AWS × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 5ページ目

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 【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 ・金融機関における「AI前提の業務プロセス」への転換を目的とした組織立ち上げ・実行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。 - AIモデルの実装、Webアプリケーション、データ分析基盤の設計・開発 ※具体的にお任せするポジションや作業内容は、ご経験や状況に応じて割り振ります。

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

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 【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 【業務内容】 ★倒産確率算出モデルの開発 ★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 ※全てをできる必要はありません 【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。 【弊社について】 弊社は「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】 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。 【自社データ製造プロダクト】 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。

作業内容 【作業内容】 AIサービスの機能追加、改修作業の開発支援を担当いただきます。顧客との仕様調整、設計、実装、試験の一連の工程すべてもしくは一部に関与していただきます。 【募集ポジション】 AIエンジニア（ミドル～シニア）と（ジュニア～ミドル） 【ポジションの魅力】 最先端のAI技術を活用したプロジェクトでスキルを磨くことができます。

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 【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)において、要件定義、設計、開発、リリースまでを担当していただきます。 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他

作業内容 【作業内容】 自然言語からSQLを生成してDBから情報抽出し、利用者に示唆を与える仕組み整備を主に担当いただきます。 【開発環境】 アジャイル開発 【求める人物像】 コミュニケーション・勤怠の良い方。

作業内容 ・大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 ・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。

作業内容 AIエンジニアとして、画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、機械学習・深層学習モデルの開発、評価、運用、クラウド実装までをお任せします。 R＆Dチームやプロダクトエンジニア、クライアント（官公庁・企業）と連携し、最新のAI技術を実環境に適用しながら社会実装を推進していただきます。 以下を想定しています。 ・AIモデル（例：分類、検出、生成、時系列予測、最適化など）の設計・開発・チューニング ・PythonおよびPyTorch等を用いた深層学習モデルの実装・学習・評価 ・各種データ（画像・数値・自然言語など）の前処理・特徴抽出・評価指標設計 ・モデルのAPI化やクラウド環境での実装（AWS / GCP / Azureなど） ・技術検証（PoC）から実装までのプロセス管理 ・R＆Dチームとの連携による新技術・アルゴリズムの実装検証 同社農業、災害、天然資源、金融、防衛、マーケティング、保険などの分野向けの衛星および地理空間データ分析テクノロジーを開発しています。直近で受託した案件が増えたため、AIエンジニアが必要となり今回の募集に至りました。

作業内容 【作業内容】 ・企画書・提案書の作成 ⇒作成した企画書・提案書は顧客レビューを通じて完成まで行う ・仕様書の作成 ・ロジックの開発

作業内容 ・社外向けAIサービス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。 - 社内・社外向けAIサービス開発

作業内容 【作業内容】 薬局向けDXプロジェクトにおけるアーキテクチャ設計およびドキュメント整備を担当いただきます。 【求める人物像】 相手の意図を組んで回答していただける方で、質問の本質を理解できない場合は担当者とすり合わせして、回答がずれないようにコミュニケーションを取れる方です。 【開発環境】 【Front】Vue.js 【Mobile】Flutter 【Server】Java/Python 【DB】RDS/Dynamo 【Infra】AWS/Lambda/ECS

作業内容 【作業内容】 生成AIサービスの追加開発、機能検討、導入支援などを行っていただきます。 【求める人物像】 生成AIの基礎知識をもとに製品へキャッチアップいただき、ご活躍いただける方。

作業内容 toC,toB向けシステムのAIサービス開発の作業をお任せする想定です。 ※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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ※スキルによって変動する可能性がございます。 - 【メイン】Cloud VDIシステムと対向システム（オンプレミス・AWS環境）との接続設計・構築・リリース対応 - 対向システム担当者との要件整理・技術調整から、設計・構築・試験・商用リリースまで一連の対応 - AWSサービス（過去例：Amazon FSx for Windows、Amazon WorkSpaces Applications、AWS Amplify）を活用したシステム設計・構築 - オンプレミスネットワークとAWSを接続するハイブリッドクラウド環境の設計・構築・運用 - 運用チームからエスカレーションされた技術的な問い合わせ・障害への対応および原因調査 - システム改善・機能追加に伴う設計、構築、検証およびリリース対応 - Lambda、Python等を用いた運用自動化・業務効率化の推進 - セキュリティ対策および認証基盤（Active Directory、Entra ID等）の設計・構築・運用 - AWS環境の運用・保守、性能改善およびコスト最適化 - プロジェクト関係者との技術調整、レビュー、ドキュメント作成

作業内容 ・大手メーカー企業にて、チャットボット開発におけるAIエンジニアとして参画をしていただきます。 ・具体的には、AWS GenUの計画・変更・評価に携わっていただき、 　チームメンバーとアジャイルに計画・変更・評価を繰り返して開発をしていただきます。 ・また、社員の方にスキルトランスファーを行っていただきます。 ※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 ＜＜有名スマホゲームタイトル多数！アニメ制作やゲームの企画を行う大手企業！＞＞ ゲーム会社におけるAIエンジニア業務をお任せします。 　 ■□具体的には…□■ ・ゲームコンテンツの開発／運用を支援するAIシステムの設計、開発、導入 ・モデルの選定、プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価などプロジェクトの全工程に関与 ・LM／関連サービスに関する最新トレンドの把握、必要に応じてチーム／社内共有 　 ＜こんな方におすすめです！＞ ・新しい技術やツールを積極的に学び、実務に活かしたい方 ・多くの方の役に立つサービス開発に携わりたい方

作業内容 【作業内容】 保険会社の契約変更業務におけるバックオフィス業務の効率化を目的として、AIエージェントを活用した業務支援プラットフォームを構築・展開する取り組みです。AWS上にBedrockをはじめとした各種マネージドサービスを用いた基盤を構築し、従来人手で対応していた契約変更に関する判断・確認業務の一部をエージェント化することで、業務負荷の軽減と判断品質の向上を図ります。 【ポジションの魅力】 システム構成は、Streamlitによるチャット形式のフロントエンドUIと、AWS Bedrock Flow、ナレッジベース、Lambda、DynamoDBを組み合わせたバックエンドで構成されており、最先端技術を用いた開発経験が得られます。 【開発環境】 AIエージェントの業務支援プラットフォームをAWS上で構築しています。

作業内容 ・生成AI技術を活用し、顧客の業務効率化や自動化を実施いただきます。 ・顧客の業務プロセスの分析を行います。 ・課題解決に最適なAIエージェントの設計・開発（営業支援、カスタマーサポート、データ分析など）を行います。

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 ※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 -------------------------------- - 次世代FinTech／暗号資産サービスのバックエンド設計・開発（Ruby on Rails） - 各サービスや外部取引所との連携用 RESTful API／WebSocket の設計・実装 - ビジネス要件から技術要件への落とし込み、アーキテクチャ設計 - 新技術の選定・導入を含むプロダクト品質向上 - 監視、障害対応を含むシステム信頼性の向上 - クライアントと連携した要件定義、技術課題の解決サポート

作業内容 チャットボット開発におけるAIエンジニアとして参画をしていただきます。 具体的には、AWS GenUの計画、変更、評価に携わっていただき、チームメンバーとアジャイルに計画、変更、評価を繰り返して開発をしていただきます。 ・使用言語：TypeScript、Python等 ・クラウド：AWS ・その他、Zoom、Teams、GenU

作業内容 生成AIモデルの選定・導入 　　　　　API連携やプロンプト設計、AI活用フローの構築 　　　　　PoC用アプリケーションの開発 　　　　　必要に応じたドキュメント作成・技術検証・レポート作成 　　　　　その他、プロジェクト推進に関連する技術支援

作業内容 大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ※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 【作業内容】 ブランドリユース事業を手掛けるグループ会社における機械学習・生成AIを活用した開発業務を担当します。上流から実装までの幅広い工程に携わります。

作業内容 ・クラウドサービス導入提案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。 -クライアントに実際のデモや詳しい話をする -クライアントに合った提案内容を考える -設計書作成

作業内容 大手小売り業界の店舗向けスマホアプリおよびバックエンドのエンハンス開発。要件整理から設計、実装、テスト、コードレビュー、リリース対応まで担当。複数ベンダ混成チームで推進。医療系SaaS開発~運用保守。ミニアプリ新規サービスのフロントエンド開発。C# BFFシステムリプレイス開発。Goによるメタバースプラットフォームサーバーサイド開発。VMware/JP1共通ITインフラ設計。自社サービスのインフラ設計・構築支援。AWSクラウド基盤構築支援。PythonによるAIエンジニア業務。 ======================== ※必ずお読みください※ 【30 代から40代の方が活躍中】 ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です！ 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定１級お持ちの方 日本語が母国語の方 【フルリモート案件の場合】 必要に応じて都内の出社をお願いする可能性がございますのでご了承ください ========================

作業内容 金融業界の法人営業DXに対し、AI活用施策の明確化・AI基盤・データ基盤の設計を行うプロジェクト。・定例会や情報ヒアリング・議論にて一定の常駐対応を行い、AI施策の設計や、AI基盤・データ基盤に関する支援を実施。・AIアーキテクトの観点から、非構造データの構造化など、データ整備に関する助言・レビューを行う。・定例・常駐で得た情報を整理し、方針提案や助言を加えた上で、報告資料の作成に関与する。 ======================== ※必ずお読みください※ 【20 代から50代前半の方が活躍中】 ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です！ 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定１級お持ちの方 日本語が母国語の方 ※日本在住の方のみ ========================

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 　└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

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 -------------------------------- ■事業概要 当社はAIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。 ■業務内容 生成AI技術を活用し、顧客の業務効率化や自動化を実現いただきます。 - 顧客の業務プロセスの分析 - 課題解決に最適なAIエージェントの設計・開発（営業支援、カスタマーサポート、データ分析など）

作業内容 【案件/業務概要】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。 　└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供する 【対応工程】 ・要件定義以降 【求める人物像】 ・主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方

作業内容 【作業内容】 API連携やプロンプト設計、AI活用フローの構築 PoC用アプリケーションの開発 必要に応じたドキュメント作成・技術検証・レポート作成 事業部（IT知見のない方）との折衝 生成AIモデルの選定・導入 【ポジションの魅力】 生成AI技術を駆使した社内向けサービスの本番開発に携われます。

作業内容 【職務概要】 同社にてAIエンジニアとしてご活躍いただける方を募集します。 プロジェクトマネージャーと協力し、以下業務を遂行いただきます。 【職務詳細】 ・部門単位での業務改善プロジェクトの実行 ・社内生成AIツールを活用した業務効率化 ・システムの品質管理・検証業務の自動化 ・アプリケーション開発における開発プロセス効率化のための実装(API連携など) 【開発環境】 ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, React ・バックエンド: Python ・インフラ : GCP, GPU cloud Services ・開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github ・作業環境：Mac (Appleシリコン)/モニター2台まで利用可能 AI技術を活用した業務効率化やDX推進の需要が急速に高まっており、社内外のプロジェクトを円滑に進めるために、DX/AX領域での専門知識を持つエンジニアを増員します。特に、生成AIを活用した業務改善や開発プロセスの効率化を強化するための体制構築を目的としています。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,運用・保守,マネジメント,データ分析 生成AI（RAG等）を活用し、業務自動化や意思決定支援を行うプロダクトの開発において、0→1の立ち上げからリードしていただけるエンジニアを募集しております。 広範なビジネスドメインに対し、PoCから本番環境の構築、アーキテクチャ設計、実装、運用設計まで一気通貫でご対応いただきます。 課題ヒアリング〜技術検証（Feasibility Study）から始まり、プロトタイプ構築、本番スケール設計、チームマネジメントまで幅広く担っていただくポジションです。 出社頻度は週1程度で、基本はリモートワークです。