機械学習

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■ 具体的にお任せしたいこと 単なる「作業」ではなく、データエンジニアリングの「最適解」を定義していただく仕事です。 1. 技術選定からレビューまでを統括する「アーキテクト」の役割 ◎ 既存の仕組みに縛られず、グローバル展開に最適な技術スタックを選定。設計から構築までをリードし、成果物の技術的妥当性を担保するためのコードレビューを徹底します。 2. 機械学習・分析を「民主化」するための環境整備 ◎ データサイエンティストが「データの準備」に時間を取られる不毛な時間をゼロにします。機械学習モデルのデプロイや定常的な分析がスムーズに実行できる堅牢なMLOps基盤の構築を推進します。 3. 「プライバシー・バイ・デザイン」の徹底した実装 ◎ 法律関連の機密データを扱うため、セキュアな管理体制の設計は最優先事項です。 各国の規制を踏まえ、権限管理や匿名化・暗号化などのセキュリティ機能をインフラレベルで実装し、「攻め」と「守り」が共存する基盤を創ります。 4. 止まらない「データパイプライン」の追求 ◎ 定常的に実行される大規模なデータ抽出ロジックやアルゴリズムを開発。 要件に基づき、一瞬の停滞も許されない実行環境の運用・保守を行い、ビジネスの血流を支え続けます。 ■ プロジェクト環境・チームの魅力 ・スケール: 国内完結では決して味わえない、グローバル規模のトラフィックとデータボリューム。 ・裁量: 技術選定から深く関与でき、あなたの提案がグローバルの標準となる可能性があります。 ・複雑性: 各国の法規制という「制約」の中で、いかにクリエイティブな技術解決策を提示できるかという知的な挑戦。 ■ この案件で手に入る「最強のキャリア」 ・グローバル・データガバナンスの実績: 世界水準の法規制（GDPR等）に対応した基盤構築経験は、市場において極めて希少価値の高いスキルになります。 ・技術選定の主導権: 決まったものを作るのではなく、自ら選んだ技術で課題を解決したという成功体験。 ・データサイエンス×エンジニアリングの融合: ML基盤の整備を通じて、データ活用側の視点を備えた「ビジネスに強いデータエンジニア」としての地位。

■ 具体的な職務内容：ビジネスとエンジニアリングの「架け橋」となる司令塔 単純なコーディング以上に「データの価値を最大化する設計図」を描くことが求められる、非常にやりがいの大きな業務です。 ① データ活用戦略の「脚本」を書く（戦略立案・要件定義） ビジネス上の課題（例：ユーザーの継続率向上、トレーニング効果の最大化）をデータ分析の言葉に翻訳します。 「何を分析すべきか」という要件を定義し、プロジェクトの航海図を描きます。 ② データエンジニアリングを「指揮」する（ディレクション） モデル作成に最適な「特製データ」を作るための指示書を作成。 アノテーションやクレンジング、ETL（データの抽出・加工・書き出し）の仕様を策定し、データエンジニアチームをリード。進捗や品質をプロの目で管理します。 ③「最小限・最高効率」のモデルを創る（プロトタイプ開発） Pythonを駆使し、精度向上のための改善提案やプロトタイプの作成を行います。 複雑すぎるモデルではなく、プロダクトに実装した際に「最も価値を発揮する」最適な形を追求します。 ④ プロダクトへ「命」を吹き込む（ブリッジ業務） PdM（プロダクトマネージャー）や開発チームと密に連携。 作成したAI機能を実際のアプリやサービスにどう組み込むか、技術とビジネスの両面から調整を行います。 ■ この案件のポイント 「データ設計の指揮官」という裁量: 言われたものを作るのではなく、データの使い道そのものを決める立場です。 ・ドメインの面白さ: フィットネス・スポーツという、成果が「ユーザーの身体の変化」として目に見える非常にポジティブな領域です。 ・フルリモート相談可: 集中して戦略を練る時間は自宅でチームとの連携もスムーズに行える、現代的で柔軟なワークスタイルです。

最新のAI技術を活用し、LLMや自社プロダクトの設計・開発をリードします。顧客課題に特化した実用的なソリューションを提供するポジションです。 - R&DおよびPoCプロジェクトの設計、実施 - LLMモデルや生成AIソリューションの構築と適用 - 最新技術や学術論文の調査、技術適用範囲の検証 - Python、PyTorchを使用した機械学習モデルの開発と最適化 - チーム開発を通じた知識共有と技術指導 - Wi-FiセンシングのAIアルゴリズム - 訪問介護のルート最適化 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。

【必須スキル】 ・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・自然言語処理の必要なプロジェクトのご経験 ・クラウド上(AWSなど)でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験 【案件の特徴】 ・フルリモート ・週3〜5日

- 対話モデルの開発(LLM技術を用いたプロダクト実装) - 対話モデルのためのパイプライン構築(GCPVertexAI、GKEなど) - API開発(対話API/検索/NGワード処理/音声合成APIなど) - ログ分析・可視化によるシステム改善(PDCAサイクル) - LLM関連技術(OpenAIGPT等)の検証・導入 - クライアントへのヒアリング・デモ作成・提案 乃木坂

最新のAI技術を活用し、LLMや自社プロダクトの設計・開発をリードします。顧客課題に特化した実用的なソリューションを提供するポジションです。 - R&DおよびPoCプロジェクトの設計、実施 - LLMモデルや生成AIソリューションの構築と適用 - 最新技術や学術論文の調査、技術適用範囲の検証 - Python、PyTorchを使用した機械学習モデルの開発と最適化 - チーム開発を通じた知識共有と技術指導 - Wi-FiセンシングのAIアルゴリズム - 訪問介護のルート最適化 言語：Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア：AWS、GCP、Azure 開発ツール：Git、Slack、Jira、Trello、Qiita CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。

まず、DXプロジェクトのPM業務をお任せし、その後、SaaS開発のマネージャをお願いしたいです。 - 開発プロジェクトの進捗・品質管理（PM or PMO） - ウォーターフォール型の受託開発プロジェクトでのPM・PMO - エンドクライアント向けの営業／各種プレゼンテーション - SaaSプロダクトの設計、開発、運用の全工程の統括 - 新機能の追加開発や既存機能の最適化の推進 - 開発メンバーの採用、育成、評価 - 開発体制の改善や開発プロセスの最適化 - ビジネス（営業）サイドと開発サイドの部門間調整 - 外部パートナーやステークホルダーとの技術的な調整 - 不動産関連SaaSプロダクトの開発・運営のリード - 事業戦略に沿った技術戦略の策定 - 受託開発プロジェクトの統括PM - プロジェクトの技術的課題の解決 - インフラ構成やセキュリティに関する意思決定

【具体的な業務内容】 ① SDS（化学物質安全データシート）の情報抽出・構造化システムの開発 ・PDFからの高精度な文字認識・構造解析（特に英語、日本語、中国語、スペイン語） ・表や段組みを含む複雑なレイアウトからの情報抽出 ・各国のSDSフォーマットや法規制に対応した正規化 ※ 請求書・契約書など他分野のPDFからのスキャン・データ構造化に携わった経験は、即戦力として活かせます！※ ② 化学業界特化のAIエージェント開発 ・SDS、化学物質DB、法令DB、防護服カタログなどの多様なデータソースの統合 ・LangChain等を活用した高性能なエージェント開発 ・化学の専門家によるレビュー・知見を統合したタスク支援システム ③ AI推論結果の信頼度評価システムの構築 ・推論結果の信頼度を定量化するアルゴリズム開発 ・高信頼な結果を自動判定・レビュー効率化 ・モデル精度向上のための評価・フィードバックループ構築 【ジョインするメリット】 ・海外展開を見据えた急成長中AIスタートアップの開発に携われる ・最新の生成AI・文書理解技術を実務で活用できる ・フルリモートOK・柔軟な働き方 ・製造業・化学品市場（40兆円規模）を変革するチャンス ・コアメンバーとして組織の立ち上げに関われる ・多言語文書・グローバル対応のチャレンジができる 【社内ツール】 ・社内コミュニケーション：Slack ・営業管理：Hubspot ・Google Workspace ・zoom ・その他 主要AIツール 【技術スタック】 ・AI/ML：OpenAI, Anthropic ・開発環境：Docker, Python ・クラウド：Google Cloud Platform（BigQuery, Vertex AIなど） ・その他：最先端のNLP/ML関連ライブラリ（必要に応じて選定・導入）

顧客の要求に基づいた、バックエンドアプリケーションの設計、開発、テスト、およびデバッグをお任せします。 - 利用言語: Kotlin - フレームワーク: Quarkus - インフラ: AWS, GCP - API定義: OpenAPI - バージョン管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions - ドキュメント管理: Notion - プロジェクト管理: Notion - コミュニケーション: Slack

顧客の要求に基づいた、フロントエンドアプリケーションの設計、開発、テスト、およびデバッグをお任せします。 - 利用言語: TypeScript - フレームワーク: Next.js - インフラ: AWS, GCP - API定義: OpenAPI - バージョン管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions - ドキュメント管理: Notion - プロジェクト管理: Notion - コミュニケーション: Slack

■業務内容 本ポジションでは中核プロダクトである『AirLake』を担当していただきます。 ・データ活用の機会と効果を拡張するノーコードクラウドデータプラットフォーム https://lp.airlake.ai/ ビジネス状況は金融、建設、小売、流通、食品などの幅広い領域のエンタープライズ企業様より引き合いをいただいており、各領域に合わせたプロダクトの必要機能の選定〜品質管理をリードいただける方を募集しています。 【具体的な業務内容】 プロジェクトマネジャーとして、データ活用に課題を抱える顧客をターゲットとしたPaaS型プロダクト『AirLake』のプロジェクト推進を担当いただきます。顧客のデータ活用を推進することで顧客へ価値提供すると共に、戦略的にPaaS型プロダクトをスケールさせることがミッションです。 ・プロジェクトマネジメント 　-お客様の組織全体の課題およびシステム開発工程上の課題抽出 　-お客様（経営層や部門長クラス）に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-全体方針の検討／策定 　-ワークプラン管理 　-稼働／コスト管理 　-ステータス管理 ・トラブル対応と対策 ・ステークホルダーマネジメント ・プロジェクト間のスコープ調整 ・チームおよび開発プロジェクトをマネジメント 【開発環境】 ■プロダクト使用技術 フロントサイド：Vue.js & Nuxt.js (Javascript) サーバーサイド：FastAPI, Django REST framework (Python) データベース：MySQL 8.0 コード管理：GitHub インフラ基盤：Kubernetes プロジェクト管理：monday.com CI/CD：AzurePipelines/ArgoCD コンテナ：Docker

**【概要】** GraphQLによるAPIサーバー構築 **【詳細】** バックエンド領域において、機能改善やオプション機能の追加に開発に携わっていただきます。 Rustでactix-webを使用し、GraphQLサーバーを開発しています。 Rust未経験者でも静​的型付け言語(GoやScalaなど)の業務経験がありましたら、問題ありません。 社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。 状況やご希望に応じてフロントエンド領域をお願いすることもあります。 **【開発環境】** 開発言語： Rust DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift 検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service ライブラリ・フレームワーク：actix-web, Juniper(GraphQL) インフラ： Amazon Web Services AWS製品： EC2、ECS、S3、ALB、CloudWatch ツール： GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

Databricksを活用し、単なるデータ処理のみならず、AI・機械学習活用を前提としたアーキテクチャ設計やデータ基盤の刷新プロジェクトにも携わって頂きます。エンジニアとしての市場価値を大きく高められる環境です。 - Databricks Lakehouseの設計・構築 - DLT（Delta Live Tables）パイプラインの実装・運用 - Unity Catalogの設計・データガバナンス構築 - 既存DWH/ETLからのマイグレーションプロジェクト実行 - ETL/ELTパイプライン開発（Python/Spark/SQL） - パフォーマンス最適化、運用改善 - 技術検証（PoC）、ベストプラクティス整理 - クライアントへの技術支援・技術レビュー Lakehouse・DLT・Unity Catalog など、Databricksの主要機能をフルスタックで扱い、設計・実装・運用・最適化までを一貫して経験できます。「Databricksを語れるエンジニア」として一段上の存在に成長できる環境です。 既存DWHからのモダナイゼーション、AI/ML前提のアーキテクチャ刷新など、難易度の高い案件を中心に携わることで、高度なデータ基盤アーキテクトとしての技術力・実戦力が身につきます。 PoC、ベストプラクティス策定、性能改善など、“ただ動かす”だけではなく 技術的に正しい設計・改善をリードできるポジション。技術的挑戦が多い環境のため、成長速度が加速します。 クライアントへの技術支援・技術レビューも担うため、技術者でありながら 顧客の事業価値創出に直結する提案力 が磨かれます。 意思決定スピードが速く、「自分の技術が組織やクライアントを動かしている」という手応えを感じながら働くことができます。 Databricks Champion、SMEとして社内外で専門性を発揮する立場へ。 Lakehouse全体のアーキテクチャを設計できる上級エンジニアとしてキャリアを確立できます。 プロジェクト横断で技術戦略を担うテックリードや、データ基盤全体を設計するアーキテクトポジションへステップアップ可能です。 技術力 × 推進力を活かし、PMとしてプロジェクト全体をリードするキャリアや、PoC提案・技術戦略策定を行う コンサル寄りのキャリア も選べます。 成長フェーズの企業で、技術チームの立ち上げ・育成・ナレッジ体系化に関わるなど、組織づくりに携わるキャリア も広がっています。

▼ 受託（メインミッション） ・バックエンド/API設計・実装 ・DB設計 ・IaC構築 ・既存システムの性能改善／リファクタリング ・技術調査／設計資料作成 ・機械学習/LLMなどのAI導入技術検討 ▼ 自社プロダクト ・技術検証（PoC） ・モジュール開発 ・MVP設計支援 ・データ整備／LLM評価ロジック検討

生成AIを活用し、プロダクト開発におけるタスク・チケットをAIファーストで効率的に消化すること。 人力による従来型コーディングに依存せず、AI支援による設計・実装・運用を推進し、開発スピードと品質の両立を実現します。 - Claude Code、Cursorを活用したAIモデル設計・開発・評価 - 各種MCPツールを駆使した効率的なMLOps構築 - プロンプトエンジニアリングによるAPI連携最適化（OpenAI, Claude, Gemini等） - AI支援による継続的改善・運用自動化 - 次世代AI開発手法の研究・社内展開 - Claude Code / Cursor / 各種MCPツール - Docker, GitHub Actions - Datadog - AWS / GCP - 従来の「人力コーディング」に依存せず、AI協働による開発を自律的に推進できる探究心 - 確立されていない新領域に対し、自ら仮説を立てて技術検証・実装まで完遂する行動力 - AI開発という未知の領域における混沌とした状況を楽しみ、構造化して前進できる柔軟性 - Web/モバイルアプリケーション開発の実務経験 - Go、Dart（Flutter）、TypeScript等のプログラミング言語での開発経験（実業務で主に使用） - REST API設計・実装の経験 - データベース設計・SQL操作の実務経験 - Git/GitHubを使った協働開発の経験 - 意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

弊社のメイン事業である電力取引プラットフォームの開発リードをお願いできる方を募集しています。ご経験及び適性により、新規事業等他の事業に携わっていただく可能性もあります。 例）以下のようなプロダクトの企画・開発・運用 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせる機能における、電力を売買する市場の取引ロジックの開発 ・機械学習エンジニアと連携しながら需要量・発電量を予測する機能における、MLOps 環境の整備や運用 ・顧客の各種契約の管理、調達した電力量・使用した電力量等に基づいた請求を行うための社内ツールの開発 ■具体的な業務内容 ・開発リード/技術選定など ・開発(要件定義/モデリング/設計・実装/コードレビューなど) ・運用(障害対応/ドキュメントの記載と更新) ◎必要に応じてスクラッチでの新規システム開発が発生します

AIアバターによる業務アシスタントサービスの開発になっております。 具体的にはAIとの会話内容を録音、分析したうえでレポートを作成します。 またAIがその内容を学習し、精度を上げていくことを想定したアプリケーションになっております。 ・自然言語処理（NLP）の開発に焦点を当て、音声認識、文字起こし、返答生成機能を担当。 ・特定のキャラクターのために、言語モデル（GPTベースなど）をファインチューニングする経験が必要。 ・任意データをリアルタイムで活用するRetrieval-Augmented Generation（RAG）技術に精通していること。 フロントエンドの実装経験がある方にはそちらの業務もお任せする可能性がありますが、そちらに関しては要相談となります。 ・自然言語処理の開発経験 ・ファインチューニングの開発経験 ・RAGの知見 （尚可） ・API接続等の実装経験 ・フロントエンドの開発経験

【具体的にご参加いただきたいプロジェクト】 ＜優先順位「高」＞ 画像や映像処理1：特定の物体を検知してスコアリングする 画像や映像処理2：画像や映像内をセグメンテーションしてラベリングする 画像や映像処理3：画像から特徴を抜き出してスコアリングする ＜その他＞ 優先順位は現時点で上記に比べると低いものの、需給予測のモデル、オペレーションの最適化などのご経験が豊富で、ご興味のある方もお知らせください。

以下の業務に取り組んでいただきます。 ① 化学物質安全データシート（SDS）の情報抽出・構造化システムの開発 PDFからの高精度な文字認識・構造解析システムの開発（特に日本語、中国語、スペイン語） 複雑なレイアウトからの情報抽出アルゴリズムの実装 各国の法規制に準拠したSDSフォーマットへの対応 ②化学業界特化のAIエージェントシステムの開発 様々なデータソース（SDS、化学物質・法令DB、防護服カタログなど）を統合的に活用するエージェントの開発 LangChain等のフレームワークを活用した高度なタスク実行システムの構築 化学物質管理の専門家のナレッジやレビューの統合 ③AI推論結果の信頼度評価システムの構築 推論結果の信頼度を定量化するアルゴリズムの開発 高信頼度推論の自動判別による効率的なレビューシステムの実装 継続的な精度向上のための評価・フィードバックの仕組み作り

以下の業務に取り組んでいただきます。 ① 化学物質安全データシート（SDS）の情報抽出・構造化システムの開発 PDFからの高精度な文字認識・構造解析システムの開発（特に日本語、中国語、スペイン語） 複雑なレイアウトからの情報抽出アルゴリズムの実装 各国の法規制に準拠したSDSフォーマットへの対応 ②化学業界特化のAIエージェントシステムの開発 様々なデータソース（SDS、化学物質・法令DB、防護服カタログなど）を統合的に活用するエージェントの開発 LangChain等のフレームワークを活用した高度なタスク実行システムの構築 化学物質管理の専門家のナレッジやレビューの統合 ③AI推論結果の信頼度評価システムの構築 推論結果の信頼度を定量化するアルゴリズムの開発 高信頼度推論の自動判別による効率的なレビューシステムの実装 継続的な精度向上のための評価・フィードバックの仕組み作り