【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】 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。

【内容】 大手総合商社のDX推進プロジェクトにおいて、 生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの企画～PoC～実装までを担当。 【業務内容】 ・産業データを用いたEDA（探索的データ解析）および仮説検証 ・Pythonによる機械学習モデル選定・実装 ・生成AI（ChatGPT／Claude等）を活用したエージェント・分析レポート生成の開発 ・非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善

【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。

【作業内容】 業務チームの開発担当として、先行して開発を進めているメンバーと連携し、AIツールを使用して画面およびバックエンド(主に画面)の実装を担当いただきます。 【ポジションの魅力】 今後のエンジニアにとって必須となる「AIを使いこなすスキル」を、実務を通して身につけることができます。 【開発環境】 言語：TypeScript, Node.js フロントエンド：Next.js バックエンド：SpringFlux (Project Reactor) データベース：PostgreSQL ツール：GitHub Copilot 等のAIエージェントです。

【作業内容】 基本設計～テストを担当していただきます。本案件はプロトタイプ開発であり、倉庫内のフォークリフトに取り付けたドライブレコーダの動画をAI解析して、危険シーンを抽出してレポート作成するシステムです。

【作業内容】 ・音声認識AIを用いたAI議事録SaaSの開発に携わっていただきます。 ・生成AIを活用し、ほぼ完成版の議事録を作成する「ほぼ完議事録」機能の開発に携わっていただきます。 【開発環境】 ・TypeScript, React, Next.js, Python, FastAPI ・音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 ・Git, Docker, Sentry ・AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery）を利用したインフラ環境です。

【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】 大手総合商社のDX推進プロジェクトにおいて、生成AIや統計解析を活用した意思決定支援ツールの企画～PoC～実装までを担当いたします。 産業データを用いたEDA（探索的データ解析）および仮説検証を行います。 Pythonによる機械学習モデル選定・実装を行います。 生成AI（ChatGPT／Claude等）を活用したエージェント・分析レポート生成の開発を行います。 非構造化データの品質評価、課題抽出、処理ロジック改善を行います。 【ポジションの魅力】 生成AI／最新技術に積極的な環境で、大手総合商社の大規模データを扱える希少な案件です。 【開発環境】 Python 生成AI（ChatGPT／Claude等）

【作業内容】 独立行政法人の予算管理システムのスクラッチ開発において、案件元で作成された要件定義書および帳票サンプル等のExcel資料をもとに基本設計までを行い、その後の詳細設計・開発・テストをオフショアベンダーと連携して実施します。 開発・テストおよび一部のドキュメント生成において、GitHub Copilotの活用を検討し、「GitHub Copilotを活用した設計・開発プロセス案」「作業手順書（SOP）」「レビューチェックリスト」等の成果物を作成します。 【ポジションの魅力】 AI駆動開発に関する有識者として、設計・開発チームの実務をリードするチームリード相当のロールを担っていただきます。

【作業内容】 Microsoft Copilot Studio技術ヘルプデスクを行っていただきます。

【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】 - React／Next.js／TypeScript によるWebアプリ開発を行います。 - FastAPI＋Pythonによるマイクロサービス開発を行います。 - REST APIおよび認証設計（OAuth2, OpenID Connect）を行います。 - GCP上でのインフラ構築（Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery等）を行います。 - AIモデル連携、RAG技術のプロダクション適用を行います。 - 日本チームと米国チーム間の技術コミュニケーション支援を行います。 - CTOの補佐としてPM的な役割も含めて対応いただきます。 【開発環境】 - フロント：React／Next.js／TypeScript／Tailwind - バックエンド：Python／FastAPI／SQLAlchemy／REST API - インフラ：Docker／Kubernetes／GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Firestore など） - ML／AI：Vertex AI、RAG技術、ETLパイプラインなど

【作業内容】 AIを使った新規サービスの新規立ち上げや、リリース済みのサービスの保守管理をお任せします。巨大プラットフォームの今後の支えとなるような大規模案件を想定しています。 【求める人物像】 自分から情報をキャッチアップでき、率先して案件を前に進めることができる方です。 【開発環境】 必須 - Go / echo / Docker / AWS / GCP /インフラ構築, React / Next.js / tailwind CSS / REST API

【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。

【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。

【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。

【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

【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導入を行っていただきます。 【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 etc. ・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 etc.

【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】 ・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】 SATの中核技術（RAG・VLM・LLMOps）の研究開発〜プロダクト接続までを一貫して担っていただきます。 SATのRAG開発メンバーとして自律的に検証、実装を行っていただきます。 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ていただきます。 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、実装を行っていただきます。 SAT中核技術（RAG／Agentic RAG／LLMOps）の研究開発・高度化を行っていただきます。 SATにおけるRAGパイプラインの改善および新規アルゴリズム設計を行っていただきます。 Agentic RAGの精度向上に向けた各コンポーネントの設計・実装を行っていただきます。 評価基盤・自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進を行っていただきます。 マルチモーダル文書理解・ビジネスドキュメント解析の高度化に取り組んでいただきます。 VLM（Vision-Language Model）を用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価を行っていただきます。 ビジネスドキュメント解析エンジンの設計・API実装および運用を行っていただきます。 汎用LLMでは解けない業務文書解析課題への技術的アプローチ検討を行っていただきます。 研究成果のプロダクト接続・技術設計を行っていただきます。 機械学習エンジニア・プロダクトエンジニアと協働したモデル要件定義、API・データ構造設計を行っていただきます。 Deep Research、ナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を行っていただきます。 PMFフェーズにおける技術リード・顧客課題検証を行っていただきます。 プロダクトマネージャーと連携した顧客課題の調査・技術的仮説設計を行っていただきます。 エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行っていただきます。 検証結果を踏まえたプロダクト・アルゴリズムへのフィードバックを行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AIを使ったプロダクト開発の設計から運用に至るまでのフルサイクルでプロダクト開発に携わることができます。 汎用LLMや大手クラウドのドキュメント解析サービスで達成できていないビジネス文書解析のサービス化にトライすることができます。 顧客の反応を近くで見ながらシステムの価値を体感することができます。 最先端のLLM技術を世界のどこよりも早く触れ、社会実装することができます。 LLM/マルチモーダルAIの実サービス化を経験することができます。 新規事業における初期メンバーとして技術の選定やアーキテクチャなどの意思決定に対して深く関与することができます。 各業界の最前線で活躍してきたPdMやデザイナー、エンジニアを中心としたTech組織の異能と共に働くことができます。 【開発環境】 使用言語/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerを利用しています。 IaCはTerraformを利用しています。 クラウドはAWS、Azureを利用しています。

【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。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。

【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。