AIエンジニアのフリーランス案件・求人一覧 | 8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 ※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 -------------------------------- - 大手金融機関向け法人営業支援AIエージェント（MVP）のフロントエンド開発 - 主要機能から管理機能にわたるUX設計の実装 - ユーザーフィードバックに基づくUI/UXの継続的な改善 - ログ取得、テスト（単体・結合・E2E）、品質改善の実施 - デザイナー、AIエンジニア、バックエンドエンジニアとの仕様調整および連携 - フロントエンド領域における設計、コードレビュー、技術的なリード ■参画時期：2026年11月 ■応募時：以下回答とともに応募お願いいたします。 - AI出力の編集・承認を含む状態遷移の実装事例 - 大規模または高い品質要件の業務UI開発経験 - 実装だけでなく設計・レビューを担った範囲

作業内容 【募集背景】 医療分野に強みをもつ医療特化型エンジニアリングカンパニーとして、医療機関での課題解決やAI・IoTをはじめとする先端技術の開発・実装を行っています。生成AIを活用した新しいサービス開発を加速させるため、機械学習エンジニアを募集しています。 【作業内容】 AI診療支援ツールの導入・活用を支援しつつ、顧客からのフィードバックをプロダクト改善へつなげていただきます。 ・機械学習モデルの開発・運用（NLP、生成AIを中心としたモデル活用） ・プロンプト設計・チューニングを含むプロンプトエンジニア業務 ・カスタマーサクセスと連携した要件整理および技術サポート ・プロダクト改善のためのデータ解析およびモデル改善提案 【求める人物像】 技術とコミュニケーションのバランスが取れており、論理的思考力を持って問題の根本原因を追求できる方を求めています。医療機関のスタッフや社内メンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら、顧客の現場に寄り添い主体的に対応いただける方を想定しています。 【ポジションの魅力】 スタートアップらしいスピード感のある環境で、自らのアイデアを形にしながらサービスの進化に直接貢献できるポジションです。「技術×ビジネス」を横断するキャリアを築くことができ、LLMや生成AIを活用した先端領域で経験を積むことができます。 【開発環境】 Pythonを用いた機械学習・生成AIモデル開発環境での業務を想定しています。クラウド環境や各種ライブラリ・フレームワークを活用しながら、NLPおよびLLM関連の開発を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 仕様調査支援を目的とした業務固有知識に特化したAIを開発し、調査業務の効率化と精度向上を図るためのプロジェクトです。 【作業内容】 オフライン環境で利用可能な仕様調査支援向けAIの開発を行っていただきます。一般的な知識ではなく業務固有知識を追加学習させることで精度向上を図っていただきます。GraphRAGやファインチューニングなど、その他有効な手法を検討しつつ、モデルの選定、チューニング、チューニング前後のモデル検証および評価報告を実施していただきます。 【求める人物像】 業務固有ドメインの理解を深めながら、最適なAIモデル構成やRAG構成を自ら提案し、検証を回しながら粘り強く精度改善に取り組んでいただける方を求めています。また、新しいAI技術やフレームワークのキャッチアップに積極的で、関係者と連携しながら柔軟に進めていただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 オフライン環境かつ業務固有知識に特化したAI開発に携わることで、生成AIやRAG、ファインチューニングなどの先端技術を実務レベルで活用しながら、要件定義からモデル検証・評価まで一連のプロセスに関わることができます。ローカル実行を前提としたモデル運用ノウハウを蓄積できる点も魅力です。 【開発環境】 LinuxサーバやDockerなどのインフラ環境上で、Pythonおよび各種オープンウェイトモデルを用いて開発していただきます。OpenAI APIやTransformer系ライブラリ、RAG関連コンポーネントなどを組み合わせて環境構築および実装を行っていただきます。

作業内容 【募集背景】 ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンデーション領域の機械学習基盤を強化するための募集です。 【作業内容】 ソーシャルコマースアプリのレコメンド向け機械学習基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring）を行っていただきます。機械学習モデルを用いたレコメンド、ランキング、パーソナライズなどのプロダクト開発を推進していただきます。開発ロードマップ策定や技術選定を行い、関連プロダクトの品質改善や技術課題への対応も担っていただきます。特徴量設計、前処理、MLOps、実運用・改善、実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論の性能改善なども行っていただきます。 【求める人物像】 レコメンド領域におけるプロダクト開発に強い関心を持ち、自らロードマップを描きながら主体的に推進できる方を求めています。ビジネス指標の改善にコミットしつつ、関係者と協働して高い品質を追求できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大規模なサービスにおけるレコメンド基盤の設計から運用までを一気通貫で担当でき、モデル開発だけでなくMLOpsやリアルタイム推論まで幅広い技術領域に関わることができます。ビジネスへのインパクトが大きい領域で、裁量を持って技術選定やロードマップ策定を行っていただけます。 【開発環境】 レコメンドシステム向けの機械学習基盤、リアルタイム推論環境、実験管理および運用フロー自動化のための各種ツールを組み合わせた環境を想定しています。

作業内容 ・大手SIerにおける生成AI・AI Native DevelopmentプロジェクトのLead FDE/Principal AIコンサルタントとして、金融、官公庁、製造、半導体、自動車業界向けの業界特化型AIエージェントおよびAIプラットフォームの企画・構想・実装の推進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。 - 金融、官公庁、製造、半導体、自動車業界向けに、Claude Code/MCP(Model Context Protocol)を活用した業界特化型AIエージェントおよびAIプラットフォームの企画 - 金融、官公庁、製造、半導体、自動車業界向けに、Claude Code/MCP(Model Context Protocol)を活用した業界特化型AIエージェントおよびAIプラットフォームの構想 - 金融、官公庁、製造、半導体、自動車業界向けに、Claude Code/MCP(Model Context Protocol)を活用した業界特化型AIエージェントおよびAIプラットフォームの実装の推進 - クライアントの業務課題を整理 - AI活用の構想策定 - 要件定義 - PoC - 実装 - 海外の最新AIフレームワークやOSSも積極的に取り入れながら、AI Nativeな開発手法・開発標準の確立

作業内容 AI技術を活用したプロダクト・ソリューションを展開する企業にて、Forward Deployed Engineer（FDE）を募集します。 顧客の業務プロセスや既存システムを深く理解し、AI・LLM・AIエージェントを活用した業務改善ソリューションの設計・実装・導入までを一気通貫で担っていただきます。 課題のヒアリングで終わらず、構造化からソリューション設計、PoC開発、本番導入、利用定着までを担う、顧客課題解決型のポジションです。あわせて、顧客現場で得た知見をプロダクトチームへ還元し、プロダクト改善にも貢献いただきます。 主な業務は以下のとおりです。 ・顧客の業務プロセスやデータ環境、既存SaaSのヒアリング・分析と、AIで解決すべき課題の特定 ・課題の構造化や仮説構築、ソリューション提案、経営層から現場までのステークホルダー調整 ・AI・LLMを用いた業務ワークフローの設計・構築、AIエージェントによるPoCの設計・実装 ・既存SaaSとのAPI連携・データ統合、バックエンド／フロントエンドのフルスタック開発 ・PoCの本番導入、技術支援・運用設計、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 ・導入後の利用状況確認や改善提案、新規ユースケースの発見 ・顧客現場で得た知見のプロダクトチームへの還元とパターンの体系化

作業内容 業務内容 ■期待するミッション Tech Leadと連携しながら、拾得物登録・管理画面を中心に、要件変化の大きいPoC環境下で設計からリリースまでを主体的に推進し、サービスの立ち上げと改善に貢献していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） ・React、Vite、TypeScriptによるSPA開発 ・スマートフォン／PC対応のレスポンシブUI実装 ・拾得物の登録・編集・検索・管理画面の開発 ・AWS Lambda＋API GatewayによるバックエンドAPI開発 ・PostgreSQL（Aurora Serverless v2／Aurora Data API）を用いたデータ登録・検索 ・S3画像アップロード、CloudFrontによる画像配信 ・Cognitoを用いた認証・認可 ・SQSを用いた非同期処理 ・LLM／Embedding、ベクトル類似度検索、LINE Messaging API／Webhook連携 ・単体／結合テスト、コードレビュー ・技術課題や仕様上の懸念点の整理・共有 関わるサービス・プロダクト ■企業について ビル警備会社・ビル管理会社向けにサービスを展開している企業です。 ■プロダクトについて ビル警備会社・ビル管理会社向けの「落とし物管理AIサービス」です。LINE問い合わせ×AI検索（キーワード＋ベクトル類似度）を活用し、実利用を前提としたMVP開発〜限定ローンチ後の改善までを推進しています。 ■募集背景 PoCにおいて、MVP開発〜限定ローンチ後の改善までを加速させるため、設計から実装まで主体的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS

作業内容 ・メーカーにおける、経営・事業戦略を支援する「戦略参謀AIダッシュボード」および「暗黙知循環型マルチエージェントシステム」の開発・実装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エージェント・RAG基盤の実装・高度化 - Claude(Claude Code / Claude Desktop等)やAzure OpenAIを用いたLLMアプリケーション開発 - 各種RAG(Case RAG、Semantic/Hybrid RAG、Graph RAGなど)の実装および検索精度のチューニング - MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した外部システム・業務データ連携、共通MCPサーバーの構築 - ダッシュボード・Web UIフロントエンドおよびバックエンド開発 - ユーザー向けWeb UI(HTML/JavaScript、プロトタイプアプリ)の開発 - FastAPI、Qdrant(Vector DB)、Memgraph(Graph DB)等を用いたバックエンド基盤・API構築 - ユーザーの判断・修正ログ(フィードバックデータ)を収集し、AIのプロンプトや知識ベースへ自動蓄積するロジックの実装 - 現場(栃木)のキーマンや開発リードと密に連携し、要求の具体化から実環境へのデプロイまでをスピード感を持って推進

作業内容 【お任せしたいこと概要】 同社は、データ基盤構築～データ分析支援を主軸とするIT受託会社です。 本案件では、大手BtoC企業向けに、生成AIを活用した動画広告の自動生成・効果予測サービスを 開発するプロジェクトに参画いただきます。 既にPoCは完成しているものの、実運用を見据えた生成品質・一貫性・制御性の向上が課題となっており、 生成AIを活用した動画広告自動生成基盤の高度化をリードいただけるエンジニアを募集されています。 【想定業務内容】 ・既存PoC／アーキテクチャの理解および機能改善 ・Next.js／FastAPI環境におけるフロントエンド＋バックエンド開発 ・LLM、画像生成AI、動画生成AIを組み合わせたワークフロー設計～実装 ・Image-to-Videoを中心とした動画生成品質改善 ・シーン間における人物／商品／キャラクターの一貫性向上 ・構図、カメラワーク、動き、動画尺などの生成制御性向上 ・プロンプト設計、Reference Image活用、後処理技術の検証 ・仮説立案から実装、評価、改善までのPDCA推進 ・Azure環境への将来的な移行を見据えた開発支援 生成AIを活用した動画広告の自動生成・効果予測サービス開発プロジェクトにおいて、 実運用を見据えた生成品質・一貫性・制御性の向上という課題に対し、技術面でリードできる人材が不足している。

作業内容 企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 社内各部門の業務課題をヒアリングし、生成AIツールやAPI、軽量なアプリケーション開発を組み合わせて業務効率化・自動化を推進する案件です。 課題の特定から要件定義、プロトタイプの構築、効果測定、そして運用定着・移管まで一貫してご担当いただきます。 AIの出力を鵜呑みにせず、人による確認やエスカレーションを含む、現場で実際に機能する実現性の高い運用設計を行っていただきます。

作業内容 業務内容 ■具体的な業務内容 ・ファッション業界向けAIソリューション（商品説明文の自動生成、在庫最適化、EC立ち上げなど）の開発・実装 ・LLM（Gemini等）のモデルホスティング、およびクライアントデータを活用したファインチューニング、パラメータ調整 ・Webアプリケーションにおけるバックエンド、フロントエンド、インフラ、ネットワーク領域全般にわたるフルスタック開発 ・パートナー企業からの課題吸い上げ、技術的な解決策の企画・提案 ▼開発環境 ・開発言語：python など ・データベース：Aurora / MySQL / Elastic Cache ・フレームワークライブラリ: pytorch / sklearn / lgbm など ・ETL：ArgoWorkflow / BigQuery / など ・インフラ：ECS / EKS / Cloudformation / Terraform ・インフラ管理: Cloudformation / Terraform / ArgoCD / istio ・ソースコード管理：git / github / gitlab ・プロジェクト管理：zenhub ・情報共有 ■チーム体制 BtoB AI事業チームは、現在計5名 ・共同代表CEO：営業・採用等の意思決定を牽引 ・共同代表CO：元エンジニア。週1.5日ほどコミット ・正社員エンジニア：2名 ・業務委託エンジニア：1名 ■リモート稼働について フルリモートになります。 ■働き方 ・稼働日数：週3日以上（※スキルの高い方であれば、週1〜2日のコミットでも十分にプロジェクトを回せる体制を目指しています。週3〜5日など高コミットの希望も歓迎です） ・稼働時間：フルフレックス ■求めるスキル ・Python:Pandas / Numpy / sklearnへの理解/基礎知識 ・Webアプリケーションの開発実務経験（バックエンド、フロント、インフラまで一通り対応できるフルスタックな知識・経験） ・生成AI / LLMの活用、または機械学習モデルのファインチューニングやパラメータ調整の実務経験 ・本番環境でのスケーラビリティや実運用を考慮したPoC（概念実証）の設計・開発経験（ローカル個人環境のみでの実装経験は不可） ・クライアントの前に立ち、技術的な仕様やAI導入の価値を分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力 ■歓迎スキル ・tensorflow / pytorch などを用いた深層学習モデルの構築経験 ・ArgoWorkflow や AirFlow 等を利用したデータパイプラインの設計と運用の経験 ・AWS / GCP などのクラウドインフラを使った機械学習環境の構築経験 ・何らかのレコメンドやそれに纏わる周辺領域の開発や運用をした経験 関わるサービス・プロダクト ■企業について 独自の「スタイリングAI」とプロのスタイリストの知見を融合したパーソナルスタイリングサービスを運営する、全社20名ほどの少数精鋭スタートアップ企業です。 直近では、アパレル領域に特化したAI開発の強みを活かし、BtoB向けのAIソリューション事業（AIDX）を本格始動。大手AIコンサルが苦手とするアパレル固有の領域で引き合いが急増しており、現在非常に注目されている成長フェーズにあります。 ■プロダクトについて BtoB AI事業（AIDX） ファッション・アパレル業界のクライアントに対して、生成AIを活用した様々なソリューション（商品説明文のAI自動作成、在庫最適化、共同ECサイトの立ち上げなど）を提供しています。コンサル型とエンジニアリング型をハイブリッドさせたビジネスモデルを展開しています。 ■募集背景 プロジェクトの急増に伴い、開発体制の強化が急務となっていますが、「AI（ファインチューニング）の知識」と「Webのフルスタック開発力」を兼ね備えた人材の採用難易度が非常に高く、即戦力として実証実験（PoC）から本番運用を見据えた開発をリードいただける、優秀なフリーランスのエンジニアを募集いたします。 ■期待するミッション ・0→1フェーズにおける、生成AIを活用したアパレル向けソリューションの企画・設計・開発の牽引 ・個人環境での実装レベルに留まらず、本番環境を見据えたスケーラビリティを考慮したアーキテクチャの設計・構築 ・クライアントの前に立ち、技術的な説明やAI導入による投資対効果（リターン）をロジカルに説明し、プロジェクトを前進させること

作業内容 【募集背景】 レガシーシステム刷新に向け、生成AI／LLMを活用した解析・モダナイゼーションを技術面からリードできる人材を募集しています。 【作業内容】 既存基幹・生産管理システムを対象に、生成AI／LLMを活用したアセスメント、リバースエンジニアリング、モダナイゼーション提案を推進します。ソースコード、DB、既存ドキュメント等をAIで解析し、現行仕様、システム構造、依存関係を整理します。刷新対象や優先順位、モダナイズ方針を策定し、PoCの設計・実行および効果検証を担当します。顧客ヒアリング、技術提案、提案書レビュー、PoCデモ、効果説明、見積根拠の説明も行います。 【求める人物像】 生成AIの専門性に加え、既存システムを解析するソフトウェア開発力、上流工程の経験、顧客への提案力をお持ちの方を求めています。 【ポジションの魅力】 AIをソフトウェア開発・解析プロセスへ組み込む仕組みを設計し、レガシーシステム刷新を技術面からリードできるポジションです。 【開発環境】 VB5、VB6、PL/SQL、Classic ASP等のレガシー言語、Oracle、生成AI、LLM、Claude Code、Cursor、Devin、GitHub Copilot、AI Agent、RAG、MCP、Prompt Engineering、Eval、Skills、Agent Template、テスト自動化を活用します。

作業内容 研究開発部門における工場DXテーマの企画・推進支援をお任せします。 主テーマの3つの中からご経験に応じてお任せする内容はご相談をさせてください。 ①検査システム高度化 画像認識 AI活用 外観検査自動化 品質管理高度化 ②AGV（自動搬送）活用推進 AGV導入検討 現場適用検証 業務フロー改善 ③デジタルツイン構築 3Dデータ活用 シミュレーション環境構築 XR活用検討 ビッグデータ活用 また、共通で以下を期待します。 ■工場内データ収集 データ集約 データ分析 可視化基盤整備 ■DXテーマ創出 現場ヒアリング 課題抽出 新技術調査 DX企画立案 社内プレゼン・提案 ■体制 同社研究開発部門の社員8名 ■フェーズ 3テーマとも企画段階となります。 ■関わり方 現場課題の発掘、技術選定、ビジネス適用性の検討、開発推進 という「企画～推進」までお任せをしたいポジションです。 大手メーカーの研究開発部門にて工場DXを推進しているものの、デジタルツイン領域を担当していた人材が退職し、推進リソースが不足している状況。 キャリア採用・派遣採用ともに充足できておらず、DXテーマの推進が停滞しているため、外部プロ人材の活用を検討。 情報システム領域だけではなく、製造現場・機械・電気設備を理解しながら現場課題をテーマ化し、企画からPoC・開発推進まで伴走できる人材を求めている。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要として貢献していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） 顧客の課題発見や構想策定、AI技術選定やデータ戦略、システムアーキテクチャなどの上流設計、プロジェクト推進、導入後の効果測定や運用定着までを担当します。 関わるサービス・プロダクト ■企業について AI・ディープラーニング技術を活用し、企業および社会課題の解決に取り組むテクノロジーカンパニーです。 製造業DXから安全保障・インテリジェンス領域まで、実運用されるAIシステムの開発・提供を一気通貫で行っています。業界トップの研究者や技術顧問を迎え、最先端の技術と現場理解を掛け合わせた本質的な価値創出に注力しています。 ■プロダクトについて カスタムAIソリューション事業における各種プロジェクトです。テキストや画像など様々なモデルの生成AI、画像解析、人工衛星データ・AI解析サービス（GEOINT）、MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービスなど、クライアントのニーズや経営課題に応じた多様なAIシステムおよびソリューションの開発・提供を行っています。 ■募集背景 最上流の戦略フェーズからクライアントのデジタル変革を推進し、顕著なビジネスインパクトを起こすための組織強化に伴い、即戦力となるアーキテクトを募集します。

作業内容 AI検索最適化（AIO）サービスにおける分析ロジック構築、実務の仕組み化・自動化、およびデータ基盤構築を一気通貫で推進していただきます。 ‐AIクライアントロジックの設計・構築: ネット上の公開情報（オープンデータ等）をベースにした分析ロジックの構築 ‐ハルシネーション補正システム・プロンプト開発: AIが参照する情報の誤りを検知・指摘し、正しく補正するAIシステムの開発 ‐店舗・小売向けツールの自動レコメンド機能開発: AIによる推奨状況を可視化し、店舗側が直接活用できるレコメンドロジックの開発 ‐実務プロセスの自動化・仕組み化: 日次100プロンプト程度の手動作業をPythonスクリプト等で自動化・テンプレート化 ‐セキュアなデータ連携・基盤構築: GCP/BigQuery等を用いたDWH・データパイプラインの検討・設計・構築

作業内容 【募集背景】 大手鉄道会社や大手通信企業向けに、AzureをベースとしたAIエージェント基盤を新規構築するプロジェクトとなります。 【作業内容】 顧客要求一覧の整理などの要求整理支援を行います。要件一覧の整理や作成などの要件定義支援を行います。AIエージェント基盤の機能設計や、基本設計書・詳細設計書などの設計書作成を行います。Python等を用いたAIエージェント実装およびAzure OpenAI ServiceやAzure Functions等の実装を行います。単体テスト・結合テストの実施やテスト計画書・テスト仕様書の作成を行います。顧客要望に基づく製品説明資料など各種資料作成も行います。担当フェーズはご経験やスキルに応じて調整いたします。 【求める人物像】 ウォーターフォール型の開発プロセスに沿って、要件定義からテストまで主体的に取り組んでいただける方を求めています。大手企業向けの基盤構築において、関係者と連携しながら粘り強く業務を推進していただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 既存システムへの機能追加ではなく、生成AIを利活用するためのAIエージェント基盤そのものを一から構築するフェーズに参画していただけます。要件整理から設計、開発、テストまで一連のプロセスに携わることができ、大手企業の生成AI活用基盤づくりを経験できる点が魅力です。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境において、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsなどを用いてAIエージェント基盤を構築いたします。開発にはPython等の言語を利用いたします。

作業内容 【募集背景】 AI検定事業および周辺業務における採点、設問更新、受注確度分析、商談資料作成、企業レポート作成などをAIエージェント化するプロジェクトのため、新たに担当者を募集します。 【作業内容】 定義済みのAIエージェント要求仕様をもとに、関係チームやシステム担当者と連携し、仕様の詳細化、データ連携設計、実装、検証までを推進します。LLMを用いたAIエージェントの設計・プロンプト設計・実装、複数データソースを統合するパイプラインの構築、生成物の精度検証、運用・改善サイクルの構築を行います。 【求める人物像】 要件が曖昧な状態でも関係者との対話を通じて仕様を具体化し、複数チームを巻き込みながら主体的にプロジェクトを推進できる方を求めています。技術的な内容を分かりやすく言語化・文書化し、運用・改善まで責任を持って取り組める方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 検定の採点から営業支援まで、実際に利用されるAIエージェントをゼロから形にできます。技術選定やデータ連携、運用フローの設計に裁量を持ち、事業の幅広い部門と関わりながら取り組めます。 【開発環境】 LLM（GPT／Claude等）、Python、HubSpot、Googleスライド、Google Workspace API、各種外部システムAPIを活用します。

作業内容 ① AI駆動開発の全社展開支援 AI駆動開発プロセスの社内浸透支援 パイロットプロジェクトの推進・フォロー 現場導入時の課題整理・改善提案 社内説明会・研修施策の企画支援 ② 関係部署との調整・合意形成 人事部門との評価制度検討 情報システム部門との運用ルール整備 経営層・事業企画部門への提案資料作成 社内ステークホルダーとの折衝・調整 ③ AI活用推進施策の企画 AI活用促進施策の立案 インセンティブ制度検討支援 活用成果の可視化・レポーティング 全社展開ロードマップ策定支援 ④ プロジェクトマネジメント支援 進捗管理 課題管理 会議体運営 各種資料作成・ファシリテーション ■体制面 同社責任者直下 生成AI推進チームと連携 人事、事業企画、情報システム部門との横断プロジェクト 既存参画中のAI駆動開発専門家との連携あり ■関わり方 週2～3日程度 または 短期集中（週5日×3～4か月） ※稼働形態は柔軟に相談可能 同社では、生成AIを活用した「AI駆動開発プロセス」を全社標準として展開するプロジェクトを推進しています。 現在はプロセス設計フェーズから実運用フェーズへの移行期にあり、生成AI活用の定着化、評価制度への組み込み、 社内関係部署との調整など、技術面だけでなく組織変革を伴う推進業務が増加しています。 プロジェクト責任者の右腕として、全社展開を加速させるための横断的なPMO・コンサルティング支援を担っていただける方を募集します。

作業内容 ・生成AIを活用したカスタマーサポート領域のプロダクト開発・提供におけるプロジェクトマネジメント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。 - プロダクト・機能開発プロジェクトの計画策定および推進 - プロジェクトの目的・ゴール・スコープ・マイルストーンの設計 - 要求・要件の整理および開発チームとの仕様調整 - エンジニア、PdM、デザイナー、営業、QAなど複数ステークホルダーとの合意形成 - クライアント導入プロジェクトにおける要件整理・進行管理 - 担当チーム内で並行する案件の依存関係・優先順位・リソースの整理 - 課題・リスクの早期発見および解消に向けた意思決定の推進 - リリース計画の策定およびリリースまでのプロジェクトマネジメント - 開発・プロジェクト運営プロセスの改善および標準化 - 事業・組織の拡大に合わせたプロジェクトマネジメントの仕組みづくり

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 -------------------------------- - 顧客タスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）の選定・設計 - 3D CADや3Dプリンタを活用したオリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング） - ROS2を用いた、Embodied AIモデルの推論結果を実機上で安全・正確に実行するためのシステム統合 - Python/C++による、遅延や摩擦などハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムの実装 - AIリサーチャーと連携し、モーターのトルク限界・制御周期などの物理的制約をAIモデルの前提条件として定義 - 実機評価の結果から「ハード改良かAIの学習データ追加か」を切り分け、再学習ループに貢献 - 試験環境および顧客現場でのシステム立ち上げ、物理レイヤー〜Linux環境まで両面からのデバッグ などを想定

作業内容 業務内容 ■期待するミッション 当社成長フェーズにおいて、機械学習・AIモデルの開発から運用までを一貫してリードし、課題解決の実現可能性が高いアプローチの検討からデリバリーまで、AIソリューションの社会実装を推進していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） 案件やご経験に応じて、以下の業務を担当していただきます。 ・生成AI、深層学習、画像認識、数理最適化モデルの設計・実装・評価・改善 ・データセットの構築、前処理、アノテーション設計、特徴量設計 ・課題に応じたアルゴリズムやモデルの選定、チューニング、精度検証 ・API、バックエンド、データ基盤と連携したAI機能の実装 ・クラウド環境（AWS、GCP等）へのモデルのデプロイ・運用 ・モデルのモニタリングおよび継続的な改善 ・MLOpsによる学習・評価・改善サイクルの構築 ・クライアントとの要件定義、技術提案、フィジビリティスタディ ・現場ヒアリングや業務分析を通じた課題の特定 ・バックエンドメンバー、フロントエンドメンバー、顧客と連携したプロダクト開発 ・技術内容や検証結果に関する顧客への説明 ・コードレビューおよびコード品質向上 ・ご経験に応じた技術リード、設計レビュー、開発方針の策定 ■開発環境 ・プログラミング：Python, Ruby ・FW：LangChain, PyTorch, React, Next.js, Ruby on Rails, Flask ・DB：RDS ・インフラ：AWS, ECS on Fargate, EKS on Fargate, SageMaker, Lambda, S3, Docker ■働き方 ・稼働量：週5日 ・リモート稼働：フルリモート ・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 最先端の技術研究を進めながら「セキュアなAIで持続可能な未来を拓く」をミッションに掲げ、新規プロダクト開発を行っている企業です。 ■プロダクトについて 生成AI、LLM、数理最適化、AIセキュリティといった先端技術を活用したAIソリューションおよびプロダクトを提供しています。 ■募集背景 事業の成長フェーズに伴い、機械学習・AIモデルの開発から運用までを一貫してリードできる体制を強化するため、即戦力となるエンジニアを募集します。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション Tech Leadとして、全体アーキテクチャ設計と技術選定・意思決定を担い、チームと連携して設計から実装・テスト・リリースまでを技術面から推進していただくことを期待しています。 ■担当工程（業務範囲） Tech Leadとして、全体アーキテクチャ設計と技術選定・意思決定を担い、Full Stack Engineerと連携して設計〜実装〜テスト〜リリースまで推進いただきます。 ・AWSサーバレスアーキテクチャの設計 ・フロント/バックエンド/インフラを含む技術構成の決定（React/Vite/TypeScript、Node.js/Python、AWS） ・PostgreSQLを用いたDB設計 ・マルチドメイン／マルチテナント構成の設計 ・LLM/Embedding、ベクトル類似度検索、画像アップロード/画像解析の設計・実装（Azure AI Foundry、LLM API等） ・Amazon SQSを用いた非同期処理基盤の設計 ・IaC（AWS CDK等）およびCI/CD構築 ・負荷試験、Auto Scaling設計 ・コードレビュー、技術課題/リスクの整理と解決 ・エンド企業との技術調整、Full Stack Engineerの開発支援 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS 関わるサービス・プロダクト ■企業について ビル警備会社・ビル管理会社向けにサービスを展開している企業です。 ■プロダクトについて ビル警備会社・ビル管理会社向けの「落とし物管理AIサービス」です。LINE問い合わせ×AI検索（キーワード＋ベクトル類似度）を活用し、実利用を前提としたMVP開発〜限定ローンチ後の改善までを推進しています。 ■募集背景 PoCにおいて、MVP開発〜限定ローンチ後の改善までを加速させるため、設計から実装まで主体的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 ■開発環境 - プログラミング：React, TypeScript, Node.js, Python, HTML - FW：AWS, Vite, AWS Lambda, API Gateway - DB：PostgreSQL, Aurora Serverless v2 - インフラ：S3, CloudFront, Cognito, SQS

作業内容 業務内容 ■ 具体的な業務内容 ■ 【期待するミッション】 Salesforce/Agentforceを活用したRAG環境の設計・構築を主導し、運用担当者が効率的にナレッジを活用できる対話型AI環境の実現および将来的な運用AIエージェント拡張に貢献していただきます。 ■ 【業務内容・担当工程】 【RAGアーキテクチャの設計・構築】 Data 360、検索インデックス、Retriever等を含んだRAG環境の設計および構築を担当します。 【回答品質の評価・チューニング】 RAGによる回答プロセスの品質評価および意図した回答精度を得るためのチューニング業務を行います。 【運用AIエージェントへの拡張検討・実装】 運用ナレッジと外部情報を組み合わせ、将来的な運用AIエージェント機能への拡張・実装に向けた対応を行います。 担当工程：要件定義・設計・実装・テスト ■ 【開発環境】 プログラミング：Salesforce FW：Agentforce, Data 360 DB： インフラ： ■ 【働き方】 ・稼働量：週5日 ・リモート稼働：一部リモート ・フレックス稼働：確認中 関わるサービス・プロダクト ■ 関わるサービス・プロダクト LMIS（Salesforce） ■ 企業について ITサービス管理およびクラウドソリューションの構築・運用に強みを持つ企業です。最新のAI技術やクラウドプラットフォームを積極的に採用し、クライアントの業務効率化やサービス品質向上を実現するプロダクトを展開しています。 ■ プロダクトについて LMIS（SalesforceベースのITサービス管理ツール）上に運用アカウントごとのRAG環境を構築し、運用ナレッジと外部情報を組み合わせた対話型AIを活用できるようにするプロダクトです。将来的にはRAGを参照する高度な運用AIエージェントへの拡張を目指しています。 ■ 募集背景 運用業務の効率化および対話型AI・運用AIエージェントの導入に向けた体制強化に伴い、Salesforce/Agentforceを用いたRAG環境構築やアーキテクチャ設計に精通した即戦力エンジニアを募集いたします。

作業内容 【募集背景】 大手企業における生成AI活用基盤の新規構築プロジェクトにおいて、AIエージェント基盤の立ち上げを推進するための体制強化を目的としております。 【作業内容】 大手企業向けにAzureをベースとしたAIエージェント基盤の新規構築に携わっていただきます。顧客要求一覧の整理や要件一覧の整理・作成といった要求整理支援・要件定義支援を行い、AIエージェント基盤の機能設計や基本設計書・詳細設計書の作成を実施していただきます。開発フェーズでは、Python等を用いたAIエージェント実装やAzure OpenAI Service・Azure Functions等の実装を行っていただきます。テストフェーズでは、単体テスト・結合テストの実施およびテスト計画書・テスト仕様書の作成を担当していただきます。また、顧客要望に基づく製品説明資料等の各種資料作成も行っていただきます。 【求める人物像】 顧客要求を丁寧に整理しながら、要件定義から設計・開発・テストまで一連のプロセスを主体的に推進できる方を求めております。技術タスクを自ら設計し進捗管理を行える方や、品質に対して責任感を持ち、不安要素の洗い出しやレビューを通じて品質担保を主導できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 既存システムへの機能追加ではなく、企業の生成AI利活用の土台となるAIエージェント基盤そのものをゼロから構築するフェーズに参画いただけます。要件整理からテストまで一連の工程に関わることで、生成AI活用基盤づくりの知見を幅広く獲得でき、大手企業向けのAIエージェント基盤構築経験を積むことができます。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境上で、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsを活用したAIエージェント基盤をPython等で実装していただきます。

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 公共・行政領域を対象とした法人向けAIプラットフォームを開発・提供する企業にて、機械学習エンジニアを募集します。 各種の行政データを収集・構造化し、顧客企業の営業データと組み合わせることで、営業活動全般をAIで支援するプロダクトです。 本ポジションでは、LLM APIやプロンプトを使ったアプリ実装にとどまらず、データ・モデル・評価・フィードバックを一つにつなぎ、AI/MLシステムの品質を継続的に高めていく仕組みそのものの設計・実装を担っていただきます。 主に担当いただく業務は次のとおりです。 ・AIが扱うデータ・意味構造の設計（データ整備や技術選定を含む） ・AI機能の評価基盤づくり（品質指標の設計、評価データセットの整備、出力評価、品質差分の測定） ・AIシステムの失敗分析と改善（原因の切り分けと改善方針の設計） ・AI/MLアーキテクチャの設計と技術選定 ・PdM・バックエンド・データチームなど関係者との連携

作業内容 業務内容 ■ 期待するミッション Next LLM R&Dチームの一員として、多様なAI半導体上でのLLMの性能評価や推論フレームワークのチューニング、インフラ基盤技術の研究開発を通じて、次世代AIインフラのプロダクト進化に貢献いただくことを期待しています。 ■ 業務内容・担当工程 【LLM性能評価・ベンチマーク設計】 最新のOSS LLM / Local LLM を複数ベンダーのAI半導体（NVIDIA、AMD、Cerebras等）上で動作させ、学習・推論性能の評価およびベンチマークの設計を行います。 【推論フレームワークの最適化・基盤開発】 vLLM / SGLang などの推論フレームワークにおけるスループット・レイテンシ最大化のためのチューニングや、GPUスケジューリング技術・評価指標の実装を実施します。 【社内連携・フィードバック】 社内の各R&Dチームと連携し、検証結果や知見を弊社へフィードバック・プロダクトへ反映させます。 ■ 働き方 ・ 稼働量：週5日 ・ リモート稼働：一部リモート（リモート主体・必要に応じて出社） ・ フレックス稼働：可能（フルフレックス / コアタイムなし） 関わるサービス・プロダクト ■ 企業について 生体認証と画像認識のコア技術を軸に社会課題を解決するサービスを提供する企業です。主力プロダクトである認証技術は国内外600社以上に導入されており、既存技術の延長にとどまらない“未来の情報インフラ”の構築に向けて事業を展開しています。 ■ プロダクトについて AI時代の安全な情報インフラを目指す事業にて、多様な最新AI半導体上でOSS LLM/Local LLMを稼働させ、性能評価・ベンチマーク設計・最適化を行うプラットフォームの研究開発を行っています。 ■ 募集背景 急速なビジネス拡大および新規事業展開に伴い、最新AI半導体を用いたLLMの性能評価や推論基盤の最適化を担える即戦力のエンジニアを募集いたします。

作業内容 【募集背景】 生成AI／エージェント技術によるソフトウェア開発の構造変革を推進するため、再利用可能な開発基盤・フレームワークの設計・構築を担う人材を募集しています。 【作業内容】 顧客の開発組織に対するAI駆動開発アセスメント、PoC設計・実行、内製化支援を担当します。コーディングエージェント基盤のカスタマイズ・拡張、MCPサーバーのリファレンス実装、Skills・プロンプト資産・エージェントテンプレートのライブラリ化、開発環境の標準化を推進します。また、開発部門や海外開発拠点と協働し、技術検証・選定、知見の資産化、技術提案やデモ、ワークショップ設計を行います。 【求める人物像】 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、技術的なリードと主体的な業務推進ができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した開発基盤の設計・構築から、顧客向けの上流コンサルティング、技術提案まで幅広く携われます。 【開発環境】 Python、TypeScript、AWSまたはAzure、Git／GitHub、Slack、Teams、Claude Code、Cursor、Devin、GitHub Copilot、MCP、DevContainer、CI/CD、GitOps、コンテナを利用します。開発体制はアジャイルです。

作業内容 業務内容 ■期待するミッション 役員直下にて、クライアントのビジネス課題を特定し技術チームと連携して解決策を提案・実行することや、プロジェクトのスケジュール、予算、リスク管理を通じて納期を守り、AIプロジェクトのデリバリーを成功に導く役割を期待しています ■担当工程（業務範囲） ※案件やご経験に応じて、以下の業務を担当していただきます。 ・クライアントへのヒアリング、業務分析、課題の構造化 ・AIを活用した解決策およびプロジェクト計画の提案 ・ビジネス要件、機能要件、非機能要件の整理 ・ビジネス要件から技術要件への変換 ・フィジビリティスタディおよびPoCの計画・推進 ・プロジェクトのスコープ、スケジュール、予算、品質、リスクの管理 ・プロジェクトのマイルストーンおよび成果指標の設計 ・機械学習エンジニア、データサイエンティスト、バックエンドメンバー、フロントエンドメンバーとの連携 ・技術的な課題、依存関係、ボトルネックの整理 ・クライアントへの進捗報告、成果物の説明、プレゼンテーション ・クライアントと開発チームの期待値調整および合意形成 ・仕様変更や追加要望に対する影響整理、スコープ調整 ・チケット管理ツール等を用いたタスク・期日管理 ・マルチベンダー環境における進行管理 ・必要に応じた体制変更やエスカレーション ・本番導入および運用・改善フェーズへの移行支援 ・ご経験に応じたプロジェクト全体のリード、他PMへのレビュー・支援 ■開発環境 ・プログラミング：Python, Ruby ・FW：LangChain, PyTorch, React, Next.js, Ruby on Rails, Flask ・DB：RDS ・インフラ：AWS, ECS on Fargate, EKS on Fargate, SageMaker, Lambda, S3, Docker ■働き方 ・稼働量：週5日 ・リモート稼働：フルリモート ・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 最先端の技術研究を進めながら「セキュアなAIで持続可能な未来を拓く」をミッションに掲げ、新規プロダクト開発を行っている企業です。 ■プロダクトについて 生成AI、LLM、数理最適化、AIセキュリティといった先端技術を活用したAIソリューションおよびプロダクトを提供しています。 ■募集背景 事業の成長に伴い、機械学習モデルの開発を主導するプロジェクトマネージャーを募集します。ビジネスサイドのクライアント折衝を含め、プロジェクトを一気通貫で推進できる体制を強化するための募集となります。

作業内容 【募集背景】 当社お客様が手掛ける医療SaaSの価値をさらに高めるため、自然言語処理を中心としたAIモデル開発を加速しており、プロダクトの中核となるAI精度向上と継続的改善を担う機械学習エンジニアを募集しております。 【作業内容】 問診・カルテ・音声入力などの医療テキストに対するNLPモデルの開発・運用を行っていただきます。 音声認識・要約・構造化などに関する機械学習アルゴリズムの設計および精度改善を実施していただきます。 実運用データを活用したモデル評価および継続的な改善を担当していただきます。 LLMの活用や実装（プロンプト設計およびファインチューニングを含む）を行っていただきます。 モデル推論環境やパイプラインの構築と最適化を進めていただきます。 データ前処理やアノテーション設計の標準化を推進していただきます。 MLOps環境の整備として、CI/CD、再学習、パフォーマンス監視などの仕組みづくりを行っていただきます。 開発チームと連携しながらプロダクト仕様の設計および実装に関わっていただきます。 【求める人物像】 医療領域の課題解決に興味を持ち、実運用データに基づいたプロダクト組み込み型のAI開発に主体的に取り組んでいただける方を求めております。 NLPや音声認識、生成AIなどの先端技術に好奇心を持ち、継続的に学習しながら技術力を高めていける方を歓迎いたします。 少人数チームの中で自律的に動き、関係者とコミュニケーションを取りながら幅広い工程を担っていただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 医療現場の非構造データを解析し、生成AIやNLPを通じて医療の効率化と質の向上に貢献できるポジションです。 大量の実運用データを活用したAI開発に取り組むことができ、実データに基づいたモデル改善の経験を積むことができます。 少数精鋭の環境で、要件定義から実装、MLOps構築まで一連のプロセスに関わることができ、高い裁量のもとでスピード感を持って開発を進めることができます。 LLMや音声認識、要約、構造化などの先端技術を用いたチャレンジが可能で、技術的な成長機会が豊富です。 プロダクトの価値やユーザー体験を意識しながら開発を行うことで、UXとモデル精度のバランスを踏まえたプロダクト志向のスキルを身につけることができます。 【開発環境】 Python、TypeScriptを中心としたフロントエンドおよびバックエンド開発環境で、React、Next.js、FastAPI、PyTorch、TensorFlowなどを用いた機械学習・深層学習基盤が整備されております。

作業内容 ・AI適用領域の発掘と改善提案 ・AIで作成した成果物の品質評価と品質改善 ・実験計画と効果測定/改善の運用 ・AIの最新トレンド、技術動向、市場動向の継続的な情報収集と分析

作業内容 ・AIプラットフォーム開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-AI関連新規事業における要件定義 　-新規AIアセットの組成・開発推進 　-AIエンジニア組織の技術統括 　-コンサルティングファームが検討した事業構想を踏まえた、サービス実装のリード 　-関係者とのMTG、技術観点での論点整理・推進

作業内容 生成系AI技術の開発を主導し、プロジェクト全体の進行管理を行い、最新の研究論文を基にしたモデルの設計・実装を担当します。

作業内容 ・チャットボットシステム開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-チャットボット作成 　-AI機能実装 　-ナレッジ共有システム構築 　-AWS基盤における基本設計以降の作業

作業内容 ・音声認識AI／議事録生成AIの精度改善におけるPoC実行 ・PoC成果をPythonライブラリの形式で開発・資産化 ・Pythonコードベースの保守性向上（開発生産性向上・属人性低減） ・テストやCI／CDを用いた高品質・高頻度な改善サイクルの推進 ・AI機能に関するエラー・問い合わせ対応

作業内容 ・データ統合基盤の実現、データドリブン経営実現に向けた取り組み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。 - 機械学習(ML)に関する分析手法の理解

作業内容 ・サービス内の検索ログ・ユーザー行動ログの分析 ・検索アルゴリズム改善に向けた仮説立案と施策設計 ・特徴量選定・ABテストの設計と実行による効果検証 ・Learning to Rank や BERT などMLを用いた検索順位最適化の実装 ・クエリ解析や類義語展開などによる検索意図の理解・高度化

作業内容 業務内容 ◆主な開発環境・ツール◆ ・言語：Python・Typescript ・FW /ライブラリ：React・Angular・Node.js ・クラウド：AWS・Azure ・ツール：GitHub・Slack・Claude・miro 【案件概要】 建設業界向けプロダクト開発における、 M-LLMを用いたデータ構造家業務をお願いします。 ◆補足◆ 基本的には長期参画が前提となります 関わるサービス・プロダクト ■募集背景 増員予定

作業内容 ・生成系AI技術における開発の主導 ・既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換 ・開発したモデルの実装、パフォーマンスを最適化するための高速化技術の適用 ・顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供、実際のビジネス課題に対する応用

作業内容 ・料理動画解析案件に携わっていただきます。 ・主にToC向けサービスにおける料理動画解析作業をご担当いただきます。

作業内容 ・マスコミ業界向けのRAG機能開発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。 -RAG機能等の用語チェック機能実装に向けた要件定義、基本設計、詳細設計 -開発、実装、テスト工程の遂行 -リリース後の保守運用作業