AIエンジニアの案件一覧

• 学習データ作成のための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（学習結果の不具合分析を含む）
• 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

– OS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/運用における実務経験（1年以上）
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力

【案件概要】
カスタマーサポート領域のAIプロダクトにおいて、サービスのコアとなる生成AI機能の設計・開発を担当いただく案件です。
大規模言語モデル連携、RAG、ベクトル検索、AIエージェント等を活用し、試作段階から本番プロダクトへの実装、品質評価・改善まで一気通貫で携わっていただきます。
AIの品質・速度・コストを意識しながら、プロダクトに直結するAI機能の改善を主体的に推進できる方を募集しています。
【業務内容】

• 大規模言語モデルAPIを活用したAI機能の設計・実装
• モデル選定、指示文最適化、品質評価
• RAG／AIエージェントの設計・実装
• ベクトルデータベースを用いたベクトル検索、インデキシング、検索精度改善
• 推論パイプラインの設計・最適化
• 品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
• AIソリューションの提案、技術検証、試作開発の主導
• FAQ、業務マニュアル、会話ログ等のデータ取得・分析・加工
  【備考】
• 開発環境：Python、TypeScript、フロントエンドフレームワーク、バックエンドフレームワーク、ORM、RDBMS、ベクトルデータベース、AWS/GCP/Azure等、IaCツール、CI/CDツール、SaaS型監視ツール
• 商用大規模言語モデルAPI等を活用
• AIの試作開発だけでなく、本番実装・品質改善まで携われるポジション

– 大規模言語モデルに関する知見
– データ分析の実務経験
– Webアプリケーション開発経験
– OS基礎、バージョン管理ツール、コンテナ技術、データベース等の基礎技術の理解・利用経験
– RAGまたはAIエージェントの設計・実装経験
– Pythonを用いた実務レベルの開発経験
– アルゴリズム、データ構造に関する実装能力
– 平日月160時間フルコミット可能な方

《具体的な業務内容》
制御領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・技術検証プロジェクト：大手企業における技術検証等の受託プロジェクトを推進するR&Dプロジェクト
・関連プロダクト開発：自社開発プロダクトの制御機能の開発協力、オープンソースソフトウェアの機能強化・普及促進のための各種活動
【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
・プロジェクトの目的、使用する機器、タスク、評価基準など開発背景を理解し、プロジェクト管理担当と協力して要件定義を行う。
・収集したデータでAIモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
・報告資料の作成およびクライアントへの報告を行う
・例2）制御系AI開発に関する技術コンサルティング
・AI開発におけるデータ作成やクライアント所有の機器を使った開発方針の助言、最先端のAI領域の技術調査
・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う
【R&D】

• AIモデルなどを用いて実機を制御するための実装
• さまざまな条件を比較し、どのようにモデルの性能向上を実現できるのか調査する
  【オープンソースソフトウェア活動】
  開発を進めているデータ収集アプリケーションの要件定義、開発
  【その他業務】
• 顧客提案活動における技術的支援
• イベントの出展や準備、情報発信用のコンテンツ制作などの技術広報活動
  ■仕事の醍醐味
  【物理制御 × AI の深い理解と実践的スキルの習得】
  AIモデルや基盤モデルといった最新技術を扱うだけでなく、データ設計から学習、実機制御までを一気通貫で手掛けます。
  【最先端技術を「実社会」へ応用する経験】
  R&Dで検証した最先端の論文技術やアルゴリズムを、実際の顧客プロジェクトに応用・実装します。
  【産業を支える大規模プロジェクトへの貢献】
  製造業や物流業など、産業基盤を支える大手企業のプロジェクトに参画します。
  【開発のリアルを開拓する面白さ】
  不確実性の高い中で仮説検証を繰り返し、自らの手で開発フローや成功パターンを作り上げていく現場経験が得られます。

– Pythonを用いた開発実務経験
– Linux環境での開発経験、およびバージョン管理ツールを用いたチーム開発経験
– コンテナ技術を用いた環境構築経験
– クラウド（AWS/GCP/Azure等）を活用した開発・運用経験

【プロジェクト概要】
すでに構築・検証が完了している生成AI・大規模言語モデルを活用した試作モデルを、実際の業務で活用するための本番運用環境への移行、事前検証、および必要な追加機能の拡張開発を一貫して担当するプロジェクトです。
アプリの主機能は、社内情報や引き継ぎ事項を一つのデータ領域に蓄積し、指示文に応じて迅速に検索・回答ができるRAGシステム（対話形式）を想定しています。
【チーム体制・環境】

• 体制：社内推進体制（情報システム部門など）と連携しながら、外部パートナーが作成した試作モデルを引き継ぎ、運用体制を詰めて開発を進めていただきます。
• 技術環境：
  クラウド：AWS/GCP/Azure等
  アプリケーション言語：Python（アプリ改修に使用）
  AI技術：大規模言語モデル、RAG（検索拡張生成）等
  【具体的な業務内容】
  ① 試作モデルの本番移行・実装
  他社が作成した既存の試作モデルをクラウド環境に載せ替え、本番環境で動作するよう構成を整えて実装します。
  Pythonで書かれたアプリケーションのソースコード回収・本番化対応。
  ② 事前運用と機能拡張
  モデルを本番環境へ載せた後、テスト運用として実際の業務で動作するか検証を行います。
  業務範囲や現場の追加要件に応じて、必要な機能拡張（応答精度向上、画面連携など）を定義し、追加開発を行います。

– Pythonを用いたWebアプリケーション開発・改修の実務経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上でのアプリケーション構築・運用経験
– 大規模言語モデル、RAG（検索拡張生成）などを活用したAIアプリ開発、指示文調整の実務知識または経験
– 指示された機能単位で、設計～実装～テストまで自律的に完遂できること

大手金融機関の営業を支援する、情報基盤構築およびAI連携アプリケーションの開発プロジェクト
■業務内容・期待役割
クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）やデータ分析基盤上で、情報基盤とAI処理の中核ロジック（構造化・知識体系化・コンテキスト設計・検索・推論フロー）の設計・実装・精度改善を担当いただきます。ソフトウェア開発を担当するエンジニアと連携し推進します。

• 情報基盤（データ構造化・知識体系化・検索等）およびAI処理フローの設計
• Pythonによる実装、出力品質・精度の検証と改善サイクルの推進
• 既存ロジックの改修・パフォーマンス改善
• 設計・仕様ドキュメントの作成、顧客および社内メンバーとの仕様調整
• 他メンバーとの技術連携、コードレビュー
• (技術責任者を担当する場合) 技術方針・設計の意思決定、および他メンバーの設計・実装に対する技術レビュー
  ■ 求める人物像
• 異なる専門性・意見を尊重した上で、職種や立場を越えて建設的に議論し合意形成できる方
• お客様の業務要件の理解に努め、関係者と円滑なコミュニケーションが取れる方

– 以下いずれかの実務経験（3年以上）
– AI / 機械学習領域での開発経験（Pythonでの実装を含む）
– ソフトウェア開発経験（Pythonでの実装を含む）
– 上記に加えて、生成AIアプリケーション等の開発経験（1年以上）
– コンテキスト制御の実務経験（指示文設計、検索・文脈設計、評価設計のいずれも一定の経験があること）
– 仮説検証を回して品質・精度を改善した経験（何をどう改善し、どの指標がどう変化したかを定量的に説明できること）
– 東京都内のオフィスへの常駐勤務が可能であること

【業務概要】
製造事業者の業務効率化を支援する各種サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画をしていただきます。
【募集背景】
画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、検証から本番環境まで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。
特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、サービスとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。
【業務内容】
特定業界のデータを活用した検索・AI機能について、技術検証から本番環境実装まで幅広く担当していただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• ベクトルモデルを用いた検索手法の検証
• 画像解析 / 複合データモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 検証で有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・本番環境実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善

– 機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– Pythonを用いたシステム開発・実務経験（3年以上）
– Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

• 工場内の各種データの収集・統合・活用設計
• 生成AI技術を活用した業務支援機能の設計・開発
• 情報検索・ナレッジ活用基盤の構築
• 実装検証推進およびAI適合・改善サイクルの実行
• 内製ソリューション開発との連携
• 既存業務システム等とのデータ連携設計
• 知識構造化のためのデータ設計
• コンテナオーケストレーションを前提としたシステムアーキテクチャ設計

※提案工程からの参画歓迎
※複数検証を横断的に担当いただく想定

– 特定業界向けシステムまたはデータの取り扱い経験
– 生成AI技術を用いたシステム開発または試作検証経験
– データ基盤／データアーキテクチャ設計・構築経験
– 非構造化データの処理・活用経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発経験
– 試作検証をリードしつつ実装まで見据えられる技術力
– 現場関係者とのコミュニケーション能力

・AI活用ツール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。
・概念実証対象として、店舗における管理情報を扱う地図連動機能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、今後関係者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活用ツールを用いた設計・実装・テスト・リリース
• ユーザー評価を踏まえた改善開発
• 概念実証結果を踏まえた改善案・継続案の整理
• AI活用開発に関する報告資料作成

– 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概念実証や最小限のプロダクトの開発経験
– 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・報告資料作成した経験

・成長中の法務支援サービス展開企業における案件となります。
・生成AIや大規模言語モデルを利用した法務支援プロダクトにおける、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ご担当いただきます。
・新規機能のAPI実装やAPI展開、また既存プロダクトAIの保守運用および改善に携わっていただきます。

【技術環境】
・関連技術：分析・汎用系言語/ AIモデル/ 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：バージョン管理ツール / AIコード支援ツール / CI/CDツール
・グループウェア：各種情報共有ツール・コミュニケーションツール
・プロジェクト管理/タスク管理：各種課題管理ツール

– Pythonを用いたバックエンド開発の経験（3年以上）
– システム開発言語（Rust、Go、Node.js環境の言語のいずれか）を用いたバックエンド開発の経験
– AIや大規模言語モデルを用いたWebサービス開発の経験

AIを活用したSaaSプロダクト開発において、下記の業務をお願いします。

• 既存SaaSの全体像把握とAI機能組み込み設計
• 独自プラットフォームを活用した業務ワークフローの高速構築
• 大規模言語モデル / AIツールを活用した概念実証の実装および本番導入支援

◆主な開発環境・ツール◆
・使用言語(FW等)：分析・汎用系言語・TypeScript・各種フロントエンドライブラリ・AI開発向けライブラリ等
・DB：RDBMS・クラウド型データウェアハウス
・AIツール：各種生成AIツール
・インフラ：AWS/GCP/Azure等・コンテナ技術
・管理ツール：コード管理ツール・情報共有ツール

– Pythonを用いた開発経験（3年以上）
– フルスタックエンジニアとしての業務経験（3年以上）
– 大規模言語モデル / 検索拡張生成を組み込んだWebアプリ開発経験（2年以上）
– AI技術における選定・設計など上流工程から関わった業務経験
– 要件定義の経験
– クラウド環境での開発経験