AIエンジニアの案件一覧

現行のネイティブアプリに対し、AIチャットボットツールの開発を行う。
案件の状況としては、LangGraph による State管理ベースのアプリ(typescript) を
構築する想定で、開発がメイン担当。
レビューワーは別途います。

■技術要素：
Typesprict/LangChain/LangGraph/AmazonBedRock

・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

大規模な2D画像および動画データ群に対し、NVIDIAのフレームワークやVLM(Vision Language Model)を活用して「シーン抽出」や「重複画像排除」の仕組みを構築・検証いただけるエンジニアを募集します。

主な業務内容
大規模データのクレンジングおよび前処理の自動化・高度化を目的とした以下の業務を担当いただきます。

1. 要件定義・手法検討
   プロジェクト推進元エンジニアの支援を受けながら、対象データに適したシーン抽出・重複排除のロジックを確定。
2. 実装および検証
   NVIDIAの各種フレームワーク(DeepStream, Video Processing Framework等)や、最新のVLMを活用したスクリプトの実装。既存スクリプトの改修・最適化。
3. 作業報告書の作成
   検証結果の定量的評価、および実用化に向けた知見のドキュメント化。

車載データ(ドラレコ映像+必要に応じて音声)を扱うAIテーマの検討・PoC推進にあたり、技術検討と実装を進められるMLエンジニアを募集します。

車載データを活用したVLMの学習から評価のPoCを目的とした以下の業務を担当いただきます。
・ベースラインモデル構築・評価手順の作成
・VLMを用いたベースラインモデルの構築および評価手順の作成、簡易PoCの実装。
・データ仕様・評価指標の整理 車載データ(ドラレコ映像・音声)に適したデータ仕様および評価指標の整理、次アクションの提案。
・技術検討の資料化と合意形成 技術検討を資料化し、関係者と要件整理・論点整理を行い、合意形成を推進。

o AIやデータ活用に関するプロダクトをWebアプリケーションとして顧客に納品・提供するニーズが高いです。

特に、LLMを活用した開発に関する需要が増えています。
o 当社の中心メンバーはデータサイエンティストで構成されており、Webアプリ開発を担えるメンバーが不足している状況です。こういった領域に関する エンジニア人財を求めています。
o 最近の主な取り組みは生成AI導入支援、音声合成、画像認識、需要予測などです。
求める人物像/人柄
o 主体性をもって働ける、プロジェクトリードに関心のある方
o 画像解析や生成AIなどの案件について関心のある方
o LLMを活用したエージェントやMCP等の最新技術に関心が高く、実践してみ
たい方
o 技術選定やサービス設計に積極的に関与したい方
業務内容
o WebアプリケーションのバックエンドAPIの設計・開発・実装・運用
o AIエージェントのバックエンド開発・実装
o MCP（Model Context Protocol） を活用した、外部ツールとAIをつなぐ連携の実装
o エージェントが自律的にタスクを実行するためのオーケストレーション部分
の設計・構築
o 外部サービスとのAPI連携
o 画像解析や生成AIなどのPoC関連の業務

・Webシステム開発
・開発メンバーへのタスク割り振り
・開発チームのマネジメント
・基本設計、詳細設計
・AIを活用したシステム開発（尚可

環境：Next.js、Laravel、Docker、AWS、Python、TypeScript、OpenAI API

Difyを中心とした生成AIツールを活用し、財務・経理部門（支払、経費精算、決算補助等）の業務プロセスを自動化・効率化するプロジェクトです。 ユーザーヒアリングから、Difyを用いた複雑なワークフロー構築、外部API連携、RAGの精度調整まで、実装から技術選定まで幅広く担当いただきます。

・Difyの実装経験：Workflowを用いた複雑なロジック構築、RAGの精度評価、チャンクサイズの調整経験
・API連携の実装経験：外部システム（Slack、メール、社内DB等）との連携開発経験
・Pythonスキル：Difyコードブロック内での記述、データ前処理スクリプトの作成経験
・コミュニケーション能力：非エンジニア（財務部）へのヒアリング能力、専門用語を避けた折衝能力

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員・オペレーション要員を募集しています。
Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。

機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務や監視・運用などの日々のオペレーション業務を担当して頂く予定です。
監視・運用などの日々のオペレーション業務がメインですので、予めご了承ください。

・Airflow及びSlackAPIを用いたデータ異常の通知環境の構築/運用
・Streamlitを用いた通知先、通知条件の管理アプリの運用
・dbt testを用いたデータの汚染検知機構の構築/運用

■データ仕様変更検知機構の運用
データオーナが提供する仕様変更予定情報の集計及びデータ利用者に対する通知の実施。
仕様変更予定はsnowflake上のデータテーブルにて展開されるため、Airflowを用いて集計結果の通知を行う。

通知希望者の情報はStreamlitアプリを用いて収集する。

■dbt testを用いた汚染検知
社内snowflake内に存在する安定性の低いデータテーブルに対する汚染/異常検知をdbt testを用いて行う。
既存のテーブルに対して品質保証ポリシーの設計や検討を行い、品質に対するアラート通知を行う環境を構築する。

LLM構築に関わる上流設計

プロジェクト目的：
AIとDXを最大活用してシステム刷新を通じて顧客の先行優位を獲得する。

背景：
デジタル・AI推進室の強化を通じて、エージェント・プラットフォームR&Dにおいて、
大規模言語モデルを活用した自社モデルを作っているが、スキル・リソースが不足している。

自社言語モデル構築を進めるにあたり、顧客側社員と共にチームメンバーの一員として知見を提供して企画、設計、実装管理などがあると推定します。

場合によってはPOCなどのリードもあるかもしれません。

AIエージェント、LLM、実行環境インフラの各設計構築