AWS × AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 7ページ目

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 ・大手精密電子機器メーカー向けAIサポートツール導入案件 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。 　-生成AIプラットフォームの利用ログや業務データを活用したデータ分析、可視化 　-ユーザー行動分析、離脱率分析、機能利用状況の可視化 　-AIモデル出力データを用いた品質評定 　-Pythonを用いたデータ前処理、統計解析、特徴量抽出 　-分析結果をもとにした顧客向けレポート、経営層向けダッシュボード設計 　-BIツールを用いた可視化、レポーティング 　-AIエンジニア、ビジネス部門との協働による施策立案、モデル改善支援

作業内容 ・交通インフラ企業向け音声認識テキスト整形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。 　-バックエンド開発リード 　-AIエンジニアが作成したモデルをAPIとして提供するためのサーバ設計、API設計、インフラ構築 　-モデル推論処理を安全かつスケーラブルに提供できるアーキテクチャ設計 　-認証認可、ログ設計、ジョブ管理、ストレージ連携などの実装 　-MLOps/DevOpsエンジニアとの連携による本番環境運用の自動化、監視基盤構築 　-開発進捗管理、仕様調整、開発ドキュメント作成、テスト支援

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 ・生成AIの社内適用推進全般 ・社内からの生成AI関連問い合わせ対応 ・事例共有会・説明会の企画・開催 ・社内ポータルサイトの更新 ・最新技術のキャッチアップとPJメンバーへの展開 ※生成AI基盤開発は対象外です ■配属事業部/PJのミッション デジタル技術およびデータを活用し、同社グループの事業拡大および業務効率化を実現することがミッションです。 生成AIの社内活用は、その中核テーマのひとつであり、社内の業務効率化を加速させる役割を担っていただきます。 ■部署組織構成 データ＆ソリューション部：16名（他部署兼務2名含む） 生成AIPJチーム：社員4名、開発ベンダー1社、バックアップ企業1社 ■現状の課題 社内で生成AIを利用したことがある社員：40% 日常的に利用している社員：約10%（利用者は毎日変動） → 課題：アーリーマジョリティ・レイトマジョリティ層への利用促進が必要 ■目指す姿 利用経験者を80%に拡大 各部での生成AI活用事例を増やし、業務効率化を推進 ■開発・技術環境 言語/基盤：Google Gemini を中心とした生成AI基盤、各種SaaS フレームワーク：Vertex AI データベース：GCP、AWS等 インフラ環境：GCP、AWS等 開発スタイル：アジャイル ■リモート環境 月10日までのリモートワーク可（参画3か月目以降） ※基本的に出社が望ましいですが、個人様のご要望に応じて調整いたします。 同社では、業務効率化や事業拡大のために生成AIの社内活用を本格的に推進したいと考えています。 しかし、人的リソースが不足しており、思うように進められていない状況です。 そこで、生成AIの活用推進を担当いただける即戦力の業務委託人材を募集します。

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 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 エンタープライズ企業向けのデータ活用プロジェクトにおいて、データ基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。 Snowflake 等のクラウドDWHやAzure/GCP/AWS 上の各種サービスを用い、 データパイプライン構築やデータモデリング、ETL/ELT 処理の設計～実装～テストまで一貫して関わっていただく想定です。 ※過去のご経験やスキルに応じてアサイン先のプロジェクトを相談させていただく想定となります。 【想定業務内容】 ・クライアントの要件整理、データ基盤構築／移行方針の検討 ・システム要件定義書など各種ドキュメントの作成 ・ETL/ELT 方式設計、IF 設計、テーブル定義、パイプライン設計 ・ディメンショナルモデリング／スタースキーマによるデータモデリング ・SQL 等を用いたデータパイプライン（ETL/ELT）の実装 ・単体・結合・総合テストの計画立案および実施 ・Git 等を用いたソースコード管理、CI/CD パイプラインの設計・運用 ・データ移行計画の策定、移行設計・移行用スクリプト作成 ・進捗管理や品質管理など、経験に応じたプロジェクト推進・チームリード業務 ※具体的な担当範囲やポジションは、これまでのご経験・スキル・ご志向を踏まえ、 数ある案件の中からマッチするプロジェクトをご紹介しながら柔軟に決定します。 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 ■業務内容 お客様は大手自動車メーカー様です。 お客様先で導入されているAIレビューツールに成果物を読み込ませてミスをチェックし、減らすというツールのAI活用環境構築をお願いいたします。 ■体制 同社AIチーム:5名 ■想定期間：1月頭～長期予定 同社は、1980年に組込み開発向けクロスコンパイラの自社開発でスタートし、 その後、マイコンのコード解析技術、シミュレータ技術をベースにした組込みソフト向けテストツールを提供しています。 さらに、エンジニアリングサービスの事業を展開しており、 現在では、主要自動車メーカー、大手自動車部品サプライヤーにて、モデルベース開発支援、テストプロセス構築支援、ツール導入・運用支援などの業務を手がけています。 直近、同社では生成AIに力を入れており、大手自動車メーカー様向けの生成AI案件が増えております。 お客様先で導入されているAIレビューツールに成果物を読み込ませてミスをチェックし、減らすというツールのAI活用環境構築をお願いいたします。 上記のご担当者様がAIのご知見が少ないということで代わりに入っていただける方を募集しております。

作業内容 【職務概要】 エンターテインメントビジネスにおけるパイオニア企業である同社にて社内向け生成AIエージェント開発プロジェクトにおける、 PoC推進および本格開発フェーズを担うフルスタックエンジニアを募集します。 ■生成AIエージェント（社内業務支援向け）のPoCおよび本開発 ■Google Workspace／Google Drive連携機能の高度化 ■フロントエンド、バックエンド、インフラの設計～実装 ■Azure OpenAI／LLMを用いたAPI設計・開発 ■開発コンサルタントとの協業・技術移管対応 【期待する役割】 既にAzure OpenAIを活用した社内AI基盤が展開済みで、今後は業務システム連携を含む高度なAIエージェント（MCP）構築を目指しています。 PoC段階から入り込み、フロント～バック～インフラまで一気通貫で実装しつつ、コンサルからのスキルトランスファーを推進できるフルスタックエンジニアを募集しています。 同社では社内利用向けの生成AI基盤（Azure OpenAI／LLM）を展開し、ドキュメント検索や社内情報照会などの業務効率化を推進してきました。 しかし現状では、社内情報へのアクセスや回答支援といった“情報提供型AI”の域を出ておらず、次のフェーズとして「業務システムへの自動登録」 「ワークフロー実行」など、より実務に密着したAIエージェント（MCP）化が求められており、AIエンジニアを募集いたします。

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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ■募集の背景 当社は、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 企業データを中心としたデータの製造を従来は人力のオペレーターが行なっていましたが、AIの急速な発展に伴い、AIによるデータ製造主体に移行を進めています。 AIをベースとした機能提供も強化しており、あらゆる面でのAI推進を共に進めるAIエンジニアを募集します。 ■業務内容 - 倒産確率算出AI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 ■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。

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 機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。 ・機械学習基盤の設計と構築（Training pipeline, Serving, Monitoring など） ・機械学習（特にレコメンデーション）を用いたプロダクトの設計・開発 ・要件定義、開発進行、技術的意思決定などの推進・リード ・運用フロー、実験管理の自動化・効率化 ・システムの信頼性 / 品質の向上 同社成長を支えである、検索ではなくユーザー行動に応じて商品を提示するレコメンデーション技術について、 今後さらに成長を加速させるため、ML領域を技術的にリードいただけるMLリードエンジニアを募集します。 現在はVertex AI上で基本的な学習・推論パイプラインが稼働していますが、リアルタイム性の向上・精度改善・特徴量管理の強化といった課題があります。 さらに、新しい体験の仮説検証や基盤の強化にも取り組みたく、事業の優先度を踏まえてML領域の技術的意思決定と実行をだきます。担っていた

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 東大発スタートアップである当社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。 難易度の?い職?技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による?字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 当社のVertical-SaaSは、職?さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるものです。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり 【仕事の魅力】 ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・当社特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・当社にしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。

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 ※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 -------------------------------- 弊社は、アルゴリズムを軸とした複数の自社AI SaaSの開発/運用を行うAIスタートアップです。 ■アサイン先案件 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。 ■業務内容・期待役割 ・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。 具体的には下記の業務を推進していただきます： ・AIアーキテクトとして、法人営業の課題・対応策に対して具体的なAIソリューションの設計を実施。 ・AIアーキテクトとして、データ活用・データ整備に関する設計を実施。 ・実装作業ではなく、アーキテクチャ・ソリューションの設計レビューや技術方針の検討が主な役割。 ・幅広い技術知見を活かし、施策全体・基盤設計全体を俯瞰的に支援できること。

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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ■募集の背景 当社は、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 企業データを中心としたデータの製造を従来は人力のオペレーターが行なっていましたが、AIの急速な発展に伴い、AIによるデータ製造主体に移行を進めています。 AIをベースとした機能提供も強化しており、あらゆる面でのAI推進を共に進めるAIエンジニアを募集します。 ■業務内容 - 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 - 名寄せAIの開発 - 分類AIの開発 - 文章生成AIの開発 - スコアリングAIの開発 - 倒産確率算出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 ■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15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。

作業内容 東大発スタートアップである当社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。 難易度の?い職?技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による?字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 当社のVertical-SaaSは、職?さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるものです。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js（TypeScript）を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり 【仕事の魅力】 ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・当社特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・当社にしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。

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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- 本プロジェクトは、「業界に特化したWeb開発を完全に自動化するAIエージェント」というプロダクトを0→1で生み出すことです。 その開発アプローチは、従来のスクラム開発ではなく、AIが自ら設計・コーディングを行う「AI-DLC (AI Driven Development Lifecycle)」というプロセス自体を構築しプロダクト開発を自動化します。 「AIを作るための開発プロセス」そのものをAI化する、二重の挑戦です。 目指すのは、AIが24時間365日稼働し続け、人間を超えるパフォーマンス（自立と並列）で開発を推進する状態を、いかに早く作り上げるか、です。 CAIO、VPoEの2名ともCTO経験を持つ経営陣直下で、数億円規模の予算を投じ、この壮大なビジョンを実現します。本ポジションは、単なるコーディングエージェント利用のレベルを遥かに超え、開発プロセスそのものをAIに委ねるための「仕組み」を設計・構築する、極めて難易度の高い役割です。 国内最大級のBtoBベンダーとのアライアンスにより、この仕組みが生み出すプロダクトは即座に大規模トラフィックに晒されます。AIの可能性を信じ、自らコードを書くこと以上に「AIに書かせる仕組み作り」に情熱を燃やせる、スタートアップでの0→1開発経験を持つCTO・テックリード経験者を強く求めます。 【業務内容】 「AI-DLC」の設計・構築、およびそれを実行するAIエージェントの開発がミッションです。 自ら手を動かしてコードを書くのではなく、AIに書かせるための「仕組み」と「プロセス」を構築することが最大の責務です。 ・ 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 * AIに「何を」「どのように」開発させるかを定義する仕様伝達プロセスの構築 * AIの「自立」と「並列」を最大化し、人間を超える開発速度を実現するアーキテクチャの選定 ・Web開発AIエージェントのコア機能開発（の仕組み化） * 上記AI-DLCプロセスの上で、LLM、RAG等を活用したエージェントが自ら仕様を理解しコードを生成する仕組みの構築 ・AI-DLCを支えるインフラ設計 * AIが24/365稼働し続けるための、低コストかつスケーラブルなインフラ（配信基盤）の設計・構築 ・技術的意思決定 * CAIO、VPoEと密に連携し、この前例のない挑戦における技術選定とアーキテクチャの意思決定 【このプロジェクトで得られる経験】 ・次世代の開発手法「AI-DLC」の定義：世界でも前例の少ない「AIによる自律・並列開発」の仕組みを、ゼロから定義・構築する希少な経験。 ・最高のチームとの協業：CTO経験を持つCAIO、VPoEと、日々高レベルな技術ディスカッションを行いながら開発を推進できる環境。 ・「仕組み化」の最高難易度への挑戦：自らのコーディングスキルではなく、「AIをいかに賢く動かすか」というメタレベルのエンジニアリングスキルを極限まで高められます。 ・市場への即時インパクト：大手ベンダーとの提携により、自ら構築したAI-DLCが生み出すプロダクトが、即座に市場で使われるインパクトを体感できます。 【補足】 ・稼働：週3〜5日（応相談） ・単価：月額 200万円以上も相談可能（スキル・経験、稼働日数に基づき、国内最高水準で設定） ・期間：長期（初回契約3ヶ月、以降更新） ・場所：フルリモート可 / （天王洲アイルオフィスへの出社も可能） ・面談：1〜2回（CAIO・VPoE）

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 -------------------------------- 【職務内容】 AIを活用した機械学習モデルの開発やディープラーニングを用いた自然言語処理に関わる新規開発、アルゴリズムの構築や実装などをご担当していただきます。 具体的には、コールセンターのチャットデータを活用した分析アルゴリズムの設計・LLM実装案件、チャットボット構築とマッチング機能開発案件、レビューAIの開発案件(AIが市場データをもとに新規・既存事業へのアドバイスを行う)など、多岐にわたります。 過去には、3Dの身体スキャンデータを元にしたオーダーメイド商品の制作案件や、大規模人的リソースの最適配置シミュレーション案件、スポーツなどの運動解析による、定量的なフィードバック及び改善サポート案件の依頼等も有り、様々な案件に携わっていただくことが可能です。 【エンジニアリング・カルチャー】 ■技術力に誇りを持つ 個々のメンバーが常に新しい技術を習得する意識を持ち、現場でのアルゴリズム開発に活かしています。 また、業務内容が多岐に渡る中、メンバーが少数精鋭のため、一人ひとりが責任を持って開発に取り組んでいます。 ■チーム一丸となって成長を目指す 一人ひとりが技術力に誇りを持ちつつも、チームメンバーがお互いに高め合うことで、より良いものを作りあげることを意識しています。ひとりの力では出来ることに限界があるからこそ、互いを理解し助け合うことで、解決困難だと思われる課題にチャレンジしています。

作業内容 当社は「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について】 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。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 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。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・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 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出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 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【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15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。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 当社は「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について】 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。 【自社法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスについて】 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。 【業務内容】※現時点で全てをできる必要はございません。 ・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 ・名寄せAIの開発 ・分類AIの開発 ・文章生成AIの開発 ・スコアリングAIの開発 ・倒産確率算出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 【チーム構成】 プロパー1-2名、業務委託3名、インターン10名 （データチーム全体：30名（プロパー9名・業務委託6名・インターン15名）） 【社風/風土】 ・お客様に集中する。お客様の課題を解決するものを作る。 ・学習と挑戦により変化する。息を吸うように学習し、大胆に挑戦する。 ・信頼してオープンにする。全員で考え、全員が自律的に動くチーム。 ・当事者意識を持つ。役割や役職にとらわれず、主体的に取り組む。 ・目的から始める。なぜやるのか、どう在りたいかから考える。 ・事実とデータを元に判断する。データドリブンと現場主義の徹底。 ・多様性で突破する。多様な価値観や働き方を認め、集団的知性で解決する。 ・全員でプロダクトマネジメント。お客様の課題や売れるものを全員で考える。 ・お客様と共創する。お客様と机を並べて作る。 【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15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。 【勤務形態】 ・フルリモート勤務 ・正社員は月に一回本社でのミートアップに参加いただいておりますが、業務委託の方は要相談でございます。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。

作業内容 ■概要 機械学習・LLMを活用したアプリケーション開発のプロジェクトリーダーとして、技術面からこの領域全体をマネジメントしていただきます。 チームメンバーのほか、ビジネスサイドのメンバーとも連携しながら、プロダクトの価値と信頼性を高める重要な役割を担います。 ■具体的な業務内容 ・LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネージメント ・ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、評価データの構築、オフライン・オンライン評価の実施と改善 ・ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート ・プロダクト内、および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案 ■開発環境 ＜開発言語＞ 　・Python 3 ＜フレームワーク・ライブラリ＞ 　・FastAPI、各種LLM API（Gemini, Open AI, Azure Open AI） ＜インフラ・実行環境＞ 　・クラウド：AWSをメインにGCP, Azureも必要に応じて利用します 　・コンテナ：Docker ＜開発・業務支援ツール＞ 　・ソースコード管理: GitHub 　・CI/CD: GitHub Actions, CircleCI 　・モニタリング・エラー監視: Datadog, Rollbar 　・AIコーディング支援: GitHub Copilot 　・LLMの業務利用: Gemini, Notebook LM（Google Workspaceによる法人契約） 　・タスク管理: Jira 　・コミュニケーション: Slack, Chatwork, Google Workspace ＜エディタ＞ 　・VSCode, Cursor など、使い慣れたエディタを申請により柔軟に選択可 同社では、金融機関向けSaas型ビジネスマッチングシステムのを行っております。 現在事業は成長期を迎え、プロダクトに対する期待も高まっています。 その期待に応えるべく、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した金融機関向け業務効率化の機能開発を、技術面で牽引できる方を募集しております。 技術面はもちろん、社内外のステークホルダーと連携しながら一気通貫で関わり、この領域の立ち上げを共に推進していただける方をお待ちしています。

作業内容 【職務概要】 同社にてAI Product Managerとしてご活躍いただける方を募集いたします。 【職務詳細】 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ■プロダクト戦略 └会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 └HR または セールス領域における市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 └プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 └KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ■プロダクト開発 └開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード └ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 └プロダクトのリリース計画の策定および実行 └最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ■ステークホルダーとの連携 └営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 └顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 └経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 └多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 【チーム体制】 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 企業のAI活用ニーズは急速に高まっていますが、 「どの業務にAIを適用すべきか分からない」「PoC止まりで定着しない」など、実用化には大きな課題があります。 こうした課題に応えるため、同社ではAIエージェント／自社SaaSを急速に拡大しており、 顧客課題を確実にプロダクトへ反映し、価値提供を加速できるPdM/PjMの強化 が必要となっています。

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 【お任せしたいこと】 同社の新サービスである心房細動予測クラウドシステムの開発組織におけるPM業務をお任せします。 同サービスは、すでに9月より、限定的に医療機関への導入を開始しており、 ユーザーからの問い合わせをもとに機能追加や改修を進められています。 今後は、2026年春頃の正式版のリリースに向け、顧客のペルソナの見直しや、 サーバーサイドの機能追加、UI・UXの変更など、大規模な改修プロジェクトが複数走る見通しで、 正式版のリリースに向け、プロジェクトを牽引いただける方を募集されています。 なお、スピーディーなキャッチアップやクライアントとの折衝が不定期で発生するため、 活動工数に関わらず、週2～3日程度以上ご出社いただける方を歓迎しています。 【プロジェクト体制】 PM(本ポジション)→リードエンジニア→エンジニア2名程度＋開発ベンダー数名を想定しておりますが、 PMの方のご退職に伴い、現在はCDOが代理でプロジェクト責任者を担われています。 また、現在、弊社経由でPM(本ポジション)とリードエンジニアを募集中で、 並行してベンダー選定も進められている状態です。 CDOに代わり、PoCフェーズからプロダクトをお任せする、裁量の大きいポジションです！ 【想定業務】 ・ステークホルダーの要求吸い上げ要件調整（営業、事業開発、医療機関、SIer など） ・要件定義 ・ベンダーの選定・管理 ・プロジェクトのスケジュール、リソース、コスト管理 ・ドキュメンテーションの作成・管理（Figma等のツール使用推奨） ・クラウド環境（Azure / AWS）を活用したシステム構築・運用のリード ※実装業務は発生しない想定ですが、キャッチアップ時のソースコードの理解や、 ベンダーとの技術的な会話が発生するため、開発経験のある方（特にJava Script）の想定です。 ※チーム内には、AIエンジニアが専任でいる想定のため、 機械学習に関するプロジェクト経験や知識は必須ではございません。 社員の方の退職に伴い、PoCフェーズの新規事業開発プロジェクトにて、プロジェクトを牽引できる人材が不足している。

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 【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。

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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 新規サービスを展開するにあたり、 AWS SageMakerのご経験がある方にアドバイザーとして副業でご参画頂く案件となります。

作業内容

作業内容 ・AWS上に構築したデータ活用基盤の構築／運用支援 ・クライアント社内のデータサイエンティストが構築したモデルを元にAWS上にPythonを利用して実装／テスト、クライアント確認後、本番環境にリリースを行う ・また稼働中の処理機能の運用保守を担当

作業内容 ・クライアント内に入り、生成AIチャットボットの開発をご担当いただきたい クライアント：情報通信系大手事業会社