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案件一覧
( 43,343 件中 841 - 850 件を表示) 【概要】 製造業のプラント技術部における生成AIおよびナレッジ活用推進プロジェクトにて、業務可視化、課題整理、要件定義をご担当いただきます。 課題として既存の生成AI環境や検索システムが十分活用されていない点が挙げられています。 【プロジェクト詳細】 ・部門担当者への業務ヒアリング実施 ・情報検索フローおよび業務プロセスの可視化 ・AIツール利用状況の調査、課題整理 ・技術標準書、業務標準書、図面、研究資料、顧客向け資料等のナレッジ資産整理 ・検索業務における工数、課題分析 ・ナレッジ共有運用案の策定 ・生成AIを活用した業務改善テーマの立案 ・施策の優先順位付けおよびロードマップ策定 ・AI活用施策、検索高度化施策、ナレッジ管理施策の要件定義 ・導入フェーズへ向けた各種ドキュメント作成 【環境】 AI関連：オンプレミスAIシステム / ChatGPT / Microsoft Copilot 検索システム：全文検索システム 管理対象：技術資料 / 業務標準書 / 研究資料 / 図面 / 顧客向け資料 / ナレッジ情報 求める経験： 【MUST】 ・業務改善・DX推進プロジェクト経験 ・業務ヒアリングおよび要件定義経験 ・生成AI活用およびナレッジマネジメント経験 【WANT】 ・RAG構築経験 ・AI検索基盤導入経験 ・文書管理システム導入経験 ・製造業またはプラント業界経験 ・業務標準化プロジェクト経験 ・OCR活用や文書デジタル化経験
対話AIを活用したクライアント自社サービスのフロントエンド開発を担当いただきます。 エンドユーザー向けのチャットUIや3Dキャラクターの表示、シナリオライター向けの管理画面など、プロダクトのUXを支える重要なUI設計・実装領域をお任せします。 事業は事業拡大フェーズにあり、スピード感のある開発が求められる一方で、ご自身のアイデアや改善提案が反映されやすい環境です。 幅広い業務領域に関わることができ、フロントエンドの専門性を高めつつ、UI/UX設計からインフラ連携まで成長の幅が広がるポジションとなっています。 ■開発環境： フロントエンド：Next.js、React バックエンド：C# インフラ：Microsoft Azure（SQL Database、Web App）、Firebase（Cloud Firestore、Cloud Functions） ツール：GitHub、Slack、Jira、Visual Studio ■必須スキル： ・JavaScript／TypeScriptの実務経験（2年以上） ・Next.js／React／Vue.js いずれかの実務経験（2年以上） ・API連携（REST／GraphQLなど）に関する理解と実装経験 ・OIDC、OAuth2などの認証方式に関する実務経験 ■歓迎スキル： ・Azure上でのデプロイ経験 ・サーバーサイド（C#）エンジニアとの連携開発経験 ・Three.jsを用いた3D描画の経験 ■勤務地：港区(出社のみ) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~75万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：10:00~19:00 ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
スキル
【案件概要】 最先端の生成AI・LLM技術やAIエージェントを活用し、クライアント企業の業務プロセス分析から本番システム実装、評価基盤構築、現場定着・内製化支援までを一気通貫でリードいただきます。 【具体的な業務内容】 ・クライアントの業務プロセス分析および最適なAI/LLM適用領域の特定・要件定義 ・LLMを組み込んだ各種業務アプリケーションやAIエージェントの設計・実装・運用 ・RAG基盤の構築、社内データ連携、および既存システム（SaaS/基幹系）とのインテグレーション ・評価基盤（Evals/LLMOps）の構築、および精度・コスト・レスポンス速度のチューニング ・クライアント開発チームへのAI導入伴走 （AI開発ツールの組み込み、コードレビュー体制の再設計、ペアプログラミングなど） ・セキュリティ・ガバナンス要件への対応、本番運用の監視体制構築、技術引き渡し 【必須スキル】 ・フルスタックでのWebアプリケーション開発・運用実務経験 （3年以上目安／フロント・バックいずれかを主軸に周辺領域まで自走できること） ・パブリッククラウド環境（AWS / Azure / GCPのいずれか）におけるシステム構築・運用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・AIコーディングツールの日常的な活用、または仕様駆動開発（SDD）をはじめとする最新AI開発プロセスへの強い関心・学習意欲 【尚可スキル】 ・AIエージェント関連フレームワーク（MCP, LangChain, LangGraph等）を用いた実装経験 ・ベクトルデータベースや検索基盤の設計・構築経験 ・LLMOpsやAI評価設計（Evals/精度・コストチューニング）の実務知見 ・スタートアップ等における新規プロダクト（0→1）開発経験 ・顧客折衝を伴う受託開発、技術コンサルティング、またはチームリード（TL/EM）経験 ・CI/CDパイプライン（GitHub Actions等）の構築経験 【作業環境】 確認中 【就業時間】フレックス 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】エンド→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】 【最寄駅】渋谷駅 【管理番号】anken_16545_004
スキル
案件内容 システム開発の業務（Pythonエンジニア領域）をお任せします。 プロジェクトリーダー等が設計した内容を作業指示により実装～テストをご担当いただきます。 要件定義や設計からできる方も歓迎します。 稼働開始日 即日～ ※ご相談可 勤務地 基本都内 ※案件により勤務地が異なります ※面談時にご相談ください 勤務時間 9:00～18:00（休憩：1時間） ※土日祝休み ※案件により勤務時間が異なります 必須スキル 3年以上のPython実務経験 ※他の言語でも可 実装～結合テストまで
【案件】大手コンビニチェーン銀行のシステム開発（テックリード） 【内容】 ・主に設計工程をご担当いただきます。（アジャイル案件のため、流動的す） ・開発リードやPLとして、開発チームのマネジメントやレビューをご担当いただきます。 【勤務地】東京駅 ※週1日出社 【時間】9:00‐17:00 【期間】即日〜長期 【必須スキル】 ・TypeScript、JavaScriptを用いた開発経験 ・Node.js、Expressを用いた開発経験 ・Reactを用いた開発経験 【尚可スキル】 ・HTML,cssの経験 ・ORM：Prisma ・Logger:winston ・Azure ・Microsoft Teams ・Azure Devops ・Miro 【単金】〜85万円（スキル見合い） 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】1回 【服装】私服
スキル
【案件概要】 作業内容： 投票管理システムのモダナイズ対応 現行資産の移行（ポーティング・非互換対応） 画面フレームワーク刷新、マルチブラウザ対応 必須スキル： Java開発経験3年以上 既存実装を理解し、テストクラス作成ができる方 主体的に自走できる方 出社メインでの勤務が可能な方 【条件面】 期間：随時 場所：新宿 精算：確認中 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
■案件名：【Go / Next.js / フルリモート】AI新規サービス立ち上げ・既存保守 ■案件の内容： AIを活用した新規サービスの立ち上げおよび、既存サービスの運用・保守をご担当いただきます。 フロントエンド/バックエンドのいずれか、もしくはフルスタックとしての参画が可能です。バックエンド専任であってもフロント領域に積極的に関与いただける姿勢を歓迎します。 要件や仕様が粗めな場面もあるため、目的を分解し自走できる推進力とタスク設計力が求められます。 ■求めるスキル： ・Next.jsでの開発経験3年以上 ・TailwindCSSの実務経験 ・REST APIの利用経験 ・Web系での開発実務3年以上 ・AWSまたはGCPでの環境構築経験 ・Dockerの利用経験 ＜バックエンド必須＞ ・Goでの開発経験1年以上 ・Web系での開発実務3年以上 ・AWSまたはGCPでの環境構築経験 ・Dockerの利用経験 ■歓迎スキル： ・Goでの豊富な実装経験（フロント志向の方も歓迎） ・Next.jsの実務経験（バックエンド志向の方も歓迎） ・チームリード/マネジメント経験（またはそれに準ずる経験） ・アーキテクチャ設計の経験 ・大規模サービスの開発/運用経験 ・Webサービスのゼロイチ立ち上げ経験 ■開発環境： ・バックエンド：Go（Echo） ・フロントエンド：React.js（Next.js）、TailwindCSS ・DB：MySQL ・クラウド：AWS（ECS, Fargate, Aurora ほか）、GCP（BigQuery など） ・監視：New Relic、Datadog ・ツール：Slack、GitHub、Figma、Jira、Confluence ■稼働日数： 週5日 平日週5日想定（フルリモート） ■募集人数：1人 ■チーム規模：6-10名 ■稼働形態：フルリモート
【フルリモート／週5／AWS】モビリティ・コネクテッドカー基盤のAWS Kinesis × ECS リアルタイム位置情報・車載データ解析エンジン構築案件 お任せしたいこと ［役割］ 数百万人規模のドライバー・コネクテッドカーから送信される位置情報（GPS）・走行テレメトリデータを即時処理する、モビリティサービス基盤のデータパイプラインおよびバックエンド開発 ［役割に対して求める成果］ Amazon Kinesis Data Streams および AWS Fargate (ECS) の自動スケール最適化による、急激な交通量増加時のストリーミング遅延（Lag）ゼロ化と、車両の急ブレーキ・危険運転イベントのリアルタイム検知（1秒以内） 具体的な業務内容 Amazon Kinesis Data Streams / Kinesis Data Firehose を用いた毎秒数十万件の車載データ受入パイプラインの構築 AWS Fargate (ECS) / Go (または Node.js) を活用した、位置データ（Geohash / H3 Hexagon）のリアルタイムジオフェンス判定・状態解析エンジンの開発 Amazon ElastiCache (Redis) / Amazon DynamoDB を活用した、車両最新ステータス（車速、現在地、バッテリー残量等）の高速参照キャッシュ層設計 Amazon Location Service を用いたルート検索・マップマッチング処理および位置情報APIの構築 AWS CDK (TypeScript) によるモビリティインフラの完全コード化と、CloudWatch / Datadog によるストリーム遅延・スループットのリアルタイム監視 必須スキル・経験 AWS 環境におけるストリーミングデータ処理基盤（Kinesis / DynamoDB / ElastiCache）の構築・運用経験（3年以上） AWS Fargate (ECS) や Kubernetes を用いたコンテナアプリケーションのインフラ・バックエンド構築経験 AWS CDK または Terraform を用いた Infrastructure as Code (IaC) の実務構築実績 大容量データ（位置情報、ログデータ、時系列データ等）を扱うシステムの設計およびパフォーマンスチューニング経験 歓迎スキル・経験 H3, Geohash, S2 などの空間インデックスや地理情報システム（GIS）を用いた開発実績 コネクテッドカー、MaaS、ライドシェア、フリート管理などモビリティ領域でのシステム開発経験 Apache Flink (Amazon Managed Service for Apache Flink) を用いたコンプレックスイベント処理（CEP）の実装経験 AWS Certified Solutions Architect - Professional の保有 開発環境 クラウド/サービス: AWS (Kinesis, ECS Fargate, DynamoDB, ElastiCache, Location Service, S3) IaC / 言語: AWS CDK, TypeScript, Go, Python 可観測性/CI: Amazon CloudWatch, Datadog, GitHub Actions, Docker コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。
■案件の内容 公共・行政領域を対象とした法人向けAIプラットフォームを開発・提供する企業にて、機械学習エンジニアを募集します。 各種の行政データを収集・構造化し、顧客企業の営業データと組み合わせることで、営業活動全般をAIで支援するプロダクトです。 本ポジションでは、LLM APIやプロンプトを使ったアプリ実装にとどまらず、データ・モデル・評価・フィードバックを一つにつなぎ、AI/MLシステムの品質を継続的に高めていく仕組みそのものの設計・実装を担っていただきます。 主に担当いただく業務は次のとおりです。 ・AIが扱うデータ・意味構造の設計（データ整備や技術選定を含む） ・AI機能の評価基盤づくり（品質指標の設計、評価データセットの整備、出力評価、品質差分の測定） ・AIシステムの失敗分析と改善（原因の切り分けと改善方針の設計） ・AI/MLアーキテクチャの設計と技術選定 ・PdM・バックエンド・データチームなど関係者との連携 ■求めるスキル： ・機械学習を活用した本番プロダクトにおいて、課題の定義から設計・実装・評価・改善のいずれかを通して担った経験 ・評価データや指標、実際の利用データを用いて、モデルやAIシステムの品質を数値で評価し、改善につなげた経験 ・AI/MLが扱うデータについて、データモデルや特徴量、ラベル、エンティティなどを設計した経験 ・Pythonによる機械学習やデータ処理システムの実装経験 ・輪郭のはっきりしない事業課題から、AI/MLで解くべきテーマと評価の方法を具体化した経験 ・PdMやソフトウェアエンジニアなど、専門性の異なるメンバーと協力してプロダクトを作り上げた経験 ※LLM APIを用いたアプリ実装やプロンプト設計だけでなく、データ・モデル・評価を含めたAI/MLシステム全体の設計・改善経験を重視します ■歓迎スキル： ・NLPや検索、Retrieval、レコメンド、ランキングのいずれかにおける本番運用の経験 ・LLMやAIエージェントの評価基盤（Evaluation Framework）を構築・運用した経験 ・オフライン評価とオンライン指標の両方を設計した経験 ・Semantic Layer／Knowledge Graph／Ontologyなどの設計経験 ・Embeddingやベクトル検索、Rerankingを用いた検索システムの開発経験 ・機械学習モデルの学習やファインチューニング、特徴量エンジニアリングの経験 ・MLOps／LLMOps／AI Observability基盤を構築した経験 ・Human-in-the-loopを取り入れたフィードバックループの設計経験 ・AI/ML領域でアーキテクチャや技術選定を主導した経験 ・公共・行政分野への関心
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 ・要求仕様の取りまとめ ・社内開発部門への説明・依頼、仕様調整 ・進捗管理（WBS等） ・受入試験、運用準備、運用支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・システム開発でのPM経験3年以上 ・関係者（社内開発部門・ベンダー等）との折衝・調整経験 ・何かしらでの開発経験（言語不問） ＜尚可＞ ・ローコードの知見 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【単価】80−110万円 【精算】140‐180h 【場所】フルリモート 【稼働条件】週5日 【期間】随時〜長期 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
