【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】 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】 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】 ・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】 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】 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。

【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】 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】 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。

□案件内容： クライアントの顧客管理システムの開発・保守をご支援いただきます。 上位クライアントプロパーをPMとし、プロパー2名・BP2名がメンバーのプロジェクトにて、 システムの設計・開発・テストまでご担当いただきます。 具体的な業務としては下記となります。 ・既存システムへの追加機能の開発 ・保守作業 ・システム刷新に向けた検討　など

□案件内容： クライアントの顧客管理システムの開発・保守をご支援いただきます。 上位クライアントプロパーをPMとし、プロパー2名・BP2名がメンバーのプロジェクトにて、 システムの設計・開発・テストまでご担当いただきます。 具体的な業務としては下記となります。 ・既存システムへの追加機能の開発 ・保守作業 ・システム刷新に向けた検討　など

・PythonでのAPI開発 ・新機能の追加開発や既存機能の改修 ・設計や実装の見直し ・技術的負債の解消　etc.

■概要： CDP(mParticle)と社内システム基盤とのデータ連携開発 およびCDPとDMP(デジタル広告配信基盤)とのID連携開発 ■内容： Google Analitycsからの情報に基づいて顧客の購買行動を促す業務 ・Pythonスクリプトでデータの投入 ・AWS環境での開発 ・ビッグデータの分析(4千万件数PV) ■環境： ・Windows ・Google Cloud Platform(GCP) ・mPartical(CDP) ■言語： ・Python ・Google Apps Script(GAS) ・Shell

サイトクローラーの開発業務, 複数名での開発

【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】 AIオペレーター向けSaaSプロダクトの開発に伴い、体制強化のため募集を行っております。 【作業内容】 業務シナリオに基づき顧客対応を行うAIオペレーターのSaaS開発を担当していただきます。個社ごとにアプリケーション設計を行い、プロンプトチューニングやAIエージェント開発を通じて最適な対話フローを構築していただきます。また、AIエージェントのタスク分解やツール連携、ワークフロー設計、エージェント精度向上のための評価指標設計や改善サイクル設計、RAG最適化などにも携わっていただきます。 【求める人物像】 生成AIやLLM技術への関心が高く、新しい技術要素を自らキャッチアップしながらプロダクトに取り込んでいける方を求めております。チームメンバーと協調しつつも、自走的に課題を発見し解決へと導ける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 音声認識とAIエージェント技術を組み合わせたSaaSプロダクトの中核に関わることができ、LLM連携やRAG最適化など先端領域の知見を実務を通じて蓄積していただけます。設計から検証まで一貫して関われるため、技術的な裁量と学習機会が大きいポジションです。 【開発環境】 Python、FastAPI、Flask、LLM、LangChain、LangGraph、RAG、Azure、AKS、Foundry、AI Search、音声認識AIを利用して開発を行っております。

【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。

【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。

＜PJについて＞ 大手出版社のシステム部門にて既存の2つのwebサイトのリファクタリングと新規機能開発を行うPJとなります。 現状、2つのwebサイトは既にローンチはされておりますが、 新規の機能開発とリファクタリングを進めるに当たり、増員を検討しております。 現在、3名のチーム体制ですが、6月までに5名に増員し、PJTを進める方針です。 ＜開発環境について＞ フルリモートかつ開発手法はアジャイル開発で進めており、1～2週間のスプリントで進捗を管理しております。 バックエンドはPythonで、一部フロントエンド開発をJavascriptでご対応頂きます。 基本的なコーディングはデザイン・コーディングチームで対応しますが、 SEの方はAPIと連携したデータ表示などの一部を実装頂きます。 業務の進め方としては、 現場プロパーの行った要件化を基に、設計～実装～テストを行って頂きます。 　※要件定義を行えるPMやPLも検討可能です。 実際のPJTや担当工程の振り分けは参画後のMTGで決めていく形の為、 特定業務に拘りがある方は向かない現場の可能性が高いです。 ＜具体的な業務内容＞ ・基本設計および設計書の作成 ・詳細設計および設計書の作成 ・開発/実装　※現場の特徴として、チーム内で相互レビューを行います。 ・単体/結合試験

【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。

AI技術を事業の柱としているメガベンチャー企業にてPoCエンジニアとして業務を担っていただける方を募集します。主に顧客向けにAIプロダクトのプロトタイプを作り、クライアントとの商談対応までをお任せいたします。 ＜具体的な業務内容＞ ・AIプロダクトを顧客向けにカスタマイズ ・顧客向けのプロトタイプ ・営業と商談の同行 ・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを 　実運用に落とし込む設計/開発 等

【募集背景】 交通系ToCサービス開発プロジェクトにおいてバックエンドシステム開発体制を強化するための募集です。 【作業内容】 交通系ToCサービス開発プロジェクトにおいて、バックエンドシステムの開発をご担当いただきます。要件定義から技術設計、バックエンド開発、DB設計、SQL実装、パフォーマンスチューニング、プロダクトリリース対応など一連の業務をご対応いただきます。 【求める人物像】 大規模なDBやクラウド環境を前提とした設計・開発に主体的に取り組んでいただける方を求めています。プロジェクトメンバーや関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、品質とスピードの両立を意識して業務を進めていただける方です。 【ポジションの魅力】 大手交通系グループのToC向けサービス開発に携わることで、大規模ユーザー向けのプロダクト開発経験を積むことができます。要件定義からリリース対応まで一貫して関わることで、バックエンド領域だけでなくDB設計やパフォーマンスチューニングなど幅広いスキルを伸ばしていただけます。 【開発環境】 言語はPython、TypeScript、Javaを用いて開発いたします。DBはPostgreSQL、Oracle、SQL Server、BigQueryを利用し、クラウドはAWS、GCP、Azureを活用いたします。IaCにはTerraformを利用し、NotionやNotionAI、GitHub Copilotを併用しながら、SlackやDiscordでコミュニケーションを取りつつ開発を進めていきます。

【募集背景】 オンライン薬局サービスにおけるWebアプリの新機能開発および既存機能の改善ニーズに対応するための募集となります。 【作業内容】 オンライン薬局サービスのWebアプリを対象に、Next.js（TypeScript）およびPython（FastAPI）環境にて新機能開発および既存機能の改善対応を行っていただきます。基本設計から実装・テストまでを一貫してご担当いただき、仕様検討段階から技術提案や改善に向けた議論にも参画していただきます。小規模チームの一員として、自走しながら開発を推進していただきます。 【求める人物像】 フロントエンド・バックエンド双方に主体的に関わりながら、基本設計以降の工程を自律的に進められる方を求めております。AIツールを積極的に取り入れつつ、品質と開発スピードの両立を意識して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】 Next.jsやFastAPIなどのモダンな技術スタックに加え、Claude・Cursor等のAIツールを活用した開発スタイルを実践できる環境です。オンライン薬局サービスというドメインにおいて、サービス価値に直結する機能開発や改善にフルスタックで関与できる点も魅力となっております。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScriptおよびNext.js、バックエンドはPythonおよびFastAPIを利用しております。インフラはAWS（ECS, RDS, S3など）上に構築されており、ツールとしてGitHub、Slack、Notionなどを利用した開発体制となっております。

【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。

ビックデータを独自のAI分析で情報を加工し、提供している会社にて、 AWS, docker などを用いたインフラ、運用周りをご担当いただける方を募集しております。 具体的には、gitlab CI で docker image をビルドして ECR に登録したり、 AWS SQS をlambda で受け取って ECS コンテナを立ち上げ、バッチを起動できるよう開発、改修をご担当いただきます。 その他、調査も行っていただき、現行システムを効率化できる改善提案いただける方を求めております。

□案件内容： N系列の企業内における、AI系の研究開発を行いつつPoC開発を推進頂ける方を探しております。 主にPython, LangChainを使用したLLM案件が中心となります。 Python（pytestで単体試験できる）且つAI関連の開発経験がある方が希望です。 Go言語も一部使用しているため、Go言語経験者は尚可です。 立ち上がり時期や不定期の出社はございますが、 基本フルリモートでの就業可能な案件でございます。

P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、 24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど、 あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長している企業でございます。 AIプロダクトにおけるマーケットフィットが進んでいく中で、 現在、アジアへの進出などを見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、 組織体制強化の一環として、さらなる基礎研究や応用研究の拡大を通じてプロダクトに直接貢献してくださる AI エンジニア・リサーチャーを募集しております！ また、Blockchain に関連する研究開発も進めており、 Web3 技術に関心をお持ちの方も歓迎します。

【作業内容】 弊社は情報検索やレコメンデーションの技術を中心に、企業様の機械学習活用やデータ活用をご支援するソリューション事業を展開しています。現在、アイテムのランキングをユーザーに合わせてパーソナライズする機能を開発&提供をしており、MLアプリケーションやLLMアプリケーションのPoC, 評価、アプリケーション開発をお任せできる方を募集しております。 【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

大手求人サイトのAI検索エンジンのAPI部分の保守・開発を行っていただきます。 すでに当社顧客企業から1名参加済みで、一緒に稼動をいただきます。　 ＜コミュニケーションツール＞ Slack GoogleMeet

◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。