AI・機械学習の案件一覧

・生命保険業界の企業様と、営業記録動画の解析や生成AIによる提案仮説の出力を通じた営業の高度化・効率化を実現するAIシステム開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
・既に顧客内部で運用中のAIシステムの保守・継続改善プロジェクトにおけるバックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・AWS環境上で稼働するWebアプリのバックエンドの保守(不具合対応、機能修正)
・開発進捗報告、開発ドキュメントの作成、仕様調整、テスト支援
・PoCを終えた後のAIシステムのテストフェーズから参画し、バックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・設計・構築・内部結合テストまでは完了しているシステムの外部結合テスト・性能検証の実施（元請のAzure環境でのMVP構築フェーズ）
・上記構築後のお客様環境への移築・テストの実施（お客様Azure環境での本格稼働システム構築フェーズ）

バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

その他開発経験
・AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
・Azure環境を用いた開発経験(2年以上)
・Gitを利用したチーム開発経験
・生成AI（LLM）を用いたシステム開発経験
・プロンプトエンジニアリングの実務経験
・Difyまたは類似のAI開発プラットフォーム（LangChain, Azure AI Foundryなど）の利用経験

姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方
・新しい技術を吸収し、論理的に考え実装へつなげることを楽しめる方
・チームの成果のために、率直かつ建設的に議論できる方

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。

o AIやデータ活用に関するプロダクトをWebアプリケーションとして顧客に納品・提供するニーズが高いです。

特に、LLMを活用した開発に関する需要が増えています。
o 当社の中心メンバーはデータサイエンティストで構成されており、Webアプリ開発を担えるメンバーが不足している状況です。こういった領域に関する エンジニア人財を求めています。
o 最近の主な取り組みは生成AI導入支援、音声合成、画像認識、需要予測などです。
求める人物像/人柄
o 主体性をもって働ける、プロジェクトリードに関心のある方
o 画像解析や生成AIなどの案件について関心のある方
o LLMを活用したエージェントやMCP等の最新技術に関心が高く、実践してみ
たい方
o 技術選定やサービス設計に積極的に関与したい方
業務内容
o WebアプリケーションのバックエンドAPIの設計・開発・実装・運用
o AIエージェントのバックエンド開発・実装
o MCP（Model Context Protocol） を活用した、外部ツールとAIをつなぐ連携の実装
o エージェントが自律的にタスクを実行するためのオーケストレーション部分
の設計・構築
o 外部サービスとのAPI連携
o 画像解析や生成AIなどのPoC関連の業務

生物学的年齢を再定義するアルゴリズム・アーキテクト
・エピジェネティクス情報を用いた新規エイジングクロック（生物学的年齢）算出ロジックの考案 ・臓器別（脳・心臓・腸など）の老化予測モデルの要件定義および実験計画の策定
・深層学習（LLM等）をバイオデータへ適用するためのアーキテクチャ設計および技術選定
・解析結果に基づく「病気にならない体作り（介入方法）」のサービス化に向けた仕様検討

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル（CNN/Transformer等）の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル（LLM）技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発（プルリクエスト、コードレビュー）およびモデル管理, ・クラウド環境（GCP/BigQuery等）を用いた学習基盤の活用

大手ITグループのAI開発企業にて、グループ全体のDX/AX推進を担うエンジニアを募集します。
生成AIエージェントと既存システムを連携させ、
業務効率化を実現することがミッションです。

・SQLでのクエリ設計
・JavaScriptでの連携実装
・プロンプト作成..etc

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：SQL・JavaScript・TypeScript・Python
・FW/環境：Next.js・React
・クラウド(サービス)：GCP
・管理ツール：GitHub・Jira・Confluence
・コミュニケーションツール：Slack
・その他ツール：Github Copilot

LLM構築に関わる上流設計

プロジェクト目的：
AIとDXを最大活用してシステム刷新を通じて顧客の先行優位を獲得する。

背景：
デジタル・AI推進室の強化を通じて、エージェント・プラットフォームR&Dにおいて、
大規模言語モデルを活用した自社モデルを作っているが、スキル・リソースが不足している。

自社言語モデル構築を進めるにあたり、顧客側社員と共にチームメンバーの一員として知見を提供して企画、設計、実装管理などがあると推定します。

場合によってはPOCなどのリードもあるかもしれません。

AIエージェント、LLM、実行環境インフラの各設計構築

AIエージェントアプリ開発(Dify)をご担当いただきます。

【対応工程】
・要件定義
・設計
・開発
・リリース

【環境】
Dify、Python、AWS、他

大手メーカーの社内向け RAG（検索×生成AI）システムにおいて、フルスタックで追加機能開発・精度向上・UI/UX改善を行っていただきます。

【主な作業内容】
・フロントエンド（検索UI、チャットUI、管理画面、フィードバックUI）の改善
・バックエンド（Python API、認証、RAGパイプライン、OpenSearch連携）
・AWS上でのIaC構築・運用改善（CloudFormation/CDK）
・精度検証（評価軸の整理、ログ設計、改善サイクル）

【開発環境】
・バックエンド：Python × AWS × RAG
・フロントエンド：TypeScript / Next.js
・インフラ：AWS（IaC: CloudFormation / CDK）
・検索基盤：OpenSearch
・認証：Cognito / AzureAD