業務委託

東京都 日野駅

~ 670,000円/月額

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案件詳細

市販アプリケーション開発ではなく、Pythonなどの開発言語を用いたinternalシステムのアジャイル開発。開発の際には、AIコーティングツールを用いた開発や検証の効率化を求める。 または、Externalシステム開発の上流(業務整理、要件整理、RFP作成)サポートおよびPM,PMO、ベンダーコントロール。品質向上のための受入テストサポート。

必須スキル・経験

【案件1】 即興開発力(最重要) ・Python(Django/FastAPI/Flask)でのフルスタック開発実装力 ・ノーコード/ローコード的発想で、Streamlit、Gradio、NiceGUIなどでサクッと業務ツール構築 ・4?5画面規模のWebアプリを単独で1?2週間で立ち上げられる速度感 ・SQL(PostgreSQL/MySQL/SQLite)でデータ設計から実装まで一人で完結 AI協働コーディング力 ・GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを「相棒」として使いこなす ・自然言語で要件を会話しながら、その場でプロトタイプを生成・改修するスタイル ・機械学習基礎(scikit-learn、pandas)で受注予測など軽量なMLモデルが組める ・Excel自動化(openpyxl、pandas)、業務RPA的な処理の知見 現場適応・対人柔軟性 ・非エンジニア(ベンチワーカー、サイエンティスト)と直接会話して要件を引き出せるヒアリング力 ・「カチッとした要件定義なし」でも走れるアジャイル/プロトタイピング思考 ・動くものを見せて改善するイテレーション開発のマインド ・内部メンバーとして溶け込む協調性(丸投げNG、社員代替として機能) 【案件2】 要件定義・設計ドキュメンテーション力(最重要) ・業務要求のヒアリングから要件定義書(FRD/BRD)作成までの一気通貫経験 ・基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績 ・非機能要件(性能、セキュリティ、運用)の整理経験 ・ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション AI/ML プロジェクト知見 ・AI開発プロジェクトの全体像(データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用)を理解 ・画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 ・MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ・ベンダー(外部協力会社)コントロール経験 ? 検査ラボ企業が外部活用していることへの対応力 プロジェクトマネジメント・コンサルスキル ・WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験 ・顧客向け提案資料・報告書作成スキル(PPTX/Excel) ・業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力 ・アジャイル/ウォーターフォール双方への適応

尚可スキル・経験

【案件1】 AI協働コーディング力 ・GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールを「相棒」として使いこなす ・自然言語で要件を会話しながら、その場でプロトタイプを生成・改修するスタイル ・機械学習基礎(scikit-learn、pandas)で受注予測など軽量なMLモデルが組める ・Excel自動化(openpyxl、pandas)、業務RPA的な処理の知見 【案件2】 AI/ML プロジェクト知見 ・AI開発プロジェクトの全体像(データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用)を理解 ・画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 ・MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ・ベンダー(外部協力会社)コントロール経験 ? 検査ラボ企業が外部活用していることへの対応力

業界

WEBサービス

募集背景

現在、弊社にて注力しております案件情報をお送りさせていただきます。

開発環境

Python(Django/FastAPI/Flask)、Streamlit、Gradio、NiceGUI、SQL(PostgreSQL/MySQL/SQLite)、GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、scikit-learn、pandas、openpyxl、PPTX/Excel

精算基準時間

160時間

参画時期

2026/06

チーム規模

1名

出社頻度

週2日出社

面談回数

2回

商談方法

オンライン

案件公開日時

2026/05/20 13:10:41

おすすめポイントおすすめポイント

AI技術の進化は、業務効率化と新たな価値創造の可能性を広げています。 本案件は、AIコーディングツールや機械学習の知見を活かし、開発プロセスを革新するプロジェクトです。 また、上流工程ではAIプロジェクトの全体像を理解し、ステークホルダー間の調整を行うことで、プロジェクトの成功に貢献できます。

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