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直案件
平均より高単価
最終更新日:2026/05/26
【AWS/GoogleCloudPlatform】組み上げ開発におけるFDEの業務委託案件・フリーランス求人
〜1,000,000円/月
業務委託
案件基本情報
| 働き方 | 基本出社一部リモート / 週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 |
| クラウド | AWS / GoogleCloudPlatform |
業務内容
【想定業務内容】
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、自社 AI Agent開発ツールを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
●顧客課題の発見・設計
・顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
・AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整
・課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
●ワークフロー構築・PoC の高速実装
・自社 AI Agentツール を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
・LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
・顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
・フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
●本番導入・伴走
・本番導入の技術支援・運用設計
・セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
・導入後の利用定着支援・改善提案
●プロダクトフィードバック
・顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
・新規ユースケースの発見・提案
・プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
【使用技術】
・言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
・AI/LLM : LangChain, LangGraph,自社AI Agentツール
・インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
・データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
・ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
・AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin・
・作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応
【体制(人数/構成)】
約120名が開発組織に在籍しています。 \nFDEチームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します:
・Product Architect — プロダクト設計
・Agentic Engineer — エージェント機能開発
・AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援
・Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、自社 AI Agent開発ツールを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
●顧客課題の発見・設計
・顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
・AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整
・課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
●ワークフロー構築・PoC の高速実装
・自社 AI Agentツール を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
・LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
・顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
・フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
●本番導入・伴走
・本番導入の技術支援・運用設計
・セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
・導入後の利用定着支援・改善提案
●プロダクトフィードバック
・顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
・新規ユースケースの発見・提案
・プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
【使用技術】
・言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
・AI/LLM : LangChain, LangGraph,自社AI Agentツール
・インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
・データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
・ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
・AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin・
・作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応
【体制(人数/構成)】
約120名が開発組織に在籍しています。 \nFDEチームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します:
・Product Architect — プロダクト設計
・Agentic Engineer — エージェント機能開発
・AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援
・Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進
求めるスキル
必須
・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上
・フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド)
・LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験
・クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験
・日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)
歓迎
・顧客対応 (技術コンサルティング、SE、CS等) の経験 : 2年以上
・エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験
・AI エージェントフレームワーク (LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等) の実務経験
・データ統合・ETLパイプライン構築経験
・セキュリティ基礎 (認証/認可、暗号化、コンプライアンス)
・プロジェクトマネジメント経験
・英語での技術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
AIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。