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 ・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 ・Web開発AIエージェントのコア機能開発・仕組化など

作業内容 ・案件：カード決済関連のシステム開発支援 ・内容：SaaSの機能追加及び保守 ・工程：詳細設計〜PG、単体テスト ※主に開発作業がメイン

作業内容 大手人材サービス企業のデータサイエンス部門にて、マッチング精度向上を目的としたレコメンデーションシステムの開発・実装を担当していただきます。 主な業務は、PythonやSQLを駆使して機械学習モデルを実際の施策に適用し、AWS環境下でバッチ処理やAPIを構築・提供することです。 要件定義フェーズから参画し、ビジネス課題を技術的な仕様に落とし込む工程から携わっていただきます。 数理統計やアルゴリズムへの深い理解を背景に、膨大なデータの抽出・加工からモデリング、さらにはMLOpsの推進まで、一貫したシステム開発を期待されるポジションです。 大規模なユーザー基盤を持つサービスにおいて、技術の力で最適なマッチングを追求したい方を募集しています。

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 ・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 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管理・ベンダーコントロールが必要。PMのサポートができるPMOを募集。 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もあるためAWSに関する業務知識は求められます。

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 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 【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 ・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 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 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 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 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 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 AI VtuberやAIキャラクターのコンテンツを生成するポジションにて、 Vtuberのライブ配信に関する技術的運用・開発に携わっていただきます。 PythonやLLM・音声合成などを駆使し、 AIキャラクターの配信を安定・高品質を実現する業務となります。 ＜主な業務内容＞ PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発 ↳YouTube／TikTok Liveなどの配信環境構築・設定・管理 ↳AIボイス（音声合成）連携 ↳OBS Studio・配信ソフトの構成設計（シーン構築・エンコード設定・トラブル対応） ↳配信映像・音声・モーション・字幕などのリアルタイム統合 ↳スタジオ・リモート双方の配信オペレーション対応 ↳配信ワークフローの効率化（自動配信・素材管理・ログ収集など） ↳配信事故防止のためのモニタリング／冗長化設計 AI・CG・モーション関連技術サポート ↳Live2D／3Dキャラクターの表示・制御環境の整備 ↳モーションキャプチャ機器（VSeeFace、VUP、iFacialMocapなど）の運用・調整 ↳新しいAI技術（生成音声、リアルタイム翻訳、合成映像等）の検証・導入 社内連携・チーム支援 ↳プロデューサー、プランナー、デザイナー、AIエンジニアとの協働 ↳配信スケジュール・技術要件の共有・調整 ↳社内外制作チームへの技術ガイド・トラブルシューティング対応 ※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 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 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 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 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 ・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 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 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 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

作業内容 製薬企業が抱える特有の課題に対し、生成AI技術を用いたソリューションの提案から実装までを担当いただきます。 最新のLLM技術の調査・検証を行い、PoC（概念実証）を通じて新規サービスの立ち上げや、既存の製薬特化型SaaSへの機能統合を推進するポジションです。 具体的には、顧客課題に応じた技術選定・アーキテクチャ設計を行い、プロトタイプの実装からPMF（プロダクトマーケットフィット）の検証までをスピード感を持って実行します。検証後はサービスの安定稼働を見据えたシステム構築まで一気通貫で携わります。 機械学習やLLMの実務経験は必須ではありませんが、最新技術への強い興味と高いキャッチアップ能力を活かし、失敗を恐れずに新しい挑戦を続けていただける方を募集しています。

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 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大規模な顧客対応業務のデジタル化を推進するため、最新のAI技術を融合させた次世代型コミュニケーションプラットフォームの開発を担当いただきます。 具体的には、AIによる音声自動応答技術や、オペレーターの応答を支援するアプリケーションにおいて、フロントエンドからバックエンドまで一気通貫で設計・実装に携わっていただきます。 CTO直下の少数精鋭チームにて、アジャイル形式でスピード感を持って開発を進める環境です。 AIコーディングツール（Cursor/GitHub Copilot等）を積極的に活用しながらも、コードの品質や保守性を高い水準で担保することが求められます。 単なる実装に留まらず、LLMなどのAI組み込みを前提としたUI設計やAPI開発など、先端技術を駆使したプロダクトづくりに貢献いただける方を募集しています。

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 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 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 【募集背景】 自社プロダクトの製造業向けAIエージェント（SaaS）、業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）の導入、運営をしている企業において、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面、図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増していることや、VLM（Vision-Language Model）の活用において精度・コスト・速度・信頼性の面で多くの課題があること、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいことから、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しております。 【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していただきます。 ・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。 【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

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 ・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 【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 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 ・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 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 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。