Githubの案件一覧

• 学習データ作成のためのコーパス収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
• 前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発
  開発環境の傾向
• 言語：C++、Python
• ツール：Linux、GitHub、ドキュメント管理ツール
• インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語
– 分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

1. 顧客課題の発見・設計

• 利害関係者（経営層〜現場担当者）との関係構築／調整
• 課題の構造化／仮説構築／ソリューション提案

2. 業務フロー構築／PoCの高速実装

• LLM／AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装
• 顧客の既存SaaSとのAPI連携／データ統合
• フルスタック開発

3. 本番導入／伴走

• 本番導入の技術支援／運用設計
• セキュリティ／コンプライアンス要件への対応
• 導入後の利用定着支援／改善提案

4. プロダクトフィードバック

• 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
• 新規ユースケースの発見／提案
• プロダクト改善に繋がるパターンの抽出／体系化
  開発環境の傾向
• 開発言語：Python、TypeScript、React、Next.js等
• データ：大規模データウェアハウス、RDBMS、各種データソース
• インフラ：クラウドプラットフォーム（AWS/GCP/Azure等）、コンテナ技術
• AI／LLM：各種AIフレームワーク
• ツール：コミュニケーションツール、ナレッジ共有ツール、タスク管理ツール、ソースコード管理ツール
• AI開発支援：各種AI開発支援ツール

– ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– フルスタックでの開発経験
– LLM／生成AIを活用したアプリケーションの開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発／運用経験

・決済基盤における購入領域の新規機能追加、運用保守・改善開発に参画いただきます。
・購入システムの案件増加対応
・モダナイゼーションの推進
・プロジェクトのリードから設計、開発まで、一通りをお任せしたいと考えております。
・現行システムの開発言語としては主にPHPとなります。
・モダナイゼーション先のシステムはGoとなっております。
開発環境の傾向

• 開発言語：PHP、TypeScript、React、Next.js、Go
• インフラ：コンテナオーケストレーションツール、クラウドプラットフォーム（AWS等）、RDBMS
• 開発環境：Mac、各種統合開発環境・エディタ
• 管理ツール：ソースコード管理ツール
• 支援ツール：各種生成AIツール
• その他ツール：コンテナ技術、CI/CDツール、SaaS型監視ツール、IaCツール

– GoまたはPHPを用いた開発のご経験（3年以上）
– バックエンド（API, Batch）の開発経験（3年以上）
– TypeScript、React/Next.jsを用いたフロントエンドでの開発経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験

• 学習データ作成のためのデータ収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の不具合分析を含む）
• 前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

– OS環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における実務経験（1年以上）
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力

共通基盤ソフトウェア導入案件
クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に構築します。

– 共通基盤ソフトウェア導入案件
⇒監視ツール中継/セキュリティツール中継/サービス管理ツール中継のソフトウェア導入を実施
※参考となるドキュメントあり
– 構成管理ツール/バージョン管理ツールの設計・導入経験
※設計書がない可能性があるため、こちらのスキルを重視

【業務概要】
製造事業者の業務効率化を支援する各種サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画をしていただきます。
【募集背景】
画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、検証から本番環境まで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。
特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、サービスとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。
【業務内容】
特定業界のデータを活用した検索・AI機能について、技術検証から本番環境実装まで幅広く担当していただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• ベクトルモデルを用いた検索手法の検証
• 画像解析 / 複合データモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 検証で有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・本番環境実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善

– 機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– Pythonを用いたシステム開発・実務経験（3年以上）
– Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

– バックエンド(API, Batch)の開発経験（3年以上）
– フロントエンドの開発経験（3年以上）
– システムの運用保守経験（3年以上）
– PHP または Golangの開発経験：どちらかを3年以上（両方の経験がある方は歓迎）
– TypeScriptの開発経験（3年以上）
– UIライブラリ(Webアプリケーションフレームワーク)（3年以上）
– RDBMSの利用経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験（半年以上）

特定領域向けシステムにおける、先端技術を活用したプロダクト開発にて、既存または新設チームの中核として技術判断から実装、レビューまで一貫してご支援いただきます。

• 先端技術を活用した新機能の設計、実装
• システム構成と技術方針の設計
• 要件に基づく責務分割とデータ設計
• 難易度の高い技術課題の調査、解決
• 設計レビュー、コードレビューによる品質向上
• 推進担当や開発メンバーとの技術判断の調整

【環境】
言語：JavaScript、Ruby、SQL、HTML、CSS
フレームワーク：Ruby on Rails、React、Next.js
インフラ／ツール：コンテナ技術、バージョン管理ツール
DB：RDBMS
その他：先進技術活用プロダクト（利用技術・モデルは確認中）

– Ruby on RailsとReactを用いた開発経験（3年以上）
– Webプロダクトの要件整理から設計、実装まで一貫して担った経験
– 複数機能やシステム全体を考慮し、構成や責務分割を設計した経験
– 先進技術、機械学習、外部APIのいずれかを用いた機能開発経験
– 設計レビューやコードレビューを通じて品質を改善した経験