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 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 伝統的な製造業界のDXを推進するスタートアップにて、自社AIプロダクトの開発および機械学習モデルの構築・精度改善を担当いただきます。 技術の最前線で値創出を担う、非常にやりがいのあるポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・自社AIプロダクトの設計・構築および精度、推論速度の改善 ・顧客ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング ・AIソリューション導入に向けた技術検証（PoC）の推進 ・最新の論文や技術情報の調査、トレンドのプロダクトへの応用 ・モデルの実験・検証から、Webアプリケーションへの実装 スピード感のある環境で、AI技術の社会実装に情熱を持って取り組める方を募集しています。 スキルに応じてコードレビューや技術指導など、チーム運営に関わる業務もお任せいたします。

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 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手インターネット企業にて、全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計および構築をMLエンジニアとして担当していただきます。 主な業務は、数千万〜数億レコード規模の大規模データを扱うデータレイクやDWH（BigQuery）の設計・運用です。 具体的には、OCIからGCPへのクロスクラウドデータ連携の実装や、ETL/ELTパイプラインの開発、Terraformを用いたIaCによるインフラ管理を担っていただきます。 また、AIデータアクセス基盤（MCP/Agent）の構築や、データガバナンス・セキュリティ設計（IAM/VPC）など、最先端のデータ基盤構築に幅広く携わることができる環境です。

作業内容 AIエンジニア,フルスタックエンジニア

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 -------------------------------- ※「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 ※平日日中での稼働が前提となります。 ※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 -------------------------------- ■ミッション 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。 現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 - 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 ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- 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 - 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 - 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 - PMF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

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 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 企画,要件定義,実装,テスト 国内大手業務ソフトウェアベンダーにて、最新のAI技術を用いた新規機能の適用可能性を見極めるための技術探索およびPoC推進を担当いただきます。 「実サービスへの導入可否」を技術的観点から判断するため、先端技術のリサーチから動くプロトタイプの作成、検証データの集計までをスピード感を持って遂行していただくポジションです。 主な業務は、自然言語による複雑なシステム操作の自動化検証や、画像・非定型ドキュメントからの高度なデータ抽出、既存技術を組み合わせた新たな検索体験のプロトタイピングなど、多岐にわたるテーマを同時並行で進めていただきます。 基盤チームと連携しつつ、高速に試作を回して技術的限界やリスクを洗い出すなど、プロダクトの次世代化に向けた意思決定を支える非常に重要な役割を担っていただきます。

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 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,コンサルティング,データ分析 最先端の国産LLM技術を持つスタートアップにて、製造業・研究開発領域に特化したAIエージェントのコア機能開発を担当いただきます。 研究開発における技術課題の解決や新規テーマの探索をサポートするため、複雑な問いに対して最適な回答を導き出すプロンプト設計およびワークフローの構築が主なミッションです。 具体的には、顧客課題に基づいた仮説立案から、プロンプトのチューニング、精度評価、アプリケーションへの組み込み支援までを高速に回していただきます。 自社でLLMそのものを開発している環境のため、モデルの特性を深く理解した上での高度な実装が可能です。 PdMやドメインエキスパートと密に連携し、ビジネス視点を持ってプロダクトの進化を牽引していただける方を募集しています。

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 ・EC業界向けAIエンジニアとして、LLMを用いた高度なAIエージェント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。 - 自社データを活用したAIエージェントの複数開発 - 取得ログや情報をLLMでエージェント化し、意味付けを行う「情報オントロジー」の構築 - ユーザーの状況を理解したギフトコンシェルジュ機能の開発 - パーソナライズされたリコメンデーション機能の高度化

作業内容 【業務内容】 ・自社サービスのフルスタック開発（Python/JavaScript(Next.js/React)） ・APIや生成AIライブラリを用いた簡易PoC構築経験（LangChain, LlamaIndex, Dify, Claude Code などでの開発） ・クライアントMTG同席 弊社は、化学・素材産業における研究開発・用途開拓・営業提案の意思決定をAIで再定義するディープテックスタートアップです。 論文・特許・公共データ・社内ナレッジなどの非構造データを統合解析し、素材の新規用途探索や改良提案を自動生成するプラットフォーム技術を開発しています。 従来は研究者の経験や勘に依存していた素材開発の意思決定をデータ駆動型に変革し、「Material to Market」のラストワンマイルをAIでつなぐことをミッションに掲げています。 2025年設立の創業初期フェーズながら、国内VCから資金調達を実施し、エンタープライズ向けAIプロダクトの社会実装を進めています。 産業ドメイン×AIの最前線でプロダクトを作り切りたいエンジニアにとって、技術的にも事業的にもチャレンジングな環境です。 【チーム構成】 エンジニアチーム：3名（業務委託含む）

作業内容 ・HR×AIプロダクト「Nexus AI」のMVP開発にてテックリードとして作業いただきます。 ・主に下記をご対応いただきます。 　-本番運用に向けたアーキテクチャ選定と実装 　-開発スピードと保守性のバランスを考慮した技術選定 　-AI（LLM等）を活用した機能の実装や検証サイクルを高速に回すための基盤構築 　-開発チームのコード品質担保 　-メンバーの技術指導

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 【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 【職務概要】 広告代理店内の業務効率化・AI活用（AX）を推進するポジションです。 【体制について】 同社では2025年4月にAI推進室を設立いたしました。 現在、2～3名体制で社内AX化に向け業務を行っておりますがAI実装者は不足しており、 同社のAI推進における核となるポジションで、裁量のある業務をお任せいたします。 【職務詳細】 ・各部署の課題ヒアリング、業務分析 ・業務改善の企画・AI活用の提案 ・広告の成果レポート取得の自動化（API連携・スクレイピングなど） ・生成AIを活用したクリエイティブ制作フローの効率化 ・プロジェクト推進（要件整理、実行計画策定、関係者調整） 【AI活用業務の具体的な事例】 ・広告レポートの自動生成 ・クリエイティブ制作フローの効率化 ・広告運用における最適化 ・業務プロセスの自動化 広告代理店業務は、複数の部署が関わる膨大なオペレーションやデータ処理を伴います。 近年、広告運用やレポーティング、クリエイティブ制作においてAI技術の活用が急速に進んでおり 同社では昨年よりAIにも注力しており社内AIツールを構築するなど業務効率化を図ってますが 「業務効率化 × AI活用（AX）」 を全社的に加速させる必要があります。 このポジションは、各部署の課題をヒアリングし、AIや自動化技術を活用して 業務の標準化・効率化・高度化 を実現することが目的です。

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 お菓子メーカーのPSI（生産・販売・在庫）管理高度化に向け、現状データの把握・分析から改善ポイントの抽出、 在庫推移ダッシュボードのプロトタイプ構築、運用設計支援までを、同社PMの指示のもとで自走的に遂行いただきます。 具体的な業務内容 ・SQL/Pythonを用いた実績・計画・マスタ等のデータ抽出、突合、クレンジング ・PSIに関連する各種データの加工・統合および分析用データマートの整備 ・TableauやPower BIを用いた在庫推移ダッシュボード（プロトタイプ）の設計・実装 ・クライアント担当者からのデータ定義ヒアリングおよびデータ要件定義の作成 ・分析環境へのデータ実装フローの設計とドキュメンテーション ・PSI会議等でのトライアル運用に伴走し、入力フロー・運用フローの改善提案 ・物流費・保管費等の配賦ロジックや改善効果試算ロジック構築（可能な範囲で） ・PM（0.5稼働）の意図を汲んだタスク設計・進行管理および報告 データ分析・活用コンサルティングや自社SaaS提供を通じて多くの企業変革を支援してきた同社では、 DX推進部・マーケティング部を中心にデータ基盤構築ニーズが継続的に増加しています。 SnowflakeなどクラウドDWHを活用した案件が増え続ける中、 プロジェクト推進に必要なデータエンジニアが不足しており、体制強化を目的とした採用です。

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 各種プロダクトの顧客向けカスタマイズ開発におけるPM業務を担当していただきます。 ■ 想定される主な業務内容 ・顧客向けAI SaaSカスタマイズ開発のプロジェクト統括 ・顧客との定例MTGを通じた顧客要望のヒアリング・課題解決・開発方針提案 ・中長期的な顧客関係構築と追加開発・次フェーズプロジェクトの提案 ・チームメンバーの進捗管理・内部MTGの進行・クオリティコントロール ・報告書や要件定義書・仕様書などの納品物の作成・提出 ※メンバーのサポート的な範囲で、開発も依頼いたします。 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顧客折衝～実装を推進するPMの需要が高まっているため、 経験豊富な業務委託メンバーに参画いただき、 開発推進を加速したいと考えています。

作業内容 ・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 【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 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 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 ■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 ■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 ・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 ・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 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 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

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 ・建設業界向けプロダクト開発における、MLLMを用いたデータ構造家作業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。 - M-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて非構造化データから構造化データへ変換 - 抽出モデルにおける評 価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用 - LLMとOCRを組み合わせて複雑な文書から詳細情報を抽出

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。