個別相談会で
情報収集・悩み相談しませんか?
テクフリではコーディネーターが
無料でオンライン相談会を実施しています。
個別相談会で情報収集・
悩み相談しませんか?
テクフリではコーディネーターが
無料でオンライン相談会を
実施しています。
大規模なエンタメプラットフォームにおける最先端の音声合成(TTS)モデルの開発や推論最適化を主導していただきます。
モデルの追加学習やカスタマイズから、GPU環境での効率化、
サービスへの統合にいたるまで一連の工程に携わることができるポジションです。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・音声合成モデルを用いた追加学習や話者・感情の制御機能の実装
・GPU環境におけるバッチ処理やキャッシュ管理、量子化などによる推論の効率化
・リップシンクなどへの応用を見据えた、音素タイムライン生成機能のシステム統合
・推論基盤の設計・運用、および応答速度やサービス品質の管理
※詳細は面談時にお伝えします。
・音声合成モデルを用いた追加学習や実務での開発経験
・話者適応、感情制御、多言語対応などのカスタマイズ経験
・音声データセットの構築や前処理システムの開発経験
・PyTorchを用いたモデル学習や、効率的な追加学習手法の実装経験
・GPU環境における推論最適化(バッチ処理、キャッシュ管理、量子化、ストリーミング生成)の実務経験
・推論基盤(vLLM、TensorRT-LLMなど)の選定、導入、最適化の経験
・同時実行数の調整や応答速度の改善に関する実務経験
・CUDAの最適化やメモリ効率化に関する深い知見
・REST API、WebSocket、gRPCの設計や、ストリーミング配信の実装経験
・推論サービスの冗長化、自動拡張、監視基盤の構築経験
複数のAIエージェントが協調して高度な処理を行う「AIマルチエージェント」技術を用いた新規事業開発プロジェクトです。
リードエンジニアとして、PMやCTO、エンジニアと複雑な要件をすり合わせながら、
バックエンドを中心としてインフラやフロントエンドを跨ぐ主要機能の設計・実装を牽引していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・AIマルチエージェント技術を用いた新規事業における主要機能の設計および実装リード
・PM/CTO/エンジニア陣との複雑な要件定義・仕様のすり合わせ
・バックエンドを中心とし、インフラからフロントエンドまでを横断するアーキテクチャ設計・リファクタリング
・開発チーム(5名以上想定)における技術選定や設計方針の決定、コードレビューなどの技術リード
※詳細は面談時にお伝えします。
・Webアプリケーションのバックエンド開発実務経験(5年以上)があり、現在も実装やレビューを行っている方
・LLMを組み込んだアプリケーションの本番プロダクトとしての設計・構築・運用・改善経験(※PoCのみは不可)
・複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計およびリファクタリングの経験
・クラウドインフラ(AWSまたはGCP等)の構築・運用経験
・テックリードまたはそれに準ずる役割で、5名以上のチームを技術的にリードした経験(1年以上)
生成AIを活用した支援システムの実装を牽引するプロジェクトです。
AIエンジニアとして、LLM連携やプロンプト最適化、ベクトル検索を用いたRAG環境の構築、
推論パイプラインの設計、PoCの主導、データ分析・加工などを幅広く担当していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・LLM連携(OpenAI/Anthropic等)やモデル選択、プロンプト最適化、評価の実施
・ベクトル検索(Qdrant)やインデキシング、関連度改善業務
・推論パイプラインの設計および最適化(レイテンシ/コスト/再現性)
・品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
・サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導(ソリューション提案、実現可能性評価、PoC実装など)
・データの取得、分析および加工(FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータ等)
※詳細は面談時にお伝えします。
・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など)
・データ分析の実務経験
・Webアプリケーションの開発経験
・Unix、Git、Docker、データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験
・RAG(検索拡張生成)またはAIエージェント(ReActなど)の基本設計および実装経験
・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力
AIプロダクトの技術アーキテクトとして、プロダクト全体の設計・実装から開発環境の構築まで一気通貫で推進していただきます。
日本最大級のエンタメプラットフォームで、世界に通用するAIプロダクトを創り上げる挑戦的なポジションです。
・AIプロダクト(チャット、エージェント、AI検索等)のアーキテクチャ設計・実装
・AIプロダクト開発環境(CI/CD、評価基盤、LLMOps等)の構築・整備
・プロンプトキャッシングによる推論コスト・レイテンシの最適化
・プロンプトエンジニアリングの設計・標準化、出力品質の改善
・LLM API/自社モデルの選定・統合、サービス品質の管理
・AIプロダクト設計/実装
└LLMを用いたAIプロダクト(チャット、エージェント、RAG/AI検索等)のアーキテクチャ設計・実装経験
└LLM API(OpenAI、Anthropic等)または自社モデルを組み込んだプロダクト開発の実務経験
└スケーラブルかつ高可用なバックエンド/API設計の経験
・AIプロダクト開発環境の構築
└AIプロダクトの開発・運用環境(CI/CD、LLMOps、評価/モニタリング基盤)の設計・構築経験
└クラウド(AWS等)上でのインフラ設計・構築・運用経験
└コンテナ(Docker/Kubernetes)を用いた開発・デプロイ環境の整備経験
・LLM最適化/プロンプト
└プロンプトキャッシング等による推論コスト・レイテンシ最適化の実務経験
└プロンプトエンジニアリングの設計・改善・標準化の実務経験
└LLM出力の評価設計(LLM-as-a-Judge等)、品質改善の経験
複数のWebメディアを展開する大手企業にて、
各事業部やサポート部門の業務プロセスを効率化するためのAI/LLM活用DX推進プロジェクトです。
現場の業務課題のヒアリングからボトルネックの特定、LLMやRAG技術を用いたプロトタイプの高速開発、
そして既存インフラへのセキュアな本番実装・運用までを一気通貫で主導していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・各メディア運営現場の業務フローヒアリングと課題抽出、LLMを用いた自動化の要件定義
・OpenAI APIやClaude、RAG技術等を組み合わせた、業務効率化プロトタイプシステムの高速開発および検証
・検証済みAI/LLMモデルの、既存Webインフラや社内ワークフローシステムへのセキュアな組み込み・本番実装
・各現場での個別開発から得られた知見やパイプラインの、社内共通AI基盤側へのフィードバックと全体最適化
データ基盤: Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, 各種ベクトルデータベース(Milvus, Pineconeなど)
ツール/その他: GitHub, Slack, Notion, Docker, JIRA
・Python、TypeScript、またはGoを用いたWebアプリケーション、API、バックエンドシステムの開発・運用経験(3年以上目安)
・各種LLM(OpenAI API、Anthropic API等)を活用したアプリケーションの設計・開発、およびプロンプトエンジニアリングの実務経験
・RAG(検索拡張生成)の構築経験、またはベクトルデータベース(Pinecone、Chroma等)を用いた開発・チューニング経験
・AWSやGCPなどのクラウドインフラ環境を活用した開発、およびインフラ構成に関する基本的な知識
生成AIの独自性強化に向け、品質・速度・コストの最適化を推進するAIエンジニアとして、
LLM連携、推論パイプラインの設計、PoCの実装などを担当いただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
・LLM連携(OpenAI/Anthropic等)、モデル選択、プロンプト最適化、評価
・ベクトル検索(Qdrant)、インデキシング、関連度改善
・推論パイプラインの設計、最適化(レイテンシ/コスト/再現性)
・品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
・サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、ソリューション提案、実現可能性評価
・データの取得、分析および加工(FAQ、マニュアル、会話ログ等)
※詳細は面談時にお伝えします。
【その他技術】
・フロントエンド:React/Next.js、Chrome Extension
・バックエンド:TypeScript/Hono/Drizzle、Python
・データベース:PostgreSQL、Qdrant(ベクトルDB)
・AI:OpenAI/Anthropic API 等
【システム構成】
業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。
・ナレッジベースの構築・検索
・業務ワークフロー管理・自動化
・マルチチャネル(チャット、音声、メール)対応
・オペレーター支援機能(AIによる応答生成・最適化)
・マルチテナント対応の認証・認可基盤
・テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御
・パフォーマンス計測・最適化基盤
・データパイプライン・ETL基盤
・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など)
・データ分析の実務経験
・Webアプリケーションの開発経験
・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用
・RAG(検索拡張生成)またはAIエージェント(ReActなど)の基本設計および実装経験
・Pythonを用いた実務レベルの開発経験
・標準ライブラリを用いたアルゴリズム、データ構造の実装能力
オンラインガチャサービス開発において、
生成AIと機械学習技術を組み合わせた次世代システムの設計・実装を担当していただきます。
Claude Code、Cursor、MCPなどの最先端ツールを駆使し、
AI技術そのものの構築から運用までをAIとの協働(AIファースト)で行う開発スタイルを推進していただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
・Claude Code、Cursorを活用したAIモデル設計・開発・評価
・各種MCPツールを駆使した効率的なMLOps構築
・プロンプトエンジニアリングによるAPI連携最適化(OpenAI, Claude, Gemini等)
・AI支援による継続的改善・運用自動化
・次世代AI開発手法の研究・社内展開
※詳細は面談時にお伝えします。
・プロダクト開発経験(3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず)
・Go、Dart(Flutter)、TypeScriptのいずれかでの開発経験(3年以上)
・生成AIツールへの深い知見と実務経験
・AIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力
プロ野球選手の動作を解析するAI開発をお任せします。
スマホで撮影した画像からフォームを自動解析し、実際に選手が使うアプリに実装するまで、一連の開発をリードしていただきます。
▶具体的には
・物体検出や球速推定アルゴリズムの設計・改善
・投球や打撃フォーム、ボールの動きを正しく検出できるようアルゴリズムを設計・改善
・モデルの軽量化・高速化
・スマホ上でリアルタイムに解析するための最適化設計
・データフロー・学習基盤の整備
・選手の映像データを集めて整理し、AIが学習しやすい仕組みをつくる(MLOps環境の構築)
・AIモデルの精度改善
・解析結果を検証し、エラーや課題を分析してパラメータを調整
・MLOps環境の構築経験
・モバイルやエッジデバイス上でのAIモデル最適化経験
・Kaggle等での画像系コンペ入賞経験
・エンジニアブログ/論文など技術発信の実績
・大学院でのAI領域における研究開発経験
・姿勢推定・物体検出など画像認識フレームワークの使用経験
・マネジメントの経験(少数規模のマネジメントの経験)
社内業務の自動化・自律化を目的としたAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。
主な業務は以下の通りです。
・AIエージェントを活用した社内業務効率化の仕組みの設計・実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用までの一気通貫での担当
・AI活用を支えるデータプラットフォームのデータ設計およびアーキテクチャ設計・実装支援
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます。
・LLMを活用したシステム開発経験(1年以上)
・データパイプラインおよびETLの設計・実装経験
・要件定義から実装までの一気通貫での開発経験
・社内ツールや業務フローの自動化を実装・運用した経験
Difyを用いた独自AIシステムの構築案件です。
3ヶ月サイクルでグループ会社の業務課題をピックアップし、AIで解決可能な部分を実装する取り組みを推進します。
具体的には、薬品の効果や科学的妥当性を確認する資料のレビュー業務効率化や、参考文献の照合・薬機法チェックの自動化などを行います。
モックアップ作成後、ユーザーフィードバックを受けながら調整を繰り返すアジャイル型で支援いただきます。
・Difyの実務経験(業務効率化、改善のツール実装)
・ユースケースからDifyを活かした設計実装の提案した経験
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
・Python、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoC〜小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
・エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
・顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ経験
・機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
・開発検証環境の構築・運用・外部サービス (API) の利用に関する基礎スキル
・仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
・非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力
先端言語モデルを導入した顧客支援システムの構築に向け、
技術的な検証や初期段階の実装を牽引していただきます。
各種データの整理・最適化やシステム基盤の設計・開発を行い、
開発チーム内での技術的対話にも貢献していただく役割です。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・LLM 連携(OpenAI/Anthropic 等)、モデル選択/プロンプト最適化/評価
・ベクトル検索(Qdrant)・インデキシング・関連度改善
・推論パイプラインの設計・最適化(レイテンシ/コスト/再現性)
・品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装
・サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導(ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装、チーム内ディスカッションへの貢献など)
・データの取得、分析および加工(FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどの生のデータを、AIが効果的に利用可能な状態に加工・編集する業務)
※詳細は面談時にお伝えします。
・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など)
・データ分析の実務経験
・webアプリケーションの開発経験
・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験
・RAG(検索拡張生成)またはAIエージェント(ReActなど)の基本設計および実装経験
・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力
独自で開発しているLLMの研究開発〜プロダクト化・サービス運用まで一気通貫で推進していただきます。
大規模サービスによって今まで蓄積してきたデータを活用し、世界に通用するAIを創造するポジションです。
【業務詳細】
・独自LLMのアーキテクチャ設計・実装
・各サービス(ゲーム、動画、電子書籍等)データを活用したドメイン適応
・高速推論基盤の構築・運用、サービス品質管理
・技術チーム組成・マネジメント、外部パートナー連携
【LLMコア技術】
・Transformer系モデル(GPT、LLaMA等)の実装・改良経験 3年以上
・PyTorch/TensorFlowでの大規模分散学習(100B+ params)の実務経験
・CUDA最適化、メモリ効率化、量子化手法の実装経験
・機械学習の数学的基礎(線形代数、確率統計、最適化理論)の深い理解
【日本語特化技術】
・日本語トークナイザー設計・最適化経験(SentencePiece、BPE等)
・日本語コーパス構築・前処理パイプラインの開発経験
・日本語LLM評価指標設計・ベンチマーク実装経験
・マルチリンガル対応、日英翻訳品質向上の実務経験
【サービス化技術】
・大規模推論基盤の設計・運用経験(vLLM、TensorRT-LLM等)
・REST API/gRPC設計、レート制限、監視システム構築経験
・A/Bテスト基盤設計、ユーザー体験最適化の実務経験
・GPU利用効率化、コスト最適化、オートスケーリング実装経験
最先端AI技術を用いた自社業務変革(AX)システムの設計・開発を一気通貫で担当いただきます。
主な業務は以下の通りです。
・PMと連携した業務課題の技術要件・仕様への落とし込み
・自社AIプラットフォーム上でのAIエージェント構成設計およびプロンプト設計
・システム本体の実装(バックエンド/フロントエンド、API連携、データパイプライン)
・AIエージェントの出力品質検証およびパフォーマンスチューニング
・ユーザー向けドキュメント整備および現場への導入・運用支援
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます。
・ソフトウェアエンジニア実務経験5年以上
・Pythonでの本番プロダクト・業務システム開発経験2年以上
・要件定義〜設計〜実装〜テストまでを一貫して担当した経験
・AI/LLM関連の実務経験(APIを用いた開発やAIツールの日常的活用、AIシステム設計経験等)
大規模toCサービスにおける技術的負債の解消、生成AI機能の実装を推進いただきます。
AI駆動開発のシニアエンジニアとして、開発における開発生産性の向上と、既存システムのアーキテクチャ刷新を実装面からリードし、プロダクトの価値を向上していただきます。
【業務内容】
>AI駆動開発の実践
- 開発スタイルの変革(Cursor、Devin、Kiro等を駆使し、AI主体の開発スタイルを実践)
- 仕様駆動開発の実装(AIに最適なドキュメト体系の構築、要件からコードへの変換フロー整備)
- AIパイプラインの構築(設計・実装・テストの各工程をAIが自律的に実行する仕組みの実装)
>AIコーディングに適したアーキテクチャの実現
- 疎結合アーキテクチャへ移行・実装)
- ドメインロジックの再構築(レガシーコードを解析し、制御しやすい構造)
・Webサービスの開発経験5年以上
・大規模トラフィックを支えるバックエンドシステムの開発経験
・AIコーディングツールを活用した開発経験
・クラウドインフラの構築、運用経験
・アーキテクチャに関する知見
・最先端の生成AI(LLM)技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援する国内スタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進しています。
・顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトです。
・チーム体制はビジネスサイド(戦略・ITコンサル出身者)と、開発サイド(バックエンド、データサイエンティスト、SRE等)が連携して動くハイブリッド体制となっております。
・募集背景としては、受託プロジェクトの急増に伴い、提案フェーズから本番稼働までを一気通貫でリードできる体制を強化するためです。
■作業内容
・顧客への新規提案時における技術的支援およびコンサルティング
・プロジェクト提案、PoC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定
・顧客の技術要件- システム要件に対する実現可能性の判断(受諾の可否、必要な工数見積もりを含む)
・プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義
・技術的側面からプロジェクトをリード- サポート(技術的なPM)
・アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化
・顧客の業務理解- 要件定義- 実装- 運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走
■開発環境
・自社開発国産LLM
・高精度Agentic RAG
・AI実装支援プラットフォーム
・AWS / Google Cloud 等のインフラ環境
・Python / 各種LLMライブラリ
・SIerまたは受託開発プロジェクトにおけるシステム開発もしくは技術的プロジェクトマネジメント経験
・生成AI(RAGなど)に関する知識と実務経験
・初めて直面する技術的課題に対し、処理の可否や実現性を判断できる程度の深いシステム知識
・システム的な制約や条件を理解し、アーキテクチャ図を読解してきた経験
・顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導くコンサルティングスキルとエンジニアリングスキルの統合
・最先端の生成AI(LLM)技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援する国内スタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進しています。顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトです。
・VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から、「精度・コスト・速度・信頼性」を兼ね備えた実運用パイプラインの構築、およびプロダクトへの組み込みに向けた技術検証を担っていただきます。
・PaaS Unitにて、開発責任者、RAGエンジニア、機械学習エンジニア、リサーチャー等と連携しながら、技術課題の解決に挑んでいただきます。
・エンタープライズ向けPoC案件の増加と、マルチモーダル活用ニーズの急拡大に対応するため、R&Dリソースの強化が急務となっているため募集しております。
■作業内容
・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築および改善
・プロンプトチューニング等によるVLM出力精度の向上
・バリデーション機能の開発を通じた信頼性の確保
・図面解析など、顧客の個別課題に応じたPoCの技術検証と実施
・最新論文の調査(ArXiv等)および実用レベルへの落とし込み
開発環境〉
・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js
・Docker, Terraform
・AWS, Azure
・VLM / マルチモーダルLLM
・GitHub, Slack
・R&D、またはPoCの実施経験
・Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験
・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の基本的な仕組みの理解
・未知の技術領域(特にマルチモーダルモデル)に対する調査・検証経験
AI VtuberやAIキャラクターのコンテンツを生成するポジションにて、
Vtuberのライブ配信に関する技術的運用・開発に携わっていただきます。
PythonやLLM・音声合成などを駆使し、
AIキャラクターの配信を安定・高品質を実現する業務となります。
<主な業務内容>
・PythonやLLMを用いたリアルタイム配信システムの開発
↳YouTube/TikTok Liveなどの配信環境構築・設定・管理
↳AIボイス(音声合成)連携
↳OBS Studio・配信ソフトの構成設計(シーン構築・エンコード設定・トラブル対応)
↳配信映像・音声・モーション・字幕などのリアルタイム統合
↳スタジオ・リモート双方の配信オペレーション対応
↳配信ワークフローの効率化(自動配信・素材管理・ログ収集など)
↳配信事故防止のためのモニタリング/冗長化設計
・AI・CG・モーション関連技術サポート
↳Live2D/3Dキャラクターの表示・制御環境の整備
↳モーションキャプチャ機器(VSeeFace、VUP、iFacialMocapなど)の運用・調整
↳新しいAI技術(生成音声、リアルタイム翻訳、合成映像等)の検証・導入
・社内連携・チーム支援
↳プロデューサー、プランナー、デザイナー、AIエンジニアとの協働
↳配信スケジュール・技術要件の共有・調整
↳社内外制作チームへの技術ガイド・トラブルシューティング対応
・Pythonを使った大規模言語モデル(LLM)アプリケーション/APIの開発経験 3年以上
・LLM/機械学習に関する基礎知識
・AWS/GCP などのクラウドインフラの運用経験
・社内折衝経験
クラウド型の管理会計システムを展開する企業にて、
カスタマーサポート領域においてエンドユーザーに提供しているAIチャットサポート機能の精度向上のための開発をご担当いただきます。
※AIのチューニングをするようなポジション
■手法:アジャイル(スクラム)
・エンジニア経験4年以上
・プロンプトエンジニアリングの経験
・RAGを用いたサービス・アプリの開発実務経験
・RAG基盤とWebフロントUI連携の仕組みの理解
全ての業務をLLMが実行可能なコマンドとして構造化することで、少数精鋭のメンバーがクリエイティブな価値創出に集中できる仕組みを構築していただきます。
事業部門の業務プロセス深くに入り込み、業務を再現可能なモジュールに分割し、ソフトウェアとして定義することで、AIエージェントが解決できる問題へと落とし込みます。
AIエージェントによる業務遂行を実現するため、評価設計を主導し、エージェントが必要とするコンテキスト(知識/データ)の継続的な整備・更新・検索基盤を構築し、プロンプトやワークフローを通じて業務の自動化と最適化を実現いただきます。
求める思考性・経験
・事業会社において、AI/LLMを活用した業務効率化プロジェクトを主導し、事業レベルのインパクトを生み出した経験をお持ちの方。
・LLMの特性を深く理解し、業務の「GPT化」をKaggle的に継続的に改善する文化と仕組みを設計・運用することに情熱を持つ方。
・「人を減らす」のではなく「人の能力を500%にする」という思想に共感し、少数精鋭チームの生産性とクリエイティビティを最大化する仕組みづくりに情熱を持つ方。
・人と協働するAIエージェントが必要とするコンテキスト基盤(データ・ドキュメントなど)を継続的に整備・更新・検索できるソフトウェアアーキテクチャの構築に強い興味を持つ方。
・業務プロセスを再現可能なモジュールに分割し、スーパープレイヤーがより高度な仕事に集中できる環境を作ることで、属人スキルを会社の自動化資産に変えるという思想が好きな方。
・AI/LLMを活用した業務効率化プロジェクトの主導経験2年以上
・事業会社における就業経験
・高度なデータモデリングおよびソフトウェア設計能力
・実戦的なLLMアプリケーションの開発・運用経験
全社的な業務生産性の向上およびプロダクト価値の最大化を目指し、LLM(大規模言語モデル)を活用したワークフローの設計・開発を主導していただきます。
主に以下の業務を想定しております。
①全社のワークフロー移行推進
・全社で利用しているGaroonに搭載されたワークフロー機能について新たに導入するkickflowへの移行を実施
• 移行に際しては十分に移行期間を確保し、事業部門自らの手でワークフローシステムの移行作業を実施(ただし、一部部署を除く可能性アリ)
• 移行作業の推進および移行に必要なルール、ガイドライン、マニュアルの整備、移行に際してサポートなどの対応を実施
②財務経理部門のワークフローの移行
・業務改革の一環として財務経理のワークフロー業務を最適化、自動化して移行を行う
• ワークフロー業務においてはkickflowを用いて実施し、ワークフローを起点として周辺システムへの連携をn8nにて実施する
• 財務経理のワークフロー業務の設計およびフローを策定し、kickflowでのワークフローの作成およびn8nでの自動化処理の実装を行い、財務経理部門への展開を実施する
・ワークフローの設計、運用経験
・業務分析・業務改善においてシステム上で最適化した経験
・ノーコードツールの使用経験
生成系AI技術の研究開発を主導いただきます。
GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI (NNやClassifier) について、
何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。
【業務例】
・生成系AI技術の開発を主導
・論文調査とモデル構築
・開発実装と高速化
・ソリューション提供
・結果検証と改善
・新技術の調査・評価
・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号・修士号を有し、Generative AI領域に関する深い知識を持つ
・PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験
・研究活動とアルゴリズム構築経験コンピュータビジョンまたは自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験
・研究プロジェクトにおいて、独自のアルゴリズムを開発し、学会やジャーナルでの発表経験がある
・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験
・実際のプロジェクトにおいて、特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験
クライアントの業務プロセス全体を見直し、抜本的な効率化を目指しております。
その具体的な施策の一つとして、生成AIアプリ等を用いた迅速な効果検証(PoC)を行いたいと考えております。
生成AIアプリ開発に関する高い専門性とリソースをご提供いただき、クライアントへの付加価値を最大化したくご支援いただける方を募集いたします
【想定業務】
・ユースケースの策定とモデル選定→解決したい課題に対し、GPT-4,Claude,Geminiなどのどのモデルが最適か(コスト、精度、速度)を評価
・プロンプトエンジニアリング→AIから望む出力を得るための指示文(プロンプト)の設計、検証、最適化
・RAG(検索拡張生成)システムの構築→社内文書や最新情報をAIに参照させるため、外部データをベクトル化して検索・注入する仕組みの実装
・エージェント・ワークフローの実装→AIにツール(検索、計算、API実行)を使わせたり、複雑なタスクを多段階で実行させるロジックの構築
・アプリ・APIへの統合→既存のRPAツールに、AI機能をAPI経由で組み込み、UI/UXを設計
・コスト・ガバナンス管理→トークン消費量のモニタリング、機密情報の入力制限(フィルタリング)、キャッシュによる高速化と節約
・Python、TypeScriptを用いたソフトウェア開発実務経験(3年以上)
・LLMAPI(OpenAI, Anthropic, GoogleCloudVertexAI等)を利用したアプリケーションの実装経験
・LangChain、LlamaIndex、Haystack等のAIオーケストレーションツールの活用経験
・RAG(検索拡張生成)の構築経験
・プロンプトエンジニアリングの実務経験
現在、チームにはAIに精通した「AIエキスパート」が在籍しています。
今回募集するエンジニアには、彼らと連携しながら、AI技術を実際のプロダクト価値に活かすためのアプリケーションアーキテクチャの設計やワークフロー構築、実装などを主導して開発していただくことを期待しています。
またサービスの根幹となる行政データ収集基盤の構築も担って頂くことも期待しています。
【具体的な業務内容】
・複雑なタスクを自律的に遂行するAIエージェントの開発
・不確定要素の多い行政データを、LLMを用いて構造化・正規化するパイプラインの構築
・Pythonを用いた、大規模かつ安定的なデータ収集基盤の開発
・AIを活用した新機能のPoCの設計や推進
【業務で利用する技術】
言語:Python
フレームワーク:LangChain/LangGraph、Amazon Bedrock AgentCore
AI/機械学習:OpenAI、Gemini、Gemma等
DB: MySQL、OpenSearch
インフラ環境:AWS、GCP、Docker、Terraform等
【利用ツール】
Claude Code, GitHub, Slack, Notion, VS Code等
・Pythonで構築されたWebアプリケーションまたはバックエンドシステムの開発経験(目安3年以上)
・技術選定からアーキテクチャ設計、実装までを主導的な立場で遂行した経験
・LLMを用いたシステムの開発・導入経験
・AWS/GCP等のパブリッククラウドを用いたインフラ構築・運用経験
大手就活支援サービスの開発運用にて、AIエンジニアを募集しております。
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
・生成AIツールの導入経験
生保会社様のAIプラットフォームの構築。
AI処理・RAG検索・自動応答・チケット管理を共通基盤で実現し全社的なAI活用を支える構成。
今年度はAIプラットフォームの基盤整備と主要ユースケースの構築を中心に推進。
AI/ML領域におけるモデル構築・精度改善・Guardrails設計を担当
・Bedrock/SageMakerによるモデル構築・PEFTチューニング
└RAGパイプライン設計(Embedding, 検索戦略適化)
・Guardrails/Presidioによる出力制細・安全管理設計
・AI評価基盤(ログ・nDCG・MRR等)構築
・PythonによるAIモデル開発経験(3年以上)
・AWS AIサービス(Bedrock, SageMaker等)の利用経験
・ベクトルDB(OpenSearch, pgvector等)の利用経験
大規模新規PJ発足に伴い、超少数精鋭で開発を行う追加メンバーを募集しています。
自身で手を動かすことはなく、AIに開発を代行してもらい、AIに自立的かつ並列で開発を行わせるような開発手法を取る想定です(AI-DLC)。
AI-DLCの経験がある方は日本の市場にはまだほとんどいらっしゃらないため、スタートアップ企業でのある程度の規模のサービスをCTOもしくはテックリードとしてリードした経験のある方を募集します。
・知名度のあるスタートアップ企業でのテックリード/CTO経験
・AI駆動開発に順応できる知見
・AIを用いてホームページ制作を自動化するプロダクトの開発。(これから新規でプロジェクト発足します)
・上記実現のための設計および、実装
・直近4ヶ月ほどはPoC版として開発し、その後は製品版として開発します。
【開発言語】
※ 以下を予定してますが、応募者の方々と議論して決めていきます。
・LLMに携わった開発経験3年
・TypeScript(フロントエンドおよび、バックエンドの開発)
・Python(AI関連の処理)
・LLM(大規模言語モデル)に携わった開発経験(3年以上)
・Pythonを用いた開発経験
・TypeScriptを用いた開発経験
![]()
![]()
![]()
![]()