各業界の顧客企業でAIエージェント活用プロジェクトが急増していますが、「使いたい技術が先行してしまう」「技術スタックが固定され差別化が難しい」「非機能要件や地道なチューニング、顧客視点が後回しになる」といった課題が現場で頻発しています。単なる実装だけでなく、要件整理から精度改善・運用まで一貫して伴走できるエンジニアが不足しており、AIエージェント開発の勘所を理解し、現場と対話しながらプロジェクトを推進できる人材を求めています。

大手金融企業のAI活用を推進し、未来の社会インフラを共につくりませんか?AIエージェント導入支援エンジニアとして、マルチエージェントシステムの設計やRAGの精度改善等、単なる実装に留まらず、顧客視点で課題解決へ並走する重要ミッションです。想定年収は960万〜1200万円と市場をリードする高待遇。React、Python/FastAPI、Claude Code、GCP/Azure等の最先端環境で、特定の技術に縛られず最適な仮説検証に挑めます。「技術をいかに社会に役立てるか」という本質にこだわり、自らの手で未来のAI活用を牽引する。その情熱と挑戦が、あなたのキャリアを劇的に進化させます。
給与・報酬 | 月給 80万円 ~ 100万円 |
|---|---|
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
雇用形態 | 業務委託 |
出社頻度 | 週5日出社 |
勤務地 | 東京都(六本木一丁目)基本リモート |
各業界の顧客企業でAIエージェント活用プロジェクトが急増していますが、「使いたい技術が先行してしまう」「技術スタックが固定され差別化が難しい」「非機能要件や地道なチューニング、顧客視点が後回しになる」といった課題が現場で頻発しています。単なる実装だけでなく、要件整理から精度改善・運用まで一貫して伴走できるエンジニアが不足しており、AIエージェント開発の勘所を理解し、現場と対話しながらプロジェクトを推進できる人材を求めています。
・フロントエンド(React等)・バックエンド(Python/FastAPI等)を横断するWebアプリケーション開発 ・マルチエージェント構成のAIエージェントシステムの設計・実装(Agent Gateway、エージェント間の記憶共有等を含む) ・Claude Code等のAIコーディングツールを活用した開発、およびAIコーディングエージェント自体の構築・精度改善 ・RAG・画像検索など既存システムの精度改善/チューニング(Vertex AI Search、Azure AI Search等) ・クライアント要件のヒアリング・整理〜設計・実装・運用保守までの一貫対応 ・技術スタック先行になりがちな提案に対し、非機能要件やユーザー視点を踏まえた地に足の着いた実装・改善の提案 ・GCP/Azure(Cloud Run、Azure Container Apps等)を用いたクラウド基盤構築 ・コードレビュー・品質管理・ドキュメント整備
・クライアントの曖昧な要望をヒアリングし、要件・仕様に落とし込める方 ・技術ドリブンな提案ではなく、顧客の業務課題や現場視点から逆算して設計できる方 ・AIエージェントの精度改善やチューニングなど、地道な検証・改善作業を厭わない方 ・特定の技術スタックにこだわらず、案件に応じて最適な技術・ツールを選び取れる柔軟性がある方 ・PoCや試行錯誤を伴うプロジェクトでも、仮説検証を繰り返しながら前に進められる方 ・クライアントのPM・エンジニアだけでなく、事業部門やビジネスサイドとも直接コミュニケーションを取れる方 ・新しい生成AI技術・ツールへのキャッチアップに前向きで、自ら手を動かして検証できる方
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 月給 80万円 ~ 100万円 |
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
出社頻度 | 週5日出社 |
勤務地 | 東京都(六本木一丁目)基本リモート |
出社に関する補足情報 | 初日のみ六本木一丁目でPC受取・セットアップ、その後は基本リモート稼働 |
必須 ・Pythonを用いたバックエンド開発経験(API/データ処理) ・FastAPI等でのAPI開発経験 ・クラウドサービス(GCP Cloud Run、Azure Container Apps等)を用いたシステム開発経験 ・Claude Code / ChatGPT / Cursor等のAIコーディングツールを用いた開発経験 ・AIエージェントシステムの設計・実装経験(マルチエージェント構成を含む) ・Githubを用いたチーム開発経験
尚可 ・RAGシステムの開発経験(Vertex AI Search、Azure AI Search等) ・AIエージェント同士の連携・記憶共有の設計経験 ・AIモデル・検索精度の改善経験 ・業務部門・クライアントとの要件整理、非機能要件の整理経験 ・データパイプラインの設計・構築経験 ・プロンプトエンジニアリング/コンテキストエンジニアリングの実務経験
株式会社homulaは、AI開発・データ基盤構築・DX推進を中心に企業の課題解決を支援するテクノロジーカンパニーです。本案件では大手金融企業のAI活用を推進する重要プロジェクトに参画いただきます。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
月給 80万円 ~ 100万円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週5日出社

給与・報酬:
月給 60万円 ~ 100万円
稼働時間:
120時間 ~ 160時間(週30 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
月給 80万円 ~ 100万円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週5日出社

給与・報酬:
月給 80万円 ~ 100万円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週5日出社

給与・報酬:
年収 600万円 ~ 1,000万円
稼働時間:
09:30 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
年収 600万円 ~ 1,200万円
稼働時間:
09:00 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週5日出社

開催前
AIコーディングエージェントの活用が進み、多くの実装や技術選定をAIに委ねられる場面が増えてきました。そうしたなかでも、データベースを扱うORMの選定については「さすがにここだけは自分の手で決めておこう」と考えているエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 しかし、従来の選定理由を振り返ってみると、その多くは「型補完がどこまで効くか」「どれだけ直感的にコードが書けるか」といった書き味(DX)や手厚い型サポートにあったのではないでしょうか。AIがコードを書くことが当たり前になった今、「人間にとっての書きやすさ」を軸にした技術選定のあり方には、少しずつ変化が生じ始めています。 では、もし仮にORMの選定すらもAIに任せてみようとしたとき、エンジニアとして最後まで人間が判断しなければいけない業務とは、一体どこにあるのでしょうか。 そこで本イベントでは、Drizzleを活用されているKenn Ejima氏と、Kyselyを使われている溝口(coji)氏をお迎えし、AI時代におけるORM選定の考え方と、「本当に考えなくていいこと」と「実はまだ考えるべきこと」の境界を紐解きます。 前半のLTでは、お二人にそれぞれのORM選定の背景や、AIとの付き合い方を含めた現在の開発スタイルについてお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、DBスキーマをAIにどこまで任せるか、マイグレーションの管理、DB選定の重要性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「ORMは自分が選ぶもの」と自然に思っていた方にこそ、これからの技術選定の軸を一度立ち止まって考えるきっかけになるイベントです。

開催前
いま、AIを活用した業務効率化の文脈で「Claude Code」が大きな注目を集めています。しかし、いざ導入しようとすると、セキュリティ面の懸念や権限管理のハードルから、気軽に使えないケースも多いのではないでしょうか。 Coworkは、非エンジニアでも簡単に安全に扱えるよう作られた機能です。そして実は、日常の業務領域であれば「Coworkで十分にカバーできる」だけでなく、想像以上の範囲まで自動化できることは、まだあまり知られていません。 そこで本イベントでは、メルカリで生成AI推進を担当されているハヤカワ五味氏をお迎えし、Coworkを使った業務自動化の実際を、公開デモを交えてわかりやすくお伝えします。 前半のLTでは、ハヤカワ氏よりメルカリでの判断基準をもとに「なぜClaude CodeはNGになりがちで、なぜCoworkなら安全なのか」を解説いただいた上で、Coworkの基本的な機能をご紹介いただきます。 続く公開デモでは、実際にCoworkを使ってワークフローを構築する様子をお見せいただきます。数分でワークフローが完成する手軽さや、Gmail等の外部サービスとセキュアに連携できるポイントなど、実演を通じて具体的なイメージをお届けします。 後半のディスカッションでは、セキュリティの考え方や社内導入の進め方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「自分の業務をAIで自動化してみたいけど、何から始めればいいかわからない」という方にこそ参加いただきたいイベントです。

開催前
昨今、多くの生成AIが開発現場に浸透していますが、「Codex、Claude、Geminiの中で、自分のタスクには明確にどれが一番いいのか」を自信を持って選べていますか? 「なんとなく誰かが良いと言っていたから」「SNSでトレンドになっていたから」と、周りの評判に流されるまま、使っている方も少なくないはずです。しかし、AIのポテンシャルを100%引き出すためには、評判ではなく「その作業に本当に向いているAIを選ぶこと」が重要です。 ・何度もやり取りを重ねる長丁場の作業で、最後まで文脈を忘れずに頼れるAIはどれか ・テキストだけでなく、画像などのデータを扱うときに一番打率が高いのはどれか とはいえ、次々と新しいモデルが登場する中で、それぞれの本当の強みを自分で見極め、タスクごとに最適なAIを切り替えて使いこなすのは至難の業です。 そこで本イベントでは、LLMのフルスクラッチ開発やエージェント構築の最前線で活躍されている株式会社松尾研究所の尾崎氏をお迎えし、Claude・Codex・Geminiそれぞれの強みと使い分けの考え方を紐解きます。現在Geminiを使わなくなった背景なども含め、実践者ならではの視点でお話しいただきます。 一つのAIに絞るべきか複数を使い分けるべきか迷っている方から、すでに併用しているが最適化したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
.png)
アーカイブ公開中
現代のWeb開発において、認証機能の実装認証機能の実装に悩んだことはありませんか? セキュリティリスクや運用コストの観点から「認証基盤は自作するな」が定石となり、多くの開発者がIDaaSを選択肢に入れてきました。しかし、いざ実務に組み込もうとすると、以下のようなジレンマに直面します。 ・データの二重管理: IDaaS上のユーザー情報とアプリDBのデータをどう同期するか ・機能の制約: パスキや2FA、Azure ID(Entra ID)など、必要な認証方式に対応できるかは「IDaaS側の仕様(都合)次第」になってしまう そうした中、「自作は避けたいが、IDaaSの制限に縛られたくもない」という設計の壁を打ち破る選択肢としてTypeScriptベースの認証ライブラリ「Better-Auth」が今注目を集めています。Auth.js(旧NextAuth.js)を引き継いだチームによって開発され、OAuth・2FA・パスキーといったモダンな認証方式に対応しながら、自前でデータを保持できる柔軟さを備えたライブラリです。 しかし、非常に革新的である一方、「実際に使ってみてどうなのか」「IDaaSと比べてどういうケースに向いているのか」を具体的にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、プロダクト開発でBetter-Authを実践的に活用されている池内氏と柿氏をお迎えし、Better-Authの特徴や導入の実際、そして既存の認証ソリューションとの使い分けを紐解きます。 認証基盤の選定に悩んでいる方から、Better-Authが気になり始めた方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年8月4日(火)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの普及により、個々の作業スピードは格段に向上しました。一方で、AIを使って複数のタスクを同時に進める「並行開発」のやり方に関してはいまだに1つの正解がなく手探りの状態が続いているのではないでしょうか。 仕様を決めてからフロント・バックエンドそれぞれにエージェントを立てて動かす方法や、Gitブランチの並行管理、さらにはプルリクエストの自動レビュー&修正する方法など、考えることは多岐にわたります。「結局シングルタスクに集中するのが最強では?」という問いも含め、並行開発の最適解はまだ見えていません。 そこで本イベントでは、「Multi-Folder Git Clone」などの自作ツールを開発し、AIエージェントを活かした並行開発の環境整備について精力的に発信されているUbieの鹿野氏をお迎えし、~並行~開発を実現するための開発環境の工夫をデモ付きで紐解きます。 デモでは鹿野氏より実際の画面をお見せいただきながら、エディターや複数ブランチの管理方法、コンテキストスイッチのタイミングまで、並行開発を加速させる具体的なツールやフローを深堀していきます。 これからAIを用いた並行開発に取り組もうとしている方から、今以上に効率的に並行開発を回していきたい方まで幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年7月15日(水)12:00~13:00