AIエンジニア × 東京都の案件

・開発、運用経験：Web系（ECサイトなど）開発、または、運用／サポート経験者。 ・テクニカルスキル：業務レベルのSQLの知識及び実装経験（論理設計書を基に、検索・更新・挿入・削除を実装できるレベル） ・ヒューマンスキル：指示を待つだけでなく、自ら仕様書を読み解き、不明点を解消できること。 言語化能力（翻訳力）。非エンジニアにも分かりやすく文字で説明できること。 ・コミュニケーションスキル：チーム内および他部門と積極的にコミュニケーションが取れること。 ・マネージメントスキル：チームリーダーもしくはサブリーダーとしての経験があること。

IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験 レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須)

LLM/MLの本番運用経験 モデル評価指標の設計経験 データ分析に基づく改善提案経験 LLMOpsツールの利用経験

生成AI導入の経験がある(PMとしてであればなおよし) 課題整理や仮説思考、論点整理に強みがある

対象言語で3年以上の開発経験がある方（メイン講師） 対象言語で1年以上の開発経験がある方（サブ講師）

生成AI,機械学習,RAG,ファインチューニング,非構造データ処理,コミュニケーションスキル

AWSでのアプリケーション開発・運用経験 3年以上 Python または TypeScript での開発経験 LLM / 生成AIを活用したアプリケーション開発の実務経験 プロンプト設計・チューニングの経験 CI/CD、IaCを用いたデプロイ自動化の経験

Microsoft Power Automateの実装経験 要件定義、設計能力（業務要求をシステム仕様へ落とし込めること） 高いコミュニケーション能力（自らヒアリングし、提案できる姿勢） 既存シナリオの解読、保守、チューニング経験

プロジェクト推進/完遂力：規模を問わず、技術的意思決定とメンバーマネジメントを伴うリード経験 超上流工程：顧客折衝を通じた要件定義、複雑な業務要件のシステム化スキル フルスタックな技術力：AWS/GCP/Azure上でフロント/バック/インフラを独力で設計～構築～公開まで実施できること レビュー力：PythonおよびReactのコード品質/保守性/性能を考慮した精緻なレビューが可能 ビジネスコミュニケーション：抽象要望の具体化、複数ステークホルダーとの円滑な調整能力

生成AIの開発経験（AIツール使用経験のみは不可）、ヒアリングスキル、案件推進スキル、課題解決能力

開発実務経験およびクライアント対面でのPM経験 機械学習領域への強い興味関心

3年以上のエンジニア経験 NLPを用いた研究、または開発経験 自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績 自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験 ドキュメント解析システムの開発経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

データ基盤／データ系プロジェクトにおけるリード経験 DWH導入プロジェクト経験（Snowflake等） 要件定義～設計フェーズの経験 顧客折衝経験

VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築および改善 プロンプトチューニング等によるVLM出力精度の向上 バリデーション機能の開発を通じた信頼性の確保 図面解析など、顧客の個別課題に応じたPoCの技術検証と実施 最新論文の調査（ArXiv等）および実用レベルへの落とし込み Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

Python実務経験（3年以上） 機械学習モデルの開発・運用経験 AWS環境での開発または運用経験 Gitを用いたチーム開発経験

生成AI導入スキル IT企業向けに生成AI活用を実施した経験

インフラの設計・構築経験 Azure環境の構築経験 RAG環境構築の経験（社内情報の検索性向上） Pythonの経験 AIエージェント実装の経験（業務タスクの自動化）※コーディングも可能 OpenAIやGeminiの活用経験

・Python開発経験(2年以上目安) ・新しい技術（生成AI技術）に対する強い好奇心 ・未知の技術領域を自身で調べ、人に説明・実装する力

・データエンジニアリングの実務経験（データ設計・運用を単独で完結できるレベル） ・データ分析基盤に関するAWSインフラの構築・運用経験 ・Snowflakeを用いたDWH/マートの構築経験 ・メンタリングや技術指導の経験

Pythonでの開発経験3-5年 AIおよびデータ処理に関連するPythonライブラリおよびフレームワークの使用経験 DjangoまたはFastAPIの知識 SQL、Influx、Prometheusデータベースの使用経験 アジャイル環境での実務経験 英語によるコミュニケーション(TOEIC800点以上が理想)

チーム開発の経験（コードレビュー）、ソフトウェアアーキテクチャへの深い理解（Clean Architecture、DDD、SOLID原則など）、テスト駆動開発（TDD）の実践経験・思考、コードレビュー・設計レビュー能力、AI駆動開発への適応力、データ構造やアルゴリズム、デザインパターンに関する知識、チームのアウトプットにプライドを持てること、新しい開発手法（AI駆動開発、SpecDrivenDevelopment）への実験的な取り組み。

UiPath開発経験 2年以上 API開発 生成AIのAPIを用いたシステム開発 Python、JavaなどでのWEBシステム開発 クラウド(AWS、Azureなど) UiPathを用いたAI開発

・データ基盤（データレイク／DWH）構築・運用経験 ・データ収集・クレンジング・ETL処理の実務経験 ・SQLを用いたデータ加工・分析経験 ・BIツールを用いたダッシュボード開発経験

Python実務経験（3年以上） 機械学習モデルの開発・運用経験 AWS環境での開発または運用経験 Gitを用いたチーム開発経験

MySQLでの開発経験 BigQueryの経験

ロボティクス／制御／AIのいずれかで実機プロジェクト経験（2年以上目安）

ETL／データパイプライン開発の設計経験 業務データのデータモデリング経験 　└価格条件、取引条件など複雑な業務ロジックのデータ構造化経験 要件定義フェーズのリード経験 　└ビジネス要件をデータ仕様／システム要件へ落とし込んだ経験 データ連携設計（API／バッチ／ファイル連携など）の経験 クライアントとの要件調整／折衝経験 技術選定およびアーキテクチャ設計経験

・3年以上のエンジニア経験 ・NLPを用いた研究、または開発経験 ・自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績 ・自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験 ・ドキュメント解析システムの開発経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力