■案件の内容
特定の専門領域における自社BtoB SaaSプロダクト、および大手企業向け開発案件でのAI領域の実装・支援をご担当いただきます。
新規に立ち上がった開発部門にて、蓄積された専門データに対する分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境や
DBの構築、ビッグデータ解析、時系列・テキストデータの分析などをお任せいたします。

具体的なプロジェクト例として、専門設計領域における機械学習を用いた示唆機能や3Dモデリング機能の実装、
過去の事例をもとにしたLLMによるサジェスト機能の実装などを想定しています。
最先端のマルチモーダルLLMやCV（コンピュータビジョン）技術を組み合わせ、
各種図面や画像、PDFなどの非構造化データから情報を抽出・構造化するハイブリッドなパイプラインの構築・精度改善を主導いただける環境です。

■求めるスキル：
・マルチモーダルLLM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
・LangChainやLangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフローの構築経験
・プロンプトエンジニアリングによる精度向上およびコスト最適化の実績
・LLMアプリケーションの評価・監視基盤（LangSmith、Langfuse等）の構築経験
・OpenCVや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

■歓迎スキル：
・LayoutLMやDonut等の文書特化モデルの活用経験
・帳票、表形式データの自動認識、構造化経験
・図面記号、凡例の認識ロジック実装経験
・図面、各種設計資料、技術文書などを扱うシステムの開発経験
・各種設計データ、3次元データの取り扱い経験
・現場業務のデジタル化、DX推進プロジェクトに携わった経験
・短期間でのプロトタイプ実装および技術的な実現可能性の検証（PoC推進）経験
・クライアントとの要件協議を通じたアジャイルな開発経験
・技術検証結果を資料化し、関係者へ共有した経験

■開発環境（主な構成）：
バックエンド：Python(FastAPI)
フロントエンド：Next.js(TypeScript)
データベース：PostgreSQL
クラウド：AWS(ECS Fargate/EC2等)
LLM：GCP(Vertex AI)
開発ツール：GitHub/Slack/Figma