大手エンタメ企業向けAIを活用した業務効率化案件
作業内容
大手情報・通信グループ傘下のエンタメ企業向けに、生成AIを活用した業務効率化プロジェクトを推進します。 事業側のアイディアや方針を基に、設計〜実装までを一気通貫で担当いただきます。 主な業務: - Pythonを用いたアプリ/スクリプト開発 - Azure上での設計・構築（Compute、Storage、Cognitive/AIサービスなど） - RAG基盤の設計・構築（社内ドキュメントの検索性向上） - AIエージェントの実装（業務タスク自動化、コーディング含む） - OpenAI / Gemini を活用した業務効率化機能の実装 主体的に要件を擦り合わせつつ、手を動かしてプロトタイプ〜本実装まで推進できる方を想定しています。
必須スキル
下記のうち複数を高い水準でカバーしていること: - インフラの設計・構築経験 - Pythonでの開発経験 - Azure環境の設計・構築経験 - RAG基盤の構築経験（社内情報検索の高度化） - AIエージェント実装経験（業務自動化、コーディング対応可） - OpenAI または Gemini を用いた実装経験 ※生成AIプロジェクト/アプリ開発の実務経験、クラウドインフラ経験は必須に近い要件です。
歓迎スキル
- Azure OpenAI Service、Azure Cognitive Search の利用経験 - ベクトルDB（Pinecone、FAISS、Weaviate など）の実務経験 - セキュリティ/ガバナンスを考慮した社内向けAI基盤構築経験 - CI/CD 構築、MLOps/LLMOps運用経験 - 要件定義〜PoC〜本番展開までのリード経験
稼働条件
平均稼働160時間前後／月 / 一部リモート可
面談回数
2回
契約形態
業務委託(フリーランス)
開発環境
開発言語/フレームワーク: - Python（FastAPI など） クラウド/インフラ: - Microsoft Azure（Compute、Storage、Functions、Container、Monitor 等） - Azure OpenAI Service / Azure Cognitive Search AI/LLM: - OpenAI, Gemini - RAG 構成（埋め込み、インデクシング、プロンプト設計） データ/その他: - ベクトルDB（例：Pinecone/FAISS） - Git, CI/CD, Terraform 等のIaC（尚可）
作業時間
10:00〜19:00（目安）
精算基準時間
固定精算
募集回数
1回
募集背景
現場直案件のため意思決定が早く、PoCから実装までスピード感を持って進められます。生成AI×Azureの経験を広く活かしたい方に最適です。
スキル
企業名
サービス/プロジェクト名
詳細スケジュール/リリース時期
現場責任者の雰囲気
開発体制の詳細
詳細は面談でお伝えします。ご相談ください。
一部の情報は非公開の場合があります
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