TensorFlowの案件

・画像AIやLLMに関する開発知見や論文調査経験 ・Python、C++、C#いずれかの開発経験2年以上 ・コミュニケーションを取りながら開発ができること ・必要に応じて出社が可能な方

Pythonを用いたアプリケーション開発経験（3年以上） SaaSプロダクトまたはtoBプロダクトの開発経験（3年以上） クラウドサービス（AWS、GCP、Azure）および コンテナ技術（Docker、Kubernetes）の実務経験（3年以上） AI関連の知見 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、 機械学習、数学、物理等の学士号、または同等の実務経験

・Pythonを用いたアプリケーション開発経験3年以上 ・SaaSプロダクトやtoBプロダクトの開発経験3年以上 ・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験3年以上 ・AI関連の知見 ・コンピュータサイエンスやソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理等関連分野における学士号 または同等の実務経験

テックリードやリーダーなどのチームリード経験1年以上 Pythonを用いた開発経験1年以上 ※ブランクがある場合はお見送りとさせていただいております バックエンドの開発経験3年以上 Typescriptを用いた開発経験1年以上 モダンなフレームワークを用いた開発経験3年以上 AWS・Azureなどクラウド環境での開発経験 Docker・Kubernetes等のコンテナ技術を用いた開発経験

・Pythonを用いた開発実務経験5年以上 ・自社開発企業でのtoBtoC向けSaasの開発経験2年以上 ・AWS・Azureなどクラウド環境での開発経験 ・Docker・Kubernetes等のコンテナ技術を用いた開発経験 【下記いずれかのご経験】 ・AI関連分野における学士号・修士号の保有、もしくはAI関連分野における研究開発・論文発表経験 ・AI関連のシステム開発経験2年以上

Pythonを用いた開発経験 Webアプリの基本的な理解 クラウド（AWS）の利用経験（構築経験はなくても良い） Linuxの基本的な操作（ファイル操作や権限周りが少しできれば良い。）

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

・ディープラーニングを使った開発の経験 ・Pythonを用いたデータ解析またはソフトウェア開発などの経験 ・AIモデル開発経験 ・物体検出AI(YOLO, R-CNN など）、異常検知AI(Padim, PatchCore など）を利用した開発経験 ・画像解析技術（OpenCV、Canny Edge など）を利用した開発経験 ・Tensorflow/PyTorchを用いた開発経験 ・精度向上のためのチューニング経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

RAG構築

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

LLMを使用したアプリケーション開発経験 RAGの精度検証、改善経験 バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

・LLMを使用したアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証、改善経験 ・バックエンドの開発経験

機械学習モデル開発の実務経験 データ基盤の設計または大規模データ処理の経験 モデルの評価・改善を行った経験

・GCP×TensorFlowの開発経験：3年程度 ・画像認識に関する開発経験or知見

・GCP×TensorFlowの開発経験：3年程度 ・画像認識に関する開発経験or知見

・プロジェクトマネジメントの実務経験 ・AI導入やデータ分析案件のPM業務の知識・経験 ・AI・機械学習技術の基本的な知見

機械学習モデル開発の実務経験

・AIを活用した画像・動画生成の経験 ・Stable Diffusionの経験/知見 ・2Dや3Dモデルを使った顔の動きの生成（例：FaceWare, Avatarify）

1） ML（機械学習）関連 ・ 機械学習プロジェクトの実務経験 2年以上 ・ モデル開発〜推論パイプライン構築の一連の経験 ・ 以下のすべての知識・実装経験 ‐ scikit-learn / PyTorch を用いたモデル実装 ‐ データ前処理、特徴量設計、評価指標設計（精度、再現率、F1など） ‐ ハイパーパラメータチューニングや交差検証の理解 2） LLM（大規模言語モデル）関連 ・ LLMを活用したアプリケーション開発経験（例：LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernelなど） ・ OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI / HuggingFace API の利用経験 ・ プロンプト設計・RAG構築・embedding検索の実装経験 ・ AI Agentの開発・運用経験 ‐ 例：ツール呼び出し、複数エージェント間の連携、タスク分解と役割分担、RAG連携 ‐ CrewAI, LangGraph, AutoGen, Haystack Agent, OpenDevin などのフレームワーク経験歓迎 ・ LLMのファインチューニング・最適化経験 ‐ LoRA / PEFT / QLoRA などの軽量チューニング実装 ‐ トークナイザーの再学習・カスタムデータセット作成・データクリーニング ‐ モデルサイズ・推論速度のトレードオフ設計、GPU最適化の実務経験 ‐ Hugging Face Transformers / DeepSpeed / Accelerate などの分散トレーニング知識 3） アプリケーション開発関連 ・ Next.js / React / TypeScript を用いたフロントエンド開発経験 ・ FastAPI / Flask / Node.js / Express などを用いたバックエンド開発経験 ・ API設計、JWT認証、DB操作（PostgreSQL / DynamoDB など）の基本理解 ・ デモやPoCをスピーディに立ち上げられる実装力（プロトタイピング能力） 4） インフラ / DevOps関連 ・ AWS / Azure / GCP を用いたAIサービス運用経験 ・ Docker, docker-compose の実務経験 ・ Kubernetes（EKS / AKS / GKE）に精通していること ‐ Pod / Node / Ingress の設計・チューニング ‐ GPUノードのスケジューリング・AutoScaling・Helmによるマニフェスト管理 ‐ Prometheus / Grafana / ArgoCD / Istio 等の運用経験 ・ CI/CDパイプライン（GitHub Actions, ArgoCDなど）の構築・理解 ・ APIサーバ（FastAPI, Flaskなど）でのモデルデプロイ経験 5） プロジェクトマネジメント / ビジネススキル関連 * 顧客折衝・要件定義の経験 * 各種要件定義関連書類の作成経験（要件定義書・設計書・業務フロー図など） * アジャイル型AI関連プロジェクトにおけるPM経験 * スライド／提案資料作成（技術概要・成果報告・要件整理など） * エンジニアマネジメント（進行管理・レビュー・メンバー育成） * コードレビュー対応および品質管理（コード規約遵守、再現性担保、テスト方針設計など） * 複数タスクの優先順位を整理し、クライアント・社内間で合意形成を取るコミュニケーション能力

PyTorch/TensorFlowによる深層学習実務経験 OpenCV等での画像処理経験 顔認識・表情認識モデルの構築経験 ONNX等でのモデル最適化・デプロイ経験 FastAPIでのAPI開発経験 Git/GitHubを用いたチーム開発経験

・平日日中の週3（できれば週4以上）以上の稼働 ・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・目安直近5年で最低2年以上 ・MAUが最低数十万以上の規模、もしくはそれに近いトラフィックやデータ量での経験 ・PoC経験はNG ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験 ・CF（Collaborative Filtering: 協調フィルタリング） ・MF（Matrix Factorization: 行列分解） ・DNN（Deep Neural Network: ニューラルネット、深層学習） ・Transformer系（BERTなど） ・Two-Tower ・Wide & Deep GNN（グラフニューラルネット）

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras

以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikit learn、TensorFlow、Keras