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 | 9ページ目

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 日本を代表するメガベンチャー企業です。本プロジェクトは、10周年を迎え累計700万ダウンロードを突破した国内最大級の美容予約プラットフォームを運営しています。 安定した収益基盤を持ちつつ、ユーザーの「なりたい」を叶えるための新規施策やUX改善に非常に積極的なフェーズです。 ■募集背景 現在、サービスのさらなる成長に向けて「検索体験の抜本的な向上」を最優先課題としています。 膨大なユーザー行動ログを最大限に活用し、個々のユーザーに最適化された検索結果を提供するため、検索アルゴリズムの設計・実装を主導できるシニア層のAI/機械学習エンジニアを募集いたします。 ■業務内容 ■サロン予約サービスにおける検索体験向上を目的とした、検索アルゴリズム改善および機械学習施策の開発全般をリードしていただきます。 - サービス内の検索ログ・ユーザー行動ログの多角的な分析 - 検索アルゴリズム改善に向けた仮説立案、評価指標の設計 - Learning to RankやBERT等の自然言語処理を用いた検索順位最適化の実装 - 特徴量選定およびABテストの設計・実行による継続的な効果検証 - クエリ解析、類義語展開、サジェスト機能等の検索意図理解の高度化 - （経験・志向に応じ）技術的なナレッジ共有やジュニアメンバーへのメンタリング ■案件の魅力・おすすめポイント ◇ 圧倒的なデータ量と社会的インパクト - 累計700万DLを誇るBtoCサービスのビッグデータを活用し、自身の書いたアルゴリズムが数百万人のユーザー体験を直接変える手応えを感じられます。 ◇モダンかつ裁量の大きい開発環境 - TypeScript/Next.jsを中心としたモダンなスタックに加え、ML領域では手法の選定から実装まで大きな裁量が与えられます。エンジニア発信でプロダクトを良くしていく文化が根付いています。

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 -------------------------------- 【企業概要】 建設業界の見積もり業務をAIで自動化し、 より価値あることに集中できる社会を目指す東京大学発スタートアップです。 現在、PDFの図面から自動で積載などの数量を拾い、 電気工事等のAI見積もり業務をAIで代替するサービスを提供しています。 【担当プロダクト】 電気図面積算アプリのバックエンドを中心としたフルスタック開発に従事いただきます。 20206年2月に大手向けにトライアル導入を実施予定です。 4月に本格的にプロダクトを導入いただく予定となり、 AIの精度は8割となりましたが、Web側の新規機能開発やバグ修正が 対応できていないため、開発を担当いただける方を探しております。 【開発組織】 - PdM1名 - AIエンジニア1名 - Webフルスタックエンジニア1名 - インターン・副業2人（シニアレベル0.3人月）

作業内容 ■業務内容 お客様は大手自動車メーカー様です。 お客様先で導入されているAIレビューツールに成果物を読み込ませてミスをチェックし、減らすというツールのAI活用環境構築をお願いいたします。 ■体制 同社AIチーム:5名 ■想定期間：1月頭～長期予定 同社は、1980年に組込み開発向けクロスコンパイラの自社開発でスタートし、 その後、マイコンのコード解析技術、シミュレータ技術をベースにした組込みソフト向けテストツールを提供しています。 さらに、エンジニアリングサービスの事業を展開しており、 現在では、主要自動車メーカー、大手自動車部品サプライヤーにて、モデルベース開発支援、テストプロセス構築支援、ツール導入・運用支援などの業務を手がけています。 直近、同社では生成AIに力を入れており、大手自動車メーカー様向けの生成AI案件が増えております。 お客様先で導入されているAIレビューツールに成果物を読み込ませてミスをチェックし、減らすというツールのAI活用環境構築をお願いいたします。 上記のご担当者様がAIのご知見が少ないということで代わりに入っていただける方を募集しております。

作業内容 大手半導体装置メーカーにおけるPLMシステム導入プロジェクトにて プロジェクトリーダーとして推進業務をご担当いただきます。 ■依頼業務詳細 PLM導入に伴う要件定義 受入テスト、検証対応 ベンダーコントロール ※設計・開発は外部ベンダーに委託 ※ご経験によっては、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた企画・構想検討にも関与いただく可能性があります。 ■対象システム PLMシステム 半導体装置の図面管理および装置全体管理、製作に関わる業務を一元管理し DX推進および開発効率向上を目的としたシステムです。 ■プロジェクトのスケジュール プロジェクトは既にスタートしていますが、人員を追加し業務を分散させます。 2026年9月末までにPLMを導入、2026年10月にリリース予定。 その後、改修および改善を進める。 プロジェクト期間は最低1年、最長2年を想定。 ■組織構成 部長、PM、若手社員の3名体制 ※PMの方と並列で動いていただきます。 装置開発部、開発推進課では、設計業務の補助、業務改善のためアプリ開発を進めていますが、人員不足している。 プロジェクトの役割を分散させて安定させるとともに、AIも組み込んだ業務改善を進めていきたい。

作業内容 同社のメインプロダクトのAI実装にてPJを推進頂く方を求めています。 PMやリードするメンバーはいますが、実現可能性を検証したり、 技術要件に落としたりするＡＩ技術者が足りていません。 まずは、同社が自社で運営する宿泊施設(ホテル)を対象に、PoC（概念実証）的にAI技術の導入を進め その後、外部の宿泊施設や関連事業者への展開を見据え、複数の中〜大規模プロジェクトが立ち上がっている状況です。 (一例) 同社のカンボジア拠点ではコールセンター業務を行っており、現在はオペレーターが 電話・ビデオ通話による問い合わせ対応を行っています。 今後は、簡易的・定型的な問い合わせについてAIによる自動応答へ段階的に切り替えることを計画しており、 その設計・実装・運用を含めたAI活用の高度化を推進していきます。 ■業務内容 ・AI機能を組み込んだプロダクト改善の技術リード ・LLM（大規模言語モデル）を用いたAIの設計・実装 ・チームでの技術提案・アーキテクチャ検討 ・PdM／PMと連携しながらの実装推進 ■チーム体制 25名 └開発部長1名、PM3名、メンバー21名（カンボジアの方10名、日本の方11名　※業務委託も含む） 同社のAI活用PJにおいて、社内にAI領域をリードできる人材が不足しているため、 AI活用を前提としたプロダクト開発をゼロから牽引できる即戦力エンジニアの方を募集しております。

作業内容 同社内での生成AI活用ニーズが拡大しており、各部門からAI関連の相談が増えているものの、 専門人材・リソースが不足しており、全社方針が定まらない状況です。 そこでまず、コンサルティングやアドバイザリーのようなイメージ(上流工程部分)でご活躍いただける方を希望しています。 各部門の要求を取り纏めていただき、主にCopilotを用いての活用についての構想策定をお願いします。 ※サーバー構築まで一貫して対応可能な方歓迎 【業務内容】 -事務や開発、設計など同社業務内容に合わせたAI効率化支援 -生成AIの活用における、各部門からのAI関連の課題整理・戦略立案・導入計画 【各部門からの相談例】 -社内問い合わせ事項に対するAI活用 -ソフト開発（外販）におけるプログラミングのAI化 -ドキュメントを活用した技術継承のためのプロンプト作成など 同社では、社内の業務効率化と受注強化の2軸を目的とした生成AIの利活用を進めています。 社内各部門からAI関連の相談が増えているものの、専門人材・リソースが不足しており 具体的な活用シーン、業務フローへの落とし込み等、全社方針が定まっておらず、プロジェクトが進まない状況のため。

作業内容 企画,要件定義,実装,テスト 国内大手業務ソフトウェアベンダーにて、最新のAI技術を用いた新規機能の適用可能性を見極めるための技術探索およびPoC推進を担当いただきます。 「実サービスへの導入可否」を技術的観点から判断するため、先端技術のリサーチから動くプロトタイプの作成、検証データの集計までをスピード感を持って遂行していただくポジションです。 主な業務は、自然言語による複雑なシステム操作の自動化検証や、画像・非定型ドキュメントからの高度なデータ抽出、既存技術を組み合わせた新たな検索体験のプロトタイピングなど、多岐にわたるテーマを同時並行で進めていただきます。 基盤チームと連携しつつ、高速に試作を回して技術的限界やリスクを洗い出すなど、プロダクトの次世代化に向けた意思決定を支える非常に重要な役割を担っていただきます。

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、自社コード自動生成パッケージのスクラッチ開発～導入支援を技術リードいただける方を募集しています。 稼働工数に応じて1～2プロジェクトを横断的にお任せしたい想定で、プロジェクト例を挙げると、 クライアント(金融機関向けSIer)に対し、エンジニアの開発を効率化すべく 同社のコード自動生成SaaSを導入するプロジェクトが走っており、すでに単体テストフェーズに入っています。 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るので、 本ポジションでは、フロントエンド・バックエンドを中心に幅広くご対応いただきたい想定です。 【想定業務例】 ・システム要件定義 ・基本設計／詳細設計 ・TypeScript×Pythonでの開発 ・コードレビュー ・テスト仕様書作成(PMと連携) 【プロジェクト体制】 PM1名／リードエンジニア1名(本ポジション)／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。 プロジェクト参画中の同社役員が新規案件獲得にコミットできるよう、現行プロジェクトの業務負担を軽減するため。

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 【業務内容】 ・自社サービスのフルスタック開発（Python/JavaScript(Next.js/React)） ・APIや生成AIライブラリを用いた簡易PoC構築経験（LangChain, LlamaIndex, Dify, Claude Code などでの開発） ・クライアントMTG同席 弊社は、化学・素材産業における研究開発・用途開拓・営業提案の意思決定をAIで再定義するディープテックスタートアップです。 論文・特許・公共データ・社内ナレッジなどの非構造データを統合解析し、素材の新規用途探索や改良提案を自動生成するプラットフォーム技術を開発しています。 従来は研究者の経験や勘に依存していた素材開発の意思決定をデータ駆動型に変革し、「Material to Market」のラストワンマイルをAIでつなぐことをミッションに掲げています。 2025年設立の創業初期フェーズながら、国内VCから資金調達を実施し、エンタープライズ向けAIプロダクトの社会実装を進めています。 産業ドメイン×AIの最前線でプロダクトを作り切りたいエンジニアにとって、技術的にも事業的にもチャレンジングな環境です。 【チーム構成】 エンジニアチーム：3名（業務委託含む）

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

作業内容 【募集背景】 自社プロダクトの製造業向けAIエージェント（SaaS）、業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）の導入、運営をしている企業において、生成AI（特にRAG/エージェント）を活用したPoCや導入支援、受託プロジェクトの提案増加や、技術的な妥当性判断、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サポートの品質維持と業務拡大が困難であること、さらに顧客の現場に深く入り込み最先端のAIプロダクト導入を技術的な側面から一気通貫で推進する体制が不足していることから、生成AI/RAG開発におけるFDE（Forward Deployed Engineer）を募集しています。 【作業内容】 顧客のビジネス課題解決をミッションとし、LLMと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などを活用したDX推進を行います。 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います。 【ポジションの魅力】 生成AI（特にRAG/エージェント）を活用した最先端のAIプロダクト導入やPoC、導入支援、受託プロジェクトにおいて、提案フェーズから技術的なリードとプロジェクト推進を一気通貫で担うことができます。

作業内容 各種プロダクトの基幹技術開発および顧客向けカスタマイズ開発を担当していただきます。 ■ 想定される主な業務内容　※スキル・ご希望領域に応じてお任せします。 1、基盤AIモデル・アルゴリズムの研究開発 ・深層学習モデル（Mask2Former、RT-DETRなど）を建設図面に適用し、チューニングを実施 ・MCPサーバを利用したエージェント開発 ・深層学習と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた図面解析アルゴリズムの開発 ・CP-SAT等の数理最適化手法を用いた図面生成の開発 2、顧客データを用いた検証実験の実施 ・大手ゼネコン等から提供される実図面を使い、顧客のユースケースに即した簡易実装および評価を実施 ・現状の課題を整理し、実用化に必要な開発プロセスの立案を行う 3、顧客向けカスタマイズ開発 ・顧客固有の図面仕様や表記ルールに対応するためのモデルチューニングやアルゴリズム開発を実施 ・Next.jsおよびFastAPIを用いた顧客向けWebアプリケーションの実装・構築 ・TerraformおよびGitHub Actionsを活用したWebアプリのデプロイとテストを実施 ■ 案件の魅力 物体検出やセマンティックセグメンテーション、エッジ検出などの深層学習ベースの画像認識技術と 大規模言語モデルの意味理解を組み合わせ、 従来技術では困難だった積算の自動化などの課題解決を実現しています。 同社は顧客向けのカスタマイズ開発を拡大しています。 顧客数の増加に伴いAIエンジニアの需要が高まっているため、 経験豊富な業務委託エンジニアに参画いただき、 開発推進を加速したいと考えています。

作業内容 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 -------------------------------- 【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 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 ■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 ・金融業界向けAIサービス導入案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-最適なAIソリューションを選定及び設計し、実装を推進 　-AI業界動向の把握と最適ソリューション選定 　-最新のAI/LLMトレンド、各サービスの特性把握 　-ビジネス課題に対する最適なLLM及びAIサービスの選定 　-コスト、性能、セキュリティを考慮した技術選定 　-各LLMの強みと弱みを理解した使い分け提案 　-ビジネス課題の理解とAI適用設計 　-各事業部門からのAI活用ニーズのヒアリングと要件整理 　-ビジネス課題に対するAI適用可能性の評定と提案 　-ROI及び実現可能性を考慮したプロジェクト優先順位付け 　-PoCの企画及び実施とビジネス価値の検証 　-AIソリューションの実装推進 　- プロンプトエンジニアリング、RAGの設計及び実装 　-LLM APIの統合、既存システムとの連携設計 　-ファインチューニング、エンベディング活用の検討及び実装 　-AI活用のためのデータパイプライン設計 　-セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス考慮 　-プロジェクト推進及び運用 　-AIプロジェクトの計画立案及び進行管理 　-グローバルチームのエンジニア、デザイナー、ビジネス部門との協働 　-英語でのステークホルダーミーティング、進捗報告及び調整 　-クライアントへの技術提案及び説明 　-タイムゾーンをまたいだチームコラボレーションの推進 　-本番環境でのAIシステムのパフォーマンス監視及び改善 　-ビジネスインパクトの測定と報告 　-技術ドキュメントの作成

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 【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 ・AI技術によってアニメ制作を高速化・高品質化する技術革新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を用いたアニメ制作の効率化プロダクト開発 - 特定の用途に特化した画像生成モデル開発 - コンピュータービジョン技術を活用した品質向上 - 画像生成AIのパラメータ最適化 - ワークフロー開発 - 画像生成AIに関する全般的な研究開発 - 画像処理アルゴリズムの開発

作業内容 ・クライアント企業における生成AI開発・活用プロジェクト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。 - クライアントとの折衝及び要件定義 - 技術選定及びアーキテクチャ設計 - AIソリューションの開発及び実装 - PoC(概念実証)の実施と改善

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 -------------------------------- ■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 【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 【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 ・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 -------------------------------- ※「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 -------------------------------- ※「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 ※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：メーカーのチャットボット開発におけるAIエンジニア 【業務概要】 ・大手メーカー企業にて、チャットボット開発におけるAIエンジニアとして参画をしていただきます。 ・具体的には、AWS GenUの計画・変更・評価に携わっていただき、チームメンバーとアジャイルに計画・変更・評価を繰り返して開発をしていただきます。 ・また、社員の方にスキルトランスファーを行っていただきます。 【参画のメリット】 ・大手企業様になりますので、稼働は安定しており、大規模なシステムに携わっていただきます。 ・生成AIのトレンドの技術を見つけることが可能でございます。 ・基本的にはリモート勤務になりますので、リラックスした環境で勤務することが可能でございます。

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。