【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

【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、生成AI（特にRAG/エージェント）を活用したPoCや導入支援、受託プロジェクトの提案増加や、技術的な妥当性判断、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトサポートの品質維持と業務拡大が困難であること、さらに顧客の現場に深く入り込み最先端のAIプロダクト導入を技術的な側面から一気通貫で推進する体制が不足していることから、生成AI/RAG開発におけるFDE（Forward Deployed Engineer）を募集しています。 【作業内容】 顧客のビジネス課題解決をミッションとし、LLMとRAGを核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームなどを活用したDX推進を行います。 プロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的な妥当性の判断、ロードマップ策定、技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で実行します。 コンサルメンバーと協力し、顧客と技術的な会話を深く行い、社内のエンジニアリソースと連携しながら、プロジェクトを成功に導くための技術リードを行います。 【ポジションの魅力】 生成AI（特にRAG/エージェント）を活用した最先端のAIプロダクト導入やPoC、導入支援、受託プロジェクトにおいて、提案フェーズから技術的なリードとプロジェクト推進を一気通貫で担うことができます。

【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】 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】 金融業界向けのRAGチャットシステムの開発および機能改修をご担当いただきます。 LLMを活用したアプリケーション開発を行うプロジェクトとなります。 ・RAGチャットの開発を行います。 ・既存機能の改修を行います。 ・サーバーサイドアプリケーションの設計／開発を行います。

【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。

【募集背景】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【作業内容】 Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用し、実装開発を行っていただきます。 各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築・提供していただきます。 要件定義以降の工程をご担当いただきます。 【求める人物像】 主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方を求めています。

AIセキュリティ分野の研究開発支援として、技術調査、評価、および報告書作成を行う

【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、テキスト情報だけでなく図面、図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増していることや、VLM（Vision-Language Model）の活用において精度・コスト・速度・信頼性の面で多くの課題があること、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいことから、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しております。 【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：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

【募集背景】 RAGシステムの設計、構築に必要な知識の構造化からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームの導入、運営をしている企業において、現状の課題に対するギャップを解消するため、技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備えたAI/NLP（自然言語処理）エンジニアを募集しています。 【作業内容】 ・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。 ・現在PMFを目指すフェーズにあり、モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした技術検証やプロジェクトの技術リードも期待しています。 ・自社プロダクトにおけるRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行います。 ・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、実装を行います。 【求める人物像】 技術的な判断能力とプロジェクト推進力を兼ね備え、自律的に検証や実装を進められる方を求めています。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認）を行います。 8. ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正）を行います。

【作業内容】 経理業務効率化を目的としたAIエージェント開発に携わっていただきます。 エンタープライズ向けプロダクトの機能開発加速に伴い、外部連携およびAI機能実装を担当していただきます。 外部システム連携（REST API）の設計・実装を行っていただきます。 AIエージェント機能およびプロンプト設計の実装・改善を行っていただきます。 設計〜テスト・レビューまでの一貫した開発対応を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 エンタープライズ向けプロダクトにおいて、AIエージェント機能や外部システム連携を中心とした機能開発に裁量高く関わっていただけます。 【開発環境】 TypeScript（Node.js）を用いたバックエンド開発を行っていただきます。 LLMやAIエージェント関連技術を活用した開発を行っていただきます。

【作業内容】 LLMを活用したチャットボットを中心としたWebサービスの新規開発（0→1）案件です。 TypeScriptを用いたアプリケーション開発および、AI系ライブラリ（AI-sdk、LangChain、LangGraph等）を活用した機能実装を担当します。 コンピュータサイエンスの基礎知識をベースにした設計・問題解決能力が求められます。

AI自動化・DX推進

【作業内容】 TechLeadとして、エンジニアメンバーへの技術指針の提示やコードレビューを行っていただきます。 プロジェクトの中の技術責任者相当の役割を担っていただきます。 顧客との技術的な折衝や説明に関与していただきます。 AI AgentのPoC対応を行っていただきます。

【作業内容】 お客様が提供する不動産管理ソリューションへのAI機能拡張に関する設計・開発支援を行います。 不動産業務における承認・申請業務のAI化対応として、OCRを用いた証憑（請求書・契約書等）の読み取り・データ化、申請データと証憑内容の突合・チェックロジックの実装、AIによる承認内容チェック（一次確認）の仕組み構築を行います。 開発・運用保守作業を支援するAI活用として、運用保守業務の効率化・自動化支援、AI活用による業務負荷低減施策の検証・実装を行います。 Azure環境（VNET／Functions／AIサービス等）を利用したAI関連API・処理バッチの設計・開発を行います。 PoC（検証）フェーズから参画し、段階的な本番化を想定した開発支援を行います。 【開発環境】 Azure環境（VNET／Functions／AIサービス等）

【作業内容】 お客様が提供する不動産管理ソリューションへのAI機能拡張に関する設計・開発支援を行います。 不動産業務における承認・申請業務のAI化対応として、OCRを用いた証憑（請求書・契約書等）の読み取り・データ化、申請データと証憑内容の突合・チェックロジックの実装、AIによる承認内容チェック（一次確認）の仕組み構築を行います。 開発・運用保守作業を支援するAI活用として、運用保守業務の効率化・自動化支援、AI活用による業務負荷低減施策の検証・実装を行います。 Azure環境（VNET／Functions／AIサービス等）を利用したAI関連API・処理バッチの設計・開発を行います。 PoC（検証）フェーズから参画し、段階的な本番化を想定した開発支援を行います。

【作業内容】 監視アラート・ログ・Runbookをもとに、AIによる要約、一次切り分け、通知、起票、自動化連携を設計・実装いたします。

【作業内容】 航空系企業のDX部門におけるAI駆動開発の導入・推進支援案件となります。 現状、生成AIの活用が個人依存となっているため、組織としての開発プロセス・ルール整備を目的に、AI前提の開発体制構築を推進いただきます。 コンサルティングだけでなく、顧客と伴走しながらPoC・実践を通じて現場への定着まで支援いただくポジションです。 【作業内容】 ・AI駆動開発に関する伴走支援を行っていただきます。 ・AI前提の開発プロセスの設計を行っていただきます。 ・AI利用ルール／ガイドラインの作成を行っていただきます。 ・PoC・小規模実践の企画／実行を行っていただきます。 ・技術検証・効果測定・改善提案を行っていただきます。 ・関係者との調整・推進などを行っていただきます。

【募集背景】 大手SIerのIT部門においてAI駆動開発を本格的に取り入れたい意向があり、AI駆動開発コンサル・エンジニアを募集しています。 【作業内容】 AI駆動開発に関する知見・経験を有する人材として伴走支援を行っていただきます。 顧客と一体となり、トライアンドエラー型でAI駆動開発の取り組みを実行していただきます。 AIを活用した開発プロセス設計を行っていただきます。 AI利用ルール／ガイドラインのたたきを作成していただきます。 PoC／小規模実践からの段階的展開を推進していただきます。 【求める人物像】 仕事が降ってくるのを待っているだけでなく、自ら探しに行ける能動的な方を求めています。 プロジェクトそのものの価値や品質を、常にユーザー目線で考えられる方を求めています。 目的の達成に向けて建設的な行動が取れる方を求めています。 【ポジションの魅力】 AI駆動開発を本格的に取り入れたい組織において、開発プロセスやAI利用ルールの策定など、上流から伴走しながら実践的な取り組みをリードしていただけます。

【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】 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】 大手小売業向け店舗基盤システムのモダナイゼーションプロジェクトにおいて、生成AIツールとAgile/DevOps手法を活用した開発体制を強化するためのテクニカルリーダーを募集しています。 【作業内容】 モダナイゼーション対象サブシステムの既存要件およびソースコードを分析し、React（Next.js）および生成AI活用開発の技術アーキテクチャ設計をリードしていただきます。生成AIコーディングツール（Claude Code、GitHub Copilot）のエンタープライズ導入と運用方針の策定、AI生成コードに対する品質・セキュリティ面のガードレール定義、AI利用ポリシーやレビュー・承認プロセスの整備を行っていただきます。顧客のUAT試験やE2Eテストで発見された課題を分析し、AIツールを活用しながら修正・再テスト・テスト自動化を推進していただきます。また、AIが生成したコードのレビューや必要に応じた修正、テスト、ScrumチームメンバーのコードマージやCI/CDパイプライン上での統合作業も担当していただきます。 【求める人物像】 最新の生成AIツールやAgile/DevOpsのプラクティスに関心が高く、自らキャッチアップしながらチームを技術面からリードできる方を求めています。関係者と円滑にコミュニケーションを取りつつ、課題を主体的に抽出し、解決に向けて周囲を巻き込みながら推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大手小売業の基幹となる店舗基盤システムのモダナイゼーションにおいて、ReactやNext.jsといったフロントエンド技術に加え、生成AIによる開発支援やDevOpsを実プロジェクトで実践できる環境です。技術アーキテクトとしてアーキテクチャ設計から品質・セキュリティ方針の策定まで幅広く関与でき、今後のキャリアに直結する先進的な開発経験を積むことができます。 【開発環境】 ReactおよびNext.jsを用いたWebアプリケーション開発環境において、生成AIコーディングツール（Claude Code、GitHub Copilot）を活用したAgile/DevOps開発を行います。CI/CDパイプラインを整備し、UATやE2Eテストを含む自動化テストの構築・運用を実施します。

【募集背景】 大手通信キャリア系サービスにおいて、AI活用推進およびDifyを用いたAI開発支援体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 大手通信キャリア系サービスの開発プロジェクトに参画し、利用環境やセキュリティ要件の制約下でAI駆動開発を実現するための技術検証や課題解決を推進していただきます。ローカル開発環境の構築から、AI/LLMアプリケーションの開発、テストおよび評価までを一貫してご担当いただきます。既存プロジェクトの引き継ぎを行い、その後の継続開発や改善対応を実施していただきます。また、クライアントの運用方針やプロセスに沿った形でプロジェクトを推進し、要望の整理や調整を行いながら開発を進めていただきます。 【求める人物像】 AI/LLM技術への関心が高く、新しいツールや手法を主体的にキャッチアップしながら開発を推進できる方を求めています。ローカル環境構築やAIテスト・評価までを自走できる技術力に加え、既存プロジェクトへのスムーズなキャッチアップと継続的な改善に取り組める方を歓迎いたします。クライアントとのコミュニケーションを通じて要件や課題を整理し、柔軟かつ主体的に行動できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大手通信キャリア系サービスにおいて、生成AIやLLMを活用したアプリケーション開発に深く関わることができるポジションです。利用環境やセキュリティ要件などの制約がある中で、AI駆動開発の実現に向けた技術検証や課題解決に取り組むことで、実践的な知見を蓄積できます。Difyをはじめとした最新のAI開発ツールや評価手法を活用しながら、AIエンジニアとしてのスキルを高めていただけます。 【開発環境】 Difyや各種LLMを用いた生成AIアプリケーション開発環境を利用いたします。ローカル開発環境上での実装・検証を行い、AIテストや評価ツールを用いて品質検証を実施いたします。API連携やプロンプトおよびワークフロー設計を通じて、AIアプリケーションの機能拡張や改善に取り組んでいただきます。

【募集背景】 大手通信キャリア系サービスにおいて、AI活用推進およびDifyを用いたAI開発支援を強化するための増員ポジションです。 【作業内容】 通信キャリア系サービスにおけるAI駆動開発を推進していただきます。具体的には、ローカル開発環境の構築、AI/LLMアプリケーションの開発、AIテストおよび評価の実施、既存プロジェクトの引き継ぎと継続対応、クライアントの運用に沿ったプロジェクト推進などをご担当いただきます。 【求める人物像】 AI/LLM領域の技術動向に関心が高く、自ら課題を発見し主体的に解決へと導いていける方を求めています。複数ステークホルダーとのコミュニケーションを円滑に行いながら、クライアントの要望を踏まえた提案や改善を進められる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 利用環境やセキュリティ要件による制約がある中で、AI駆動開発の実現に向けた技術検証や課題解決をリードできる、チャレンジングなポジションです。Difyや生成AIアプリケーションなど先端技術に関わりながら、通信キャリア系サービスのAI活用を推進する経験を積むことができます。 【開発環境】 Dify、LLM/生成AIアプリ、ローカル開発環境、AIテスト・評価ツール、API連携、プロンプトおよびワークフロー設計などを用いて開発を行います。

【募集背景】 エンド企業の業務効率を目的としたAI利活用推進となります。 【作業内容】 見積制度向上、営業支援、分析アシスタント等の企業向けAIエージェント作成支援におけるプロジェクト推進および開発支援を行います。

【作業内容】 社内向けChataagpTの機能検証を実施いたします。 短いスパンでの検証業務を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIに関する機能検証業務に携わることができます。

【募集背景】 レコメンドモデルを中心としたML施策を通じてプロダクト体験と事業成長を加速させるため、モデル設計から実装・運用まで一気通貫で担えるMLエンジニアを募集しております。 【作業内容】 レコメンドモデル（Two-Tower、LightGBM等）の設計・実装・チューニングを行っていただきます。 特徴量エンジニアリングの実装やオフライン・オンライン評価指標の設計を担当していただきます。 A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCAを推進していただきます。 モデルのプロダクション化や基盤上への実装・最適化を行っていただきます。 ML施策に関する技術的意思決定を行い、PdMなど他職能メンバーと連携しながら開発を進めていただきます。 レコメンドアーキテクチャの進化やコールドスタート問題への対応、リアルタイム性向上などの課題に対して、実装レベルで解決策を設計・実装していただきます。 UGCのパーソナライズ、広告配信最適化、ダイナミックプライシングなど、新たなML活用領域に対してモデル設計・実装を行っていただきます。 【求める人物像】 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」といったミッションに共感し、変化の大きい環境で挑戦したいと考えている方を求めております。 EC体験の可能性に関心を持ち、ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方に参画していただきたいです。 事業インパクトを意識しながら、データとモデルを用いて課題解決を進める姿勢をお持ちの方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 実装したモデルの改善が売上や滞在時間、継続率などのKPIに直接反映される環境で開発していただけます。 既に本番稼働しているレコメンドエンジンの次世代アーキテクチャを、自身の技術判断で設計・検証できる裁量があります。 高頻度かつ高密度な行動ログを活用し、精度の高いモデル設計と実験を行うことができます。 レコメンドにとどまらず、UGCパーソナライズや広告配信最適化など、幅広いML活用領域に関わりながらキャリアを広げていただけます。 AIツールを前提とした開発スタイルの中で、少人数でもスピードと品質を両立する経験を積んでいただけます。 【開発環境】 データ基盤・分析にはBigQuery、Dataform、Python、Looker Studioを利用しております。 ML基盤としてGoogle CloudのVertex AIやCloud Spannerなどを利用しております。 AI/LLMツールとしてClaude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilotなどを活用しております。 その他のツールとしてGitHub、Slack、Notionなどを利用しております。

【募集背景】 生成AIの業務適用に向けた検証から本番導入までを一貫して推進するための体制強化の募集です。 【作業内容】 生成AIに関する導入支援業務を行っていただきます。PoC（概念実証）にて業務適用可否を検証し、その結果をもとに本番システムの実装まで対応していただきます。生成AIおよびAWSに関する導入を推進する中で、上流工程から開発・導入まで一貫してリードしていただきます。 【求める人物像】 生成AIやクラウド技術への関心が高く、新しい技術を主体的にキャッチアップしながら業務に活かしていける方を求めています。関係者と協調しながら課題を整理し、PoCから本番導入まで粘り強く推進できる方です。 【ポジションの魅力】 生成AIの業務適用における上流工程から本番導入まで一連のプロセスに関わることができ、AI活用プロジェクトの中心メンバーとして経験を積むことができます。今後の需要が高い領域で、PoC設計から本番システム実装までのスキルを実務を通じて習得できる環境です。 【開発環境】 生成AI関連サービスおよびAWSを活用したシステム環境での開発・導入を想定しています。