リモートワーク・在宅可の案件一覧

大規模言語モデル（LLM）を軸にしたエージェント・フレームワークを用い、社内外の業務プロセスを自動化・最適化する AI システムを企画・実装します。日本のテックリードと海外メンバーで構成されたグローバルスクラムの中心として、PoC から本番運用までをリードしていただきます。※?AI／LLM?エージェント開発の実務経験がなくても問題ありません。Web／アプリ開発などのシステム開発経験をお持ちで、生成?AI に強い興味があり、自主学習・個人開発・ハッカソン等でスキルを磨いている方を歓迎します。 ・AI?エージェント設計・実装 事業要件を LLM／外部ツールにマッピングし、LangChain・LangGraph・AutoGen／CrewAI 等でエージェントを構築 ・RAG & ナレッジ統合 Vector?DB（Weaviate／Pinecone など）を使ったデータ統合と検索精度最適化 ・MLOps / DevOps Docker／Kubernetes、GitHub?Actions による CI/CD、自動テスト・モニタリング基盤の整備 ・グローバル開発連携 日本側 Tech?Lead × 海外エンジニアのハイブリッドスクラムで開発推進

・Python または?TypeScript を用いた Web／API サービス開発経験　3?年以上 ・OpenAI・Anthropic?Claude・Google?Gemini などの LLM?API を用いた実装経験 ・エージェント・オーケストレーション ライブラリの利用経験 ?LangChain／LangGraph／AutoGen／CrewAI のいずれか（PoC レベルで可） ・クラウド環境の構築・運用スキル（AWS／GCP／Azure のいずれか、Docker 基礎含む） ・Git ワークフロー & CI/CD（GitHub?Actions／GitLab?CI 等）および AI コーディングアシスタント（Copilot・Cursor・Devin 等）の活用経験 ・日本語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力

・英語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力 ・RAG パイプラインの設計・運用経験（Vector?DB、Embedding 再ランク等） ・LLM 評価・監視フレームワーク（LangSmith／PromptFlow／Guardrails など）の利用経験 ・モデルチューニング（LoRA／QLoRA、RLHF／RLAIF 等）の実装経験 ・GPU クラスター最適化（Kubernetes + NVIDIA GPU?Operator 等） ・セキュリティ・ガバナンス（PII マスキング、AI 利用ポリシー策定） ・プロダクトマネジメント／スクラムマスター 経験 ・多言語対応エージェント の開発経験 ・生成?AI OSS へのコントリビュート または関連論文の執筆・発表実績

Docker／Kubernetes、GitHub?Actions による CI/CD

126時間 ~ 198時間

2025/09

9:30～18:30

フルリモート

未設定

未設定

2025/08/15 13:00:24

AI技術は、業務プロセスの自動化や最適化を可能にし、企業の競争力強化に不可欠です。 本案件では、最新のAI技術を活用し、グローバルな開発チームと連携しながら、革新的なAIシステムの開発に携わることができます。 AIエンジニアとして、最先端技術の実装経験を積み、スキルアップを目指せる魅力的な機会となるでしょう。