・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。

【作業内容】 広告配信データを分析し、インサイトを導出するAI分析機能の開発を担当します。データ処理や分析ロジックの実装、AIエージェントとの統合を組み合わせたシステムの設計・実装を行います。 データ分析基盤の開発 - BigQuery、ClickHouseを用いた広告配信データの集計・加工処理 - Pythonによる分析アルゴリズムの実装 - 分析ロジックのAIエージェントへの統合 AIエージェント機能の開発 - 社内独自のAIエージェントフレームワークを用いた新機能開発 - プロンプトエンジニアリングと分析ワークフローの設計 - マルチエージェントシステムによる複雑な分析処理の実装 API・システム統合 - OpenAI API, Anthropic Claude APIとの統合 - GCP上でのサービス開発 - パフォーマンスとメンテナンスを考慮した設計・実装 【開発環境】 ・開発言語：Python（AIエージェント・データ処理）、TypeScript、Next.js、React（フロント） ・LLM統合: GPT-4, Anthropic Claude (API経由) ・データ基盤: BigQuery, ClickHouse ・インフラ：GCP、Docker

【募集背景】 今回、BtoBサービスの開発において4名のチーム構成で行うことになり、その中で、インフラエンジニアを募集されております。 【作業内容】 クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出～グロースを担っている部門にてインフラエンジニアとして参画していただきます。主な業務内容として、AIを用いた営業職向けの2つのサービスの機能開発として、クラウドインフラ環境の構築・運用やCI/CDパイプラインの整備、監視・ログ管理システムの構築、パフォーマンス監視・改善に携わっていただきます。 【ポジションの魅力】 AIを活用したリサーチソリューションの運用に携われるため、LLMの実践的な知識とノウハウを習得することができます。現場は非常にフランクでコミュニケーションを取って協力しあいながら、開発を進めて行く文化になります。勤務形態はフルリモートかつ、柔軟に勤務時間が調整可能ですので、ご自身の生活に合わせた勤務が可能です。

【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】 API連携やプロンプト設計、AI活用フローの構築 PoC用アプリケーションの開発 必要に応じたドキュメント作成・技術検証・レポート作成 事業部（IT知見のない方）との折衝 生成AIモデルの選定・導入 【ポジションの魅力】 生成AI技術を駆使した社内向けサービスの本番開発に携われます。

【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】 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。

・Salesforce製品「Agentforce」本格導入に向けたPoC支援を実施します。 ・エージェントビルダー、プロンプトビルダー、フローデザイン等の構築を含む定義・検証作業を中心に行います。 ・Data Cloudの初期設定や関連テーブルの整備、Salesforce SiteおよびMIAW環境構築を担当します。 ・それらに関連する技術ドキュメントの作成まで幅広くご担当いただきます。 ・短期間で成果物をまとめる対応力や、新機能に対するキャッチアップ力が求められます。

【作業内容】 既存データを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）および生成AIサービスの設計・実装業務をご担当いただきます。

AI技術を活用した新規サービスの開発に携わります。 ・プロダクトを横断した汎用ツール、ライブラリの設計を行います。 ・認証基盤の機能エンハンスを行います。 ・非機能要件を考慮した設計や標準化を担当します。

【募集背景】 クライアントの残業過多の解消及び最新のAIツールの検証を目的としています。 【作業内容】 Phase2では「標準化・自動化」の実機検証（PoC）を3つの領域で行います。 1. コミュニケーション業務：Google Formsへの依頼一本化、GAS連携、AIによるメールドラフト作成 2. システム登録・チェック業務：RPAによるイベントシステムへの自動転記、登録データと元データの自動突合・エラー報告書作成 3. ルーティーン業務：日次・週次の集計・報告業務におけるRPA活用 【求める人物像】 指示待ちではなく要件を理解し、自ら実装・検証を進められる方を求めています。

【作業内容】 AWSおよびAzure上で稼働するデータ分析基盤の機能拡張および運用対応を行います。基本設計書の改訂やAWS/Azure上の基盤構築（設定変更含む）、新サービス導入時の技術検証も担当いただきます。 【求める人物像】 長期的に参画可能な方や、クラウドネイティブなデータ分析基盤および生成AI系基盤の構築に関心のある方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 クラウド技術や生成AIに関する先進的なプロジェクトに携わり、スキルアップが可能です。

【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

・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。

【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。

・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。

【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】 ・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）

【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。

・AIを活用した画像解析系のwebアプリを作成する案件です。 ・AIモデルの学習・チューニングは別チームにて対応いたします。

・Raspberry Pi などのエッジデバイスを利用してAIモデルを生成します。 ・生成したAIモデルで検知したデータを活用して業務状況を判断します。 ・処理の設計・実装・検証を行います。

【作業内容】 AIエージェントにおけるインターフェース設計・実装支援のPM業務を担当します。企業様に対してプロダクトおよびRAG／AIエージェント活用方法のレクチャーを行い、プロジェクト推進支援を実施します。また、企業様の業務要件整理や進行管理を行いながら、実装面でのサポートも担当します。加えて、RAG／AIエージェントの実装プロジェクトにもPMとして参画いただきます。

・AIを活用した画像解析系のwebアプリを作成する案件があります。 ・Python, node.js, React, AWSといった技術スタックを持つ方を募集いたします。 ・AIモデルの学習・チューニングは別チームにて対応いたします。

飲食店／製造業／ホテル等のインプットデータを使って生成Iで分析し、アウトプット生成するプロジェクト 　例）飲食店の行動履歴をベースに生成AI側で分析して、アクションのコンサルティングや稼働率及び生産性向上を生成AIで分析

データ収集業務を自動化するため、既存のデータ収集基盤にAIを加えた新たな基盤の検証を行っている。 今回の業務は生成AIを用いたデータ収集の技術検証にて確立したプロンプトの 既存処理への組込みや業務フローで必要となるアクティビティの作成等行っていただきます。

【作業内容】 プロジェクトマネジメントを行います。ステークホルダーとの調整や折衝を行い、基盤インフラ構成および機能定義の支援を行います。また、自社AIエンジンとAIベンダー提供サービスの活用方針を検討したり、社内システム環境の把握や調整を行います。証券会社のステークホルダー（幹部）向け資料の作成も担当します（企画書、計画書等）。

【作業内容】 Webアプリケーションの機能拡張や新規機能開発のための開発計画の策定、設計・実装・テスト・運用を行います。生成AIやAIエージェントの活用を前提としたプロダクト設計を行い、チームの生産性やプロダクト品質向上のため各種自動化やプロセスの整備、ドメインモデリング・データモデリングに携わります。 【開発環境】 言語：Go、React（TypeScript） 開発環境：Cursor、GitHub Copilot、Devin 【ポジションの魅力】 生成AI技術を活用した最先端のプロダクト開発に携わることができ、チームをまたいだ意思決定に積極的に関与することで成長の機会があります。

【作業内容】 サーバー上で動作しているNotebookLMに対してモバイルアプリから情報を送信し、その結果を受信して表示するアプリケーションの開発を行います。Android/iOS用のアプリをFlutterにて開発し、アジャイル開発を想定しています。要件を詰めながら開発を進めますが、AI関連のアプリ開発になります。 【ポジションの魅力】 最先端のAI技術を間接的に扱うことができ、モバイルアプリ開発のスキルを一層向上させることができます。

・AWS基盤上で生成AI関連のシステム構築プロジェクトを支援します。 ・生成AI関連のプロジェクトが2件走る予定で、双方の基盤設計・構築を対応します。 ・BedrockとRAGの構築を想定し、Bedrockやそれを呼び出すLambdaの設計・構築はアプリが実施します（但し、多少の知識があると助かります）。 ・対応は、AWS基盤部分についてを想定しています。

・事業側から申請される案件のレビューを行います。 ・社内規定、手順に基づいてクラウドASPチェックを実施します。 ・一部、AIを活用したレビュー業務があります。