Python × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 6ページ目

作業内容 ・オンライン診療レコメンド機能開発業務を担っていただきます。 主に下記作業をお任せする想定でございます。 　-パーソナライズしたデータを元にレコメンドする機能開発

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 個人間取引を支えるリユース系マーケットプレイスにおいて、膨大な商品群からユーザー一人ひとりに最適なアイテムを提案するパーソナライズ基盤の設計・開発を支援していただきます。 現在はルールベースの仕組みが中心ですが、蓄積された画像データや行動ログを活用し、レコメンド精度の向上によって事業成長を加速させる重要なフェーズです。 主な業務は、マルチモーダルな埋め込み技術を活用した類似商品推薦の実装や、検索・推薦アルゴリズムの選定、A/Bテストによる評価サイクルの構築です。 また、モデルの学習からデプロイ、モニタリングといった一連のMLパイプラインの整備も担当していただきます。 開発責任者やデータ基盤チームと連携しながら、ゼロに近い状態から推薦システムを形にしていくプロセスに携わることが可能です。 自身の技術的アウトカムが直接UXや事業KPIの向上に繋がる、非常にダイナミズムを感じられる環境です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,運用・保守 HR領域で大規模なWebサービスを展開する企業にて、サービスの中核となるレコメンデーションシステムの開発・実装を担当いただきます。 データサイエンス領域を扱うチームに参画し、要件定義などの上流工程から実装・運用まで一貫して携わっていただくポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・PythonやSQLを用いた、各種機械学習モデルのレコメンド施策への適用および実装開発 ・AWS環境における、各種レコメンデーション用バッチ処理およびAPIの構築・提供 ・データ前処理からモデリング、分析結果に基づくアルゴリズムの適用 ・ビジネス要件をシステム仕様へ落とし込む要件定義・設計実務 大量のデータを活用し、ユーザーと最適な情報のマッチングを実現するためのバックエンドおよびデータ基盤連携の開発を主導いただきます。 主体性を持って自ら課題を見つけ、技術的なアプローチで解決に導ける方を募集しています。

作業内容 【募集背景】 TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【作業内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には、生成AIを用いたソリューションの考案と実装、複数のモデルを用いた検証と精度の比較、アプリケーションへの実装、継続的な精度向上のための仕組みづくりに取り組んでいただきます。 【求める人物像】 TERASSのミッションや価値観に共感いただける方、自由な働き方の中でも自律自走できる方、高い責任感をもって最後までやりきる力をお持ちの方を求めています。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScript / React.js / Next.js、バックエンドはTypeScript / Node.js / (Python)、インフラはGoogle Cloud Platform / Terraformを利用しています。主な利用ツールはSlack、Notion、Github、Google Workspace（meet, calendar, gmail）です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端のAI技術（LLM・音声・画像解析等）を駆使し、企業の業務変革や新サービス創出を実現するプロダクト開発に携わっていただきます。 単なる実装作業に留まらず、仕様検討から技術選定、アーキテクチャ設計まで、プロダクトの価値創出に深く関与するポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・生成AI（LLM）や音声・画像解析AIを活用した機能の実装 ・PoC（技術検証）およびプロトタイプ開発の迅速な遂行 ・本番稼働に向けたスケーラブルなシステム設計・開発・運用 ・クラウド環境（AWS/Azure/GCP等）の設計および構築 ・バックエンドを中心としたAPI設計・開発 0→1フェーズのプロジェクトが多く、スピード感を持って技術検証と実装を繰り返す環境です。 コンサルタントと連携しながら自ら課題を発見し、エンジニアリングの力で実社会の課題解決に挑みたい方を募集しております。

作業内容 ・AIによる営業業務効率改善システムの開発 ・開発そのものは開発会社に委託するが、複数のシステム会社に業務委託しており ・また、適宜AWSの運用保守サポートにも入っていただく必要があり ・AWSに関する業務知識は求められる

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 国内トップクラスの生成AIスタートアップにて、大手企業向けの受託開発エンジニアを担当いただきます。 AIコンサルタントが定義した要件に基づき、LLM連携、RAG構築、AIチャットボット、業務自動化ツールなどの設計・実装から納品までを一気通貫で担うポジションです。 大規模のプロジェクトが並行しており、OpenAIやAnthropicなどの最新API、AIエージェント、既存システムへのLLM統合など、生成AI技術の最前線に日常的に触れることができます。 開発プロセスにはClaude CodeやCursor等の最新ツールをフル活用しており、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる開発スタイルが特徴です。 IPOを見据えた急成長フェーズにあるため、確かな実装力を持ち、技術をビジネス価値に転換できる意欲的な方を募集しています。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装 エンタープライズ企業向けにAIエージェントプラットフォームを展開するスタートアップ企業にて、 プロダクトの中核技術であるデータの構造化・グラフ領域に特化したAIエンジニアを募集いたします。 具体的には、以下のミッションをリードしていただきます。 ・顧客の業務知識や各種データを構造化する基盤レイヤーの設計と開発 ・過去の対応実績から最適な判断材料を導き出す検索・マッチングアルゴリズムの実装 ＜想定業務内容＞ ・LLMや外部ライブラリを活用した非構造化テキストからの要素（エンティティ）抽出 ・グラフデータベースを用いたスキーマ設計およびクエリの最適化、インデックス設計 ・ベクトル検索とグラフ探索を組み合わせたハイブリッド検索基盤の実装 ・外部データ（各種情報管理ツール、チケットシステム等）からのデータ移行パイプライン構築 ・社内のビジネス担当者やフロントエンジニアと連携した、現場フィードバックの設計反映

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手企業向けの生成AI導入プロジェクトにおいて、課題抽出からPoC、MVP開発、本番導入までを一貫してリードしていただきます。 ビジネス要件と技術要件を繋ぎ、価値検証と実装速度を両立させたシステム設計・推進を担うポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・経営層や事業部門へのヒアリングを通じた課題特定およびKPI定義 ・生成AI（RAG、AIエージェント等）のユースケース設計および検証・評価 ・MVP開発の推進および本番導入に向けた進捗・品質管理 ・運用定着のためのルール設計やステークホルダーとの調整業務 最先端のLLM知見を実務へ転換するスピード感のある環境であり、製造業や官公庁など大規模なドメインでの導入実績を積むことができます。 少数精鋭のチームで意思決定が速く、技術と事業の両輪を鍛えながら、0→1の価値検証に深く携わりたい方を募集しております。

作業内容 基本設計,詳細設計,データ分析 最先端のAI技術を活用したデータソリューションを展開する企業にて、AIモデルの学習データ設計、および評価基盤の構築を担うリサーチエンジニアを募集いたします。 具体的には、以下のミッションをリードしていただきます。 ・AIモデルの性能と信頼性を引き上げるデータ設計 ・実運用を想定したモデルの評価指標策定と改善ループの構築 ＜想定業務内容＞ ・LLM、VLM、マルチモーダルモデル向けの学習データおよび安全性検証用データの設計 ・データ前処理、アノテーション方針の策定、および品質や公平性に関するガイドライン構築 ・モデルの実運用性能を測定するための評価指標（ベンチマーク）の設計と結果分析 ・「学習・評価・データ改善」を回すパイプラインの構築と検証 ・AI・機械学習領域における最先端の論文調査、および最新手法の応用

作業内容 企画,要件定義,コンサルティング,マネジメント,データ分析 大手総合商社グループのDX推進におけるリードデータサイエンティストとして、 技術とビジネスの両面からプロジェクトを統括していただきます。 事業部門の経営課題に対するヒアリングから、データ活用戦略の立案、 KPI設計、ロードマップ策定、進行管理まで一貫して裁量を持って推進するポジションです。 実務では、需要予測や数理最適化などの高度な機械学習アルゴリズムの実装・導入支援に加え、 データサイエンティストやエンジニアチームのマネジメント、コードレビュー、技術指導を担当します。 また、役員層含む経営層へのレポーティングやビジネス提案を通じ、 組織全体を牽引する役割を担っていただきます。 アジャイル・スクラム形式での開発を採用しており、 内製化組織の拡大に伴う高難易度なプロジェクトにおいて、 分析計画からメンバー管理までをリードしていただくことを期待しています。

作業内容 ・Pythonを用いた次世代AI開発支援ツール導入支援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。 -要件定義、設計、PoC、実装、展開支援 -Claude API、MCPを活用したAIエージェント設計および実装 -Claude Codeの技術検証環境、構築 -現場向け導入支援および技術サポート -AIプロトタイプ開発、要件定義 -非IT層を含むステークホルダーへの技術提案

作業内容 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、大手製造業を中心としたエンタープライズ企業へのAI導入を技術面からリードしていただきます。 自社開発のAI実装基盤プロダクトを軸に、顧客の業務要件に合わせたカスタマイズ、PoC、本番導入支援、RAGの高度化など、受託プロジェクトを一気通貫で推進する役割です。 具体的には、ビジネスサイドと連携した技術コンサルティングや提案支援、技術的な妥当性の判断、ロードマップ策定、工数見積もりなどを担当します。 アーキテクチャ図を読み解きながらシステム的な制約を明確化し、プロジェクトに必要な技術要素を分解して適切なエンジニアへのアサイン定義を行う「技術的なPM」としての動きが期待されます。 顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導きながら、得られた知見を自社プロダクトへフィードバックする、非常に裁量の大きいポジションです。

作業内容 【募集背景】 不動産売買のDXを推進するプラットフォームにおいて、生成AIを活用したプロダクトの強化および新規ツール開発を行うための体制強化としての募集です。 【作業内容】 生成AIを用いたソリューションの企画および実装を行っていただきます。複数のLLMモデルを用いた検証や精度比較を行い、その結果を踏まえて既存プロダクトや新規ツールへの組み込みを進めていただきます。アプリケーションへの実装に加え、継続的な精度向上を実現するための仕組みづくりも担当していただきます。 【求める人物像】 生成AI技術への関心が高く、新しい技術やライブラリを主体的にキャッチアップできる方を求めています。プロダクト志向を持ち、ユーザー価値を意識した提案や改善を自ら推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 不動産領域におけるDX推進に直接関わりながら、LLMをはじめとした最新の生成AI技術を実サービスに適用する経験を積むことができます。0→1フェーズのプロダクト企画から開発まで一貫して関与できるため、技術的なスキルだけでなくプロダクト開発の上流工程にも深く関わることができます。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScriptとReact.js、Next.jsを用い、バックエンドはTypeScriptおよびNode.js、必要に応じてPythonを利用いたします。インフラにはGoogle Cloud PlatformとTerraformを用い、GitHubやSlack、Notion、Google Workspaceなどのツールを活用して開発を行います。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手通信キャリアが展開するサービスにおいて、 AIの活用推進およびDifyを用いたAIアプリケーション開発支援をご担当いただきます。 利用環境やセキュリティ要件による制約がある中で、 AI駆動開発の実現に向けた技術検証や課題解決を推進していただくポジションです。 主な業務は、ローカル開発環境の構築、生成AIやLLMを活用したアプリ開発、 AIのテスト・評価、既存プロジェクトの引き継ぎおよび継続対応です。 クライアントの運用ルールに沿って柔軟かつ主体的にプロジェクトを推進していただくため、 これまでのご経験を活かした高いパフォーマンスが期待されています。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端の生成AI技術を用いた業務変革プロジェクトにて、VLMを活用したデータの構造化および自動解析に関するR&Dをリードしていただきます。 主なミッションは、マルチモーダルAIを実務環境で安定稼働させるための、汎用的な解析パイプラインの構築です。 単なる技術検証に留まらず、大規模なビジネス運用に耐えうる実用的なシステム構成の検討や、解析ロジックの最適化を追求していただきます。 具体的には、多様な非定型データの解析精度向上に向けたプロンプトエンジニアリング、最新の論文調査に基づく実用フェーズへの落とし込みを担っていただきます。 不確実性の高い技術課題に対し、チームと連携して実験と検証を繰り返し、次世代のAIソリューションを具現化していく、非常に裁量の大きなポジションです。

作業内容 ・AIプロダクトの受託開発案件における専任PMとして稼働していただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 戦略・上流工程 - AX戦略・ロードマップ策定 - 提案活動・営業同行 - プロジェクト推進 - プロジェクトマネジメント - クライアント折衝・リレーション構築 - 技術検証・ハンズオン - 報告書・ドキュメント作成

作業内容 ・AIモデル実装推論最適化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。 　 -LLMのファインチューニングおよびRAG構築 　 -既存アルゴリズムの精度検証およびハイパーパラメータ調整 　 -推論エンジンのパフォーマンス改善およびデプロイ

作業内容 【作業内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。

作業内容 ・AIエージェント構築及び作業効率化支援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。 -アセットマネジメント部門における反雑なドキュメント作成および管理作業の自動化設計 -Microsoft CopilotやAIエージェントを活用した作業プロセス構築および実装 -RPAでは対応困難な非定型業務のAI化推進および技術検証

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端の生成AI技術を核としたエンタープライズ向けソリューションを展開する企業にて、機械学習エンジニアとしてアルゴリズムの刷新と高度化を推進していただきます。 主なミッションは、自社プロダクトの中核となるRAG（検索拡張生成）パイプラインの改善、VLM（視覚言語モデル）を用いたマルチモーダルな文書解析、およびLLMOpsの構築です。既存手法の組み合わせに留まらず、モデルレイヤーからの改善や、複雑なビジネスドキュメント解析における高度な技術課題の解決を担っていただきます。 プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、顧客課題に基づく技術的仮説の設計からPoC、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わることができます。自ら問いを立て、技術の力で事業を前進させる実力を備えた方を求めています。

作業内容 ・自動倉庫向け配送ロボット運用最適化AI開発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。 -自動倉庫、搬送ロボット領域におけるAI活用テーマの整理 -WCS、WMS、搬送管制、BOT、コンベヤ等のデータ活用方針検討 -搬送履歴、設備ログ、稼働実績、作業進捗データの分析 -搬送効率、滞留、ボトルネック、作業者配置の改善仮説立案 -設備異常、警告、停止時の原因推定、復旧手順提示AIの検討 -WCS、WMS、搬送管制ノウハウを活用したRAGやQAシステム設計 -LLM、RAG、Agentic AIを用いた運用支援エージェントのPoC開発 -ローカルAI、オンプレミス環境での技術選定、構成検討 -AI、ルールベース、数理最適化、制御ロジックの役割分担設計 -製品組み込みに向けた課題整理、ロードマップ策定

作業内容 ・音声解析AIデータ基盤構築および営業データ分析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。 - 音声データの前処理 - テキストデータの構造化および特徴量設計 - クラスタリング/分類モデルの設計・検証 - 拒否理由や成功パターンの分析 - データ基盤設計支援 - 分析結果の可視化およびレポーティング

作業内容 ・AIエージェント実装支援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。 -作業プロセス全体へのAI導入、および自動化に向けた 全体最適化の設計および実装 -Claude Code、Cursor等を活用した開発プロセスのAI化、 およびAIエージェントの構築 -役員が決定した自動化方針に基づき、技術的な側面から 具体的な実装、開発をリード -非エンジニアでも活用可能なAIツールの導入支援、 および技術的な壁打ち

作業内容 ・管工事業者向け業務改善プロジェクト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。 - エンドユーザー様の業務改善推進 - 要件整理 - 開発 - RAGを活用したAIチャットボットのプロトタイプ開発 - M365(Excelマクロなど)でのツール開発

作業内容 プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する 既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う 本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す 既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う （開発環境） 言語：TypeScript, Go, Python, Dart FW：React, NestJS, Flutter, gRPC, GraphQL サーバ構成：GCP (GKE, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow) ミドルウェア：PostgreSQL, Argo Workflows 開発ツール：Terraform, Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD その他ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics, Datadog （AI環境） NotionAI OpenAI Claude Gemini NotebookLM CURSOR Devin ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 ・出版業界向けDXツール「DEDEN」が提供するサービスに組み込むAIの開発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。 - DEDENとして提供開始した漫画AI翻訳サービスのAIエンジン(コンテキスト抽出、テキスト翻訳、文字除去、翻訳画像制作等)を開発いただきます。 - 最新の技術を取り入れつつサービス品質向上に取り組んでいただきます。 - 既にサービス提供を開始しているため、運用中に得られた現場のフィードバックをもとにAIサービスを改善していくことができます。

作業内容 土木業界における図面・仕様書・数量計算書などの非構造化情報を、AIが活用可能な形に変換・蓄積する知識基盤を設計・実装し、 ナレッジグラフやデータパイプラインを通じて業界の知識標準を再定義していただきます。 ＜詳細＞ ・土木ドメインの業務データ・ドキュメントを対象とした知識基盤の設計・実装 ・データモデリングおよびナレッジグラフの構築・運用 ・図面・仕様書・数量計算書等の非構造化データの構造化・データパイプライン設計 ・ドメインエキスパート／開発チームとの連携による要件定義・スキーマ設計 ・AIとデータ基盤をつなぐアーキテクチャの設計・実装 ・データ品質評価・改善プロセスの設計・運用 ・サービスについて/該当システムについて： 土木分野に特化した知識基盤（SoK：System of Knowledge）およびナレッジグラフを中核とし、 FDEとして現場から取得した暗黙知を即座に構造化しプロダクトへ反映するシステム。 AI（LLM等）との連携を前提としたデータ/知識管理基盤を対象とする。 土木業界では、図面や仕様書、数量計算書、設計判断などの知識が個人の頭の中にとどまり、 再利用や継承が難しい「知識の非構造化」が長年の課題となっている。 AIを導入してもデータが構造化されていないため十分な価値を生み出せておらず、現場で得られる暗黙知を形式知化し、 再利用可能な知識基盤として整備する専門性の高い人材が不足していることから、 本ポジションを通じて業界の知識構造そのものを再定義できるコアメンバーを募集している。

作業内容 【業務概要】 ・LLM（大規模言語モデル）ベースのエージェントの研究開発（要件分析、設計、コード生成、自動テストなど） ・エージェントオーケストレーターのコアロジックの設計、プロトタイピング、改良 ・信頼性の高い構造化された出力を生成するプロンプト戦略とエージェントツールチェーンの開発 ・プラットフォームエンジニアと協力し、IDE内での人間参加型ワークフローや非同期レビューをサポートする基盤要件を定義 ・VS CodeにAIエージェントを緊密に統合した次世代開発者体験のプロトタイピング開発 ・各エージェントのコアAI品質メトリクス（タスクあたりの時間節約率、採用された変更率など）の定義と継続的な改善 ・英語・日本語　共にビジネスレベル上級以上 当社は、エレクトロニクス分野に特化した技術商社です。 半導体・車載関連・IoTなどを中心に、最先端デバイスやソリューションを提供しています。 単なる製品販売にとどまらず、企画・設計支援から量産、品質対応までを一貫してサポートしております。 国内外の幅広いパートナーネットワークを活かしたグローバル展開も強みです。 技術力と現場密着型の提案で、顧客のものづくりを支え続けています。 【チーム構成】 3名リードプロパーの方がいます。 全体では、5?7名ほどの体制を想定しております。

作業内容 ・Z世代向け新規UGC動画アプリ品質管理基盤構築案件 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。 　-Claude、OpenAI APIを活用した、広告台本の自動審査および スコアリングモデルの実装 　-OpenCV、MediaPipe等を用いた、UGC動画の品質の自動検知 　-既存アプリへのAI品質チェック機能の統合およびAPI設計 　-テスト自動化基盤の構築およびCI/CDパイプラインの品質ゲート設計

作業内容 生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ＜主要業務＞ LLM 連携（OpenAI/Anthropic 等）、モデル選択/プロンプト最適化/評価 ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） 品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装 サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装など。 チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。 データの取得、分析および加工 FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどを取り扱います。 生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～

作業内容 ・LLMを活用した自律型AIエージェントの開発および導入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。 - 要件定義 - 基本設計 - 詳細設計 - 実装 - テスト - 運用・保守 - クライアントヒアリングを踏まえたAIアーキテクチャ設計 - LangChain等によるRAG、外部API連携、エージェント機能の実装 - デモ作成による高速なプロトタイプ検証と改善サイクルの推進 - 導入後の精度チューニングおよび運用・保守対応

作業内容 【募集背景】 受託プロジェクトの急増に伴い、提案フェーズから本番稼働までを一気通貫でリードできる体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 最先端の生成AI（LLM）技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援するプロジェクトに参画していただきます。自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進していただきます。顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトに携わっていただきます。 具体的には、顧客への新規提案時における技術的支援およびコンサルティング、プロジェクト提案・PoC・受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定、顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）、プロジェクトに必要な技術を分解し適切な担当エンジニアを定義する業務を行っていただきます。また、技術的側面からプロジェクトをリードおよびサポートし、アーキテクチャ図の読解に基づきシステム的な制約や条件を明確化していただきます。さらに、顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまで一気通貫で伴走していただきます。 【求める人物像】 実装できる経営参謀の定義に共感し、技術とビジネスの両方の視点からプロジェクトを推進できる方を求めております。自律的に動いていける強いオーナーシップと実行力を持つ方、前例のない技術的課題にも臆せず、ある程度決められた枠組みの中で技術的な判断を迅速かつ正確に下せる論理的思考力を持つ方にご活躍いただきたいと考えております。 【開発環境】 自社開発国産LLM、高精度Agentic RAG、AI実装支援プラットフォーム、AWS / Google Cloud 等のインフラ環境、Python / 各種LLMライブラリを利用しております。

作業内容 ・Langfuseを用いたLLMトレース・評 価基盤の設計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。 - 自動評 価 / 人手評 価の設計および運用 - ログデータ分析による品質課題の特定 - プロンプト / モデル改善提案と検証 - 改善サイクルの仕組み化(再現可能な運用設計) - コスト・トークン最適化設計

作業内容 【募集背景】 CTO直下のミッションクリティカルなプロジェクトとして、独自のデータ・ドメインに特化したAIプロダクトの設計・構築をリードするためのアーキテクトを募集しています。既存のAIチャットやAIエージェント、AI検索などのサービスを安定的かつ高効率に運用するため、プロダクト全体のアーキテクチャ設計と開発環境の構築が重要性を増している状況です。 【作業内容】 AIプロダクトの技術アーキテクトとして、プロダクト全体の設計・実装から開発環境の構築まで一気通貫で推進していただきます。具体的には、チャット、エージェント、AI検索等のAIプロダクトのアーキテクチャ設計・実装、CI/CDや評価基盤、LLMOps等を含む開発環境の構築・整備、プロンプトキャッシングによる推論コスト・レイテンシの最適化、プロンプトエンジニアリングの設計・標準化と出力品質の改善、LLM APIや自社モデルの選定・統合およびサービス品質の管理などを行っていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めています。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進できる方、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 保有するユニークなデータと事業領域を活かし、他社には真似できない独自のAIプロダクトを設計・構築できるポジションです。サービスへの応用を前提とした開発を進めるため、最先端のAI技術を追求しつつビジネスに直接貢献する実用的なAIプロダクト開発に注力できます。プロダクト全体のアーキテクチャを自ら描き、技術選定から実装まで主導できる裁量の大きい環境です。 【開発環境】 OSはmacOSを想定し、Linux系コンテナ環境を使用します。ミドルウェアとしてPostgreSQLとDockerを利用し、開発言語はPython 3.11+です。フレームワークはQuartとSQLAlchemyを用い、管理ツールとしてGitHub、Supabase CLI、gcloud CLIを利用します。そのほか、OpenRouterやDeepInfra、GCSなどを活用し、開発マシンはMacとなります。

作業内容 ・金融業界向けのAIエージェントPoCに携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当していただきます。 　-業務マニュアルをインプットとした業務フロー生成PoCの実行 　-Claude Codeのプロンプト設計およびチューニング 　-インプットデータ(業務マニュアル)の整形、構造化 　-業務フロー生成プロセスの設計(再現性、拡張性を意識) 　-人手による補正を前提とした効率的な精度向上プロセスの設計

作業内容 ・エンタープライズ企業向けの大規模AI自動化基盤における設計および技術リード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。 - CrewAIやAutoGen等を用いた高難度マルチエージェントシステムの設計・実装 - 複雑な業務フローをAIで自動化するための戦略立案とコンサルティング - 開発テンプレート整備、技術選定、ジュニアメンバーのコードレビュー - 高付加価値な保守契約を見据えた品質管理と技術説明(クライアント折衝含む)

作業内容 ・AI/LLMを活用した次世代AIソリューション開発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ソリューションの企画・要件定義 - プロトタイプ(PoC)開発および検証 - 本番環境への実装・デプロイ - 技術アドバイザーとの連携

作業内容 業務内容 ■期待するミッション サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、およびLLM連携の最適化を担っていただきます。 ■担当工程（業務範囲） LLM連携（OpenAI/Anthropic等）のモデル選択、プロンプト最適化、評価 ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） 品質評価基盤・A/Bテスト・自動評価メトリクスの実装 データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等） ■チーム体制 事業責任者・PdM：1名 CTO：1名 BizDev：2名 AI R&D：6名 ソフトウェア開発：8名 デザイン：1名 ■業務の流れ PoCの実装から、チーム内でのディスカッションを通じたソリューション提案、実現可能性の評価まで、裁量を持って進めていただきます。 ■開発環境 言語：Python、TypeScript FW：Hono、Drizzle、React、Next.js DB：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ：AWS、Terraform ツール：GitHub Actions、Datadog、OpenAI API、Anthropic API ■開発フェーズと予定 新規事業におけるPoCおよび、プロダクト実装・運用改善フェーズとなります。 ■案件の魅力 最先端のAI技術をダイレクトにプロダクトへ反映し、一気通貫で推進できる環境です。 優秀なエンジニアが集まる環境で、技術的な議論を深めながら開発が可能です。 フルリモート・フルフレックスのため、自律的な働き方が推奨されています。 ■リモート稼働について フルリモートでの参画が可能です。 MTG頻度：デイリーでの進捗確認、および必要に応じた随時相談。 コミュニケーション：Slack、Zoom等を使用。 報告方法：GitHubおよびチャットツールでの共有。 PC貸与：有（スペック等詳細は別途相談）。 ■働き方（時短・フレックス・土日夜間可否） フルフレックス制を導入していますが、平日の日中に稼働・連携できる方を想定しています。 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 生成AI（LLM）を活用し、業務の自動化・効率化を実現するための新規プロダクトを開発しています。ナレッジベースの構築やマルチチャネル対応、オペレーター支援など、企業の生産性を抜本的に変えるソリューションを提供しています。 ■募集背景 生成AI領域の独自性強化および、品質・速度・コストの最適化を加速させるため、技術基盤を牽引していただけるAIエンジニアを新たに募集いたします。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション ・RAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行う ・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る ・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、実装を行う ■担当工程（業務範囲） ①SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 ・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 ・Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装 ・評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進 ②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 ・VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価 ・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 ・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 ③研究成果のプロダクト接続・技術設計 ・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 ・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 ④PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証 ・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 ・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 ・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 ※変更の範囲：開発関連業務 ■開発環境 [使用言語/フレームワーク] Python、TypeScript、Vue.js 、Node.js [コンテナ] Docker [IaC] Terraform [クラウド] AWS, Azure ■働き方 ・稼働量：週4～5日 ・ リモート稼働：フルリモート（国内居住者に限る） ・ フレックス稼働：可能 関わるサービス・プロダクト ■企業について 自然言語処理（NLP）技術を活用し、企業の意思決定を支えるAI SaaSを提供しているスタートアップ企業です。 膨大なビジネスニュースや組織内資料を解析し、組織の「知」を最大化させるプロダクトを展開しています。 ■プロダクトについて 数千万件以上のビジネスニュースや組織内の未活用データから、意思決定に必要な情報を抽出・要約・可視化するSaaS型プロダクトの開発に携わっていただきます。 大規模なテキストデータを扱う高度なバックエンド処理が特徴です。 ■募集背景 ・RAG／VLM／LLMOpsといった中核技術について、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから刷新できる技術力が求められている ・入力された質問に対して質の高い回答を出力するための課題が顧客ごとに数多く存在するため、現在のRAGパイプラインにおける課題を調査し、改善策を検証、開発するメンバーが不足している ・汎用LLMやクラウドサービスでは解けない、ビジネス文書解析やマルチモーダル処理などの高度課題に対応できる技術力が求められる ・顧客企業にSaaSプロダクトのカスタマイズ版を導入する需要が大きく、導入に向けて顧客と対話しながらニーズと技術課題を特定し、PoC・検証・実装をリードできる体制を強化したい