AIエンジニアの案件

AIエンジニア

MLエンジニア

・LLMを用いたChatbotに関する知見 　-RAGアーキテクチャ 　-プロンプトエンジニアリング、ChatGPT 　-検索アルゴリズム（セマンティック検索、ベクトル検索、etc...） 　-LangChain 　-OCR、チャンキング ・Azureのサービスに関する知見（特にAI関連） 　-Azure OpenAI、AI Search、Document Intelligence 　-App ServiceやVnet、DB等の基本的なインフラ機能 ・そのほかAI知見 　-Gemini、Anthoropicなどトレンド、LLMに関する 　　情報獲得が出来る ・その他ITスキル 　-Python、サーバ、DB、API等

・Pythonを用いて自然言語処理を業務として行った経験 ・機械学習モデル、もしくは検索システムにおいて、定量評価を行い改善した経験

・機械学習基盤（Training pipeline, Serving, Monitoring など）の構築の経験 ・PdM, Bizdev 等の他職種と協働できること

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

・PLのご経験 ・機械学習（自然言語処理）を用いたモデル実装のご経験 ・DB設計のご経験

・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)

・CFDに関する知識 ・深層学習FWを用いたAI開発経験 ・英語力（スピーキングは必須ではありません）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・Python、R、SQL等を用いたデータ分析のご経験 ・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・多変量解析・統計仮説に関する知見またはご経験

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

・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)

Python、もしくはC++でのプログラム開発経験 データ分析（機械学習）、ソフトウエア開発の基礎的な知識

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ■Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） 　Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3などの活用経験があると尚可 ■REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

・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)

・機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上）(Python, NumPy, pandas, scikit-learn) ・データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ・AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

・Pythonを用いたMLロジック実装ができること ・ML領域での要求や要件定義ができること

・Pythonを用いたMLロジック実装ができること ・ML領域での要求や要件定義ができること

・Pythonを用いた開発のご経験 ・プロンプトエンジニアリングのご経験 ・RAG構築のご経験 ・ビジネスサイドと連携して要件や仕様をすり合わせたご経験 ・コミュニケーション能力の高い方 ・勤怠に問題のない方 ・柔軟かつ主体的に動いていただける方 ・必要に応じて都内23区にご出社いただける方（原則フルリモート）

Python(2年以上) AI開発 ※どちらか必須

・レコメンドシステムの開発・運用経験（提示されたパーソナライズ要件に基に、設計、実装、パイプライン構築などのいずれかに携わった経験） ・Google Cloud or AWSでのML領域の開発・運用経験（Bigquery, VertexAI, SageMakerなど） ・メガベンチャーもしくはスタートアップでの就業経験 ・フルリモートではあるが、月1回程度の出社であれば問題ない方

・Pythonを用いて画像認識AIの機会学習に携わったご経験

・ChatGPT等のLLMモデルを用いた生成系AIの実務経験 ・Python等、自然言語処理(NLP)のご経験 ・ユーザー業務理解をし、AIシステムに反映していく力 　（ヒアリング、コミュニケーション、仮説立証、論理的思考、システム読解） ・RAG、ベクトルDB、ドキュメントチャンキングのご経験

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と実務経験 ・深層学習フレームワークを用いた実務経験 ・Python/SQL/機械学習の知識・利用経験 ・読み書きレベルの英語 ・クラウド利用経験

・生成AIのファインチューニング経験 ※御提案時にファインチューニングを対応した項番又は具体的なご経験の記載もお願いします。

LLM案件(構築やチューニング等)のご経験または開発に関わる知見 ※生成AIを1年ほど経験している方

・生成AIのファインチューニング経験 ※御提案時にファインチューニングを対応した項番又は具体的なご経験の記載もお願いします。

LLM案件(構築やチューニング等)のご経験または開発に関わる知見.