AIエンジニアの案件一覧

農作物の市況見立ての不透明性を解決するAI開発プロジェクト

業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、AI開発をリードいただく。

AIの要件定義、リサーチ、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
検証設計、データセット整備、精度検証
顧客への進捗・成果報告の支援

業界横断の業務課題に対して、エキスパートAIを用いたプロダクトを提供して解決する事業です。現在は、オンライン/ 対面問わずすべての会議・商談を高精度に記録し、データを組織の資産に変えるAI議事録ツールを提供している会社です。

AI議事録SaaSの活用を目的とした、音声認識AIおよび議事録生成AI技術の精度改善PoCおよびAI機能開発の全般を担うアルゴリズムエンジニアを募集します。
社内のAIエンジニアおよびPdM、ソフトウェアエンジニアと協業しながら、　議事録SaaSの価値提供の根幹となるAI機能の開発を通じて、プロダクトの成長をリードいただくことが可能です。

業務内容
・音声認識AI・議事録生成AIの精度改善におけるPoC実行
・PoC成果をPythonライブラリの形式で開発・資産化する
・Pythonライブラリの保守運用
コードベースの保守性を向上 → 開発生産性を向上させ、またメンテナンスの属人性を下げる。
・テストやCI/CDを用いた高品質・高頻度な改善サイクルの推進
・AI機能に関するエラー・問い合わせ対応

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

・画像解析／コンピュータビジョンの基礎知識
・人物属性推定（性別・年齢推定、人数カウントなど）のモデル構築または活用経験
・エッジデバイス上でのAI推論の実装経験（NVIDIA Jetson、Raspberry Pi + NPU など）
・クラウド側とのデータ連携・API設計経験（AWS / Azure / GCP いずれか）
・カメラ映像の取得・処理パイプラインの設計経験

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証～運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク：リーダ・サブリーダ相当

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗／リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

現在新規のサービス開発、及び生成AIを使ったレポートのチェックなど複数のPoc作成を進めています。
新規のサービス開発とPoc作成の継続及び実装化を行っている中で、フロントエンド側と、バックエンド側API両方の開発業務をご担当いただきます。

・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
　機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

【技術環境】
・開発言語：Python
・インフラ：GCP
・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用をされたご経験
・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験
・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験

AI駆動で開発されたモック版アプリをもとに、「ラストワンマイル実装（API接続〜デプロイ）」をやり切り、監視設計・運用保守・障害対応・軽微改修まで横断して現場で安定稼働と定着を支える役割です。

■スキル
・Python（1年以上）
・FastAPI でのAPI実装経験
・TypeScript（半年以上〜）
・React / Next.js / Nuxt.js いずれかでのフロント実装経験（軽微改修レベルでも可）
・モック／PoC後の本番化作業の経験
・API接続、周辺システム連携、設定・環境差分対応、デプロイ補助など
・既存コードの読み解き／軽微改修／リファクタができること

■外部サービス・連携
・外部API連携の実務経験（サービス種別不問）
・OpenAI / Azure OpenAI / Microsoft Graph 等の経験
・AIアプリの運用に必要な“つなぎ込み”や調整ができること

■OS/運用
・Linuxの基本操作（1年以上目安）
・モニタリング／ログ／アラートの設計または運用経験
・インシデント一次対応、原因切り分け、軽微改修の経験
・手順書整備や運用改善など、安定稼働に向けた地道な対応ができること

■経験
・Webサービス／業務アプリの開発または運用保守経験
・本番環境での障害対応・改善経験（小さくてもOK）
・複数の関係者（開発・運用・現場）と調整しながらタスクを進めた経験

・図面データを入力として必要情報を抜き出し必要情報が書かれているか判定を行うAIのPoC
・Pythonおよび生成AI（AOAI or その他）

・生成AI（Azure OpenAIなら尚よし）とPython

お客様先のデータサイエンス部署にて、レコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。

・Python、SQLなどを用いた各種機械学習モデルをレコメンデーション施策に適用、実装開発
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供

【対応工程】
要件定義以降

・Pythonを用いた開発の実務経験　3年以上
・要件定義設計以降の経験　1年以上
・API開発の経験　
・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験　1年以上
・AWS等のクラウド環境での開発経験
・Dockerを利用した開発経験