【作業内容】 生成AIプロダクトの開発プロジェクトに参画いただきます。 該当のシステムは「Canvas」を用いたインタフェースにより、業務とデータの流れを対話しながら設計・実装し、そのままデプロイまで行えるシステムです。

【作業内容】 ・RAGシステムの構築を行います。 ・RAGの精度評価・分析を行います。 ・RAGシステムの精度改善を行います。 ・RAGシステムの機能追加を行います。 ・クラウド環境の構築を行います。

【作業内容】 AIセキュリティ分野の研究開発支援を行います。 評価手法・学習方法の検討を行います。 評価データの調査を行います。 LLMのファインチューニングおよびモデル評価を行います。 AIセキュリティにおけるガードレール構築や安全性評価を中心テーマとして対応します。 モデルの安全性・精度を検証するための評価手法・学習方法の検討を行います。 評価データの調査・取得・整形・翻訳（英語→日本語）を行います。 調査したデータを活用しモデルの調整を行います。 AIの安全性を担保する仕組み（ガードレール）の構築・評価を行います。

【作業内容】 議事録要約技術の高度化を目的としたLLMプロンプトチューニングおよび評価手法の調査・実装を行っていただきます。 １，LLMプロンプトチューニング ・議事録データに最適化したプロンプト設計／改善を行います。 ・複数パターン検証および精度比較を行います。 ・OpenAI API、Claude、Gemini等での実験を行います。 ・成果レポートを作成します。 ２，要約技術の自動評価手法の調査・実装 ・ROUGE、BLEU、BERTScore等の文献調査を行います。 ・評価指標の選定・実装を行います。 ・実データでの検証および評価レポート提出を行います。 ３，音声入力×マルチモーダルLLM調査 ・音声データを活用した感情推定技術の調査を行います。 ・ASR（音声認識）＋LLM活用検証を行います。 ・マルチモーダル（テキスト＋音声）技術の調査・試験実装を行います。

【作業内容】 ・情報検索やレコメンデーション技術を中心とした機械学習活用やデータ活用の支援を行います。 ・ベクトル検索システムの構築を行います。 ・レコメンドAPIの構築を行います。 ・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行います。 ・アプリケーション開発を担当します。 【求める人物像】 ・適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方を求めています。

【作業内容】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 ドキュメント解析エンジンの開発を行う機械学習エンジニアとコミュニケーションしつつ、リソース要件やインターフェースを定義して開発を進めていただきます。 プロダクトマネージャーとコミュニケーションしつつ、プロジェクトの技術リードとして顧客課題の調査と解決手法の検証、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

【作業内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。

【作業内容】 3ヶ月単位で全16プロジェクトを対象に、4プロジェクトずつの伴走支援を行います。 プロジェクトチームへの実践伴走参画、AIツール活用環境整備、実装課題への具体的アドバイス、実演を交えた活用支援、CoEへの定期報告・知見共有を行います。 GitHub Copilot活用の実践定着、Claude Codeサブエージェント設計、Agent Skills設定、Devinのナレッジ設定／ACU計算、Copilot Coding Agent設計（manifest作成、copilot-setup-steps.yml作成）、従来ウォーターフォール開発とAI駆動開発の橋渡しを担当します。 【開発環境】 GitHub Copilot、Claude Code（サブエージェント設計）、Agent Skills、Devin（ナレッジ設定／ACU計算）、Copilot Coding Agent（manifest作成、copilot-setup-steps.yml等）、ウォーターフォール開発体制を利用します。

【募集背景】 クラウド型の管理会計システムを展開する企業において、カスタマーサポート領域で提供しているAIチャットサポート機能の精度向上のための開発を行うための募集となります。 【作業内容】 クラウド型の管理会計システムを展開する企業において、カスタマーサポート領域で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に向けた開発をご担当いただきます。 AIのチューニング業務をご担当いただきます。 アジャイル（スクラム）の手法で開発を行います。 【求める人物像】 主体的で自走できる方を求めている環境となります。 チームのミッションを元に必要なタスクを考え、周囲を巻き込み自発的に成果を出せる方を求めております。 少人数チームで主体性を持って開発を進めてきた方を歓迎いたします。 対人コミュニケーション能力があり、リモートワークでも積極的にコミュニケーションの取れる方を求めております。 未知の経験にもチャレンジできる方を求めております。 【ポジションの魅力】 カスタマーサポート領域におけるAIチャットサポート機能の精度向上に直接関わることができるポジションとなります。 【開発環境】 アジャイル（スクラム）での開発となります。

【作業内容】 教育関連システムにおいて、全国の学校情報を自動で収集・解析し、データベースへ格納するための機能開発を行います。対象となる情報は学校の公式サイトに掲載されている文書・画像・PDF等の多様な形式を想定しており、データ取得から構造化、AI解析までを一貫して実装していただきます。 主な作業内容は以下の通りです。 ・学校情報（HTML、PDF、画像等）の取得パターン整理と仕様検討 ・各学校サイトのURLを対象としたスクレイピングツールの設計・開発 ※Azure OCRを活用し、PDFや画像データからテキストデータを抽出 ・抽出テキストをAIモデル（LLM）に解析させ、定義済みフィールドへのマッピング処理を設計 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したデータ活用機能の開発 ・試験および検証環境でのテスト実施、結果のフィードバック反映 LLMはGPTを利用予定ですが、ClaudeやGemini、Llamaなど他モデルの経験でも問題なし。

【作業内容】 薬局向けDXプロジェクトにおけるアーキテクチャ設計およびドキュメント整備を担当いただきます。 【求める人物像】 相手の意図を組んで回答していただける方で、質問の本質を理解できない場合は担当者とすり合わせして、回答がずれないようにコミュニケーションを取れる方です。 【開発環境】 【Front】Vue.js 【Mobile】Flutter 【Server】Java/Python 【DB】RDS/Dynamo 【Infra】AWS/Lambda/ECS

【作業内容】 ・企画書・提案書の作成 ⇒作成した企画書・提案書は顧客レビューを通じて完成まで行う ・仕様書の作成 ・ロジックの開発

【作業内容】 AIエージェントの開発に携わり、取引先の与信を自動化や法務のドキュメントレビュー、監査に関する各種作業を自動化していただきます。

・生成AI・RAG技術を用いたAIアプリケーション開発に携わっていただく案件です。 ・その他詳細は守秘になりますので商談時に詳しくご説明させていただきます。

・エッジデバイスを利用してAIモデルを生成したり、そのAIモデルで検知したデータを活用して業務状況を判断する処理の設計・実装・検証を行います。

【作業内容】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 - AIによるレベルデザイン支援プロジェクト - 自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト - パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） - 大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト 等 【ポジションの魅力】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

・生成AI技術を活用し、顧客の業務効率化や自動化を実施いただきます。 ・顧客の業務プロセスの分析を行います。 ・課題解決に最適なAIエージェントの設計・開発（営業支援、カスタマーサポート、データ分析など）を行います。

・証券業界の顧客企業にて業務データの収集・活用および対話AI（RAG）を構築するプロジェクトです。 ・対話AI（RAG）に関する要件定義、技術リサーチ、開発（既存アセットのキャッチアップ含む）を担当いただきます。 ・検証設計、データセット整備、精度検証を行います。 ・顧客への進捗報告／成果報告支援を行います。

【作業内容】 自然言語からSQLを生成してDBから情報抽出し、利用者に示唆を与える仕組み整備を主に担当いただきます。 【開発環境】 アジャイル開発 【求める人物像】 コミュニケーション・勤怠の良い方。

【作業内容】 生成AIを活用した「次世代の開発プロセス」を共に構築する。 AIを軸に開発工程・品質管理・ナレッジサイクルそのものを再設計し、実効性ある仕組みを作ることがミッションです。 ・AI活用領域の特定 ・要件定義～テストにおける開発プロセスの再設計 ・成果物の標準化/品質保証 ・継続的改善サイクルの確立を推進していただきます。 【ポジションの魅力】 最新トレンド・技術動向の情報収集と分析を通じて技術深耕が可能です。 【開発環境】 React, Spring Boot, アジャイル・スクラム

【作業内容】 インシデント管理、スケジュール調整等へのAIエージェントの活用提案を行います。DX、AI化に向けた計画立案を行い、構築チームのリーディングを行います。 【求める人物像】 マネジメント要素はほとんどありませんが、主体的に業務に取り組める方が望ましいです。

【作業内容】 ・H100 クラス相当 GPU を搭載したオンプレサーバ 3 台による ローカル LLM 推論環境（vLLM）構築 ・GitLab Duo 等の AI コーディング支援機能をオンプレ環境で利用するための LLM 推論基盤整備 ・GPU 調達待ち期間における プロンプトエンジニアリング中心の事前検証 ・将来的な RAG 構築／ファインチューニング の検討・実装 ・LLM 活用による AI チャットボットの開発支援（会話設計・意図判定・プロンプト整備） ・物理サーバ作業に伴う三鷹拠点での初期セットアップ対応

【募集背景】 ・Copilot Studio 案件の増加が見込まれており、長期的な参画が期待できるためです。 【作業内容】 ・Copilot Studio を活用した以下2軸の支援を担当します。 1、教育伴走支援 - 支援企業のメンバー（5～6名、若手中心）の育成。 - メンバーが自走して開発できるよう教育および伴走支援。 - 初期は1人当たり2～3件の開発を共に進め、段階的に自立度を向上させます。 2、開発支援 - ミニマム開発／PoCを短期間で実施し、社内事例を創出。 - Copilot Studio を活用したチャットボット・業務支援プロセスの開発推進。 【求める人物像】 ・教育的なコミュニケーションが得意な方。 ・自走力がありスピード感を持ってPoCをまわせる方。 ・新技術への感度が高く、積極的に吸収していける方です。 【ポジションの魅力】 ・教育と開発の両面に関与でき、スキル幅を広げられるポジションです。 ・PoC推進により最新の生成AI活用事例を創出できることです。

【作業内容】 ・LLMの研究開発支援 　- LLMベンチマーク用データの作成、評価実施 　- LLMのファインチューニング、評価結果の取りまとめ・報告、等 　- LLMの安全性向上に関するデータ作成、評価 【求める人物像】 ・複数名で業務を推進しているためコミュニケーション力は必要（お客様とのコミュニケーションが必須）

【作業内容】 トラックの自動運転システムのミドルウェア部分を置き換える対応です。現行のCyberRTベースの自動運転システムについて、CyberRT部分をApex.Grace（ROS 2をベースとしたミドルウェア）へ置き換えます。移植設計や実装の他、移植後の環境でのテスト（単体、結合）やツール開発等も行います。2025年中はミドルウェア部分の置き換え、及び置き換え後の環境での動作検証が主で、認証取得の予定はありません。

【作業内容】 エッジAIスタートアップ企業での受託のAI開発。鉄道事業者や製造業向けに、お客様の要求を元に、AIの仕様定義からAIモデル設計、データセット定義と収集、学習、評価まで全行程の業務を担当します。主な開発対象は外観検査で、映像をインプットに物体検出や異常検知のAIを組み合わせて検査システムを開発します。 【求める人物像】 自走できる方や、ワークフローや開発プロセスの提案を歓迎します。探究心があり、技術が好きな方を求めています。

【作業内容】 社内システム上で利用可能なAIエージェント基盤のプロトタイプ開発を担当します。ユーザーがAIエージェントを活用して業務効率化を行うためのWebアプリ開発や、AI開発基盤を用いたAIエージェントおよび管理・運用基盤の設計／実装を行います。Azure環境における生成AIサービスの検証および実装対応も行います。 【求める人物像】 最先端の生成AI技術に高い関心を持ち、積極的に新しい技術へ挑戦できる方。また、自律的に課題を整理し、実行に移せる方が求められます。 【ポジションの魅力】 AI×クラウド×Webフロントの複合スキルを活かすことができるポジションです。 【開発環境】 Microsoft Foundry（旧称：Azure AI Foundry）を利用します。

【作業内容】 生成AIサービスの追加開発、機能検討、導入支援などを行っていただきます。 【求める人物像】 生成AIの基礎知識をもとに製品へキャッチアップいただき、ご活躍いただける方。

【作業内容】 生成AIを使用したアプリケーションの作成に従事します。これには、データパイプライン(ETL処理)の設計・開発も含まれます。

【作業内容】 顧客企業（某国内大手IT関連）社員と協業し、製品化前のセキュリティ暗号システムにおけるAIエージェントを使用して、セキュリティ上で外部からの攻撃を行うPoCを実施します。設計　～　開発　～　テスト　～　納品を担当します。