AIエンジニアの案件一覧

新卒採用における選考の効率化・高度化を目的に、生成AIを活用した書類選考と面接質問生成支援を行うポジション。
面接官の評価観点や質問意図を明文化し、ESや履歴書の内容に応じた質問生成ができるよう、プロンプト設計および支援ロジックの検討を行う。

主な業務内容：
•採用担当・面接官へのインタビューを通じた評価観点・判断基準の言語化
•質問生成プロンプトの設計・チューニング
•書類内容に応じた質問方針設計、選考支援ロジックの検討
•プロセス全体の仮説構築、課題抽出、改善提案

・生成AI活用経験（特にプロンプト設計・チューニング）
・採用や評価業務に関連するプロセスの構造化スキル
・業務ヒアリング・課題整理/プロセス設計の実務経験

生成AIの社内活用促進に向けたユースケースの創出・展開・QA支援を担うポジション。
業務現場に即したユースケースのアイデアを検討し、簡潔な活用シナリオとして整理、社内に展開する。
現場担当者からの相談に対するQA支援や、応用性の高い取り組みの特定・集約も含めて、全社的な利活用の加速を支援する。

主な業務内容：
•現場に即した生成AIユースケースのアイデア検討・方向づけ
•各部門業務のヒアリングとユースケース構想整理
•QA対応によるユースケース理解促進と応用アイデアの発掘
•社内展開のための発信方針設計やシナリオ指示

・生成AI／機械学習に関する幅広い知識（技術・活用動向含む）
・業務アプリケーション活用に関する知見
・部門ヒアリングを通じた業務理解とアイデア創出力

【業務内容】
・AI技術や関連分野（機械学習、深層学習、自然言語処理など）の最先端研究と応用開発
・新規プロダクトやサービスの可能性を探るためのPoC（Proof of Concept）実施
・大量データの分析を通じた新規アルゴリズム開発やモデル評価
・社内外の研究機関やアカデミアとの連携、共同研究プロジェクトの推進
・AIに関わる特許出願や学会・カンファレンスでの発表・論文投稿

最先端のAI技術を駆使したサービスを多角的に展開する事業会社において、
ゼロイチ(新規サービス)の開発PJTに携わっていただきます。

具体的には事業会社プロパーと共に、下記の対応をお願いしたいと考えています。

• 開発対象製品の品質と生産性を両立する開発基盤(CI・CD補助ツール、自動テスト基盤)の設計・実装
• 上記自動テスト基盤を用いた自動テストの設計・実装
• 開発メンバーへの自動テスト設計・実装の指導・助言・レビュー
• チームの生産性やプロダクト品質向上のための、各種自動化やプロセスの整備、
  　チームに知見を共有するためのドキュメント執筆
• DevOps、SRE、QAなどと関わりの深い、Platform Engineer領域での多岐にわたる開発業務

【開発環境/使用ツール】
新規事業における開発環境や使用ツールについては、
これから決定して参りますが、一部、以下を想定しております。

• プロダクト開発言語: Go, TypeScript
• ツール開発言語等: Bash, make, JSON, Docker Desktop

– なんらかのモダンなプログラミング言語(Java, Go, Rust, Python等)を用いた開発経験5年以上
– Linux OS上のシステムの開発・構築・運用・テストの自動化
– 分散データベースまたは各種のリレーショナルデータベースを用いたシステムの開発・構築・運用・テストの自動化
– Web APIの開発・構築・運用・テストの自動化
– Git, CI/CD, DevOpsなどの経験

【概要】
・金融機関の人事データを活用したタレントマネジメント／人材配置最適化システム開発に向けた長期ロードマップ策定
・マッチングアルゴリズムのPoC 設計・実装
【主な責務】
・プロジェクト計画…金融機関の人材配置最適化に向けた長期ロードマップ策定、WBS・マイルストーン策定
（スケジュール、要員、品質、スコープ、コミュニケーション、コスト管理含む）
・PoC 設計・実装…マッチングアルゴリズム実装・評価（コンテンツベースフィルタリング、分類・クラスタリング、最適化）

【業務内容】
kintoneをプラットフォームとするFAQシステムとRAGを活用した生成AIの設計・構築・カスタマイズの一連としたAI関連作業の実施。
・既存業務理解
・AIの応答速度やRAG処理の効率化に関する要件検討
・AIアシスタントの作成（ユースケースごとのAIアシスタント開発）
・環境設定、調整（カスタムプロンプト設定など）
・LLM基盤の選定と導入
・生成AIの適合性評価
・ドキュメント構築

・プロンプトエンジニアリングの実務経験
・AI及び生成AI技術に関する基礎知識
・ドキュメント構築

■背景
当社クライアントが確度高く、提案を進めており、(AI領域、金融業、生成AIPoC、規模大)でリソースが必要となった
■内容
・PLもしくはテックリード
※チームは3名~の想定
・要件定義から設計・製造・テストの対応
・RAG構築(クラウド上)
・エンドとの折衝

■背景
当社クライアントが確度高く、提案を進めており、(AI領域、金融業、生成AIPoC、規模大)でリソースが必要となった
■内容
・設計から製造、テストまでの一連
※チームは3名~の想定
・要件定義から設計・製造・テストの対応
・RAG構築(クラウド上)

・設計から製造、テストまでの一連の経験がある方・クラウド上に、生成AIを利用したRAGを構築した経験がある方
・AzureもしくはAWSの以下サービスの構築経験がある方
・Azure Open AI、もしくはAmazon Bedrock
・Azure AI Search、もしくはAmazon Kendra
・コンテナをホストするクラウドマネージドサービス構築経験
　 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 、もしくはAWS Elastic Beanstalk
・Pythonの経験がある方

※より多くの経験が望ましい

・生成AI技術を活用し、顧客の業務効率化や自動化を実現に向けたAIエージェントを開発していただきます。
・顧客の業務プロセスを分析し、課題解決に最適なAIエージェントを設計・開発。
・営業支援、カスタマーサポート、データ分析など、様々な業務に特化したAIエージェントの開発。

【参画メリット】
・急成長中のスタートアップ企業なので、今後のキャリアアップにつながる環境です。
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働くことが可能です。
・AIなどの最新技術に携わることが可能です。

◆ 技術スタック
　 TypeScript、React、Next.js、Python、GCP

・Pythonを用いた開発のご経験が2年以上
・Next.jsを用いた開発のご経験が2年以上
・AIやLLM用いたアプリケーション開発経験

当社の既存顧客データベースを元にした、新規ターゲット顧客向けの提案ツールの作成
（新規ターゲット顧客に適した既存顧客の成功事例を抽出し、定量的、定性的に表示させる）
・要件定義（社内業務ヒアリング含む）
・データベース設計・連携（Salesforce、MySQL）
・AIモデル開発・連携（分類モデル/LLM等）
・Webアプリケーション開発（Flask/Django等）
・成果物：プロトタイプコード、仕様書（簡易でOK）