【Python/FastAPI】化学メーカー向けAI活用基盤開発案件・求人

化学メーカーのデータとAIの活用基盤を開発するプロジェクトです。 競合製品の情報収集・分析、自社商品との比較、AIを活用した商品企画支援など、今後さまざまなAI・データ活用の仕組みを構築していきます。 直近では、商品データをシリーズ単位からカラー×サイズ（SKU）単位に移行するデータモデルの刷新と、競合製品の比較AI・類似検索機能の開発に取り組みます。 PDF・画像などの非構造データからの情報抽出・構造化、バックエンドAPI実装（FastAPI/pgvector）、データモデル実装（PostgreSQL）、Embedding・ベクトル検索、データパイプライン構築（Cloud SQL/BigQuery）などを担当していただきます。

Claude Code を利用したAI駆動開発の経験 Python での開発経験（2年以上） FastAPI / SQLAlchemy の利用経験 BigQuery（BQ）の実務経験 GCP での開発・運用経験 PostgreSQL の実務経験 基本設計・詳細設計の実務経験 コードレビューの経験 Git を用いたチーム開発の経験

PDF・画像からの情報抽出・構造化の経験 OpenAI Codex の利用経験 pgvector を用いたベクトル検索の経験 OpenAI Embedding API の利用経験 RAG（検索拡張生成）やマルチエージェントシステムの構築経験 Vertex AI / Gemini の利用経験 Webスクレイピングの経験（Playwright / BeautifulSoup 等） Dataform / dbt によるデータパイプライン構築の経験 Docker を用いたコンテナ開発の経験 Snowflake の利用経験 React / TypeScript でのフロントエンド開発経験 CI/CD パイプラインの構築経験（GitHub Actions 等） 品質管理・テスト設計の経験

製造・メーカー

化学メーカーに向けたAI活用基盤開発業務の中核を担うバックエンドポジションの募集です。

言語: Python (FastAPI / SQLAlchemy / asyncpg) FW: FastAPI サーバ構成: GCP (Cloud Run / Cloud Storage / Vertex AI), Docker ミドルウェア: Cloud SQL (PostgreSQL + pgvector), BigQuery 開発ツール: Docker, GitHub Actions (CI/CD) その他: OpenAI Embedding API, Dataform, dbt

140時間〜180時間

2026/05

1名

確認中

フルリモート

1回

オンライン

あり

なし

2026/04/06 09:25:55