AIエンジニア × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 10ページ目

作業内容 ・JAPAN AIのプロダクトをはじめとするAI技術(AIエージェント等)を活用し、社内業務の効率化・自動化の仕組みを設計・実装する作業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活用による事業変革の推進 - 業務自律化の実現 - データ基盤構築支援

作業内容 お菓子メーカーのPSI（生産・販売・在庫）管理高度化に向け、現状データの把握・分析から改善ポイントの抽出、 在庫推移ダッシュボードのプロトタイプ構築、運用設計支援までを、同社PMの指示のもとで自走的に遂行いただきます。 具体的な業務内容 ・SQL/Pythonを用いた実績・計画・マスタ等のデータ抽出、突合、クレンジング ・PSIに関連する各種データの加工・統合および分析用データマートの整備 ・TableauやPower BIを用いた在庫推移ダッシュボード（プロトタイプ）の設計・実装 ・クライアント担当者からのデータ定義ヒアリングおよびデータ要件定義の作成 ・分析環境へのデータ実装フローの設計とドキュメンテーション ・PSI会議等でのトライアル運用に伴走し、入力フロー・運用フローの改善提案 ・物流費・保管費等の配賦ロジックや改善効果試算ロジック構築（可能な範囲で） ・PM（0.5稼働）の意図を汲んだタスク設計・進行管理および報告 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 生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ＜主要業務＞ LLM 連携（OpenAI/Anthropic 等）、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 サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装など。 チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。 データの取得、分析および加工 FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどを取り扱います。 生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。 ※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 【業務概要】 ・LLM（大規模言語モデル）ベースのエージェントの研究開発（要件分析、設計、コード生成、自動テストなど） ・エージェントオーケストレーターのコアロジックの設計、プロトタイピング、改良 ・信頼性の高い構造化された出力を生成するプロンプト戦略とエージェントツールチェーンの開発 ・プラットフォームエンジニアと協力し、IDE内での人間参加型ワークフローや非同期レビューをサポートする基盤要件を定義 ・VS CodeにAIエージェントを緊密に統合した次世代開発者体験のプロトタイピング開発 ・各エージェントのコアAI品質メトリクス（タスクあたりの時間節約率、採用された変更率など）の定義と継続的な改善 ・英語・日本語　共にビジネスレベル上級以上 当社は、エレクトロニクス分野に特化した技術商社です。 半導体・車載関連・IoTなどを中心に、最先端デバイスやソリューションを提供しています。 単なる製品販売にとどまらず、企画・設計支援から量産、品質対応までを一貫してサポートしております。 国内外の幅広いパートナーネットワークを活かしたグローバル展開も強みです。 技術力と現場密着型の提案で、顧客のものづくりを支え続けています。 【チーム構成】 3名リードプロパーの方がいます。 全体では、5?7名ほどの体制を想定しております。

作業内容 DX領域において、生成AI（LLM）を活用したソリューションの企画・PoC・本番導入まで一気通貫でリードいただくポジションです。 論文調査〜実装〜推進〜評価まで、技術とプロジェクト推進の双方を担当します。 ＜具体的な業務内容＞ ・最新の生成AI技術（論文・各社サービス）の継続的な調査と技術検証 ・課題定義〜KPI設計〜データ整備〜モデル選定／チューニング〜評価までのプロジェクトリード ・技術成果物のレビュー ・社内勉強会・技術ブログでの情報発信 ・PoC成果を踏まえた本番運用までの仕組みづくり

作業内容 ・次世代AIソリューション開発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。 - LLM活用アーキテクチャ設計 - RAG構成設計(検索基盤+LLM連携) - モデル選定、プロンプト設計、査定設計 - クラウド上でのAI基盤設計 - PoCから本番移行のリード - クライアントとの技術的意思決定支援

作業内容 ・Z世代向け新規UGC動画アプリ品質管理基盤構築案件 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。 　-Claude、OpenAI APIを活用した、広告台本の自動審査および スコアリングモデルの実装 　-OpenCV、MediaPipe等を用いた、UGC動画の品質の自動検知 　-既存アプリへのAI品質チェック機能の統合およびAPI設計 　-テスト自動化基盤の構築およびCI/CDパイプラインの品質ゲート設計

作業内容 ・AI を活用したシステム開発効率化フレームワークの研究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。 - トークンやコンテキストのチューニングを踏まえた生成AIプロンプトエンジニアリング - MCPを構築・活用する開発効率化 - AI-DLC(AI駆動開発ライフサイクル)など、AIを活用した開発手法 - 要件定義、設計、実装、までの一貫した開発 - 0→1の新規開発 - AI を活用したシステム開発効率化フレームワークの研究開発 - 開発効率化を実現するAIを軸としたフレームワークの研究開発

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 生成AIを活用したDX化支援をご担当いただく案件です。 5～7名規模のチームに参画し、顧客から提示される大まかな業務要件をもとに、生成AIエージェントを業務でどの程度実用的に活用できるかの検証・実装を中心にご対応いただきます。 主な業務としては、RAGシステムの設計・開発・チューニングを担っていただきます。 独自AIエージェントを用いたアプリケーション構築を行い、Pythonを使用したデータ前処理、検索ロジックの実装、LLMとの連携部分のスクリプト開発などを担当いただく想定です。 また、データ前処理の一環として、マルチモーダルAIの活用も想定されており、画像認識機能を持つLLMを用いて、図面や画像を含むドキュメントを解析する仕組みの実装にも携わっていただきます。 技術面でのサポート体制は整っているものの、顧客へのヒアリング内容をもとに、仕様への落とし込みから設計、実装、テストまでを一人称で推進できる方が望まれます。 加えて、技術的観点からの実現可能性検討や、顧客への仕様説明など、技術的な顧客対応も業務の一部としてご対応いただく想定です。

作業内容 【作業内容】 顧客のビジネス課題解決をミッションとし、国産LLMと高精度RAGを核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームであるSATなどを活用したAI時代のDX推進をリードしていただきます。 プロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的な妥当性の判断、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で実行していただきます。 コンサルメンバーと協力し、顧客と技術的な会話を深く行い、社内のエンジニアリソースと連携しながら、プロジェクトを成功に導くための技術リードを行っていただきます。 顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティング、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）を行っていただきます。 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し、技術的側面からプロジェクトをリード・サポートしていただきます。 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、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。 【ポジションの魅力】 実装できる経営参謀として、生成AIや高精度RAG技術を活用し、世界レベルの技術と日本企業の深い現場知を融合させる挑戦ができるポジションです。 国内大手製造業などエンタープライズ顧客のDX推進に深く関わり、ビジネス課題解決から実装・運用まで一気通貫で伴走するFDEとして高い裁量と責任を持つことができます。 コンサルティングとエンジニアリングスキルを統合した現場密着型のエンジニアとして、単なる開発を超えたAI時代のDX推進で重要な役割を担い、市場価値の高いキャリアを築くことができます。 【開発環境】 国産LLMおよび高精度RAGを活用した業務AI実装支援プラットフォームSATなどを利用した環境です。

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 ・建設業界向けプロダクト開発における、MLLMを用いたデータ構造家作業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。 - M-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて非構造化データから構造化データへ変換 - 抽出モデルにおける評 価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用 - LLMとOCRを組み合わせて複雑な文書から詳細情報を抽出

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,デザイン 大手企業の社内プロジェクトにおいて、生成AIを活用した業務効率化を推進する開発チームに参画いただきます。 AIエンジニアとして、要件整理から実装・運用までを一人称でリードできる方を募集しており、フロントエンド開発やFigmaを活用したUI設計にも携わっていただきます。 基本はリモート勤務ですが、必要に応じて都内オフィスへの出社可能性があります。

作業内容 ・生成AIの独自性強化と品質、速度、コストの最適化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 連携(OpenAIやAnthropic 等)、モデル選択とプロンプト最適化、査定 - 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) - 品質テスト基盤、A/B テスト、自動査定メトリクスの実装 - サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 - データの取得、分析、加工

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 ・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 ・リクルート情報プラットフォームにおける 　AIプロダクト(AIによる求 人検索、AIによるキャリアプランの生成等)の 　開発、改善をメインにご担当いただきます。 ・外部パートナーと共同開発した既存のAIプロダクトを引き継ぎ、 　アーキテクチャとコードベースを理解した上で、内製での改善と拡張を担っていただきます。 　-LLM、RAG基盤の改善と運用(索引設計、チャンク設計の最適化、プロンプト改善、監視と査定基盤の拡充等) 　-案件検索、リランキングパイプラインの分析と改善 　-AIによる対話ヒアリング機能の改善 　-AIエージェント機能の要件定義、設計、開発

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 ・「人を増やさずにスケールできる運用モデル」確立のための作業フロー設計を 　事業企画としてご担当いただきます。 ・具体的な作業は以下を想定しております。 　- クライアント対応領域のAI化 　- 問い合わせ分類、一次回答、ナレッジ運用のフローの再設計 　- 生成AIによる返信案の自動生成や、実務担当者の支援フローの企画、要件定義、実装、運用改善 　- ROIを基準に、返答案サジェストから自動完結まで、段階的な自動化ロードマップを策定 　- FAQ、運用手順、判断基準などの情報を、AIが活用しやすい形に構造化し、更新プロセスまで設計 　- 改善効果を最大化するため、実務メンバーのマネジメントや組織運営全般 　- 計測、改善の仕組み化 　- KPIの設計、可視化を行い定量的、継続的に改善が回る仕組みの定着 　- 例外対応や高度な判断が必要なケースの自動化と品質を両立させる仕組みの構築 　- 初期ミッションで確立したAI活用の型を、全社の課題解決とスケール設計の推進

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】 グローバル展開を行う国内大手飲料メーカーにて、自社開発AIエージェントの外部向け展開を計画中です。既に2万人規模の従業員が活用している内製AIエージェントのブラッシュアップ・カスタマイズを担当いただきます。複数ステークホルダと調整しながら、実装フェーズを中心に開発支援を行っていただきます。 【開発環境】 Python

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】 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 ■アサイン先案件 証券業界の顧客企業と、業務データの収集・活用や対話AI構築を行うAI開発プロジェクト ■業務内容・期待役割 AIエンジニアとして、AI開発をリードいただく。 ・AIの要件定義、リサーチ、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む) ・検証設計、データセット整備、精度検証 ・顧客への進捗・成果報告の支援 ＜開発の具体的内容＞ ・顧客が金融サイトの情報（有価証券報告書等）の収集と、それらを用いて部署毎に構築しているデータベースの内容理解と統合 ・社内文書（秘密文書を含む）を対象にした対話AI（RAG）システムの構築・精度向上 　-現在、証券会社様は、これらの業務を手作業中心で行われており、今回の取り組みで生成AIを活用してシステム化し、効率化が実現することに、強く期待されています。 ■働き方 顧客企業データを扱う際は顧客企業先で作業 その他はリモート可能 特にプロジェクトの後半は、顧客企業先での作業が週2~4日発生する可能性が高いです ■その他特別な要件 株式の売買について、顧客企業から制約を課せられる可能性があるため、個別株式の売買を行っていない方が望ましい ＜案件の推進体制＞ 以下のようなチーム構成を考えております。 ・PM、エンジニアのアドミン：3名 ・AIエンジニア（今回募集）：1名 ・システムエンジニア（システム構築・Azure関係を担当）：1名

作業内容 【作業内容】 生成AIを使用したアプリケーションの作成に従事します。これには、データパイプライン(ETL処理)の設計・開発も含まれます。

作業内容 ＜＜スマートフォンゲームアプリの開発や、2Dアニメーション等の先端技術を取り入れた事業を展開する会社！＞＞ システム開発におけるAIエンジニア業務をお任せします。 　 ■□具体的には…□■ ・AIに関連する開発業務全般 　 ＜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】 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 ■企業概要 同社は、国内最大規模を誇る半導体商社として、 電子部品および周辺機器における輸出入や販売、開発、加工を中心に展開しております。 また、AIやIoTソリューションシステム分野にも注力しており、 幅広い領域で事業を展開されている企業様です。 ■業務内容 新規事業部隊として立ち上がった部署において、 製造業へ向けたDXコンサルPJが始まっております。 現在、メインクライアントへのサービス導入に向けて構想策定をしておりますが、 今回はデータサイエンティスト・AIエンジニアとしてお力添えいただきます。 ・クライアントの課題 製造現場の手順書(組み立て・塗装・設計等)がExcel or 紙ベースとなっており、 取り掛かるまでの確認や修正・変更時に非常に工数がかかっている。 ・実現したいこと AIを用いた効率化、データ整理や蓄積が可能となるような、 サービスの開発・提案。 MVP開発：2026年3月頃 正式リリース：2026年10月頃 └開発はベンダー依頼中心となる可能性もございます。 【お任せしたい業務内容一例】 ・アーキテクチャ設計 ・モデル設計提案(社内チーム向け) ■チーム体制 20～30代を中心に、コンサル兼PM(クライアント折衝)、データサイエンティスト2名、開発人員 ■出社割合 週1～２回程度、横浜市想定。 大手半導体商社として事業を展開している同社ですが、 当部署はクライアントへのDXコンサルをメインに行っており、 新規サービス実現に向け、データサイエンティストとしてお力添えいただける方を募集しております。

作業内容 ・自動車関連企業様向けに、AIを活用した研究開発案件にご参画頂きます。 ・AI関連の研究を行います。 ・AI学習モデルの調査や分析を行います。 ・ツール開発を行います。 ※研究開発の為、必ずしも上記の内容とならない場合があります。

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】 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 -------------------------------- ※「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 【作業内容】 インシデント管理、スケジュール調整等へのAIエージェントの活用提案を行います。DX、AI化に向けた計画立案を行い、構築チームのリーディングを行います。 【求める人物像】 マネジメント要素はほとんどありませんが、主体的に業務に取り組める方が望ましいです。

作業内容 【作業内容】 生成系AI技術の開発を主導いただきます。 GPT系のプロンプト設計に加えて、画像や音声認識等のAI技術について実現可能かどうかを見極め 実際の実装までを担っていただきます。 ・プロジェクト全体のリード / 進行管理を行い、生成AI技術の開発を推進 ・論文調査とモデルの設計構築 ・開発実装と高速化 ・顧客のニーズに応じたAIソリューションの提供や、ビジネス課題に対する応用 ・結果検証と改善 ・新技術の調査・評価、必要に応じた導入推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、 GPU cloud Services ・ツール：Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, GitHub など

作業内容 生成AI導入のコンサル・PM業務 ・ECモール事業者内の生成AI適用プロジェクトにおいて、 　以下の業務をお任せいたします 　‐ソリューション選定 　‐要件定義 　‐PoCの実行 　‐導入判断 　‐設計、開発チームとの各調整および支援