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案件一覧
( 10,315 件中 481 - 490 件を表示) ■案件の内容 膨大な市場調査データを蓄積・活用するB2B SaaSプラットフォームにおいて、バックエンドおよびネイティブアプリの開発を横断的にご担当いただきます。 テラバイト級のビッグデータを基盤としたシステムであり、今後はこれらの資産を利活用するためのLLM（大規模言語モデル）の導入やAI解析領域への展開を積極的に推進するフェーズです。 具体的な業務は、Kotlin(Spring Boot)を用いた高負荷に耐えうるAPI設計・DB設計、およびReact Nativeによるモバイルアプリの開発・UI/UX改善です。 単なる機能実装だけでなく、技術的負債の解消やCI/CDの自動化、非機能要件の強化など、大規模システムの安定稼働と拡張性を担保する設計・実装を主体的に牽引していただきます。 エンジニアの裁量が大きく、プロダクトマネージャーやデザイナーと仕様検討の段階から密に連携し、技術的な意思決定に関与できる非常にやりがいの大きな環境です。 ■求めるスキル： ・Webアプリケーションの開発・運用経験（5年以上） ・JVM言語（Java/Kotlin等）を用いたバックエンドAPIの設計・実装経験 ・大規模な商用サービスにおけるDB設計およびパフォーマンス最適化の経験 ・フロントエンドからバックエンドまでを一貫して開発・運用した経験 ・サービス仕様の検討段階からチーム開発に参画した経験 ・アーキテクチャ構築において技術的な意思決定をリードした経験 ■歓迎スキル： ・React Nativeを用いたネイティブアプリの開発経験 ・大量データに対するクエリチューニングやデータパイプラインの構築経験 ・テスト駆動開発（TDD）の実践経験 ・テックリードとしてエンジニアチームを牽引した経験 ・LLMやAI技術をプロダクトへ導入・活用した経験 ■開発環境（主な構成）： バックエンド：Kotlin(Spring Boot)/Python フロントエンド：TypeScript(React) モバイル：React Native/Swift/Kotlin データベース：MySQL/クラウドデータウェアハウス インフラ：AWS 開発ツール：GitHub Actions/Notion
【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonでの実務開発経験（3年以上） ・GPT-4などのLLMを用いたアプリ実装およびプロンプト設計の経験 ・RAG（検索拡張生成）の理解と実装経験 ＜尚可＞ ・FastAPIなどを用いたAPI開発の経験 ・Pinecone等のベクトルデータベースの運用経験
【案件名】 医療系AI SaaSにおける機械学習エンジニア 【業務概要】 医療機関向けにAI SaaSを提供するベンチャー企業にて、 自然言語処理・音声認識・生成AIを活用したAI機能の開発および継続的な改善をご担当いただきます。 扱うデータは問診・診療記録・音声入力といった医療現場の非構造データが中心であり、 これらを解析・活用し、医療従事者の業務負荷軽減や診療の質向上を支援するプロダクトです。 MLエンジニアとして、モデル開発・LLM活用・推論基盤の整備といった技術領域を横断しながら、 AI精度向上やCSと連携した顧客ニーズのプロダクトへの反映などをご担当いただくポジションです。 主な業務は以下の通りです。 ・NLPモデルの設計・開発・評価・改善 ・機械学習アルゴリズムの構築・制度改善 ・LLMを活用した機能開発・プロンプト設計・動作チューニング ・実運用データを用いたモデル評価・精度向上・改善提案 ・学習・評価データの前処理・アノテーション設計・整備 ・推論環境・学習パイプラインの構築と最適化 ・MLOps基盤の整備および運用改善 ・開発チームと協力したAI機能のプロダクトへの組み込み・連携 【条件】 ・単価：90～130万 ※上振れ相談可 ・時期：即日または6月 ～ 長期 ※7月も可 ・リモート頻度：フルリモート ※地方歓迎 ※出社希望の場合は出社での作業も可能です。 ・場所：都内 ・勤務時間：フルフレックス制 ※夜間23:00以降/土日を除く ※中抜けなども可 ・募集人数：1，2名 ・外国籍：不可 ・精算：時給 ※1人月稼働できる方を優先させていただきます。 ※1人月未満の方はご相談ください。 ・PC貸与：無し ※自前PCの使用をお願いします。 ※Mac/Windowsどちらも可 ・面談：Web2回（1回目弊社、2回目エンド様 ※弊社同席） 【必須スキル】 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 ・PyTorchまたはTensorFlowの使用経験 【尚可スキル】 ・医療系テキスト、音声データの解析経験 ・音声認識モデル（ASR）の開発経験 ・ファインチューニング経験 ・RAG構築経験 ・LangChainまたはLangGraphの利用経験 ・MLOps環境構築経験 ・推論高速化、軽量モデル開発の経験 【開発環境】 ・言語：Python ・ML：PyTorch、TensorFlow ・LLM関連：LangChain、LangGraph 等 ・MLOps：MLflow、KubeFlow、Docker 等 【備考】 ・商流：エンド→サクヤ ・精算：時給 ※精算幅希望の方は別途相談 ・支払いサイト：35日 ・契約形態：準委任契約（履行割合型）
スキル
【案件名】電子チケットサービスのバックエンド開発（Python） 【業務内容】 ・Webアプリケーション開発業務 ・Webアプリケーションインフラ開発業務 【期間】即日～ 【最寄】恵比寿（常駐） 【時間】10:00～19:00 【必須スキル 】 ・PythonでのWebアプリ開発経験3年以上 ・基本設計から運用保守まで1人称でご対応可能な方 ・AIを活用した開発経験 【尚可スキル】 ・DB設計経験 ・リーダー経験 【単価】スキル見合い 【精算幅】140₋180 【面談】1回 ※弊社同席 【商流】エンド→弊社 【募集枠】2名
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スキル
お任せしたいこと ［役割］ AIエンジニア/バックエンドエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）と社内データを連携させるRAG（検索拡張生成）基盤の設計・実装を主導していただきます。 ［役割に対して求める成果］ ベクトルデータベースの最適化やプロンプトエンジニアリングを通じて、AI回答の正確性と応答速度を劇的に向上させる検索・推論パイプラインを構築すること。 具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、LLM（OpenAI / Anthropic等）連携APIの設計・開発 LangChainやLlamaIndexを活用した高度なRAGパイプライン（Rerank/HyDE等）の構築 QdrantやPinecone等のベクトルデータベースを用いたセマンティック検索機能の実装 データのチャンク分割（Chunking）アルゴリズムの選定および検索精度の継続的な改善 AIエージェント機能（Function Calling等）の実装に向けたバックエンドロジックの構築 検証ツール（Ragas等）を用いた、AI回答精度の定量的評価および改善サイクルの運用 必須スキル・経験 Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの商用開発経験3年以上 OpenAI等のLLM APIを活用したプロダクトの開発または検証経験 ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Weaviate等）の実務での利用経験 RDBMS（PostgreSQL等）およびNoSQLを用いたデータモデリングの知識 GitHubを用いたチーム開発におけるコードレビューおよびブランチ管理の習熟 歓迎スキル・経験 LangChainやLlamaIndexを用いた複雑なRAGシステムの構築・運用経験 自然言語処理（NLP）に関する専門的な知見、あるいは形態素解析器等の利用経験 Docker / Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーションの構築経験 データ前処理、スクレイピング、ETLパイプラインの構築経験 AIモデルのファインチューニングや、量子化に関する基礎的な知見 開発環境 言語・FW：Python 3.11+, FastAPI, LangChain, LlamaIndex インフラ：Azure (AKS, Azure OpenAI Service), Qdrant 管理ツール：GitHub, Slack, Notion, Weights & Biases 技術スタック：Docker, Terraform, Poetry, Pytest 開発チームについて エンジニア5名、データサイエンティスト2名の少数精鋭チームです。 最新の論文や技術動向をSlackで毎日共有し合うなど、学習意欲と技術的好奇心が極めて高い文化です。 求める人物像 生成AIの進化速度を楽しみ、不確実な要件に対して試行錯誤を繰り返して正解を見つけられる方 技術の「凄さ」だけでなく、ユーザーに届ける「価値」を最優先に考えられる方 仕事の魅力 今最も勢いのある「生成AI×RAG」という領域で、実務を通じた最先端のキャリアを構築できます。 技術選定の裁量が非常に大きく、自分の検証結果がダイレクトにプロダクトの精度に反映されます。 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。
【案件名】 AI活用型SaaSの開発支援 【業務概要】 法人向け業務プロセスの自動化・効率化を目的としたWebサービスの開発支援案件です。 本年を事業成長における重要な年と位置づけ、複数プロダクトの展開を見据えた開発強化を進めているフェーズとなります。 本募集では、そのうちの1プロダクトに開発メンバーとしてご参画いただき、 フロントエンド / バックエンドの機能開発や改善対応をご担当いただきます。 1→10の成長フェーズにあるプロダクトのため、新たな市場開拓や事業拡大を支える開発経験を積むことができます。 また、AI駆動開発も積極的に取り入れており、スピード感のある環境で、 プロダクトへの貢献をダイレクトに実感しながら開発に携わっていただけます。 中長期的には、ユーザー課題を踏まえた価値創出、開発フロー・運用体制の改善、 他サービス連携や大規模開発を見据えたアーキテクチャ設計にも携わっていただく可能性がございます。 【条件】 ・単価：90～100万 ・時期：5月 ・リモート頻度：フルリモート（地方可） ・募集人数：1名 ・PC貸与：あり ・面談：1回（弊社同席） 【必須スキル】 ・Java / C# / Go / Kotlin等の静的型付け言語を用いたバックエンド開発経験 5年以上 ・TypeScript（Next.js、React）を用いたフロントエンド開発経験 3年以上 ・要件定義から設計、実装、リリース、運用保守まで一連の工程を主体的に担当した経験 ・SaaSプロダクト開発において、AIを活用した機能開発または開発効率化に携わった経験 【尚可スキル】 ・新規サービス／プロダクトの立ち上げ、または初期開発フェーズでの参画経験 ・DDDの考え方を取り入れた設計・開発経験 ・AWS、Azure、Google Cloud等のクラウド環境を用いた開発・運用経験 ・チームリード、テックリード、またはメンバー育成・マネジメント経験 【開発環境】 ・バックエンド：Kotlin（Spring Boot） ・フロントエンド：TypeScript（Next.js / React） ・インフラ：AWS ・DB：Aurora MySQL ・ソース管理：GitHub ・CI/CD：GitHub Actions、AWS CodePipeline ・AIツール：Cursor、Claude Code、CodeRabbit など 【備考】 ・商流：エンド→弊社 ・契約形態：準委任
スキル
【内容】 クリエイタープラットフォーム（ファンクラブSNS）のAIチームにおいて、コンテンツモデレーション（利用規約やガイドラインに沿った不適切な内容の削除・非表示・制限）向けAIシステムの開発・運用を担っていただくポジションです。 モデル開発・評価設計・推論パイプライン改善のいずれか、または複数領域を担当いただきます。 主な業務内容 ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルの開発・学習・評価 ・推論パイプラインの設計・実装・本番運用 ・アノテーションデータの品質管理・データセット設計 ・既存パイプラインの改善・最適化(精度・速度) ・アノテーターチームへの技術的サポート・ガイドライン整備 ・プロダクト開発チームと連携した機能開発・技術的支援 開発体制は少数精鋭。自ら提案・改善しながらプロダクト成長に関われる環境です。 【必須スキル】 ■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグの実務経験 ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験 ・ビジネス要件に基づいた評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・実運用を想定したデータセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションガイドラインの作成、およびデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる 【尚可スキル】 ■モデル・アーキテクチャ ・セグメンテーションモデルの実装経験(SAM2・SegFormer・Mask2Former等) ・物体検出モデルの実装経験(GroundingDINO・YOLO系等) ・トラッキングモデルの実装経験(ByteTrack・DeepSORT等) ・動画処理パイプラインの設計・実装経験 ・fine-tuning・転移学習の実務経験 ■MLOps ・実験管理ツールの使用経験(MLflow・Weights & Biases等) ・モデルのバージョン管理の経験(Gitタグ・セマンティックバージョニング) ・推論パイプラインの本番運用経験 ・バッチ推論・GPU最適化の経験 【勤務地】恵比寿（フルリモートOK）※出社可能な方は尚可（可能な頻度をご教示ください。） 【時間】10:00～19:00（応相談） 【期間】※原則単月毎の更新となります 【単金】72～96万程度 ※時給精算となります。4500～6000円（スキル見合い） 【精算】時給精算 【商流】エンド→弊社 【面談】WEB1回(弊社同席) 【支払いサイト】35日 【年齢】～39歳 【備考】 ・本件は週4日以上から相談可能です。 ・PC貸与無し（出社いただく場合はご自身のPC持ち込みとなります） ・アダルトコンテンツを含む業務でも問題ない方のみエントリーをお願いいたします。
スキル
主にアパレル業界向けにECモールを運営する企業にてECサービスの新機能開発を中心に、 在庫管理、売上管理システムなど 同社が展開するPFサービス全体の開発や運用業務にご支援いただきます。 【業務内容】 ・ECサービスの開発・運用／出店企業のECサイト構築・運営 ・出店企業向け倉庫/物流管理システムの開発・運用 ・出店企業向けクラウド基幹システムの開発・運用 ■開発工程： ■開発環境： ・開発言語：Java, HTML, CSS, JavaScript ・その他関連技術：JSP, jQuery, SpringFramework ・クラウド：AWS ・DB：MySQL（Amazon Aurora） ■必須スキル： ・JavaでのWebアプリケーションの開発経験2年以上 ・AWS（OpenSearch Service, RDS, Lambda, Auroraなど）の経験 ・Linux, RDBの経験1年以上 ■歓迎スキル： ・Spring Bootを使用した業務経験 ・Sierでの要件定義や設計、運用保守経験 ■勤務地：代々木上原駅(出社のみ) ■募集人数：3人 ■単価：60万~85万 ■精算幅：140~180h ■面談回数：2回 ■交通費支給あり ■時間：10:00~19:00 ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
スキル
【案件概要】 自社開発中の医療SaaSにおけるAIモデル開発および精度向上をリードいただきます。 主な業務は以下の通りです。 ・医療現場の対話や記録データの構造化・要約アルゴリズムの開発 ・最新の基盤モデル（LLM等）を応用した機能実装と個別最適化 ・実際の稼働データに基づく評価指標の設計と精度改善サイクルの運用 ・モデルのデプロイ環境整備および学習パイプラインの構築・自動化 ・開発チームと連携した、現場の利便性を高めるためのAI要件定義 詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます。 【必須スキル】 ・Pythonでの機械学習・ディープラーニングモデルの開発経験（3年以上） ・自然言語処理の実務経験、または修士・博士レベルの研究経験 ・数学、統計、アルゴリズムの基礎知識 ・FastAPI、React、Next.js、PyTorch/TensorFlow環境での経験 【尚可スキル】 ・医療テキスト/音声データの解析経験 ・音声認識（ASR）モデルの開発経験 ・LLMの実務経験（ファインチューニング、プロンプト設計など） ・MLOpsの構築経験（MLflow、KubeFlow、Docker等） ・モデルの軽量化、推論高速化の経験 ・スタートアップや少人数チームでのプロダクト開発経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【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】1 【服装】カジュアル 【最寄駅】虎ノ門 【管理番号】anken_76073_001
