【AI/機械学習】製造業向けSaaSにおけるAI・機械学習エンジニア案件

製造業向けSaaSを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画していただきます。画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、PoCからプロダクションまで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、プロダクトとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。 製造業データを活用した検索・AI機能について、技術検証からプロダクション実装まで幅広く担当していただきます。 ・画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装 ・Embeddingモデルを用いた検索手法の検証 ・Vision / Multimodalモデルの評価・活用 ・画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索 ・データ前処理・特徴抽出手法の検証 ・検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築 ・PoCで有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・プロダクション実装 ・推論速度・コスト・スケーラビリティを考慮したシステム最適化 ・本番運用を通じた継続的な改善

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

Vector Searchエンジン（OpenSearch, FAISS, Milvus, Vertex AI Vector Search等）の構築・運用経験 画像・テキスト・構造化データを組み合わせたマルチモーダル検索（Multimodal Search）やEmbeddingモデルのFine-tuning経験 OCRや図面・ドキュメント（PDF等）からのデータ前処理・特徴抽出の実務経験 「なぜその技術を選定したのか」を言語化し、設計思想に基づいた開発経験 (※スキルシートに、課題、その改善と成果等の記載)

製造・メーカー

画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、PoCからプロダクションまで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。

フロントエンド：TypeScript / Next.js バックエンド：Laravel / PHP インフラ：GCP（Cloud Run, Cloud SQL, Terraform） その他：Notion / Slack / Figma / GitHub

140時間〜180時間

2026/10

少数精鋭

フルフレックス(日中の稼働が可能な方)

メンバー全員話しやすい雰囲気で、困ったことがあればすぐに相談できる環境です。 また、少数精鋭のチームなので、開発方法やサービスの使い勝手など、意見が発信しやすい環境です。

フルリモート

1回

オンライン

あり

なし

2026/09/14 21:35:28