AIエンジニア × 高単価の案件

・Webアプリケーション設計・開発経験（5年以上目安） ・Reactを用いたフロントエンド開発経験（3年以上）

AWSまたはAzureのクラウド環境におけるアーキテクチャ設計の実務経験 セキュリティを考慮したシステム設計の知識と経験 高負荷（例: 年間1万ファイル以上）に耐えうるスケーラブルなシステム設計能力 生成AI処理時の負荷分散をコスト・パフォーマンス両面から最適化できる力 データベース設計、ネットワーク設計、セキュリティに関する知識 システム障害発生時の原因特定、復旧対応の知見 コスト最適化を考慮したクラウドインフラ設計の経験 CI/CDパイプライン構築の経験

・画像認識・図面解析（物体検出・セグメンテーション）の実装経験 ・AI-OCR／VLM／LLMを活用した解析経験 ・Pythonでの機械学習モデル開発、API構築経験 ・クラウドML環境（AWS SageMaker／Azure ML等）での開発・デプロイ経験 ・Docker、REST APIを用いた運用経験

・記載の開発環境でのプロダクト開発が可能、または経験がある方（特にTypeScript・Next.jsにおけるアプリケーションのアジャイル開発経験を重視） ・日本語でのコミュニケーションが可能な方 ・週20時間以上の稼働が可能な方

・データサイエンス技術活用の知識と実務経験 ・大規模データの集計・加工・前処理に関する知識と実装経験 ・AI・機械学習・統計学に関する知識と実装経験 ・上記実装に要するプログラミング言語のスキル（Python・SQL・Rなど) ・社内外とのコミュニケーションスキル

・生成AI（LLM）を活用したアプリケーション実装経験 ・クラウド環境（AWSまたはAzure）での構築・検証経験 ・API連携や業務系アプリケーション開発経験（3年以上） ・GitHubを用いたチーム開発経験

・Pythonの経験 ・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） ・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の経験 ・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） ・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

・LLMの開発・応用の経験 ・Pythonでの高度なプログラミングスキルを有し、PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験がある ・技術的課題の解決経験 └実際のプロジェクトにおいて、特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験がある

・DX/IT/組織のプロジェクト経験 ・コンサルティングファームまたはSIerにおける上流工程（業務設計、システム企画、要件定義）の実務経験 ・開発〜リリース〜保守運用までの一連の工程への関与経験 ・1〜2名以上のチームマネジメント、またはプロジェクトリード経験

・クラウド環境でのアーキテクチャ設計・クラスタ構築・保守経験（3年以上） ・運用・保守に関するアーキテクチャ設計経験 ・生成AIを活用した開発効率化の実務経験 ・業務プロセス改善や要件定義など上流工程への関与経験 ・ビジネス要件を技術要件に落とし込み、関係者合意を得る能力 ・エンジニアチームの技術指導・メンタリング経験

AI・機械学習に関する基本的な理解・知見 コンサルティングファーム、または事業会社におけるAI・データ分析関連プロジェクトの経験 経営層や事業部門への、AI/データ分析を基にした提案・報告経験 1〜2名以上のチームマネジメント、またはプロジェクトリード経験

・Pythonを用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験のある方

・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

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

・Pythonを用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験

生成AIの業務適用実装経験 生成AIおよびプロンプトエンジニアリング経験（特にエンジニアとしての経験） 生成AI業務適用に必要な勘所や技術知識を持ち、プロジェクト活動のステップ設計・推進が可能な方

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（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）での開発経験。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方

・Pythonを用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験のある方

・Pythonを用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験

・Pythonを用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験のある方

・Pythonの経験 ・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） ・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を用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験

・Pythonを用いた開発経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識 ・PyTorchの使用経験 ・stable diffusionでモデルのfine-tuning経験のある方

・JavaまたはKotlinを使用した開発経験（3年以上） ・Reactを用いた開発経験（2年以上） ※いずれも補助なしで自走して実装できるレベル ・設計〜リリース〜運用まで一貫した開発経験 ・DDDを用いた開発経験 ・生成AIを活用した開発経験 ・GitHub等を利用したチーム開発経験

・RAG、AIエージェント関連の知識と実務での開発経験 ・顧客データの分析経験（設計〜検証計画の立案・実行まで） ・顧客課題に基づいた技術的ソリューション提案の経験 ・チームでのプロジェクト推進・協働経験

・RAG、AIエージェント関連の知識と実務での開発経験 ・顧客データの分析経験（設計〜検証計画の立案・実行まで） ・顧客課題に基づいた技術的ソリューション提案の経験 ・チームでのプロジェクト推進・協働経験

機械学習を用いた予測モデル（特に時系列予測）の開発・実装経験（3年以上） Python を用いた高度なデータ分析スキル ・ライブラリ：pandas, NumPy, scikit-learn, Prophet など ・深層学習フレームワーク：PyTorch または TensorFlow の利用経験 SQL を用いた大規模データセットからのデータ抽出・前処理経験 クラウドプラットフォーム（AWS / GCP / Azure いずれか）上でのモデル開発・運用経験 ビジネス課題を理解し、データドリブンな解決策を提案・実行できる能力

ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 ・月に一回出社できる方（遠方の方は交通費負担あり）

・平日日中の週3（できれば週4以上）以上の稼働 ・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・目安直近5年で最低2年以上 ・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 ・PoC経験はNG ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 ・CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） ・MF（Matrix Factorization: 行列分解） ・DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） ・Transformer系（BERTなど） ・Two-Tower ・Wide & Deep GNN（グラフニューラルネット）