機械学習の案件一覧

・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、React、Next.js、NX
バックエンド：Python
インフラ：GCP (コンテナ / K8s)、Docker
開発ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion

◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○デュアルモニタ対応

・ベンチャー某社は主に製造業の研究開発から量産現場までの製造プロセスの最適化（プロセスインフォマティクス / PI）を支援することを事業として行う。

・製造装置等ハードからプロセスそのものの改善において、データ解析及び分析を行っていくが、ベンチャー某社の自社エンジニアと共同いただけるデータサイエンティストの募集を行う。

お客様先のデータサイエンス部署にて、レコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。

・Python、SQLなどを用いた各種機械学習モデルをレコメンデーション施策に適用、実装開発
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供

【対応工程】
要件定義以降

・Pythonを用いた開発の実務経験　3年以上
・要件定義設計以降の経験　1年以上
・API開発の経験　
・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験　1年以上
・AWS等のクラウド環境での開発経験
・Dockerを利用した開発経験

・アサイン先案件
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与。

・業務内容・期待役割
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

toC,toB向けシステムのAIサービス開発の作業をお任せする想定です。

・Pythonを用いた開発経験（3年以上）
・生成系AIを用いたサービス開発経験（サービスは社内・社外向け問わず）
・AWSサーバレスサービスでの開発経験

建設業界のDXを推進するため、AI・データサイエンス技術を駆使して専門的な技術文書から価値あるデータを抽出・構造化するプロダクトを開発しています。

プロダクトのコア技術となるデータ解析、自然言語処理、機械学習モデルの開発をリードし、建設業界が抱える課題解決の最前線で活躍していただける方を募集しています。

主な業務：
・Pythonを用いたPDFドキュメントの解析とデータ抽出ロジックの開発
・自然言語処理（NLP）技術を活用した、専門用語や重要情報の抽出・構造化
・建設ドメインに特化した機械学習モデルの設計、開発、評価、改善
・pandasやnumpyを用いた大規模データのクリーニング、前処理、分析
・抽出したデータを活用するためのAPI設計・開発
・Cloud RunやCloud SQLなど、GCPサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用

・AIプラットフォームを基盤に、介護・医療・金融など社会性の高い領域の課題解決と産業革新を、AIで実現する企業様にて、フロントエンドエンジニアとして参画していただきます。
・WebアプリケーションのUI開発担当として、 最新技術を用いてユーザーが直接触れる画面の、高レベルなパフォーマンスと保守性の実現を行っていただきます。
・主な業務内容としては、スケーラブルで一貫性のあるフロントエンド構築や、フロントエンド設計管理プロセスの確立、Webパフォーマンスの最適化、UIコンポーネント設計、レスポンシブデザインの開発経験に携わっていただきます。
・必要に応じてバックエンド開発のサポートに携わっていただく可能性もございます。

◆主な開発環境・ツール
・クラウド / インフラ：AWS
・Frontend：TypeScript
・フレームワーク/ライブラリ: React, Next.js
・スタイル：Tailwind CSS
・Backend：：TypeScript
・フレームワーク：Node.js
・その他
　オブザーバビリティ： DataDog
　プロダクト分析： Amplitude
　SCM / CI/CD関連：GitHub, GitHub Actions

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery