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LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力がある方

AWSの設計、構築経験

AWSの設計、構築経験

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験（1年以上） ・Pythonバックエンド開発の経験 ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・以下の機能のうち２つ以上ゼロから設計開発した経験：コンテキストのサマライズ機能、MCPクライアント機能、生成AIガードレール機能、ブラウザUse機能 ・平日の日中時間帯に稼働可能な方

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・生成AIを用いたチャットサービスの開発・運用・保守経験（1年以上、商用サービス開発経験必須） ・バックエンド開発経験5年以上（Python尚良） ・システムアーキテクチャ設計の経験 ・Docker環境での開発経験 ・Githubでのチーム開発経験 ・平日の日中時間帯に稼働可能な方

ソリューションアーキテクチャ力（業務課題を技術要件へ落とし込む、AI適用余地の見極め、全体アーキテクチャ設計、非機能要件整理、実現可能性とリスク判断）、PoCやモックアップ推進力（Python、SQL等のスキル保有、1〜2週間でのデモ作成、サンドボックス環境での検証、効果測定設計経験）

・BtoB SaaS・コンサルティング領域における顧客折衝のご経験 ※ 法人顧客への課題ヒアリングおよび改善提案の経験 ・ITツールやSaaSに対する高いリテラシー

RAGの構築実務経験（ベクトルDBの構築経験を含む） 画像認識およびOCRを用いた開発実務経験

LLM（Transformerの原理等）に対する知見がある方 データ分析の実務経験がある方 Webアプリケーションの開発経験がある方 Unix、Git、Docker、データベース等の基礎技術の理解と利用経験がある方 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェントの基本設計および実装経験がある方 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力がある方

GraphRAG（Knowledge Graphを活用したRAG）に関する深い知見・実務経験 PDF等の非構造化データを解析し、構造化データへと変換・整理する技術・経験 AI・高度データ分析領域におけるPoC（概念実証）の参画経験 メンバーと密に連携し、主体的に業務を推進できるコミュニケーションスキル

【AIエンジニア】 ・Azure上での開発経験（App Service / Functions / Foundry 等） ・PythonによるWebアプリケーションのバックエンド開発経験 ・AI／検索システムに関する基礎知識（RAG、ベクトル検索 等） ・JSON／XML等の構造化データ取り扱い経験 ・GitHub Copilot活用経験（バイブコーディング、調査等） 【インフラエンジニア】 ・Azureにおけるセキュアな公開構成の設計・構築経験（Azure Front Door / Application Gateway（WAF含む）など） ・Azure上でのWebアプリケーション設計・構築経験（App Service / Container Apps いずれか） ・BicepもしくはTerraformの開発経験 ・要件・課題を整理して説明できるコミュニケーション力

Difyを活用したAIエージェントの構築・実務経験 生成AI、マルチエージェント構成、またはオーケストレーションに関する知見・経験 AI領域におけるPoC（概念実証）の参画経験 メンバーと密に連携し、主体的に業務を推進できるコミュニケーションスキル

AIを利用した業務改善経験 AIエージェントについての基礎知識（概念や何ができるかが分かる） 高度な情報の構造化・整理スキル わかりやすく伝えて人を動かせるコミュニケーションスキル

・Copilot、Gemini、Claude等で自社含めて業務の効率化をした経験

・データレイク・DWH・マートを含むデータアーキテクチャ設計経験（権限設計・運用設計を含む） ・複数データソース（DB・ログ・SaaS等）を対象としたパイプラインの設計・構築・運用経験 ・GCP/AWS/Azureいずれかでのデータレイク・DWH構築・運用経験（BigQuery等） ・日本語ネイティブ同等レベル

機械学習・モデル開発 PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) データ処理 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる インフラ・クラウド AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

AWS SageMaker などのクラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

システム開発経験3年以上 要件・仕様の読解力 設計・実装・テストの対応経験 バイブコーディング経験

コンピューターサイエンス系の大学院卒業 5年以上の実務経験 製品コードの実装経験 テストコードの作成経験 LLM/VLMを用いた開発経験 MLモデルの作成・評価経験

言語化力 AIでの出力

自社プロダクトを持つスタートアップまたはメガベンチャーでの、Webアプリケーションセキュリティに関する実務経験（3年以上） 脆弱性診断（手動/ツール）、セキュアコードレビュー、脅威モデリングのいずれかの経験 AI/LLMを活用したプロダクトにおけるセキュリティの実務経験または深い知見 クラウドインフラ（AWS）のセキュリティ設計・運用経験 開発チームと連携してセキュリティ施策を推進した経験 案件参画時には日本に在住している方

・ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力 ・商用サービスの開発と運用においての経験 　・LangChain, LangGraphを利用したAIエージェントor ワークフロー構築経験（1年以上） 　・Pythonバックエンド開発の経験 　・システムアーキテクチャ設計の経験 　・Docker環境での開発経験 　・Githubでのチーム開発経験 ・商用サービスまたは個人開発においての以下機能のうち２つ以上ゼロから設計開発した経験 　・コンテキストのサマライズ機能 　・MCPクライアント機能 　・生成AIガードレール機能 　・ブラウザUse機能 ・平日の日中時間帯に、稼働可能な方

Azure環境におけるアプリケーションまたはインフラ開発経験 Python等を用いたAI/LLMアプリケーションの実装経験 基本設計~実装~テストまで一人称で対応可能な方 生成AIによるコード生成を活用しながら高品質な実装ができる方 【基盤領域】Microsoft Fabric、Microsoft 365(A365)、AIゲートウェイ等の知識および実装経験 統合AI基盤全体のアーキテクチャを理解した上で設計・実装できる方 AzureサービスのIaC化経験 CI/CDパイプライン構築経験 複数サービスを組み合わせた基盤構築経験 【応用機能領域】AIガバナンス(テックリード)が作成した設計をもとに開発・テストを実施できる方 フロントエンド、バックエンド、Azureリソースを含むアプリケーション構築経験 アプリ開発テンプレートの作成または整備経験 LLMアプリケーション、RAG、AIエージェント等の実装経験 PythonおよびTypeScript/JavaScriptでの開発経験

データガバナンスの策定経験（ポリシー、ガイドライン、運用ルール等の作成経験） 策定したガバナンスをシステムや運用基盤へ実装した経験 応用機能領域の動きを理解し、ガバナンス設計や実装へ反映できる方 データカタログ、メタデータ管理、データ品質管理等の実装経験 AzureまたはMicrosoft Fabric環境におけるガバナンス設定・実装経験

AI駆動開発（AIを前提とした開発プロセス）に関する経験 LLM／AIエージェントに関する基本的な理解または活用経験 Claude CodeのLLM活用経験 上流工程（要件整理・業務理解）と実装工程（開発）のブリッジ経験 アジャイル開発プロジェクトへの参画経験

Microsoft Copilot環境の実装経験（Copilot Studio、Power Automate、SharePoint連携）、API連携の実務経験（REST API、Webhook、OpenAI API、STUDIO API等）、ワークフロー自動化ツールの構築経験（Make.com、Zapier、Power Automate等）、RAG（検索拡張生成）の設計・実装経験（ベクトルDB、エンベディング活用）、AIプロンプトエンジニアリング（Claude、GPT-4等のプロンプト最適化）

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

機械学習アルゴリズムと技術の知識 Dockerの使用経験1年以上 Pythonを使用した開発経験1年以上 アプリケーションを作った経験 主体的にチーム改善を行える方