・生成AIを活用したSaaS事業を展開する某企業にて、コールセンターの自動化、ならびに問い合わせ対応の効率化を実現するSaaSサービスの導入支援を行っています。 ・導入先顧客へ、現状業務ヒアリングを行い、SaaSサービスに合わせたToBe像をPoCをやりながら検討しています。 ・業務分析・業務プロセス設計、システム要件整理を行います。

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

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。

・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。

・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。

自社大規模言語モデル（LHTM-2）の研究開発

・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。

・新規事業チームのフルスタックエンジニアとしてLLMを用いた新規の営業支援プロダクトを設計、開発、運用します。 ・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。 ・プロトタイプ開発、本番リリースまでフルサイクルで進めます。

・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。

生成AIエンジニアリングを学ぶ受講生の学習を支援するメンターを募集します。 本事業のミッションは、「生成AIの活用と開発スキルを日本の隅々まで浸透させ、個々人のキャリアと企業の競争力を高める」こと。 次世代のAIエンジニア育成を通じ、日本のビジネスパーソンがグローバル市場で戦える環境をつくる仲間を募集します。 # 本ポジションで得られること 1. 生成AIスキルを実践的に磨ける - プロフェッショナル監修の生成AI開発カリキュラムを無料受講可。最新のLLM開発・RAG・AIエージェントを指導しながら学べる。 - 受講生の質問対応を通じ、実務レベルの知見が深まる。 2. 生成AI教育スキルを獲得し、キャリアの幅を広げる - 生成AIを教えられる人材は希少。企業のAI研修や技術教育の市場で需要急増中。 - 講師・コンサル・技術教育の経験を積み、将来の選択肢を拡大。 3. プロフェッショナルとのつながり - 生成AIの最前線で活躍するメンター・エンジニアとリアルタイムで情報共有。 - 企業の最新AI活用事例を学びながら、自身の市場価値を高められる。 4. フルリモート・柔軟な働き方 - 週2日からOK、隙間時間で稼働可能。 - 受講生の学習サポートを通じ、社会的に意義のある仕事に携われる。 ## 業務内容詳細 受講生1名ずつ専属で担当し、入学から卒業までの学習をサポートします。 1. 週1回30分のマンツーマンセッション（メンタリング） - 学習の疑問点解消、学習計画の立案、モチベーション向上支援 2. 非同期チャットサポート - Slackを活用した質問対応、課題フィードバック ## 内容例 - LangChainを用いたアプリケーション開発 - RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装と評価 - Streamlitを使用したWebアプリケーション開発 - ファインチューニングによる精度向上 - LLMアプリケーションの設計と実装 - 問い合わせ対応の自動化AIエージェント、生成AI英会話アプリなどの実装 ## 立ち上がり時 -教材の読み込み -メンタリング（受講生とのカウンセリング）のロープレ

・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。

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。

・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。

・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。

・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

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

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

・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

1.自動車を生産する工場設備が吐き出すIoTデータを効率よく管理、利用するためのインフラとして、 　　データマートへのアップロードを行う為のクライアントアプリケーションの構築。 　　実現に向けた、ユーザーニーズの集約や要件定義、アーキテクチャの構想。 　2. 生成AI/LLMのPoCプラットフォームとして、AWS上でのAI環境構築と、ユーザーニーズに応じたPoCの実行。 　3.上記を受けて決定した仕様や要件を海外ベンダー（インド本社）に連携して開発。資料の作成、オンラインの会議は英語で実施いただきます。

□案件内容： N系列の企業内における、AI系の研究開発を行いつつPoC開発を推進頂ける方を探しております。 主にPython, LangChainを使用したLLM案件が中心となります。 Python（pytestで単体試験できる）且つAI関連の開発経験がある方が希望です。 Go言語も一部使用しているため、Go言語経験者は尚可です。 立ち上がり時期や不定期の出社はございますが、 基本フルリモートでの就業可能な案件でございます。

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のPMの指示のもと資料作成や会議体のファシリテーションなどサポート業務。

生成AIを活用した新たなサービス開発を予定しており、中核メンバーとして支援いただける方を募集します。 サービスのイメージとしては、生成AIにデータをインプットし、条件を指定すると要件定義書をアウトプットとして出力するというものです。 主に企画/要件定義フェーズを支援いただきます。 なお、秘匿情報を多く含むため、体制やより詳しい情報につきましては面談時ご説明いたします。

生成AI LLM に関わるコンサルティング 　　　・生成AI LLM の顧客業務適用、改善にあたってのユースケース検討 　　　・上記の検討にあたっての顧客とのワークショップ開催、ファシリテーション ※ 　　　・生成AI LLM に関わる基盤構築 　　　・生成AI LLM クラウド環境構築 　　　※ワークショップの内容についてはある程度検討されたものがあり。

各部署の進捗を取り持つ必要があり、情シス系の室長が一人で進めているが、工数が足りないのでPM/PMOポジションで右腕として参画できる人を探している。 顧客システム・料金システムなど各システムの組織を横断して取りまとめを行い、推進を図っていく。

◆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。

開発中のLLM を使ったサービスのAPIサーバにおいて、体制強化のため LLM を使った PythonでのAPIサーバ構築を得意とするエンジニアを強化したい為、追加人員を募集いたします。

音声認識ソリューションや顧客DX支援における自然言語処理分野のAI技術者として、LLM・RAGを活用した自然言語系アプリケーションの開発と精度向上を行います。 具体的には、要約・チャットボットソリューション・業務用帳票改良に関連する開発と、LLM・RAG自体の開発及び精度向上の2つのケースがあります。