AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 13ページ目

作業内容 【募集背景】 顧客におけるAIエージェント活用およびクラウドインフラの最適化ニーズに対応するため、AIエージェント構築とインフラ移行・環境整理を一体で推進できる体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 上位会社プロパーによる顧客ヒアリング内容をもとに、以下の業務をご担当いただきます。 ・初期構築が可能な汎用AIエージェントの構築（複数テーマを想定） ・データ状況の整理および環境整理における論点や障壁の洗い出しと提案作業 ・OpenAIやClaudeを利用したAIエージェントのテストおよび検証業務 ・クラウドインフラのAWSへの移行作業および最適なインフラ構成の提案・構築 【求める人物像】 顧客やチームメンバーと連携しながら、自ら主体的に課題を整理し、AIとインフラの両面から改善提案を行っていただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 最新のLLMやAIエージェント技術とクラウドインフラの両方に携わることができ、上流の検討から実装・検証まで一貫して関与することで、幅広い技術スキルと提案力を身につけていただけます。 【開発環境】 PythonやTypeScriptを用いたWebアプリケーション開発と、AWSを中心としたクラウドインフラ環境上での構築・運用を行っていただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 アパレル・小売業界向けの業務最適化SaaSを展開するスタートアップにて、 AI需要予測モデルの開発から運用までを一気通貫で担当していただきます。 具体的には、商品の販売予測モデルの設計やチューニングに加え、 MLOps基盤の構築、APIの実装、本番環境へのデプロイまで幅広くリードいただくポジションです。 単なるモデル開発に留まらず、在庫管理や発注判断といったビジネス上の意思決定を自動化するためのアルゴリズム定義や技術検証にも深く関与いただけます。 少人数のチームで裁量を持って、プロダクトのコア機能の成長を支えていただける方を募集しています。

作業内容 ・次世代の国内AI技術の社会実装・ロードマップ構築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。 -社会実装 -ロードマップ構築支援

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装 エンタープライズ企業向けにAIエージェントプラットフォームを展開するスタートアップ企業にて、 プロダクトの中核技術であるデータの構造化・グラフ領域に特化したAIエンジニアを募集いたします。 具体的には、以下のミッションをリードしていただきます。 ・顧客の業務知識や各種データを構造化する基盤レイヤーの設計と開発 ・過去の対応実績から最適な判断材料を導き出す検索・マッチングアルゴリズムの実装 ＜想定業務内容＞ ・LLMや外部ライブラリを活用した非構造化テキストからの要素（エンティティ）抽出 ・グラフデータベースを用いたスキーマ設計およびクエリの最適化、インデックス設計 ・ベクトル検索とグラフ探索を組み合わせたハイブリッド検索基盤の実装 ・外部データ（各種情報管理ツール、チケットシステム等）からのデータ移行パイプライン構築 ・社内のビジネス担当者やフロントエンジニアと連携した、現場フィードバックの設計反映

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端のAI技術（LLM・音声・画像解析等）を駆使し、企業の業務変革や新サービス創出を実現するプロダクト開発に携わっていただきます。 単なる実装作業に留まらず、仕様検討から技術選定、アーキテクチャ設計まで、プロダクトの価値創出に深く関与するポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・生成AI（LLM）や音声・画像解析AIを活用した機能の実装 ・PoC（技術検証）およびプロトタイプ開発の迅速な遂行 ・本番稼働に向けたスケーラブルなシステム設計・開発・運用 ・クラウド環境（AWS/Azure/GCP等）の設計および構築 ・バックエンドを中心としたAPI設計・開発 0→1フェーズのプロジェクトが多く、スピード感を持って技術検証と実装を繰り返す環境です。 コンサルタントと連携しながら自ら課題を発見し、エンジニアリングの力で実社会の課題解決に挑みたい方を募集しております。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大規模な顧客対応業務のデジタル化を推進するため、最新のAI技術を融合させた次世代型コミュニケーションプラットフォームの開発を担当いただきます。 具体的には、AIによる音声自動応答技術や、オペレーターの応答を支援するアプリケーションにおいて、フロントエンドからバックエンドまで一気通貫で設計・実装に携わっていただきます。 CTO直下の少数精鋭チームにて、アジャイル形式でスピード感を持って開発を進める環境です。 AIコーディングツール（Cursor/GitHub Copilot等）を積極的に活用しながらも、コードの品質や保守性を高い水準で担保することが求められます。 単なる実装に留まらず、LLMなどのAI組み込みを前提としたUI設計やAPI開発など、先端技術を駆使したプロダクトづくりに貢献いただける方を募集しています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最新のAI技術とオートメーション技術を融合させ、企業の生産性向上を支援する2つの新規プロダクト開発をフルスタックに担当していただきます。 対象となるのは、ノーコードで自社専用AIエージェントを構築できる基盤フレームワーク、および複数の業務ツールを連携させプロセス全体を自動化するハブとなるプラットフォームです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・TypeScript、Next.js、Honoを用いたWebアプリケーションの設計・開発 ・LLM（OpenAI API/Claude等）を活用したAI機能の実装およびRAG構成の構築 ・ベクトルDB（Qdrant）を用いたデータベース設計・構築 ・AIライブラリを用いたAIエージェント機能の組み込み 少数精鋭のチームにて、仕様検討からアーキテクチャ設計、実装まで一貫して携わっていただきます。 最新のAIライブラリや技術スタックを積極的に取り入れる文化があり、0→1フェーズで裁量を持ってプロダクトの進化をリードできる環境です。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 個人間取引を支えるリユース系マーケットプレイスにおいて、膨大な商品群からユーザー一人ひとりに最適なアイテムを提案するパーソナライズ基盤の設計・開発を支援していただきます。 現在はルールベースの仕組みが中心ですが、蓄積された画像データや行動ログを活用し、レコメンド精度の向上によって事業成長を加速させる重要なフェーズです。 主な業務は、マルチモーダルな埋め込み技術を活用した類似商品推薦の実装や、検索・推薦アルゴリズムの選定、A/Bテストによる評価サイクルの構築です。 また、モデルの学習からデプロイ、モニタリングといった一連のMLパイプラインの整備も担当していただきます。 開発責任者やデータ基盤チームと連携しながら、ゼロに近い状態から推薦システムを形にしていくプロセスに携わることが可能です。 自身の技術的アウトカムが直接UXや事業KPIの向上に繋がる、非常にダイナミズムを感じられる環境です。

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 【募集背景】 汎用的に活用可能なAIエージェントの初期構築と、関連するデータおよび環境整理を推進するための体制強化を目的として募集いたします。 【作業内容】 ・複数テーマにおける汎用AIエージェント初期版の設計および実装を行っていただきます。 ・現段階でのデータ状況を整理し、課題や改善ポイントを洗い出していただきます。 ・AIエージェントおよび関連システムが稼働するための環境整理に関する論点整理と、想定される障壁の抽出・提案を実施していただきます。 ・必要に応じて関係者と連携しながら、技術的な検討内容を言語化・ドキュメント化していただきます。 【求める人物像】 ・新しい技術領域に対して主体的にキャッチアップし、検証しながら進めていける方を求めております。 ・関係者と建設的にコミュニケーションを取りつつ、論点やリスクを整理して提案できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 ・汎用AIエージェントの初期構築フェーズから関わることで、アーキテクチャ設計から実装まで一貫した経験を積むことができます。 ・データ整理や環境設計を含めた上流工程から携わることで、AI活用プロジェクト全体の構造理解を深めることができます。 【開発環境】 ・PythonおよびTypeScriptを中心としたWebアプリケーションおよびAIエージェント開発環境を想定しております。 ・クラウドインフラ上での開発・運用を前提とした構成を予定しております。

作業内容 【募集背景】 社内の生成AI環境整備および業務効率化のPoCを加速させるため、増員を行うものです。 【作業内容】 社内生成AI環境の整備を行い、業務効率化を目的としたPoCの企画・推進・実装をしていただきます。具体的には、生成AIを活用した業務プロセスの整理、PoCテーマの検討、実装および検証、結果の整理とフィードバックなどを想定しております。 【求める人物像】 生成AIやPoCに強い興味を持ち、自ら主体的に企画・推進・実装までやり切っていただける方を求めています。関係者とコミュニケーションを図りながら、スピード感を持って業務を進められる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 社内の生成AI活用をリードし、業務効率化や新たな価値創出に直結するPoCを推進できるポジションです。生成AI環境整備からPoC実装まで一気通貫で経験できるため、先端領域での知見と実績を積むことができます。 【開発環境】 Pythonまたはnode.jsを用いた開発環境およびGitによるソース管理環境を利用していただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 最先端のAI技術を活用し、アスリートのパフォーマンスを可視化・分析するスポーツテック領域の自社プロダクト開発に携わっていただきます。 プロスポーツの現場でも導入されている解析プラットフォームにおいて、モバイルアプリを中心にユーザー体験の最大化をリードしていただくポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・Flutterを用いたモバイルアプリ、およびWebフロントエンドの設計・開発 ・選手の動きを直感的に把握できる動画プレイヤーや撮影・解析UIの実装 ・AIによる動作指標（骨格点や速度、回転数等）をグラフやチャートで可視化するUI構築 ・AIモデルやバックエンドAPIとの高度な連携、および大容量データの処理最適化 現場のユーザー観察に基づいた課題特定から、AIエンジニアと連携した技術要件の定義まで、上流工程から一貫して関わることができます。 「AI解析×動画×データ」という複雑な情報を、現場の選手や指導者にとって最も分かりやすい形へ落とし込む、プロダクトの最前線を担っていただきます。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手企業向けの生成AI導入プロジェクトにおいて、課題抽出からPoC、MVP開発、本番導入までを一貫してリードしていただきます。 ビジネス要件と技術要件を繋ぎ、価値検証と実装速度を両立させたシステム設計・推進を担うポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・経営層や事業部門へのヒアリングを通じた課題特定およびKPI定義 ・生成AI（RAG、AIエージェント等）のユースケース設計および検証・評価 ・MVP開発の推進および本番導入に向けた進捗・品質管理 ・運用定着のためのルール設計やステークホルダーとの調整業務 最先端のLLM知見を実務へ転換するスピード感のある環境であり、製造業や官公庁など大規模なドメインでの導入実績を積むことができます。 少数精鋭のチームで意思決定が速く、技術と事業の両輪を鍛えながら、0→1の価値検証に深く携わりたい方を募集しております。

作業内容 基本設計,詳細設計,データ分析 最先端のAI技術を活用したデータソリューションを展開する企業にて、AIモデルの学習データ設計、および評価基盤の構築を担うリサーチエンジニアを募集いたします。 具体的には、以下のミッションをリードしていただきます。 ・AIモデルの性能と信頼性を引き上げるデータ設計 ・実運用を想定したモデルの評価指標策定と改善ループの構築 ＜想定業務内容＞ ・LLM、VLM、マルチモーダルモデル向けの学習データおよび安全性検証用データの設計 ・データ前処理、アノテーション方針の策定、および品質や公平性に関するガイドライン構築 ・モデルの実運用性能を測定するための評価指標（ベンチマーク）の設計と結果分析 ・「学習・評価・データ改善」を回すパイプラインの構築と検証 ・AI・機械学習領域における最先端の論文調査、および最新手法の応用

作業内容 企画,要件定義,コンサルティング,マネジメント,データ分析 大手総合商社グループのDX推進におけるリードデータサイエンティストとして、 技術とビジネスの両面からプロジェクトを統括していただきます。 事業部門の経営課題に対するヒアリングから、データ活用戦略の立案、 KPI設計、ロードマップ策定、進行管理まで一貫して裁量を持って推進するポジションです。 実務では、需要予測や数理最適化などの高度な機械学習アルゴリズムの実装・導入支援に加え、 データサイエンティストやエンジニアチームのマネジメント、コードレビュー、技術指導を担当します。 また、役員層含む経営層へのレポーティングやビジネス提案を通じ、 組織全体を牽引する役割を担っていただきます。 アジャイル・スクラム形式での開発を採用しており、 内製化組織の拡大に伴う高難易度なプロジェクトにおいて、 分析計画からメンバー管理までをリードしていただくことを期待しています。

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,運用・保守 HR領域で大規模なWebサービスを展開する企業にて、サービスの中核となるレコメンデーションシステムの開発・実装を担当いただきます。 データサイエンス領域を扱うチームに参画し、要件定義などの上流工程から実装・運用まで一貫して携わっていただくポジションです。 主な業務内容は以下の通りです。 ・PythonやSQLを用いた、各種機械学習モデルのレコメンド施策への適用および実装開発 ・AWS環境における、各種レコメンデーション用バッチ処理およびAPIの構築・提供 ・データ前処理からモデリング、分析結果に基づくアルゴリズムの適用 ・ビジネス要件をシステム仕様へ落とし込む要件定義・設計実務 大量のデータを活用し、ユーザーと最適な情報のマッチングを実現するためのバックエンドおよびデータ基盤連携の開発を主導いただきます。 主体性を持って自ら課題を見つけ、技術的なアプローチで解決に導ける方を募集しています。

作業内容 【募集背景】 顧客のAIエージェント開発チーム立ち上げに伴い、立ち上げメンバーとして参画いただける方を募集いたします。 【作業内容】 AI駆動型開発による顧客向けAIエージェントの開発をご担当いただきます。サブリーダーポジションでは、既存メンバーのバディとしてプロジェクト推進やチームの取りまとめを行いながら、設計・開発支援や顧客とのコミュニケーション、課題整理などを実施していただきます。開発メンバーは、Pythonを中心としたAIエージェントの実装や改善に取り組んでいただきます。 【求める人物像】 生成AIやAIエージェント領域への興味・関心が高く、新しい開発スタイルやツールに対して前向きに取り組める方を求めております。主体的に学習しながら技術をキャッチアップし、チームメンバーと協力して開発を推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 新規チームの立ち上げフェーズから参画できるため、AIエージェント開発の初期段階から関わることができます。Copilot StudioやCodexなどの生成AIツールを活用したAI駆動開発に携わることで、先進的な開発手法や技術スタックを習得できる環境です。 【開発環境】 Pythonを用いたAIエージェント開発環境をベースに、Copilot StudioやCodexなどの生成AIツールを活用した開発を予定しております。

作業内容 ・AI新機能開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 【募集背景】 AIオペレーター向けSaaSプロダクトの開発に伴い、体制強化のため募集を行っております。 【作業内容】 業務シナリオに基づき顧客対応を行うAIオペレーターのSaaS開発を担当していただきます。個社ごとにアプリケーション設計を行い、プロンプトチューニングやAIエージェント開発を通じて最適な対話フローを構築していただきます。また、AIエージェントのタスク分解やツール連携、ワークフロー設計、エージェント精度向上のための評価指標設計や改善サイクル設計、RAG最適化などにも携わっていただきます。 【求める人物像】 生成AIやLLM技術への関心が高く、新しい技術要素を自らキャッチアップしながらプロダクトに取り込んでいける方を求めております。チームメンバーと協調しつつも、自走的に課題を発見し解決へと導ける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 音声認識とAIエージェント技術を組み合わせたSaaSプロダクトの中核に関わることができ、LLM連携やRAG最適化など先端領域の知見を実務を通じて蓄積していただけます。設計から検証まで一貫して関われるため、技術的な裁量と学習機会が大きいポジションです。 【開発環境】 Python、FastAPI、Flask、LLM、LangChain、LangGraph、RAG、Azure、AKS、Foundry、AI Search、音声認識AIを利用して開発を行っております。

作業内容 【募集背景】 大手銀行におけるDX推進の一環として、顧客環境に最適化されたAIエージェントを構築する体制を強化するための募集です。 【作業内容】 大手銀行のDX推進担当者や現場PMと連携し、顧客の業務やシステム環境を踏まえたAIエージェントの要件定義・設計・実装・検証を行っていただきます。LLM（ChatGPT、Claude等）やクラウドサービスを活用し、既存業務プロセスの効率化や新たな付加価値創出につながるソリューションを構築していただきます。 【求める人物像】 ステークホルダーと円滑にコミュニケーションを取りながら、ビジネス要件を技術要件へ落とし込むことができる方を求めています。新しいAI技術のキャッチアップに前向きで、自ら主体的に課題を見つけ解決に向けて提案・実行できる方にマッチする環境です。 【ポジションの魅力】 大手金融機関のDXを最前線で推進する経験を積むことができ、AIエージェントやLLMを活用した先進的なプロジェクトに参画いただけます。クラウドやフロントエンド/バックエンドを横断した開発経験を積むことで、AI領域に強みを持つエンジニアとしてキャリアを広げていただけます。 【開発環境】 PythonおよびTypeScriptを中心とした開発環境上で、AWSやAzureなどのクラウド基盤を利用してAIエージェントを構築していただきます。LLMとしてはChatGPTやClaudeなど、顧客要望に応じて適切なサービスを選定しながら開発を進めていただきます。

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、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面、図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増していることや、VLM（Vision-Language Model）の活用において精度・コスト・速度・信頼性の面で多くの課題があること、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいことから、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しております。 【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していただきます。 ・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。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

作業内容 【募集背景】 RAGシステムの設計、構築に必要な知識の構造化からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームの導入、運営をしている企業において、現状の課題に対するギャップを解消するため、技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備えたAI/NLP（自然言語処理）エンジニアを募集しています。 【作業内容】 ・研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 ・現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 ・自社プロダクトにおけるRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行います。 ・ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めます。 ・プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行います。 【求める人物像】 技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備え、自律的に検証や実装を進められる方を求めています。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

作業内容 【募集背景】 不動産売買のDXを推進するプラットフォームにおいて、生成AIを活用したプロダクトの強化および新規ツール開発を行うための体制強化としての募集です。 【作業内容】 生成AIを用いたソリューションの企画および実装を行っていただきます。複数のLLMモデルを用いた検証や精度比較を行い、その結果を踏まえて既存プロダクトや新規ツールへの組み込みを進めていただきます。アプリケーションへの実装に加え、継続的な精度向上を実現するための仕組みづくりも担当していただきます。 【求める人物像】 生成AI技術への関心が高く、新しい技術やライブラリを主体的にキャッチアップできる方を求めています。プロダクト志向を持ち、ユーザー価値を意識した提案や改善を自ら推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 不動産領域におけるDX推進に直接関わりながら、LLMをはじめとした最新の生成AI技術を実サービスに適用する経験を積むことができます。0→1フェーズのプロダクト企画から開発まで一貫して関与できるため、技術的なスキルだけでなくプロダクト開発の上流工程にも深く関わることができます。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScriptとReact.js、Next.jsを用い、バックエンドはTypeScriptおよびNode.js、必要に応じてPythonを利用いたします。インフラにはGoogle Cloud PlatformとTerraformを用い、GitHubやSlack、Notion、Google Workspaceなどのツールを活用して開発を行います。

作業内容 ・共通 AI DX ソリューションの開発エンジニアとして、AI プロダクトの品質保証とアーキテクチャ設計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。 　-共通AI DXソリューションの開発: 業務自動化フレームワーク、AIチャット基盤、クローリング基盤等の設計・実装。 　-AI駆動開発環境の整備: Claude Codeを最大限活用した開発ワークフローの構築および全社展開の推進。 　-品質ハーネスの設計・構築: Pre-commit、CI/CD、自動テスト基盤、LLM出力検証等の品質保証システムの構築。 　-プロンプト/コンテキストエンジニアリング: 再利用可能なプロンプトテンプレートの設計やLLM（Gemini/Claude等）の統合設計。 　-技術選定とアーキテクチャ設計: AIプロダクトにおける最適な技術スタックの選定、およびスケーラブルなシステム設計のリード。 　-アプリケーション・インフラ開発: Webアプリケーション開発およびGCP上でのインフラ構築・運用。 　-ノウハウの体系化: AI実装ガイド、アンチパターン集、コードレビューチェックリストの策定と技術支援。

作業内容 【募集背景】 社内業務マニュアルの構造化による品質の標準化と属人化の解消、AI検索・回答による照会業務や作業負荷の削減、AIが活用しやすいデータ基盤構築による高度な業務ナレッジ活用の実現を目的としております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を開発していただきます。検索AI（RAG）・ナレッジグラフ・AI Agent等を活用し、MVP（プロトタイプ）の開発および実効性検証を実施していただきます。 【求める人物像】 新しいAI技術や検索技術のキャッチアップに積極的で、自ら課題を整理しながらプロトタイプ開発と検証を推進できる方を求めております。関係者と連携しながら業務ナレッジ活用のあるべき姿を議論し、柔軟に仕様調整ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化から検索AIやナレッジグラフ、AI Agentまで一連の技術を実案件で試行できる環境であり、最新のAI検索基盤の知見を蓄積していただけます。MVP開発から実効性検証まで携わることで、上流から実装・検証までの一連の経験を積むことができます。 【開発環境】 Azure上でのWebアプリケーション開発環境にて、Python、Azure AI Search、ベクトルDB、RAG、ナレッジグラフ、AI Agentなどを用いて開発を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 クライアントのプロダクトにおいて、VLMやLLMを活用した新機能やサービスの可能性を検証するため、研究開発およびプロトタイピングを推進できる専門人材を募集しております。 【作業内容】 VLM/LLMおよび物体認識モデルを対象とした実験設計、Pythonを用いたプロトタイプ実装を行っていただきます。図面やP&ID等の画像データに対して、線検出や関係性抽出を含む画像解析および評価設計を実施していただきます。実験結果の整理・ドキュメント化を行い、再現性のあるコードとして納品していただきます。クライアント側の小規模研究チームと連携しながら、スポット担当者として自走的に実験から成果物の取りまとめまでを遂行していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を設定し、実験計画から実装、検証、改善まで主体的にやり遂げられる方を求めております。論文や技術情報から必要な知見を素早くキャッチアップし、手を動かしながら検証を進められる方、関係者と適切にコミュニケーションを取りつつ成果物に落とし込める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 最先端のVLM/LLMおよび物体認識技術を用いた研究開発に携わることができ、構造化画像データの解析と組み合わせた高度な実装・評価経験を積むことができます。少数精鋭の研究チームと協業しながら、自身の裁量で実験設計からプロトタイプ開発まで一連のプロセスをリードできる環境です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・深層学習環境上で開発を行います。必要に応じてPyTorchやTensorFlow、Hugging Faceなどのライブラリやフレームワークを活用し、VLM/LLMや物体認識モデルの実験・評価を進めていただきます。

作業内容 【募集背景】 大手メーカーにおける最先端の画像処理・3D空間認識技術を用いた開発プロジェクトにおいて、専門性の高いエンジニアを必要としているための募集となります。 【作業内容】 SfM（Structure from Motion）技術を用いた道路のわだち掘れ量の自動算出システムの開発・アルゴリズム実装をご担当いただきます。カメラ画像から3D点群データを生成し、ノイズ除去や平面推定を行ったうえで、断面形状の解析および計測精度の検証・改善まで一連の工程を実施していただきます。 【求める人物像】 仮説検証を自走して繰り返せる方を求めています。また、チーム内でコミュニケーションを取りながら協調的に業務を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のコンピュータビジョンおよびSfM技術を活用し、実世界の計測・評価に直結するシステム開発に携わっていただけます。アルゴリズム設計から検証・改善まで一気通貫で関われるため、専門性を高めつつ幅広い工程を経験できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびOpenCV、NumPy、SciPyなどの数値計算ライブラリを用いた開発環境を想定しています。また、COLMAPやOpenSfMなどのSfMツールを併用した開発を行います。

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 【募集背景】 小売業のシフト作成業務を高度化・効率化するため、AIエージェント技術を活用した新規ソリューションの企画・検証および構築を行うための体制強化として募集しております。 【作業内容】 小売業向けシフト作成業務の効率化を目的としたAIエージェントの設計・実装を行っていただきます。チャットベースのUIを通じて、シフト作成および改善提案を行うAgentの要件整理、アーキテクチャ検討、技術選定、設計、実装、評価を担当していただきます。RFP段階から参画し、Phase0（要件定義／PoC準備）およびPhase1（Agent構築／評価）まで一貫して推進していただきます。 【求める人物像】 要件が流動的な環境下でも主体性を持って技術選定や設計方針をリードできる方を求めております。また、ステークホルダーとのコミュニケーションを通じて課題を整理し、AIエージェントの価値最大化に向けた提案や改善を積極的に行っていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 RFP段階から参画し、要件定義からPoC、Agent構築・評価まで上流工程を含めた全体に関与できるポジションです。最新のLLM・AIエージェント技術やMicrosoft系プラットフォームを活用しながら、業務プロセス変革に直結するソリューションを企画・設計できる点が魅力です。テックリードとして、技術選定やアーキテクチャ設計を主導し、今後の展開を見据えた技術的な方向性を決めていく経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いたバックエンド開発を中心に、LLMおよびAIエージェント関連技術、Microsoft AzureおよびMicrosoft AI Platform、Agent Framework、Foundry系サービス、Fabric環境などを組み合わせた構成を想定しております。

作業内容 【募集背景】 社内業務マニュアルを構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を構築するためのプロジェクトとして立ち上がった案件です。MVP開発と実効性検証を通じて、本格展開に向けた技術検証と知見蓄積を行う目的で募集しております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を対象に、構造化データ化および業務ナレッジ活用基盤のMVP開発をご担当いただきます。具体的には、検索AI（RAG）やナレッジグラフ、AI Agent等の技術を用いた検索・探索・作成・閲覧機能の実装および検証を行います。また、AIが活用しやすいデータ基盤の設計・実装を通じて、品質の標準化や属人化解消につながる仕組みづくりに携わっていただきます。 【求める人物像】 業務ナレッジの整理や構造化に興味を持ち、自ら技術的な検証や改善提案を行いながら開発を進められる方を求めております。新しいAI技術や検索技術の活用に前向きで、MVP開発フェーズの不確実性を楽しみながら柔軟に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化からAI検索・回答まで一連の仕組みづくりに携わることができ、RAGやナレッジグラフ、AI Agentといった先進技術を実務で経験できます。MVP開発および実効性検証フェーズに関わることで、AIを用いた業務ナレッジ活用のベストプラクティス構築に貢献できるポジションです。 【開発環境】 Azure上の各種サービスを用いたWebアプリケーション基盤上で、Pythonによるバックエンド実装およびRAGやベクトル検索等のAI関連コンポーネントを組み合わせた構成で開発を行います。

作業内容 プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する 既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う 本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す 既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う （開発環境） 言語：TypeScript, Go, Python, Dart FW：React, NestJS, Flutter, gRPC, GraphQL サーバ構成：GCP (GKE, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow) ミドルウェア：PostgreSQL, Argo Workflows 開発ツール：Terraform, Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD その他ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics, Datadog （AI環境） NotionAI OpenAI Claude Gemini NotebookLM CURSOR Devin ※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 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 【募集背景】 音声合成およびTTS技術を活用したプロダクト・サービスの高度化を目的として、専門性の高いエンジニアを募集しております。 【作業内容】 TTS/音声合成モデルのFine-tuningおよび追加学習を行い、話者適応や感情・プロソディ制御、多言語対応などの高度なカスタマイズを実施していただきます。音声データセットの構築や前処理パイプラインの設計・実装、GPUを活用した推論最適化や推論基盤のチューニングを行っていただきます。また、REST APIやWebSocket、gRPCを用いた推論サービスの設計・実装および運用に携わっていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めております。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進でき、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のTTSおよび音声生成技術に携わりながら、モデル開発から推論基盤の構築、サービス化まで一連のプロセスに関与していただけます。高難度な技術課題に取り組むことで、音声AI分野における専門性を高めることができ、事業インパクトの大きい取り組みに参画していただけます。 【開発環境】 PyTorchを中心とした機械学習環境およびGPUを活用した推論基盤を使用し、vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等のミドルウェアや各種監視・可観測性ツールを組み合わせて開発を行います。

作業内容 【募集背景】 CTO直下のミッションクリティカルなプロジェクトとして、独自のデータ・ドメインに特化したAIプロダクトの設計・構築をリードするためのアーキテクトを募集しています。既存のAIチャットやAIエージェント、AI検索などのサービスを安定的かつ高効率に運用するため、プロダクト全体のアーキテクチャ設計と開発環境の構築が重要性を増している状況です。 【作業内容】 AIプロダクトの技術アーキテクトとして、プロダクト全体の設計・実装から開発環境の構築まで一気通貫で推進していただきます。具体的には、チャット、エージェント、AI検索等のAIプロダクトのアーキテクチャ設計・実装、CI/CDや評価基盤、LLMOps等を含む開発環境の構築・整備、プロンプトキャッシングによる推論コスト・レイテンシの最適化、プロンプトエンジニアリングの設計・標準化と出力品質の改善、LLM APIや自社モデルの選定・統合およびサービス品質の管理などを行っていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めています。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進できる方、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 保有するユニークなデータと事業領域を活かし、他社には真似できない独自のAIプロダクトを設計・構築できるポジションです。サービスへの応用を前提とした開発を進めるため、最先端のAI技術を追求しつつビジネスに直接貢献する実用的なAIプロダクト開発に注力できます。プロダクト全体のアーキテクチャを自ら描き、技術選定から実装まで主導できる裁量の大きい環境です。 【開発環境】 OSはmacOSを想定し、Linux系コンテナ環境を使用します。ミドルウェアとしてPostgreSQLとDockerを利用し、開発言語はPython 3.11+です。フレームワークはQuartとSQLAlchemyを用い、管理ツールとしてGitHub、Supabase CLI、gcloud CLIを利用します。そのほか、OpenRouterやDeepInfra、GCSなどを活用し、開発マシンはMacとなります。

作業内容 【募集背景】 大手小売業向け店舗基盤システムのモダナイゼーションプロジェクトにおいて、生成AIツールとAgile/DevOps手法を活用した開発体制を強化するためのテクニカルリーダーを募集しています。 【作業内容】 モダナイゼーション対象サブシステムの既存要件およびソースコードを分析し、React（Next.js）および生成AI活用開発の技術アーキテクチャ設計をリードしていただきます。生成AIコーディングツール（Claude Code、GitHub Copilot）のエンタープライズ導入と運用方針の策定、AI生成コードに対する品質・セキュリティ面のガードレール定義、AI利用ポリシーやレビュー・承認プロセスの整備を行っていただきます。顧客のUAT試験やE2Eテストで発見された課題を分析し、AIツールを活用しながら修正・再テスト・テスト自動化を推進していただきます。また、AIが生成したコードのレビューや必要に応じた修正、テスト、ScrumチームメンバーのコードマージやCI/CDパイプライン上での統合作業も担当していただきます。 【求める人物像】 最新の生成AIツールやAgile/DevOpsのプラクティスに関心が高く、自らキャッチアップしながらチームを技術面からリードできる方を求めています。関係者と円滑にコミュニケーションを取りつつ、課題を主体的に抽出し、解決に向けて周囲を巻き込みながら推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大手小売業の基幹となる店舗基盤システムのモダナイゼーションにおいて、ReactやNext.jsといったフロントエンド技術に加え、生成AIによる開発支援やDevOpsを実プロジェクトで実践できる環境です。技術アーキテクトとしてアーキテクチャ設計から品質・セキュリティ方針の策定まで幅広く関与でき、今後のキャリアに直結する先進的な開発経験を積むことができます。 【開発環境】 ReactおよびNext.jsを用いたWebアプリケーション開発環境において、生成AIコーディングツール（Claude Code、GitHub Copilot）を活用したAgile/DevOps開発を行います。CI/CDパイプラインを整備し、UATやE2Eテストを含む自動化テストの構築・運用を実施します。

作業内容 ・Pythonを用いた製造業向けFDEサービスAIエンジニア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。 　-オントロジー設計 　-データ整備 　-ID統一、品質管理、パイプライン構築 　-AI実装 　-RAG、予測、Agent実装および評定

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

作業内容 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 AIエンジニア

作業内容 業務内容 ■期待するミッション サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、およびLLM連携の最適化を担っていただきます。 ■担当工程（業務範囲） LLM連携（OpenAI/Anthropic等）のモデル選択、プロンプト最適化、評価 ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） 品質評価基盤・A/Bテスト・自動評価メトリクスの実装 データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等） ■チーム体制 事業責任者・PdM：1名 CTO：1名 BizDev：2名 AI R&D：6名 ソフトウェア開発：8名 デザイン：1名 ■業務の流れ PoCの実装から、チーム内でのディスカッションを通じたソリューション提案、実現可能性の評価まで、裁量を持って進めていただきます。 ■開発環境 言語：Python、TypeScript FW：Hono、Drizzle、React、Next.js DB：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ：AWS、Terraform ツール：GitHub Actions、Datadog、OpenAI API、Anthropic API ■開発フェーズと予定 新規事業におけるPoCおよび、プロダクト実装・運用改善フェーズとなります。 ■案件の魅力 最先端のAI技術をダイレクトにプロダクトへ反映し、一気通貫で推進できる環境です。 優秀なエンジニアが集まる環境で、技術的な議論を深めながら開発が可能です。 フルリモート・フルフレックスのため、自律的な働き方が推奨されています。 ■リモート稼働について フルリモートでの参画が可能です。 MTG頻度：デイリーでの進捗確認、および必要に応じた随時相談。 コミュニケーション：Slack、Zoom等を使用。 報告方法：GitHubおよびチャットツールでの共有。 PC貸与：有（スペック等詳細は別途相談）。 ■働き方（時短・フレックス・土日夜間可否） フルフレックス制を導入していますが、平日の日中に稼働・連携できる方を想定しています。 関わるサービス・プロダクト ■企業について 東大出身の機械学習研究者によって創設された、AI領域に強みを持つスタートアップ企業です。最新のAI技術を駆使して様々な社会課題の解決に挑んでいます。外部の有力企業とも強固なパートナーシップを築いており、ベンチャーならではのスピード感と、事業をスマートに推進できる安定した基盤を併せ持っています。 ■プロダクトについて 生成AI（LLM）を活用し、業務の自動化・効率化を実現するための新規プロダクトを開発しています。ナレッジベースの構築やマルチチャネル対応、オペレーター支援など、企業の生産性を抜本的に変えるソリューションを提供しています。 ■募集背景 生成AI領域の独自性強化および、品質・速度・コストの最適化を加速させるため、技術基盤を牽引していただけるAIエンジニアを新たに募集いたします。