■ 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 4,500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:
月1日出社

給与・報酬:
時給 5,000円 ~ 5,600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:
時給 4,500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 ~ 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、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。

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

アーカイブ公開中
昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
開催日:
2026年3月17日(火)12:00~13:00

アーカイブ公開中
前回「LT&ディスカッション5ラウンド!うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」( https://offers.connpass.com/event/298939/ )のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
開催日:
2026年2月18日(水)19:00~20:00

アーカイブ公開中
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか? 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15