■ この案件の「熱量」と「エンジニアとしての面白さ」 紙の図面や膨大な技術文書が今も主役である土木・建設業界。 ここにAIのメスを入れ、設計・施工のプロセスを劇的に効率化するBtoB SaaSプロダクトのコアメンバーを募集します。
ただAIを試すだけのPoCで終わりません。 自社プロダクトとして実稼働させ、現場の課題をダイレクトに解決する「手触り感」のある開発です。AIチームの責任者と密に連携しながら、実務レベルのAI実装・基盤構築をリードしていただきます。

土木図面をAIが読み解く次世代SaaSで、建設業界の未来を共に創造しませんか?AI/LLMOpsエンジニアとして、年収768万〜960万円、フルリモート可。VOOMはエンジニアが開発に没頭できる理想郷を提供します。少数精鋭チームで、マルチモーダルLLMやDocument AIを駆使し、データ基盤からLLMエージェント開発まで、現場の課題をダイレクトに解決する挑戦が待っています。あなたの技術で社会を変革し、キャリアを飛躍させるこの機会を掴み取ってください。
給与・報酬 | 時給 4,000円 ~ 5,000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2-3日出社 |
勤務地 | 勤務場所:都庁前 |
■ この案件の「熱量」と「エンジニアとしての面白さ」 紙の図面や膨大な技術文書が今も主役である土木・建設業界。 ここにAIのメスを入れ、設計・施工のプロセスを劇的に効率化するBtoB SaaSプロダクトのコアメンバーを募集します。
ただAIを試すだけのPoCで終わりません。 自社プロダクトとして実稼働させ、現場の課題をダイレクトに解決する「手触り感」のある開発です。AIチームの責任者と密に連携しながら、実務レベルのAI実装・基盤構築をリードしていただきます。
■ 具体的にお任せしたいこと 「AIモデルを作って終わり」ではありません。データが循環し、価値を生み続ける「仕組み」そのものを作っていただきます。
①「データが呼吸する」機械学習基盤・DBの構築 → 蓄積された膨大な土木設計データを分析・検証・デプロイまでスムーズに流すためのMLパイプラインを構築します。 → 「データはあるが整理されていない」状態からAIが学習しやすい構造へ落とし込み、プロダクトへ組み込むためのAPI・環境整備を担います。
②「図面を読み解く」Document AIの実装 → 熟練の技術者が目視で行っていた図面チェックや照査をAIで自動化。 → LayoutLMやDonut等を用い、複雑な帳票や図面内の記号・凡例を構造化データとして抽出するロジックを実装します。
③「過去の知恵を呼び出す」LLMエージェント開発 → 過去の膨大な設計事例から、現在のプロジェクトに最適な知見をサジェストする機能を実装します。 → LangChainやLangGraphを活用し、単なるチャットボットではない「設計支援エージェント」へと昇華させます。
④ 多角的なデータ解析とUXへのフィードバック → 時系列データを用いた施工進捗の予測やテキストデータ解析による品質管理の自動化。 → 「どこでユーザーが操作に迷っているか」をボトルネック分析し、プロダクトの改善に繋げます。
■ 開発の舞台裏(プロジェクト体制) ・チーム構成: AIチーム責任者のもと、少数精鋭でスピード感を持って開発中。 ・あなたの役割: 責任者のビジョンを具体的な「コード」と「環境」に落とし込む、いわばAI実装のキーマンです。 ・求める自走力: 抽象的な指示を待つのではなく、「それならこのモデルが最適では?」「この基盤構成ならスケーラブルです」といった技術的な提案を歓迎する文化です。
■ 歓迎する「武器」(一つでも当てはまれば即戦力です!) ・ドキュメント解析の知見: 「非定型な帳票をどう構造化するか」に悩んだ経験。 ・LLMの実務応用: プロンプト調整だけでなく、評価基盤(LangSmith等)の構築経験。 ・現場感覚: CADデータや図面、建設業界のドメイン知識(少しでも触れたことがあれば非常にスムーズです)。 ・プロトタイピング能力: 素早く形にし、クライアントやチームに価値を証明する実践力。
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 4,000円 ~ 5,000円 |
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
出社頻度 | 週2-3日出社 |
勤務地 | 勤務場所:都庁前 |
出社に関する補足情報 | フルリモート相談可 |
① マルチモーダルLLMを用いた図面 ・画像からのデータ構造化【最重要】 ・マルチモーダルLLM (GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet等) を用いて、図面、画像、PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・抽出精度の定量評価と改善サイクル (プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等) を回した経験 ・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験
② コンピュータビジョン技術の実装経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出 ・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン (ノイズ除去、二値化、傾き補正等) の設計 ・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験
① Document AI 帳票解析の知識/実装経験 ② LLMアプリケーション AIエージェント開発経験 ③ 土木 建設業界またはドキュメント処理領域の経験 ④ PoC推進 技術検証の実践力
【会社紹介】 エンジニアの自由を孤独にしない。株式会社VOOM
―― 代表は「元ホームレス」のエンジニア。 「エンジニアが開発だけに没頭できる理想郷を作りたい」 そんな想いで、元エンジニアの代表・津田が立ち上げたのがVOOMです。 どん底を知り、技術で這い上がってきたからこそ、エンジニアの苦労もキャリアの難しさも痛いほど分かる。 エンジニアが「開発だけに純粋に没頭できる環境」を追求し続ける、ギルドのような組織です。
圧倒的サポート「7つの業界初」 フリーランスの「不安」と「面倒」を、VOOMがすべて肩代わりします。 【技術】IT塾が無料: ReactやNext.jsなど、最新技術を働きながら習得。 【税務】確定申告が無料: 領収書を送るだけ。プロの税理士が完全代行。 【装備】補助金申請が無料: PCやタブレット購入費の最大2/3を国が支援。 【成長】メンター&面談対策: ハイスキル層があなたのキャリアを直接バックアップ。 【安心】社保加入サービス: フリーランスの自由さと、正社員の安心を両立。 【絆】交流会が活発: スマブラ大会、BBQ、ダーツ。孤独とは無縁の環境です。
案件の質にも、一切妥協なし。 ・所属エンジニア数 1,500名以上 ・取引先企業数 2,500社(直請け・プライム案件多数) ・主な提供案件 高単価・モダン開発・フルリモートなど厳選案件 ・福利厚生 無料健康診断、正社員紹介支援、記帳代行など
まずはカジュアルにお話ししませんか? 「今の単価に満足していない」「事務作業が苦痛」「もっとモダンな技術に触れたい」 どんなお悩みでも構いません。1,500名の仲間が選んだ「VOOMという選択肢」を、ぜひ一度オンラインで確かめてみてください。
株式会社VOOM
※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:
時給 4,800円 ~ 5,300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2-3日出社

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 4,800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4日出社

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 4,698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2-3日出社

給与・報酬:
年収 750万円 ~ 3,000万円
稼働時間:
裁量労働制
雇用形態:
正社員
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 5,000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2-3日出社

給与・報酬:
時給 3,800円 ~ 4,700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2-3日出社

開催前
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、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5月20日(水)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月23日(木)19:00~20:30

アーカイブ公開中
昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確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、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、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4月9日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか?」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス( https://offers.jp/jobs )を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3
開催日:
2026年3月24日(火)19:00~20:00