【案件概要】

金融機関向けのLLM・機械学習・自然言語処理を活用したアプリケーション開発にて、技術マネジメントを担っていただくポジションです。ビジネス要件に基づくタスク設計や評価データの構築、オフライン／オンライン評価の実施と改善、技術視点での企画支援、中長期戦略の立案など、プロダクト全体に関わる業務を担当いただきます。

【作業内容】

・ビジネス要件に基づくタスク設計・技術マネジメント
・評価データの構築、オフライン／オンライン評価の実施
・定性／定量評価による改善サイクルの推進
・技術視点での企画支援、中長期戦略の立案
・（尚可）LLMフレームワーク活用やML API実装の支援

【案件概要】

中部地域の電力会社グループにて、AI技術を活用した業務改善支援システムの開発プロジェクトに参画いただきます。AIエージェントを中心に、生成AI・プロンプト設計・モデル精度改善などを通じて業務効率化を推進します。ユーザ部門とのPoCフェーズにおいて、課題把握〜仮説立案〜最適解の提案までを担い、構築フェーズは別部門へ引き継ぐ体制です。主体的に課題を発見・解決へ導ける方を歓迎します。

【作業内容】

・ユーザ部門とのPoCにおける課題把握・仮説立案・提案
・AIエージェント開発（生成AI／プロンプト設計／精度改善）
・機械学習モデルの構築・改善
・リモート環境でのチーム開発・コミュニケーション

【案件概要】

建設分野に蓄積されたデータを活用し、機械学習環境やデータベース構築を担当。ビッグデータ解析、時系列・テキスト分析、UX改善のボトルネック分析など、SaaSプロダクトにおけるAI実装を幅広く支援します。

【作業内容】

・機械学習環境／データベースの設計・構築
・ビッグデータ解析、時系列・テキストデータの分析
・UX改善に向けたボトルネック分析・改善提案
・分析結果のプロダクト実装へのコミット

【案件概要】

大手HR事業のデータサイエンス部署にて、レコメンド施策に係るシステム開発・実装を担当いただきます。PythonやSQLを用いた機械学習モデルの適用、AWS環境でのバッチ／API構築を中心に、レコメンド機能の実装を推進いただくポジションです。

【作業内容】

・レコメンド施策のシステム開発・実装
・Python/SQLによるデータ抽出・加工、モデル適用
・AWS環境でのバッチ／API構築
・Dockerを用いた開発、運用・改善（必要に応じてMLOps）

【案件概要】

建設業界向けデータ分析プラットフォームで、機械学習モデル開発と分析基盤整備をリード。予測モデルの設計・開発、既存モデル改善、前後処理パイプラインの構築・保守を担当します。

【作業内容】

・回帰/分類など予測モデルの設計・実装・運用
・NLP要素を含むプロダクト機能のモデル開発
・既存モデルの改善・評価、精度向上施策
・データ前処理/後処理パイプライン構築（ETL/ELT）
・AWS環境でのデプロイ/運用、Docker活用

【案件概要】

toC／toB向けシステムのAIサービス開発をご担当いただきます。Pythonを用いた開発経験と生成系AIを活用したサービス開発経験を活かし、AWSサーバレス環境での開発を中心に参画いただきます。

【作業内容】

・PythonでのAIサービス開発
・生成AI機能の実装・組込み
・AWSサーバレス環境での開発
・（尚可）モデル評価／運用／改善
・（尚可）データ基盤（DynamoDB等）活用

【案件概要】

ソーシャルコマースアプリにおけるレコメンデーション領域の機械学習基盤構築・改善をリードいただきます。レコメンド向けML基盤の設計・構築（Training／Serving／Monitoring）、モデルを用いたプロダクト開発（ランキング／パーソナライズ）、ロードマップ策定・技術選定・推進、特徴量設計・前処理・MLOps・運用改善、実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論性能改善、関連プロダクトの品質改善・技術課題対応など幅広くご担当いただきます。

【作業内容】

・レコメンド向けML基盤の設計・構築（Training/Serving/Monitoring）
・ランキング／パーソナライズ等のモデル活用プロダクト開発
・ロードマップ策定・技術選定・推進
・特徴量設計／前処理／MLOps／運用改善
・実験管理・運用フロー自動化、リアルタイム推論性能改善

【案件概要】
急成長中のリーガルテック企業にて、生成AIや大規模言語モデルを活用したプロダクト開発をご担当いただきます。新規機能の開発や既存機能の保守・改善、API実装／デプロイ、AI基盤の保守運用など幅広く携わっていただきます。

【作業内容】
・LLMを活用した機能の設計・実装（プロンプト／RAG等）
・AI機能のAPI実装・デプロイ・運用
・モデル／AI基盤の改善・監視・性能評価
・データ処理・検証・品質向上のための改善
・プロダクト側と連携した要件整理・仕様策定

【案件概要】

AI Enablement チームと連携し、CSOps領域の業務効率化・自動化を推進するポジションです。iPaaSやLLMプラットフォームを活用したワークフロー自動化、API連携、データ抽出・加工、プロトタイプ開発など、技術と業務の両面から改善をリードいただきます。

【作業内容】

・iPaaS／LLM を活用した業務自動化ワークフローの設計・実装
・API 連携、データ抽出・加工（SQL）
・Dify 等の LLM アプリ開発プラットフォーム活用、プロトタイプ開発
・非エンジニアとの要件定義／仕様調整、運用改善
・SaaS（HubSpot／Salesforce 等）やデータ基盤との連携検討

【案件概要】

金融領域向けSaaSサービスにおいて、データ解析および機械学習モデルの実装・運用をご担当いただきます。データ基盤の活用からモデル構築、最適化、AI導入まで幅広く携わるポジションです。

【作業内容】

・BigQuery／Cloud Storage 等からのデータ抽出・加工・可視化
・機械学習モデル（scikit-learn／LightGBM 等）の設計・実装・評価
・モデルの運用・改善（精度改善／再学習／モニタリング）
・AI導入施策の検討および実装支援（歓迎：LLM／生成AI）

【業務内容】
AI活用サービスにおけるフルスタック開発を担当するポジションです。エージェント作成に必要なプログラム実装、他社サービスとのAPI連携、認証画面の実装、各職種の業務理解を踏まえたAIエージェント開発など、幅広い領域での開発業務を推進いただきます。

【案件概要】

インサイドセールス部門が利用する社内向けWebアプリケーションの開発業務を担当します。既存アプリケーションの追加開発を中心に、GCPやBigQuery、LLMを活用したデータ処理および外部サービスとの連携を行います。Salesforceとのデータ連携を含む業務効率化を目的としたシステム開発に携わり、アジャイルスクラム開発体制のもと、継続的な改善および機能拡張を推進します。

【作業内容】

・Python3を用いたWebアプリケーションの追加開発

・GCPBigQueryLLMを活用したデータ処理および連携

・Salesforceへのデータ連携および反映処理

・アジャイルスクラムによるチーム開発対応

・既存機能の改善および拡張対応

機械学習モデルの設計・実装・検証を一貫して担当していただきます。