・番組のLINEアンケートやコールセンター問合せ ・内容からネガポジなどの分類を行い、番組等で取り上げるコメントを抽出する 【体制・および関係者】 ・分析リーダーが1名（某事業会社）で、進捗を相談しながら、進める。

・Pythonによるデータ加工・分析 ・プロジェクト情報（PJ工数、勤怠（残業）、原価等）を情報を元に、 　プロジェクトが赤字になる可能性を予測する ※現状、開発プロジェクトの遅延等が多発しており、 　　　　予測して早めに調整したいとのこと。 【体制・および関係者】： ・分析リーダーが1名（某事業会社）で、進捗を相談しながら、進める。

大手ヘルスケア企業において化粧品の店頭販売を自動化しようと考えている。 そのための企画検討支援（主にビジネス面）をお願いしたい。 ・システム化範囲検討 ・データアーキテクト ・python等での開発 ＜補足＞ 接客データは持っている chatbotのようなところから始めて、最終的には生成系AIを使いたい 対象商品は基礎化粧品（高級）

・新規の営業支援プロダクトの設計・開発・運用を担当します。 ・企画やPdM、デザイナーと連携し、仕様検討から要件定義、開発までリードします。 ・LLMを用いた機能の設計・実装を行います。 ・クラウド環境の設計・運用管理を担当します。

データサイエンス関連のプロジェクトにおいて、クラウド環境でのデータ基盤・分析基盤の構築やPythonを用いたデータ処理の実装、ETL/ELTプロセスの最適化などを担当。可能であれば、データパイプラインやMLOps環境の構築・運用にも従事。

王Eの契約のため作成

【作業内容】 ブランドリユース事業を手掛けるグループ会社における機械学習・生成AIを活用した開発業務を担当します。上流から実装までの幅広い工程に携わります。

【作業内容】 弊社は情報検索やレコメンデーションの技術を中心に、企業様の機械学習活用やデータ活用をご支援するソリューション事業を展開しています。現在、アイテムのランキングをユーザーに合わせてパーソナライズする機能を開発&提供をしており、MLアプリケーションやLLMアプリケーションのPoC, 評価、アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。 【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

生成AIチャット/マネージドサービス運用基盤内の生成AIチャット機能の開発を行います。 AWS環境でのPythonを用いて、設計以降のアジャイル開発をご担当いただきます。

・大手グルメ口コミサイト運営企業における検索基盤エンジニアとして参画していただきます。 ・ユーザー価値提供の最前線で、企画や他開発チームと密に連携しながら検索基盤システムの構築、運用に携わっていただきます。

・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。

・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。

【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】 ・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】 ・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】 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。

【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】 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。

【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。

【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】 ・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】 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。

【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。

【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】 ・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】 3,000社対応に向けた複数チーム体制への拡張を見据え、まずは経験者の方を中心に体制強化を行うための募集となります。 【作業内容】 AIが生成した脆弱性診断レポートの技術レビューを行っていただきます。検出された脆弱性の成立条件や影響範囲を確認し、誤検知や重複、成立未確認事項の整理を実施していただきます。静的診断、動的診断、ブラックボックス診断の結果および証跡を確認し、危険度、CVSS、修正優先度等の妥当性を確認していただきます。AIが提示した修正コード案や推奨対応内容の確認を行い、顧客向け診断結果説明資料の作成や顧客報告会への参加、診断結果の説明、顧客からの技術的な質問への回答を担当していただきます。また、追加確認が必要な事項や未確認条件の整理、必要に応じた簡易構成図、データフロー図、攻撃経路図等の作成、報告会で発生した質問、回答、確認事項のナレッジ化、将来的なレビュー手順、報告手順、FAQ等の標準化支援にも携わっていただきます。 【求める人物像】 AI診断結果を鵜呑みにせず根拠や証拠を確認し、不明点や未確認事項を明確化したうえで追加確認を整理できる方を求めます。技術内容を顧客に分かりやすく説明でき、関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら業務を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 AIを活用した最新の脆弱性診断プロセスに関わりながら、診断ノウハウのナレッジ化や標準化にも携わっていただけます。顧客折衝や説明業務を通じて、技術力だけでなくコミュニケーション力やドキュメンテーションスキルも高めていけるポジションです。 【開発環境】 AIを活用したWebアプリケーション脆弱性診断レポートおよび各種診断手法（静的診断、動的診断、ブラックボックス診断）を組み合わせた環境で業務を行っていただきます。

【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。 【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】 ・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

【募集背景】 音声合成およびTTS技術を活用したプロダクト・サービスの高度化を目的として、専門性の高いエンジニアを募集しております。 【作業内容】 TTS/音声合成モデルのFine-tuningおよび追加学習を行い、話者適応や感情・プロソディ制御、多言語対応などの高度なカスタマイズを実施していただきます。音声データセットの構築や前処理パイプラインの設計・実装、GPUを活用した推論最適化や推論基盤のチューニングを行っていただきます。また、REST APIやWebSocket、gRPCを用いた推論サービスの設計・実装および運用に携わっていただきます。 【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おります。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、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を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のTTSおよび音声生成技術に携わりながら、モデル開発から推論基盤の構築、サービス化まで一連のプロセスに関与していただけます。高難度な技術課題に取り組むことで、音声AI分野における専門性を高めることができ、事業インパクトの大きい取り組みに参画していただけます。 【開発環境】 PyTorchを中心とした機械学習環境およびGPUを活用した推論基盤を使用し、vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等のミドルウェアや各種監視・可観測性ツールを組み合わせて開発を行います。