AWS × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 生成AIを活用した業務効率化・AIエージェントサービスの構築および開発支援。 ・要件定義に基づいた基本設計・詳細設計の起票 ・AIエージェントの設定（Dify等の活用）およびプロンプトエンジニアリング ・Pythonを用いたAIアプリケーションの実装 ・AWS環境（SageMaker、Bedrock等想定）の構築および運用支援 ・AI/LLMを統合したシステム全体の最適化

作業内容 生成AIを用いたプロダクト ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援

作業内容 ・商社ビジネスサイドの現場課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証 （Feasibility Study）およびシステム企画 ・生成AI（LLM/RAG等）を用いた業務自動化・意思決定支援ツールのアーキテクチャ設計およびプロトタイプ開発 ・AWS環境におけるスクラッチでのWebアプリケーション実装 （フロントエンド〜バックエンド〜インフラの一気通貫） ・アジャイル開発チームのリード、および技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理の徹底 ・PoC（概念実証）の結果に基づく、本番環境へのスケールアップ戦略の立案と実行

作業内容 SaaSシステムの開発プロジェクトにおいて、バックエンドまたはフロントエンドの設計・開発をご担当いただきます。 少人数チームで主体的に動き、自律的に課題を発見・提案できる方を募集しています。 バックエンド: Pythonを用いたアプリ開発、AWS（Bedrock含む）を活用したLLMアプリ開発、Terraform/SAMによるインフラ構築。 フロントエンド: TypeScript/Next.jsを用いた、API連携を伴うフロントエンド開発。

作業内容 ・0→1のDXソリューション開発。 ・生成AI（LLM/RAG等）を用いた業務自動化・意思決定支援ツールの設計、プロトタイプ開発 ・AWS環境におけるWebアプリケーションのスクラッチ実装（フロント〜バック〜インフラ） ・アジャイルチームのリード、技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理

作業内容 ・AWS Bedrockを用いたLLMアプリケーションの設計・実装（RAG、エージェント、要約・分類等） ・プロンプトエンジニアリングおよびモデル選定による出力品質の最適化 ・評価基準の策定と精度検証の仕組み構築（自動評価パイプライン含む） ・Lambda、ECS、Step Functions等を組み合わせたサーバーレス／コンテナアーキテクチャの設計 ・運用監視設計（コスト管理、レイテンシ監視、エラーハンドリング、ログ基盤） ・IaCによるインフラ管理（Terraform）

作業内容 業務システム開発の開発部門において、生成AIを開発プロセス加えて、AI活用効果を最大化するためのアプローチを検討します 生成AI活用ノウハウを蓄積して全社展開可能な実効性ある仕組みを構築します。 生成AI活用を用いた効率的な開発プロセスの検討 (要件定義〜テスト工程) 要件定義〜テスト工程までの成果物作成フローの設計、AIフレンドリーな成果物体系の検討

作業内容 ・データを活用したAIモデルの学習・改善 ・生成AI（ChatGPT / Claude / Gemini など）を活用した業務効率化・プロダクト開発 ・LLM（大規模言語モデル）の活用・Fine-tuning・RAG構成設計 ・AIのPoC（概念実証）の技術検証およびレポーティング ・Pythonを用いたデータ処理・API連携・プロトタイプ開発 ・GCP/AWSなどクラウド環境でのAIモデル運用

作業内容 【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認）を行います。 8. ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正）を行います。

作業内容 既存のAI分析システムを拡張した新規のサービス開発、生成AIを使ったレポートのチェックなど、複数のPoc作成を進めています。 Poc作成の継続、及び実装化を行います。 Reactを利用したAI分析システムサービスへPocから作成したパーツを組み込むことを目的とします。 フロントエンド側と、バックエンド側API両方の開発業務となります。 設計、製造・テストまで一通りの作業を経験することが可能であり、ReactやTypeScriptなど、新しい技術に関わることも可能となっています。

作業内容 複数の企業様向けに、生成AIの業務導入を支援するプロジェクト。 プレイングマネージャーとして、開発全体のリード及び実装を行っていただきます。

作業内容 業務系システム開発において、生成AIを活用した開発プロセスの効率化・高度化を支援する案件です。 要件定義〜テスト工程までの各工程に生成AIを取り入れ、成果物作成やレビュー、品質向上につながる仕組みづくりを行います。 生成AIの活用検討、PoC実施、効果測定を通じて、実運用可能な開発プロセスの構築を推進します。

作業内容 OCI（Oracle Cloud Infrastructure）担当として、既存システムの基盤環境をオンプレミスからOCIへ移行するプロジェクトをご担当いただきます。 移行内容: SolarisからLinuxへのOS変更、Windowsのバージョンアップを伴う移行。 基本方針: 移植性を高めるためソフトウェアは可能な限り変更しないが、互換性や再調達不可の場合は変更を想定。 担当範囲: OCI環境の設計・構築、移行対応。

作業内容 金融機関向けのAI×SaaSプロダクトにおいて、Web・API・インフラを横断したフルスタック開発をご担当いただきます。 ・FastAP（Python）を用いたWeb API開発 ・React/TypeScriptによるフロントエンド開発 ・要件をもとにした機能設計〜リリース対応 ・MySQLを中心としたRDB設計、クエリ最適化 ・AWS（Fargate、Lambda、RDS、S3 等）を用いたクラウドインフラ構築・運用 ・GitHub Actions や CodeDeploy を用いたCI/CD 改善 ・pytest/Vitest/Cypress 等による自動テスト整備 ・コード品質担保のためのPRレビュー、リファクタリング ・言語：Python、TypeScript ・FW/ライブラリ：FastAPI、React.js ・DB：MySQL ・クラウド：AWS（Fargate、Lambda、RDS、S3） ・CI/CD：GitHub Actions、CodePipeline、CodeDeploy ・テスト：pytest、Vitest、Cypress

作業内容 AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用を行います。 大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントシステムの実装を行い、リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発を担当します。 言語：Python (フレームワーク部), TypeScript／React／Next.js (フロントエンド部)／NX インフラ：GCP (コンテナ／K8s), Docker ツール：Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など 作業環境：Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応

作業内容 ・AI活用による特許申請のSaaS化プラットフォームへの機能追加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。 - 機能の設計 - 実装 - テスト

作業内容 ・バックエンド／フロントエンドを横断したWebアプリケーション開発 ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証（PoC含む）から、実プロダクト構築まで一気通貫で対応 ・生成AI機能（画像・動画・音声・LLM等）を扱うサービス開発に関与 ・事業立ち上げフェーズのため、要件整理・技術選定・改善提案など幅広く対応 【開発環境】 ・アプリケーション：Typescript、React、Next.js、Tailwind CSS、PostgreSQL ・モバイルアプリ：React Native、Expo ・生成サービス：Python、FastAPI、Diffusers、PyTorch ・インフラ：Google Cloud、AWS、Terraform ・ソースコード管理：Github ・コミュニケーション：Discord、Slack ・プロジェクト・イシュー管理：Linear ・ドキュメント管理：Notion ・デザインツール：Figma

作業内容 主な開発内容は、.NETFrameworkを採用したWindows上で動くアプリ開発とそれらアプリとの通信部分を担うクラウド側のAPI開発、各プロダクトへのデータ連携などがある。 言語：C#、TypeScript、Python フレームワーク：.NETFramework、.NET インフラ：AWS（DynamoDB、Aurora、Cognito、APIGateway、Lambda、SQS） IaC：Terraform、Terragrunt AIコーディングエージェント：Claude、Cursor、Devin モニタリング：Datadog/PagerDuty/Sentry CI/CD：GitHubActions コミュニケーション：GoogleWorkspace、Slack ドキュメント：Confluence タスク管理：JIRA

作業内容 AWS基盤および各種サービスを活用したAIエージェント開発プロジェクトへの参画案件です。 業務プロセスを自律的に実行するAIエージェントおよび周辺システムの設計・開発に携わっていただきます。 あわせて、技術検証や精度向上に向けた検討・実装作業も想定されています。 下記業務が想定されております。 ・AIエージェント／周辺アプリケーションの設計、開発、テスト ・AIエージェントやRAG（検索拡張生成）の品質向上を目的とした評価・検証およびエージェント機能の実装 ・AI活用に関する技術選定に向けた調査、プロトタイプ作成を通じた技術検証 ・既存AWSインフラとAI関連サービスの連携、構成最適化

作業内容 業務システム開発の開発部門において、生成AIを開発プロセス加えて、AI活用効果を最大化するためのアプローチを検討します。 生成AI活用ノウハウを蓄積して全社展開可能な実効性ある仕組みを構築します。 ・生成AI活用を用いた効率的な開発プロセスの検討 (要件定義〜テスト工程) ・要件定義〜テスト工程までの成果物作成フローの設計、AIフレンドリーな成果物体系の検討 ・AI適用領域の発掘と改善提案 ・AIで作成した成果物の品質評価と品質改善 ・実験計画と効果測定・改善の運用 ・AIの最新トレンド、技術動向、市場動向の継続的な情報収集と分析

作業内容 自動応答AIボイスボットおよびAI応答支援アプリの開発において、詳細設計〜実装〜テストまでをフロントエンド／バックエンドの両面で担当いただきます。 ・TypeScript/Node.js/React等を用いたWebアプリ・APIの設計・実装 ・AI組み込みを前提としたUI設計とAPI開発 ・AIコーディングツールを活用したスピーディな開発と、コード品質・保守性の担保

作業内容 【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

作業内容 ・LLMリクエスト処理 AIAGからのリクエストを受け付け、適切なLLMプロバイダに振り分けて処理 ・マルチLLM対応 Azure OpenAI（GPT）、Google Cloud（Gemini）、ローカルLLM（tsuzumi等）との連携 ・負荷分散 ⼤量リクエストを複数のLLMエンドポイントに分散 ・レスポンス管理 LLMからのレスポンスを集約してAIAGに返却

作業内容 【募集背景】 顧客におけるAIエージェント活用およびクラウドインフラの最適化ニーズに対応するため、AIエージェント構築とインフラ移行・環境整理を一体で推進できる体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 上位会社プロパーによる顧客ヒアリング内容をもとに、以下の業務をご担当いただきます。 ・初期構築が可能な汎用AIエージェントの構築（複数テーマを想定） ・データ状況の整理および環境整理における論点や障壁の洗い出しと提案作業 ・OpenAIやClaudeを利用したAIエージェントのテストおよび検証業務 ・クラウドインフラのAWSへの移行作業および最適なインフラ構成の提案・構築 【求める人物像】 顧客やチームメンバーと連携しながら、自ら主体的に課題を整理し、AIとインフラの両面から改善提案を行っていただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 最新のLLMやAIエージェント技術とクラウドインフラの両方に携わることができ、上流の検討から実装・検証まで一貫して関与することで、幅広い技術スキルと提案力を身につけていただけます。 【開発環境】 PythonやTypeScriptを用いたWebアプリケーション開発と、AWSを中心としたクラウドインフラ環境上での構築・運用を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 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のAIエンジニア募集になります。 【作業内容】 LLMとの連携やモデル選択、プロンプト最適化および評価を行っていただきます。ベクトル検索やインデキシング、関連度改善などを通じて、推論パイプラインの設計・最適化に取り組んでいただきます。品質評価基盤やA/Bテスト、自動評価メトリクスの実装も担当していただきます。サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCを主導し、ソリューションの提案や実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装などを行っていただきます。また、FAQデータや業務マニュアル、会話ログなどのデータ取得・分析・加工を行い、AIが効果的に利用可能な状態に整えていただきます。 【求める人物像】 LLM領域への知的好奇心を持ち、主体的にコミュニケーションや連携を行っていただける方を求めています。抽象的な課題に対しても問題を構造化し、論理的に解決策を導き出せる方が望ましいです。技術的な議論において相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方、自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習や調査を行いながらゴールまで完遂できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 プロダクトに直結する形でAIの品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できる環境です。品質・速度・コストの最適化についてデータに基づいた議論や改善が可能な点が魅力です。 【開発環境】 フロントエンドはReactおよびNext.jsを用い、バックエンドはTypeScriptやHono、Drizzle、Pythonを利用しています。データベースはPostgreSQLおよびベクトルDBのQdrantを使用し、インフラにはAWSとTerraformを採用しています。CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを利用し、AIはOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

作業内容 DX領域において、生成AI（LLM）を活用したソリューションの企画・PoC・本番導入まで一気通貫でリードいただくポジションです。 論文調査〜実装〜推進〜評価まで、技術とプロジェクト推進の双方を担当します。 ＜具体的な業務内容＞ ・最新の生成AI技術（論文・各社サービス）の継続的な調査と技術検証 ・課題定義〜KPI設計〜データ整備〜モデル選定／チューニング〜評価までのプロジェクトリード ・技術成果物のレビュー ・社内勉強会・技術ブログでの情報発信 ・PoC成果を踏まえた本番運用までの仕組みづくり

作業内容 企業向けAIアシスタント導入プロジェクトにおいて、生成AI環境の構築からRAG設計・チューニング、運用支援までをご担当いただきます。 Azure OpenAI Service等を活用し、主に大手製造業向けにセキュアな対話型AI基盤の構築と、社内データを活用した回答精度向上（RAG）を推進する案件です。 PoCではなく実運用前提のAI基盤構築が中心となります。 【業務内容】 生成AI導入支援 ・Azure環境を利用したAIアシスタント実行基盤の構築 ・生成AI活用コンサル内容を踏まえた技術実装支援 RAG構築・チューニング ・顧客社内ドキュメント（マニュアル・規定等）のデータ連携 ・ベクトルDB化および検索精度の最適化 ・プロンプト設計／チューニング 機能追加・システム連携 ・既存業務システムとのAPI連携開発 ・個人情報自動マスキング、ログ管理機能の実装補助 運用フェーズ支援 ・AI回答品質のモニタリング／改善提案 ・LLMアップデートに伴う技術検証 【技術スタック】 ・プラットフォーム：Azure OpenAI Service、Azure AI Search 等 ・言語：Python、JavaScript（Node.js／React） ・LLM：GPT-4系 ・インフラ：Azure、AWS ・その他：Git、Docker、Slack／Teams

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 リーガル領域向け業務プラットフォームへの生成AI機能の企画・設計・開発をご担当いただきます。 LLMを活用した業務支援機能の開発や、RAGを用いた情報検索基盤の構築、外部サービスとの連携開発などを担当いただく想定です。 PoCに留まらず、実サービスへの実装や運用を見据えた設計・改善を推進していただきます。 プロダクト価値向上に向けて、生成AI技術の選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関与いただくポジションです。

作業内容 【作業内容】 経理業務効率化を目的としたAIエージェント開発に携わっていただきます。 エンタープライズ向けプロダクトの機能開発加速に伴い、外部連携およびAI機能実装を担当していただきます。 外部システム連携（REST API）の設計・実装を行っていただきます。 AIエージェント機能およびプロンプト設計の実装・改善を行っていただきます。 設計〜テスト・レビューまでの一貫した開発対応を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 エンタープライズ向けプロダクトにおいて、AIエージェント機能や外部システム連携を中心とした機能開発に裁量高く関わっていただけます。 【開発環境】 TypeScript（Node.js）を用いたバックエンド開発を行っていただきます。 LLMやAIエージェント関連技術を活用した開発を行っていただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 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,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 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 アパレル・小売業界向けの業務最適化SaaSを展開するスタートアップにて、 AI需要予測モデルの開発から運用までを一気通貫で担当していただきます。 具体的には、商品の販売予測モデルの設計やチューニングに加え、 MLOps基盤の構築、APIの実装、本番環境へのデプロイまで幅広くリードいただくポジションです。 単なるモデル開発に留まらず、在庫管理や発注判断といったビジネス上の意思決定を自動化するためのアルゴリズム定義や技術検証にも深く関与いただけます。 少人数のチームで裁量を持って、プロダクトのコア機能の成長を支えていただける方を募集しています。

作業内容 【募集背景】 大手銀行におけるDX推進の一環として、顧客環境に最適化されたAIエージェントを構築する体制を強化するための募集です。 【作業内容】 大手銀行のDX推進担当者や現場PMと連携し、顧客の業務やシステム環境を踏まえたAIエージェントの要件定義・設計・実装・検証を行っていただきます。LLM（ChatGPT、Claude等）やクラウドサービスを活用し、既存業務プロセスの効率化や新たな付加価値創出につながるソリューションを構築していただきます。 【求める人物像】 ステークホルダーと円滑にコミュニケーションを取りながら、ビジネス要件を技術要件へ落とし込むことができる方を求めています。新しいAI技術のキャッチアップに前向きで、自ら主体的に課題を見つけ解決に向けて提案・実行できる方にマッチする環境です。 【ポジションの魅力】 大手金融機関のDXを最前線で推進する経験を積むことができ、AIエージェントやLLMを活用した先進的なプロジェクトに参画いただけます。クラウドやフロントエンド/バックエンドを横断した開発経験を積むことで、AI領域に強みを持つエンジニアとしてキャリアを広げていただけます。 【開発環境】 PythonおよびTypeScriptを中心とした開発環境上で、AWSやAzureなどのクラウド基盤を利用してAIエージェントを構築していただきます。LLMとしてはChatGPTやClaudeなど、顧客要望に応じて適切なサービスを選定しながら開発を進めていただきます。

作業内容 ・次世代の国内AI技術の社会実装・ロードマップ構築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。 -社会実装 -ロードマップ構築支援

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,コンサルティング,ディレクション,マネジメント 複数の事業会社において、AIを活用した業務改善およびサービス開発をご担当いただきます。 各事業の現場へ入り込み、業務プロセスの観察や課題整理を行い、経営層や現場メンバーとの対話を通じて、 AI活用の要件定義、PoC、実装、本番運用まで一気通貫で推進いただきます。 また、既存サービスへのAI機能組み込み、LLM APIやRAG、AIエージェントの実装・業務適用、必要に応じたデータパイプライン設計にも携わっていただきます。 加えて、AI活用ロードマップや社内ガイドラインの策定、AIリテラシー向上施策など、事業全体のAI活用推進にも関与いただくポジションです。

作業内容 ・AI新機能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。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 ・AIを活用した業務効率化にあたり、クライアントのチームに参加して業務を行っていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AI開発 - システム開発

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 【募集背景】 RAGシステムの設計、構築に必要な知識の構造化からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームの導入、運営をしている企業において、現状の課題に対するギャップを解消するため、技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備えたAI/NLP（自然言語処理）エンジニアを募集しています。 【作業内容】 ・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。 ・自社プロダクトにおけるRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行います。 ・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、実装を行います。 【求める人物像】 技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備え、自律的に検証や実装を進められる方を求めています。 【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