Python(Web開発系)の案件一覧

ガバメントクラウド基準の高セキュリティなマルチテナント基盤を軸に、JIS準拠のアクセシブルなUIと生成AI連携機能を統合的に開発。公共性の高い環境で最先端技術を駆使する案件。

【想定業務】
・React/TypeScriptを駆使した高度なUI実装の主導。
・JIS規格に準拠した「誰でも使える」UIの品質保証。
・単体テストからE2Eまでの自動テストによる品質管理。

・購買行動支援チャットサービスを展開している企業にて、フルスタックエンジニアとして参画して頂きます。
・PM/CTO/エンジニアと複雑な要件をすり合わせながら、バックエンドを中心としてインフラやフロントを跨ぐ主要機能の設計・実装をリードをしていただきます。

フロントエンド: Next.​js、Chrome Extension
バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python
データベース: PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB）
インフラ: AWS、Terraform
CI/CD: GitHub Actions
監視: Datadog
AI: OpenAI/Anthropic API 等

o AIやデータ活用に関するプロダクトをWebアプリケーションとして顧客に納品・提供するニーズが高いです。

特に、LLMを活用した開発に関する需要が増えています。
o 当社の中心メンバーはデータサイエンティストで構成されており、Webアプリ開発を担えるメンバーが不足している状況です。こういった領域に関する エンジニア人財を求めています。
o 最近の主な取り組みは生成AI導入支援、音声合成、画像認識、需要予測などです。
求める人物像/人柄
o 主体性をもって働ける、プロジェクトリードに関心のある方
o 画像解析や生成AIなどの案件について関心のある方
o LLMを活用したエージェントやMCP等の最新技術に関心が高く、実践してみ
たい方
o 技術選定やサービス設計に積極的に関与したい方
業務内容
o WebアプリケーションのバックエンドAPIの設計・開発・実装・運用
o AIエージェントのバックエンド開発・実装
o MCP（Model Context Protocol） を活用した、外部ツールとAIをつなぐ連携の実装
o エージェントが自律的にタスクを実行するためのオーケストレーション部分
の設計・構築
o 外部サービスとのAPI連携
o 画像解析や生成AIなどのPoC関連の業務

大手ITグループのAI開発企業にて、グループ全体のDX/AX推進を担うエンジニアを募集します。
生成AIエージェントと既存システムを連携させ、
業務効率化を実現することがミッションです。

・SQLでのクエリ設計
・JavaScriptでの連携実装
・プロンプト作成..etc

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：SQL・JavaScript・TypeScript・Python
・FW/環境：Next.js・React
・クラウド(サービス)：GCP
・管理ツール：GitHub・Jira・Confluence
・コミュニケーションツール：Slack
・その他ツール：Github Copilot

AIエージェントアプリ開発(Dify)をご担当いただきます。

【対応工程】
・要件定義
・設計
・開発
・リリース

【環境】
Dify、Python、AWS、他

大手メーカーの社内向け RAG（検索×生成AI）システムにおいて、フルスタックで追加機能開発・精度向上・UI/UX改善を行っていただきます。

【主な作業内容】
・フロントエンド（検索UI、チャットUI、管理画面、フィードバックUI）の改善
・バックエンド（Python API、認証、RAGパイプライン、OpenSearch連携）
・AWS上でのIaC構築・運用改善（CloudFormation/CDK）
・精度検証（評価軸の整理、ログ設計、改善サイクル）

【開発環境】
・バックエンド：Python × AWS × RAG
・フロントエンド：TypeScript / Next.js
・インフラ：AWS（IaC: CloudFormation / CDK）
・検索基盤：OpenSearch
・認証：Cognito / AzureAD

AIプロダクト開発におけるフルスタックエンジニアとして、
システムの設計・構築・改善、既存システムの補修、データ移行を担当。
また、クライアント要望を踏まえたカスタムAIエージェントの設計・開発や、
LLMを活用したプロダクト開発（API統合、設計・実装）を実施。
PMから提示される仕様書やプロジェクト背景を理解し、ビジネスニーズに沿ったソリューション提案・実装までを担う。

【開発環境】
・言語／FW：Python（フレームワーク）、TypeScript、React、Next.js、NX
・インフラ：GCP（コンテナ、Kubernetes）、Docker
・ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion 等

・モダンフレームワークを用いたWebアプリ開発経験3年以上
・バックエンド開発経験3年以上
・チームリード経験
・クラウドおよびコンテナ（Docker、Kubernetes）の利用経験
・生成AIに関する基礎的な理解および興味関心

【概要】
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）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-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

大手ITグループのAI開発企業にて、グループ全体のDX/AX推進を担うエンジニアを募集します。
自社開発の生成AIエージェントと既存システムを連携させ、
業務効率化を実現することがミッションです。

・SQLでのクエリ設計
・JavaScriptでの連携実装
・プロンプト作成..etc

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：SQL・JavaScript・TypeScript・Python
・FW/環境：Next.js・React
・クラウド(サービス)：GCP
・管理ツール：GitHub・Jira・Confluence
・コミュニケーションツール：Slack
・その他ツール：Github Copilot

既存事業におけるカスタマーサポート業務の抜本的な効率化と品質向上を目指し、AI技術を用いた自動化システムを開発・運用していただきます。

カスタマーサポート自動化システムの開発・導入：
問い合わせ対応フローの分析と、AIエージェントを活用した自動応答・振り分け・レコメンド機能の設計・開発。

サーバーソフト開発（API連携、バックエンドロジックの実装）。

AWSクラウドインフラの構築・管理：
自動化システム稼働のためのスケーラブルでセキュアなAWS基盤の設計・構築（インフラ構築）。

Linux環境でのサーバー構築、各種ミドルウェアの設定。

システム運用保守：
構築後のシステム監視、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング。
Gitを用いたバージョン管理とデプロイメントの実施。

・カスタマーサポート業務における自動化、効率化プロジェクトへの参画経験。
・AIエージェント（チャットボット、音声応答など）の企画、開発、または導入経験。
・AWS上でのインフラ構築（設計・実装）経験。
・サーバーソフト開発の実務経験。
・LinuxOSの基本的な操作、設定、運用経験。
・Gitを用いたチーム開発経験。
・開発したシステムの運用保守（監視・改善）経験。