Python／化学メーカー向け データ×AI活用基盤開発案件・求人

単価税抜

75 〜 95 万円/月

ポジション

• • システムエンジニア（SE）
  • プログラマ（PG）

契約形態

業務委託契約（フリーランス）

作業内容

当案件は、化学メーカー様のデータとAIの活用基盤をゼロから構築、刷新するAI駆動型の大規模プロジェクトです。
非構造データからの情報抽出からRAG（検索拡張生成）の実装まで、次世代のビジネス戦略を支えるコア機能の開発を担当いただきます。
Claude CodeやGCP、pgvector等の最先端技術をフル活用し、裁量を持って設計から実装まで主導できる環境が整っています。
実践的なAI基盤の構築を通じて、急速に需要が高まるAIバックエンドエンジニアとしての圧倒的な市場価値向上を実現できます。

なお、具体的には下記を想定しております。
・PDF・画像などの非構造データからの商品情報の抽出および構造化データの整備
・FastAPIを用いたクリーンアーキテクチャによるバックエンドAPIの開発
・pgvectorおよびOpenAI Embedding APIを活用した類似商品検索・RAG用ベクトル検索の実装
・3層データモデル（Series → Product → SKU）に基づくPostgreSQLのテーブル設計・実装
・抽出データのCloud SQL格納およびBigQueryへのデータ同期（データパイプライン構築）
・チーム内のコード品質を担保するためのコードレビュー業務

※フルリモート可

募集スキル

• Python

開発環境

・言語、フレームワーク：Python (FastAPI / SQLAlchemy / asyncpg)
・DB：Cloud SQL PostgreSQL + pgvector, BigQuery
・インフラ・クラウド：GCP (Cloud Run / Cloud Storage / Vertex AI)
・AI・その他API：OpenAI Embedding API, Claude Code
・ツール・CI/CD：Docker, GitHub Actions, Dataform / dbt

必要経験

・Pythonを用いたバックエンド開発経験：2年以上
・Claude Code等を利用したAI駆動開発の経験　
・FastAPI / SQLAlchemyの実務利用経験
・GCP、BigQuery、PostgreSQLを用いた開発・運用経験
・基本設計、詳細設計の実務経験
・コードレビュー、Gitを用いたチーム開発経験

歓迎経験

・PDF/画像等の非構造データからの情報抽出、構造化経験　
・pgvectorを用いたベクトル検索やRAG構築経験
・Vertex AI / Gemini / OpenAI APIの利用経験
・Dataform / dbtによるデータパイプライン構築経験

最寄り駅

神田

精算時間

140時間〜180時間

• ※人気案件は申込が集中いたしますので、お早めにご応募ください。
• ※Web上で公開されている案件は保有案件の一部です。よりご希望やご状況に見合った案件をお探しすることも可能ですので、まずはお気軽にご相談ください。