AIエンジニアの案件一覧

クライアントは生成AI分野に特化したスタートアップ企業です。
CI/CD周りの整備やデプロイの対応、新ツール（サービス）の導入検証、各プロジェクトへのアサインなどを予定しています。

【具体的な業務内容】
※スキル、経験に応じて検討

・生成AI制御のR＆D
・各プロジェクトへの参画
・SaaSシステム開発
・SNS、論文等の情報収集、検証
・生成AIを使ったDXプロジェクトにおける技術検証
・Bizdevから吸い上げたSaaSプロダクトへの要望の検証、実装
・その他上記に付帯する業務

■背景・案件概要
生成AIを活用した以下3テーマを推進：
・営業職員のクロスセル・アップセル成約支援（トークスクリプト提示）
2024年8月より着手済み
・コールセンターのオペレータ支援（リアルタイムで回答のネタ提示）
2025年1月より着手予定
・アンダーライティング支援（申込書類のインプットとフォーマット化）
2025年1月より着手予定

■業務内容:
・生成AIの出力要件整理（ビジネス側へのヒアリング含む）
・生成AIプロンプトの構築
・性能検証設計・検証のリード

・現場（工事現場など）のヘルメットなどの必要な用具を着用しているか、危険がないかなどを画像解析で行うプロジェクト
・提案用のPocを開発するイメージ
・クライアント子会社のコンサルと一緒に開発を進める

・AI映像解析周りのモデル検証を1人称でできる方

クライアントは生成AI分野に特化したスタートアップ企業です。
自社SaaSのカスタマイズ開発やインフラ環境の構築（IaC）、生成AI制御等、多岐に渡ってご担当いただきます。

【具体的な業務内容】
※スキル、経験に応じて検討

・Azureを使った生成AI環境構築
・顧客折衝を伴う要件定義、プロジェクト進行
・自社SaaSのカスタマイズ修正
・SaaSのカスタマイズ改修に伴うコーディング
・API開発（エンドポイントの設計から）
・IaCによるインフラ環境構築（Azure）
・顧客毎の生成AI制御に伴うロジックの検討、データの修正、コーディング
・プロジェクトにおけるタスクの優先順位付け、タスク振り

薬局の在庫管理をAIにて実施するため、クライアント担当者と伴走しながらデータの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

既に初期モデルはあり、10月から実装・検証フェーズとなるため、既存モデルのバージョンアップ、顧客へのフィッティング並びにチューニング作業がメインとなる想定です。

■業務内容
設計、実装、テスト

■業務内容
コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。
具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。

１つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。

具体的な業務としては以下になります。
・コードの分析と整理
・ツール検証と導入
・ツールの検証
・既存AIツールの活用
・パイロットプロジェクトの実施
・コード変換のプロセスをドキュメント化
・最適化とリファクタリング

■開発環境
・技術環境：GCP, Azure, AWS
・使用言語 ：VB, Python
・コード生成AI：GitHub Copilot,Second.dev, Moderne（随時選定）

・今回のエンド様がグローバルに活躍されている住宅設備機器メーカー最大手となっており、顧客の購買意欲を促進するための販促ツールを開発していただきます。

・生成AIを活用した画像認識システムの開発経験

法人向け生成AI導入コンサルを拡大しているところ。
導入コンサル、企業に伴走しながら生成AIを導入する。

・ミドルクラス、シニアコンサルタント
Playing manager:若手のレビュー、AI導入知見を共有できる方のイメージ。

・ジュニアクラス
生成AI導入経験ある人材

コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。
１つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。
具体的な業務としては以下になります。
◆コードの分析と整理：
　VB6.0コードの分析をおこない、機能ごとにモジュール化します。
　不要なコードや重複を除去します。
◆ツール検証と導入：
　VB6.0からPythonへの変換に適したAIツールを選定します。
　選定したツール（Second.devやModerne）の特徴や制限を理解します。
◆ツールの検証：
　コード変換ツールの性能と適用可能性を評価します。
◆既存AIツールの活用：
　GitHub Copilot、Azure AI Studio、Claude 3、GCP Vertexなどを活用します。
◆パイロットプロジェクトの実施：
　モジュールごとに段階的に変換するためのシナリオを定義します。
　各段階で変換結果をテストし、問題があれば修正します。
　旧システムの一部機能として重要度の高い機能を選定します。
◆コード変換のプロセスをドキュメント化：
　バリューストリームマッピングを行い、効率化ポイントを明確にします。
　選定したツールによりVB6.0コードをPythonコードに変換します。
　変換されたコードを注意深くレビューします。
　AIに不向きな作業がある場合はプロセスを見直します。
　必要に応じて手動でコードを最適化します。
　コード品質は静的解析ツール（pylint, flake8など）で継続的に監視します。
◆最適化とリファクタリング
　パフォーマンスのボトルネックを特定します。
　必要に応じてPythonの高速化を実施します。(NumPy, Cythonなど）