【作業内容】 プロジェクトマネージャーとして、システム要件の整理から開発プロジェクト全体の管理までを担当していただきます。主に、生成AIやLLM RAGなど当社の先端技術を活用したPaaSプロジェクトをお任せします。顧客の戦略、解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDSをコントロールしながらプロジェクトを推進していただきます。 生成AIを用いた新規事業企画や用途探索の効率化・高度化に関するプロジェクト、生成AIを用いたマニュアルや規約の解析・構造化プロジェクトの推進、企業個社専用LLMやRAG環境の構築支援プロジェクトなどを担当していただきます。 生成AI LLM RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメント、エンタープライズ企業への提案に関わる技術検討・技術調査・PoCの実施、システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程、事業開発／エンジニア／デザイナーなどとの連携、スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 生成AI LLM RAGなどの技術の社会実装に携わることができます。 PdMやデザイナー、Webエンジニア、機械学習エンジニアと共同して働くことができます。 PoCプロジェクトの初期立ち上げからジョインし、中期的には事業開発やプロダクトマネジメントに関わることができます。

【作業内容】 PMOリードと連携し、AIやクラウド技術を用いた業務効率化およびアプリ開発を推進いただきます。 かっちりした要件定義を待つのではなく、顧客（課長・PM補佐・エンジニア）と対話しながら「70点の完成度」でクイックに形にする進め方が求められます。 ・故障解析/データ分析業務を支援するアプリケーションの開発を行っていただきます。 ・プロトタイプ作成やAI（生成AI/LLM）やSaaSを活用したスモール開発の実行を行っていただきます。 ・AWS基盤の設計/構築に関するアドバイスを行っていただきます。 ・最新技術の調査と、事業への適用可否の判断を行っていただきます。 ・業務フローの整理およびドキュメント化のサポートを行っていただきます。

【作業内容】 顧客のビジネス課題解決をミッションとし、国産LLMと高精度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であるSATなどを活用したAI時代のDX推進をリードしていただきます。 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ていただきます。 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っていただきます。 顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティング、プロジェクト提案・POC・受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定、顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）を行っていただきます。 プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義し、技術的側面からプロジェクトをリード・サポートしていただきます。 アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化し、顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまで一気通貫で伴走していただきます。 【ポジションの魅力】 実装できる経営参謀として、生成AIや高精度RAG技術を活用し、世界レベルの技術と日本企業の深い現場知を融合させる挑戦ができるポジションです。 国内大手製造業などエンタープライズ顧客のDX推進に深く関わり、ビジネス課題解決から実装・運用まで一気通貫で伴走するFDEとして高い裁量と責任を持つことができます。 コンサルティングとエンジニアリングスキルを統合した現場密着型のエンジニアとして、単なる開発を超えたAI時代のDX推進で重要な役割を担い、市場価値の高いキャリアを築くことができます。 【開発環境】 国産LLMおよび高精度RAGを活用した業務AI実装支援プラットフォームSATなどを利用した環境です。

【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）

【作業内容】 LLM関連開発におけるPM補佐としての実務全般をお任せいたします。 ・開発チームが顧客との調整に専念できるよう障害（インペディメント）の解決支援を行います。 ・顧客との定期MTG内容をJiraチケットへ反映し、構造化、マイルストーン設定および進捗管理を行います。 ・Confluenceを用いた顧客向け説明資料・議事録の作成を行います。 ・顧客要望をエンジニア向けに整理・伝達し、開発課題の要約報告を行います。 ・デイリーミーティング（30分）、スプリント計画・レトロスペクティブ（各1時間）への参加とファシリテーションを行います。

【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】 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。

【募集背景】 生成AI LLM RAGなどの技術を活用したPaaS案件が増えており、プロジェクトマネージャーを増員することになりました。 【作業内容】 プロジェクトマネージャーとして、システム要件の整理から開発プロジェクト全体の管理までを担当していただきます。主に、生成AIやLLM RAGなど先端技術を活用したPaaSプロジェクトをお任せいたします。顧客の戦略や解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDSをコントロールしながらプロジェクトを推進していただきます。 生成AI LLM RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。エンタープライズ企業への提案に関わる技術検討・技術調査・PoCの実施、システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程を担当していただきます。事業開発、エンジニア、デザイナーなどとの連携を行い、スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝を担っていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業のイノベーション創出に興味がある方を求めています。人々の情報収集や市場調査、新規事業開発を再定義していく事業に興味がある方、自然言語処理や生成系AIを用いたテクノロジーに興味があり携わっていきたい方を歓迎いたします。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得して事業を前進させることができる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AI LLM RAGなどの技術の社会実装に関わることができます。PdMやデザイナー、Webエンジニア、機械学習エンジニアと共同して働くことができます。PoCプロジェクトの初期立ち上げからジョインし、中期的には事業開発やプロダクトマネジメントに関わることができます。

【作業内容】 大手通信企業におけるAIネイティブなマーケティングプロダクト開発プロジェクトに参画いただきます。マーケティング業務（戦略策定／施策設計／施策実行／効果検証）を自動化するAIエージェントを開発するプロジェクトにて、AI Product Manager（POA）として、AI機能のスコープ整理、技術判断、開発優先度設計、AIエージェント開発の推進、AI機能の設計レビュー、LLM活用設計、プロダクトマネジメント、プロダクトロードマップ整理、AI開発チームとの技術ディスカッション、ステークホルダー調整、進行管理などを行っていただきます。本ポジションはPMO/管理ポジションではなく、技術判断とプロダクト推進を担う実働型の役割です。 【求める人物像】 AIプロダクトを自ら動かしたい方、AIとプロダクト開発の両方に関心がある方、技術とビジネスを橋渡しできる方、不確実性の中で判断できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 AIネイティブプロダクト開発や大手企業のAI戦略プロジェクトに関わることができ、AIエージェント領域の最前線に携われる魅力があります。

【募集背景】 クラウド型の管理会計システムを展開する企業において、カスタマーサポート領域で提供しているAIチャットサポート機能の精度向上のための開発を行うための募集となります。 【作業内容】 クラウド型の管理会計システムを展開する企業において、カスタマーサポート領域でエンドユーザーに提供しているAIチャットサポート機能の精度向上に向けた開発をご担当いただきます。 AIのチューニング業務をご担当いただきます。 アジャイル（スクラム）の手法で開発を行います。 【求める人物像】 主体的で自走できる方を求めている環境となります。 チームのミッションを元に必要なタスクを考え、周囲を巻き込み自発的に成果を出せる方を求めております。 少人数チームで主体性を持って開発を進めてきた方を歓迎いたします。 対人コミュニケーション能力があり、リモートワークでも積極的にコミュニケーションの取れる方を求めております。 未知の経験にもチャレンジできる方を求めております。 【ポジションの魅力】 カスタマーサポート領域におけるAIチャットサポート機能の精度向上に直接関わることができるポジションとなります。 【開発環境】 アジャイル（スクラム）での開発となります。

【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】 ・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

【作業内容】 金融業界向けのRAGチャットシステムの開発および機能改修をご担当いただきます。 LLMを活用したアプリケーション開発を行うプロジェクトとなります。 ・RAGチャットの開発を行います。 ・既存機能の改修を行います。 ・サーバーサイドアプリケーションの設計／開発を行います。

【募集背景】 受託プロジェクトの急増に伴い、提案フェーズから本番稼働までを一気通貫でリードできる体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 最先端の生成AI（LLM）技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援するプロジェクトに参画していただきます。自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進していただきます。顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトに携わっていただきます。 具体的には、顧客への新規提案時における技術的支援およびコンサルティング、プロジェクト提案・PoC・受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定、顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）、プロジェクトに必要な技術を分解し適切な担当エンジニアを定義する業務を行っていただきます。また、技術的側面からプロジェクトをリードおよびサポートし、アーキテクチャ図の読解に基づきシステム的な制約や条件を明確化していただきます。さらに、顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまで一気通貫で伴走していただきます。 【求める人物像】 実装できる経営参謀の定義に共感し、技術とビジネスの両方の視点からプロジェクトを推進できる方を求めております。自律的に動いていける強いオーナーシップと実行力を持つ方、前例のない技術的課題にも臆せず、ある程度決められた枠組みの中で技術的な判断を迅速かつ正確に下せる論理的思考力を持つ方にご活躍いただきたいと考えております。 【開発環境】 自社開発国産LLM、高精度Agentic RAG、AI実装支援プラットフォーム、AWS / Google Cloud 等のインフラ環境、Python / 各種LLMライブラリを利用しております。

【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】 大手総合商社グループのDX推進において、生成AI（LLM／RAG等）を活用した業務自動化・意思決定支援ツールの企画～PoC～本番実装までを技術面からリードするための募集です。 【作業内容】 ・商社ビジネスサイドへのヒアリング、課題整理、技術的実現性検証を行います。 ・生成AI（LLM／RAG等）を用いたアーキテクチャ設計、プロトタイプ開発を行います。 ・AWS環境でのWebアプリケーションのスクラッチ開発（FE／BE／Infra）を行います。 ・技術選定、コードレビュー、進捗・品質管理を行います。 ・PoCから本番環境へのスケール戦略立案・実行を行います。 【ポジションの魅力】 ・生成AI×商社DXの最前線案件に携わることができます。 ・技術とビジネス両面で大きな裁量を持って取り組むことができます。

【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。

（1）AI-VOC抽出アプリの実装 AIロジック構築：LLMを用いたドキュメントからのVOC抽出機能の実装。 データ構造化：抽出したテキストのDB格納および検索機能の開発。 アプリ開発：VOCを閲覧・管理するための画面・機能の実装。 （2）KPI管理ツールの保守・改修 ツール改修：PowerBIおよびExcelマクロの機能追加・バグ修正。 運用改善：既存ツールの不具合改修およびパフォーマンス最適化。

【作業内容】 選定サポートサービスにおけるフロントエンドエンジニア業務を行っていただきます。 ・React／TypeScriptを用いたフロントエンド開発を行います。 ・生成AI／LLMを活用した開発フロー改善を行います。 ・コーディング前後のプロセスを含めた開発フロー全体のアップデートを行います。 ・テスト、Linter、CI整備による保守性向上を行います。 ・生成AI活用におけるアウトプット品質向上の仕組みづくりを行います。 ・他開発チームの自律性／生産性向上支援を行います。

【作業内容】 AIセキュリティ分野の研究開発支援を行います。 評価手法・学習方法の検討を行います。 評価データの調査を行います。 LLMのファインチューニングおよびモデル評価を行います。 AIセキュリティにおけるガードレール構築や安全性評価を中心テーマとして対応します。 モデルの安全性・精度を検証するための評価手法・学習方法の検討を行います。 評価データの調査・取得・整形・翻訳（英語→日本語）を行います。 調査したデータを活用しモデルの調整を行います。 AIの安全性を担保する仕組み（ガードレール）の構築・評価を行います。

【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

【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

【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】 ・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

【作業内容】 AIに関わる導入コンサルティングやプロダクトを提供しているエンドにて、専任プロジェクトマネージャーとして各開発案件のプロジェクトマネジメントをして頂きます。 ・戦略・上流工程 - クライアントの業務理解・課題特定：お客様の業務フローに深く入り込み、お客様自身が言語化できていない潜在課題を見抜く - AX戦略・ロードマップ策定：AI活用の全体戦略を描き、段階的な導入計画を提案 - 提案活動・営業同行：案件獲得に向けた提案書作成、顧客へのプレゼンテーション ・プロジェクト推進 - 要件定義・仕様策定：PRD／要件定義書／仕様書の作成、顧客との合意形成 - プロジェクトマネジメント：開発チーム（社内外）のマネジメント、スケジュール・品質・コスト管理 - 顧客折衝・リレーション構築：継続案件・拡大案件につなげる信頼関係の構築 ・技術検証・ハンズオン - 技術検証・プロトタイピング：生成AIの技術検証やプロンプトチューニングなど、自ら手を動かしての検証 - 報告書・ドキュメント作成：顧客向け報告書、プロジェクト進捗レポートの作成 【開発環境】 ・開発言語 : Python、各種LLM

【作業内容】 製造業・研究開発特化のAIエージェントにおけるAI機能の開発を担当していただきます。生成AIに特化し、プロンプトやワークフローの設計・チューニングを中心にお願いします。 研究開発における技術課題の解決や新規テーマの探索といった必ずしも答えがない領域をサポートするAIエージェントであるため、顧客の課題を理解し、仮説を立てて実行・検証を高速で回していく必要があります。 ■具体的業務内容 プロンプト/ワークフローの開発 精度評価・チューニング（ドメインエキスパートとの連携も含む） AIのアプリケーション組み込みの支援 【チーム体制】 Product Planning Unit PM6名 【ポジションの魅力】 自社開発のSaaSプロダクトにおけるAI LLM機能の開発に携わることができる PdMとの距離が近く、プロダクト開発の観点を持って開発ができる 自社でAIエンジニアやソフトウェアエンジニアが在籍しているため、学び合う環境がある 【開発環境】 [使用言語/フレームワーク] Vue.js, Typescript, Flutter, Ruby(Rails), Python, Terraform [データベース] RDS(Aurora/MySQL), Elastic Search [インフラ] AWS(ECS, Cognito, SQS, SES, Step Functions, IAM, CodeBuild, CodePipeline, CodeDeploy etc) Datadog, SendGrid

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。