Python × PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 5ページ目

作業内容 生成系AI技術の開発を主導していただくポジションです。GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI について、何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。具体的には、・生成系AI技術の開発を主導・プロジェクト全体の進行管理を行い、チームをリードして生成AI技術の開発を推進・論文調査とモデル構築・最新の研究論文を調査し、既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換を行う・開発実装と高速化・開発したモデルを実装し、パフォーマンスを最適化するための高速化技術を適用・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供し、・実際のビジネス課題に対する応用を行う結果検証と改善・実際の顧客データや実環境での結果を検証し、モデルの改善を行う新技術の調査・評価・新しいAI技術の調査と評価を行い、必要に応じて導入を推進などをご担当いただきます。 ======================== ※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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- 私たちは、最先端の脳科学・物理学の知見を応用し、深層学習や強化学習を中心とした高度なAI技術の研究開発を手掛けています。 特に、産業応用が困難な領域のブレイクスルーを目指し、クライアントの事業変革を技術面から推進しています。 今回のポジションでは、LLMやVLM、画像認識、エッジAIなどの最先端AI技術を駆使し、実社会の課題を解決するソリューション開発・社会実装を牽引するリードエンジニア／テックリードを募集します。 クライアントの抱えるさまざまな課題を技術力で解決に導く、裁量とやりがいの大きいポジションです。 【お任せしたい業務】 クライアントワークから社内の技術力強化まで、先端AI開発部のリードエンジニアとして幅広い業務をお任せします。 テックリードとして、エンジニアリング業務遂行にあたり必要とされる技術力を高いレベルで有し、業務のアウトプットを通じてエンジニアの規範となることを期待する役割です。 ① LLMやVLM/画像認識/エッジAIソリューション開発のリーディング システム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理） - 物体検出/セグメンテーション/追跡/OCRなどのモデル設計・学習・評価 (PyTorch 等) - データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ/クラウド/エッジへのデプロイまで一連を担当 ※ プロジェクト例：VLMを用いた交通安全に関する研究開発支援、金融機関向けRAGシステムの性能改善、製造業の外観検査（Jetson最適化・低レイテンシ推論）、小売の棚監視（マルチカメラ）、モビリティのドライバーモニタリング VLM・生成AIの補助的活用 - VLM: 画像とテキストの照合/検索/説明補助（例: ラベル整合性チェック、検索性向上） - 生成AI: 合成データ生成、超解像/インペインティング等のデータ拡張（主役ではなく補助用途） ② プロジェクト提案・技術折衝のリーディング - 顧客課題の構造化、技術調査/検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積/リスク管理） 【案件（一例）】 - 画像認識アルゴリズム（同一対象物の多クラスセグメンテーション）の精度改善

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 -------------------------------- CTO直下の新規事業開発チームにて、SNSプラットフォーム向けメッセージ配信システムの開発・SaaS化を推進します。 ただし、従来のように1から10まで手書きでコードを書く業務ではありません。 具体的な進め方： 1. 要件定義・設計 実現したいUXやビジネスロジックを、AIが理解可能な仕様（Spec）やテストケースに落とし込む。 ※デザインドック、ワイヤーフレーム、プロダクトデザインチームとの会話によって 2. AI駆動実装 Claude CodeやCursorを駆使し、仕様に基づいたコード生成、テストコード生成を行う 3. レビュー・リファクタリング 生成されたコードがアーキテクチャとして正しいか、保守性が高いかを判断し、修正指示を行う 4. クラウド環境へのリリース（Release to Cloud） CI/CDパイプラインを通じてテスト・ビルドを実行し、クラウド環境へプロダクトをリリース 担当範囲（AIと共に構築）： - リッチメニュー・ポップアップ機能、チャット機能のバックエンド/フロントエンド - 大量のメッセージ送信・Webhookを捌く配信サーバーのアーキテクチャ設計 - 認証・認可、決済、権限管理などの基盤機能構築

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 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与 ■業務内容・期待役割 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。 ・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む) ・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定 ・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理 ・PMとの連携、顧客への技術的説明

作業内容 【作業内容】 ・AIプロダクト開発 - AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計・開発 - 自然言語処理パイプラインやAPIの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ - マイクロサービスによる分散システム設計・スケーラブルなAPI実装 - GCP・Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 - データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 - CI/CDや自動テスト、監視・ログ分析などの開発基盤構築 - セキュリティ要件対応や品質向上のための運用改善 ・機械学習／AI - 機械学習モデルのデプロイ・MLOpsパイプライン構築 - 推論APIの最適化やA/Bテスト基盤の開発 ・チーム協働・技術推進 - 多職種チームとの協働開発・技術選定への参画 - 新技術調査・プロトタイプ開発やプロセス自動化推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、Docker ・作業環境：Mac

作業内容 医療AI分野のスタートアップ企業におけるAIエンジニアとして、開発業務を担当していただきますが 特にミッションに共感いただける方、長きにわたって関わっていただける方を募集しております。 ■プロダクトについて 女性・子ども（特に周産期）向けに、従来の断片的な妊婦健診に依存せず、 生体データ＋AI解析を通じた可視化・予測モデル・プラットフォームを提供しております。 妊娠状態を客観的に可視化する基盤モデルの構築や、当該基盤モデルを応用した医療機器開発を見据えプロトタイプを完成させることが注力テーマです。 直近は資金調達も控えており、拡大見込みの企業です。 ■依頼業務詳細： 医療AI基盤モデルの研究開発、学習・評価パイプライン設計 マルチモーダル/時系列データの前処理・特徴抽出・推論最適化 汎化性能向上に向けたデータ基盤・MLOps改善 ■開始時期 2026年3月～5月ごろ ■組織構成 開発部門は3名となります ■リモート可否 出社必須（リモート不可） ※患者情報を利用するため、オンサイトでの業務となります ※東京都渋谷区東三丁目（JR恵比寿駅）or　岐阜県岐阜市早田栄町（名鉄岐阜駅/JR岐阜駅） ※勤務場所はいずれかご選択いただけます 開発タスクの増加と大学との共同研究の進行に伴い、人手が不足しています。

作業内容 ・バックエンドシステムの設計/開発と運用など ・サービスと解析の両方に最適なデータ構造の設計、実装 ・データの可視化や解析基盤の構築や運用 ・API 等を通じた外部サービスやシステムとの連携 ・Webインフラの構築と運用、自動化 ・開発言語：php / python / go / typescript など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: Laravel / Express /Apollo / React 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 ・情報共有ツール：slack / notion

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 -------------------------------- 私たちは、最先端の脳科学・物理学の知見を応用し、深層学習や強化学習を中心とした高度なAI技術の研究開発を手掛けています。 特に、産業応用が困難な領域のブレイクスルーを目指し、クライアントの事業変革を技術面から推進しています。 画像認識・エッジAIやVLMなどの最先端AI技術を駆使し、実社会の課題を解決するソリューション開発・社会実装を牽引するリードエンジニア／テックリードを募集します。 クライアントの抱えるさまざまな課題を技術力で解決に導く、裁量とやりがいの大きいポジションです。 【お任せしたい業務】 クライアントワークから社内の技術力強化まで、先端AI開発部のリードエンジニアとして幅広い業務をお任せします。 テックリードとして、エンジニアリング業務遂行にあたり必要とされる技術力を高いレベルで有し、業務のアウトプットを通じてエンジニアの規範となることを期待する役割です。 - システム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理） 　１．物体検出/セグメンテーション/追跡/OCRなどのモデル設計・学習・評価 (PyTorch 等) 　２．データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ/クラウド/エッジへのデプロイまで一連を担当 　３．エッジ最適化: 量子化/蒸留/pruning/TensorRT/ONNX Runtime/OpenVINO/TVM 等による高速化・小型化 　４．プロジェクト例: 製造業の外観検査（Jetson最適化・低レイテンシ推論）、小売の棚監視（マルチカメラ）、モビリティのドライバーモニタリング - VLM・生成AIの補助的活用 　１．VLM: 画像とテキストの照合/検索/説明補助（例: ラベル整合性チェック、検索性向上） 　２．生成AI: 合成データ生成、超解像/インペインティング等のデータ拡張（主役ではなく補助用途） - 顧客課題の構造化、技術調査/検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積/リスク管理）

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 -------------------------------- - クライアント（金融機関）との要件定義・調整 - 開発アーキテクチャの設計・レビュー - 外部協力会社（オフショア等）を含む開発チームのマネジメント（最大20名規模） - コードレビューおよびプレイングマネージャーとしての開発業務 - 開発プロセスの改善および品質管理

作業内容 ・VLM/LLMを用いたプロダクトの研究開発・実験・プロトタイピング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。 - VLM/LLMモデルを用いた実験設計、プロトタイプ実装(Pythonでの実装・検証) - データ準備、妥当性確認、指標設計および性能確認・解析 - 実験結果のドキュメント化とコード納品(再現可能な形での実装・報告)

作業内容 ・AIプロダクト開発に向けてバックエンドシステムの設計や構築 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を活用した音声処理システムの開発 -自然言語パイプラインの構築 -APIの実装と最適化 -マイクロサービスを用いた分散システムの設計 -GCPやKubernetesを利用した運用 -大量データに対応するためのDB設計 -CIやCDを用いた自動テスト基盤の構築 -機械学習モデルのデプロイ -MLOpsパイプラインの構築 -チームメンバーとの協働による技術選定

作業内容 ・化学業界向けアルゴリズム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。 　-材料開発に関連する新規アルゴリズム開発 　-クライアント向けプロジェクトにおけるデータ解析 　-プロダクトへの機械学習モデルの組み込み 　-機械学習モデルと解析方法の要件定義、課題整理、ソリューション提案

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 -------------------------------- - 介護看護スポットワークプラットフォームの追加開発および機能改善 - 新規サービスの立ち上げ、設計、実装（複数の新規プロダクトを検討中） - ビジネスサイド（CS、テクニカルサポート等）との仕様調整や改善提案 - フロントエンド、バックエンド、インフラを含めた一連の開発工程全般 - コードレビューを通じたチーム全体の品質管理と技術向上

作業内容 ・AIプロダクト開発 -AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計、開発 -自然言語処理パイプラインやAPIの構築、最適化 ・システムアーキテクチャ、インフラ -マイクロサービスによる分散システム設計、スケーラブルなAPI実装 -GCP、Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 -データベース設計、クエリ最適化(大量データ処理対応) ・開発プロセス、品質向上 -CI/CDや自動テスト、監視、ログ分析などの開発基盤構築 -セキュリティ要件対応や品質向上のための運用改善 ・機械学習／AI -機械学習モデルのデプロイ、MLOpsパイプライン構築 -推論APIの最適化やA/Bテスト基盤の開発 ・チーム協働、技術推進 -多職種チームとの協働開発、技術選定への参画 -新技術調査、プロトタイプ開発やプロセス自動化推進 をご担当いただきます。

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 -------------------------------- - TypeScriptを用いたバックエンド（API・ロジック）の実装 - AI（Claude等）への指示によるコード生成および、生成物のロジックチェック - OpenAI等の外部AI APIとの接続実装、およびプロンプト情報のDB管理・最適化 - Terraformを用いたGCPインフラのリソース管理・運用 - AIをフル活用したユニットテスト生成による品質保証

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 -------------------------------- ▼CTO直下の新規事業開発チームに所属するエンジニアの募集です。 主に、アドテク・マーケティングテクノロジー領域のプロダクトの開発を担当していただきます。 【業務内容】 現在、SNSプラットフォーム向けの配信システムを社内運用チーム向けにβリリース済み。 サービスのブラッシュアップを続けた後、将来的にはSaaS化も視野に入れています。 Reactを用いた管理画面の実装やバックエンドAPI実装をなど、幅広い領域へ関わっていただける環境です。 【担当範囲】 当面は配信用管理画面、Webページに組込みタグ、LIFFアプリの構築を中心に開発していただきます。 その後は徐々にサービス特有の機能開発をお任せする予定です。（メッセージ配信・レポート） - 配信用管理画面の実装 　- 運用担当者が操作するブラウザ画面 - Webページに組み込むタグの実装 　- LOAへの流入元管理 - LIFFアプリの構築 　- LINE上で動くwebviewアプリ 【開発組織全体としての実装内容】 - 配信サーバーの実装 　- SNSプラットフォームに向けた配信を行う 　- 大量のメッセージ送信・webhookリクエストを処理 　- 技術選定・設計・実装 - 認証・認可機能の構築 - オンライン決済機能の構築 - 権限管理 - MFA - 集計基盤構築 - インフラ構築 　- IaC化したAWSを使ったインフラ構築 　- 大量のメッセージイベントを捌けるインフラ構築 【弊社の魅力】 - 70%以上のメンバーがCTO経験者 - 新規プロダクトとなり、ライブラリ選定等の技術選定に関われます - 雇用形態に関わらず、設計・実装・コードレビューに関われるフラットな組織です - リモートメインの環境。開発・スキルアップに注力できます - 開発に必要なソフトウェアライセンスの貸与制度を導入 　- 有料IDE等を無償貸与 　　- Cursor: AIを一人$1,000/月まで利用可能 　　- DataGrip 　　- その他必要なIDEは随時検討 - 主体性を重んじ、裁量が付与されます - 気軽でフラットなコミュニケーションができる社風（バーチャルオフィスを活用）

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 -------------------------------- クライアントが抱える課題に対し、AI 技術を用いたソリューションの提案から実装・納品までを一貫してリードします。 - 商談同席およびクライアントの課題構造化・ヒアリング - 技術調査に基づいた最適解の提案および提案書作成 - 開発ロードマップの策定・概算工数見積もり - メンバーエンジニアのコードレビューおよび進捗管理 - システム・プロダクト開発（設計・実装・開発管理） - AIモデルの実装・最適化（Python, PyTorch等）

作業内容 ・AIエンジニアとして生成AIの開発うや業務効率化支援に携わっていただきます。 ・主に下記いずれか、あるいは複数の作業をご担当いただきます。 - AIを用いたコーディングの自動化 - AIを用いた画像解析 - AIを用いた音声からの感情分析

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 -------------------------------- ■ミッション 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。 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。 - 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 ■具体的な業務内容 - 中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化 　- 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 - 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 - 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 - PMF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

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 エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。AI 自律稼働環境の整備は専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【Growth 施策（Growth 固有）】 ・成長課題の発見・優先順位付け・検証設計・AI への指示 ・ファネル最適化（ユーザー獲得〜課金） ・オンボーディング・アクティベーション改善 ・サブスクリプション・課金システムの設計・AI への指示 ・LLM 活用の成長施策企画・検証設計 ・データパイプライン・計測基盤整備

作業内容 ①AIプロダクト開発 AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 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 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 ②システムアーキテクチャ・インフラ マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ③開発プロセス・品質向上 CI/CDパイプラインの構築・改善 コードレビュー・テスト自動化の推進 監視・ログ分析システムの構築 セキュリティ要件に基づいた実装・運用 ④機械学習・AI統合 機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 ⑤チーム協働・技術推進 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 開発プロセスの改善、自動化の推進 （開発環境） 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 ※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 ※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 ・AIプロダクト開発 　- AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 　- 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 　- リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 　- 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ 　- マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 　- 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 　- GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 　- データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 　- CI/CDパイプラインの構築・改善 　- コードレビュー・テスト自動化の推進 　- 監視・ログ分析システムの構築 　- セキュリティ要件に基づいた実装・運用 ・機械学習・AI 　- 統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ 　- MLOpsパイプラインの構築・運用 　- 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 　- A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 ・チーム協働・技術推進 　- 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 　- 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 　- 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 　- 開発プロセスの改善、自動化の推進

作業内容 ■同社について 大学受験向け予備校や中学受験向け進学塾など教育事業を行う日本最大規模の企業です。 ■業務概要 AI教育に関する学習コンテンツの開発と業務効率化を進めています。 現在、Python（Django）を使用したバックエンドと、Reactを使用したフロントエンドのAIアプリケーションを開発しています。 今回の募集では、AIデータサイエンス領域を中心に担当していただける方を求めています。具体的には以下の業務を担当していただきます。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・自動採点システムの精度向上のためのデータ分析とアルゴリズム開発 ・機械学習による成績評価システムの改修および精度向上 ・データの収集、前処理、および解析 ・フロントエンドおよびバックエンドチームとの協働 ・協力会社との連携およびコミュニケーション など ■組織体制 社員：5名（PM/AI担当/バックエンド/フロントエンド/インフラ） 業務委託：3名（バックエンド/フロントエンド/AIデータサイエンス） 協力会社：1社10名程（フロントエンドやデザインがメイン業務） ■プロジェクト背景 AIを活用した自社アプリケーションの開発を進めるため、社内でプロトタイプを作成しましたが、今後より速く高品質なアプリケーションを開発するため、協力会社との連携をしプロジェクトを進めております。 ■人材募集背景 同社では現在、AIを活用したアプリケーションをアジャイルで開発しております。今後も、RAGや自動採点の精度向上、機械学習による成績評価システムの改修といったキーワードを始めとして、様々なプロダクト開発を予定しています。つきましては、今以上に速く高品質なアプリケーションの開発を目的に人材を募集します。

作業内容 自社で開発しているAIプロダクト開発に携わっていただきます。 【開発】 バックエンドシステムの設計・開発・運用 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 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 【システムアーキテクチャ・インフラ】 マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) 【開発プロセス・品質向上】 CI/CDパイプラインの構築・改善 コードレビュー・テスト自動化の推進 監視・ログ分析システムの構築 セキュリティ要件に基づいた実装・運用 【機械学習・AI】 統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 【チーム協働・技術推進】 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 開発プロセスの改善、自動化の推進 ※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 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。 （開発環境） インフラクラウドサービス：AWS 開発言語：Python 主要なライブラリ：Pandas, scikit-learn , PyTorch コード管理ツール：GitHub コミュニケーション管理ツール：Slack ドキュメント管理ツール：Google Drive、Notion タスク管理ツール/プロジェクト管理：JIRA ※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 ■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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- # 会社概要 ブロックチェーンやAIなどの先端技術を使ったスタートアップを、コアメンバーとしてサポートするTech Acceleratorカンパニーです。 # ご担当いただくこと - クライアント先であるブロックチェーンゲームスタートアップにて、事業横断テックリードをご担当いただきます。事業としては大手企業と連携した社会貢献型のブロックチェーンゲームを提供しており、今後、国内での上場を控えている成長中スタートアップになります。 - CTOを中心としてAI駆動開発を用いた開発プロセスの推進も行われており、AI駆動開発の立ち上げに携われます。 - 暗号資産に関わる実務経験は不要です。暗号資産自体の開発経験よりも、ソフトウェア開発全般の知見(要件定義~テスト)の方が活かせるポジションになります。 # 求められるアウトプット例 - 生成AIを用いた開発プロセスの定義 - プロジェクトマネジメント - プロジェクト課題一覧の作成 - テスト計画書の作成 - 要件定義・非機能要件定義　など # この案件の魅力 - 社会貢献型ブロックチェーンゲームという、世界的にも前例がほぼ存在しない独自性を持つサービスに中心人物として携わることができます。 - 急成長中スタートアップの中核としてご活躍頂けます。 - AI駆動開発の導入に中心人物として携われます。 # 弊社にご参画いただいた場合のメリット - PM/テックリードとして、今後どの会社でも活躍できるスキルを身につけることができる。 - 弊社経由でないとリーチが難しい企業やプロジェクトに参画し、経験を詰める。 - 弊社の別の案件もご紹介可能。 - クライアント企業のCXOと直接関わり、人脈を広げることができる。

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 -------------------------------- ■会社概要 大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装の両輪で活動しているスタートアップ企業です。 「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げ、生成AIの業務活用を支える法人向けツールなどの開発を行っています。 ■募集背景 既存プロダクト「ELYZA Works」のサービス拡大に伴う機能追加、および業界・ユースケース特化型の新規プロダクト開発を進めるための事業拡大フェーズです。 プロダクトのコアとなるLLMを含む機械学習モジュールの開発や、革新的なユーザー体験を実現するためのエンジニアリング強化を目的としています。 ■業務内容 プロダクト事業部の機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル/自社モデル）をコアとしたプロダクト開発およびMLOps基盤の構築を担当いただきます。 ◇プロダクト開発 - 機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発 - ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善 - 自社モデルの最適化（推論速度と精度のバランス調整、軽量化）とプロダクトへの組み込み ◇機械学習×エンジニアリングのリード - MLモデルを組み込むための社内ライブラリ実装 - プロダクションデプロイのワークフロー整備 - プロダクトコードの最適化、リファクタリング - 他チームへの技術支援（アーキテクチャ・実装方針策定） ◇MLOps基盤の開発と改善 - スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計・実装 - モデルの監視・パフォーマンス評価システムの構築 - 本番運用に関するベストプラクティスの確立

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 最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進 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 柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れる Backend Engineerとして、JAPAN AIのプロダクト群のバックエンドシステムの設計・開発・運用をリード スケーラブルで堅牢なバックエンドアーキテクチャの設計・構築、AIエージェント技術や大規模言語モデルを活用した次世代プロダクトの技術基盤構築に取り組む 多職種チームとの協働を通じてプロダクトの価値向上に貢献 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 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 リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) CI/CDパイプラインの構築・改善 コードレビュー・テスト自動化の推進 監視・ログ分析システムの構築 セキュリティ要件に基づいた実装・運用 機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ MLOpsパイプラインの構築・運用 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 開発プロセスの改善、自動化の推進 人物： コミュニケーション能力の高い方 ※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 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 AIや3Dアルゴリズムに強みを持つ東京大学発の技術系スタートアップです。 直近では、大規模言語モデル（LLM）を利用した、営業強化や販売促進の領域でもソリューションを提供しています。 私たちが提供するサービス領域は、ヘルスケアからアパレル、消費財、不動産業界をはじめとして幅広くご活用いただいており、お客様のテクノロジー・パートナーとして店舗接客、営業力の強化に尽力しています。 （仕事内容） 下記どちらかの案件をお願いする想定です。 ①AI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。 ②受託開発している案件のソフトウェアエンジニアとしてフルスタックにご対応いただきます。 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。 （開発環境） インフラクラウドサービス：AWS 開発言語：Python 主要なライブラリ：Pandas, scikit-learn , PyTorch コード管理ツール：GitHub コミュニケーション管理ツール：Slack ドキュメント管理ツール：Google Drive、Notion タスク管理ツール/プロジェクト管理：JIRA ※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 ※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。 ■期待する役割 Fullstack Engineerとして、プロダクト群のフロントエンドからバックエンドまで一貫した設計・開発・運用をリードしていただきます。 スケーラブルで堅牢なアーキテクチャの設計・構築、AIエージェント技術や大規模言語モデルを活用した次世代プロダクトの技術基盤構築に取り組むとともに、優れたユーザー体験を実現するフロントエンド実装、多職種チームとの協働を通じてプロダクトの価値向上に貢献することを期待しています。 ■業務内容 - AIプロダクト開発 　- AIプロダクトのフロントエンド・バックエンドシステムの設計・開発・運用 　- 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 　- TypeScript / React / Next.jsを用いたモダンなフロントエンド開発 　- リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発 　- 自然言語処理パイプラインの構築・最適化 - システムアーキテクチャ・インフラ 　- マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 　- 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装 　- GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 　- データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) - フロントエンド開発 　- React / Next.jsを用いたSPAアプリケーション開発 　- TypeScriptによる型安全な実装 　- レスポンシブデザイン・アクセシビリティ対応 　- パフォーマンス最適化 (Core Web Vitals改善) - 開発プロセス・品質向上 　- CI/CDパイプラインの構築・改善 　- コードレビュー・テスト自動化の推進 　- 監視・ログ分析システムの構築 　- セキュリティ要件に基づいた実装・運用 - 機械学習・AI統合 　- 機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ 　- MLOpsパイプラインの構築・運用 　- 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善 　- A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援 - チーム協働・技術推進 　- 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発 　- 技術選定・アーキテクチャ決定への参画 　- 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証 　- 開発プロセスの改善、自動化の推進

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、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SaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、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SaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ■業務内容 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。 ・自社サービスに蓄積される製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■企業について 弊社は、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SaaSを開発・提供しています。 職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ・部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ、既存のホリゾンタルシステムではこの業界の課題を解決できず、未だに大きな課題が残っています。 私たちはドメインを深く理解し、特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ・現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うため、現場・現物・現実を重要視しています。エンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方を募集しています！ ・現場UX × 現場データ × 現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われ、それぞれで10万件近い製品情報が存在します。 弊社サービスは、ドメインに寄り添った現場UXを提供し、これらの図面・製造手法・製造コストなどの未データ化領域を可視化しています。 これらのデータと製造業特化AIを活用し、職人の知見を自動化・最適化することに挑戦しています。

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

作業内容 ・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 【技術環境】 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜技術環境＞ 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure 等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜基本時間＞ 10：00～18：00

作業内容 AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。 ＜技術環境＞ 言語：Python FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn DB：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure等 コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜基本時間＞ 10：00～18：00