【募集背景】 AIエージェント技術を軸に複数の新規プロダクトを一気に立ち上げるフェーズに入っており、各プロダクトを技術面でリードできるエンジニアが不足しているため、複数プロダクトの立ち上げを担うリードエンジニアを募集しています。 【作業内容】 PMやCTO、エンジニアと複雑な要件をすり合わせながら、バックエンドを中心としてインフラやフロントエンドを跨ぐ主要機能の設計・実装をリードしていただきます。AIマルチエージェント技術を用いた新規プロダクト群に対して、技術選定やアーキテクチャ設計、実装を行いながら、プロダクト単位でチームビルディングにも関わっていただきます。 【求める人物像】 AIでのコーディングを普段から行っており、最適解を常に模索できる方を求めています。ビジネスインパクトを起点に技術選定を判断し、CTOやPMと対等なパートナーとして議論できる方、仕様が不確定な段階でもプロトタイプを素早く作り検証サイクルを回せる方、新しい技術への感度が高く、チーム全体の生産性向上やプロダクト価値に還元できる方を歓迎します。プロダクトをゼロから作り上げるフェーズに意欲を持って取り組み、ポジティブに周りを巻き込める方に適したポジションです。 【ポジションの魅力】 技術と組織の両面から「0 → 1 → 10 → 100」を経験できる環境であり、ソフトウェア開発において横断的に携われる技術領域の広さと自由度、裁量の大きさがあります。開発効率化やチーム運営、採用など開発組織の骨組みを自ら設計でき、スタートアップならではの高速な意思決定と実行サイクルを体験していただけます。機械学習研究者によって創設された組織で、AIマルチエージェント事業の本格展開に中心メンバーとして関わることができます。 【開発環境】 フロントエンドはNext.jsやChrome Extensionを用い、バックエンドはTypeScript/Hono/DrizzleやPythonを採用しています。データベースにはPostgreSQLやベクトルDBであるQdrantを使用し、インフラはAWSとTerraformで構築されています。CI/CDにはGitHub Actions、監視にはDatadogを利用し、AI関連ではOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

【募集背景】 大手メーカーにおける最先端の画像処理・3D空間認識技術を用いた開発プロジェクトにおいて、専門性の高いエンジニアを必要としているための募集となります。 【作業内容】 SfM（Structure from Motion）技術を用いた道路のわだち掘れ量の自動算出システムの開発・アルゴリズム実装をご担当いただきます。カメラ画像から3D点群データを生成し、ノイズ除去や平面推定を行ったうえで、断面形状の解析および計測精度の検証・改善まで一連の工程を実施していただきます。 【求める人物像】 仮説検証を自走して繰り返せる方を求めています。また、チーム内でコミュニケーションを取りながら協調的に業務を進められる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のコンピュータビジョンおよびSfM技術を活用し、実世界の計測・評価に直結するシステム開発に携わっていただけます。アルゴリズム設計から検証・改善まで一気通貫で関われるため、専門性を高めつつ幅広い工程を経験できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびOpenCV、NumPy、SciPyなどの数値計算ライブラリを用いた開発環境を想定しています。また、COLMAPやOpenSfMなどのSfMツールを併用した開発を行います。

【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

【作業内容】 金融系SaaSサービスにおけるデータ解析および機械学習モデルの活用をご担当いただきます。 データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価・改善、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、プロダクト内および社内へのAI導入対応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：Google Cloud Platform 分析基盤：BigQuery アプリケーション：Next.js、FastAPI 構成管理：Terraform、Cloud Build データ関連：Dataform、Cloud Storage 可視化：Metabase、Redash その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

【作業内容】 損保会社様の代理店が使用する傷害新種保険の申込書作成システムの構築を担当します。オンライン化できていない約100商品について、AWS上にPython(Django)とCMS機能にて開発を進めています。保険料計算についてはExcel VBAで構築した保険料計算システムを各商品ごとに作成しています。 【開発環境】 AWS，Python（Django）

【募集背景】 音声合成およびTTS技術を活用したプロダクト・サービスの高度化を目的として、専門性の高いエンジニアを募集しております。 【作業内容】 TTS/音声合成モデルのFine-tuningおよび追加学習を行い、話者適応や感情・プロソディ制御、多言語対応などの高度なカスタマイズを実施していただきます。音声データセットの構築や前処理パイプラインの設計・実装、GPUを活用した推論最適化や推論基盤のチューニングを行っていただきます。また、REST APIやWebSocket、gRPCを用いた推論サービスの設計・実装および運用に携わっていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めております。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進でき、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 最先端のTTSおよび音声生成技術に携わりながら、モデル開発から推論基盤の構築、サービス化まで一連のプロセスに関与していただけます。高難度な技術課題に取り組むことで、音声AI分野における専門性を高めることができ、事業インパクトの大きい取り組みに参画していただけます。 【開発環境】 PyTorchを中心とした機械学習環境およびGPUを活用した推論基盤を使用し、vLLM、TensorRT-LLM、SGLang等のミドルウェアや各種監視・可観測性ツールを組み合わせて開発を行います。

【作業内容】 ・サービスECプラットフォーム運営企業においてプロダクトエンジニアとしてご参画いただきます。 ・プロダクト戦略に基づき、ニーズの特定や探索から機能の設計、実装まで一気通貫でご担当いただきます。 ・プロダクトのニーズに対するソリューション立案及び実現性の最適化を行っていただきます。 ・実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発を行っていただきます。 ・チームに紐付いている機能群の改善や負債解消等のメンテナンスを行っていただきます。 ・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応やシステムアラートの対応を行っていただきます。 ・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ・業務委託・正社員の垣根無く業務をおこなっていただくため、大きな裁量をもってご稼働いただけます。 【開発環境】 ・言語：TypeScript, Python ・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter ・インフラ：AWS ・ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis ・その他：Terraform, Cloudflare, Figma, GitLab, GitLab CI, Test Cafe, CloudFormation, Mackerel, Datadog, Confluence, JIRA, Slack

【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】 自動車関連システム向けにテストベッド環境および関連アプリケーションの実証・検証を行うため、基盤およびアプリケーション開発体制を強化する目的で増員募集を行っております。 【作業内容】 ・Databricksで実施してきたPoC結果を踏まえたテストベッド環境の開発をご担当いただきます。 ・基盤要員として、エンド側システムをテストベッド環境へ移行し、各種アプリケーションを試行できるようにするための基盤開発を行っていただきます。 ・Kubernetes上で各種ミドルウェアやDB、監視・ログ基盤などの構築および設定作業を実施いただきます。 ・既に構築済みのシステムを用いた実証において、基盤側およびアプリ側の技術的な支援や改善対応を行っていただきます。 ・アプリ要員として、Kubernetesクラスター内で動作するPythonアプリケーションの開発・改修・検証を行っていただきます。 ・実証結果や検証内容を整理し、ドキュメントとしてナレッジ化していただきます。 【求める人物像】 ・技術的な試行錯誤を楽しみながら、自ら課題を見つけて改善に取り組める方を求めております。 ・チームメンバーと定期的に成果や課題を共有しながら、オープンに議論し合える方を歓迎いたします。 ・新しい技術要素やツールに対して前向きにキャッチアップし、知見として蓄積・共有していただける方を想定しております。 ・自律的にタスクを管理し、ゴールから逆算して動ける方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 ・自動車関連の先進的なシステム領域において、テストベッド環境の構築や実証など上流フェーズから関わることができます。 ・Kubernetesを中心としたモダンな基盤技術や各種ミドルウェア、Pythonによるアプリ開発など、幅広い技術スタックを実務で扱うことができます。 ・PoCや実証を通じて、アーキテクチャ設計や技術選定にも関与できるため、技術的な成長機会が多い環境です。 ・ナレッジの整理・文章化を重視しているため、技術ドキュメント作成や情報発信のスキルも磨いていただけます。 【開発環境】 ・Kubernetesクラスター環境 ・Databricks ・各種ミドルウェア（PostgreSQL, Redis, MongoDB, Kafka, Mosquitto, RabbitMQ, Triton Inference Server, elasticsearch, grafana, fluentd, metricbeat, cert-manager, keycloakなど） ・Pythonを用いたアプリケーション開発 ・Jira / Confluence 等のドキュメント・タスク管理ツール

【募集背景】 大規模なユーザーデータとコンテンツデータを活用し、最適な創作と読者を結びつける推薦基盤を発展させるための体制強化を目的として募集しています。 【作業内容】 おすすめ機能や検索機能の要件定義および目標指標の設計、技術選定を行います。 ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴量を抽出するデータ処理基盤を設計・運用します。 LLMや埋め込み技術を用いてコンテンツ理解および検索の基盤を設計・運用します。 推論パイプラインやLLM・機械学習モデルの開発および運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、継続的に改善します。 ユーザー行動とコンテンツ情報に基づく推薦エンジンの開発・改善を行います。 コンテンツ分類の仕組みと記事評価機能の開発・改善を行い、その運用をチームとして支援します。 信頼性・安全性向上のため、悪意ある行動を検知しLLMで判定するフィルタリング機能を開発します。 既存の機械学習基盤を最新技術に更新し、性能およびコストの改善を図ります。 新規事業における検索・おすすめ機能の企画・開発・改善に携わります。 【求める人物像】 ミッション・ビジョン・バリューに共感し、その実現に主体的に取り組める方を求めています。 新しい技術への感度が高く、プロダクト品質向上にこだわりを持って取り組める方を歓迎します。 環境変化に柔軟に対応し、建設的な議論を推進できる方を求めています。 計測と実験を重視し、データドリブンに意思決定できる方に適したポジションです。 技術以外の要素も含む複雑なビジネス課題に対して前向きに取り組み、解決を楽しめるマインドをお持ちの方を歓迎します。 生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤の継続的な改善に強い興味をお持ちの方を求めています。 【ポジションの魅力】 多様なコンテンツとコミュニティから生まれるユニークなデータを扱いながら開発に携わることができます。 国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、推薦・検索基盤の運用経験を積むことができます。 LLMを推薦に活用する実践的な知見を蓄積できる環境です。 最新のAI技術を積極的に取り入れ、対外的な発信も奨励される文化があります。 技術選定やロードマップ策定に大きな裁量を持ち、AI・機械学習基盤構築の中核として活躍できるポジションです。 【開発環境】 機械学習システムの開発には主にPythonを使用し、Databricks上で動作することを前提にライブラリを選定します。 システム間通信にはProtocol Bufferを利用します。 開発にはJupyter Notebook on Databricksを利用し、Pythonプロジェクトのパッケージングにはrye（uv backend）を利用します。 データ処理基盤としてはSnowflakeおよびDatabricksのSparkを使用し、大規模データの処理・学習・推論を行います。 マネージドクラウドサービスとしてDatabricks on AWSおよびQdrantを利用します。

【募集背景】 【作業内容】 Databricksによるデータ解析システムの構築支援（設計/実装/テスト）を行います。 【求める人物像】 受け身や指示待ちでなく、主体的に業務に取り組み積極的に行動できる方。 チームメンバーとも積極的にコミュニケーションが取れ、チームとしての動きを意識できる方。 前向きに仕事と向き合える方。 周囲に対して気配りができる方。 【ポジションの魅力】 最新のデータ解析技術に携わり、スキルアップを図ることができます。 【開発環境】 Databricks、Azure Blob Storage、Azure Data Factory、SQL/Python、Power BI

【募集背景】 本事業は1年半ほど前に発足した立ち上げフェーズですが既に複数の大企業との契約を実現しており、祖業で培った顧客基盤を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げている状況です。本事業はマルチプロダクト戦略の一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えているため、技術的知見をベースに開発プロセス全体を俯瞰しプロジェクトを牽引できる人材を求めております。 【作業内容】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発に参画いただきます。定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換し、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能となるような仕組みを構築していただきます。蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとして機能し、製品開発やマーケティング戦略の意思決定を支援する機能の高度化にも関わっていただきます。顧客のデータ活用を支援するため、データ基盤の構築からBIダッシュボードの実装まで一貫して推進し、Bizチーム・プロダクトチーム・ユーザー企業と連携しながら仮説検証を繰り返し、分析基盤や可視化環境を構築していただきます。 【求める人物像】 データ基盤およびBI領域において高い実践力を持ち、分析要件からデータモデルを設計できる方を求めております。データ品質や保守性を考慮した設計ができ、ユーザー価値を重視しながらデータを通じて意思決定を支援できる方が望ましいです。エンドユーザー視点でダッシュボードを設計でき、変化を楽しみつつ要件が固まっていない環境でも前向きに推進できるマインドをお持ちの方を歓迎いたします。Biz、PdM、エンジニアと協働しながらプロジェクトを進められる協調性も重視しております。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した新規事業の立ち上げに中核メンバーとして関わることができ、定性データの高度な活用やナレッジ基盤構築といった先進的なテーマに取り組んでいただけます。複数の大企業との契約実績がある環境で、プロダクトの成長とともに自身の技術的・ビジネス的なスキルを高めることができます。データ基盤構築から可視化まで一気通貫で関与できるため、広範なデータエンジニアリングの経験を積める点も魅力です。 【開発環境】 BackendではPythonやFastAPI、Prefectを用い、FrontendではTypescriptおよびReact Routerを採用しております。インフラストラクチャはAWSを中心にFargate、Aurora、S3、ElastiCacheなどを利用し、Terraformで構成管理を行っております。周辺ツールとしてGithub、Slack、Notion、Datadog、Linearを活用しており、OpenAI APIやAnthropic APIなどの生成AI関連サービスや、Github Copilot、Cursor Business、Devinなどの開発支援ツールも積極的に利用できる環境です。

【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)をご担当いただきます。 【対応工程】 ・要件定義、設計、開発、リリース ・チームリーダー（管理メンバー3～4名程度）※リーダーのみ 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他

【作業内容】 統合マーケティングツールと顧客内のデータベース（クラウド環境）を連携するためのシステム開発および保守を実施いただきます。 【求める人物像】 システム開発が好きで能動的にアクション出来る方を求めております。データベースのデータを見るのが好きな方や、今後ユーザ対応やベンダー調整などリーダー経験を積んでいきたい方に適した案件です。 【開発環境】 クラウド環境としてAmazon Web Serviceを利用しております。DBはAWS Redshift、言語はSQLとPythonを使用しております。ワークフローはApache Airflow DAGを利用し、開発ツールとしてgit/github、Visual Studio Code、DBeaverを使用しております。

RPA（BizRobo）で動いているジョブをAWSのLambdaで動くように 　　　Pythonでマイグレーション及び自動化を行う

【募集背景】 小売業向けシステムにおけるクラウドインフラ開発プロジェクトでの体制強化のための募集となります。 【作業内容】 GoogleCloud環境におけるインフラ周りの開発支援をご担当いただきます。 基本設計以降の工程を中心に、Pythonによる対向システムごとのカラム区切り文字などのフォーマット整形加工を行います。 BigQueryテーブルからのデータ取得およびファイル作成を行います。 対向システム（AWS S3、SFTPサーバ）へのPUSH機能の実装を行います。 外部システムからGoogleCloudのストレージへのPULL機能の実装（一部API作成を含みます）を行います。 【求める人物像】 複数のシステムや関係者との調整を主体的に進められる方を求めています。 ドキュメントや仕様を正確に読み解き、自ら不明点を確認しながら進められる方です。 クラウドインフラやデータ連携まわりの技術習得に前向きに取り組める方です。 【ポジションの魅力】 GCPを中心としたマルチクラウド環境でのインフラ開発経験を積むことができます。 データ連携やバッチ処理、API実装などアプリケーション寄りの業務も経験でき、スキルの幅を広げることができます。 小売業向けの大規模システムに関わることで、実務で使えるクラウドアーキテクチャ設計の知見を得られます。 【開発環境】 GoogleCloud（GCP）、BigQuery、Python、Docker、AWS S3、SFTP、Terraform、Git などを利用した環境です。

【募集背景】 現状、ミドルオフィス領域の企画立案者は揃っていますが、実行フェーズのエンジニアが不足しているため、具体的なシステムとして形づくり運用に乗せるところまでを担えるエンジニアを募集しています。また、現場のビジネス職がn8nやGoogle Workspace Studioを活用して自ら業務効率化を図れる自律的な開発環境の構築を目指しています。 【作業内容】 ミドルオフィス領域（契約/署名/請求業務）における要件定義から開発、運用、および現場の自走支援を担当いただきます。 (1)スクラッチ開発・運用として、Claude Code等のAIツールを駆使した複雑な業務ロジックの設計・開発（TypeScript/Python等）およびGoogle Cloud環境をベースとしたシステムのデプロイ・保守を行います。 (2)市民開発のエコシステム構築として、ビジネス職がn8nやGoogle Apps Scriptを安全・効果的に利用するためのガイドライン策定、共通で利用するコンポーネントやAPI接続基盤の整備、現場担当者が作成したツールのレビューや技術的なアドバイスを行います。 (3)プラットフォーム管理として、Google WorkspaceとGoogle Cloudの連携設定および権限管理の最適化を行います。 対応工程は要件定義〜運用、その後の現場の自走支援まで一人称で対応します。 【求める人物像】 AIを利用した開発に積極的で、「作って終わり」にせず現場のユーザーが使いこなせているかや業務が本当に改善されたかに価値を置ける方を求めています。仕組み化が得意で、属人的な対応を避けテンプレート化や自動化を優先して考えられる方、企画担当や現場担当者と伴走しながらアジャイルに改善を回せる柔軟なコミュニケーションができる方、未知の経験にもチャレンジできる方を求めています。 【開発環境】 言語：TypeScript, Python, Google Apps Script (GAS) インフラ：AWS, Google Cloud コンテナ：Amazon EKS, Cloud Run DB：BigQuery iPaaS：n8n, Google Workspace Studio AI：Claude Code, Cursor, GitHub Copilot その他：Google Workspace, Slack, GitHub, Jira, Confluence, IAM設定

【作業内容】 ・他システムから受け取ったデータをDBに登録後、BIツールが参照するデータマートを作成して頂きます。 ・AWS環境にて要件定義の対応をお願いします。 ・S3に格納したデータをRDSに連携・加工し、Qlik Senseで可視化する構成となります。 ・インフラ環境の構築は別チームが実施します。 ・S3に送られたファイルをDBへ登録して頂きます。（10本＋α） ・BIで表示したいグラフが2種類程度のため、それに必要なデータマートを作成して頂きます。 ・4～5月では要件定義が中心となります。（6月以降は設計・構築を実施して頂きます。） 【開発環境】 ・AWS（S3、RDS） ・Qlik Sense

【募集背景】 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを中核としたプラットフォームの機能強化およびプロダクト成長を推進するための体制強化として、リードソフトウェアエンジニアを募集しております。 【作業内容】 3Dデータ処理およびAIアルゴリズムを活用したプラットフォームにおいて、要件定義から設計・実装、運用まで一貫してご担当いただきます。具体的には、React/TypeScriptを用いた3Dモデルビューア・エディタ機能の設計・開発や、Python/GCPによるスケーラブルなAPIおよびバックエンド基盤の構築、ML/AIモデルを本番環境へ統合するためのMLOps開発・運用などを行っていただきます。また、技術的不確実性が高い課題に対するアーキテクチャ選定やプロトタイピング、コードレビューやCI/CD改善を通じた品質・生産性向上にも携わっていただきます。 【求める人物像】 プロダクト全体のアーキテクチャや技術選定に主体的に関わりながら、チームメンバーと協力して開発を推進できる方を求めております。新しい技術やAIツールの活用に前向きで、技術的不確実性の高い領域にも意欲的に取り組み、関係者とのコミュニケーションを通じて合意形成やチームビルディングができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを組み合わせた先進的なプロダクトにおいて、フロントエンドからバックエンド、MLOpsまで幅広い領域に関わることができます。プロダクトのコアとなる機能開発と技術選定に深く関与しながら、テックリードとして開発プロセスや品質向上にも影響力を発揮できる環境です。 【開発環境】 Python, React, TypeScript, GCP を中心としたクラウドネイティブな開発環境となっております。

【作業内容】 生成AI・LLM・RAGなどの技術を用いたPaaSの開発・導入プロジェクトにおいて、要件定義から設計・開発・運用まで一貫してプロジェクトをリードいただくPMとして、プロジェクトマネジメント業務を行っていただきます。 【作業内容】 ・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伴う技術検討、技術調査、PoCの実施を行っていただきます。 ・システム要件定義および設計、開発、運用、活用支援の全工程管理を行っていただきます。 ・事業開発、エンジニア、デザイナー等との多職種連携を行っていただきます。 ・スコープ調整、期待値調整、および顧客折衝全般を行っていただきます。 ・生成AIを用いた新規事業企画や用途探索の効率化・高度化支援を行っていただきます。 【開発環境】 ・自社開発LLM ・RAG / Agentic RAG ・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js ・AWS, Azure ・Docker, Terraform

【募集背景】 生成AIの独自性を強化し、品質・速度・コストの最適化を進めるためのAIエンジニア募集になります。 【作業内容】 LLMとの連携やモデル選択、プロンプト最適化および評価を行っていただきます。ベクトル検索やインデキシング、関連度改善などを通じて、推論パイプラインの設計・最適化に取り組んでいただきます。品質評価基盤やA/Bテスト、自動評価メトリクスの実装も担当していただきます。サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCを主導し、ソリューションの提案や実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装などを行っていただきます。また、FAQデータや業務マニュアル、会話ログなどのデータ取得・分析・加工を行い、AIが効果的に利用可能な状態に整えていただきます。 【求める人物像】 LLM領域への知的好奇心を持ち、主体的にコミュニケーションや連携を行っていただける方を求めています。抽象的な課題に対しても問題を構造化し、論理的に解決策を導き出せる方が望ましいです。技術的な議論において相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方、自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習や調査を行いながらゴールまで完遂できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 プロダクトに直結する形でAIの品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できる環境です。品質・速度・コストの最適化についてデータに基づいた議論や改善が可能な点が魅力です。 【開発環境】 フロントエンドはReactおよびNext.jsを用い、バックエンドはTypeScriptやHono、Drizzle、Pythonを利用しています。データベースはPostgreSQLおよびベクトルDBのQdrantを使用し、インフラにはAWSとTerraformを採用しています。CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを利用し、AIはOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

【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。

【募集背景】 顧客のAIエージェント開発チーム立ち上げに伴い、立ち上げメンバーとして参画いただける方を募集いたします。 【作業内容】 AI駆動型開発による顧客向けAIエージェントの開発をご担当いただきます。サブリーダーポジションでは、既存メンバーのバディとしてプロジェクト推進やチームの取りまとめを行いながら、設計・開発支援や顧客とのコミュニケーション、課題整理などを実施していただきます。開発メンバーは、Pythonを中心としたAIエージェントの実装や改善に取り組んでいただきます。 【求める人物像】 生成AIやAIエージェント領域への興味・関心が高く、新しい開発スタイルやツールに対して前向きに取り組める方を求めております。主体的に学習しながら技術をキャッチアップし、チームメンバーと協力して開発を推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 新規チームの立ち上げフェーズから参画できるため、AIエージェント開発の初期段階から関わることができます。Copilot StudioやCodexなどの生成AIツールを活用したAI駆動開発に携わることで、先進的な開発手法や技術スタックを習得できる環境です。 【開発環境】 Pythonを用いたAIエージェント開発環境をベースに、Copilot StudioやCodexなどの生成AIツールを活用した開発を予定しております。

【募集背景】 既存のPrisma Access環境からZscaler環境へのグローバル移行に伴い、要件定義から構築まで一気通貫で対応できる体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 既存のPrisma AccessからZscalerへのグローバル移行プロジェクトに参画し、要件定義、設計、導入（構築）まで一連の工程をご担当いただきます。プロジェクト内ではネットワーク、ZIA/ZPA、ログ等の4つの分科会に分かれて進行しており、各分科会での検討・設計・設定作業、関係者との調整や課題整理、検証結果の取りまとめなどを実施していただきます。プロジェクト収束後は、他のSASE案件（Cloudflare等）へのスライドや、RFP対応などプリセールス的な活動を兼務いただく想定です。 【求める人物像】 新しい製品や技術に対して主体的に学習し、キャッチアップしていく姿勢をお持ちの方を求めています。関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、課題を整理し、最後まで責任を持ってやりきれる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 グローバル規模のSASE移行プロジェクトに要件定義から構築まで一貫して携わることができ、Zscalerをはじめとした複数のSASE／SSE製品に関する知見を深めることができます。プロジェクト完了後も他のSASE案件やプリセールスへの参画機会があり、上流工程や提案活動の経験を広げることができます。 【開発環境】 SASE製品：Prisma Access、Zscaler、Cloudflare 等 SSE製品：Netskope、Skyhigh 等 スクリプト：PowerShell、bash、Python 等

【募集背景】 既存の旅行検索アプリのバックエンド保守・改修体制を強化するための募集です。 【作業内容】 既存の旅行検索アプリにおけるバックエンドの保守・改修をご担当いただきます。クライアントとのデイリーMTGに参加し、要件・仕様をもとにAWS Lambda（Python）でのサーバーサイド開発を進めていただきます。要件定義や仕様調整MTGにも参加いただき、テストコード（Pytest）の実装およびテスト対応も行っていただきます。 【求める人物像】 要件や仕様を自ら整理しながら開発を推進できる方を求めています。クライアントとのコミュニケーションを円滑に行い、主体的に改善提案や技術的な検討ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 AWS Lambdaや各種AWSサービスを活用したサーバーレスアーキテクチャの開発経験を深めることができます。既存サービスの保守・改修を通じて、運用を意識した設計やテストコード実装のノウハウを身につけられる環境です。 【開発環境】 サーバーサイドはAWS Lambda（Python）を中心とした構成で、DynamoDBやSQSなどのAWSサービスを利用しています。テストにはPytestを用い、アジャイル／スクラムでの開発プロセスを採用しています。

【ポジションの魅力】 このポジションは、自動運転（L4）という次世代モビリティサービスを、社会実装するための配車・運行管理システムを担うエンジニアポジションです。自動運転技術そのものではなく「サービスとして安全かつ継続的に運用するための基盤づくり」に関われる点が特徴です。 本プロジェクトはスモールスタートし、5年スパンでの大規模展開を見据えた取り組みであり、今後中核となる可能性が高い案件です。 要件やアーキテクチャが固まりきっていない立ち上げフェーズから参画し、仕様検討や設計にも関与できます。 【作業内容】 自動運転サービスに必要な「配車」「運行管理」領域を中心に、システムの設計・開発・運用を担当していただきます。サービス立ち上げの初期フェーズから参画し、技術面からプロジェクトを一緒に牽引していただけるエンジニアを募集します。 具体的には以下の作業を実施していただきます。 ・配車・配送／運行管理システムの設計・開発・運用 ・車両データ（車載由来データ等）を扱うアプリケーションの実装 ・バックエンドを主軸としつつ、フロントエンドも含めた開発 ・アーキテクトやSREメンバーと連携した、品質・運用性の改善 ・マイクロサービスを前提としたサービス設計 【求める人物像】 自動運転やモビリティサービスの社会的価値に共感できる方を求めています。また、技術を軸に自走して開発を前に進められる方や、立ち上げフェーズの変化が多い環境を楽しめる方、チームでの開発・改善を大切にできる方を歓迎いたします。さらに、自動車業界や自動運転サービスに興味があり、不確実性のある状況でも主体的に行動できる方、チーム内外と積極的にコミュニケーションを取れる方を求めています。 【開発環境】 クラウド：AWS または GCP 基盤：EKS + マネージドサービス 言語：Java / Python / C++ / TypeScript など その他：マイクロサービス、データ処理設計 など

【作業内容】 大手の有名外食チェーン企業の7部署にて、AI推進を進めています。各部門の業務プロセスにAIを組み込むための実装・開発、および顧客メンバーも自走できるようなサポートをお願いします。具体的には、AIを活用した社内向け業務アプリケーションの実装、バックエンドを主軸としつつ簡単なフロントエンドまでの対応、開発プロセスの可視化と自社メンバーへの技術レクチャーがあります。生成AIを活用して以下を実施しようとしています： - バイヤーのナレッジ集約 - 食材調達バイヤーの海外出張報告書内容を生成AIで要約 - 店舗のメニュー表をOCRで読み込み、マスタと比較して金額間違いがないかの調査 - 社内の規定類を社内データと連携させて、問い合わせに回答するRAGシステムの開発 - IRの部署で、決算資料を読み込ませて、ネットの情報も検索した上で投資家からの質問予測生成 【ポジションの魅力】 チームでの要件定義から開発までの全プロセスに関わることができます。 【開発環境】 Python、GCP

【作業内容】 RPA（BizRobo）で動いているジョブを、AWS Lambda 上で動作するようにPythonでマイグレーションおよび自動化を行います。

【募集背景】 小売業向けシステムにおいて、クラウド環境上でのデータ連携機能強化に伴い、インフラ領域の開発支援が必要となっております。 【作業内容】 GoogleCloud環境上で作成されたファイルやBigQueryテーブルデータを外部システムへ連携するためのインフラ構築および設定支援を行っていただきます。 具体的には、対向システムごとのフォーマットに合わせたファイル連携基盤の設計・構築、データ取得からファイル作成までの処理を支えるインフラの整備、対向システムへのPUSHおよび外部システムからのPULLに対応するための仕組みの構築などを担当していただきます。また、APIとしての提供方式に対応するための環境構成や関連する設定作業も行っていただきます。 【求める人物像】 クラウドインフラに関する知見を活かし、要件を踏まえて自律的に環境構成を検討できる方を求めております。関係者とのコミュニケーションを取りながら、安定したデータ連携基盤の構築に取り組んでいただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 マルチクラウドを前提とした外部システム連携基盤の構築に携わることができ、GCPを中心としたクラウドインフラの実務経験を深めていただけます。データ処理から連携まで一連の仕組みづくりに関わることで、インフラエンジニアとしてのスキルの幅を広げることができます。 【開発環境】 GoogleCloud環境（IAM、VPC、Firewallルール、VM、Pub/Sub など）を利用したインフラ構成となります。Dockerイメージを用いたコンテナ運用を前提とし、BigQueryやストレージサービスとの連携を行います。

【募集背景】 海外向け新規事業の立ち上げに伴い、スタートアップフェーズを推進できるバックエンドエンジニアを募集しております。 【作業内容】 新規事業開発室において海外事業スタートアップのエンジニアとして、AWSを基盤としたバックエンド開発を担当していただきます。具体的には、iOSアプリから接続されるAPIの設計・開発、大規模データを取り扱うデータパイプラインの構築、各種インフラの設計・構築・運用をご担当いただきます。 【求める人物像】 リモート環境下においても主体的にコミュニケーションを取りながら、自走して開発を進められる方を求めております。ビジネス側や他エンジニアと連携し、要求に対する実装上の懸念点や不足情報を整理し、適切にヒアリングしながらプロダクト価値向上に貢献いただける方を想定しています。 【ポジションの魅力】 海外事業のスタートアップフェーズに参画し、アーキテクチャ設計から開発・運用まで一連の工程に深く関わることができます。AWSを中心としたモダンな技術スタックや、大規模データを扱うデータパイプライン構築など、バックエンドおよびインフラ領域で幅広い経験を積むことができる環境です。 【開発環境】 AWSを基盤としたクラウド環境上で、Go、Python、Javaなどを用いたRESTful API開発や、DockerおよびCI/CD パイプラインを活用した開発・運用を行っております。RDBとしてMySQL等を利用し、terraformを用いたインフラ構成管理を行っています。