AIエンジニアの案件一覧

大手総合商社のDX推進プロジェクトにて、生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援システムの開発を担当。
技術選定から設計・開発・チームリードまで一気通貫で推進し、顧客折衝や開発プロセス構築も担う。

＜主な業務内容＞
・生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援システムのアーキテクチャ設計/開発
・事業部門との要件定義、仕様調整
・Python（FastAPI） / React　Next.js）によるクラウドネイティブ開発
・開発メンバーへの技術指導、コードレビュー
・生成AIツール（Claude / Gemini / Devin等）を活用した開発プロセス構築

・プロジェクトリード経験（技術選定、メンバーマネジメント等）
・顧客折衝を含む要件定義経験
・Python／Reactを用いた開発経験
・AWS／GCP／Azure等クラウド環境での設計～構築経験
・コードレビュー経験

LLMを活用した次世代AIエージェントの開発案件
文字、音声を含むマルチモーダルデータを統合的に解析するシステム構築を担当
プロトタイプ開発からプロダクト実装まで幅広く対応

＜主な業務内容＞
・LLMを活用したAI機能開発、評価、最適化
・AIエージェントの実装
・RAG（RetrievalAugmentedGeneration）およびベクトル検索の実装
・FastAPIベースのバックエンド開発、AI推論API設計
・OpenAI／Gemini／Claude／vLLM等の統合運用
・AWS環境構築およびパフォーマンス最適化

使用技術：Python、FastAPI、OpenAI API、Gemini API、AWS（ECS／Fargate、S3）、Docker、GitHub

大手銀行の法人営業支援AIツール開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
大手銀行における法人営業支援用AIツール構築にあたり、Azureサービスを用いたLLMアプリケーションのアルゴリズムに関する設計・開発・検証を中心にご担当いただきます。
ソフトウェア開発を担当するエンジニアと連携し、熟練の法人営業担当者の知見をAIに落とし込む開発をします。
具体的には下記の業務を推進していただきます：
・Azureサービスを利用したLLMアプリケーションアルゴリズムの詳細設計（利用想定サービス：Azure OpenAI、CosmosDB、Azure AI Search）
・LLMアプリケーションアルゴリズムの開発・検証
・既存アルゴリズムの改善
・開発ドキュメントの作成、仕様調整
・他メンバーとの技術連携
・コードレビュー対応

ガバメントクラウド基準の高セキュリティなマルチテナント基盤を軸に、JIS準拠のアクセシブルなUIと生成AI連携機能を統合的に開発。公共性の高い環境で最先端技術を駆使する案件。

【想定業務内容】
・Amazon Bedrock等を用いたLLM連携機能の実装。
・個人情報保護や機密レベルに応じたAI利用制御の設計。
・ハルシネーション対策や回答精度の評価・改善。

クライアントは、日本を代表する大手企業ご出身の方が代表を務める急成長中のテクノロジー企業です。
大手企業との資本業務提携も進めており、事業のさらなる拡大に伴い、新たな仲間を募集しています。

本ポジションでは、シニアフルスタックエンジニアのポジション担当していただきます。

【業務内容】
AWSを使って下記構築を行っていただきます。
・フロントエンド開発
・バックエンド開発
・サーバアプリ開発
・データベース構築・管理（特にmySQL系）
・インフラ構築（セキュリティ関連・データストレージ管理運用含む）

・AIモデルの組み込み機器への組み込み
※詳細は面談時説明の想定

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。