Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 13ページ目

作業内容 ■業務内容 大きくは以下2点をお任せする想定です。 ① Copilot Studioなどを用いた生成AIエージェント開発・改善（RAG 連携含む） ・Copilot Studioによるフロー／プロンプト設計 ・Azure AI Search・AI Foundry を用いた RAG（ナレッジ検索）構築・改善 ・生成AIモデル選定・回答品質向上 ・エージェントの運用・改善、トラブル対応（RAG／API／データの切り分け） ・必要に応じた Power Apps／Power Automate／外部API連携 での補助機能開発 ②業務部門とのコミュニケーション/要件整理 ・業務課題のヒアリング、ユースケース整理 ・エージェント設計、改善提案 ・運用サポート、継続的な改善推進 ■募集背景 親会社始め社内での生成AI活用ニーズが拡大しており、Copilot Studio を活用した業務エージェントの構築、 およびエージェントの回答精度向上のための RAG 構築（Azure AI Search／AI Foundry）のニーズが増えております。 現状の社内リソースではユーザーからの要望に対応できていない状況です。 実際のユーザーからの要望を確認し、AI活用における業務効率化を推進できる方を新規募集いたします。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 【参画頂きたいプロダクト・プロジェクト】 デザイン・マーケティングリサーチの現場課題を解決するため、AIを活用したインタビュー分析ソリューションを新たに立ち上げました。 社内プロトタイプによる技術検証を重ね、高精度な分析機能をWebアプリとして製品化。現在は事業会社やリサーチ会社への導入を通じ、現場の効率化に貢献しています。 【お任せしたい業務】 Webアプリケーションエンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーと一緒に研究開発に取り組んでいただきます。 プロダクト戦略や顧客要望をもとに開発の優先度を調整しながら、新しいAIコンポーネントのプロトタイピング、既存コンポーネントの改善、評価基盤の構築といった開発を行います。 またAIコンポーネントを作るだけでなく、それらをWebアプリケーションに組み込む部分も他のアプリケーションエンジニアと連携して実施します。 既にAIコンポーネント専任のエンジニアは在籍しており、タスクの分担や相談をしながらマイルストーンに向かっていく形になります。 デイリースタンドアップなどのミーティングはアプリケーション開発のメンバーとも合同で実施しており、プロダクトやシステムの状況を相互に共有しながら、プロダクトチームの一員となって価値提供に取り組んでいただきます。 【開発手法】 - スクラム（1週間スプリント） 【開発体制】 - AIエンジニア3名 - アプリケーションエンジニア4名 - デザイナー2名 - プロダクトマネージャー1名 - ビジネスサイド5名 【主なコミュニケーションツール】 - Slack、GitHub、Google Meet

作業内容 ■業務内容 大きくは以下2点をお任せする想定です。 ① Copilot Studioなどを用いた生成AIエージェント開発・改善（RAG 連携含む） ・Copilot Studioによるフロー／プロンプト設計 ・Azure AI Search・AI Foundry を用いた RAG（ナレッジ検索）構築・改善 ・生成AIモデル選定・回答品質向上 ・エージェントの運用・改善、トラブル対応（RAG／API／データの切り分け） ・必要に応じた Power Apps／Power Automate／外部API連携 での補助機能開発 ②業務部門とのコミュニケーション/要件整理 ・業務課題のヒアリング、ユースケース整理 ・エージェント設計、改善提案 ・運用サポート、継続的な改善推進 ■稼働工数 0.5人月～※応相談 ■募集背景 親会社始め社内での生成AI活用ニーズが拡大しており、Copilot Studio を活用した業務エージェントの構築、 およびエージェントの回答精度向上のための RAG 構築（Azure AI Search／AI Foundry）のニーズが増えております。 現状の社内リソースではユーザーからの要望に対応できていない状況です。 実際のユーザーからの要望を確認し、AI活用における業務効率化を推進できる方を新規募集いたします。

作業内容 AIコーディングツールを活用し、海外SaaS（主にインド発）と国内クライアント向けの 業務アプリケーションを素早く試作・検証するフルスタックエンジニアポジションです。 フルスクラッチの大規模SIではなく、既存のSaaSや各種ツールを組み合わせて、 デモ環境やプロトタイプを短期間で構築し、 クライアントと一緒にトライアルを回していく役割を担っていただきます。 ＜詳細業務例＞ ・クライアントの要件・課題を踏まえた簡易アプリ／PoC／プロトタイプの設計・実装 ・AIコーディングツール（例：GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor、Claude Code等）を 用いた開発デモ環境の構築・調整、およびクライアント向けの動作イメージ作成 ・海外SaaS（Freshworks 含む）とのAPI連携・外部サービス連携の実装・検証 ・要件整理から簡易設計、実装、検証までの一連の開発プロセスの推進 ・既存サービス・ツールのリサーチと、最適な組み合わせ方の検討・実装 ・必要に応じた技術検証（PoC）や簡易ドキュメントの作成 ・デモ・展示会への出展製品の開発 ＜想定アプリケーション例＞ ・人材面接マッチングアプリ ・営業・見積・受発注情報のAI判断アプリ ・AIによる文字起こしシステム 海外（特にインド発）のSaaS市場が拡大する中で、 日本市場への展開やローカライズのニーズが高まっています。 同社には、海外SaaSベンダーからの日本展開に関する相談に加え、 日本企業からも「自社業務に合わせた簡易アプリ」や 「AIを活用した業務自動化の試作」を求める声が増えており、 既存メンバーだけでは技術検証・デモ開発・PoCへの対応が追いつかない状況です。 そこで、AIコーディングツールや既存SaaSを活用して プロトタイプやデモ環境を短期間で形にできるフルスタックエンジニアを迎え、 海外SaaSの日本展開を技術面から支えること、 日本の顧客ニーズを取り込んだアプリケーションをスピーディーに試作すること の両面を強化したいと考えています。

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う企業です。 ■業務概要 同社AI教育開発部にて、AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回は、AIデータサイエンス領域の担当として、以下の業務をお任せします。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・データの収集、前処理、および解析 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

作業内容 同社では、LLMを活用したAI機能開発により、金融機関向けSaaSサービスの法人営業・事業支援を高度化しています。金融企業の取引先企業・業界情報や技術シーズ、顧客課題を素早く整理・可視化し、誰でも一定品質の提案や課題起点のマッチングができる状態を目指しています。そのため、AI機能の企画・開発・改善を主体的に担えるAIエキスパートを募集します。 ■業務内容 ①AI機能開発プロジェクトへの参画（約50％） 課題・要件を基にPdMやデザイナーと協議し仕様決定。新規領域ではPoCや技術検証を実施。要件を踏まえた機能設計、タスク分解・見積もり、依存関係整理、開発ロードマップ作成と実装までを担当。 ②AI機能の継続的評価・改善（約40％） 開発済みRAGやプロンプトの定性・定量評価と改善ロードマップ策定。評価結果に基づく機能精度・パフォーマンスの向上活動。 ③事業横断的データ活用リード（約10％） 金融機関の独自データ活用を軸に中長期技術戦略立案。社内データ基盤整備・他部署との協業推進、メンバーの技術支援・スキル向上、知見共有。 同社の金融機関向けSaaSサービスにおいて、利用している金融企業が顧客・業界情報の収集や課題整理、提案検討に多くの時間と属人性が発生している状況です。 これらを解消し、誰でも一定品質で顧客理解・課題起点の提案が行える状態を実現するため、LLMを活用したAI機能の開発・高度化を推進しています。 そこで今回は、AI機能の企画・開発・評価改善を主体的に担える方を募集しております。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ■募集の背景 当社は、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 企業データを中心としたデータの製造を従来は人力のオペレーターが行なっていましたが、AIの急速な発展に伴い、AIによるデータ製造主体に移行を進めています。 AIをベースとした機能提供も強化しており、あらゆる面でのAI推進を共に進めるAIエンジニアを募集します。 ■業務内容 - 倒産確率算出AIの開発 - 企業の倒産傾向に関しての分析 - スコアリングAIの開発 - ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 - 情報の自動選定AIの開発 - 重複判断AIの開発 - 非構造データを構造化データに変換するAIの開発 - 分類AIの開発 - データ基盤運用・データパイプライン運用 - リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 ■ポジションの魅力 - LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 - 東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など20名以上のAIエンジニアと働ける。 - 立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 - CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 - お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 - 「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 - 自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 - 調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 - 全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 - モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 弊社は、アルゴリズムを軸とした複数の自社AI SaaSの開発/運用を行うAIスタートアップです。 【案件概要】 以下の2案件それぞれ40%稼働ずつ入っていただきます。 案件①：大手証券会社の法人営業部門支援用AIシステムの構築 - 金融関係の公開情報サイトから情報を自動収集し、収集データから有用な情報を自動抽出した上で部署毎のDBに格納 - 法人営業部門のユーザーはWebアプリを通じて顧客への提案支援情報を作成 - Azure環境上にWebアプリを構築し、法人営業部門のユーザに提供 案件②：大手証券会社の法人営業部門支援用の対話AIシステムの構築 - 社内に蓄積された、秘匿性の高い数千件の顧客情報に対して、質問回答するRAGシステム - Azure環境でバックエンドを構築し、法人営業部門のユーザにはWebブラウザでUIを提供 【業務内容】 大手証券会社の業務効率化アプリの構築にあたり、AIエンジニアが開発するAIモジュールを基に、業務効率化アプリをバックエンド(バッチ処理含む)、フロントエンドの開発(要件定義~テスト)をご対応いただく。 また、環境構築について、顧客との役割分担は下記のため、IaC作成や構築サポート等のインフラ構築も併せてご対応いただく。 - 顧客やPMとのコミュニケーションや、それに伴うシステム開発に関する意思決定 - システム開発におけるリード - Azure上で稼働するWebアプリの開発(要件定義~テスト) - Azure上へのWebアプリの構築自動化・構築対応 - 顧客のWebアプリ構築のサポート - 開発進捗管理・報告、開発ドキュメントの作成、仕様調整、テスト支援

作業内容 ・クライアント企業における生成AI開発・活用プロジェクト携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - クライアントとの折衝及び要件定義 - 技術選定及びアーキテクチャ設計 - AIソリューションの開発及び実装 - PoC(概念実証)の実施と改善

作業内容 東大発スタートアップである当社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。 難易度の?い職?技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による?字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 当社のVertical-SaaSは、職?さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるものです。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり 【仕事の魅力】 ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・当社特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・当社にしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。

作業内容 東大発スタートアップである当社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。 難易度の?い職?技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による?字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 当社のVertical-SaaSは、職?さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるものです。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり 【仕事の魅力】 ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・当社特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・当社にしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。

作業内容 ・金融業界向けAIサービス導入案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-最適なAIソリューションを選定及び設計し、実装を推進 　-AI業界動向の把握と最適ソリューション選定 　-最新のAI/LLMトレンド、各サービスの特性把握 　-ビジネス課題に対する最適なLLM及びAIサービスの選定 　-コスト、性能、セキュリティを考慮した技術選定 　-各LLMの強みと弱みを理解した使い分け提案 　-ビジネス課題の理解とAI適用設計 　-各事業部門からのAI活用ニーズのヒアリングと要件整理 　-ビジネス課題に対するAI適用可能性の評定と提案 　-ROI及び実現可能性を考慮したプロジェクト優先順位付け 　-PoCの企画及び実施とビジネス価値の検証 　-AIソリューションの実装推進 　- プロンプトエンジニアリング、RAGの設計及び実装 　-LLM APIの統合、既存システムとの連携設計 　-ファインチューニング、エンベディング活用の検討及び実装 　-AI活用のためのデータパイプライン設計 　-セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス考慮 　-プロジェクト推進及び運用 　-AIプロジェクトの計画立案及び進行管理 　-グローバルチームのエンジニア、デザイナー、ビジネス部門との協働 　-英語でのステークホルダーミーティング、進捗報告及び調整 　-クライアントへの技術提案及び説明 　-タイムゾーンをまたいだチームコラボレーションの推進 　-本番環境でのAIシステムのパフォーマンス監視及び改善 　-ビジネスインパクトの測定と報告 　-技術ドキュメントの作成

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ■募集の背景 当社は、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 企業データを中心としたデータの製造を従来は人力のオペレーターが行なっていましたが、AIの急速な発展に伴い、AIによるデータ製造主体に移行を進めています。 AIをベースとした機能提供も強化しており、あらゆる面でのAI推進を共に進めるAIエンジニアを募集します。 ■業務内容 - ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 - 情報の自動選定AIの開発 - 重複判断AIの開発 - 非構造データを構造化データに変換するAIの開発 - 名寄せAIの開発 - 分類AIの開発 - 文章生成AIの開発 - スコアリングAIの開発 - 倒産確率算出AIの開発 - データ基盤運用・データパイプライン運用 - リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 ■ポジションの魅力 - LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 - 東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 - 立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 - CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 - お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 - 「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 - 自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 - 調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 - 全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 - モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 【同社について】 同社はバッテリーの生産・販売をする車載用バッテリーメーカーです。 現在、同社はDXによる業務変革に力を入れています。具体的に目指す姿と目標を新たに定め、電池事業全体（開発DX・製造DX・間接DX）のプロセス改革に取り組んでいます。今回は、そんなDX推進を共に進めていただける人材を募集します。 【業務内容】 ・要件定義と仕様策定： └ビジネス要件のヒアリングと分析 └技術要件の定義と仕様書の作成 ・プロジェクト管理： └進捗管理とスケジュール調整 └開発チームのリード ・プロトタイプ開発： └AIエージェントの設計と開発 └機械学習モデルのトレーニングと評価 ・技術的リーダーシップ： └技術的な方向性の決定と指導 └開発チームへの技術サポート 現在、同社製品の市場は国内外問わず激しい競争にさらされており、世界で勝つためにはデジタル化による生産性の向上が必須です。このため、同社は2022年からDXに着手しています。 その一環として、AIエージェントの実現に向けたプロジェクトを進める予定です。まずはプロトタイプの開発を想定しており、将来的には経営戦略の策定や実行をサポートするAIエージェントの開発を目指しています。 しかし、プロジェクトの上流から開発まで対応できるスキルを持つ人材が社内に不足している状況です。そこで、生成AI開発をリードできる方のご協力を求めています。

作業内容 各種プロダクトの基幹技術開発および顧客向けカスタマイズ開発を担当していただきます。 ■ 想定される主な業務内容　※スキル・ご希望領域に応じてお任せします。 1、基盤AIモデル・アルゴリズムの研究開発 ・深層学習モデル（Mask2Former、RT-DETRなど）を建設図面に適用し、チューニングを実施 ・MCPサーバを利用したエージェント開発 ・深層学習と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた図面解析アルゴリズムの開発 ・CP-SAT等の数理最適化手法を用いた図面生成の開発 2、顧客データを用いた検証実験の実施 ・大手ゼネコン等から提供される実図面を使い、顧客のユースケースに即した簡易実装および評価を実施 ・現状の課題を整理し、実用化に必要な開発プロセスの立案を行う 3、顧客向けカスタマイズ開発 ・顧客固有の図面仕様や表記ルールに対応するためのモデルチューニングやアルゴリズム開発を実施 ・Next.jsおよびFastAPIを用いた顧客向けWebアプリケーションの実装・構築 ・TerraformおよびGitHub Actionsを活用したWebアプリのデプロイとテストを実施 ■ 案件の魅力 物体検出やセマンティックセグメンテーション、エッジ検出などの深層学習ベースの画像認識技術と 大規模言語モデルの意味理解を組み合わせ、 従来技術では困難だった積算の自動化などの課題解決を実現しています。 同社は顧客向けのカスタマイズ開発を拡大しています。 顧客数の増加に伴いAIエンジニアの需要が高まっているため、 経験豊富な業務委託エンジニアに参画いただき、 開発推進を加速したいと考えています。

作業内容 ・次世代AIソリューション開発支援に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLM活用アーキテクチャ設計 - RAG構成設計(検索基盤+LLM連携) - モデル選定、プロンプト設計、査定設計 - クラウド上でのAI基盤設計 - PoCから本番移行のリード - クライアントとの技術的意思決定支援

作業内容 ・AI技術によってアニメ制作を高速化・高品質化する技術革新に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AIを用いたアニメ制作の効率化プロダクト開発 - 特定の用途に特化した画像生成モデル開発 - コンピュータービジョン技術を活用した品質向上 - 画像生成AIのパラメータ最適化 - ワークフロー開発 - 画像生成AIに関する全般的な研究開発 - 画像処理アルゴリズムの開発

作業内容 ・リクルート情報プラットフォームにおける 　AIプロダクト(AIによる求 人検索、AIによるキャリアプランの生成等)の 　開発、改善をメインにご担当いただきます。 ・外部パートナーと共同開発した既存のAIプロダクトを引き継ぎ、 　アーキテクチャとコードベースを理解した上で、内製での改善と拡張を担っていただきます。 　-LLM、RAG基盤の改善と運用(索引設計、チャンク設計の最適化、プロンプト改善、監視と査定基盤の拡充等) 　-案件検索、リランキングパイプラインの分析と改善 　-AIによる対話ヒアリング機能の改善 　-AIエージェント機能の要件定義、設計、開発

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 本プロジェクトは、「業界に特化したWeb開発を完全に自動化するAIエージェント」というプロダクトを0→1で生み出すことです。 その開発アプローチは、従来のスクラム開発ではなく、AIが自ら設計・コーディングを行う「AI-DLC (AI Driven Development Lifecycle)」というプロセス自体を構築しプロダクト開発を自動化します。 「AIを作るための開発プロセス」そのものをAI化する、二重の挑戦です。 目指すのは、AIが24時間365日稼働し続け、人間を超えるパフォーマンス（自立と並列）で開発を推進する状態を、いかに早く作り上げるか、です。 CAIO、VPoEの2名ともCTO経験を持つ経営陣直下で、数億円規模の予算を投じ、この壮大なビジョンを実現します。本ポジションは、単なるコーディングエージェント利用のレベルを遥かに超え、開発プロセスそのものをAIに委ねるための「仕組み」を設計・構築する、極めて難易度の高い役割です。 国内最大級のBtoBベンダーとのアライアンスにより、この仕組みが生み出すプロダクトは即座に大規模トラフィックに晒されます。AIの可能性を信じ、自らコードを書くこと以上に「AIに書かせる仕組み作り」に情熱を燃やせる、スタートアップでの0→1開発経験を持つCTO・テックリード経験者を強く求めます。 【業務内容】 「AI-DLC」の設計・構築、およびそれを実行するAIエージェントの開発がミッションです。 自ら手を動かしてコードを書くのではなく、AIに書かせるための「仕組み」と「プロセス」を構築することが最大の責務です。 ・ AI-DLC (AI Driven Development Lifecycle) の設計・実装 * AIが自律的に設計・コーディング・テスト・デプロイを行うためのパイプライン設計 * AIに「何を」「どのように」開発させるかを定義する仕様伝達プロセスの構築 * AIの「自立」と「並列」を最大化し、人間を超える開発速度を実現するアーキテクチャの選定 ・Web開発AIエージェントのコア機能開発（の仕組み化） * 上記AI-DLCプロセスの上で、LLM、RAG等を活用したエージェントが自ら仕様を理解しコードを生成する仕組みの構築 ・AI-DLCを支えるインフラ設計 * AIが24/365稼働し続けるための、低コストかつスケーラブルなインフラ（配信基盤）の設計・構築 ・技術的意思決定 * CAIO、VPoEと密に連携し、この前例のない挑戦における技術選定とアーキテクチャの意思決定 【このプロジェクトで得られる経験】 ・次世代の開発手法「AI-DLC」の定義：世界でも前例の少ない「AIによる自律・並列開発」の仕組みを、ゼロから定義・構築する希少な経験。 ・最高のチームとの協業：CTO経験を持つCAIO、VPoEと、日々高レベルな技術ディスカッションを行いながら開発を推進できる環境。 ・「仕組み化」の最高難易度への挑戦：自らのコーディングスキルではなく、「AIをいかに賢く動かすか」というメタレベルのエンジニアリングスキルを極限まで高められます。 ・市場への即時インパクト：大手ベンダーとの提携により、自ら構築したAI-DLCが生み出すプロダクトが、即座に市場で使われるインパクトを体感できます。 【補足】 ・稼働：週3〜5日（応相談） ・単価：月額 200万円以上も相談可能（スキル・経験、稼働日数に基づき、国内最高水準で設定） ・期間：長期（初回契約3ヶ月、以降更新） ・場所：フルリモート可 / （天王洲アイルオフィスへの出社も可能） ・面談：1〜2回（CAIO・VPoE）

作業内容 【作業内容】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めていただきます。 プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 【弊社について】 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォームを開発しております。 データ分析プラットフォームは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。 しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 【弊社データ分析プラットフォーム】 データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、弊社プラットフォームならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 【業務概要】 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 【チーム構成】 エンジニア組織は全体でフルスタックエンジニア4名です。 （その内、機械学習エンジニア2名） 【技術環境】 ・エンジニアに負担の少ない開発進行 　・オーナーとマネージャーとエンジニアの双方向で状況を確認し、エンジニアに無理のないスケジュールを組んでいます。 　・プロダクトファーストですがチームの状況を踏まえたハンドリングでエンジニアは開発に専念できる環境です。 ・ドキュメント整備のエンジニア文化形成 　・まだ歴史の浅いプロダクトだからこそドキュメントが大事。 　・開発の区切りごとにドキュメントを整備する時間を取るようにしています。 【弊社に合いそうな方】 ・柔軟にさまざまなボールを拾うような動き ・プロダクトエンジニアとして、事業目線で優先度の高いタスクを拾える方 ・重要な課題が多くある中でも、オーナーシップを持って選択と集中をし、着実に前に進むことができる方 様々な不確実性の中で、自ら積極的に仮説検証を回し、重要な事業ミッションを達成して頂きたいため "開発組織” を中心には据えつつ、その周辺領域（例えばプロダクト戦略、採用体制整備）にも切り込んで、前に進められる方や、そういった環境に挑戦していきたいという方を求めております。

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 【募集背景】 全社的なAI活用を推進するため、新たに「AI Enablementチーム」を立ち上げました。 このチームの目的は、LLM（大規模言語モデル）活用基盤の専門知識を集約し、場当たり的なAI開発から脱却して継続的に改善できる体制を確立することです。 今回、特に重要な連携先となるのが、顧客対応の最前線であるCS（カスタマーサクセス）部門の業務効率化を担う「CSOpsチーム」です。 AI EnablementチームとCSOpsチームが強力なパートナーシップを築き、アジャイルな改善サイクルを推進していくために、両チームの橋渡し役となる専任のエンジニアを募集します。 一時的なリソース補填ではなく、中長期で継続的に関わっていただける“実働型パートナー”としてのご参画を想定しています。 【どんな仕事か】 AI Enablementチームの一員として、CSOpsチームと密に連携し、iPaaSやLLMアプリケーション開発プラットフォーム等を活用して、BtoBカスタマーサクセス関連業務の自動化・効率化を推進していただきます。 AI Enablementチームが構築するAI活用基盤を最大限に活かし、CSOpsの課題を解決する具体的なワークフローの企画・設計から実装まで、主体的にリードする役割を担っていただきます。 どのツールをどう活用して課題解決に導くか、あなたの知見や提案を歓迎します。 ＜具体的な業務内容＞ - CSOpsチームとの連携窓口: 業務課題や自動化ニーズに関するヒアリング、ディスカッションの実施 - 自動化ワークフローの企画・設計: ヒアリング内容に基づき、各種iPaaSやLLM関連ツールを用いた具体的な解決策の提案 - プロトタイピングと実装: 各種自動化ツール上での迅速なプロトタイプ開発と本格的なワークフローの実装 - システム・データ連携: SnowflakeやMySQL等のDBからのデータ取得や、HubSpot等のSaaSアプリケーションとのAPI連携 - スクリプティング: ワークフロー内で必要に応じたSQLやコード（Python/TypeScript等）の実装 - 改善サイクルの推進: 導入した自動化の効果検証を行い、継続的に改善テーマを発掘・推進 【チーム体制】 - 所属: AI Enablementチーム - EM：1名 - Tech Lead：1名（LLM基盤の構築・運用を担当） - LLMソリューションエンジニア：1名（★ここが今回の募集ポジションです） 【当社で働く魅力】 - 業務改善に最適なツール選定から関わり、LLMを活用した自動化の最前線でスキルを磨けます。 - 事業の根幹を支えるCS部門と直接連携し、自身の仕事の成果が業務改善に直結する手応えを感じられます。 - 技術（AI Platform）とビジネス（CSOps）の橋渡し役として、専門性を発揮しながらキャリアを築けます。 - 新設チームの中核メンバーとして、チームの文化や開発プロセスづくりに貢献できます。 - 全国どこからでもフルリモート勤務が可能で、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方ができます。

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービスについて】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 当社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービスについて】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など15名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 ・IPを使ったエンタメ業界のクライアントでの自然言語処理・AIエンジニア業務 ・Vtuberやデジタルヒューマンなど、AIを使ったエンタメ事業。

作業内容 ・大規模言語モデルに関連した基礎・応用研究開発およびソフトウェア開発に携わって頂きます。 【特徴】 ・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。 ・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。 ・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。 　　　 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch、HuggingFace、SpeechBrain、scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS、GCP、Azure等 コミュニケーションツール：Zoom、Slack、Google Workspace

作業内容 ・クライアント内に入り、生成AIチャットボットの開発をご担当いただきたい クライアント：情報通信系大手事業会社

作業内容 Sier様の施策としてDatabricksにてGenAIを開発する。

作業内容 [ポジション]：AIエンジニア ゼネコン様の災害シミュレーションアプリケーションの最適化 イジングモデルの構築ないし検討

作業内容 薬剤の在庫管理をAIにて実施するため、データの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

作業内容 ・AI実証実験を弊社社員と一緒に実施していただく （分類・物体検出・正常品学習・インスタンスセグメンテーションなど） ・画像処理プログラムの作成と検証（Python） ・詳細設計書の記述（先方フォーマットに追記） ・アプリケーション開発・テスト仕様書の作成、実施

作業内容 プレシーズンの販売計画モデルを高度化する

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容

作業内容 AIを利用したプロダクトの設計から実装

作業内容 新規サービスを展開するにあたり、 AWS SageMakerのご経験がある方にアドバイザーとして副業でご参画頂く案件となります。