TensorFlowの案件

・LLMに関する開発知見や論文調査経験がある方 ・機械学習・深層学習フレームワークを使用した開発経験がある方 　→PyTorch、TensorFlow、Kerasなど 　→トータル1年以上の経験 ・開発経験2年以上の方 　→Python、C++、C#などが理想 ・必要に応じて出社が可能な方 ・コミュニケーションを取りながら開発ができる方

機械学習モデル開発の実務経験

React、Typescript、Electron、Python（3年以上） Deep Learningフレームワーク（TensorFlow、PyTorch 等）の使用経験 コミュニケーション力

・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、物理等それらの関連分野における学士号・修士号を有し、学会やジャーナルでの発表経験がある ・アルゴリズムの設計 / 実装経験 ・Python 及び PytorchやTensorflowなどディープラーニングフレームワークを用いた実務経験

画像処理/LLM/VLMの研究・開発経験3年以上 PyTorchまたはTensorFlowによる実装経験 GPUでのFine-tuning・LoRA実施経験 AIモデル精度改善・評価の実務経験

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

・プロダクト開発経験（3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず） ・Go、Dart（Flutter）、TypeScriptのいずれかでの開発経験（3年以上） ・実業務ではAIを活用する前提でバックエンド・フロントエンド両方の対応が求められます ・クラウド環境でのシステム構築・運用経験

C/C++ Linuxでの組み込み開発経験 Camera制御 ISP制御SWの開発経験 以下のいずれかに精通している ※Linux(Android含む)やQNX上におけるCameraデバイスの立ち上げ ※QualcommのSoCを使用した開発経験(CameraやImageに関連ブロック) ※TensorFlowなどを用いた機械学習の知見(特に画像認識関連)

・プロダクト開発経験（3年以上、バックエンド・フロントエンド問わず） ・Go、Dart（Flutter）、TypeScriptのいずれかでの開発経験（3年以上） ・実業務ではAIを活用する前提でバックエンド・フロントエンド両方の対応が求められます ・クラウド環境でのシステム構築・運用経験

コンピュータサイエンス、AI、機械学習等の関連分野における修士号 Python及びPytorch/Tensorflow等を用いた開発実務経験 CVまたはNLP分野での論文ベースでのアルゴリズム設計・実装経験

・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 それらの関連分野における学士号・修士号を有し、学会やジャーナルでの発表経験がある ・アルゴリズムの設計 / 実装経験 ・Python 及び PytorchやTensorflowなどディープラーニングフレームワークを用いた実務経験

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、物理等それらの関連分野における学士号・修士号を有し、学会やジャーナルでの発表経験。アルゴリズムの設計 / 実装経験。Python 及び PytorchやTensorflowなどディープラーニングフレームワークを用いた実務経験

・LLMの開発・応用の経験 ・Pythonでの高度なプログラミングスキルを有し、PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験がある ・技術的課題の解決経験 └実際のプロジェクトにおいて、特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験がある

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと

・クラウド環境でのアーキテクチャ設計・クラスタ構築・保守経験（3年以上） ・運用・保守に関するアーキテクチャ設計経験 ・生成AIを活用した開発効率化の実務経験 ・業務プロセス改善や要件定義など上流工程への関与経験 ・ビジネス要件を技術要件に落とし込み、関係者合意を得る能力 ・エンジニアチームの技術指導・メンタリング経験

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと

・LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） ・AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） ・Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 ・WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 ・英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと

・LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（OpenAI, Hugging Face等） ・AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） ・Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）での開発経験 ・WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 ・英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能な方

LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（OpenAI, Hugging Face等）。AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上）。Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）での開発経験。WebシステムにAI機能を組み込んだ経験。英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能な方

・LLM（大規模言語モデル）の利用経験、API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face等） ・AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上） ・Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn等）を用いた開発経験 ・WebシステムにAI機能を組み込んだ経験 ・英語またはシンプルな英語でオフショア開発チームと連携可能なこと

C++, Java, Python,R, matlabなどプログラミング言語を用いた開発またはデータ分析経験（1年以上1つの言語にコミットした経験） SharePointでの条件式を用いた開発のご経験 pandasやデータフレームを活用したデータ解析または処理経験 機械学習・画像解析・自然言語処理など、AI分野における学習・研究・技術活用経験 AI関連フレームワーク・ライブラリの活用経験 SharePointでの条件式を用いた開発のご経験 JavaScriptでのWebアプリ開発のご経験

機械学習を用いた予測モデル（特に時系列予測）の開発・実装経験（3年以上） Python を用いた高度なデータ分析スキル ・ライブラリ：pandas, NumPy, scikit-learn, Prophet など ・深層学習フレームワーク：PyTorch または TensorFlow の利用経験 SQL を用いた大規模データセットからのデータ抽出・前処理経験 クラウドプラットフォーム（AWS / GCP / Azure いずれか）上でのモデル開発・運用経験 ビジネス課題を理解し、データドリブンな解決策を提案・実行できる能力

SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

・情報工学系、計算機工学系または理数系の学士号またはそれに相当する経験 ・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 ・画像解析に関する開発経験 　→画像処理（OpenCV、Canny Edge など） 　→物体検出AI(YOLO, R-CNN など） 　→異常検知AI(Padim, PatchCore など）

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

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験 ・Google Cloud / AWS等のパブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験（Google Cloudが最も望ましい）

・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）

生成AI・深層学習モデル・データ分析・可視化の経験 クライアントとのコミュニケーション能力 要件定義～デプロイまでのアプリ開発経験