【募集背景】 CTO直下のミッションクリティカルなプロジェクトとして、独自のデータ・ドメインに特化したAIプロダクトの設計・構築をリードするためのアーキテクトを募集しています。既存のAIチャットやAIエージェント、AI検索などのサービスを安定的かつ高効率に運用するため、プロダクト全体のアーキテクチャ設計と開発環境の構築が重要性を増している状況です。 【作業内容】 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。具体的には、チャット、エージェント、AI検索等のAIプロダクトのアーキテクチャ設計・実装、CI/CDや評価基盤、LLMOps等を含む開発環境の構築・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・標準化と出力品質の改善、LLM APIや自社モデルの選定・統合およびサービス品質の管理などを行っていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めています。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進できる方、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 保有するユニークなデータと事業領域を活かし、他社には真似できない独自のAIプロダクトを設計・構築できるポジションです。サービスへの応用を前提とした開発を進めるため、最先端のAI技術を追求しつつビジネスに直接貢献する実用的なAIプロダクト開発に注力できます。プロダクト全体のアーキテクチャを自ら描き、技術選定から実装まで主導できる裁量の大きい環境です。 【開発環境】 OSはmacOSを想定し、Linux系コンテナ環境を使用します。ミドルウェアとしてPostgreSQLとDockerを利用し、開発言語はPython 3.11+です。フレームワークはQuartとSQLAlchemyを用い、管理ツールとしてGitHub、Supabase CLI、gcloud CLIを利用します。そのほか、OpenRouterやDeepInfra、GCSなどを活用し、開発マシンはMacとなります。

【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。

【募集背景】 自社プロダクトの製造業向けAIエージェント（SaaS）、業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）の導入、運営をしている企業において、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中でのVisual RAGニーズの急増や、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施からプロダクト組み込みまでの運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソース強化のため、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しています。 【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していただきます。 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。 【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です。 IaCはTerraformです。 クラウドはAWS、Azureです。

【募集背景】 生成AIの独自性を強化し、品質・速度・コストの最適化を進めるためのAIエンジニア募集になります。 【作業内容】 LLMとの連携やモデル選択、プロンプト最適化および評価を行っていただきます。ベクトル検索やインデキシング、関連度改善などを通じて、推論パイプラインの設計・最適化に取り組んでいただきます。品質評価基盤やA/Bテスト、自動評価メトリクスの実装も担当していただきます。サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCを主導し、ソリューションの提案や実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装などを行っていただきます。また、FAQデータや業務マニュアル、会話ログなどのデータ取得・分析・加工を行い、AIが効果的に利用可能な状態に整えていただきます。 【求める人物像】 LLM領域への知的好奇心を持ち、主体的にコミュニケーションや連携を行っていただける方を求めています。抽象的な課題に対しても問題を構造化し、論理的に解決策を導き出せる方が望ましいです。技術的な議論において相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方、自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習や調査を行いながらゴールまで完遂できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 プロダクトに直結する形でAIの品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できる環境です。品質・速度・コストの最適化についてデータに基づいた議論や改善が可能な点が魅力です。 【開発環境】 フロントエンドはReactおよびNext.jsを用い、バックエンドはTypeScriptやHono、Drizzle、Pythonを利用しています。データベースはPostgreSQLおよびベクトルDBのQdrantを使用し、インフラにはAWSとTerraformを採用しています。CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを利用し、AIはOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

【募集背景】 AI導入案件の増加に伴い、提案からPoC、導入推進まで一気通貫で対応できる体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 ・エンドクライアントに対するAI導入の提案業務を行います。 ・提案内容に基づき、PoCの計画立案および実施、検証を行います。 ・AIを活用した開発プロセスにおいて、導入先案件メンバーへの指示・指導や育成を行います。 ・要件を踏まえた設計工程をリードし、AIを活用した実装方針の整理やレビューを行います。 ・AIが行う実装結果に対するフィードバックや改善ポイントの整理を行います。 【求める人物像】 ・AI技術を活用した開発スタイルに前向きに取り組める方を求めています。 ・メンバーへの指示・指導を通じてチーム全体を牽引できるリーダーシップをお持ちの方が望ましいです。 ・不確実性のある領域でも、自ら情報収集しながら柔軟に設計・検討を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 ・AIを活用した新しい開発プロセスの構築に上流から関与することができます。 ・提案、PoC、設計、メンバー育成まで幅広い領域を担当し、AI導入推進の中核人材として経験を積むことができます。 ・複数のAI関連案件を通じて、最新の技術動向や活用事例に触れながらスキルを高めていくことができます。 【開発環境】 ・AIを活用した開発環境（言語例：Java、Python、Rubyなど）を想定しております。

【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）

【募集背景】 TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【作業内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には、生成AIを用いたソリューションの考案と実装、複数のモデルを用いた検証と精度の比較、アプリケーションへの実装、継続的な精度向上のための仕組みづくりに取り組んでいただきます。 【求める人物像】 TERASSのミッションや価値観に共感いただける方、自由な働き方の中でも自律自走できる方、高い責任感をもって最後までやりきる力をお持ちの方を求めています。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScript / React.js / Next.js、バックエンドはTypeScript / Node.js / (Python)、インフラはGoogle Cloud Platform / Terraformを利用しています。主な利用ツールはSlack、Notion、Github、Google Workspace（meet, calendar, gmail）です。

【募集背景】 社内業務マニュアルを構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を構築するためのプロジェクトとして立ち上がった案件です。MVP開発と実効性検証を通じて、本格展開に向けた技術検証と知見蓄積を行う目的で募集しております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を対象に、構造化データ化および業務ナレッジ活用基盤のMVP開発をご担当いただきます。具体的には、検索AI（RAG）やナレッジグラフ、AI Agent等の技術を用いた検索・探索・作成・閲覧機能の実装および検証を行います。また、AIが活用しやすいデータ基盤の設計・実装を通じて、品質の標準化や属人化解消につながる仕組みづくりに携わっていただきます。 【求める人物像】 業務ナレッジの整理や構造化に興味を持ち、自ら技術的な検証や改善提案を行いながら開発を進められる方を求めております。新しいAI技術や検索技術の活用に前向きで、MVP開発フェーズの不確実性を楽しみながら柔軟に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化からAI検索・回答まで一連の仕組みづくりに携わることができ、RAGやナレッジグラフ、AI Agentといった先進技術を実務で経験できます。MVP開発および実効性検証フェーズに関わることで、AIを用いた業務ナレッジ活用のベストプラクティス構築に貢献できるポジションです。 【開発環境】 Azure上の各種サービスを用いたWebアプリケーション基盤上で、Pythonによるバックエンド実装およびRAGやベクトル検索等のAI関連コンポーネントを組み合わせた構成で開発を行います。

【募集背景】 生成AIと機械学習を組み合わせたシステム開発を強化するためのAIエンジニアポジションの募集です。 【作業内容】 生成AIと機械学習を組み合わせたシステムの設計以降を担当していただきます。AI開発自体をAI支援で行う開発スタイルを実践し、生成AIツールを駆使しながら、構築から運用までをAIとの協働で実現するエンジニアリングを推進していただきます。 【求める人物像】 生成AIや機械学習の技術トレンドに強い関心を持ち、自ら積極的にAIツールを活用しながら開発プロセスを改善していける方を求めています。新しい開発スタイルに前向きに取り組み、主体的に提案や試行錯誤ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 生成AIツールを最大限活用し、AIとの協働による新しい開発スタイルを実践できるポジションです。設計から運用まで一連の工程に関わりながら、LLMや機械学習の実用的な活用ノウハウを蓄積していくことができます。 【開発環境】 Go、Dart(Flutter)、TypeScriptなどを用いたプロダクト開発において、ChatGPTやClaude、Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなどの生成AIツールやLLM APIを活用した開発環境です。

・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。

【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】 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】 生成AIを活用した設計書・各種ドキュメント作成を中心に、エンドユーザー担当者と共に既存業務の棚卸し、改善提案、運用フローの再構築を進めていただきます。 Kompira（自動化プラットフォーム）の既存運用を把握しつつ、中長期的な追加機能の検討、運用効率化に向けた仕組みづくりも担当いただく予定です。 【ポジションの魅力】 上流工程における整理・提案・レビューが多く、腰を据えて長期的に現場を伴走していただくポジションとなります。

【作業内容】 大手の有名外食チェーン企業の7部署にて、AI推進を進めています。各部門の業務プロセスにAIを組み込むための実装・開発、および顧客メンバーも自走できるようなサポートをお願いします。具体的には、AIを活用した社内向け業務アプリケーションの実装、バックエンドを主軸としつつ簡単なフロントエンドまでの対応、開発プロセスの可視化と自社メンバーへの技術レクチャーがあります。生成AIを活用して以下を実施しようとしています： - バイヤーのナレッジ集約 - 食材調達バイヤーの海外出張報告書内容を生成AIで要約 - 店舗のメニュー表をOCRで読み込み、マスタと比較して金額間違いがないかの調査 - 社内の規定類を社内データと連携させて、問い合わせに回答するRAGシステムの開発 - IRの部署で、決算資料を読み込ませて、ネットの情報も検索した上で投資家からの質問予測生成 【ポジションの魅力】 チームでの要件定義から開発までの全プロセスに関わることができます。 【開発環境】 Python、GCP

【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)において、要件定義、設計、開発、リリースまでを担当していただきます。 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他

【作業内容】 ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【ポジションの魅力】 フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザーに使っていただけます。

【作業内容】 現在急成長中のリーガルテック企業様の案件となります。生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能の開発や既存機能の保守開発および改善などをご担当いただきます。新規機能のAPI実装やAPIデプロイ、また既存プロダクトAIの保守運用および改善に携わっていただきます。 【ポジションの魅力】 フルリモート・フレックス制のため、ご自身のご都合に合わせて作業が可能です。AI×SaaSの要件定義から下流まで一通りの流れをご担当いただくことができます。業務委託の方も多くいらっしゃるため、意見などが言いやすい環境となっております。

【募集背景】 大手総合商社グループのDX推進において、生成AI（LLM／RAG等）を活用した業務自動化・意思決定支援ツールの企画～PoC～本番実装までを技術面からリードするための募集です。 【作業内容】 ・商社ビジネスサイドへのヒアリング、課題整理、技術的実現性検証を行います。 ・生成AI（LLM／RAG等）を用いたアーキテクチャ設計、プロトタイプ開発を行います。 ・AWS環境でのWebアプリケーションのスクラッチ開発（FE／BE／Infra）を行います。 ・技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理を行います。 ・PoCから本番環境へのスケール戦略立案・実行を行います。 【ポジションの魅力】 ・生成AI×商社DXの最前線案件に携わることができます。 ・技術とビジネス両面で大きな裁量を持って取り組むことができます。

【作業内容】 ・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。 ・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python ・インフラ：GCP ・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio ・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入に携わっていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase、Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入を行っていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc. ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc.

【作業内容】 生成AIを活用した「次世代の開発プロセス」を共に構築する業務をご担当いただきます。 単なるPoCやツール導入ではなく、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

【募集背景】 某製造業向け企業に伴走しながら、AI活用基盤の設計および高度化を担える方を募集します。 【作業内容】 現在、現場では以下のようなAI活用（ユーザー利用レベル）が行われています。 ・RAG構成によるナレッジ検索 ・プロンプト活用によるソースコード生成、試験項目作成・試験実施 ・AIを活用したCI/CD実装（Git更改 等） 今回の募集では、AIの精度向上のために、AI活用基盤側のエンジニアとして以下のような業務をご担当いただく想定です。 ・AIモデルのファインチューニング ・モデルの評価・検証（精度評価、妥当性確認 等） ・AIエージェントの設計・構築

【募集背景】 ERPパッケージ製品の機械学習やAI機能の強化に伴い、募集となります。

【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)をご担当いただきます。 【対応工程】 ・要件定義、設計、開発、リリース ・チームリーダー（管理メンバー3～4名程度）※リーダーのみ 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他