Pythonの案件・求人（990件）

Python
の案件月額単価相場

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843,500円

最高単価：
1,400,000円

最低単価：
500,000円

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  • ＜★元請直★Python／Deep Learning／Embedding・Vector Search＞図面管理SaaSにおける検索・AI機能開発支援（14526）
  • 1,000,000 ～ 1,100,000 円 /月額
  • フルリモート / フルリモート
  • 作業内容
    ■SaaSにおける検索・AI機能開発業務 　○製造業向け図面管理SaaSにおける検索・AI機能開発となります。 　　画像・ドキュメントを中心とした検索／AI機能の技術検証から本番実装までご担当いただきます。 　＜作業内容＞ 　　・画像／ドキュメント検索パイプラインの設計・実装 　　・Embedding／Vector Searchを用いた検索手法の検証 　　・Vision／Multimodalモデルの評価・活用 　　・画像／テキスト／構造化データを組み合わせた検索 　　・データ前処理、特徴抽出、検索／モデル評価基盤の構築 　　・PoCからAPI化／プロダクション実装 　　・推論速度、コスト、スケーラビリティの最適化 　　・本番運用後の継続的な改善 　＜開発環境＞ 　　・バックエンド：PHP／Laravel 　　・フロントエンド：TypeScript／Next.js 　　・AI／ML：Python、PyTorch、Embedding、Vision／Multimodal AI 　　・インフラ：GCP（Cloud Run、Cloud SQL）、Terraform 　　・その他技術：Docker、GitHub、Notion、Slack、Figma 　　・開発手法：PoC／技術検証～プロダクション実装・継続改善
  • 必須スキル
    ■Pythonを用いた機械学習／画像処理／検索システム等の実装経験者 ■PyTorch等を用いたDeep Learningモデルの実装／利用経験者 ■Embedding／Vector Searchの知識または実装経験者 ■実データを用いた仮説検証～実装～評価～改善経験者 ■AIモデル／検索ロジックのプロダクション導入経験者 ■Git／Docker／Cloud環境での開発経験者 ■コミュニケーション良好な方 ■勤怠良好な方
  • 尚可スキル
    ■Computer Vision／Image Retrievalの実務経験者 ■Vision／Multimodalモデルの利用経験者 ■EmbeddingモデルのFine-tuning経験者 ■Elasticsearch／OpenSearch／FAISS／Milvus／Vertex AI Vector Search等の経験者 ■Multimodal Searchの経験者 ■MLOps／モデルデプロイ／推論基盤構築経験者 ■論文や最新技術を調査し、実装／検証した経験者
  • 契約期間
    １１月または１２月～中長期
  • 募集背景
    新規案件
  • 面談回数
    1回
株式会社コスモストーク
更新日：2026年10月10日
案件ID：672919

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Pythonとは？

Pythonの案件・業界分布について

近年のAI（人工知能）ブームなど、データサイエンス分野で注目を集めるプログラミング言語・

Python。シンプルで習得が容易なことを目指し、言語機能は最小限、不足分は拡張ライブラリで補う方針で開発されました。

人工知能に加え、拡張ライブラリの中でも統計や解析分野が充実し、ビッグデータの中から価値のある情報を見つけ出すデータ解析や分析ツール、車の自動運転や家屋内のエネルギー消費の最適化などIoT（アイオーティー）分野での利用が盛んに行われています。

Webアプリ開発にも力を入れており、YouTubeやインスタグラム、Dropboxなどの開発言語としても知られています。

Pythonは、「Python2」と「Python3」の２つのバージョンがありますが、「Python3」のほうが新バージョンで、新しい開発は「Python3」で行われていることが多いようです。

数式、統計処理の拡張ライブラリが充実しているPythonは、機械学習、ディープラーニング、科学技術計算などデータサイエンス業界で必要とされています。自動車や住宅、建築、服飾などの設計や製図を支援するシステムであるCAD、3Dでデータを作成する3Dモデリング、WEBアプリケーション開発にも使われ、幅広い分野での活躍が期待できるでしょう。

Pythonのサンプルコード

⚫️PDFページへ画像を挿入する

import fitz  # <-- PyMuPDF
doc = fitz.open("some.pdf")  # open the PDF
rect = fitz.Rect(0, 0, 100, 100)  # where to put image: use upper left corner

for page in doc:
    page.insertImage(rect, filename = "some.image")

doc.saveIncr()  # do an incremental save

⚫️PDFページにテキストボックスを挿入する

import fitz  # import PyMuPDF
doc = fitz.open("some.pdf")  # or new: fitz.open(), followed by insertPage()
page = doc[n]  # choose some page
rect = fitz.Rect(50, 100, 300, 400)  # rectangle (left, top, right, bottom) in pixels

text = """This text will only appear in the rectangle. Depending on width, new lines are generated as required.\n<- This forced line break will also appear.\tNow a very long word: abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ.\nIt will be broken into pieces."""

rc = page.insertTextbox(rect, text, fontsize = 12,  # choose fontsize (float)
    fontname = "Times-Roman",  # a PDF standard font
    fontfile = None,  # could be a file on your system
    align = 0)  # 0 = left, 1 = center, 2 = right
print("unused rectangle height: %g" % rc)  # just demo (should display "44.2")
doc.saveIncr()  # update file. Save to new instead by doc.save("new.pdf",...)

⚫️数行でPDFにカレンダーを作成する

import fitz
import calendar
import sys
assert len(sys.argv) == 2, "need start year as the one and only parameter"

startyear = sys.argv[1]
assert startyear.isdigit(), "year must be positive numeric"
startyear = int(startyear)
assert startyear > 0, "year must be positive numeric"

doc = fitz.open()
cal = calendar.LocaleTextCalendar(locale = "de")  # choose your locale
w, h = fitz.PaperSize("a4-l")  # get sizes for A4 landscape paper

txt = cal.formatyear(startyear, m = 4)
doc.insertPage(-1, txt, fontsize = 12, fontname = "Courier", width = w, height = h)

txt = cal.formatyear(startyear + 1, m = 4)
doc.insertPage(-1, txt, fontsize = 12, fontname = "Courier", width = w, height = h)

txt = cal.formatyear(startyear + 2, m = 4)
doc.insertPage(-1, txt, fontsize = 12, fontname = "Courier", width = w, height = h)

doc.save("Kalender.pdf", garbage = 4, deflate = True)

Pythonのフレームワーク

Python は、Webアプリケーション開発のためのフレームワークがあります。Pythonの代表的な

フレームワークとして知られているのは、大規模向けの「Django」。「Django」は、迅速な開発で実用的なデザインを促進するフレームワークです。データベースやセキュリティ、ユーザーインターフェースの機能をひとつのアプリケーションでまかなうフルスタックで、高い柔軟性とパフォーマンスが特徴。

小規模から中規模向けのフレームワークとしては、「Bottle」、「Flask」が良く知られています。

「Bottle」は、マイクロWEBフレームワーク。学習量が少なくすみ、「今すぐ何かを作りたい」という開発者にとっては格好のフレームワークといえます。

「Flask」は、マイクロWEBフレームワークの中でも軽量のフレームワークです。コミュニティが提供する多くの拡張機能があり、新しい機能をシンプルに追加できるのが特長です。

Pythonについて

Pythonは、スクリプト言語、すなわちアプリケーションソフトウェアが動作する内容を、台本のように記述し制御するための、比較的簡単なプログラミング言語の一つです。 3次元コンピュータグラフィックスソフトウェアの一つであるBlenderの機能の拡張や、自動処理するのに使われ、他にもPythonスクリプトを組み込んだ3DCGソフトやPythonで作成されたアプリケーションなどがあります。 WebプログラミングやCAD、3Dモデリング、さらにGUIベースのアプリケーション、数式処理など幅広い分野に適応することから、マイクロソフトやアップルなど欧米の企業でよく使われ、Yahoo!、YouTube などの企業も利用しています。 とてもパワフルな動的かつ高速なプログラミング言語であり、言語も、様々な問題ドメインを実用的に扱えるくらい柔軟なのが特徴となっています。 しかも初心者にも優しいシンプルさで、可読性に優れ、コンパイルを必要とせず、対話型シェルでテストが可能という特徴もあり、今後的に日本でもさらに広まるものと見られています。 PythonのライセンスはPythonソフトウェア財団が管理し、オープンソースライセンスとして提供されているので実相は自由に使用、配布ができます。