RAG（Retrieval-Augmented Generation）案件です。 トラブルシューティング系の技術ドキュメントを参照しながら、ユーザーからの問い合わせに対して適切な回答を生成する仕組みを構築します。

・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。

AIに関わる導入コンサルティングやプロダクト提供しているエンドにて、専任プロジェクトマネージャーとして、各開発案件のプロジェクトマネジメントをして頂きます。 ・顧客同行、営業の案件獲得のサポート ・AIAGENTのPRD/要件定義書/仕様書作成 ・プロジェクト推進、顧客との折衝 ・社外に対しての報告書作成 ・生成AIの技術検証/プロトタイプ作成

・事業会社におけるAIソリューション案件に参画いただきます。 ・当該システムは「Canvas」を用いたインタフェースで、業務とデータの流れを対話しながら設計し、実装しそのままデプロイまで行えるシステムです。 ・企業様に当該システムの使い方やRAG/AIエージェントの使い方を教えていきつつ、実装のお手伝いをお願いすることになると思います。 ・企業様向けだけでなく、RAG/AIエージェントの実装もしていただく予定です。

・NW運用保守を行います。 ・支援業務を行います。

・AWS上への既存インフラ移行構築プロジェクトです。 ・DB・MQ環境構築、運用設計、スクリプト・構築ツール作成、負荷検証などを担当します。 ・ST環境構築（DBサーバー/APサーバーの構築、単体検証／結合検証）を行います。 ・検証（検証計画、障害検証、負荷検証、スクリプト作成）を実施します。 ・運用関連（運用設計、構築、テスト、スクリプト作成）を担当します。 ・災対関連（設計・構築・テスト・スクリプト作成）を行います。 ・本番環境への移行対応を行います。

・既存システム及びパッケージをオープン系システムへ移植における非機能検証の検討を行います。 ・非機能検証方式検討や検証ツール開発を担当します。

・各部門の担当者にヒヤリングしながら、重要指標に係るデータを特定し、自動的に収集・集計して可視化できるようにします。 ・各部門が重要指標に係る自部門の目標を設定し、達成するための課題や問題分析を行うために必要なデータ取得・整備を支援します。

・生成AI技術を活用し、顧客の業務効率化や自動化を実施いただきます。 ・顧客の業務プロセスの分析を行います。 ・課題解決に最適なAIエージェントの設計・開発（営業支援、カスタマーサポート、データ分析など）を行います。

・監視、運用周りの自動化を設計からリリースまで担当します。 ・一部の業務内容の自動化を行います。 ・10月から再開し、1月までに自動化リリースを予定しています。 ・2-3月は並行期間を予定しています。 ・2～3月中に、node.jsなどのEOL対応やその他運用改善作業を行います。

【作業内容】 自然言語からSQLを生成してDBから情報抽出し、利用者に示唆を与える仕組み整備を主に担当いただきます。 【開発環境】 アジャイル開発 【求める人物像】 コミュニケーション・勤怠の良い方。

医療系Webアプリのバックエンド追加開発

【作業内容】 ・バックエンドリードの指示のもと設計フェーズから参画し、実装から試験における中核メンバーとしてご支援いただきます。 ・Pythonでのバッチ実装（RestAPIにて外部システムからデータを取得し、自システムのDBへデータ格納） ・SpringベースのAPI実装、ビジネスロジックの構築 ・DBアクセスロジック／SQLチューニング ・単体テスト作成、品質向上の取り組み

【作業内容】 新機能や追加サービスに対するテスト設計/実行およびレビューを行います。 仕様レビュー、探索的テストを実施します。 E2Eテスト自動化（Autify等）による品質担保と効率化を行います。 開発/QAプロセス全体の改善およびアジリティ向上施策を実施します。 品質指標の策定、測定、不具合分析、品質改善施策の企画と実行を行います。 ドメイン理解を促進するナレッジ整備やオンボーディング支援を行います。 【開発環境】 バックエンド: Python（Django） フロントエンド: TypeScript, Angular, React インフラ: AWS DB: PostgreSQL, Aurora CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeDeploy 品質保証: Autify その他: Slack, JIRA, Confluence, CloudWatch, Datadog, redash

【作業内容】 DatabricksおよびPythonを利用したアプリケーションの開発業務を担当いただきます。 【ポジションの魅力】 通信キャリアエンドのお客様との直接のやり取りを経験できる貴重なポジションです。

【作業内容】 NW運用保守・支援業務です。 【求める人物像】 積極的に行動でき、コミュニケーション能力が高い方を求めています。 タスク管理/判断力を有し、自ら動けて柔軟に対応できる方が望ましいです。

【作業内容】 要件定義、設計、実装、試験および関連作業を行います。

・設計方針に沿ったAIエージェント機能を実装します。 ・プロンプト設計の改善提案および実装・テスト対応を行います。 ・チーム内の技術課題に対する解決策の提示・実装を担当します。 ・技術的スキル向上と成果物の品質担保を目指します。

・経理AIエージェントの開発・運用をリードします。 ・社内PdMや業務部門と連携し、要件定義からリリースまでを主導します。 ・インターン生を含むチームメンバーのマネジメント・育成を行います。

【作業内容】 生成系AI技術の開発を主導いただきます。 GPT系のプロンプト設計に加えて、画像や音声認識等のAI技術について実現可能かどうかを見極め 実際の実装までを担っていただきます。 ・プロジェクト全体のリード / 進行管理を行い、生成AI技術の開発を推進 ・論文調査とモデルの設計構築 ・開発実装と高速化 ・顧客のニーズに応じたAIソリューションの提供や、ビジネス課題に対する応用 ・結果検証と改善 ・新技術の調査・評価、必要に応じた導入推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、 GPU cloud Services ・ツール：Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, GitHub など

【作業内容】 既存データを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）および生成AIサービスの設計・実装業務をご担当いただきます。

【作業内容】 顧客の業務プロセスを理解し、課題解決に最適なAIエージェントを設計・開発します。 ・PdMと協力し、人事や営業など他職種で行われる日常業務の理解 - 上記職種の業務を自律的に遂行するAIエージェントの開発 ・プログラムの実装 ・他社サービスとのAPI連携 (認証用の画面実装を含む) 【開発環境】 ・開発言語：Python3 ,TypeScript ,React ,Next.js ・インフラ：GCP ・ツール：Prisma ,Slack ,Confluence ,Jira ,Google Workspace ,GitHubなど

【作業内容】 AWSを使用した社内情報連携システムにおける機能改修、性能向上対応を行います。クラウド(AWS)を使った基盤設計・構築（APIGW、lambda(Python）、etc）を担当し、CloudWatchを用いた監視設計・運用、Snowflakeへの設定変更を行います。

【作業内容】 商用提供の社内サービスにおける以下の機能開発を担当いただきます。 •AWS Lambda による発注推奨値計算ロジックの実装 •AWS QuickSight による運用監視ダッシュボードの構築

【作業内容】 教育関連システムにおいて、全国の学校情報を自動で収集・解析し、データベースへ格納するための機能開発を行います。対象となる情報は学校の公式サイトに掲載されている文書・画像・PDF等の多様な形式を想定しており、データ取得から構造化、AI解析までを一貫して実装していただきます。 主な作業内容は以下の通りです。 ・学校情報（HTML、PDF、画像等）の取得パターン整理と仕様検討 ・各学校サイトのURLを対象としたスクレイピングツールの設計・開発 ※Azure OCRを活用し、PDFや画像データからテキストデータを抽出 ・抽出テキストをAIモデル（LLM）に解析させ、定義済みフィールドへのマッピング処理を設計 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したデータ活用機能の開発 ・試験および検証環境でのテスト実施、結果のフィードバック反映 LLMはGPTを利用予定ですが、ClaudeやGemini、Llamaなど他モデルの経験でも問題なし。

【作業内容】 教育事業を展開する大手企業にて、AIを活用した学習コンテンツおよび業務効率化アプリケーションのバックエンド開発業務に従事いただきます。Python（Django）を用いたサーバーサイドの実装を中心に、生成AIモデルの開発、ベンダー調整も担っていただきます。

二次開発/運用

【作業内容】 設計書作成、コーディング、単体テスト、結合テスト実施

【作業内容】 ・企画書・提案書の作成 ⇒作成した企画書・提案書は顧客レビューを通じて完成まで行う ・仕様書の作成 ・ロジックの開発

【作業内容】 既にリリースされているAI予測を利用した店舗向けのサービスへの発注機能拡張の開発案件となります。AWS Lambda を用いた発注推奨値計算ロジックの実装やAWS QuickSight を用いた運用監視DashBoard の実装を行います。