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案件一覧
( 154 件中 41 - 50 件を表示) ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】生成AI活用プロダクト開発AIエンジニア 【内容】 ・サービスのコアとなるAI実装のためのPoCの主導 ・データの取得、分析、加工 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ＜必須＞ ・OpenAIなどのLLM API利用経験 ・LLMに関する知見 ・Pythonによる開発経験 ＜尚可＞ ・統計の理解、データ分析経験 ・ 機械学習・LLM・自然言語処理分野での難題解決経験 ・ 機械学習・LLM関連コンペでの高成績実績 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】即日～長期予定 【稼働日数】週5日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～100万円 ※スキル見合い 【時間】フルフレックス（コアタイムなし） 【面談】2回想定 【精算】140h-180h 【PC】貸与あり 【人数】1名 【年齢】40代まで 【備考】 ・推薦時にGitHubのご提出必須 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
案件概要 教育関連システムにおいて、全国の学校情報を自動で収集・解析し、データベースへ格納するための機能開発を行います。対象となる情報は学校の公式サイトに掲載されている文書・画像・PDF等の多様な形式を想定しており、データ取得から構造化、AI解析までを一貫して実装していただきます。 主な作業内容 ・学校情報（HTML、PDF、画像等）の取得パターン整理と仕様検討 ・各学校サイトのURLを対象としたスクレイピングツールの設計・開発 ※Azure OCRを活用し、PDFや画像データからテキストデータを抽出 ・抽出テキストをAIモデル（LLM）に解析させ、定義済みフィールドへのマッピング処理を設計 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したデータ活用機能の開発 ・試験および検証環境でのテスト実施、結果のフィードバック反映 求めるスキル 必須スキル ・RAG開発経験 ・AI／LLMを用いたテキスト解析または自然言語処理の実務経験もしくは、知見 歓迎スキル ・ベクトルデータベース（Pinecone、FAISS等）の利用経験 ・Pythonによるデータ解析・自動化スクリプト開発経験 ・Azure上でのアプリケーション開発経験 ・教育機関向けシステム開発の経験 ・スクレイピングまたはクローリングツールの開発経験 ・OCR（Azure OCR等）の利用経験 LLMはGPTを利用予定ですが、ClaudeやGemini、Llamaなど他モデルの経験でも問題なし。 補足 精 算：140~180h想定 時 期：2025年11月～ 場 所：フルリモート 面 談：1回（弊社同席）
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スキル
案件：クリエイター支援サービスのフルスタックエンジニア 内容： 新規クリエイター支援サービスの開発において、 PO・デザイナーと連携しながら少数精鋭チームの中で開発をリード 工程：要件定義、設計、実装、テスト、運用（アジャイル開発） 必須スキル： ・Ruby on Railsでの開発経験7年以上 ・TypeScript/Reactでの開発経験4年以上 ・アジャイル開発経験 尚可スキル： ・大規模な自社サービスの開発・運用経験 ・AI（特にLLM）を活用したプロダクト機能の開発経験 ・スタートアップや0→1フェーズでのプロダクト開発経験 ・スクラムマスターの経験 ・GraphQL / AWSに関する実務経験 期間：即日〜 場所：フルリモート（初日出社なし） 精算：140-180h 単価：～130万/月（スキル見合い） 支払：40日サイト 面談：Web1回 服装：自由（リモートのため） 備考： ・フルリモート勤務（初日出社不要） ・少数精鋭チームでの開発リードポジション ・裁量を持って開発を進めたい方に最適
スキル
■案件名：【AIエンジニア】LLM活用・RAG／フルリモート／AI機能設計～実装 ■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装 ■開発手法：ウォーターフォール ■案件の内容 ウォーターフォール型開発プロジェクトにおいて、AI機能の要件定義から設計・実装・検証までを担当いただきます。 具体的な業務内容は以下の通りです。 AI機能（自然言語処理、機械学習モデル等）の要件整理・追加定義 ドキュメント解析＋知識検索（RAG）＋シナリオ自動生成＋レポート出力に関するAI機能の企画・設計 AI推論パイプラインの実装 モデル選定、PoC実施、精度検証 基本設計・詳細設計工程におけるAI機能仕様レビュー ■募集背景 プロジェクトはフェーズ4（基本設計・詳細設計）からの参画であり、AI機能の要件定義からPoC、精度検証、実装までをリードできる人材を求めています。特にドキュメント解析や知識検索（RAG）、レポート自動生成といった新規機能開発に対応いただきます。 ■開発環境 Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn 等） LLM関連API（OpenAI, Hugging Face 等） ウォーターフォール型開発プロセス オフショア開発チーム（フィリピン拠点）との協業 ■必須スキル LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと ■歓迎スキル RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装経験 AIモデルの精度検証およびチューニング経験 オフショアチームを含む多国籍メンバーとのプロジェクト経験 ■チーム規模：6-10名 ■稼働形態：フルリモート ■稼働日数：週5日 ■開始時期：随時 ■精算方法：140 ~ 180時間 (上下割) ■募集人数：1人 ■商談：1回 (オンライン可) ■都道府県：東京都 ■最寄り駅：茅場町
スキル
【案件】データ分析エンジニア（Python） 【内容】 ・生成AI利用環境の準備（セキュア環境・データ転送の構築） ・過去QAからのテキストマイニングによる頻出ワードの一覧化と分析 ・抽出ロジックの検討・具体化および抽出条件・観点の整理 ・ルール・解釈のエッセンスの抽出と整理 ・継続改善のためのエッセンス抽出条件・観点のブラッシュアップ ・抽出手法のナレッジ整理 ・事務要領（簡易版）作成のサポート 【必須スキル】 ・生成AIの実務経験（RAGなどの活用経験があれば尚良） ・テキストマイニング、自然言語処理の知識・経験 ・NumpyやPandasなどを利用したデータ分析処理の経験 ・プロンプトエンジニアリングの経験 【尚可スキル】 ・プロジェクト管理能力 ・PyTorchやTensorFlowを利用したNLPモデルの開発経験 【勤務地】基本リモート（定例会議や報告会などは都内に出社） 【時間】10:00〜19:00 【期間】即日〜長期 【単金】85万/月 【面談】1回 【備考】 ・0.5人月〜可能
スキル
【案 件】【AI・プロンプトエンジニア・RAG】既存データを活用したRAG／生成AIサービス設計・実装 【業務内容】 既存データを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）および生成AIサービスの設計・実装業務。 プロンプトエンジニアリングやAIサービス開発、RAGの実装を担当。 【開発環境】 ・AI（LLM問わず） ・Python、TypeScript等 ・ETL/ELT環境 【スキル】 ◆必須 ・開発経験5年以上 ・プロンプトエンジニアの業務経験 ・AI（LLMは問わない）を活用したサービスの開発経験 ・RAGの実装経験（規模問わず） ◆尚可 ・機械学習の開発経験または開発スキル（サンドボックス程度で可） ・ETL/ELTの実装経験 ・AIの開発経験（Python・TypeScript等）のスキル 【参画時期】11月～（3ヶ月単位で長期継続予定） 【募集人数】1名 【精 算】140-180h 【作業場所】基本リモート ※状況に応じ茅場町オフィスに出社 【就業時間】09:00-17:30 【面談回数】1回
【案件名】 生成AI検索最適化・RAG開発支援（LangChain/Azure） 【業務概要】 企業内ナレッジ検索を強化するため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成による生成AIソリューション開発を担当いただきます。 LangChainを用いたプロンプト設計やEmbedding生成、pgvectorによる検索最適化など、RAGの中核機能を実装。 FastAPI＋Azure OpenAIをベースに、MLOpsを意識したモデル更新フローの自動化・ログ可視化にも関わります。 また、ユーザー企業とのPoC段階から改善サイクルを回すため、要件整理～開発～運用まで一貫して対応可能です。 生成AI×検索技術の最前線に触れられる環境で、AIサービス開発の経験を積めます。 【条件】 ・単価：120万 ・時期：11月～ ・リモート頻度：週4リモート ・場所：六本木（事務所作業の可能性あり／首都圏在住者優先ですがスキル次第で地方も可） ・地方：可 ・募集人数：1名 ・外国籍：不可 ・精算：140-180h ・PC貸与：なし ・面談：Web1回（弊社同席） 【必須スキル】 ・PythonでのAI開発経験 ・LangChainまたはLLM/RAG構成の実装経験 ・Azure OpenAIまたはGCP/AWS上でのAI運用経験 【尚可スキル】 ・ベクトルDB（pgvector/FAISS）経験 ・MLOps／データパイプライン構築経験 ・プロンプトエンジニアリングの知見 【開発環境】 ・言語：Python ・FW：LangChain／FastAPI ・インフラ：Azure／AWS ・DB：pgvector／PostgreSQL ・コミュニケーション：Slack、Notion 【備考】 ・支払いサイト：35日※早めることも相談可能 ・契約形態：準委任契約（履行割合型）
【案件名】 医療問診・レポート要約の生成AI機能開発支援（Python/FastAPI） 【業務概要】 院内システムと連携する生成AI機能を新規実装します。 具体的には下記を想定しております。 ・問診票／カルテの要約、指示文の自動生成 ・ベクターストアを用いた知識検索（RAG） ・個人情報を考慮したプロンプト設計／監査ログ APIはFastAPIで実装し、権限・レート制御・監査対応まで担っていただきます。 【条件】 ・単価：95万 ・期間：10月～長期 ・リモート頻度：フルリモート（初日PC受領時のみ出社） ・場所：渋谷 ・募集人数：1名 ・外国籍：可（日本語ビジネスレベル） ・精算：140-180h ・PC貸与：有 ・面談：Web1回（エンド＋弊社同席） 【必須スキル】 ・PythonによるWeb API開発（FastAPI/Django REST） ・LLM連携（プロンプト設計／非機能対策） 【尚可スキル】 ・RAG/埋め込み検索の実装 ・クラウド運用（コンテナ／CI/CD） ・医療データモデルの知見（標準規格の理解） 【開発環境】 Python、FastAPI、RDB（PostgreSQL想定）、ベクターストア、CI/CD、監視/可観測性基盤 【備考】 ・商流：エンド直 ・支払い：35日 ・契約：準委任契約(履行割合型)
【事業内容】 不動産売買における古い商習慣をテクノロジーで変革する不動産テック企業。中古不動産市場を中心に年間2〜3件の新規プロダクトを開発し、エージェント・顧客双方の取引効率を最大化するWebアプリケーションを開発・運用 【募集ポジション】 生成AIエンジニア（LLM・AIアプリ開発） 【募集人数】 1名 【募集背景】 生成AIによる不動産仲介業務の効率化を推進するにあたり、社内初の専任AIエンジニアを採用。不動産取引の非効率をテクノロジーで解消し、安全かつスピーディな取引を実現するため、企画〜実装までをリードできるエンジニアを募集 【業務内容】 ・生成AIを活用したソリューションの企画・実装 ・複数モデル（LLM等）の検証・精度比較 ・Webアプリケーションへの統合実装 ・精度改善・学習データ運用体制の構築 ・社内外のナレッジ共有およびPoC推進 【稼働日数】 週5日 【単価】 月80〜100万円（スキル・経験により応相談） 【必須条件】 ・0→1フェーズでのWebサービス構築経験（3年以上） ・LLMを用いたチャットボット開発経験 ・TypeScriptによるアプリケーション開発経験 ・AI SDK/LangChain/LangGraph等の生成AIライブラリ使用経験 ・コンピュータサイエンス基礎を活用した問題解決力 【歓迎条件】 ・機械学習・自然言語処理・画像認識の知識または実務経験 ・機械学習モデルの設計・実装経験 ・確率・統計の基礎知識 ・不動産ドメインの知見または取引経験 ・アジャイル/スクラム開発経験
