AIエンジニアの案件一覧

コールセンターにおけるオペレーション自動化に向けた開発プロジェクトです。
構造化データ（YAML等）を用いた設定やプロンプト作成、テスト作成までをアジャイル形式で担当いただきます。
提示される要件や仕様を自ら読み解き、設計から開発・テストまでを主導して一人称で進められる方を募集いたします。

– システム開発の実務経験（3年以上）
– 要件・仕様を自ら読み解き、設計から実装、テストまで主体的に対応できること
– 何らかのプログラミング言語を用いた実装（コーディング）の実務経験 ※Pythonの経験があれば尚可

社内業務の自律化に向けたAIエージェントの導入およびデータ基盤の設計・構築を担当いただきます。
大規模言語モデルやデータパイプラインを駆使し、社内生産性を大幅に向上させる仕組み作りを推進するポジションです。

■主な業務内容
・AIエージェント等を活用した社内業務の効率化・自動化の設計および実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用までの一気通貫での対応
・データパイプラインおよびETLの設計・アーキテクチャ設計・実装支援

• LLM/データ基盤: GPT-4, Claude, Gemini, BigQuery, Snowflake, Redshift
• 各種ツール: LangChain, LangGraph, AutoGen

– 大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLの設計・実装経験
– 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験
– 社内ツールや業務プロセスの自動化に関する実装・運用経験

プラットフォームサービスを運営する企業にて、コンテンツ監視向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。
画像認識技術を活用し、投稿コンテンツの検知・分類を行うAIモデルの開発から推論基盤の改善まで幅広く携わっていただきます。
少数精鋭のチームで、プロダクト開発チームと連携しながらAI機能の品質向上や運用改善を推進するポジションです。

【業務内容】
・各種画像認識モデルの開発、学習、評価
・AI推論パイプラインの設計、実装、本番運用
・アノテーションデータの品質管理およびデータセット設計
・モデル精度・処理速度向上に向けた既存パイプラインの改善・最適化
・アノテーターチームへの技術支援およびガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携したAI機能開発および技術支援

– 主要な機械学習フレームワークを用いたモデルの開発・学習・評価経験
– 画像認識モデル（物体検出・画像分類・領域抽出）の実装経験
– 主要な機械学習評価指標の設計・運用経験
– 学習パイプラインの不具合調査・改善経験
– データセット設計およびデータ不均衡対策の経験
– 画像処理ライブラリや動画処理ツールを用いた画像・動画データの前処理経験
– アノテーションデータの品質管理経験
– プログラミング言語によるデータパイプライン構築経験
– クラフト環境（AWS/GCP/Azure等）の利用経験
– コンテナ技術を用いた開発環境構築および実験環境運用経験

大手製造業の企業にて、事業部門内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守をご支援いただける方を募集します。
モデルを作成するだけではなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めた、実運用を前提とする機械学習システム全体の設計・構築ができる方を想定しています。
今後、クラウド上の機械学習サービスやマイクロサービスを組み合わせ、運用・保守を見据えた機械学習システムを構築する案件が増加する見込みです。

■想定業務内容
・クラウド上の機械学習サービスを活用したシステムの設計・構築
・機械学習パイプラインの構築
・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツール等を組み合わせたシステム構造設計
・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善
・CI/CD、IaCツール、コンテナ技術等を活用した開発・運用基盤の整備
・クラウド環境におけるネットワーク、権限、セキュリティ設計
・要件整理、システム構造設計、実装、テスト、運用設計までの一連の対応

– クラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験
– データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験
– API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツールなどを組み合わせたシステム構造設計経験
– 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見
– MLOps、CI/CD、IaCツール、コンテナ技術、権限設計、セキュリティに関する実務経験
– 要件整理からシステム構造設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できること

急成長中のリーガルテック企業にて、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクトの新規機能開発（API実装・デプロイ）および既存AI機能の保守運用・改善。

【技術環境】

Python3、OpenAI API、AWS（SageMaker等）、Azure、Docker、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCI

– Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上）
– Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発経験
– AIやLLMを組み込んだWebアプリケーションの開発経験

ECアプリケーション運営企業における、機械学習を用いたプロダクトのリード。要件定義、技術選定などの意思決定、機械学習基盤の設計・構築、およびレコメンドシステムを中心としたプロダクトの設計・開発・運用。

【技術環境】

Python、GCP（BigQuery、Looker Studio等）、Tableau、Docker、Terraform、GitHub

– 数十万ユーザー規模以上におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定や要件定義などの上流工程における実務経験
– GCPまたはAWS環境を活用した機械学習モデルの開発・運用経験

• 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）

• 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与

業務内容・期待役割

• 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
• ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発（既存アセットへのキャッチアップを含む）
• AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
• 他のAIエンジニアのマネジメント、成果物（コード・報告資料）の品質管理
• PMとの連携、顧客への技術的説明

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス（API）の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

特定業界向け企業様のAI・データ活用部門にて、全社向けAI活用およびデータ活用基盤の推進を支援するプロジェクトです。
現在、組織内向けAI基盤を展開しており、定期的な機能アップデートを行いながら、他システムとのデータ連携やAIアシスタント活用を推進しています。
今後、他システムとの連携・データ活用・AI活用展開が加速する見込みのため、推進・実装検討・ベンダーコミュニケーションを担う人員を募集します。
※原則として実装はベンダーが行いますが、機能改修検討などの際、自ら手を動かして検証する可能性があります。

– AI技術に関連するプロジェクトを先導した経験
– AWSを用いた環境構築の経験（サーバーレスコンポーネント等の修正対応ができること）
– Python等を用いた実務的な技術スキル
– 開発ベンダーとの意思疎通や、客観的な視点での提案・助言ができること
– 関連する各部門と連携を図りながら業務を推し進められること
– システム改修の検討にあたり、自ら実機確認や検証を行えること

企業間取引（BtoB）を最適化するWebプラットフォームの新規機能開発および既存システムの改善を担当いただきます。

• 大規模言語モデル（LLM）を活用した先進機能の設計・実装および精度改善
• 外部データソースの調査、およびシステム連携のためのデータ収集・前処理加工
• 堅牢かつ拡張性の高いWebAPIの設計・開発

– Python（FastAPI、Flask等の軽量フレームワーク）を用いたWebアプリケーション開発実務経験（3年以上目安）
– Pythonを活用した構造化・非構造化データの収集およびデータ加工処理の実務経験
– 大規模言語モデル（LLM）の各種APIやライブラリを組み込んだパイプラインの設計・構築経験
– 基本設計、詳細設計から実装・テストまでの一連の工程を一人称で完結できる業務経験