【募集背景】 金融AIエージェントの社内検証において、回答品質の低下やエラー頻発などの課題が顕在化しており、限定公開および一般公開に向けた品質改善が求められています。 【作業内容】 金融AIエージェントにおける回答生成失敗、会話継続性の低下、ガードレール不備などの事象を解析し、アーキテクチャ、RAG検索精度、プロンプト、ガードレールなどの根本原因を特定します。課題を切り分けたうえで、改修・チューニングを実施し、回答品質の改善を推進します。既存アーキテクチャの評価およびリアーキテクチャを含む中長期的な改善策の立案・実装も行います。 【求める人物像】 課題の切り分けから実装・改善までを主体的に推進し、関係者と連携しながら品質改善に取り組める方を求めています。 【ポジションの魅力】 パーソナル金融AIエージェントの品質向上と本番リリースに向けた重要な改善フェーズに携わることができます。 【開発環境】 LLM、RAG、プロンプト、コンテキスト、ガードレール、マルチエージェント構成を活用します。

【募集背景】 AIエージェントやLLMを活用した分析・意思決定支援プロダクトの開発を加速するため、プロダクトの企画開発をリードするプロダクトマネージャーを募集します。 【作業内容】 自社AIプラットフォームにおけるプロダクトの企画開発をリードします。顧客課題を構造的に再解釈して技術要件へ翻訳し、技術的な制約や可能性をビジネスサイドが理解できる形に整理します。プロダクト戦略と開発ロードマップの策定、要件定義と優先度付け、開発プロセスのマネジメント、プロダクト品質向上を推進します。 【求める人物像】 プロダクトの成長に当事者意識を持って向き合い、周辺領域を学習してプロダクト構想に活かせる方を求めています。技術サイドと協働し、挑戦したくなるビジョンを描ける方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 生成AI・LLMを前提としたAIネイティブプロダクトをゼロから定義できます。経営レイヤーの意思決定に資するAIプロダクトの構想に携わり、組織横断的な影響力を発揮できます。 【開発環境】 LLM・生成AI、AI駆動開発、アジャイル開発を活用します。

【募集背景】 第三者検証事業におけるAI活用の仕組み化を推進するため、AI駆動テスト基盤の設計・構築およびQAコンサルティングを担う人材を募集しています。 【作業内容】 生成AIおよびエージェント技術を活用し、再利用可能なテスト基盤・治具・フレームワークであるHarnessの設計と構築を推進します。顧客QA組織へのAI駆動テストアセスメント、PoC設計・実行、品質改善支援、技術提案を行います。併せて、テスト自動化基盤、LLM Eval Harness、AIエージェント検証基盤、テスト設計自動化ツール、品質メトリクス基盤の整備を行います。 【求める人物像】 社内テスト部門および海外オフショアQA拠点と協働し、技術資産の体系化と横断的な技術リードを主体的に推進できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用したソフトウェアテスト・第三者検証の構造変革に携わり、組織横断で再利用可能な技術資産を構築できます。 【開発環境】 Python、TypeScript、JavaScriptを使用します。Playwright、Cypress、Pytestを活用し、AWSやAzure等のクラウド環境、Git、GitHub、Slack、Teams、CI/CD、生成AI／LLM、AIエージェント、LLM Eval／RAG評価を用います。

【募集背景】 AIエージェントやLLMを活用した分析・意思決定支援プロダクトの拡大に伴い、インフラとアプリケーションの複雑性が増しています。開発チームが迅速かつ安全にプロダクトを提供できる環境を整え、組織全体の信頼性を継続的に高めるため、SRE／Platform Engineeringの専門人材を募集します。 【作業内容】 SLI/SLOの設計・導入支援、メトリクス・ログ・トレースを統合したオブザーバビリティ基盤の整備、インシデント対応プロセスおよびポストモーテム文化の整備を行います。CI/CDパイプライン、Kubernetes・ECSなどのコンテナ基盤、TerraformやAWS CDKを用いたIaC基盤を設計・整備します。AIエージェントやLLMアプリケーション向けの評価基盤、共通コンポーネント、開発・運用基盤、社内ナレッジも整備します。 【求める人物像】 開発者をプラットフォームの顧客として捉え、使いやすい基盤づくりに取り組める方を求めています。多職種と協働し、再現性のある仕組みづくりや課題解決に取り組める方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 AI時代の意思決定を支える基盤を、裁量を持って設計・構築できます。Platform EngineeringとEmbedded SREを一気通貫で経験し、開発生産性とプロダクト信頼性の向上に貢献できます。 【開発環境】 AWS、GCP、Azure、Kubernetes、ECS、Terraform、AWS CDK、CI/CD、SLI/SLO、オブザーバビリティ、AIエージェント、LLM

【募集背景】 次世代のAI対話型キオスク端末におけるAndroidアプリケーション開発を推進するため、専門人材を募集します。 【作業内容】 Kotlinを用いたAndroidアプリケーションの設計・開発を担当します。人感センサー等の各種SDKおよび属性判定機器との連携、バックエンドとの連携によるAI対話ロジックの実装、BLEおよびBluetooth Classicを用いた外部機器接続・通信制御を行います。音声合成SDK・音声入力の統合や、Device Ownerモード端末向けの最適化にも取り組みます。 【求める人物像】 AI対話と外部機器制御を組み合わせた高度なUXの実現に意欲的に取り組める方を求めます。 【ポジションの魅力】 AI（LLM）とのリアルタイム対話、音声機能、Bluetooth通信を活用した次世代キオスク端末の開発に携われます。 【開発環境】 Kotlin、Go、Jetpack Compose、Hilt、Coroutines、Gin、AWS、Docker、MySQL、Redis、GitLab、Backlog、LLM、WebSocket、HTTP、BLE、Bluetooth Classicを使用します。

【募集背景】 開発効率・品質向上を目的としたCI/CD・インフラ・デベロッパーエクスペリエンス領域の基盤強化を行います。 【作業内容】 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を行います。GitHub Actions、Argo Workflows、ArgoCDを活用したCI/CD基盤の設計・構築・運用を担当します。Grafana、Prometheusを用いた監視・可観測性プラットフォームの構築や、Kubernetesマニフェスト、Terraformを用いたIaC推進を行います。 【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を求めます。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を歓迎します。 【ポジションの魅力】 大規模開発基盤の設計・構築を通じて、組織全体の開発フローやエンジニアリング文化の進化に貢献できます。LLMやAIツールなど新規性の高い技術に触れながら、開発・運用の自動化を推進できます。 【開発環境】 AWS、Kubernetes、KEDA、Karpenter、Envoy Proxy、GitHub Actions、Argo Workflows、ArgoCD、Go、Python、Grafana、Prometheus、DuckDB、Amazon Bedrock、Terraformを使用します。

【募集背景】 既存AIソリューションの内製化を支援するための募集です。 【作業内容】 既存AIソリューションの内製化計画策定、内製化に必要なドキュメントの整理・作成、社内メンバーへのナレッジトランスファー、既存運用保守の改善をご担当いただきます。 【求める人物像】 内製化に向けた計画策定やナレッジトランスファーを主体的に推進できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 業務効率化や顧客満足度向上を目指す生成AIソリューションの内製化に、上流工程から携わることができます。 【開発環境】 Python、Swift、Flutter、AWS、Databricks、Terraform、GitHub、Docker、LLMを使用します。

【募集背景】 【作業内容】 自動応答AIボイスボットおよびAI応答支援アプリの開発において、フロントエンド・バックエンド両面の開発をご担当いただきます。TypeScriptおよびNode.jsを用いたWebアプリの設計・実装、AI組込を前提としたUI設計およびAPI開発を行います。AIコーディングツールを活用し、コード品質と保守性を担保します。 【求める人物像】 設計から実装まで一気通貫で自走し、品質の高いコードを責任を持って開発できる方を求めています。 【ポジションの魅力】 CTO直下でスピード感のあるプロダクト開発に携わることができます。 【開発環境】 TypeScript、Node.js、Python、React、LLMを含むAI技術を活用します。

【募集背景】 AI領域における顧客伴走型のFDEを募集しています。 【作業内容】 顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握します。AIによる効率化・最適化を設計し、現場で利用できるワークフローを構築します。軽量PoCを高速実装し、本番環境への導入から利用定着まで伴走します。得られた知見をプロダクトチームへフィードバックし、プロダクトの進化に貢献します。 【求める人物像】 顧客課題の発見から設計、実装、本番導入、運用を見据えた品質・評価設計まで主体的に取り組める方を求めています。 【ポジションの魅力】 AIネイティブな環境で、顧客現場の課題解決とプロダクト進化の両方に携われます。 【開発環境】 バックエンドはPython、フロントエンドはTypeScript、React、Next.jsを使用します。AI/LLMにはLangChain、LangGraphを使用し、インフラにはGCP、Docker、データ基盤にはBigQuery、PostgreSQLを使用します。

【募集背景】 社内業務をAIが自動で回す形、または人とAIが一緒に回す形へ再構築するプロジェクトに伴う追加募集です。 【作業内容】 業務設計を踏まえた仕組みの技術設計・実装を担当します。Claude Codeを活用したアプリケーション開発、デプロイ、改修を行います。試作による実現性の検証から早期リリース、現場への導入支援まで担当します。業務設計に対する技術的な実現可能性を判断し、フィードバックを行います。PM・PMOおよび事業部門メンバーと連携します。 【求める人物像】 Claude CodeとAIエージェントを活用し、業務アプリケーションを設計から本番リリースまで主体的に推進できる方を求めています。現場利用者の声を受けて迅速に改善できる方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 AIを活用した社内業務変革において、試作から本番リリース、現場導入まで一貫して携われます。 【開発環境】 Claude Code、AIエージェント、LLM、生成AI、RAG、MCP、Python、TypeScript、Next.js、API連携を活用します。

【募集背景】 事業とプロダクトが急成長しており、EC基盤の拡張やコンポーネント設計、Platform Engineering強化など中長期的な技術投資と多数の施策を同時に推進するため、バックエンド組織を段階的にスケールさせていく必要があるための募集になります。 【作業内容】 GoとGoogle Cloudを用いた発見型ソーシャルECアプリのサーバーサイド開発全般を担当していただきます。1チーム4〜7名規模の職能混合チームの一員として、要件定義、設計、実装、リリース、運用まで一気通貫で携わっていただきます。PdM、デザイナー、モバイルエンジニア、QAと連携しながら新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進していただきます。ドメイン分割やコンポーネント設計、Platform EngineeringやSRE強化などの技術基盤の改善にも積極的に関わっていただき、チームの開発生産性を高める仕組みづくりにも貢献していただきます。CursorやClaudeなどのAIツールを活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現していただきます。 【求める人物像】 プロダクトのミッションやビジョンに共感し、事業と顧客に近い距離で開発したいと考えている方を求めています。変化の大きい環境を前向きに楽しみながら、自ら課題を見つけて周囲を巻き込みつつ解決していける方にマッチします。AIを積極的に活用しながら開発プロセスを進化させることに興味があり、チームとして成果にコミットできる方に参画していただきたいと考えています。 【ポジションの魅力】 少数精鋭チームで大きなトラフィックと複雑なドメインを扱う技術基盤に直接関わることができます。AIレビュー前提の開発プロセスなど、AI Nativeな開発文化の最前線で働く経験を積むことができます。技術基盤の刷新やPlatform Engineering、SRE領域にも踏み込めるため、バックエンドエンジニアとしての専門性と市場価値を高められる環境です。将来的にはテックリードやエンジニアリングマネージャーへのキャリアパスも視野に入れて経験を積んでいただけます。 【開発環境】 言語はGoを中心に、インフラにはGoogle Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Subなど）を利用しています。通信にはgRPCとProtocol Buffersを用い、CI/CDにはGitHub ActionsとCloud Buildを採用しています。構成管理はTerraform、モニタリングはCloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace、分析基盤にはBigQueryとLooker Studioを活用しています。AI/LLMツールとしてClaude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilotなどを利用し、GitHub、Slack、Notion、Figmaなどのツールと組み合わせてアジャイル開発を行っています。

【募集背景】 EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル要素が組み合わさった複雑なアプリケーションにおいて、QA体制と品質保証の強化を図るための募集です。 【作業内容】 複雑性の高いアプリケーションに対して、要件定義からリリースまで一貫して関わり、エンジニアリングを駆使した品質向上を担っていただきます。具体的には、マニュアルテストを含む包括的なQA業務として、テスト計画の策定から実行、レビューまでの一連の業務を行っていただきます。プロダクト価値を高めるために、あるべき品質の定義と保証を行う品質戦略の策定と実行を担当いただきます。Autifyを用いたリグレッションテストの自動化および効率化を推進していただきます。AIを活用したテスト項目の作成や仕様把握の効率化など、AI NativeなQAプロセスの確立に取り組んでいただきます。仕様検討や設計段階からプロジェクトに参加し、QAの観点から仕様の矛盾や考慮漏れを指摘することで、不具合の作り込みを未然に防ぐシフトレフト活動も行っていただきます。ゲームロジックやソーシャル連携など、複雑な状態遷移を伴う機能の品質保証、大規模トラフィックを前提とした信頼性確保、AIが大きく関与する開発組織におけるQAプロセスの最適化といった技術課題にも対応していただきます。 【求める人物像】 プロダクトのミッションやビジョンに共感し、同じ志を持って挑戦していただける方を求めています。日常に楽しさをもたらし、新しい生活圏のカタチをつくることに関心がある方を歓迎いたします。変化を前向きに受け入れ、自ら追い風を起こし、成果で周囲とつながりながら、好きなことを大切にできる方を想定しています。EC体験の可能性を感じ、0→1、1→10、10→100、1000といった成長フェーズの変化を楽しみながら取り組める方にマッチする環境です。巨大な市場でソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方に活躍いただきたいと考えています。 【ポジションの魅力】 EC・ゲーム・ソーシャルが組み合わさったユニークなプロダクトに対して、AIを積極的に活用しながらQAプロセスの高度化に取り組むことができます。要件定義からリリースまでの全工程に関わることで、品質戦略の立案から実行まで一貫して推進できる裁量の大きいポジションです。複雑なゲームロジックや大規模トラフィックへの対応など、チャレンジングな技術課題に向き合いながら、プロダクトの体験価値向上に直結する品質保証に携わることができます。高速な開発サイクルの中で、QAとしての専門性とエンジニアリングスキルを同時に磨くことができる環境です。 【開発環境】 言語はGoを中心に利用しております。インフラはGoogle Cloudを採用しており、Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Subなどのフルマネージドサービスを活用しています。通信方式としてgRPCやProtocol Buffersを用いた構成となっております。CI/CDにはGitHub ActionsやCloud Buildを利用し、構成管理にはTerraformを使用しています。モニタリングにはCloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Traceを導入し、分析基盤としてBigQueryやLooker Studioを利用しています。AIやLLM関連では各種ツールを活用し、GitHubやSlack、Notion、Figmaなどを組み合わせたアジャイル開発体制を敷いております。

【募集背景】 受託案件アプリの開発体制強化のため、Androidエンジニアを募集します。 【作業内容】 受託案件アプリにおけるAndroid開発を担当していただきます。追加実装、調査、バグ修正を行っていただきます。 【求める人物像】 Androidアプリ開発およびサーバーサイド開発の経験を活かし、追加実装や不具合調査に主体的に取り組める方を求めています。 【ポジションの魅力】 LLM、音声技術、IoTデバイスを活用したプロダクト開発に携わることができます。 【開発環境】 Android、Bluetooth、LLM、STT、TTS、IoT（センサーデバイス）を活用します。

【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）

・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。

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

【募集背景】 クライアントのプロダクトにおいて、VLMやLLMを活用した新機能やサービスの可能性を検証するため、研究開発およびプロトタイピングを推進できる専門人材を募集しております。 【作業内容】 VLM/LLMおよび物体認識モデルを対象とした実験設計、Pythonを用いたプロトタイプ実装を行っていただきます。図面やP&ID等の画像データに対して、線検出や関係性抽出を含む画像解析および評価設計を実施していただきます。実験結果の整理・ドキュメント化を行い、再現性のあるコードとして納品していただきます。クライアント側の小規模研究チームと連携しながら、スポット担当者として自走的に実験から成果物の取りまとめまでを遂行していただきます。 【求める人物像】 自ら課題を設定し、実験計画から実装、検証、改善まで主体的にやり遂げられる方を求めております。論文や技術情報から必要な知見を素早くキャッチアップし、手を動かしながら検証を進められる方、関係者と適切にコミュニケーションを取りつつ成果物に落とし込める方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 最先端のVLM/LLMおよび物体認識技術を用いた研究開発に携わることができ、構造化画像データの解析と組み合わせた高度な実装・評価経験を積むことができます。少数精鋭の研究チームと協業しながら、自身の裁量で実験設計からプロトタイプ開発まで一連のプロセスをリードできる環境です。 【開発環境】 Pythonを中心とした機械学習・深層学習環境上で開発を行います。必要に応じてPyTorchやTensorFlow、Hugging Faceなどのライブラリやフレームワークを活用し、VLM/LLMや物体認識モデルの実験・評価を進めていただきます。

・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。

【募集背景】 新規事業におけるSATの中核技術領域を強化し、PMF達成に向けて研究開発からプロダクト接続まで一貫して推進する体制を整えるための募集です。 【作業内容】 SATの中核技術であるRAG・Agentic RAG・LLMOpsの研究開発および高度化を行っていただきます。RAGパイプラインの改善や新規アルゴリズム設計、Agentic RAGの各コンポーネントの設計・実装、評価基盤や自動化・スケーリングを含むLLMOpsの設計・推進などを担当します。 また、VLMを用いたマルチモーダル文書解析の研究・評価や、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、汎用LLMでは対応が難しい業務文書解析課題への技術的アプローチ検討も行います。 さらに、機械学習エンジニアやプロダクトエンジニアと協働し、モデル要件定義やAPI・データ構造設計、Deep Researchやナレッジグラフ、自社LLM推論アプリケーションの実装・精度改善を推進します。 PMFフェーズにおいては、プロダクトマネージャーと連携しながら顧客課題の調査や技術的仮説設計、エンタープライズ企業向けPoCにおける技術検討・技術調査を行い、その検証結果をプロダクトやアルゴリズムへフィードバックしていただきます。 【求める人物像】 エンタープライズ企業におけるイノベーション創出や、人々の情報収集・市場調査・新規事業開発を再定義していく事業に関心を持ち、自然言語処理や生成系AIを活用したテクノロジーに継続的に関わっていきたい方を求めています。課題を分解・特定し、ステークホルダーを説得しながら事業を前進させることができる方や、与えられた課題にとどまらず自ら問いを立て、その解決に必要な手段を考案・実行できる方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用したプロダクトの設計から運用まで、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やクラウドサービスでは実現が難しいビジネス文書解析のサービス化に挑戦でき、顧客の反応を間近で感じながらシステムの価値を実感できる環境です。最先端のLLMやマルチモーダルAI技術をいち早く取り入れ、社会実装する経験を積むことができ、新規事業の初期メンバーとして技術選定やアーキテクチャの意思決定にも深く関与できます。各業界の第一線で活躍してきたプロダクトマネージャーやデザイナー、エンジニアと共に働くことで、多様な専門性から刺激を受けながら成長できる点も魅力です。 【開発環境】 主にPythonおよびTypeScriptを用いた開発を行い、フロントエンドにはVue.js、バックエンドにはNode.jsを利用しています。インフラはAWSやAzureなどのクラウドサービス上に構築されており、コンテナ環境としてDocker、IaCにはTerraformを用いて開発・運用を行っています。

【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。

【募集背景】 大手通信キャリア系サービスにおいて、AI活用推進およびDifyを用いたAI開発支援を強化するための増員ポジションです。 【作業内容】 通信キャリア系サービスにおけるAI駆動開発を推進していただきます。具体的には、ローカル開発環境の構築、AI/LLMアプリケーションの開発、AIテストおよび評価の実施、既存プロジェクトの引き継ぎと継続対応、クライアントの運用に沿ったプロジェクト推進などをご担当いただきます。 【求める人物像】 AI/LLM領域の技術動向に関心が高く、自ら課題を発見し主体的に解決へと導いていける方を求めています。複数ステークホルダーとのコミュニケーションを円滑に行いながら、クライアントの要望を踏まえた提案や改善を進められる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 利用環境やセキュリティ要件による制約がある中で、AI駆動開発の実現に向けた技術検証や課題解決をリードできる、チャレンジングなポジションです。Difyや生成AIアプリケーションなど先端技術に関わりながら、通信キャリア系サービスのAI活用を推進する経験を積むことができます。 【開発環境】 Dify、LLM/生成AIアプリ、ローカル開発環境、AIテスト・評価ツール、API連携、プロンプトおよびワークフロー設計などを用いて開発を行います。

【募集背景】 大手通信キャリア系サービスにおいてAI活用を推進するための体制強化の一環として募集しております。 【作業内容】 大手通信キャリア系サービスにおけるAI活用推進およびDifyを活用したAI開発支援を行っていただきます。 ローカル開発環境の構築やAI／LLMアプリケーション開発、AIテストや評価業務を担当していただきます。 既存プロジェクトの引継ぎおよび継続開発を行い、クライアントの運用方針に沿ったプロジェクト推進を行っていただきます。 【求める人物像】 AI/LLM領域への理解が深く、自ら提言しながらプロジェクトをリードできる方を求めております。 既存プロジェクトのキャッチアップが早く、クライアントとのコミュニケーションを円滑に行える方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 大手通信キャリア系サービスにおけるAI活用を最前線で推進でき、Difyを活用したAIアプリケーション開発に深く関わることができます。 AI開発からテスト・評価まで一貫して携わることで、AIサービス開発の経験を幅広く積むことができます。 【開発環境】 Difyを活用したAI／LLMアプリケーション開発環境での作業となります。

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

【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】 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。

【募集背景】 AI検定事業および周辺業務における採点、設問更新、受注確度分析、商談資料作成、企業レポート作成などをAIエージェント化するプロジェクトのため、新たに担当者を募集します。 【作業内容】 定義済みのAIエージェント要求仕様をもとに、関係チームやシステム担当者と連携し、仕様の詳細化、データ連携設計、実装、検証までを推進します。LLMを用いたAIエージェントの設計・プロンプト設計・実装、複数データソースを統合するパイプラインの構築、生成物の精度検証、運用・改善サイクルの構築を行います。 【求める人物像】 要件が曖昧な状態でも関係者との対話を通じて仕様を具体化し、複数チームを巻き込みながら主体的にプロジェクトを推進できる方を求めています。技術的な内容を分かりやすく言語化・文書化し、運用・改善まで責任を持って取り組める方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 検定の採点から営業支援まで、実際に利用されるAIエージェントをゼロから形にできます。技術選定やデータ連携、運用フローの設計に裁量を持ち、事業の幅広い部門と関わりながら取り組めます。 【開発環境】 LLM（GPT／Claude等）、Python、HubSpot、Googleスライド、Google Workspace API、各種外部システムAPIを活用します。

・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