Python/自社AIエージェントを活用したFDE業務
作業内容
＜顧客課題の発見・設計＞ 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ＜ワークフロー構築・PoC の高速実装＞ 業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ＜本番導入・伴走＞ 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ＜プロダクトフィードバック＞ 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
必須スキル
・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験3年以上 ・バックエンドとフロントエンド両方の開発経験 ・LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 ・クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験
歓迎スキル
・顧客対応（技術コンサルティング、SE、CS等）の経験 ・エンタープライズ向けSaaS導入、カスタマイズ経験 ・AI エージェントフレームワーク（LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等）の実務経験 ・データ統合、ETLパイプライン構築経験 ・セキュリティ基礎知識（認証/認可、暗号化、コンプライアンス） ・プロジェクトマネジメント経験 ・英語での技術コミュニケーション能力
稼働条件
一部リモート
面談回数
1回
契約形態
業務委託（フリーランス）
開発環境
Python、TypeScript、BigQuery、PostgreSQL、React、Next.js、Google Cloud Platform
精算基準時間
140〜180h
募集回数
1回
職種・ポジション
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
この案件のおすすめポイント
- 勤怠、コミュニケーションが良好な方
案件について詳しく聞いてみませんか？
知りたい内容を選んでください（複数選択可）