プロンプトエンジニアの案件一覧

• 社内リソースの不足に伴い、営業活動およびバックオフィス業務（経理等）の効率化・自動化を急ピッチで推進するためのエンジニアを募集します。
• プロジェクト推進やマネジメントではなく、クライアントの要望を直接ヒアリングし、自ら手を動かしてスピーディーに実装まで行えるハンズオン型のエンジニアを求めています。
  　
  【具体的な業務内容】
• 統合ワークスペースツールのAPIを活用した各種システム連携および自動化
• 営業リストの自動収集・ターゲティング基盤の構築
• 提案資料作成や請求書発行フローの自動化構築
• クライアント担当者（要件提示者）との密な連携およびアジャイル的な開発・実装

– API連携を用いた業務自動化ツールの開発・実装経験
– CRMツール（CRM/SFAや統合ワークスペースツールなど）の構造理解と連携経験
– 非エンジニアの担当者が提示する「やりたいこと（抽象的な要件）」を汲み取り、具体的なシステム仕様に落とし込んで手を動かせる能力
– 営業フローや経理・バックオフィス業務に関する一般的なドメイン知識

大手総合商社における、生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援・分析レポートシステムの開発を技術面から牽引するポジション。
・商社の事業部門との直接対話による要件定義および仕様の合意形成（超上流～上流）
・PythonやReact/Next.jsを用いたクラウドネイティブ環境でのアーキテクチャ設計およびスクラッチ開発リード
・開発メンバーへの技術指導、およびPython/React双方の高度なコードレビュー
・最新のAIツール・AIエージェント（Devin等）を活用した、次世代開発プロセスの構築・推進

■開発環境■
Python (FastAPI), TypeScript (React/Next.js/Vite), AWS, Google Cloud, Azure, Terraform, GitHub, Jira, アジャイル（スクラム）

– 技術的な意思決定とメンバーマネジメントを伴うプロジェクトのリード・完遂経験
– 顧客折衝を通じた要件定義、および複雑な業務要件のシステム化スキル
– 主要クラウド（AWS/GCP/Azure）上において、フロント・バック・インフラを独力で設計〜構築〜公開まで完結できるフルスタックな技術力
– PythonおよびReact双方における、品質・保守性・性能を考慮した精緻なコードレビュー経験
– 抽象的な要望を具体化し、複数のステークホルダーと円滑に調整できる高いビジネスコミュニケーション能力

最先端の技術スタックを用いて、大手クライアントのDXおよびデータ利活用を最上流からリードしていただくプロジェクトです。
クライアントの経営課題やKPIに基づき、データ基盤のアーキテクチャ設計からAIを活用したソリューション提案まで、大きな裁量を持ってアジリティ高く推進していただきます。

【具体的な業務内容】
・次世代データ基盤（エンタープライズデータレイク）の構築・利活用推進
・クラウド環境（Microsoft Fabric、Azure Databricks）を中心としたデータ基盤のアーキテクチャ設計
・分散処理フレームワーク（Spark）を用いた大規模なETLパイプラインの設計、およびデータインテグレーションの最適化
・生成AIを用いた業務高度化・自動化ソリューション（RAG / AIエージェント）の導入
・社内ナレッジの高度活用を目的とした、先進的なRAGシステム（GraphRAG等）やAI検索機能を駆使したシステムの要件定義および設計・開発

– クラウド環境（Microsoft Azure等）におけるデータ基盤またはAIシステムのアーキテクチャ設計・構築経験
– 該当データプラットフォーム（Microsoft Fabric等）を用いたデータエンジニアリングの実務経験（Spark上でのETL作成、データパイプライン構築など）
– Pythonを用いたデータ前処理、データモデリング、およびスクリプト開発の実績
– 生成AI / 大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム（RAG、プロンプトエンジニアリング等）の設計・開発経験、および関連する主要フレームワーク（FastAPI等）の知見
– クライアントのビジネス課題を理解し、技術的な解決策をロジカルに提案できるITコンサルティングまたは上流工程の経験

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
（1）LLM機能の設計・開発（要件定義〜運用）
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計（Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等）
・自律型エージェントの設計（Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装）
（2）品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤（LLM-as-a-Judge, Ragas等）の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
（3）運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
（4）セキュリティ・安全性設計
・個人情報（PII）保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計

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

・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

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

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。

商談事前準備業務のAI改革を推進するPython(Dify)エンジニアを募集します。

【主な業務（開発実装80-90%）】
①Difyワークフロー構築（最重点業務）
-Difyプラットフォーム上での実装:商談事前準備の一連のワークフロー構築
-LLMワークフロー設計:情報収集→課題想定→解決策提示の各フェーズの実装
-プロンプトエンジニアリング:営業向け出力品質の最適化
-段階的機能追加:Ver.1→Ver.2→Ver.3の段階的な機能拡充

②データ処理基盤構築（重点業務）
-アクセスデータ処理:月次90MB規模のExcelデータの加工・検索基盤構築
-店舗ID検索の最適化:約6,000件/月の商談に対応できる高速検索実装
-月次更新パイプライン:データ加工・更新の自動化フローの構築
-AIコンテキスト統合:抽出データをDifyのコンテキストに統合

③スクレイピング実装（重点業務）
-Webサイトからの情報収集:食べログ、GoogleBusinessProfile（GBP）、SNS等からの情報抽出
-リアルタイム情報統合:口コミ、評価、店舗情報の自動収集
-データ品質管理:スクレイピングデータの検証・エラーハンドリング

④外部API連携
-SalesforceAPI統合:商談履歴・失注理由の取得・分析
-認証・権限管理:APIアクセス権限の設定・管理

【副次業務（プロジェクト推進10-20%）】
⑤実証実験サポート
-フィードバック収集:営業部門からの改善要望の整理
-精度検証・改善:出力品質の評価と継続的改善
-運用マニュアル整備:システム利用ガイドの作成

【開発環境】
開発プラットフォーム
-Dify:LLMワークフローの構築・管理プラットフォーム（最重要）

データ処理
-Python:データ加工・検索基盤構築（Pandas等）
-Excel処理:90MB規模のデータ加工・検索最適化
-データベース:店舗ID検索の効率化（インデックス設計等）

スクレイピング
-Python:BeautifulSoup、Selenium、Scrapy等
-対象サイト:GoogleBusinessProfile、SNS

AI・機械学習
-ClaudeAPI:Difyから利用
-OpenAIAPI:Difyから利用
-GeminiAPI:Difyから利用

外部システム連携
-SalesforceAPI:商談履歴・失注理由の取得

クラウド・インフラ
-GoogleCloudPlatform:データ処理基盤の構築先（予定）

・LLM知識や経験
-プロンプトエンジニアリング:タスクに応じた最適なプロンプト設計、Few-shot学習の知識、経験

・データ処理スキル
-大容量データ処理:数十MB〜数百MB規模のExcel/CSVデータの効率的な加工経験
-Python（Pandas等）:データ加工・検索基盤構築の実務経験（3年以上）
-検索最適化:大量データから高速に特定レコードを抽出する設計・実装経験

・スクレイピングスキル
-Webスクレイピング経験:Python（BeautifulSoup、Selenium等）での実務経験（2年以上）
-データ抽出設計:複数サイトからの情報収集・統合の経験
-エラーハンドリング:サイト構造変更への対応、リトライ処理の実装経験

・API連携スキル
-RESTAPI経験:外部APIとの連携実装経験
-認証処理:OAuth等の認証フロー実装経験

セキュリティシステムの開発、改良、評価検証、ドキュメント化

フェーズ：
設計、開発、改良、評価検証 (スキルとして設計~開発、案件として開発・改良・評価検証のため)

■開発環境■
言語:Python/生成AI OS:Linux(Ubuntu/RHEL) 環境:Docker 開発スタイル:アジャイル