自然言語処理の案件一覧

• 学習データ作成のためのテキストデータ収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
• 前処理・後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

◆主な開発環境・ツール
言語：C++、Python
ツール：OS環境、バージョン管理システム、情報共有ツール
インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発・運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力（特定の英語資格試験の一定スコア程度目安）

・学習データ作成のためのコーパス収集および整備
・機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
・前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
・機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

【参画メリット】
・チームで学習精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献することができる
・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける
・B2BSaaSにおけるフェーズ移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することが可能です。

◆主な開発環境・ツール
言語：C+​+​、Python
ツール：Linux、Github、Confluence
インフラ環境：AWS、docker

建設業界のDXを推進するため、AI・データサイエンス技術を駆使して専門的な技術文書から価値あるデータを抽出・構造化するプロダクトを開発しています。

プロダクトのコア技術となるデータ解析、自然言語処理、機械学習モデルの開発をリードし、建設業界が抱える課題解決の最前線で活躍していただける方を募集しています。

主な業務：
・Pythonを用いたPDFドキュメントの解析とデータ抽出ロジックの開発
・自然言語処理（NLP）技術を活用した、専門用語や重要情報の抽出・構造化
・建設ドメインに特化した機械学習モデルの設計、開発、評価、改善
・pandasやnumpyを用いた大規模データのクリーニング、前処理、分析
・抽出したデータを活用するためのAPI設計・開発
・Cloud RunやCloud SQLなど、GCPサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用

既存事業におけるカスタマーサポート業務の抜本的な効率化と品質向上を目指し、AI技術を用いた自動化システムを開発・運用していただきます。

カスタマーサポート自動化システムの開発・導入：
問い合わせ対応フローの分析と、AIエージェントを活用した自動応答・振り分け・レコメンド機能の設計・開発。

サーバーソフト開発（API連携、バックエンドロジックの実装）。

AWSクラウドインフラの構築・管理：
自動化システム稼働のためのスケーラブルでセキュアなAWS基盤の設計・構築（インフラ構築）。

Linux環境でのサーバー構築、各種ミドルウェアの設定。

システム運用保守：
構築後のシステム監視、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング。
Gitを用いたバージョン管理とデプロイメントの実施。

・カスタマーサポート業務における自動化、効率化プロジェクトへの参画経験。
・AIエージェント（チャットボット、音声応答など）の企画、開発、または導入経験。
・AWS上でのインフラ構築（設計・実装）経験。
・サーバーソフト開発の実務経験。
・LinuxOSの基本的な操作、設定、運用経験。
・Gitを用いたチーム開発経験。
・開発したシステムの運用保守（監視・改善）経験。

・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

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆開発環境
フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
バックエンド: Python
インフラ : GCP, GPU cloud Services
開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github
◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○Github Copilotと社内GPT利用可能
○モニター2台まで利用可能

・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。
・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。
・以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。
●AIによるレベルデザイン支援プロジェクト
●自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト
●パズルゲームのレベル生成（ステージ生成）
●大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト　等

【参画のメリット】
・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。
・ 現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

LLMエンジニアとして、ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップ企業で、大手企業を中心としたデータ利活用およびDX支援に携わっていただきます。

【具体的な業務内容】
生成AIを用いたプロダクト
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure、OpenAI

【業務内容】
LLMを駆使した業務効率化ソリューションの設計・開発をしていただきます。
様々な業務領域におけるAI活用推進プロジェクトに携わり、企画から実装、効果検証までを一貫して担当していただきます。
少人数の専門チームによる機動的な開発体制で、業務部門と協働しながら、実際の課題発見と解決に取り組みます。

【開発環境】
・Python
・各種商用LLM API
・LangChainなどのAI開発ライブラリ
・Google Cloud Platform（ (GCP） )
・Docker
・Git/GitHub

【解決したい課題】
・ソフトウェア開発分野においてAIでの自動化により業務効率化を図りたい

【仕事の醍醐味】
・最先端技術を組み合わせて、実際の顧客課題に適用させていくため、生成AIを現代社会に適応させる力を養えます。
・抽象度の高い課題に対して最適な技術と組み合わせを考え、裁量大きく実行できることは、当社ならではの醍醐味です。

AIにおいて国内最先端の特徴を持つ、AI議事録SaaSの開発に携わっていただきます。

■開発環境■
プログラミング言語・フレームワーク: Python,Typescript,React
AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
開発ツール: Git, Docker, Langfuse
インフラ: WindowsOS

Python開発経験
言語問わず開発経験(TypescriptでReactが望ましい)
仕様調整の経験(今回はFEを開発するベンダーが別のため)

法務・契約領域、アメリカのリーガル・テック市場、意思決定・ガバナンス領域に続き、第4の新しい市場・領域へのチャレンジとなります。
このポジションでは、バックエンドにスペシャリティをもつエンジニアとして、新たな事業領域における新しい製品開発に従事していただきます。

■仕事内容

• 開発対象製品の品質と生産性を両立する開発基盤(CI・CD補助ツール、自動テスト基盤)の設計・実装
• 上記自動テスト基盤を用いた自動テストの設計・実装
• 開発メンバーへの自動テスト設計・実装の指導・助言・レビュー
• チームの生産性やプロダクト品質向上のための、各種自動化やプロセスの整備、チームに知見を共有するためのドキュメント執筆
• DevOps、SRE、QAなどと関わりの深い、Platform Engineer領域での多岐にわたる開発業務

■開発環境/使用ツール
新規事業における開発環境や使用ツールについては、ご参加いただく方とこれから決定していきます。

• プロダクト開発言語: Go, TypeScript
• ツール開発言語等: Bash, make, JSON, Docker Desktop