【案件概要】 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を行う新規事業に参画いただきます。現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。その中でより多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があり、その開発業務をお願いします。 【業務内容】 以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【求める人物像】 ユーザー視点での価値提供を重視する方です。顧客が自力で分析できる環境を構築でき、データの可視化を通じて洞察を引き出せる方を求めます。分析要件を的確に理解し、実装に落とし込め、チームメンバーと連携して業務ができる方であることが重要です。 【開発環境】 最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。開発ツールや生成AIサービスとして、Github CopilotやAzure OpenAI Serviceなどを利用しています。

【作業内容】 複数システムから連携されたデータをデータ連携基盤に取込み、学習内容を分析し、学習ポイントを可視化するWebアプリの不具合箇所の修正を行います。 【求める人物像】 Pythonの経験を活かしつつ、データ連携基盤の開発支援が可能な方 【開発環境】 Python, PostgreSQL, FastAPI, Django, Docker, Git

【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)において、要件定義、設計、開発、リリースまでを担当していただきます。 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他

【作業内容】 既存旅行検索アプリのバックエンド保守、回収を担当いただきます。クライアントから要件・仕様が下りてきたものを、開発していきますが、仕様調整のMTGに参加することがあります。 【開発環境】 バックエンド：AWS Lambda(Python)、DB：DynamoDB、RDS、SQS、フロント：Flutter

【募集背景】 TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【作業内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には、生成AIを用いたソリューションの考案と実装、複数のモデルを用いた検証と精度の比較、アプリケーションへの実装、継続的な精度向上のための仕組みづくりに取り組んでいただきます。 【求める人物像】 TERASSのミッションや価値観に共感いただける方、自由な働き方の中でも自律自走できる方、高い責任感をもって最後までやりきる力をお持ちの方を求めています。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScript / React.js / Next.js、バックエンドはTypeScript / Node.js / (Python)、インフラはGoogle Cloud Platform / Terraformを利用しています。主な利用ツールはSlack、Notion、Github、Google Workspace（meet, calendar, gmail）です。

【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

【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】 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）

【作業内容】 AWS環境の設計・構築を行います。 【求める人物像】 プロジェクトを一緒に完遂して頂ける様なスタンス・やる気のある方（重視）。キャッチアップ力、意欲のある方。

【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】 Pythonでプログラムされたタイヤ官能評価コメント自動分析システムのC#移植。 OpenAI APIを活用したコメント分析システム（.ipynb)を、クライアントの社内標準環境（.NET / Azure）に移植します。 【ポジションの魅力】 本案件は、大手企業のタイヤ設計領域に関わるため、ビジネス・社会の双方に対して大きなインパクトを生み出せます。また、Codex や GitHub、GitHub Projects を活用した AI駆動型の開発プロセスを検討しており、AIを活用した開発に関心のある方にとって高い学習機会とやりがいのある環境です。

【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】 【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

【作業内容】 VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます。 単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます。 VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【チーム構成】 事業責任者1名、開発責任者1名、プロダクトエンジニア7名、RAGエンジニア5名、機械学習エンジニア3名、プロダクトマネージャー1名、リサーチャー1名、CS1名、Biz3名、新規事業企画5名で構成されています。 【ポジションの魅力】 VLM/マルチモーダルAIという最先端技術を、実験室レベルではなく実運用に乗せるための環境整備・開発ができるポジションです。 図表特化のRAGなど、市場でもまだ確立されていないソリューションの開発に携わることができます。 PoC対応だけでなく、モデルの運用改善やパイプライン構築など、技術的な深掘りができるテーマがあります。 【開発環境】 使用言語・フレームワークとしてPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsを利用しています。 コンテナとしてDockerを利用しています。 IaCとしてTerraformを利用しています。 クラウドとしてAWSとAzureを利用しています。

【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。

【作業内容】 ・音声認識AIを用いたAI議事録SaaSの開発に携わっていただきます。 ・生成AIを活用し、ほぼ完成版の議事録を作成する「ほぼ完議事録」機能の開発に携わっていただきます。 【開発環境】 ・TypeScript, React, Next.js, Python, FastAPI ・音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 ・Git, Docker, Sentry ・AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery）を利用したインフラ環境です。

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

【作業内容】 AWS上でのデータ連携処理のAP開発を担当します。 【開発環境】 AWS、Lambda（Python)、Glue、RedShift、AWS DMS、S3など

【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】 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

【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

【作業内容】 保険会社の契約変更業務におけるバックオフィス業務の効率化を目的として、AIエージェントを活用した業務支援プラットフォームを構築・展開する取り組みです。AWS上にBedrockをはじめとした各種マネージドサービスを用いた基盤を構築し、従来人手で対応していた契約変更に関する判断・確認業務の一部をエージェント化することで、業務負荷の軽減と判断品質の向上を図ります。 【ポジションの魅力】 システム構成は、Streamlitによるチャット形式のフロントエンドUIと、AWS Bedrock Flow、ナレッジベース、Lambda、DynamoDBを組み合わせたバックエンドで構成されており、最先端技術を用いた開発経験が得られます。 【開発環境】 AIエージェントの業務支援プラットフォームをAWS上で構築しています。

【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。

【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】 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。

【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】 ・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】 人材管理システムにおけるJava Webアプリフレームワーク、またはPythonやReactを使用したシステム保守開発を行います。 コンテナ基盤等を利用したAPI開発を行います。 【求める人物像】 他のメンバとチャットや通話で円滑にコミュニケーションが取れる方を求めています。 疑問点に対して他のメンバに積極的に質問ができる方を求めています。 進捗状況をリーダーに報告・連絡・相談出来る方を求めています。 自ら次に実施すべき作業を考え、能動的に動ける方を求めています。 チーム内の問題点に対し、放置せずに対応できる方を求めています。 作業内容や手順を他のメンバに共有する意思を持っている方を求めています。 チーム向けのナレッジをドキュメントとしてまとめることが出来る方を求めています。 実装者の進捗管理や成果物の品質管理をしながらアプリ開発が出来る方を求めています。 顧客と直接会話する能力を有する方を求めています。 顧客要件をヒアリングする能力を有する方を歓迎します。 顧客要件をもとに設計することが出来る方を歓迎します。 チーム内でナレッジが確立していない要素技術に対して自ら調査し、対応方針を提案できる方を歓迎します。

【作業内容】 ・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。 ・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python ・インフラ：GCP ・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio ・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion