8. ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正）を行います。

作業内容 広告系システムの開発と保守 ・広告配信プラットフォーム (Google、Meta)が提供するAPIを利用した広告入稿システムの開発・保守 ・既存構成をベースにした広告配信に必要な情報や、その効果測定結果やレポーティングを自動抽出するシステムの保守

作業内容 ・Pythonを用いた次世代AI開発支援ツール導入支援案件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。 -要件定義、設計、PoC、実装、展開支援 -Claude API、MCPを活用したAIエージェント設計および実装 -Claude Codeの技術検証環境、構築 -現場向け導入支援および技術サポート -AIプロトタイプ開発、要件定義 -非IT層を含むステークホルダーへの技術提案

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 【作業内容】 お客様が実施するAIエージェントのPoC/開発において、企画/要件定義から検証や試験運用を実施いただきます。 企画段階の案件が多いため、AI活用に向けた業務整理、コンサル、企画フェーズを担当いただきます。 弊社のAIエージェント開発は未経験のアプリ開発SEへの技術面でのスキルトランスファーも実施いただきます。

作業内容 【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

作業内容 【募集背景】 生成AIの独自性を強化し、品質・速度・コストの最適化を進めるためのAIエンジニア募集になります。 【作業内容】 LLMとの連携やモデル選択、プロンプト最適化および評価を行っていただきます。ベクトル検索やインデキシング、関連度改善などを通じて、推論パイプラインの設計・最適化に取り組んでいただきます。品質評価基盤やA/Bテスト、自動評価メトリクスの実装も担当していただきます。サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCを主導し、ソリューションの提案や実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装などを行っていただきます。また、FAQデータや業務マニュアル、会話ログなどのデータ取得・分析・加工を行い、AIが効果的に利用可能な状態に整えていただきます。 【求める人物像】 LLM領域への知的好奇心を持ち、主体的にコミュニケーションや連携を行っていただける方を求めています。抽象的な課題に対しても問題を構造化し、論理的に解決策を導き出せる方が望ましいです。技術的な議論において相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方、自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習や調査を行いながらゴールまで完遂できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 プロダクトに直結する形でAIの品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できる環境です。品質・速度・コストの最適化についてデータに基づいた議論や改善が可能な点が魅力です。 【開発環境】 フロントエンドはReactおよびNext.jsを用い、バックエンドはTypeScriptやHono、Drizzle、Pythonを利用しています。データベースはPostgreSQLおよびベクトルDBのQdrantを使用し、インフラにはAWSとTerraformを採用しています。CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを利用し、AIはOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。