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自社開発中の医療SaaSにおけるAIモデル開発および精度向上を担当いただきます。
主な業務は以下の通りです。
・医療現場の対話や記録データの構造化・要約アルゴリズムの開発
・最新の基盤モデル（LLM等）を応用した機能実装と個別最適化
・実際の稼働データに基づく評価指標の設計と精度改善サイクルの運用
・モデルのデプロイ環境整備および学習パイプラインの構築・自動化
・開発チームと連携した、現場の利便性を高めるためのAI要件定義
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。

業務プロセスの自動化・エージェンティック化を担うワークフローエンジンの開発体制を増強し、
開発速度と品質の両立を実現するため、スクラムチームでの機能開発・改善をお任せします。
API設計からフロントエンド、LLMエージェント連携機能の実装まで幅広くご担当いただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・スクラムチームでの機能開発、改善
・ワークフローエンジン（タスク定義、トリガー、分岐、人手介在ステップ）のAPI設計、実装
・ワークフロー編集UI、モニタリング画面のフロントエンド設計、実装
・LLMエージェント連携によるワークフローの自律化機能の実装、運用改善
・外部システム連携の設計と信頼性向上
・サービス間通信とパフォーマンス最適化の支援
・CI/CD、IaC、Observabilityの継続改善支援
※詳細は面談時にお伝えします。
＜開発環境＞
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）
インフラ: AWS、Terraform
CI/CD: GitHub Actions
監視: Datadog
AI: OpenAI/Anthropic API 等

＜顧客課題の発見・設計＞
顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計
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
＜ワークフロー構築・PoC の高速実装＞
業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
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 (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
＜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
＜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

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

UX領域では課題の抽出、打ち手の検討から入り、WFやカスタマージャーニーマップの作成も担当いただく想定です。

具体的にはLLMプラットフォーム担当者が作成したプロトタイプをもとに、プラン整理／現状診断／解決したい課題（解決案含む）／ゴール／結果指標などの整理・設計を検討プロセスを含めてドキュメントにまとめ、ステークホルダーへの承認をリードすることで、機能開発を推進する役割を担います。
【UXデザイン領域】
①課題整理
WFに落とし込む前に、施策内容の整理をドキュメントにまとめ（現状診断／解決したい課題（解決案含む）／ゴール／指標）チームメンバーの合意を得るためのプレゼンテーションを実施できる。必要に応じてカスタマージャーニーマップ等で課題の整理も実施でき、またそれにより必要な機能案が出せる。ノンデザイナーの要望を聞き出し、課題を定められる。

②情報設計
ページ単位の近視眼的な美しさよりも、機能として最適なIAができる。
③レビュー
依頼内容に対して、何を確認してほしいか設計ができる。日経ブランド・デザインガイドラインを理解し、一貫性のあるFBを提供できる。

【UIデザイン領域】
①Figmaを使用してのUIデザイン制作
ブランドガイドライン／デザインガイドラインを理解しながら、Figmaの機能を有効活用しながら画面デザインデータを作成。

②コンポーネント／モジュール設計
長期的な運用を見据えつつ、開発へのスムーズな接続・管理が可能なコンポーネント設計・管理・運用ができる。
③デザインレビュー
依頼内容に対して、何を確認してほしいか設計ができる。ガイドラインを理解し、一貫性のあるFBを提供できる。

EC・ゲーミフィケーション・ソーシャルという要素が絡み合う複雑なアプリケーションにおいて、
要件定義からリリースまで一貫して関わっていただきます。
エンジニアリングを駆使した品質向上をお任せいたします。
※詳細は面談時にお伝えいたします。
【開発環境】
言語: Go
インフラ: Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
通信: gRPC, Protocol Buffers
CI/CD: GitHub Actions, Cloud Build
構成管理: Terraform
モニタリング: Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
分析基盤: BigQuery, Looker Studio
AI/LLMツール: Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）
その他: GitHub, Slack, Notion, Figma
開発スタイル: アジャイル開発（1日5～9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

プロダクトセキュリティの専任エンジニアとして、CTO/エンジニアと連携しながら以下の業務を担っていただきます。

1）セキュリティ方針の策定・推進（ポリシー策定、ロードマップ作成、セキュリティチェックシート対応）
2）プロダクトセキュリティの設計・実装支援（脅威モデリング、AIプロダクト固有のセキュリティ対策、認証・認可設計レビュー）
3）脆弱性管理・DevSecOpsの推進（脆弱性診断、CI/CDへのセキュリティスキャン組み込み、依存ライブラリ管理）
4）インシデント対応体制の構築（対応フロー策定、ログ監視・アラート設計、再発防止策）
5）セキュリティ知識のイネーブリング（セキュアコーディング啓蒙、社内勉強会、ナレッジベース構築）

エンタメ領域のサービス開発において、AWSやTerraformなどのインフラ技術を軸に、
安定したサービス基盤の構築と運用を主導していただきます。
ノーコード構成からのフルスクラッチプロジェクトに携わり、
バックエンドを中心としたWebサービス開発や、エンジニア組織の体制構築にも尽力していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・AWSやTerraformを用いた安定したサービス基盤の構築および運用業務
・バックエンドを中心としたWebサービス開発業務
・エンジニア組織の体制構築にむけた支援業務
※詳細は面談時にお伝えします。
■ 技術スタック
バックエンド：Go
フロントエンド：React
データベース：MySQL, PostgreSQL
LLM：OpenAI, Claude など
■ 開発環境
バージョン管理：GitHub
インフラ：AWS, Terraform
社内コミュニケーション：Slack
デザイン：Figma
ドキュメント管理：Notion

業務プロセスの自動化・自律化を担うワークフローエンジンの開発体制を増強します。
TypeScriptを軸としたモダンな技術スタックを用い、フロントエンドからバックエンド、
さらにはLLMエージェント連携機能の実装まで、裁量を持って幅広く関わっていただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・スクラムチームにおけるワークフローエンジンの新機能開発および改善
・タスク定義、トリガー、分岐ロジック等のAPI設計および実装
・ワークフロー編集画面やモニタリング用UIのフロントエンド設計・実装
・LLMエージェントを活用したワークフロー自律化機能の実装・運用
・外部システムとの連携設計および信頼性の向上施策
・CI/CD、IaC、観測性（Observability）の継続的な改善支援
※詳細は面談時にお伝えします。

様々なプロダクトで必要となるAIコンシェルジュ（3Dキャラクター）の実装を行うプロジェクトです。
一例としてアバターを使って内見ができるものなどの開発を想定しております。
Unityを用いた3Dアバターの実装および制御開発をはじめ、VRMデータの組み込み、
AI（LLM等）や音声（TTS等）と連携したキャラクター挙動・インタラクションの設計・開発を担当していただきます。
下記の業務を担っていただく想定です。
【業務内容】
・Unityを用いた3Dアバターの実装および制御開発
・VRM／3Dキャラクターデータの組み込み、最適化対応
・Animator Controller、Blend Tree、Animation Rigging等を用いたモーション設計・実装
・表情（ブレンドシェイプ）およびリップシンクの制御実装
・AI（LLM等）と連携した、テキストや音声に応じた感情表現の挙動制御・ロジック設計
・音声連携（TTS／音声認識）を含むインタラクション設計
・モバイル環境を前提としたパフォーマンス最適化、UX改善
※詳細は面談時にお伝えします。

フロントにSalesforce、バックエンドにMicrosoft Foundry（Azure AI Foundry）を用いた、
AIエージェント基盤の保守運用に伴う追加開発プロジェクトです。
既存システムの改修および機能追加を担当していただきます。
【業務内容】
・Microsoft Foundryを用いたAIエージェント基盤の保守運用および追加開発
・プロンプトチューニング、Functionロジックの改修
・RAG（検索拡張生成）の構築、チューニング
・既存LLMモデルの切り替え、Microsoft Foundryの環境設定変更
※詳細は面談時にお伝えします。

人感センサーとLLM（ChatGPT等）を組み合わせたAndroidアプリの開発・保守を担当いただきます。
センサー検知をトリガーとしたアクション制御や、対話における割り込み・沈黙検知といった応答ロジックの改修、
ハードウェア連携を含む非同期処理の最適化など、UXに直結する高度な制御実装を担う役割です。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・人感センサーの検知情報を基にしたアプリのアクション制御実装
・LLMとの対話における割り込み、沈黙検知、応答速度等の制御ロジック改修
・ハードウェア連携とネットワーク通信が混在する環境下での非同期処理の最適化
・外部デバイスや端末内センサーを活用した機能開発
※詳細は面談時にお伝えします。

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。

・対話型AIエージェント設計・実装（会話フロー/状態管理/Planning・Tool Calling/Multi-Agent構成）
・プロンプトアーキテクチャ設計（System Prompt、RAG戦略、Safety、Prompt Versioning）
・モデル選定・最適化（Quality/Latency/Costのトレードオフ分析、比較評価、必要に応じてFine-tuning）
・音声対話制御（音声入力処理、VAD制御、スライド遷移との同期設計：LiveKit想定）
・品質改善サイクル推進（ボトルネック特定、仮説検証、A/Bテスト、Human-in-the-Loop評価設計）

・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

500万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるバックエンドエンジニアを募集いたします！
ゲーミフィケーションを取り入れた高度なUI/UX開発の推進を進めるべく、1人目の選任のフロントエンドエンジニアとして、
技術選定からリードし、事業加速をしていただける方を募集いたします。
【具体的にお願いしたいこと】
・UI改善
┗ゲーミフィケーションやアニメーションの最適化（PIXI.js）
・コンポーネント設計・デザインシステムの再構築
・AI駆動開発における開発フローの遂行と最適化
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。
【開発環境】
・言語/FW：TypeScript/React,Vite,Next.js
・CI/CD: GitHubActions
・AI/LLMツール: ClaudeCodeCodex,Cursorなど
【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
・高いレベル感の中でプロダクトの成長を感じながら開発したい方

情報セキュリティおよび、システムリスク管理を統括するスペシャリストとして、支援していただきます。
各部署と連携し、社内意識の向上を目的とした施策の企画・導入、ポリシーやプロセスの策定・実行をリードしていただきます。
本募集では、ITシステムを中心に、グループ企業のリスク管理部門、コンプライアンス部門、
プロダクト・エンジニアリング部門と緊密に連携し、金融事業におけるIT RiskManagement全般を担っていただきます。
・戦略策定と体制構築：
　┗情報セキュリティおよびシステムリスク管理態勢の方針策定、規程類の整備、体制設計・構築、および継続的な改善を推進します。
・リスクアセスメントと対応：
　┗システムリスクの評価と軽減策の実施、およびシステムリスクのモニタリングを行います。
・プロセス設計と改善：
　┗情報セキュリティおよびシステムリスク管理に関するプロセスの設計・構築、文書化を行い、既存プロセスの改善を継続的に実施します。
・教育と啓蒙：
　┗情報セキュリティおよびシステムリスク管理に関する社内教育・啓蒙活動を企画し、実施します。
・プロジェクト支援
　┗各種金融プロジェクトを情報セキュリティおよびシステムリスク管理の観点から支援します。
・インシデント管理：
　┗システム障害の管理、分析、報告を行うとともに、セキュリティインシデント発生時の対応を主導します。
・外部委託管理：
　┗外部委託先、外部ベンダー、外部サービスの利用に関わるセキュリティ管理を徹底します。
・監査・検査対応
　┗情報セキュリティに関する監査、検査対応、および内外監査対応、当局検査対応をスムーズに行います。

上記に加え、コンプライアンス関連業務やその他のIT Risk Management関連業務についても、状況に応じてご担当いただく可能性があります。

・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。
・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

クライアント企業のビジネス課題や自社の事業開発における課題の特定を行い、その課題を解決するためのLLMを用いたシステムやサービスのリューション開発等を担っていただきます。
サービス構築・コンセプトモデル開発・PoC・新規事業アイディアなどの具体化を推進します。
【業務詳細】
・LLMを用いたプロダクトの設計・戦略策定
・プロダクトリリースまでの進行管理
・運用フローの構築・効率化
・プロダクト品質の向上・改善・効果測定
・ステークホルダーとの折衝

最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AI/LLMを用いてクライアントの事業課題を解決するべく、新規プロダクト・既存プロダクトの開発・改善業務に携わっていただきます。
【具体的な職務内容】
・クライアント向けサービスの技術設計から実装までをAI開発ツールを活用してフルスタックに実施
・設計やプルリクエストのレビュー＆フィードバック
・データベースからUI/UXまで、プロダクト全体の技術的な課題解決
・エンジニア、プロダクトマネージャーとの密接な連携によるプロジェクト推進
・プロジェクトマネジメントおよび進捗管理
・開発チームとの連携と技術的リーダーシップの発揮
・ノーコード/ローコードツールを活用したシステム導入支援
など
【開発環境】
・言語：TypeScript
・インフラ： AWS (ECS,RDS, DynamoDB,CloudFront,S3等) 、GCP (BigQuery,VertexAI,GCS,CloudRun等)
・開発ツール：Docker,Githubなど
・フレームワーク等：Express,Nest.js,Next.js,Reactなど
・デザインツール：Figma
・情報共有ツール：Slack,Notion

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）

・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

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

・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

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

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。

「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。
GitHub上のタスクを自走して拾い、週に3〜4件のペースで実装・リリースしていく実行力が求められます。
現在2名のフルスタックエンジニアが在籍しており、マネージャー1名を含む計4名体制のチームで、密にコミュニケーションを取りながら開発を進めます。
・デスクトップアプリ UI 開発（Ract / Tauri等）
・Rust によるネイティブ機能の実装（音声キャプチャ、OS API連携）
・Node.js / TypeScript による gRPC バックエンド開発
・AWS Bedrock / Claude 等の LLM を活用した AI 機能の設計・実装
・DBテーブル設計・最適化

■開発環境
言語：Typescript（Node/React）、Rust