・大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術を使ったゲームコンテンツの開発と運用を支援します。 ・チャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事します。 ・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価に関与します。

・画像生成AI技術の開発・実装をご担当いただきます。 ・画像生成モデルのファインチューニング（LoRA等の手法を使用）を行います。 ・AIエージェントベースのデザインソリューションの構築・開発をします。 ・カスタム画像検索ロジックの設計・実装を行います。 ・人物顔検出システムの開発・改善に携わります。 ・画像処理・解析アルゴリズムの研究・実装を担当します。 ・生成AI技術を活用した新機能の企画・開発を行います。 ・モデルの性能評価・最適化を行います。 ・他部署・開発チームとの技術連携を行います。

・画像生成AI技術の開発・実装をご担当いただきます。 ・画像生成モデルのファインチューニング（LoRA等の手法を使用） ・AIエージェントベースのデザインソリューションの構築・開発 ・カスタム画像検索ロジックの設計・実装 ・人物顔検出システムの開発・改善 ・画像処理・解析アルゴリズムの研究・実装 ・生成AI技術を活用した新機能の企画・開発 ・モデルの性能評価・最適化 ・他部署・開発チームとの技術連携

・大手通販サービスを展開されているエンド様にて、AIエンジニアとして参画していただきます。 ・データ収集や前処理、データセットの構築等を担っていただきます。 ・クラウドサービスや開発したサービス、ソフトウェアの機能/品質検証を行っていただきます。

・大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 ・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。

・LLMやRAGを活用した開発業務の対応をして頂きます。 ・複数プロジェクトが並行で動いている為、スキルや時期に応じてご参画頂く案件は調整させて頂きます。

・AIチャットサポートや新規AI企画におけるLLM（大規模言語モデル）の技術検証を担当します。 ・自社AIチャットの回答精度向上施策の検討・検証を行います。 ・LLMを用いた技術的アプローチの立案と実験計画設計を行います。 ・技術検証の実施と結果報告（ドキュメント作成を含む）を行います。 ・成果物として技術的実現方法をまとめた設計書・検証設計書を作成します。 ・約3カ月のスパンで仮説・検証・実装を回します。

・自動車関連企業様向けに、AIを活用した研究開発案件にご参画頂きます。 ・AI関連の研究を行います。 ・AI学習モデルの調査や分析を行います。 ・ツール開発を行います。 ※研究開発の為、必ずしも上記の内容とならない場合があります。

・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】 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、一人目の生成AIエンジニアとして、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。 【開発環境】 - フロントエンド: TypeScript / React.js / Next.js - バックエンド: TypeScript / Node.js / (Python) - インフラ: Google Cloud Platform / CDKTF - 主な利用ツール: Slack, Notion, Github, Google Workspace(meet, calendar, gmail)

【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】 製造業・研究開発特化のAIエージェントにおけるAI機能の開発を担当していただきます。生成AIに特化し、プロンプトやワークフローの設計・チューニングを中心にお願いします。 研究開発における技術課題の解決や新規テーマの探索といった必ずしも答えがない領域をサポートするAIエージェントであるため、顧客の課題を理解し、仮説を立てて実行・検証を高速で回していく必要があります。 ■具体的業務内容 プロンプト/ワークフローの開発 精度評価・チューニング（ドメインエキスパートとの連携も含む） AIのアプリケーション組み込みの支援 【チーム体制】 Product Planning Unit PM6名 【ポジションの魅力】 自社開発のSaaSプロダクトにおけるAI LLM機能の開発に携わることができる PdMとの距離が近く、プロダクト開発の観点を持って開発ができる 自社でAIエンジニアやソフトウェアエンジニアが在籍しているため、学び合う環境がある 【開発環境】 [使用言語/フレームワーク] Vue.js, Typescript, Flutter, Ruby(Rails), Python, Terraform [データベース] RDS(Aurora/MySQL), Elastic Search [インフラ] AWS(ECS, Cognito, SQS, SES, Step Functions, IAM, CodeBuild, CodePipeline, CodeDeploy etc) Datadog, SendGrid

【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。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）案件です。 トラブルシューティング系の技術ドキュメントを参照しながら、ユーザーからの問い合わせに対して適切な回答を生成する仕組みを構築します。

【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。

【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

【募集背景】 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の募集となります。 【作業内容】 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プロジェクトに参画していただきます。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ただきます。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に携わっていただきます。 具体的には、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する業務を行っていただきます。また、技術的側面からプロジェクトをリードおよびサポートし、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していただきます。さらに、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一気通貫で伴走していただきます。 【求める人物像】 実装できる経営参謀の定義に共感し、技術とビジネスの両方の視点からプロジェクトを推進できる方を求めております。自律的に動いていける強いオーナーシップと実行力を持つ方、前例のない技術的課題にも臆せず、ある程度決められた枠組みの中で技術的な判断を迅速かつ正確に下せる論理的思考力を持つ方にご活躍いただきたいと考えております。 【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ライブラリを利用しております。

【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】 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。

【作業内容】 保険会社の契約変更業務におけるバックオフィス業務の効率化を目的として、AIエージェントを活用した業務支援プラットフォームを構築・展開する取り組みです。AWS上にBedrockをはじめとした各種マネージドサービスを用いた基盤を構築し、従来人手で対応していた契約変更に関する判断・確認業務の一部をエージェント化することで、業務負荷の軽減と判断品質の向上を図ります。 【ポジションの魅力】 システム構成は、Streamlitによるチャット形式のフロントエンドUIと、AWS Bedrock Flow、ナレッジベース、Lambda、DynamoDBを組み合わせたバックエンドで構成されており、最先端技術を用いた開発経験が得られます。 【開発環境】 AIエージェントの業務支援プラットフォームをAWS上で構築しています。

【作業内容】 AIサービスの機能追加、改修作業の開発支援を担当いただきます。顧客との仕様調整、設計、実装、試験の一連の工程すべてもしくは一部に関与していただきます。 【募集ポジション】 AIエンジニア（ミドル～シニア）と（ジュニア～ミドル） 【ポジションの魅力】 最先端のAI技術を活用したプロジェクトでスキルを磨くことができます。

【作業内容】 某ベンダーのAIサービスの機能追加、改修作業の開発支援を行います。 AIサービスは、生成AIを用いたPG言語のマイグレーション等を行うサービスです。 AIサービスを導入する顧客との仕様調整、設計、実装、試験の一連の工程のすべてもしくは一部をご担当いただきます。 【募集背景】 案件開始時期が4月からに変更となりました。 【ポジションの魅力】 AIエンジニア（ミドル～シニア）およびAIエンジニア（ジュニア～ミドル）として、生成AIを用いたサービスの開発に携わることができます。

【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】 プロジェクトマネージャー、メディア処理系のエンジニア、サーバエンジニア、MLエンジニアはある程度揃っているものの、AI推論エンジニアが不足している状況です。 【作業内容】 AI推論のランタイムの実装および関連機能（Lib/Cmd機能）の実装を行っていただきます。

【作業内容】 薬のパッケージを画像認識して仕分ける機器の開発をご支援いただきます。 主な担当工程は基本設計以降になります。 【求める人物像】 開発実績がそこまで豊富でなくてもいいので、最新のAI技術や論文などへの感度が高く、参画してからどんどん吸収して進めていただける方を求めております。

【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