AWS × 機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 2ページ目

作業内容 業務内容 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。 関わるサービス・プロダクト ■募集背景 増員の為

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 生成AIを活用したカスタマーサポート領域向けプロダクトにおいて、 AIエンジニアとしてコア機能の開発をご担当いただきます。 LLM連携やモデル選定、プロンプト最適化、ベクトル検索基盤の改善、推論パイプラインの設計・最適化、品質評価基盤の構築など、AI品質の向上に関わる開発を担当いただきます。 また、PoCの企画・実装や技術検証、データの取得・分析・加工、品質評価やA/Bテストの実装などにも携わっていただきます。 AIの品質・速度・コストを継続的に改善しながら、プロダクト価値向上に向けた技術検証から運用改善まで一貫して関与できるポジションです。

作業内容 【募集背景】 新規事業におけるSATの中核技術領域を強化し、PMF達成に向けて研究開発からプロダクト接続まで一貫して推進する体制を整えるための募集です。 【作業内容】 SATの中核技術であるRAG・Agentic RAG・LLMOpsの研究開発および高度化を行っていただきます。RAGパイプラインの改善や新規アルゴリズム設計、Agentic RAGの各コンポーネントの設計・実装、評価基盤や自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進などを担当します。 また、VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価や、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では対応が難しい業務文書解析課題への技術的アプローチ検討も行います。 さらに、機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと協働し、モデル要件定義やAPI・データ構造設計、Deep Researchやナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を推進します。 PMFフェーズにおいては、プロダクトマネージャーと連携しながら顧客課題の調査や技術的仮説設計、エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行い、その検証結果をプロダクトやアルゴリズムへフィードバックしていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業におけるイノベーション創出や、人々の情報収集・市場調査・新規事業開発を再定義していく事業に関心を持ち、自然言語処理や生成系AIを活用したテクノロジーに継続的に関わっていきたい方を求めています。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得しながら事業を前進させることができる方や、与えられた課題にとどまらず自ら問いを立て、その解決に必要な手段を考案・実行できる方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用したプロダクトの設計から運用まで、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やクラウドサービスでは実現が難しいビジネス文書解析のサービス化に挑戦でき、顧客の反応を間近で感じながらシステムの価値を実感できる環境です。最先端のLLMやマルチモーダルAI技術をいち早く取り入れ、社会実装する経験を積むことができ、新規事業の初期メンバーとして技術選定やアーキテクチャの意思決定にも深く関与できます。各業界の第一線で活躍してきたプロダクトマネージャーやデザイナー、エンジニアと共に働くことで、多様な専門性から刺激を受けながら成長できる点も魅力です。 【開発環境】 主にPythonおよびTypeScriptを用いた開発を行い、フロントエンドにはVue.js、バックエンドにはNode.jsを利用しています。インフラはAWSやAzureなどのクラウドサービス上に構築されており、コンテナ環境としてDocker、IaCにはTerraformを用いて開発・運用を行っています。

作業内容 業務内容 ■具体的な業務内容 ・ファッション業界向けAIソリューション（商品説明文の自動生成、在庫最適化、EC立ち上げなど）の開発・実装 ・LLM（Gemini等）のモデルホスティング、およびクライアントデータを活用したファインチューニング、パラメータ調整 ・Webアプリケーションにおけるバックエンド、フロントエンド、インフラ、ネットワーク領域全般にわたるフルスタック開発 ・パートナー企業からの課題吸い上げ、技術的な解決策の企画・提案 ▼開発環境 ・開発言語：python など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: pytorch / sklearn / lgbm など ・ETL：ArgoWorkflow / BigQuery / など ・インフラ：ECS / EKS / Cloudformation / Terraform ・インフラ管理: Cloudformation / Terraform / ArgoCD / istio ・ソースコード管理：git / github / gitlab ・プロジェクト管理：zenhub ・情報共有 ■チーム体制 BtoB AI事業チームは、現在計5名 ・共同代表CEO：営業・採用等の意思決定を牽引 ・共同代表CO：元エンジニア。週1.5日ほどコミット ・正社員エンジニア：2名 ・業務委託エンジニア：1名 ■リモート稼働について フルリモートになります。 ■働き方 ・稼働日数：週3日以上（※スキルの高い方であれば、週1〜2日のコミットでも十分にプロジェクトを回せる体制を目指しています。週3〜5日など高コミットの希望も歓迎です） ・稼働時間：フルフレックス ■求めるスキル ・Python:Pandas / Numpy / sklearnへの理解/基礎知識 ・Webアプリケーションの開発実務経験（バックエンド、フロント、インフラまで一通り対応できるフルスタックな知識・経験） ・生成AI / LLMの活用、または機械学習モデルのファインチューニングやパラメータ調整の実務経験 ・本番環境でのスケーラビリティや実運用を考慮したPoC（概念実証）の設計・開発経験（ローカル個人環境のみでの実装経験は不可） ・クライアントの前に立ち、技術的な仕様やAI導入の価値を分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力 ■歓迎スキル ・tensorflow / pytorch などを用いた深層学習モデルの構築経験 ・ArgoWorkflow や AirFlow 等を利用したデータパイプラインの設計と運用の経験 ・AWS / GCP などのクラウドインフラを使った機械学習環境の構築経験 ・何らかのレコメンドやそれに纏わる周辺領域の開発や運用をした経験 関わるサービス・プロダクト ■企業について 独自の「スタイリングAI」とプロのスタイリストの知見を融合したパーソナルスタイリングサービスを運営する、全社20名ほどの少数精鋭スタートアップ企業です。 直近では、アパレル領域に特化したAI開発の強みを活かし、BtoB向けのAIソリューション事業（AIDX）を本格始動。大手AIコンサルが苦手とするアパレル固有の領域で引き合いが急増しており、現在非常に注目されている成長フェーズにあります。 ■プロダクトについて BtoB AI事業（AIDX） ファッション・アパレル業界のクライアントに対して、生成AIを活用した様々なソリューション（商品説明文のAI自動作成、在庫最適化、共同ECサイトの立ち上げなど）を提供しています。コンサル型とエンジニアリング型をハイブリッドさせたビジネスモデルを展開しています。 ■募集背景 プロジェクトの急増に伴い、開発体制の強化が急務となっていますが、「AI（ファインチューニング）の知識」と「Webのフルスタック開発力」を兼ね備えた人材の採用難易度が非常に高く、即戦力として実証実験（PoC）から本番運用を見据えた開発をリードいただける、優秀なフリーランスのエンジニアを募集いたします。 ■期待するミッション ・0→1フェーズにおける、生成AIを活用したアパレル向けソリューションの企画・設計・開発の牽引 ・個人環境での実装レベルに留まらず、本番環境を見据えたスケーラビリティを考慮したアーキテクチャの設計・構築 ・クライアントの前に立ち、技術的な説明やAI導入による投資対効果（リターン）をロジカルに説明し、プロジェクトを前進させること

作業内容 ・LLM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。 -AWSを用いたRAGを含む推論パイプラインの構築 -推論ログ基盤の構築

作業内容 AIエンジニア

作業内容 【募集背景】 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。 【作業内容】 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し、実装開発を行っていただきます。 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・提供していただきます。 要件定義以降の工程をご担当いただきます。 【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 ※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 -------------------------------- - 自社プロダクトのリニューアルに伴うフロントエンド開発 - Figmaデザインカンプを基にした画面実装 - 既存コードベースのリファクタリングおよび品質改善 - 依存パッケージのバージョンアップ対応と関連箇所の修正

作業内容 建設分野の業務課題をデータ活用で解決するプロジェクトにおいて、機械学習エンジニアとしてモデル開発や分析基盤の設計、構築を担当いただきます。 回帰、分類モデルの実装や自然言語処理（LLM）を用いた解析、クラウド環境（AWS）でのシステム開発、運用を中心にお任せします。

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 -------------------------------- ‐各事業部への課題ヒアリング・発掘（エンジニア視点での提案） ‐業務効率化のためのツール・プラットフォームの設計・開発・構築 ‐大手クライアント向けの個別要件に対する暫定システムの構築 ‐スプレッドシート運用等の自動化・システム化 ‐プロダクト開発チームへのフィードバックおよびデモ実装

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 -------------------------------- AIを用いたリスク検知・データ製造に関する開発全般 ・倒産確率算出モデルの開発および企業の倒産傾向の分析 ・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（クローラー）開発 ・情報の自動選定・重複判断・分類AIの開発 ・非構造データの構造化データ変換（LLM活用） ・データ基盤（Snowflake等）およびデータパイプラインの運用

作業内容 ・AI用プラットフォームおよびAIエージェントの保守・改修 ・AWS環境のインフラメンテナンス ・ECS／Lambda／Bedrock Agentcore／Cognito／Entra ID等の連携設定・改善 ・コード調査・改修（Python） ・CI/CD（GitHub／Jenkins）によるデプロイ管理 ・必要に応じて軽微な開発やチューニング対応

作業内容 ・AIプロダクト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。 　-機械学習深層学習モデル設計実装 　-LLM活用機能検討実装 　-データ前処理特徴量設計 　-プロセスや運用考慮AI活用方針技術構成検討 　-パフォーマンスコスト運用性考慮技術選定 　-クラウド環境AI実行基盤構築 　-MLOps運用設計改善

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 -------------------------------- ‐バックエンド（Ruby on Rails）およびフロントエンド（Next.js）の機能実装 ‐既存機能の保守・リプレイス対応 ‐決済手段拡充に伴う外部API連携等の開発

作業内容 業務内容 ■担当工程（業務範囲） ・サイトクローラーの開発業務 ・複数名での開発 サイトクロールとは、検索エンジンのロボットが、Webサイトを巡回しHTMLファイルなどの読みこみを行い、Webページを検索結果として表示させるためのデータベースに登録すること。 クロールを行うロボットのことを、「クローラー」と言い、クローラーはできる限りWebサイトから情報を収集する。 場　所：浜松町（初週以外は基本リモート） 定　時:9:00～18:00 面　談：1回想定 関わるサービス・プロダクト ■募集背景 急募案件になります。

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 -------------------------------- アルゴリズム開発を中心とし、バックエンド開発など多様な業務に従事いただきます。 【業務内容の一例】 - 画像解析アルゴリズムを実用的なアプリケーション基盤に統合 - 配線認識など、ルールベースおよびAIを用いたアルゴリズムの精度改善 - 大規模な図面データを扱うためのデータ構造の設計・最適化（キュー管理、ソート効率化等） - 計算量を意識したパフォーマンスチューニング

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 -------------------------------- ■ 案件情報 ビル管理人流データを活用したエネルギーマネジメント案件 Next.js + 多分 FastAPI + AWS フルスタックとして参加 もしくは、 AIエージェント活用系DX案件 フルスタックとして参加 Next.js + FastAPI + Azure 場合によっては両方にご参画いただく可能性もあります。 * プロジェクトの詳細はご面談時に説明させていただきます。

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 -------------------------------- 【メインでお任せしたい業務】 - フロントエンド／バックエンドを横断した、サービス全体のシステム設計および追加機能の拡張設計 - 開発メンバーが作成したコード、およびAIが生成したコードのレビューと品質担保 【業務内容】 - 3D・AIを用いたWebプラットフォーム全体のアーキテクチャ設計・技術選定 - 要件定義や仕様策定における、ビジネスサイドおよび他チームとの連携・逆ヒアリング - MVP（最小限の機能）の策定、およびスピードと工数のバランスを考慮した段階的な開発指針の立案 - システムや既存アーキテクチャのキャッチアップを目的とした、一部のシステム実装業務

作業内容 ・生成AI支援案件に携わっていただきます。

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 【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 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 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 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 空間コンピューティングや自動運転関連技術、メタバースシステム開発を手掛けるテックカンパニーにて、プロジェクト横断型のAIエンジニアとしてご活躍いただきます。 自社プロダクトおよび受託開発の両面において、AI技術の社会実装をリードし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。 ・画像認識、3D点群処理、VPS、LLMエージェント等を用いたAI実装支援 ・モデル選定、学習、評価、推論パイプラインの構築 ・OSSや最新論文ベースの技術検証（PoC）と実用化に向けた導入支援 ・要件定義に基づいたアルゴリズム開発やチューニング、MLOpsの構築 リモート環境下でもSlackやGoogle Meetを活用しながらアジャイルに開発を進めています。 研究と実装のバランスを保ちつつ、プロダクト志向で最新技術を応用できる方を求めています。

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 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 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 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 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 【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 ・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 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析 国内最大級のクリエイター向けプラットフォームにて、AIチームの一員として開発支援に携わっていただきます。 主なミッションは、コンテンツモデレーション（投稿内容の適正化）を目的としたAIシステムの開発と運用です。 具体的には、セグメンテーション、物体検出、分類モデルの開発・学習・評価から、推論パイプラインの設計・実装、さらに本番環境での運用まで、幅広い工程を担当いただきます。 また、アノテーションデータの品質管理や、既存パイプラインの精度・速度改善といった最適化業務にも深く関わっていただく予定です。 開発体制は少数精鋭で構成されており、自ら積極的に提案や改善を行いながらプロダクトの成長に貢献できる環境です。 プロダクト開発チームとも密に連携を取りながら、技術的な支援や機能開発を推進していただきます。

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 ・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。

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。