日系最大手銀行でのデータサイエンティスト募集
800~1800万
三菱UFJ
東京都中野区
800~1800万
三菱UFJ
東京都中野区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
領域特化データサイエンティスト(不正検出/安全性分析)
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング・生成系AIの活用推進・分析への活用【役割・責任】・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定・データの前処理、モデル構築、モデル評価・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。【おもな関係者】各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。【想定担当案件(例)】銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化・生成系AI活用案件・金融サービスに係わる不正検知
【必須(MUST)】<経験>・ビジネス課題に対応するため、AIや機械学習の技術を活用したデータ分析・開発を実施した経験(5年以上目途)<スキル・知識>・Python、Java、C/C++、Scalaなどの高度なプログラミングスキル・マシンラーニング、データマイニング、情報検索、統計などに関する深い知識・分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力・英語 リーディング・リスニング+実践会話力。英文の技術資料や論文等を理解でき、海外カンファレンスに単独で参加して情報収集できるレベル。・プロジェクトマネジメントスキル【歓迎(WANT)】<経験>・利用部門との期待値調整、ビジネス課題をデータ分析課題に落とし込むなどデータ分析の特性に合わせた企画・要件定義・プロジェクトマネジメント経験・金融機関等、データの取扱いにおいて高いセキュリティレベルを要求される分野でのデータ分析実務、システム開発経験・複数人からなる分析チームのマネジメント経験・機械学習プラットフォームを活用したデータ分析経験(SageMaker, Azure MLなど)<資格>・データサイエンティスト系資格、情報処理技術者試験高度資格、DBMS・OS等に関するベンダー試験資格等
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
正社員
800万円〜1,800万円
休憩60分
内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
東京都中野区
在宅勤務 リモートワーク可
最終更新日:
年収非公開
【当職種について】 生成AIの登場により、ソフトウェア開発は大きな転換期を迎えています。これから求められるのは、人がすべてのコードを書くことではなく、AIを前提とした開発プロセスを設計し、複数のAIエージェントを使い分けながら、品質・アーキテクチャ・ユーザー価値をリードし、クライアントの事業に使われ続ける商用システムとして高い価値を届けることができるエンジニアです。私たちは、この新しい時代のエンジニアを AIネイティブエンジニア と定義しています。 AIネイティブエンジニアは、AIを前提とした新しい開発スタイルを実践するエンジニアリングポジションです。AIを単なるコーディング支援ツールとは考えず、複数のAIエージェントを適材適所で活用し、人は設計・品質・技術判断・ユーザー価値の創出に集中します。AIと協働することで、これまでにないスピードでプロダクトを開発・改善し、より早くビジネス価値を届けることを目指しています。また、役割を細かく分業するのではなく、一人ひとりが専門性を持ちながら、AIを活用して領域を越え、プロダクト全体に責任を持つ働き方を重視しています。私たちが向き合うのは、PoCや検証で終わるシステムではなく、大手企業の基幹業務を支え、規制・ガバナンス要件のもとで安定稼働し続ける商用システムです。構想から設計、実装、本番運用、グロースまで一貫して携わり、リリース後に起きる予期せぬ課題にも当事者として向き合い、プロダクトを通してクライアントのビジネス成功に責任を持つことが、AIネイティブエンジニアのミッションです。 【当職種で働く魅力】 ■ AIネイティブな開発環境AIは「使える人だけが使うツール」ではなく、開発プロセスの標準です。コード生成・レビュー・テスト・ドキュメント作成まで、Claude CodeやCursorなどのAIコーディングエージェント、複数のLLMを目的に応じて使い分けます。それによって、一人のエンジニアが動かせる範囲と裁量は、これまでとは比較にならないほど大きくなっています。ツールを使いこなすこと自体がゴールではなく、それによって生まれた時間を、設計・品質・アーキテクチャ・ユーザー価値の創出といった、人にしかできない本質的な判断に振り向けることを大切にしています。 ■ 構想からグロースまで一気通貫で携われるPoCだけ、実装だけ、といった役割分担ではありません。事業構想、要件整理、MVP開発、本番リリース、運用改善まで、一つのプロダクトに継続して関わります。自分が設計し、書いたコードが実際のユーザーに使われ、クライアントのビジネス数字を動かしていきます。リリースして終わりではなく、実際の利用状況やビジネス指標を見ながら改善を重ね、「作ったもの」の先にある成果まで見届ける経験ができます。 ■ 専門性を持ちながら、領域を越えて成長できる私たちは専門性を大切にしています。一方で、フロントエンド、バックエンド、クラウド、生成AI、UI/UXなどの役割を固定することはありません。得意領域を軸にしながら、AIを味方につけることで、これまで踏み込めなかった領域にも挑戦でき、プロダクト全体を理解できるエンジニアへと成長できます。 ■ 最先端技術を実プロジェクトで活用Azure、AWS、Google Cloudをはじめとするクラウド環境や、生成AI、AIエージェント、クラウドネイティブ技術など、最先端のテクノロジーを、検証だけで終わらせず、大手企業の基幹業務という大きなスケールの中に実装します。自分の技術判断が、事業の現場でどう効くかを実感できます。 ■ 多様な業界・グローバル開発を経験製造、金融、小売、ヘルスケアなど、多様な業界の商用システム開発・デジタル変革に携わります。また、PwCグローバルの開発拠点とも連携し、海外メンバーとの共同開発を経験できます。業界や技術の壁を越えて経験を積めることは、AI時代における自身の市場価値を継続的に高めていくことにもつながります。 【職務内容】 以下の業務を担当いただきます。 ・AIコーディングエージェントを活用したアプリケーション開発 ・生成AI・LLMを活用したシステムおよびAIエージェントの設計・開発 ・クラウドネイティブ環境におけるシステムアーキテクチャの設計・実装 ・MVP開発から本番リリース、障害対応を含む安定運用・継続的改善までの推進 ・UI/UX改善やユーザー体験を踏まえたプロダクト改善 ・PwCグローバル開発拠点との共同開発・レビュー
Associate / Senior Associate以下①?③を満たし、④?⑦のいずれかを強みとしてお持ちの方 ① クラウドを利用したWebシステム開発経験(目安3年以上) ② AIコーディングツールを活用した開発の実践経験、またはそれに準ずる具体的な学習・自己開発の実績 ③ クライアントや非エンジニアのステークホルダーに対し、技術的な意思決定の背景やトレードオフを構造化して説明し、資料・ドキュメントに落とし込める経験 以下のいずれかを専門性としてお持ちの方 ④ Application Engineering・React、Next.js等を用いたフロントエンド開発・Python(FastAPI、Django、Flask等)を用いたバックエンド開発・LLMアプリケーション開発 ⑤ Cloud Engineering・Azure、AWS、Google Cloud・Kubernetes・Terraform等のIaC・CI/CD・DevOps ⑥ Product Engineering・UI/UX設計・Figma等を用いたプロトタイピング・デザインシステムの構築・運用・ユーザー視点でのプロダクト改善 ⑦ AI Engineering・RAG・AI Agent・MCP(Model Context Protocol)・Function Calling・マルチエージェント構成の設計・実装
ストラテジーコンサルティング マネジメントコンサルティング テクノロジーコンサルティング エクスペリエンスコンサルティング
1000~2000万
■ポジション概要 私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。近年、企業のAI活用はPoC(実証)から本番活用へと急速にシフトしています。しかし、実際の大規模業務の中では、どの業務にAIを適用すべきか?どのようなワークフローが最適なのか?どこまでLLMが担えるのか?業務要件を踏まえてどう設計すれば動くのか?といった 「技術と業務の翻訳」 が極めて重要になります。そこで、 顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に実装まで導くコンサルタント を新たに募集します。 ■プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ■チームについて <所属予定チーム> ・新規事業部、LLM基盤チーム ・CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチーム ・コンサル、FDE(エンジニア)、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当 ・エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出 ・LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進 ・「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる実装特化型のコンサル組織です。 ■具体的な業務内容 ・顧客の業務プロセス分析・課題の構造化 ・AI適用ポイントの特定とユースケース設計 ・LLM/AIエージェントの要件定義(FDEと連携) ・業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計 ・導入プロジェクトの推進(要件整理~導入~定着まで) ・AI精度評価・改善サイクルの運用 ・顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック ・ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング ■ミッション ・LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する ・高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築 ・複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる ・顧客企業でのAI活用の成功例を再現性ある形で創出する
■MUST要件 ・コンサルティングファームでの実務経験(3年以上) ・顧客課題の構造化/プロジェクトマネジメント経験 ・エンジニアを巻き込んだ要件定義・実装ディレクション経験 ・日本語でのビジネスコミュニケーション力 ・以下いずれかの経験 ・AI/データ活用プロジェクトの実務経験 ・プリセールス/セールスエンジニア経験 ・エンジニアリング経験 ■WANT要件 ・エンタープライズ企業向けの業務改革・DXプロジェクト経験 ・プロダクト企画(顧客要件→機能要件変換)の経験 ・データサイエンス/機械学習/LLMに関する知見 ・AIエージェントやAIワークフローの理解 ・コンサル×プロダクト開発の両面に興味がある方 ■求める人物像 ・AI/LLMの社会実装・業務変革に強い関心がある ・顧客現場に深く入り込み、課題を自分ごととして扱える ・技術だけでなく「業務デザイン」「プロダクト」の観点で考えられる ・完璧な要件より、価値ある成果を優先して動ける ・エンジニアやPdMと並走し、共にAIエージェントを作りたい ・チームで学習し、再現性ある成功モデルをつくることに喜びを感じる ・ミッション・バリューに共感し、組織の成長を牽引できる
経営管理クラウド「Loglass 経営管理」の提供、開発
950~2200万
【職務内容】 顧客の現場(最前線)に入り込み、課題ヒアリングから技術提案、実装、導入までを一気通貫でこなす 生成AIを活用した導入支援を行っております。 企業の業務課題解決のため、生成AIソリューションの提案、実証実験の推進、 アプリケーションや基盤開発などを最新のクラウド技術やAIモデルを駆使して実施し、 顧客に新たな価値を提供することを目指しています。 近年ではWebアプリケーションシステム開発に加え、 生成AIならではの技術課題に取り組むプロジェクトが急増しており、 業務効率化や情報活用支援などのソリューション開発に注力しています。 技術選定やアーキテクチャ設計の自由度が高く、新しい技術へのチャレンジを歓迎する文化のもと、 エンジニア同士の情報共有や勉強会を通じて専門性を高める機会が豊富に用意されています。 【具体的には】 ・ 生成AIを活用したシステムやサービスの企画・設計・開発・導入支援 ・ 企業の業務課題を解決するための生成AIソリューションの提案 ・ PoC(実証実験)の推進 ・ 生成AIを組み込んだアプリケーションや基盤の開発 ・ 最新のクラウド技術やAIモデルの活用 ・ 生成AIソリューションコンサルタント(求人ID:404105)
■必須条件 【共通条件】 システム開発経験が実務5年以上ある方 + 以下のいずれかの経験が1年以上ある方。 ・生成AIを活用した業務改善またはソリューション提案の経験 ・顧客課題のヒアリングとPoC設計・実行の経験 ・ビジネスプロセスの理解と業務要件定義の経験 ・プロンプト設計やRAGなどの生成AI技術に関する知見 ・顧客との共創やステークホルダー調整の経験
ソフトウェアを通じて情報社会の実現を支援し、革新的なICTソリューションを提供します。
700~1040万
■ポジション名 四輪事業の意志決定高度化の為のデータサイエンティスト ■業務概要 四輪事業を取り巻く市場環境や顧客ニーズが変化する中、データサイエンスの専門性を生かして事業戦略および意思決定の高度化を推進していただきます。将来の需要やリスク予測をもとに事業成長検討のための販売台数を予測し、重要な意思決定に貢献していただく役割です。 ■業務詳細 現場担当者とのコミュニケーションを通じた事業課題の明確化および戦略提言 事業戦略や商品戦略部門と連携した事業課題の整理、構造化 市場動向や競争環境等を活用した中長期の販売需要予測 サプライチェーン部門と連携した短期販売台数予測および在庫リスク分析 原材料供給や地政学等を踏まえた事業環境リスク予測 社内外のデータを活用した高度分析モデルの作成(統計解析、機械学習等の予測モデル開発、特徴量エンジニアリング等) ※専門性や適性等を踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ■開発環境 汎用分析ツール:Python(pandas、scikit-learn)、Dataiku、MS excel Webおよびアプリ分析ツール:Google Analytics、Sprinklr 情報共有ツール:Teams ■このポジションの魅力 四輪事業をはじめとする幅広いものづくりのバリューチェーン全体に関わりながら、多様な専門家と連携し事業やものづくりに対する理解を深められます。海外事業所やグローバルメンバーとの協業機会も多く、専門領域の枠を超えた視点を身につけられる環境です。データ分析を通じてモビリティ社会の持続的な発展に寄与できるほか、将来的には分析プロジェクトのリーダーや事業戦略からのロードマップ立案へとキャリアを広げることができます。
【必須】 ※業界および業種は不問 ・データ解析力および問題解決力 ∟課題設定、仮説設計、意思決定に必要なデータ分析に基づく提案経験など ・手段にとらわれず自分の頭でしっかりと考えて行動できる方 ・多様な分野の人達と働くためのコミュニケーション力と協調性 【歓迎】 ・英語力(目安としてTOEIC700点以上) ・自動車業界のバリューチェーンやビジネス構造に関する知見 ・顧客や市場分析等のマーケティング経験 ・企画、商品開発、生産、品質、購買等ものつくりの経験 ・コンサルティング等による問題解決の経験 【求める人物像】 ・Hondaフィロソフィーに共感し、論理的かつ柔軟に技術課題に取り組める方 ・部門を超えたコミュニケーションができ、改善や最適化のソリューションを提案できる方 ・断片的な分析ではなく、一貫したストーリーとして繋ぐ思考を好む方
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600~1000万
行政・企業・国際機関の社会課題に対し、AIとデータ解析技術を用いて解決策を生み出すポジションです。画像・時系列・テキストなど多様なデータを対象に、AIモデルの設計から実装・運用まで一貫して担当します。 ■AIモデル全般(画像処理・時系列予測・生成モデル等)の設計・開発 ■Python/PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習・評価 ■API化、MLOps、クラウド環境での本番実装 ■PoCから本番運用までのプロセスリード ■研究チームと連携した新規アルゴリズム検証
【必須】■Pythonを用いたAI/MLモデル開発経験■深層学習モデル構築経験 【尚可】■クラウド環境での構築経験■DockerやLLM関連開発経験 【必須・尚可要件】■機械学習の基礎理論、評価方法の理解■Gitチーム開発経験■英語での読み書き力 【働き方について】リモート勤務可。フレックス制(コアタイム11時~15時)で柔軟に働けます。 【求める人物像】自ら課題を発見し、仮説検証~改善を主体的に進められる方
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800~2000万
【業務内容】 ・顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築 ・社内DX領域における、生成AI/LLM/RAG/AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進 ・エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装 ・AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー/セマンティックレイヤー設計 ・事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案 【業務は何名くらいで連携して行うのか】 ・通常は3〜6名程度の少人数チームでプロジェクトを推進 ・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携 ・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX/UIなど各部門と連携 ・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進 ・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり 【キャリアパス】 ・キャリアパスは、スペシャリストコースとマネジメントコースの2軸を想定 ・スペシャリストとして、シニアデータサイエンティストへステップアップ ・さらに上位の専門職として、リードデータサイエンティストを目指すことが可能 ・志向や適性に応じて、管理職としてチームをマネジメントするキャリアも選択可能 ・専門性の深化と組織運営の両面でキャリア形成が可能
【ハイエンド人材認定必須スキル】 ①②両方の条件を満たしていること ①コンペティション・保有資格 下記いずれか1つを保有 ・データ分析:Kaggle Competitions Expert~/SIGNATE Competitions Expert~ ・アルゴリズム・コーディング:AtCoder レート1,800~/Codeforces Expert~/Codechef ★5~ ・統計:統計検定 準1級以上/CAP-Pro(Certified Analytics Professional) ②研究実績・論文・外部登壇 下記いずれかの実績があること ・査読ありの論文1本~ ・OSSに年間5件以上のPRおよび採択 ・社外のカンファレンスに年2回以上登壇 【必須スキル】 ・SQL/Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験 ・予測モデル、レコメンドモデル等の設計・構築・評価経験 ・ビジネス課題をデータ分析・AI活用テーマに落とし込み、効果検証まで推進した経験 ・大規模データを活用した特徴量設計、分析、モデル改善の経験 ・事業部門やエンジニアと連携し、分析結果を事業成果・業務改善につなげた経験 【歓迎スキル】 ・Databricks、Spark、dbt、クラウドDWH等を活用した大規模データ分析経験 ・生成AI/LLM/RAG/AIエージェント、MCP等に関する知識・活用経験
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800~1200万
SAR(合成開口レーダー)データを用いた研究開発、および実用的なアプリケーションの開発をご担当いただきます。 ■SARおよび地理空間データを使用した解析・研究開発 ■PythonやR、GISツールを用いたプログラミングとアルゴリズム実装 ■鉱業、林業、農業、防衛など多岐にわたるドメインへの適用検証 ■課題特定から技術的な解決策の提案、関係各所との調整 ■研究プロジェクトや開発のリード(経験やスキルに応じる)
【必須】■SARおよび地理空間データの解析・研究実務経験 ■Python、R、GIS関連ツールのいずれかを用いた開発経験■日常会話レベルの英語力 【働き方】フルリモート勤務相談可能。実機検証や会議等で東京・丸の内オフィスへの出社が発生する場合があります。 【当社の強み】最先端の宇宙×AI領域で官公庁との直取引実績が多数あり、社会的インパクトが非常に大きい事業に携われます。 【人物像】主体的に問題解決に取り組み、専門外の領域にも貪欲に挑戦できる方を歓迎します。
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600~1000万
官公庁や研究機関と連携し、地理空間データや観測データを用いた情報統合・自動処理・可視化システムの設計、開発、実装を担当します。社会的意義の高い領域で、信頼性の高いデータ基盤の構築を担います。 ■Pythonによるバックエンド・データ処理開発 ■GeoTIFF、GeoJSON等の地理空間データの取り扱い ■REST APIの設計・実装、Linux環境での開発 ■Git/GitHubを用いたチーム開発、ドキュメント作成 ■官公庁や研究機関との仕様検討・協議対応
【必須】■Pythonによる開発経験3年以上■地理空間データ(GeoTIFF等)の取扱い経験■チーム開発経験 【尚可】■防災・環境・公共領域での開発経験■ArcGIS、Docker等の利用経験 【必須・尚可要件】英語の技術文書が理解できる方を歓迎します。 【働き方について】リモート勤務が可能で、フレックスタイム制(コアタイム11時~15時)により柔軟な働き方が実現できます。 【求める人物像】社会課題解決への強い意志があり、主体的に自走できる方。
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年収非公開
DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 展開中の主なプロジェクト例 ・AI英会話アプリ LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築 ・AI受験コーチング 手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ・AIネイティブゲーム AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る 業務内容 LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 利用技術・開発環境 開発言語 ・Python ・SQL LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge インフラ ・Google Cloud - Cloud Run - Cloud SQL - BigQuery - Vertex AI / Agent Builder - Cloud Logging ・Docker ・Terraform ・GitHub Actions 開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin 働き方 週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。 0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。
必須要件 ・toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・クラウド環境でのサービス開発・運用経験 ・PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験 ・日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力 歓迎要件 ・Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験 ・LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験 ・LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験 ・評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験 ・vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験 ・BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験 ・セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験 ・Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験
ゲーム エンターテインメント スポーツ オートモーティブ ヘルスケア Eコマース その他
600~850万
官公庁向けのセキュリティシステム最適化プロジェクトにおいて、ローカルLLMと統計分析を活用してセキュリティパラメータの最適化を行い、クローズドな環境におけるAI活用パイプラインの構築を担います。 ■GPUサーバ上へのOllamaを用いたローカルLLM環境の構築・運用 ■検証データを用いたパラメータ最適化ループの実装(Optuna等の活用) ■外部ヒアリング情報や既存事例データの構造化整理とパターン分析 ■Python/LangChainを用いた分析パイプラインの実装・改善 ■隔離環境での分析環境の構築・維持
【必須】■Pythonを用いたデータ処理・分析実務経験■機械学習・統計分析の実務経験■ローカルLLMの活用経験 【尚可】■機械学習関連資格(G検定/E資格等)■CompTIA Security+ 【必須要件補足】Linux/GPU(CUDA)の基本操作、DockerやLangChainの使用経験 【働き方】フレックスタイム制を導入しており、柔軟な勤務が可能です。 【求める人物像】官公庁向け高機密プロジェクトの特性を理解し、高いセキュリティ意識と倫理観を持って、隔離環境での開発・分析に主体的かつ誠実に取り組める方
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