AIエンジニアの案件一覧

• AIエージェントを主軸にした開発体制の立ち上げ、品質担保、改善サイクルの設計・運用を担っていただきます。
• PoC対象として、店舗における展示車両情報を扱う地図情報活用プロダクトの開発を予定しています。
• 具体的な機能や仕様については、今後ステークホルダーと協議しながら詳細化していくため、現時点では固定的な要件を前提とせず、仮説検証型で段階的に開発を進める想定です。
  担当いただく業務は以下を想定しています。
• 技術的な実現可能性、コスト、品質、拡張性の観点での提案
• AIエージェントを活用した設計・実装・テスト・リリース
• ユーザーフィードバックを踏まえた改善開発
• PoC結果を踏まえた改善案・継続案の整理
• AI駆動開発PoCに関するレポーティング

– Webアプリケーションにおけるフロントエンドまたはバックエンドの設計・実装実務経験
– 生成AIやAI開発支援ツールを活用した開発、およびAI生成コードのレビュー・品質担保を行った経験
– 要件が固まりきっていない状況で、関係者と対話しながら進めるPoCやプロトタイプ開発の経験
– 開発プロセスの構築・改善、および検証結果を成果や課題として言語化・レポーティングした経験

• 成長中の法律関連ITサービス運営企業における開発案件です。
• 生成AIや大規模言語モデルを活用したサービスにおける、新規機能の開発や既存機能の保守開発および改善などを担当いただきます。
• 新規機能のAPI実装やデプロイ、および既存システム内AIの保守運用や改善に携わっていただきます。

【技術環境】

• 関連技術：プログラミング言語、大規模言語モデルAPI、コンテナ技術、機械学習プラットフォーム
• 開発基盤：AWS/GCP/Azure等
• ツール：分散型バージョン管理システム、AI開発アシスタントツール、継続的インテグレーション・デリバリーツール
• グループウェア：グループウェア、ビジネスチャットツール
• プロジェクト管理/タスク管理：プロジェクト管理ツール、タスク管理ツール

– Pythonを用いたバックエンド開発の経験（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の経験
– AIやLLMを用いたWebサービス開発の経験

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力

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

AIコンサルティング・プロダクト提供企業における、生成AIを活用した社内業務の効率化・自動化、およびデータ基盤の構築支援業務。
・LLMを活用した各種社内ツールの開発・機能拡張
・業務フローの自動化、およびデータパイプライン/ETLの設計・実装
・要件定義からテスト、運用保守にいたる一連の開発工程の推進
　　　
■開発環境・ツール■
Python, BigQuery, Snowflake, Redshift, GPT-4, Claude, Gemini, LangChain

– LLM API（OpenAI, Anthropic等）を組み込んだWebアプリケーションの開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLプロセスの設計・実装経験
– 要件定義からシステムテスト、運用保守までの一気通貫での実務経験
– 社内ツール開発や、業務フローの自動化・効率化システムの構築・運用経験

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