AIエンジニアの案件一覧

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該当件数:492

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案件内容

海外販売代理店向けに提供する商品情報ドキュメント(OMG)を、生成AIを活用して自動作成・自動応答できる仕組みの構築支援。

主な業務内容:
①技術部から提供されるベース資料に基づいたドキュメント作成ルールの設計と実装
・Azure Blob Storage上に格納したルールの構造設計と参照方法
・ルールを組み込むプロンプト設計(命令文への反映)
②商品技術情報の検索・埋め込み設計
・各種ファイル形式に応じた前処理・チャンキングの方法設計
・適切なベクトル化/検索方法の比較検証
③プロトタイプ構築
・Azure上に実行環境を構築
・精度検証、チューニング、課題抽出

必須スキル

・Azure構成に関する知見:Azure App Service、Blob Storage、Azure OpenAI Service のハンズオン経験
・生成AIの技術検証経験:プロンプト設計/RAGなどによる情報検索設計
・データ整形と前処理:PDF/Wordなど構造化・非構造化データの整理、チャンキング手法の知識
・レポート/ドキュメントの作成スキル

案件内容

【募集背景】
・チャットボットシステムの回答精度向上のため、開発速度アップ、回答精度向上、機能向上ができる人材が社内にいないため。

【業務概要】
・大手メーカー企業にて、チャットボット開発におけるAIエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的には、AWS GenUの計画・変更・評価に携わっていただき、チームメンバーとアジャイルに計画・変更・評価を繰り返して開発をしていただきます。
・また、社員の方にスキルトランスファーを行っていただきます。

【参画のメリット】
・大手企業様になりますので、稼働は安定しており、大規模なシステムに携わっていただきます。
・生成AIのトレンドの技術を見つけることが可能でございます。
・基本的にはリモートになりますので、リラックスした環境で勤務することが可能でございます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語:TypeScript、Python等
・クラウド:AWS
・その他、Zoom、Teams、GenU
・VPN:提供なし

必須スキル

・生成AI(RAG)を用いた開発のご経験
・AWS環境での開発のご経験
・TypeScript または JavaScriptを用いた開発のご経験

案件内容

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

必須スキル

・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

案件内容

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

必須スキル

・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

案件内容

【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

必須スキル
・機械学習や深層学習に関する理論的な知識と実装経験
・統計学や確率論などの数理的素養
・Python、R、C++等を用いた実験・開発経験
・研究開発プロセス(調査、設計、実装、評価、論文化)の理解
案件内容

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
必須スキル

– 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

案件内容

【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)

必須スキル
・戦略に基づいたロードマップを描くことができること 
・AIデータサイエンス分野のシステム開発プロジェクトでのプロマネ経験、ベンダーコントロール経験
・統計学の知識:統計量理解、回帰・因子・相関分析など
・機械学習の知識:scikit-learnでのモデル実装
・マッチングモデルの実装経験:コンテンツベースフィルタリング、分類、クラスタリング、最適化アルゴリズム
・積極的にコニュニケーションが取れる
・知的好奇心
・プロジェクトのビジョンに共感できる人
案件内容

【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

必須スキル

・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

案件内容

■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

必須スキル
・チームメンバー3人以上のプロジェクトにおいて、PLもしくはテックリード経験がある方
・要件定義から設計、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経験
・Azure AI Search、もしくはAmazon Kendra経験
・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

 

※より多くの経験がある方が望ましい
案件内容

■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)

必須スキル

・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

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