単価80万円以上の案件一覧

・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、React、Next.js、NX
バックエンド：Python
インフラ：GCP (コンテナ / K8s)、Docker
開発ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion

◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○デュアルモニタ対応

・Pythonを用いたアプリケーション開発のご経験（5年以上）
・SaaSプロダクトまたはBtoBプロダクト開発のご経験
・クラウドサービス (AWS/GCP/Azure) およびコンテナ技術 (Docker/Kubernetes) のご経験

・大手ToC向けサイト運営企業におけるフルスタックエンジニアとして参画していただきます。
・インバウンド事業におけるWebサービス開発全般を、少数精鋭の開発チームの一員として担当いただきます。
・要件定義から設計、開発、運用までを一貫して主導し、事業成長に直結するプロジェクトを推進していただきます。

◆主な開発環境・ツール
・開発言語：Ruby
・FW： React
・DB： MySQL
・インフラ：オンプレミス
・CI/CD： CircleCI、 GitHub Actions
・その他：Git, Slack, Teams, AI開発支援ツール (Cursor, Devin, Claude Code)

業界横断の業務課題に対して、エキスパートAIを用いたプロダクトを提供して解決する事業です。現在は、オンライン/ 対面問わずすべての会議・商談を高精度に記録し、データを組織の資産に変えるAI議事録ツールを提供している会社です。

AI議事録SaaSの活用を目的とした、音声認識AIおよび議事録生成AI技術の精度改善PoCおよびAI機能開発の全般を担うアルゴリズムエンジニアを募集します。
社内のAIエンジニアおよびPdM、ソフトウェアエンジニアと協業しながら、　議事録SaaSの価値提供の根幹となるAI機能の開発を通じて、プロダクトの成長をリードいただくことが可能です。

業務内容
・音声認識AI・議事録生成AIの精度改善におけるPoC実行
・PoC成果をPythonライブラリの形式で開発・資産化する
・Pythonライブラリの保守運用
コードベースの保守性を向上 → 開発生産性を向上させ、またメンテナンスの属人性を下げる。
・テストやCI/CDを用いた高品質・高頻度な改善サイクルの推進
・AI機能に関するエラー・問い合わせ対応

基盤の運用および改善業務を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
• テーブル・ビュー追加/改修作業
• データ閲覧権限管理作業
• データパイプライン運用/改修作業
• Google Cloud設定変更作業
• 技術調査/検証作業
• その他運用改善に伴うツール開発/改修業務
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します

■求める人物像
・円滑なコミュニケーションが取れる方
・能動的に仕事に取り組める方

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery