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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上のアプリケーションの設計・開発・運用を中心にご担当いただきます。
クライアントコミュニケーション・インフラ・バックエンド・フロントエンド開発とフルスタックに他メンバーと連携をとりながら幅広くご担当いただきます。
・クライアントおよびPMとの仕様調整・進捗報告・課題解決の推進
・Azure環境上で稼働するWebアプリの設計・開発（要件定義〜テスト・リリース）
・バックエンド・フロントエンド・インフラにわたる実装および技術判断
・開発進捗管理・ドキュメント作成

チャットを導入したい企業様の引き合いが増加したことによって、
チャットRPA(Robotic Process Automation)の構築をしていただけるエンジニアを募集しております。
ECサイトや通販サイト様にチャットシステムを導入するためにカスタマーサクセス部門と一緒に納品を行っていただきます。
例えば、チャット上にてお客様の氏名・住所などを入力していただいた情報をもとに、
RPAシステムが、カートシステムとの連携、あるいは、入力フォームに転記して購入するようなシステムを構築します。
導入企業様からの要望や自らの提案によって、システム全般への変更や、速度改善、RPAシステム自体の改善なども行っていただくことも可能です。
[主な業務内容]
・RPA構築・納品
・RPA開発チームと連携しながらコードレビューや改修業務
・CSチームと連携して、納品前のコンバージョンテスト・業務支援
・導入後のサポート
・システム関連のお問合せ対応/CSからの社内対応（顧客は社内です）
・システム具合（エラーなど）に対して、一次調査・確認
[開発環境について]
・フロントエンド：JavaScript（Vanilla）
・バックエンド：Python3
・バックログ管理：JIRA
・コミュニケーションツール：Confluence/Slack(社内)/ChatWork(社外)/GoogleMeets/Zoom
・OS/開発ツール：MacOS/Gitlab/VSCode/JetBrains/Github Copilot

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）

AWSのセキュリティエンジニアとして、主に以下の業務をご担当いただく想定でございます。

■SSO認証（IAM Identity Center）の導入
・各システムにおけるSSO認証の有効化
・MFA（多要素認証）の強制化、明確化
・IAMユーザ削除

■IAMロール移行
・ロール作成（AssumeRole）
・アクセスキー短命化

■ログ集約
・ログ完全化（CloudTrailやConfigの徹底）
・脅威検知（GuardDutyの導入）
・認証ログの一元化、検索可能な状態の構築
■不正アクセスの調査
・退職者のアカウント削除（不要ユーザ削除）および無効化
・不正なアクセス履歴の追跡調査
・調査結果の報告資料作成

■統合ID基盤の導入
・外部Idp検討（Entra ID等）
・フェデレーション認証

■運用高度化
・権限最適化（IAM Access Analyzer）
・RBACへの移行
・長期利用のアクセスキー削除
・セキュリティ監視（Security Hub）

今回は、子会社が運営する介護系ソフトで、システム全体のQA業務をお任せします。
請求業務等をはじめとした業務支援、支援記録などの煩雑な事務作業にかかる時間の削減、
サービスの質向上に充分な時間を確保できる環境づくりの後押しなど、介護事業の運営に欠かせないシステムです。
■お任せしたい作業内容
直近ではシステム全体のテスト実行をメインで行っていただき、慣れてきたらテスト設計などもお任せしたいと考えています。
・ユーザーストーリーの分析・リスク分析・資料作成・実装仕様の策定
・Figmaに描かれたプロトタイプの分析・実装仕様の策定
・開発プロセスでの仕様レビュー及び仕様改善
・テスト設計（テスト観点、テストケース作成）
・シナリオテスト、リグレッションテストの設計、実施、保守
・テストデータ作成、テスト実施、不具合の報告、リリース確認
・テスト自動化、テストケースやテスト結果の管理環境整備
・QAチームや開発とのミーティングや、業務知識習得のための勉強会へ参加
・AIを使用しての業務改善
■時間の目安
・メンバーは平日9:00〜18:00を主な稼働時間としており、休憩時間は各自の裁量で自由に取っていただきます。
・毎日の定例会として、9:10からの全体朝会と10:30からのQA朝会があります。チームとの連携をスムーズにするため、可能な限り参加をお願いいたします。
・チームビルディングの一環として、毎週金曜日を出社日としています。できる限りご出社をお願いいたします。

・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

・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

・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の実装など。
チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。
・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を取り扱います。
生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。

現在運営中のIPものサバイバースマホゲームにおいて
Unityクライアントエンジニアとして開発業務に携わっていただきます。
Unityを使ったゲームアプリ（アウトゲーム・インゲーム）の開発

■技術スタック
・使用AI：ClaudeCode, GitHub Copilot
・プログラミング言語：C#
・ゲームエンジン：Unity
・バージョン管理：GitHub
・開発PC：Mac
・プロジェクト管理：ClickUp

IFA向けの総合SaaSサービスの立ち上げに向けたアプリ開発支援案件です。
ソフトウェア開発においてClaude CodeやCursorなどのAI開発ツールを積極的に活用しており、これらを用いた効率的な開発・設計および活用支援を担当いただきます。

大手金融機関の法人営業支援用AIツール構築において、Azure上のアプリ設計・開発・運用を幅広く担当いただきます。
クライアントコミュニケーション・データ基盤構築・ETLパイプライン構築・バックエンド開発を他メンバーと連携をとりながら幅広くご担当いただきます。
・データ基盤およびETL/ELTパイプラインの設計・実装
・Webフレームワークを用いたバックエンド（API）開発
・クライアントやPMとの仕様調整、進捗管理、ドキュメント作成
・AIコーディングエージェントを活用した効率的な開発推進

クラウド型の管理会計システムを展開する企業にご参画いただきます。
今回は、ミドルオフィス領域の業務改善をご担当いただけるエンジニアの方を募集します。
現状、企画立案者は揃っていますが、実行フェーズのエンジニアが不足しています。
（具体的なシステムとして形づくり、運用に乗せるところまで）
また、エンジニアが全てを作るのではなく、現場のビジネス職がn8nやGoogle Workspace Studioを活用して自ら業務効率化を図れる「自律的な開発環境」の構築を目指しているため、そこに寄与いただける方を求めています。
ミドルオフィス領域（契約/署名/請求業務）における要件定義から開発、運用、および現場の自走支援を担当いただきます。
(1)スクラッチ開発・運用
-ClaudeCode等のAIツールを駆使した、複雑な業務ロジックの設計・開発（TypeScript/Python等）。
-GoogleCloud環境をベースとしたシステムのデプロイ・保守。
(2)市民開発（Citizen Development）のエコシステム構築
-ビジネス職が n8n や Google Apps Script を安全・効果的に利用するためのガイドライン策定。
-共通で利用するコンポーネントやAPI接続基盤の整備。
-現場担当者が作成したツールのレビューや技術的なアドバイス。
(3)プラットフォーム管理
-Google Workspace と Google Cloud の連携設定および権限管理の最適化。

大手ゲーム会社のAI事業におけるAIプランナーとして、
AI技術の特性を活かした具体的な企画・構成案（プランニング）の作成業務に携わっていただきます。

＜主な業務内容＞
・顧客課題に対するコミュニケーション戦略の立案および企画書作成
・AIモデル/タレントのキャラクター設定、世界観、ストーリー構成の策定
・プレゼンテーションの実施（セールスへの同行）
・制作部門へのクリエイティブブリーフィング
・上記に付随する業務

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

■具体的な業務内容
プロダクトに関する開発業務（要件定義から担当していただきます）
・プロダクトの機能改善
・不具合対応
・品質改善
・作業系タスクの遂行
・運用改善
■補足事項
・部全体、チームのMTGには原則参加必須となります。
　∟チームの一員としてチーム内での課題解決にも取り組んでいただきたいため
・技術面でメンバーへのサポートやアドバイスを行うことに抵抗がない方が望ましいです。
・案件によってはビジネスサイドと直接コミュニケーションを取っていただきます。
　∟プロダクトの改善や組織の運用改善などの議論にも積極的に参加していただける方が望ましいです。

ネット予約サービスの開発をお任せいたします。
※詳細は面談時にお伝えいたします

■技術環境
・Ruby/Ruby on Rails ・MySQL ・RSpec

500万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるエンジニアを募集いたします！
サービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。
0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。
【お願いしたいこと】
・kotlinでのAndroidアプリにおける要件定義〜設計〜実装〜リリース〜運用
・JetpackComposeによるUI実装
・AI駆動開発による開発フロー改善
・エンジニア組織は大手メガベンチャーでのテックリード経験やマネージャー経験のある方が多く
非常に高いレベルでの就業が可能です。
【こんな方におすすめ】
・少数精鋭でモダンな技術に触れたい方
・長期でのご参画ができる方
・プロダクトの体験を意識しながら開発を進めて行ける方
・toCサービスに関わりたい方
・根拠を持って技術選定ができる方、またはその現場でなぜその技術を選択したのかを考えながらエンジニアリングをしていたか

Pythonを用いてAIエージェントアプリ開発(Dify)をご担当いただきます。
詳細は面談にてお話しいたします。

OA機器卸メーカーにおけるAIエージェント開発を担当いただきます。
※詳細は面談時にお伝えいたします。

・最先端の国産LLM技術を核に、エンタープライズ企業の変革を支援するAIスタートアップ企業でのプロジェクトです。
・自社プロダクトのPMFに向け、RAG、VLM、LLMOpsといった中核技術の刷新と高度化を推進します。
・既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズムやモデルレイヤーからの改善、ビジネス文書解析における高度な課題解決を担っていただきます。
・顧客ごとのニーズに基づいた技術検証（PoC）から、実プロダクトへの実装まで一気通貫で関わるポジションです。
・事業責任者（CEO）、開発責任者、プロダクトエンジニア、RAGエンジニア、機械学習エンジニア、PdMなど、各分野のスペシャリストが集結しているチーム体制です。
■作業内容
・中核技術（RAG / Agentic RAG / LLMOps）の研究開発と高度化
・RAGパイプラインの改善および新規アルゴリズムの設計・実装
・VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価
・ビジネスドキュメント解析エンジンの設計、API実装および運用
・機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと連携したモデル要件定義
・PdMと連携した顧客課題の調査、技術的仮説設計、PoCの実施
・検証結果に基づくプロダクトやアルゴリズムへのフィードバック
■開発環境
・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js
・Docker, Terraform
・AWS, Azure
・自社開発LLM, VLM
・RAG / Agentic RAG

企業のセキュリティ評価情報を提供するSaaSの開発・保守業務となります。

【技術スタック】
バックエンド: TypeScript, 一部Scala
　※React Router（Framework mode）でSSRの構成としています
　※ScalaのAPIから移行しており将来的にScalaの部分はなくなる見込みです
フロントエンド: React, TypeScript
インフラ: Google Cloud, Terraform
データベース: Postgres, BigQuery
AIコーディング: Claude Code, GitHub Copilot
ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Datadog, Gemini

業界シェアNO.1タレントマネジメントシステムの開発に携わっていただきます。
バックエンドとフロントエンドの垣根はなく、フルスタックに対応いただきます。

【業務詳細】
・新規機能の開発
・マイクロサービス化に関わる開発
・公開APIの開発
・運用、保守、および新規事業の開発補助
開発言語：Go, JavaScript, TypeScript
フレームワーク：Gin, React, Next.js
開発/運用環境：Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot
構成管理：Terraform
インフラ環境：AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid
監視, モニタリング, 運用ツール：AWS CloudWatch
社内ツール：Confluence, JIRA, Slack, Zoom
その他：Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

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）

食品メーカーの社内会計・受発注などを管理する既存システムを独自言語からPHPへリプレイスするプロジェクトです。
独自言語で長年動いてきたシステムの独自言語を、AIを使いコード抽出し画面作成を行っていきます。
画面数が多いため、複数名の募集となります。
■スケジュール・対応工程
4〜10月：開発・単体テスト（一部詳細設計）
・結合テストは別チームが対応予定
・現状の詳細設計はAIで作成段階
・移行設計、移行ツール（別会社が担当）
■既存環境
・TKS（独自言語 Windowsアプリケーション）
・DB：Btrieve

■新規環境
・PHP8、Laravel11（Laravel Blade＋Livewire＋Alpine.js）
・帳票：ActiveReportsJS、V5J
・DB：Amazon Aourora PostgreSQL
・その他：Cursor

クラウドサービスのセキュリティ評価情報を提供するSaaSのインフラ整備・運用保守を行っていただきます。

■使用言語
インフラ: Google Cloud, Terraform, Kubernetes
データベース: Postgres, Firestore
バックエンド: Scala/PlayFramework, Python, Go
フロントエンド: React, TypeScript
データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Elementary, Lightdash
ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Datadog, ChatGPT, Claude Code

クライアント様のAIサービスにおいて、機能追加や改修作業をお任せいたします。
└サービス概要：生成AIを用いたPG言語のマイグレーション等を行うサービス

AIサービスを導入する顧客との仕様調整、設計、実装、試験の一連の工程すべてもしくは一部をご担当いただく想定です。

既にリリースされている、AI予測を利用した店舗向けのサービスの発注機能拡張の運用保守案件となります。
障害発生時の調査、改修、システム運用におけるログ監視やAI精度担保のためのチューニングなどが主な業務となる予定です。
※追加機能開発などが発生する可能性有

FDEエンジニアの募集になります。
お客様の課題を直接ヒアリングし、要望を理解した上で、その場でAIエージェントの開発・導入を推進する業務です。
※詳細は面談時にお話しいたします。

「商談前・中・後」の全プロセスをAIがリードし、構造化されたデータに基づき営業効率を最大化させるプラットフォームを運営している企業です。
多媒体から集まる膨大な「ローデータ（音声・テキスト・ログ）」を構造化し、AI学習やレコメンドに活用するための基盤（Redshift、BigQuery等）を構築・運用します。
・DynamoDB / S3 を中心としたデータパイプライン構築
・音声・テキストデータの ETL 設計・実装
・ユーザー行動ログ・AI 推論ログの収集基盤設計
・LLM の出力品質評価・モニタリング基盤の構築
・分析基盤（Athena / QuickSight 等）の整備

某企業において、AIプラットフォームの構築をリードします。
高度なニューラルネットワークモデル、大規模データ処理、生成AIを活用したレコメンドなど、「リアルタイム推論 × 生成AI × マルチテナント学習」を備えた世界水準のML基盤の構築を目指します。
求める指向性・経験
・推薦・検索システムの高度化と統合 (Unified Search & Rec)：Two-Towerモデル等の導入、検索クエリと行動ログを統合したアルゴリズムの実装、およびWhole Page Optimization（商品だけでなくUI構成全体をバンディット等で最適化）の実現。
・マルチモーダル・生成AIの活用 (Generative RecSys)： LLM/VLMを活用した、ユーザーコンテキストに合わせたコピー生成や推薦理由の提示（Explainability）。
・SaaS型ML基盤の刷新 (MLOps)：低レイテンシなリアルタイム推論システムへの移行や、データ豊富なクライアントの知見を新規クライアントへ適用するための転移学習・基盤モデルの設計。
・ビジネス価値の最大化:：因果推論やUplift Modelingを用い、単なるCVR向上ではなく「推薦による純増効果（LTV・利益率）」を最大化するロジックの実装。
＜環境＞
・BQML
・PyTorch
・HuggingFace
・Vertex AI