【募集背景】 Teradata から Databricks への更改プロジェクトにおいて、現行パッケージの全体仕様不明や顧客独自カスタマイズのドキュメント不備により、品質および納期面で課題が顕在化しており、製造遅延や単体／結合テストの不整合が発生している状況でございます。 【作業内容】 Teradata 固有 Web アプリケーション「AccessNavigator」を、Databricks Apps（Python + Streamlit）ベースで再構築していただきます。 品質担保のため、機能単位でのアジャイル型開発サイクルに移行予定であり、Python／Streamlit に精通し、既存チームを技術面でリードしていただきます。 【求める人物像】 Python／Streamlit を用いた開発に精通し、既存チームを技術的にリードいただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 Teradata DWH から Databricks への更改プロジェクトにおいて、Databricks Apps（Python + Streamlit）ベースでの Web アプリケーション再構築に携わることができ、品質課題の改善やアジャイル型開発サイクルへの移行に主導的に関わっていただけます。

【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。

【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。 【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】 婚活Partyサイトの保守、エンハンス業務を担当します。BE（Python）/ FE（PHP）どちらかでも可能ですが、ある程度両方できるのが好ましいです。 【求める人物像】 コミュニケーションが円滑にとれる方です。

【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

【作業内容】 社内クリエイターの新しいクリエイティブ制作プロセスを支援するWebアプリケーションの追加機能の開発と運用を担当していただきます。 制作支援機能の拡張として、既存機能が広告プラットフォームAに対応しているところを、新しく広告プラットフォームBにも対応できるようにする開発を行っていただきます。基本的に既存実装を踏襲しますが、一部プラットフォームや要件によっては機能実装の調整が発生する可能性があります。 新しい制作支援機能の実装として、新しいクリエイティブ制作プロセスを支援できるようなバックエンド・フロントエンド双方の新機能実装を行っていただきます。また、ユーザビリティを高めるためのUIUX改善系の業務も想定されています。 【開発環境】 Webアプリケーションは以下の3つのコンポーネントでGoogleCloud上に構成されています。 1. フロントエンド 制作支援ブラウザアプリ：Vue.js、TypeScript 2. バックエンド① 認証および主たるビジネスロジックAPI（BFFのような位置づけ）：Golang、echo 3. バックエンド② 機械学習向け推論API：Python、FastAPI データベースとしては CloudStorage、BigQuery、CloudSQL が利用されています。 作業工程は、基本設計、詳細設計、プログラム設計、コーディング、単体テストとなります。

【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

【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。 立ち上げフェーズのため、技術選定やアーキテクチャ設計にも関わりつつ、開発から運用まで一貫して対応できるポジションです。 【業務内容】※バックエンド側がメイン AIを活用した文章構造化／解析プロダクトのバックエンド開発（Python／FastAPI） 生成AI APIとの連携機能の設計、実装 AWS／Terraformを用いたインフラ構築、運用 React／TypeScriptを用いたフロントエンド開発 サービス品質向上のための開発基盤整備、ドキュメント整備 パフォーマンス改善、監視設計、アラート設計 立ち上げフェーズにおける技術的意思決定への参加 【本ポジションの魅力】 新規事業の中核として参画でき、技術選定にも深く関われる スケーラビリティ、信頼性、保守性を重視したプロダクト開発に取り組める 最新の生成AIツールやAI API（OpenAI／Anthropic／Gemini など）を積極的に利用可能 ユーザーデータを基にした分析基盤の改善にも携われる 最新の生成AIサービスを積極的に導入している。 以下は、エンド社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 【開発環境】 バックエンド：Python、FastAPI フロントエンド：TypeScript、React Router v7 インフラ：AWS（Fargate、Aurora、S3、ElastiCache ほか）、Terraform ツール：GitHub、Docker、Slack、Notion

【募集背景】 新規ポータルアプリ（見守りアプリ）の開発プロジェクトです。 【作業内容】 新規ポータルアプリ（見守りアプリ）におけるバックエンド開発をご担当いただきます。 連絡アプリのようにお知らせ等の通知が届く機能を想定しており、HonoやTypeScript、Pythonを用いたAPI開発やデータベース設計、インフラとの連携を中心に担当していただきます。 エンジニア2名体制（リードエンジニア含む）で、設計から実装、テストまでを迅速に進めていただきます。 ・Honoを用いたAPIおよびサーバーサイドの設計、開発 ・Pythonを用いたバックエンド処理の実装 ・データベース設計およびGoogle Cloud環境との連携 ・非機能要件（パフォーマンス・セキュリティ等）の見積もり ・テストコードの実装および品質保証　など 【開発環境】 ・フロントエンド：Expo（React Native）, TypeScript ・バックエンド：Hono, TypeScript, Python ・インフラ：Google Cloud Platform, Firebase ・CI/CD：GitHub Actions ・ツール：Claude Code, Codex, Cursor, Harness ・テスト：Detox (E2Eテスト) ・管理：GitHub, Jira, Slack, Googleスプレッドシート ・PC：Mac

【作業内容】 ・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施を行っていただきます。 ・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善を行っていただきます。 ・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装を行っていただきます。 ・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用を行っていただきます。 ・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など）を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ・データモデリングについて更なるスキルアップにつなげていただける案件でございます。 【開発環境】 開発言語： Python, SQL 等 開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant データ基盤： Snowflake ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)​ インフラ環境： AWS [AppFlow, MWAA, S3 等]​（※インフラの設計・構築・運用は別担当） 社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet 外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk等

【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、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面、図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増していることや、VLM（Vision-Language Model）の活用において精度・コスト・速度・信頼性の面で多くの課題があること、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいことから、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しております。 【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していただきます。 ・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。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

【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、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中でのVisual RAGニーズの急増や、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施からプロダクト組み込みまでの運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソース強化のため、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しています。 【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していただきます。 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。 【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です。 IaCはTerraformです。 クラウドはAWS、Azureです。

【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】 ・開発関連: 実装・テストコード追加・検証・リリース ・問い合わせ対応: 仕様確認、不具合調査など ・仕様検討: PdM、TechRead、フロントエンドエンジニアなどと連携し、挑戦いただくことが可能です。 ・プロジェクト進行: ・各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます。 ・フロントエンドエンジニアやQAなど、他領域のエンジニアとのコミュニケーション、連携が重要なポジションです。 【ポジションの魅力】 ・モダンな技術スタック(Python + Django、AWS環境)を使用しています。

【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】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 - AIによるレベルデザイン支援プロジェクト - 自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト - パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） - 大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト 等 【ポジションの魅力】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

【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

【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で可視化する構成になります。 ・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の作成をして頂きます。 ・4～5月では要件定義が中心となり、6月以降は設計・構築を実施して頂きます。

【作業内容】 オンライン議事録生成アプリの開発・保守を担当いただきます。 ・ミーティング録画（Google Meet / Zoom / Microsoft Teams）の安定性改善 ・議事録文字起こし基盤の非同期ワークフロー実装・安定性改善 ・リアルタイム音声機能の実装・保守 ・議事録アプリケーションとAIエージェント基盤システムとの連携実装 【開発環境】 開発言語：Python3,TypeScript / React / Next.js / Nest.js インフラ：GCP

【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】 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】 【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】 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】 証券会社社内用システムの内製開発を行います。 社内用Webシステムのフロントエンドおよびバックエンド開発を担当いたします。 開発手法はアジャイルで、朝会（11:00-11:30）を基本として実施いたします。 ユーザーは社内部署であり、ユーザーヒアリングは社員が実施いたします。 開発は社員とベンダーで協力して行い、設計、開発、テスト、UAT、リリースまでを担当いたします。 【開発環境】 OS等：Windows, Windows Server を利用いたします。 ツール等：Azure DevOps（Repos, Boards, Pipeline）、VSCode、A5M2 を利用し、Docker によるリリースイメージ作成を行います。

【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】 ・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】 ・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.

【作業内容】 ・AIを活用したプロジェクト管理・議事録管理システムの開発・保守・機能拡張を行います。 ・FastAPIベースのバックエンドAPI開発、React/TypeScriptによるフロントエンド開発、Chrome拡張機能の開発・改修を担当します。 ・OpenAI APIを活用したAI機能の実装、PostgreSQLデータベース設計・最適化を行い、AWS Lambda関数の開発・運用を担います。 ・Slack連携機能の実装・改善、日本語自然言語処理機能の開発を進めます。

【作業内容】 パブリッククラウドにおけるセキュリティ基盤の設計開発を担当します。具体的にはAWS、GCP、Azureなどにおけるサービス拡張開発です。 【ポジションの魅力】 多様なクラウド環境でのセキュリティ基盤開発に携わり、新しい技術やアーキテクチャの学びを深めることができます。