AI・機械学習の案件一覧

DjangoやFastAPIなどのフレームワークを用いたRESTful APIの設計・構築

デプロイしたアプリケーションの徹底的なテスト、デバッグ、最適化を実施

■開発環境■
Python, Django, FastAPI, SQL, Influx, Prometheus

・Pythonでの開発経験3-5年
・AIおよびデータ処理に関連するPythonライブラリおよびフレームワークの使用経験
・DjangoまたはFastAPIの知識
・SQL、Influx、Prometheusデータベースの使用経験
アジャイル環境での実務経験
・英語によるコミュニケーション(TOEIC800点以上が理想)

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

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル（Large Epigenome Model, LEM）の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク（バイオマーカー予測、予防医療AIなど）への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容：
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境（AWS 等）での学習・運用

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・切り抜き動画・ショート動画の因果効果分析（PSM/ATE推定）
・エコシステム分析・KPI因果構造の設計支援
・分析手法のレビューと再現性確保

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

ヘルスケア系スタートアップの研究開発部門にて、
DNAメチル化（エピゲノム）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション

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

営業向け商談解析システムの追加開発案件

AIを活用し会議音声の議事録作成や内容評価を行う既存システムに対し、
顧客単位での解析機能やSalesforce連携等の拡張を行うプロジェクトです。
・React/Next.jsを用いたフロントエンド開発、Kotlin（Ktor）でのバックエンド開発を担当。
・スクラム開発体制（6名）で設計～テストまでを一貫して対応いただきます。

・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。