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案件詳細

リーガルSaaSのプロダクトに、AIの機能の追加実装を進めております。 明確にマイルストーンを引いてはないですが、人的リソースが足りていない状況です。 プロダクト開発チームとは別にAIチームがあり、AIチームはプロダクトを横断的に対応いただきます。 現在、AIチームのリーダーの方の負担が大きく、WebアプリにおけるAI開発を1人称で対応可能且つ、 リーダーの方の負担を巻き取れるような、PM的な動きも取れる方を求めております。 【想定業務内容】 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装 ・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ ・既存プロダクトAIの保守運用および改善 ・プロダクトのSRE活動 プロダクト開発チームとは別にAIチームがあり、今回はAIチームにジョインいただきます。 自社プロダクトにAIの機能の実装を進めるにあたり、機械学習のモデル開発から実装、検証まで幅広く対応いただきます。

必須要件

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・最適化理論とアルゴリズムの理解 ・機械学習モデルの開発 ・ディープラーニングを含むモデルの実装 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験

募集背景

リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用を進めるにあたり、人員を募集

尚可要件

・FastAPI, FlaskなどPythonのWebフレームワークを用いた開発経験 ・AWS, Microsoft Azureなどのクラウドサービスを用いた開発経験 ・CircleCIやGitHub ActionsなどのCI/CDを用いた開発経験 ・PM/PMOのご経験

開発環境

・関連技術  └Python3  └OpenAI, Hugging Face  └AWS SageMaker ・開発基盤  └AWS, Microsoft Azure ・ツール  └GitHub(Enterprise), GitHub Copilot ・CI/CD  └GitHub Actions, CircleCI ・グループウェア  └Google Workspace, Slack ・プロジェクト管理/タスク管理  └ClickUp, Jira, GitHub

参画時期

2025/09

勤務時間

10時〜19時 ※応相談

出社頻度

フルリモート

面談回数

1回

商談方法

オンライン

PC貸与

未設定

服装規定

未設定

最終更新日時

2025/04/28 18:01:07

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【Python】自社生成AIのWebサービス開発におけるフルスタックエンジニア案件・求人

・Nextを用いたフロントエンド開発経験 ・Pythonを用いたバックエンド開発経験 ・少人数チームで主体的にコミュニケーションを取りながら開発を進めていただける方

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【Python】AIプロダクト創造企業にて、PjM募集案件・求人

・プロジェクトマネージャーとしてソフトウェア開発チームをリードしたご経験 3年以上 ・顧客の業務ヒアリングをして、システムに開発をした経験 ・周りを巻き込み推進できるリーダーシップスキル、コミュニケーションスキル ・何らかのプログラミング言語での実装経験 2年間以上 ・AI AGENT開発のプロンプトチューニングを自らの手を動かしてテストする意欲

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【Python】HR系最新型転職支援サービスの成長を担う、機会学習エンジニア募集案件・求人

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

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【Python】AIプロダクト創造企業でのデータエンジニア案件・求人

Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

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【Python】AIプロダクト創造企業におけるAIエンジニア案件・求人

・AI/機械学習分野での研究経験(3年以上、修士号取得者相当) ・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・評価の実務経験 - トップカンファレンス(例:NeurIPS、ICML、ICLR)論文の理解と、最新モデルの実装能力 専門領域(以下のいずれかに深い専門知識と経験を有すること): ・Large Language Models (LLM)(事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG) - AI Agents/マルチエージェントシステム(LLMを活用したエージェント開発) ・自然言語処理(NLP)(特に、質問応答、テキスト生成) ・強化学習(深層強化学習)

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