プロンプトの案件一覧

大手総合商社のDX推進プロジェクトにて、生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援システムの開発を担当。
技術選定から設計・開発・チームリードまで一気通貫で推進し、顧客折衝や開発プロセス構築も担う。

＜主な業務内容＞
・生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援システムのアーキテクチャ設計/開発
・事業部門との要件定義、仕様調整
・Python（FastAPI） / React　Next.js）によるクラウドネイティブ開発
・開発メンバーへの技術指導、コードレビュー
・生成AIツール（Claude / Gemini / Devin等）を活用した開発プロセス構築

・プロジェクトリード経験（技術選定、メンバーマネジメント等）
・顧客折衝を含む要件定義経験
・Python／Reactを用いた開発経験
・AWS／GCP／Azure等クラウド環境での設計～構築経験
・コードレビュー経験

・Langfuseを用いたLLMトレース・評価基盤の設計
・自動評価 / 人手評価の設計および運用
・ログデータ分析による品質課題の特定
・プロンプト / モデル改善提案と検証
・改善サイクルの仕組み化（再現可能な運用設計）
・コスト・トークン最適化設計

◆主な開発環境・ツール
-Cloud
Google Cloud（BigQuery / GCS / STS / VPC-SC / IAM）
Oracle Cloud（Exadata / Data Flow）

-Data
SQL / Python
Apache Spark / Apache Beam
Parquet / Iceberg
dbt core

-Infra / DevOps
Terraform
GitHub

-AI / Data Access
MCP Server
Agent / RAG

Windows11環境のビルド更新およびPC運用改善を目的とした端末基盤更新を担当します。
チームで協力しながら、Windows環境の調査・設計・検証・展開までを段階的に進めていきます。
検討内容を整理し、設計書や手順書などの各種ドキュメント作成、資料をもとにお客様への提案や報告、会議体での説明や発表にも対応いただきます。

【主な業務】
・Windows11更新内容の調査、OSパラメータ変更点の調査および設計
・ブラウザおよびOffice設定、導入アプリ、ドライバ等の互換性調査
・Windows更新用スクリプト設計/作成、グループポリシー変更設計
・SKYSEA / ApexOne等の管理ツール更新対応
・検証端末の準備、キッティング、単体/結合テスト、Update検証
・PCマスタ更新、キッティング手順書更新、展開方式の検討
・設計書/手順書等のドキュメント作成、お客様への提案/報告対応

・生命保険業界の企業様と、営業記録動画の解析や生成AIによる提案仮説の出力を通じた営業の高度化・効率化を実現するAIシステム開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
・既に顧客内部で運用中のAIシステムの保守・継続改善プロジェクトにおけるバックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・AWS環境上で稼働するWebアプリのバックエンドの保守(不具合対応、機能修正)
・開発進捗報告、開発ドキュメントの作成、仕様調整、テスト支援
・PoCを終えた後のAIシステムのテストフェーズから参画し、バックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・設計・構築・内部結合テストまでは完了しているシステムの外部結合テスト・性能検証の実施（元請のAzure環境でのMVP構築フェーズ）
・上記構築後のお客様環境への移築・テストの実施（お客様Azure環境での本格稼働システム構築フェーズ）

バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

その他開発経験
・AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
・Azure環境を用いた開発経験(2年以上)
・Gitを利用したチーム開発経験
・生成AI（LLM）を用いたシステム開発経験
・プロンプトエンジニアリングの実務経験
・Difyまたは類似のAI開発プラットフォーム（LangChain, Azure AI Foundryなど）の利用経験

姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方
・新しい技術を吸収し、論理的に考え実装へつなげることを楽しめる方
・チームの成果のために、率直かつ建設的に議論できる方

・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）

LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードするポジション。
RAG（Retrieval Augmented Generation）やエージェント設計、LLM評価・品質改善、監視・運用、セキュリティ対策まで含め、PoCに留まらず本番運用可能なLLMシステムの構築・継続改善を担当。
品質・コスト・安全性のバランスを考慮しながら、実運用レベルのLLM活用を推進する。

主な業務：
・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）
・セキュリティ・安全性設計（PII、権限管理、プロンプトインジェクション対策）
・チーム開発（コードレビュー、設計、ドキュメント整備）

大手ITグループのAI開発企業にて、グループ全体のDX/AX推進を担うエンジニアを募集します。
生成AIエージェントと既存システムを連携させ、
業務効率化を実現することがミッションです。

・SQLでのクエリ設計
・JavaScriptでの連携実装
・プロンプト作成..etc

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：SQL・JavaScript・TypeScript・Python
・FW/環境：Next.js・React
・クラウド(サービス)：GCP
・管理ツール：GitHub・Jira・Confluence
・コミュニケーションツール：Slack
・その他ツール：Github Copilot

現在、クライアント内の業務プロセス全体の見直し・抜本的な効率化を目指しており、施策の一つとして、生成AIアプリ等を用いた迅速な効果検証（PoC）を行う予定です。
生成AIアプリ開発に関する高い専門性とリソースをご提供いただき、クライアントへの付加価値を最大化したくご支援いただける方を募集いたします。

【想定業務】
・ユースケースの策定とモデル選定　→　解決したい課題に対し、GPT-4, Claude, Geminiなどのどのモデルが最適か（コスト、精度、速度）を評価
・プロンプトエンジニアリング　→　AIから望む出力を得るための指示文（プロンプト）の設計、検証、最適化
・RAG（検索拡張生成）システムの構築　→　社内文書や最新情報をAIに参照させるため、外部データをベクトル化して検索・注入する仕組みの実装
・エージェント・ワークフローの実装　→　AIにツール（検索、計算、API実行）を使わせたり、複雑なタスクを多段階で実行させるロジックの構築
・アプリ・APIへの統合　→　既存のRPAツールに、AI機能をAPI経由で組み込み、UI/UXを設計
・コスト・ガバナンス管理　→　トークン消費量のモニタリング、機密情報の入力制限（フィルタリング）、キャッシュによる高速化と節約

採用管理システムにおけるエンハンス開発
採用管理システムのエンハンス開発を行うにあたり、
新規AI機能（Open AI API を利用）や他機能の開発を予定しています。
┗要件定義、設計、 資料作成、技術調査、
各MTGへの参加（クライアントMTG含む）、ベトナムチームとの連携（MTG含む）

・要件定義のご経験3年以上
・Webシステム開発における基本設計以降の経験5年以上
・Open AI APIの利用経験およびプロンプト作成スキル
・スクラム開発経験
※上記、 それぞれのご経験へのコメントとご経験の有無（◯×）記載のご協力をお願いいたします。