最終更新日:2026/05/08
【Python/SQL】AIスタートアップにてSWEの業務委託案件・フリーランス求人
案件基本情報
| 働き方 | フルリモート / 週2日〜5日 |
|---|---|
| 業務形態 | 業務委託(準委任) |
| 職種・ポジション | フロントエンドエンジニア / バックエンドエンジニア |
| 開発環境 | Python / SQL |
業務内容
戦略顧客に対するLLM/生成AI活用の技術リード。顧客課題の特定・技術スコープ設計・アーキテクチャ設計から、プロトタイプ構築・本番環境展開までのエンドツーエンド実装を担当。RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築、プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立、顧客経営層への技術説明および導入支援も行う。成功パターンのテンプレート化・再利用可能なアセット化も担当。
【使用技術】
Python(FastAPI)/ React / LangChain / LangGraph / LlamaIndex / OpenAI SDK / Agents SDK / PgVector / Pinecone / Qdrant / SQL・NoSQL / Pandas / GitHub Actions / Azure DevOps / MCP / REST API
求めるスキル
・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等を用いたRAGシステムの実装経験
・Python(FastAPI)/ React 等を用いたAIアプリのプロトタイピング実務経験
・OpenAI SDK / Agents SDK を用いたLLMアプリ開発の実務経験
・PgVector / Pinecone / Qdrant 等のVector DB実務利用経験
・SQL/NoSQL DBの実務経験 + Pandas等を用いたデータパイプライン構築経験
・GitHub Actions / Azure DevOps 等を用いたCI/CD・自動化の利用経験
・人手評価×LLM自動評価を組み合わせた評価パイプラインの構築経験
・MCPサーバの実装経験
・REST APIの設計・構築経験
・本番環境向けの自動評価システムの知識
・顧客向けAIアプリ開発における要件定義の実務経験
・CxOクラスとの直接対話・事業課題定義・解決リードの経験
・日本語ビジネスレベル以上
・モデルファインチューニング経験(SFT / LoRA / QLoRA)
・CI/CDパイプライン整備・運用自動化経験
・Prometheus / Grafana / Datadog 等を用いた監視・Observability基盤構築経験
・Kubernetes / Docker を用いたスケーラブルなデプロイ経験
・RAGにおける検索精度向上(retrieval・ランキング・クエリ最適化)の知識
・Guardrails(安全性・倫理・コンプライアンス)設計・実装経験
・精度不良の原因特定〜改善サイクルのリード経験
・AWS / Azure / GCP いずれかへの本番環境デプロイ経験
・英語コミュニケーション能力
業界・ビジネスモデル
| 業界 | AI |
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エージェントより
PoC止まりではなく「本番定着」まで責任を持てる稀有なポジション!東大松尾研発と直接連携しながら日本の大企業に最先端の生成AIを実装できる、技術力と事業視点を同時に磨ける環境です!