AIエンジニアの案件一覧

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

大手ヘルスケア関連企業内で現在使用している外部SaaSシステムを内製化するために、グループ企業の既存システムやパッケージをベースに置き換えていくプロジェクトになります。

【想定業務】

• 作成された設計書に基づき、コーディングからサーバー、環境構築
• 既存のパッケージをベースに、Web開発言語およびフロントエンド言語を用いた実装
• AIを用いた自動テストの検証・実行
• その他付随する作業

– 生成AIを用いた開発手法に対し、積極的に取り組む意欲的であること
– 円滑なコミュニケーション能力
– 設計書を基に、自力でコーディングから環境構築まで一気通貫で行えるスキル
– PythonおよびJavaScriptを用いた開発の実務経験

大手ヘルスケア関連企業内で現在使用している外部SaaSシステムを内製化するために、グループ企業の既存システムやパッケージをベースに置き換えていくプロジェクトになります。

【想定業務】
（設計者）

• 現場社内でのヒアリング、打合せを行い、仕様や要件整理
• 整理した内容を設計書へ落とし込む
• 生成AIを活用した試作設計の検証および実践
• その他付随する作業

– 生成AIを用いた開発手法に対し、積極的に取り組む意欲があること
– 自律的な対応能力
– システム開発における上流工程の経験
– 円滑なコミュニケーション能力