【ML/LLM】AIエンジニア案件

生成AIおよび機械学習プロジェクトにおけるPoC開発〜本番実装を支援するエンジニアを募集。 モデル構築・チューニング・推論API化・LLMアプリ開発・AIエージェント構築などを担当。 慣れてきたらビジネスサイドのクライアント折衝も担当いただくことも可能。 特に、本ポジションでは LLMの高度な活用・チューニング・システムアーキテクチャ設計を主導できる方を歓迎。

1） ML（機械学習）関連 ・ 機械学習プロジェクトの実務経験 2年以上 ・ モデル開発〜推論パイプライン構築の一連の経験 ・ 以下のすべての知識・実装経験 ‐ scikit-learn / PyTorch を用いたモデル実装 ‐ データ前処理、特徴量設計、評価指標設計（精度、再現率、F1など） ‐ ハイパーパラメータチューニングや交差検証の理解 2） LLM（大規模言語モデル）関連 ・ LLMを活用したアプリケーション開発経験（例：LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernelなど） ・ OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI / HuggingFace API の利用経験 ・ プロンプト設計・RAG構築・embedding検索の実装経験 ・ AI Agentの開発・運用経験 ‐ 例：ツール呼び出し、複数エージェント間の連携、タスク分解と役割分担、RAG連携 ‐ CrewAI, LangGraph, AutoGen, Haystack Agent, OpenDevin などのフレームワーク経験歓迎 ・ LLMのファインチューニング・最適化経験 ‐ LoRA / PEFT / QLoRA などの軽量チューニング実装 ‐ トークナイザーの再学習・カスタムデータセット作成・データクリーニング ‐ モデルサイズ・推論速度のトレードオフ設計、GPU最適化の実務経験 ‐ Hugging Face Transformers / DeepSpeed / Accelerate などの分散トレーニング知識 3） アプリケーション開発関連 ・ Next.js / React / TypeScript を用いたフロントエンド開発経験 ・ FastAPI / Flask / Node.js / Express などを用いたバックエンド開発経験 ・ API設計、JWT認証、DB操作（PostgreSQL / DynamoDB など）の基本理解 ・ デモやPoCをスピーディに立ち上げられる実装力（プロトタイピング能力） 4） インフラ / DevOps関連 ・ AWS / Azure / GCP を用いたAIサービス運用経験 ・ Docker, docker-compose の実務経験 ・ Kubernetes（EKS / AKS / GKE）に精通していること ‐ Pod / Node / Ingress の設計・チューニング ‐ GPUノードのスケジューリング・AutoScaling・Helmによるマニフェスト管理 ‐ Prometheus / Grafana / ArgoCD / Istio 等の運用経験 ・ CI/CDパイプライン（GitHub Actions, ArgoCDなど）の構築・理解 ・ APIサーバ（FastAPI, Flaskなど）でのモデルデプロイ経験 5） プロジェクトマネジメント / ビジネススキル関連 * 顧客折衝・要件定義の経験 * 各種要件定義関連書類の作成経験（要件定義書・設計書・業務フロー図など） * アジャイル型AI関連プロジェクトにおけるPM経験 * スライド／提案資料作成（技術概要・成果報告・要件整理など） * エンジニアマネジメント（進行管理・レビュー・メンバー育成） * コードレビュー対応および品質管理（コード規約遵守、再現性担保、テスト方針設計など） * 複数タスクの優先順位を整理し、クライアント・社内間で合意形成を取るコミュニケーション能力

Saas

増員

フルフレックス（日中レスポンス有り）

フルリモート

1回

オンライン

なし

2025/10/28 16:55:32