・クラウド環境を設計、構築、運用、管理します。 ・大手機械メーカーのインフラ部門でクラウド技術者として活躍します。 ・クラウド環境は基本的にAWSがメインで、一部AzureやOCIも含まれます。

◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。

■内　容： 工作機械に搭載するCNC操作画面の開発 業種/ドメイン：製造機械、工作機械 系統：その他、ソフトウェア 工程：基本設計 , 詳細設計 , プログラミング , 結合テスト , 総合テスト

・産業工作機械用WEBアプリケーションのフロントエンド開発 ・元請け企業の下、メンバーとして参画 ・産業工作機械の制御装置(CNC)に搭載するユーザーインターフェースのフロントエンドを開発 ・作業工程：基本設計～テスト、評価/検証まで

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。 先日台湾・タイサイト向けにリリースし、日本向けへの展開を実施いたします。 受注・決済機能のAPIおよびバッチなどのバックグラウンドのアプリケーション設計・開発をご担当いただきます。

・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。

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。 現行システムから新システムへのデータ移行を実施する案件となります。 移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業をご担当いただきます。

・NC工作機械の機能開発（制御系/組込系の開発業務） ・開発言語：C言語 ・開発環境：Windows、VisualStudio ・作業工程：設計～製造～テスト

・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。

ビッグデータ、人工知能、機械学習をはじめとするデータサイエンスに関わる 教育や研修事業を行う企業においてWebサイトを新規構築するため フロントエンジニアを募集しております。 基本設計～リリースまで一貫して対応いただき 運用保守（作業依頼対応、障害対応など）も並行して実施予定です。

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。 　先日台湾・タイサイト向けにリリースし、日本向けへの展開を実施いたします。 　受注・決済機能のAPIおよびバッチなどのバックグラウンドのアプリケーション設計・開発をご担当いただきます。 　なお、本プロジェクトの開発にはマイクロサービスの思想を取り入れております。

社内コミュニケーションサービスや大手クライアントの システム受託開発を展開している企業にて、今回はAIエンジニアとして参画していただきます。 アジャイル開発で要件定義からご対応いただきます。 カメラ画像・データから機械学習モデルを構築し業務の最適化をする案件となります。 IoTカメラの選定・設置方法〜クラウドまで、トータルの設計・構築をお願いする予定です。

・自社サービスの新機能開発、既存機能の改修、保守 ・機械学習モデルを活用したAIプロダクト開発 ・toB提携事業者向けのプラットフォームのUI開発 ・各ユーザーが利用する管理画面やダッシュボードの開発 ・ビジネスサイドとの要件定義、APIのin/outの設計から開発とフローの改善

機械学習のソフトウェア(dotData)を使用した分析支援業務とSQLを使用した分析用データの作成業務 ■開発環境： dotData、SQL ■工程： ・モデル運用保守（精度監視／再学習／新規追加） ・データマート作成（設計／実装／テスト）

開発案件と営業支援が可能な要員を募集致します。 ・銀行向けツール開発 小規模なツールについて設計以降と仕様調整をご対応頂く。 ・営業支援 営業が獲得してくる案件に対して、要件定義書やコスト積算の対応をする。 （ある程度機械的に行える仕組み有り） チームとして会話して擦り合わせながら方針を決めていく。

・新システムへのデータ移行に向け、既存データの調査と課題確認 ・確認用DBへのファイルアップロード ・SQLを用いた機械的チェック（件数、NULL値、最大/最小値、パターンなど） ・目視による異常値チェック ・次フェーズ以降では移行データ整備の設計・開発を予定（延長の可能性あり）

システムの定量評価や、システム内の機械学習を利用したモジュールを学習・評価するために、大量のデータを採取する必要があります。 データ採取の仕様はこちらから指定しますのでそれを実現するためのシステム構築と構築後の運用をお願いします。 以下の内容が含まれます。 ・必要な機材のピックアップ ・システムとして機能させるための追加の開発作業 ・動作確認 ・設計と運用手順の文書化 ・データ採取時の運用

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。 先日台湾・タイサイト向けにリリースし、日本向けへの展開を実施いたします。 受注・決済機能のAPIおよびバッチなどのバックグラウンドのアプリケーション設計・開発をご担当いただきます。 なお、本プロジェクトの開発はマイクロサービスの思想を取り入れております。 20-30代で作業スピードが早い方にマッチする案件となります。

・自社大規模言語モデルの研究開発 ・機械学習に関連する応用研究開発およびソフトウェア開発 ・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・プロダクト開発チーム及びビジネス部門との仕様調整 ・仕様調整、課題提案、QCD調整などのクライアントとのコミュニケーション

機械製造会社向け基幹システムの運用保守 新基幹システムの開発及び運用保守をおこなっていただきます。 お客様の旧基幹システムはメインフレームで動いています。 順次、WEB系＋クラサバ系で動く新基幹システムへと移行を行っています。 今回の募集ではWEB系のシステムを担当していただく方を募集します。 ＜フェーズ＞詳細設計・開発・テスト ※運用保守として、調査作業などもスポットで発生する可能性あり。

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新 プロジェクトを担当 ・現行システムから新システムへのデータ移行を実施 ・移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業を担当 ・移行対象DBはOracle、PostgreSQL、MySQLで、AWSのDMSなどを活用してデータ移行を実施 ・移行対象テーブルは200件/1テーブルの最大データ件数は約4億件となり、大規模なデータ移行案件 ※業界トップの大手商社のデータの構造、データの作り方、運用方法、課題などの経験が得られます

【作業内容】 ・AIプロダクト開発 - AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計・開発 - 自然言語処理パイプラインやAPIの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ - マイクロサービスによる分散システム設計・スケーラブルなAPI実装 - GCP・Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 - データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 - CI/CDや自動テスト、監視・ログ分析などの開発基盤構築 - セキュリティ要件対応や品質向上のための運用改善 ・機械学習／AI - 機械学習モデルのデプロイ・MLOpsパイプライン構築 - 推論APIの最適化やA/Bテスト基盤の開発 ・チーム協働・技術推進 - 多職種チームとの協働開発・技術選定への参画 - 新技術調査・プロトタイプ開発やプロセス自動化推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、Docker ・作業環境：Mac

AI技術を事業の柱としているメガベンチャー企業にて、AI技術を活用したソリューション開発を行っている部署がございます。そこでインサイドセールスマネージャーとして事業をお任せできる方を募集いたします。大手クライアントにおける新規顧客開拓を中心に、機械学習・深層学習技術を用いた、音声・自然言語処理技術の提供およびプロダクト化の企画、開発や顧客開拓戦略の立案などのファースト商談、ファーストヒアリング、課題定義、発見をしていただくチームのプレイングマネジメントをしていただきます。 ＜想定業務内容＞ ・インサイドセールスマネージャーとして、リードの仕組みづくりから、 　リード数を増やす、設計からプレイングまで ・インサイドセールスチームを組織し、チームコミュニケーションのプロセスを最適化し、 　迅速に意思決定できる活動環境を構築 ・既存顧客に対するアップセル、クロスセルの提案 ・ インサイドセールスチーム全体のマネジメント 【使用するツール】 ・Googleスプレッドシード ・Googleプレゼンテーション ・Googleカレンダー ・Google Drive ・Slack ・Zoom

【募集背景】 生成AI LLM RAGなどの技術を活用したPaaS案件が増えており、プロジェクトマネージャーを増員することになりました。 【作業内容】 プロジェクトマネージャーとして、システム要件の整理から開発プロジェクト全体の管理までを担当していただきます。主に、生成AIやLLM RAGなど先端技術を活用したPaaSプロジェクトをお任せいたします。顧客の戦略や解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDSをコントロールしながらプロジェクトを推進していただきます。 生成AI LLM RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。エンタープライズ企業への提案に関わる技術検討・技術調査・PoCの実施、システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程を担当していただきます。事業開発、エンジニア、デザイナーなどとの連携を行い、スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝を担っていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業のイノベーション創出に興味がある方を求めています。人々の情報収集や市場調査、新規事業開発を再定義していく事業に興味がある方、自然言語処理や生成系AIを用いたテクノロジーに興味があり携わっていきたい方を歓迎いたします。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得して事業を前進させることができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AI LLM RAGなどの技術の社会実装に関わることができます。PdMやデザイナー、Webエンジニア、機械学習エンジニアと共同して働くことができます。PoCプロジェクトの初期立ち上げからジョインし、中期的には事業開発やプロダクトマネジメントに関わることができます。

＜プロジェクト概要＞ · さまざまなサービスと実装パターンを活用して、 安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指し、具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、 データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。 そして、組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、およびグローバル分散向けに設計されているこが目的です ＜想定される作業＞ · データエンジニアと緊密に連携して、バッチおよびリアルタイムデータ処理用の データパイプラインの構築と最適化 · データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、 高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。 1.データモデリング: データ資産が保存、取得、分析のために効果的に整理されるように、 概念的、論理的、物理的なデータ モデルを開発します。 2.データベース管理: データベースの設計、実装、保守を監督し、 パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティの要件を満たしていることを確認します。 3.データ統合: さまざまなソースと形式のデータを統合して、 システム全体の一貫性、正確性、信頼性を確保します。 4.データガバナンスとセキュリティ: データ管理のポリシーと手順を確立し、 規制要件への準拠を確保し、機密データを保護するためのセキュリティ対策を実施します。 5.データ分析と視覚化: データ アナリストやビジネス関係者と協力して、 データ要件を理解し、データ分析と視覚化のためのソリューションを開発します。 6.テクノロジーの評価と実装: 新興テクノロジーの最新情報を把握し、 ツールとプラットフォームを評価して、データ管理と分析機能を強化します。 7.コラボレーションとコミュニケーション: 開発者、アナリスト、ビジネス リーダーなどの部門横断的なチームと緊密に連携して、要件を理解し、優先順位を調整し、ソリューションを効果的に伝えます。 8.戦略計画: 戦略計画活動に参加し、チームの目標を定義し、 　それを組織の全体的なデータ戦略およびビジネス目標と一致させます。