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 | 15ページ目

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 -------------------------------- ※「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 ・「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 【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 AIコーディングツールを活用し、海外SaaS（主にインド発）と国内クライアント向けの 業務アプリケーションを素早く試作・検証するフルスタックエンジニアポジションです。 フルスクラッチの大規模SIではなく、既存のSaaSや各種ツールを組み合わせて、 デモ環境やプロトタイプを短期間で構築し、 クライアントと一緒にトライアルを回していく役割を担っていただきます。 ＜詳細業務例＞ ・クライアントの要件・課題を踏まえた簡易アプリ／PoC／プロトタイプの設計・実装 ・AIコーディングツール（例：GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor、Claude Code等）を 用いた開発デモ環境の構築・調整、およびクライアント向けの動作イメージ作成 ・海外SaaS（Freshworks 含む）とのAPI連携・外部サービス連携の実装・検証 ・要件整理から簡易設計、実装、検証までの一連の開発プロセスの推進 ・既存サービス・ツールのリサーチと、最適な組み合わせ方の検討・実装 ・必要に応じた技術検証（PoC）や簡易ドキュメントの作成 ・デモ・展示会への出展製品の開発 ＜想定アプリケーション例＞ ・人材面接マッチングアプリ ・営業・見積・受発注情報のAI判断アプリ ・AIによる文字起こしシステム 海外（特にインド発）のSaaS市場が拡大する中で、 日本市場への展開やローカライズのニーズが高まっています。 同社には、海外SaaSベンダーからの日本展開に関する相談に加え、 日本企業からも「自社業務に合わせた簡易アプリ」や 「AIを活用した業務自動化の試作」を求める声が増えており、 既存メンバーだけでは技術検証・デモ開発・PoCへの対応が追いつかない状況です。 そこで、AIコーディングツールや既存SaaSを活用して プロトタイプやデモ環境を短期間で形にできるフルスタックエンジニアを迎え、 海外SaaSの日本展開を技術面から支えること、 日本の顧客ニーズを取り込んだアプリケーションをスピーディーに試作すること の両面を強化したいと考えています。

作業内容 ■お任せしたいこと概要： DX推進の一環として、生成AIの活用を強化するための研修計画を策定し、ICT推進室の皆様と一緒に研修実施まで行っていただきます。 研修内容は各部門の特性に合わせたもので、AIの有効性を理解し、業務に活用するためのノウハウをご教示いただきたいです。 ■依頼業務詳細： ・研修計画の策定 ・研修内容の作成 ・各部門に合わせた研修の実施 ■自社での活用サービス O365のCopilotを導入済みです。 ■スケジュール 2026年1月:研修計画策定 2026年2月:来年度の研修計画に盛り込む。 →3か月以内に全社500名を対象に研修を実施。 ■研修対象部門： 営業、購買、経理、IT、製造、品質保証の各部門 同社は、大手自動車メーカーを主要顧客とする大手自動車部品メーカーです。 70年に渡り、自動車の機能部品（燃料タンク・サンルーフ）の開発・製造・樹脂部品の製造を行っています。 自動車部品事業は海外の販路拡大を進めており、現地に拠点を構え、生産・供給を行っています。 現在同社は、DXを進めることで企業の競争優位性を高めることに取り組んでおります。 特に生成AIの取り組みを強化したいと考えており、 業務効率化だけでなく、特異性のある領域に生成AIを適用し、さらなる効果を目指しています。 11月にDXに関する理解度、認知度、モチベーションを測るスキルチェックを実施をしており、 その結果を元に、研修計画やスキル計画策定を1月から開始する予定です。 そこで、ご担当者と一緒に研修計画の策定・研修講師を担当してくださる方を募集しております。

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 【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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- 【参画頂きたいプロダクト・プロジェクト】 デザイン・マーケティングリサーチの現場課題を解決するため、AIを活用したインタビュー分析ソリューションを新たに立ち上げました。 社内プロトタイプによる技術検証を重ね、高精度な分析機能をWebアプリとして製品化。現在は事業会社やリサーチ会社への導入を通じ、現場の効率化に貢献しています。 【お任せしたい業務】 Webアプリケーションエンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーと一緒に研究開発に取り組んでいただきます。 プロダクト戦略や顧客要望をもとに開発の優先度を調整しながら、新しいAIコンポーネントのプロトタイピング、既存コンポーネントの改善、評価基盤の構築といった開発を行います。 またAIコンポーネントを作るだけでなく、それらをWebアプリケーションに組み込む部分も他のアプリケーションエンジニアと連携して実施します。 既にAIコンポーネント専任のエンジニアは在籍しており、タスクの分担や相談をしながらマイルストーンに向かっていく形になります。 デイリースタンドアップなどのミーティングはアプリケーション開発のメンバーとも合同で実施しており、プロダクトやシステムの状況を相互に共有しながら、プロダクトチームの一員となって価値提供に取り組んでいただきます。 【開発手法】 - スクラム（1週間スプリント） 【開発体制】 - AIエンジニア3名 - アプリケーションエンジニア4名 - デザイナー2名 - プロダクトマネージャー1名 - ビジネスサイド5名 【主なコミュニケーションツール】 - Slack、GitHub、Google Meet

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 ■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企業です。 ■業務概要 同社AI教育開発部にて、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。 今回は、AIデータサイエンス領域の担当として、以下の業務をお任せします。 ・AIモデルの設計・開発・評価 ・データの収集、前処理、および解析 ・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 ・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 ■業務内容 C言語・C++を用いて、画像処理技術を活用したIoT／サービス開発をご依頼いたします。 本ポジションは、C言語・C＋＋での開発経験があればPythonの開発経験やAI領域の実務経験は不問です。 ＡＩ・画像処理や本案件への興味関心があれば、応募可能です。 現在、急速に同社のサービスニーズが高まっているため顧客のニーズに合わせて、 研究/製品開発を行う必要があり、その製品開発やカスタマイズ開発をお手伝いいただく想定です。 ∟これまでの経験を基に、技術的なアドバイスをいただける方も大歓迎となります。 ■技術環境 ・言語：C＋/Python ・画像処理：OpenCV ∟エッジ端末をAIで動かす関係上、OpenVINOやHailoにご知見のある方は大歓迎となります。 ■組織体制 10名 ■現状の課題： 対象部署：DX推進本部内の外向けのDXサービスを開発している部署 組織体制：約10名 ∟内製開発を行っております。 サービス概要：鉄道架線の保守点検に必要な項目を、カメラで撮影した映像から法律に準拠し適切に運用がなされているか 画像処理技術を用いて解析する装置となります。 現場出勤の有無や対策検討、保守の効率化と省力化を提供しております。 ※主に車両の屋根に搭載されております。 背景： AIと画像処理の精度が高いため、競合優位性があり、顧客より新規開発の依頼が多数寄せられており、新規機能開発が進んでおります。 ∟競合はレーザー計測のみとなっておりますが、同社ではカメラとレーザー等の別装置も使用し、それらのデータも使用した解析を行っております。

作業内容 【プロジェクト概要】 同社は、AIを通じてクライアントの開発業務の効率化を支援するスタートアップ企業です。 具体的には、開発工程をAIで自動化するパッケージ製品を自社開発しており、クライアントごとにカスタマイズの上、導入支援を行っておられます。 本案件では、自社のコード自動生成パッケージのスクラッチ開発と導入支援をPMのお立場で支援いただく内容です。 本案件のクライアントは金融機関向けSIerで、エンジニアの開発を効率化し原価率を下げるべく、 同社のコード自動生成SaaSの導入を検討されています。 なお、同社サービスはTypeScript×Python環境下で開発されており、インフラはCTOが専任で対応されています。 【想定業務例】 ・業務要件定義 ・開発組織マネジメント 　└WBS作成／タスク管理／リスクマネジメント(進捗管理)等 ・顧客折衝 　└折衝先：クライアント(SIer)のプロジェクト統括責任者様で週1程度の想定 ・ベンダー管理 ・テスト仕様書作成 【プロジェクト体制】 PM1名(本ポジション)→リードエンジニア1名／AIエンジニア1名／バックエンド1名／フロントエンド1名／インフラ1名の 想定ですが、プロジェクトフェーズによって異なります。 ※現在は同社役員の方が代理対応されています。 元々アサインされていた外部PMの方がスキルアンマッチで離脱となったため。 ※現在は同社役員の方が代理対応されておりますが、後任が決まり次第引継がれる想定です。 ※クライアントの課題解決をゴールにコミットいただける方がマッチする印象です。

作業内容 同社では、LLMを活用したAI機能開発により、金融機関向けSaaSサービスの法人営業・事業支援を高度化しています。金融企業の取引先企業・業界情報や技術シーズ、顧客課題を素早く整理・可視化し、誰でも一定品質の提案や課題起点のマッチングができる状態を目指しています。そのため、AI機能の企画・開発・改善を主体的に担えるAIエキスパートを募集します。 ■業務内容 ①AI機能開発プロジェクトへの参画（約50％） 課題・要件を基にPdMやデザイナーと協議し仕様決定。新規領域ではPoCや技術検証を実施。要件を踏まえた機能設計、タスク分解・見積もり、依存関係整理、開発ロードマップ作成と実装までを担当。 ②AI機能の継続的評価・改善（約40％） 開発済みRAGやプロンプトの定性・定量評価と改善ロードマップ策定。評価結果に基づく機能精度・パフォーマンスの向上活動。 ③事業横断的データ活用リード（約10％） 金融機関の独自データ活用を軸に中長期技術戦略立案。社内データ基盤整備・他部署との協業推進、メンバーの技術支援・スキル向上、知見共有。 同社の金融機関向けSaaSサービスにおいて、利用している金融企業が顧客・業界情報の収集や課題整理、提案検討に多くの時間と属人性が発生している状況です。 これらを解消し、誰でも一定品質で顧客理解・課題起点の提案が行える状態を実現するため、LLMを活用したAI機能の開発・高度化を推進しています。 そこで今回は、AI機能の企画・開発・評価改善を主体的に担える方を募集しております。

作業内容 〇QA for AI（AI搭載製品・サービスの品質保証） 　∟生成AI／機械学習を含むAIシステムの品質保証方針・ガイドラインの整理 　∟新規AIプロダクト企画の品質・倫理観点でのレビュー支援 　∟評価指標・目標値の考え方や評価プロセスの枠組みづくりへの助言 〇AI for QA（品質保証業務へのAI活用） 　∟品質保証業務プロセスの可視化・課題整理（特に書類審査・レビュー業務） 　∟生成AI／LLM等を活用した効率化・高度化のユースケース構想と優先順位付け 　∟小さなPoCの企画・実行方針の策定、および現場への導入・浸透の進め方の提案 上記を踏まえた、QA for AI / AI for QA 両面の中期的なロードマップ・優先順位の整理 （※実装や詳細設計を一人で行うというより、「方針・枠組み・優先順位」を社内メンバーと議論しながら形にしていく役割を想定） 同社では、画像認識を中心とした機械学習や生成AIを活用した製品・サービスを複数事業で展開しています。 各事業部には品質保証組織が存在する一方で、「AIを搭載した製品・サービスの品質をどう保証するか（QA for AI）」と 「品質保証業務そのものにAIをどう活用するか（AI for QA）」を全社横断で整理し、 方針やガイドラインを設計できる専門人材が不足しています。 特に生成AIは従来の機械学習と比べて出力のばらつきや説明可能性の面で不確実性が高く、従来の品質保証の枠組みだけでは十分に対応できません。 社内でもガイドライン整備やプロジェクト単位での取り組みは始まっていますが、 「何を優先して、どのレベルまで整備すべきか」という全体戦略と優先順位付けが課題となっています。 このため、品質本部（全社横断組織）の一員として、外部の知見と俯瞰的な視点を持ち、 QA for AIとAI for QAの両面からAI品質保証の方向性・ロードマップを共に描き、 具体的な施策へ落とし込んでいただけるプロフェッショナルを、業務委託で募集しています。

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 -------------------------------- ※「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、法人支出管理の領域でサービスを提供しています。 現在は、法人の中でも特にアナログな作業の代表例である、経費精算や支払請求書に着目し、経費精算・請求書の業務負荷を削減するクラウド型ソフトウェアを展開しています。 さらに、支出を最適化する「法人支出管理プラットフォーム（BSM）」を目指して、取引先に関する情報を可視化し、支出パターンの分析やコストの削減につなげる新規事業のリリースにも着手しています。 創業以来10年以上、一貫して支出管理の事業を通して、2,500以上の法人、500万人以上の個人の方へサービスを届けてきました。 この度、2025年5月にリリースされた経理業務の効率化を目的としたAIエージェントの開発、及び既存チームと連携しながら技術・マネジメントの両面で貢献いただける業務委託メンバーを募集します。 【業務詳細】 ・プロジェクトリード ・プロンプト設計の改善提案および実装・テスト対応 ・チーム内の技術課題に対する解決策の提示・実装 ・技術的スキル向上と成果物の品質担保 ・使用技術：プロンプトエンジニアリング、LLM（例：ChatGPT、Claudeなど）、Slack、Notion 他 ・担当フェーズ：要件定義・設計・プロンプト設計・チーム運営・リリース 【チーム体制】 チーム体制：3?5名（うちインターン含む） 【求める人物像】 ・要件や設計の意図を適切に理解し、実装に落とし込める方 ・技術のキャッチアップに積極的で、成長意欲のある方 ・チーム内での知識共有やレビュー文化に積極的な方 ・他メンバーやリーダーとの協調を大切にできる方 ・最終顧客価値の創出を意識した開発に取り組める方 【勤務体系について】 ・フレックスタイム制 ・コアタイム：9:00?15:00 ・フレキシブルタイム：6:00?9:00 / 15:00?18:00 ・標準的な勤務時間帯：9:00?18:00 (標準労働時間: 8時間 / 休憩時間: 1時間)

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 -------------------------------- ■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 ■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 -------------------------------- ■概要・募集背景 E（環境）の指標であるCO2等の排出量算定はもちろん、S（社会）での指標である強制労働や児童労働についてまでも、サプライチェーンの源流にまで遡り3290の指標から影響度を算定できるサービスを提供しております。このサービスは企業価値の向上を目的としています。 エンタープライズ企業を中心にご好評をいただいており、今後のさらなる事業拡大に向けて人的リソース及び管理職層の拡充を図るべく、新たに会社の成長に伴走していただける方を募集しています。 ■関わるプロダクト CDPをデータポイント活用した設問アンケートを作成しAIとの連動による新サービス AIスコアリング機能により回答内容がCDPのガイダンスに沿っているかを評価・改善提案 ■業務内容 - CDP（気候変動対策情報開示プロジェクト）の約500個のデータポイントに関する回答フォームやガイダンスのUI作成とバックエンド連携 - Next.jsを用いたフルスタックでの開発（フロントエンドUI/UXとバックエンドのデータベース保存部分） - 生成AI（LLM）とAIコーディングアシスタントを活用し、ドキュメントの要件定義からUI構築までの一連のフロー（AIによるドキュメント要約・レビューを経て、フロントエンド実装）の効率化と品質向上 ■チームメンバー 3名：ビジネス側1名　PM兼FE兼BE1名　AIエンジニア1名 ※3月のベータ版リリースに向けて、スピード感重視での開発となります。

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 【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 -------------------------------- ※「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 【お任せしたいこと概要】 エンタープライズ顧客の内製化支援をお任せします。 具体的には、顧客が新規WEBサービス／システムを開発する際の内製化支援です 顧客側のPdMと一緒に以下の業務を推進していただきます。 最終ゴールはAI駆動開発の推進ですが、そこに至るまでの過程で解決すべきことを中心に対応頂きます。 クライアントは金融を想定しています。 ・アジャイル開発の体制構築支援 ・クライアントの開発組織の課題ヒアリングおよびボトルネック分析 ・技術的観点を踏まえたクライアントへの改善提案（SIでの課題提案に近い役割） ・開発チームの立ち上げおよび体制構築 ・プロジェクトの技術リード(TypeScriptメインのモダンな環境が中心です） ・開発チームのマネジメントおよび推進 ・AI駆動開発の推進 同社は、Azureを中心としたITインフラ基盤構築支援をメインに行うSIerですが、 直近、エンタープライズ企業向けの生成AIアプリの拡張支援案件が急増中です。 今回ご参画いただく事業部は、開発組織を持つ非IT領域のエンタープライズ企業向けに 生成AIを活用した開発組織の効率化や開発組織の内製化支援を行っています。 具体的には、GitHub copilotなどAI駆動開発を軸に、 クラウドネイティブ(Azure中心)なアプリ開発をお客様自身の手で実現できるよう、 ベンダーに依存しない体制づくりと技術支援をプロジェクト伴走型で実施されています。 本ポジションでは、エンタープライズ企業向けのAI駆動開発案件にて、 提案～技術方針策定～プロジェクトリード～チームマネジメントを担当いただき、 クライアントの開発組織に入り込みながら内製化支援および開発組織改善を推進していただきます。 ご参画いただく想定のプロジェクトは金融系のクライアントとなります。 【組織体制】 AIによるDevEx(開発者体験)の向上をミッションとするAAP(AI App)推進チームには 8名(PM兼アーキテクト4名／AI駆動開発エンジニア4名）が所属しておりますが、 1プロジェクトあたり3名程度で対応されています(PM1名／エンジニア2名) クライアント企業の開発組織の内製化支援プロジェクトをリードできる人材が不足しています。 具体的には、技術×マネジメント×顧客折衝を横断できる人材の採用が難航しており、 スキルマッチする候補者からのエントリーが集まらないことが背景となっています。

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 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 【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 ■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 【作業内容】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めていただきます。 プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

作業内容 【業務内容】 ★倒産確率算出モデルの開発 ★企業の倒産傾向に関しての分析 ・スコアリングAIの開発 ・ニュースや求人情報などのデータ収集プログラム開発 ・情報の自動選定AIの開発 ・重複判断AIの開発 ・非構造データを構造化データに変換するAIの開発 ・分類AIの開発 ・データ基盤運用・データパイプライン運用 ・リリース管理・インフラ運用・セキュリティ対策 ※全てをできる必要はありません 【ポジションの魅力】 ・LLMを中心とした最新のAIを用いた開発ができる。 ・東大・京大出身のAI研究者やAI専攻の大学院生など20名以上のAIエンジニアと働ける。 ・立ち上げフェーズからプロダクトの立ち上げにコミットできる。 ・CEOがAI開発に直接関わっており、スピーディな意思決定ができる。CEOが元エンジニアであり、技術的な理解がある。 ・お客様と近い距離で働くことができる。プロダクトマネジメントへの関与も可能で、自分が作るプロダクトへの高い納得性。 ・「審査」というテクノロジーが未開拓の大きな領域でのイノベーションのチャレンジ。 ・自社サービスのプロダクト。プロダクトと共に成長し、長期視点でプロダクトオーナーシップを持てる。 ・調整やMTGに時間を取られることなく、プロダクト開発に集中できる環境。 ・全エンジニアにClaude Code・Cursorを提供し、AIコーディングを推進。 ・モダンな開発環境。ハイスペックPCの支給。 【弊社について】 弊社は「世界中のデータを繋げることで、ダイレクトに必要な情報にアクセスできる世界を作る。」というビジョンを掲げ、情報検索にイノベーションを起こす会社です。 現在、法人営業の新規開拓を効率化するWebサービスを提供しており、累計導入企業数は10万社を突破しました。 2023年にシリーズBラウンドを完了し、累計82億円を調達しており今後は企業情報を活かした新規事業も展開していきます。 社長は30代、組織は若く自由でフラットな風土が根付いており、メンバーは常に挑戦と学びを楽しんでいます。 【自社AIリスク検知サービス】 膨大なリスクデータをAIが処理することでリスクの予測・予防・軽減を実現し、安心・安全な社会を実現します。 テクノロジーは急速に進歩していますが、依然として世界は詐欺や金融犯罪、サイバー攻撃、悲惨な事件事故など様々なリスクに直面しています。 データとテクノロジーの力でより人々が安心・安全に生きられる社会を実現し、世の中をより良くしていきたいです。 まずは与信領域へ参入します。 信用調査や与信の領域は100年以上イノベーションが起きておらず、取引相手の信用が可視化されていないあまり、多くのリスクに直面してしまう現状があります。 私たちの強みである500万社以上の企業情報データ基盤とAI技術により、与信領域にイノベーションを起こしましょう。 【自社データ製造プロダクト】 データアナリストと最新のテクノロジーの力により、単なるスクレイピングやクローリング技術だけでは実現できない独自のデータ製造を実施しています。 上場企業はもちろん、未上場企業の精度の高いデータも豊富に取り揃えた140万件以上の企業情報データベースを構築しています。 また、業種や地域をはじめ、売上規模や従業員数などの数値情報や「今求人を出している」などのリアルタイム情報でも検索が可能です。 自社にとって成約見込みの高い企業だけを素早く絞り込むことができます。 細かくターゲティングを行うことで、確度の高い企業のみに集中してアプローチすることができるので、 営業活動の効率化に繋がります。

作業内容 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- 【募集背景】 全社的なAI活用を推進するため、新たに「AI Enablementチーム」を立ち上げました。 このチームの目的は、LLM（大規模言語モデル）活用基盤の専門知識を集約し、場当たり的なAI開発から脱却して継続的に改善できる体制を確立することです。 今回、特に重要な連携先となるのが、顧客対応の最前線であるCS（カスタマーサクセス）部門の業務効率化を担う「CSOpsチーム」です。 AI EnablementチームとCSOpsチームが強力なパートナーシップを築き、アジャイルな改善サイクルを推進していくために、両チームの橋渡し役となる専任のエンジニアを募集します。 一時的なリソース補填ではなく、中長期で継続的に関わっていただける“実働型パートナー”としてのご参画を想定しています。 【どんな仕事か】 AI Enablementチームの一員として、CSOpsチームと密に連携し、iPaaSやLLMアプリケーション開発プラットフォーム等を活用して、BtoBカスタマーサクセス関連業務の自動化・効率化を推進していただきます。 AI Enablementチームが構築するAI活用基盤を最大限に活かし、CSOpsの課題を解決する具体的なワークフローの企画・設計から実装まで、主体的にリードする役割を担っていただきます。 どのツールをどう活用して課題解決に導くか、あなたの知見や提案を歓迎します。 ＜具体的な業務内容＞ - CSOpsチームとの連携窓口: 業務課題や自動化ニーズに関するヒアリング、ディスカッションの実施 - 自動化ワークフローの企画・設計: ヒアリング内容に基づき、各種iPaaSやLLM関連ツールを用いた具体的な解決策の提案 - プロトタイピングと実装: 各種自動化ツール上での迅速なプロトタイプ開発と本格的なワークフローの実装 - システム・データ連携: SnowflakeやMySQL等のDBからのデータ取得や、HubSpot等のSaaSアプリケーションとのAPI連携 - スクリプティング: ワークフロー内で必要に応じたSQLやコード（Python/TypeScript等）の実装 - 改善サイクルの推進: 導入した自動化の効果検証を行い、継続的に改善テーマを発掘・推進 【チーム体制】 - 所属: AI Enablementチーム - EM：1名 - Tech Lead：1名（LLM基盤の構築・運用を担当） - LLMソリューションエンジニア：1名（★ここが今回の募集ポジションです） 【当社で働く魅力】 - 業務改善に最適なツール選定から関わり、LLMを活用した自動化の最前線でスキルを磨けます。 - 事業の根幹を支えるCS部門と直接連携し、自身の仕事の成果が業務改善に直結する手応えを感じられます。 - 技術（AI Platform）とビジネス（CSOps）の橋渡し役として、専門性を発揮しながらキャリアを築けます。 - 新設チームの中核メンバーとして、チームの文化や開発プロセスづくりに貢献できます。 - 全国どこからでもフルリモート勤務が可能で、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方ができます。

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 -------------------------------- 弊社は、創業資金40万円から年商80億円へと成長してきた次世代ベンチャーです。 美容・医薬品・EC・広告・医療DX・不動産・農業など、幅広い領域に事業を展開し、次の挑戦は「年商1000億」。 その成長の中核を担うのが AIDX推進 です。 LangChain / RAG / Claude code といった最新技術を活用しながら、全社横断でのAI導入を本格始動します。 PoCで終わらせず、実際に事業インパクトを出すAI SaaS・業務効率化ツールをゼロから創るフェーズに入りました。 今回は、その AI組織の立ち上げコアメンバーを募集します。 経営直下の環境で、技術選定・アーキテクチャ設計から裁量を持ち、将来的にはCTOとして組織をリードしていただくポジションです。 【業務内容】 弊社1人目のAIエンジニアとして、AIを活用した新規プロダクトや業務支援ツールをゼロから企画・設計・開発・運用まで一貫して担っていただきます。 経営直下のポジションとして、事業部との連携や外部コンサルとの協働を通じ、スピード感ある開発サイクルで事業インパクトを出す役割です。 【具体的な業務内容】 - AIツールや業務支援SaaSの設計・実装・運用 - 自社MCP作成、インフラ構築、CI/CDの設計・運用 - OpenAI等のAI APIを活用したユースケース開発 - プロダクト開発に関する技術ドキュメントの作成・共有 - 各事業部との連携 【募集ポジションの魅力】 - 最新AI技術をフル活用できる 　- LangChain / RAG / OpenAI / Claude / Gemini など、最先端の生成AIを実プロダクトに導入。PoC止まりではなく、事業インパクトを出すプロダクト開発に挑戦できます。 - 経営直下で裁量を持てる 　- 技術選定・仕様策定・アーキテクチャ設計に最初期から関与。経営陣と同じフロアで意思決定でき、自分の判断が翌週には事業に反映されるスピード感があります。 - 事業会社だからこその面白さ 　- 美容・医薬品・EC・広告・医療DX・農業など、複数事業を横断してAIを活用。単なる効率化にとどまらず、売上成長に直結するAI導入を経験できるため、PMに近い全体業務を実行することが可能です。 - 組織立ち上げのコアメンバーになれる 　- 立ち上げフェーズから参画し、年商100億規模の会社の将来的なCTOとして、組織をリードするキャリアにも挑戦できます。 - 会社の全面的な支援がある 　- Claude Code / codex / kiro など、必要なAIツール導入は会社が全面負担。成長に必要な環境投資を惜しまないので、「挑戦に集中できる環境」があります。 - 熱量を共有できるオフィス環境 　- 基本はオフィス出社。経営陣・事業責任者と直接議論し、その場で決まったことを即実装に落とせるスピード感が、このフェーズならではの魅力です。 ※必要に応じてリモート相談も可能

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。