【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）

・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。

【作業内容】 LLMを用いた新規の営業支援プロダクトの設計・開発・運用をフルサイクルで担当していただきます。企画やPdM、デザイナーと連携し、仕様検討から要件定義、実際の開発までリードしていただきます。 【求める人物像】 急成長中のスタートアップで世の中に価値のあるプロダクトを増やしたい方。プロダクトの価値最大化のためにPoC段階から積極的に関わりたい方。最新技術や知識の習得に貪欲で、LLMをはじめ新しいツールやフレームワークに対して好奇心を持つ方。

【作業内容】 AIを用いた製品の設計・開発を担当いただきます。フロントエンド開発やアーキテクチャ設計と開発、コード品質と継続性改善と保守を含みます。また、メンバー教育とチームビルディング支援なども行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ChatGPT等のAI関連の技術を利用した業務効率化ツールを提供している企業で働くことで、新しい技術情報も学べる環境です。 【開発環境】 Python・TypeScript(Next.js・React.js), Linux, GCP, Github, Slack, Google Workspace, Confluence, Jira, Circle CI, Jenkinsなどを活用しています。

・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。

【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。

・お客様にて、医療業界向けに電子カルテのデータ分析基盤構築や医療業界に特化したLLMの実装などを行っております。 ・本システムの開発に際して、フロントエンドからバックエンドまで一貫して対応可能なフルスタックエンジニアを募集させていただきます。

【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

・全社的な開発フローを向上させ、開発者体験の最適化に取り組みます。 ・共通ワークフローの設計、実装、推進を行います。 ・多様なチームと連携しながらルール策定や文化形成を推進し、生産性向上を目指します。 ・開発効率の可視化環境の構築と評価を行います。 ・可視化データを活用した改善施策の検証と効果判定を行います。 ・LLMやAIツールを活用した開発支援に取り組みます。 ・Terraform Cloudの管理を行います。

・全社的な開発フローを向上させ、開発者体験の最適化に取り組みます。 ・共通ワークフローの設計・実装・推進を行い、多様なチームと連携しながらルール策定や文化形成を推進し、組織全体の生産性向上を目指します。 ・開発効率の可視化環境の構築と評価を行います。 ・可視化データを活用した改善施策の検証と効果判定を行います。 ・LLMやAIツールを活用した開発支援を行います。 ・Terraform Cloudの管理を行います。

・「AIエージェントプラットフォーム」の開発プロジェクトに参加します。 ・アプリケーション設計・開発を担当します。Webアプリケーション及びAPIの設計や開発、テストを行います。 ・OpenID Connect / OAuth 2.0を使用した認証・認可基盤の設計や実装を行います。 ・クラウドインフラの構築や運用を担当します。Kubernetesを活用したアプリケーション実行環境の構築やCI/CDパイプラインの整備を行います。 ・新技術の活用についても担当します。生成AI/LLM関連技術の調査や検証、プラットフォームへの導入を行います。

・全社的な開発フローを向上させ、開発者体験の最適化に取り組みます。 ・共通ワークフローの設計・実装・推進を行い、多様なチームと連携しながらルール策定や文化形成を推進し、組織全体の生産性向上を目指します。 ・開発効率の可視化環境の構築と評価を行います。 ・可視化データを活用した改善施策の検証と効果判定を行います。 ・LLMやAIツールを活用した開発支援を行います。 ・Terraform Cloudの管理を行います。

・大手通信事業者において、開発ベンダーから受領する見積もりの妥当性評価を、LLM・RAG技術で自動化するプロジェクトです。 ・過去実績から類似案件検索・適正価格推定システムを構築し、見積評価業務の効率化の実現を目指します。 ・プロジェクト全体管理（計画策定、進捗・課題・リスク管理）を行います。 ・業務要件定義、To-Be業務フロー設計、KPI策定を実施します。 ・経営層報告、関係部署調整、各種資料作成業務を担当します。

【作業内容】 AIアルゴリズムを開発し、顧客接点や業務を高度化する企業で、フルスタックエンジニアとして参画していただきます。直近では運用保守業務をメインに携わっていただき、インフラのバージョンアップや改修作業、アラート対応やシステム整備に関与していただきます。長期的には新規プロダクトの立ち上げにも関わっていただく可能性があります。 【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の実践的知識とノウハウを習得できます。最新の自動化・効率化手法を身につけられ、裁量が大きくスキルアップに繋がりやすい案件です。勤務形態はリモートで柔軟に時間調整が可能です。

【作業内容】 本ポジションは、LLM や AI ツール、クラウドネイティブ技術、IaC、監視基盤など幅広い技術を駆使し、開発チームが安定的かつスピード感を持って開発できるよう、環境の設計・実装・運用を担っていただきます。大規模サービス開発を支える CI/CD プラットフォームチーム の一員として、担当プロダクト領域における開発効率・品質向上のための基盤構築・運用改善に取り組む役割です。 【主な業務内容】 ・LLM・AI ツールを活用した開発支援および自動化の仕組みづくり ・チームを支援するためのミドルウェアの調査、PoC、環境構築 ・GitHub Actions / Argo Workflows / ArgoCD を活用した CI/CD 基盤の設計・構築・運用 ・Grafana / Prometheus を用いた監視・可観測性プラットフォームの構築 ・Kubernetes マニフェスト / Terraform を用いた IaC の推進 ・Docker / Kubernetes によるコンテナ環境導入支援および効率化 ・開発チームや他部門との協働による課題抽出、改善サイクルの高速化 【求める人物像】 - 不確実性に向き合い、仮説検証しながら前に進める方です。 - 自走と協調のバランスを持ち、チームで成果を出すことにコミットできる方です。 - 他チームと連携して課題を特定し、知識共有を含む長期的な関係を構築できる方です。 - 直接の会話・Slack・Git（PRベース）で円滑にコミュニケーションできる方です。 - 技術ガイダンスやアーキテクチャレビューなど、チームの技術力向上に寄与できる方です。 - 顧客価値を意識したプロダクト設計をチームと共に推進できる方です。 - 課題の優先度付けやスケジューリング、作業見積もり、新規課題の調査ができる方です。 【ポジションの魅力】 大規模プロジェクトへの高い影響力を持ち、延べ3000人超の開発者が利用する大規模開発基盤に関わるポジションです。組織全体の開発フローや文化を変革する重要な役割を担い、エンジニアリング全体に持続的なインパクトを与えられます。内製プラットフォームの設計・構築を通じて、技術的基盤を整備し、エンジニアリング文化の進化に貢献できるやりがいがあります。 技術を追求できる環境であり、代表・役員がエンジニアで、社員の9割弱がエンジニアです。ITに関心の高いメンバーが多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。また、AI活用を全社で推進しており、LLM/AIツールを業務に取り入れながら開発・運用の自動化を進めています。CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。 【開発環境】 クラウド / インフラ 　・AWS 　・Kubernetes / KEDA / Karpenter / Envoy Proxy CI/CD 　・GitHub Actions 　・Argo Workflows / ArgoCD 言語 / ランタイム 　・Go 　・Python 監視・データ基盤 　・Grafana 　・Prometheus 　・DuckDB AI / LLM 　・Amazon Bedrock 　・Claude など IaC / その他 　・Terraform 　・GitHub / GitHub Actions

【作業内容】 大手通信キャリアで進行中の「LLMアプリPoC開発案件」において、今後の展開に向けた企画フェーズをリード・推進する人材を募集しています。 これまでの技術検証・プロンプトチューニングフェーズに加えて、以下のようなよりサービス実装に近い段階の検討・調整業務を中心にご担当いただきます。 ・今後のPoC内容の企画立案 ・要件定義・実施方針などの整理 ・技術チームとの連携・橋渡し（技術背景の理解や要件伝達） ・フィードバック・評価プロセスの整理と取りまとめ ・関係者（ステークホルダー）との調整・ドキュメント作成

【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】 クライアント課題整理や要件定義、AIモデル（LLM、Vision、Speech等）の導入、改善プロジェクト管理、データ収集／品質管理、AI出力品質のQAプロセス設計、AIプロンプト／RAG／MLOps環境のレビューと改善、進行管理、ステークホルダー折衝、リスク／スコープ管理、品質基準策定、モデル精度／応答品質の継続的評価、AIプロジェクト全体のドキュメンテーション・テストガイド整備を行います。 【求める人物像】 技術とビジネスの両面を理解し、クライアントと開発チームの橋渡しができる方。不確実性の高いAI領域においても柔軟に仮説検証・調整できる方。品質を数字で語り、継続的改善に前向きな方。日英中でのマルチリンガル環境に適応できる方。 【開発環境】 主要環境：Python, Node.js, LangChain / Bedrock / AWS / GCP 管理ツール：JIRA, Confluence, GitHub

クライアントが全社的に推進するAIエージェントプラットフォームの新規開発プロジェクトに、中心メンバーとしてご参画いただきます。 各部署の従業員がAI技術を容易に活用し、自ら業務効率化を推進できる環境を提供することを目指す戦略的なプロジェクトです。 ご自身の強みを活かしながら、以下の業務をチームで協力して幅広く担当していただきます。 ・アプリケーション設計・開発: GCPを基盤としたWebアプリケーション及びAPIの設計、開発、テスト ・React等を用いた開発者向け管理画面のUI/UX設計・開発 ・OpenID Connect / OAuth 2.0を使用した認証・認可基盤の設計・実装 ・クラウドインフラ構築・運用: Kubernetesを活用したアプリケーション実行環境の構築 ・Terraform等を用いたインフラのコード化 (IaC) とCI/CDパイプラインの整備 ・システムのパフォーマンス監視や信頼性向上のための取り組み (SRE) ・新技術の活用: 生成AI/LLM関連技術の調査・検証とプラットフォームへの導入

【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

【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

検数値/グラフ/LLMで作成したコメントをプロットして報告書を自動作成するプロトタイプをR言語で作成した後、Pythonで再構築を行います。

オルツ自社サービス（オルツブレインとAI HR）で使用するAIプロンプトの作成、調整、テスト。事業部メンバーとともにお客様のオンボーディングに同席し、技術面やサービスの利用方法をサポート。お客様の要件をヒアリングし、デモ用AIの作成・テストを行い、実機デモ用の環境を整備。

・LLMを活用したビジネスソリューションの設計・開発 　・生成AI技術の導入支援やデータ分析、モデル評価 　・LLM関係で調査を行い、充分な性能が出るか？ 所望の機能が実現できているか？検証しながら進めていく。 一人で基本検討できるような人（POCの前段階） 　・データ集めて統計取ってみる。 パラメータをNTTテクノクロス殿と一緒に作ってトライアンドエラーで進める。 　・データサイエンスに知見のある人、マネジメントした事ある人募集。 ・昔で言えば機械学習（日本語処理をやっていた人）の人募集。 ・生成AI技術の導入支援やデータ分析、モデル評価

・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。

クライアントのIT戦略室のPMOとして、以下の2つの作業を実施いただく ①LLM導入施策の企画・検討：社内でどのようにLLMを活用できるか、ユースケースの洗い出しや実現可能性を検討し、方針やロードマップを整理する ②LLM導入施策の現状把握・支援：別チームが実施している料金システムへのLLM導入PoCの状況を把握し、社内報告資料を作成する

自社大規模言語モデル（LHTM-2）の研究開発

大手SIerにて、信金業界向けに生成AIのビジネス企画を推進するPJがある。 クライアントからの大枠の相談を具現化し、ビジネスになるのかを検討して PoC、遂行、商品企画、提案までを一人称で推進する。 並行して、大手SIerとして、生成AIビジネスをどのように進めていくべきなのか戦略検討も行う。 ＜ミッション＞ ・生成AIによる業務改善や新サービス検討をし、クライアントとユースケース実績の確立 ＜タスク＞ ・詳細ニーズヒアリング/具体化、実現可否検討、ビジネス規模検討、 　PoC提案、PoC遂行、商品企画、提案 ＜補足＞ ・クライアントの担当者によるが、初回ニーズヒアリングや提案などの場面では、地方出張あり

・LLMを使ったプロダクト開発: 　大規模言語モデル (LLM) を活用したプロダクトの開発を行います。 ・API統合プロジェクト: 　複数のAPIを統合し、新たなAPIを生成するプロジェクトを担当します。 ・設計・実装: 　パフォーマンスやメンテナンス性を意識した設計・実装を行います。 ・Webアプリケーション開発: 　TypeScript、Next.jsなどを用いたWebアプリケーションの作業を行います。 開発環境： フロントエンド: TypeScript, Next.js, React バックエンド: Python インフラ : GCP, GPU cloud Services 開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github 作業環境： Mac (Appleシリコン) Github Copilotと社内GPT利用可能