AI・機械学習の案件一覧

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

・研究開発（R&D）領域におけるデータ分析・機械学習業務
・データ収集、前処理、品質確認（欠損・外れ値・分布確認 等）
・探索的データ分析（EDA）、可視化、仮説検証
・機械学習モデルの構築および評価（分類／回帰／時系列／異常検知 等）
・特徴量設計、評価指標設計、データリーク検知
・分析結果のドキュメント化、再現性を意識した社内共有
・適性に応じてモデル開発高度化、AI×DB活用、MLOps領域への関与あり

AIプロダクト開発におけるフルスタックエンジニアとして、
システムの設計・構築・改善、既存システムの補修、データ移行を担当。
また、クライアント要望を踏まえたカスタムAIエージェントの設計・開発や、
LLMを活用したプロダクト開発（API統合、設計・実装）を実施。
PMから提示される仕様書やプロジェクト背景を理解し、ビジネスニーズに沿ったソリューション提案・実装までを担う。

【開発環境】
・言語／FW：Python（フレームワーク）、TypeScript、React、Next.js、NX
・インフラ：GCP（コンテナ、Kubernetes）、Docker
・ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion 等

・モダンフレームワークを用いたWebアプリ開発経験3年以上
・バックエンド開発経験3年以上
・チームリード経験
・クラウドおよびコンテナ（Docker、Kubernetes）の利用経験
・生成AIに関する基礎的な理解および興味関心

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