生成AI×フルリモートの案件

PdM経験1年以上 Webアプリケーション開発におけるエンジニアリング経験3年以上 TypeScriptでの開発経験 AI関連のプロジェクトへ過去参画した経験

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化 ・マルチモーダルLLM (GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet等) を用いて、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験 ・抽出精度の定量評価と改善サイクル (プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等) を回した経験 ・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 コンピュータビジョン技術の実装経験 ・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 ・画像前処理パイプライン (ノイズ除去、二値化、傾き補正等) の設計・実装経験 ・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

AI（生成AI、機械学習等）関連プロジェクトへの参画経験（または同等の知見） 要件整理や企画フェーズにおける、論理的な仮説立案能力 プロジェクトマネジメント（PM）の実務経験

UI/UX に関する基礎的な理解 JavaScript／React／Vue／Angular などの開発経験 Python または JavaScript を用いた API 連携の知見 Azure WebApp に関する基本的な理解 LLM を を含む AI モデルに関する基礎知識 主体的に学習しキャッチアップ可能な方

・要件定義におけるインサイト分析のご経験 ・PRD(why/what/how)作成のご経験 ・システム導入やAI活用における投資対効果の策定経験 ・開発チームのマネジメント経験

Cursor等のエディタを用いたテキスト処理・データ加工の実務経験 Excel/Google Sheetsでの高度なデータ操作（関数・フィルタ・整形） データ構造（RDB的な考え方）を理解したカラム設計能力 ビジネスレベルの日本語能力

・LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 ・Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 ・未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査、検証能力

・システム開発における要件定義から導入までのプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・クライアントとの折衝（提案、見積り作成）の実務経験（3年以上） ・PoCフェーズにおけるプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・生成AI、LLM、RAGに関するプロジェクト経験（2年以上）

自社開発企業でのSaaSプロダクトの開発経験2年以上 AI SaaSプロダクトの開発経験 PDFや画像データなどの非構造化データをM-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて構造化データへ変換した経験 抽出モデルにおける評価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用経験 ビジネス課題をアーキテクチャを活用して解決した経験

静的型付け言語（Go, Typescript, Rust等）でのSaaS/Webプロダクトの開発経験（2年以上） フロントエンド開発の実務経験（React / Vue など） Dockerを用いた開発経験（1年以上） AWSまたはGCP環境での開発経験 データベース（MySQL, PostgreSQL, MongoDB）設計および操作経験

ビジネスコンサルタント経験、業務分析能力、経営視点でのROI分析から業務改善まで、資料作成・説明能力、機械学習など情報科学全般に対する基本的な理解

- 生成AI案件における要件定義または基本設計の実務経験 - 業務ヒアリングから要件整理、設計資料作成まで一貫して担当した経験 - 業務フロー、要件定義書、基本設計書等の作成経験 - 案件推進またはプロジェクトマネジメント経験 - LLM、プロンプトエンジニアリング、RAG等の基本概念を理解していること - Dify実務経験は必須ではないが、エンジニアと対等に技術的な会話ができるレベルで、Difyや生成AIアプリ開発の前提を理解していること

AWS環境上でのAIエージェント開発

システム開発におけるPM経験 生成AI（RAGなど）に関する知識と実務経験 技術的課題に対し処理の可否や実現性を判断できる深いシステム知識 アーキテクチャ図を読解できる能力（システム制約や条件の理解） 顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導くスキル

・Google Cloud（GCP）の実務経験（3年以上） ・AIツール（Cursor, Claude Code, GitHub Copilot等）を使った開発経験 ・以下のうち2つ以上の領域で、設計〜実装まで一通りこなせる実務経験（3年以上） 　- Frontend：React / Vue / Next.js 等でのフロントエンド開発 　- Backend：Go / Python / Node.js / Java 等でのAPI設計・開発、DB設計 　- SRE / Infra：クラウド構築、IaC、コンテナ運用 　- Data / ML：データパイプライン構築、MLモデルの実装・運用

① Azure基盤上での非機能設計・実装経験（顧客個人情報を扱う環境） ② アーキテクチャ方式検討の経験 ③ Azureコンテナ基盤（AKS等）の設計・実装経験 　　└ アプリ要件を踏まえたコンテナサービス選定・構築ができること ④ IaC化に関する検討・設計・実装経験

・Figmaを使用してのUIデザイン制作経験5年以上(業界経験は8年以上が望ましい) ・プロダクトの開発チームへの在籍経験5年以上 ・ビジネスサイドとの折衝スキルと課題整理のご経験 ・デザインガイドラインに沿ったレビューのご経験 ・toBサービスのUIUXデザインのご経験

・大規模システム開発における要件定義から運用保守までの一貫した実務経験 ・生成AI開発の実務経験（Prompt Engineering・RAG・エージェント・ファインチューニング等） ・以下モダン開発領域のうち「生成AI開発」を含む3領域以上の実務経験 - フロントエンド開発 - バックエンド開発（Python・Java・Go・TypeScript等複数言語） - クラウドインフラ構築・運用（AWS・GCP等） - セキュリティ設計・実装 - データ分析・データエンジニアリング ・技術選定理由を自身の言葉で論理的に即答できる深い技術理解 ・5〜10年単位を見据えた長期・堅牢なシステム設計経験 ・エンジニア出身であること（SIerまたは事業会社でのPM／SE相当職）

・生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ・ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 ・クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 ・0→1フェーズやPoC開発の実務経験

・生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ・ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 ・クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 ・0→1フェーズやPoC開発の実務経験

生成AI（開発）経験 AIエージェント（の領域での開発）経験 Python 経験 クラウド環境 経験

AIツール／AI機能を用いたシステム開発経験 （生成AI、OCR、自然言語処理、AI API連携等いずれか） Python等を用いたAI関連処理・API実装経験 クラウド環境（特にAzure）上での開発経験 PoC・検証フェーズからの参画経験 要件を理解し、自走して設計・実装が可能な開発力

AI関連ツール／機能を活用したシステム開発経験（生成AI、OCR、自然言語処理、AI API連携のいずれか） Python等を用いたAI関連処理およびAPI実装経験 クラウド環境（特にAzure）での開発経験 PoC／検証フェーズからの参画経験 要件を理解し、自走して設計・実装が可能な開発力

生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 0→1フェーズやPoC開発の実務経験

生成AIを活用した業務システムの開発経験 AIエージェント領域での開発経験 Pythonの実務経験 クラウド環境での開発経験

高いコミュニケーション能力、コーチングスキル Git/GitHubを用いたプルリrequestベースのレビュー実務 Pythonを用いた実務経験 TensorFlowまたはKerasを用いたディープラーニングの実装経験 自然言語処理（BERT, Transformers等）の実装経験 機械学習に必要な数学知識（線形代数、統計学等）

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

・ 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

・深層学習モデルの学習経験 ・モデル改善、アプローチ転換の経験 ・技術調査、取り込みの経験

Pythonを使用した機械学習モデルの構築経験 自然言語処理（LLM）を用いた開発経験 AIを用いたアプリケーション開発経験