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3か月前
クラウド（主にAzure）およびWebアプリケーション開発領域のシステムエンジニアとして、顧客ヒアリングや要件整理、要件定義・設計、開発・構築、評価・テストを担当します。Azureを中心としたクラウド基盤構築や、金融機関・流通業・製造業向けのシステム開発プロジェクトがあります。
3か月前
開発事業部の技術部長として、技術判断、組織マネジメント、事業推進のいずれかを起点に担当部門の成長を推進します。約180～240名規模の部門統括や、技術的な意思決定、売上／利益の観点を含めた事業推進を担うポジションです。
3か月前
資格ITIL(歓迎)
お客様のIT運用および情報システム運営全体を対象に、AIを前提とした運用設計から実装、定着までを一気通貫で支援します。現状分析や課題抽出、業務改革・運用設計、プロジェクトマネジメントや実行支援を通じて、運用変革をリードするポジションです。
3か月前
業務課題の可視化からプロセス設計、体制構築、プロジェクト推進、継続的な改善までを一気通貫で担うポジションです。現場の業務を整理し、AIやツールも含めた業務設計、チーム体制の構築、運用の立ち上げや継続的な改善を進めます。配属部署はAI BPaaS本部 AI BPaaSサービス部です。
3か月前
AIソリューションエンジニアとして、AIコンサルタントと連携し、クライアントの業務課題に対するAI技術を活用したソリューションの企画・開発支援を行います。課題整理からPoC、実運用を見据えたプロダクト開発まで関わり、経験に応じて技術リードや小規模チームのリードを担います。
3か月前
AIやLCAPなどのハイパーオートメーション技術を活用し、クライアント企業の業務効率化・高度化を支援します。クライアントの業務課題に対するヒアリング・要件定義から、ソリューション設計・開発、PoC、業務プロセス最適化、運用・保守まで一貫して携わります。
3か月前
クライアントの業務課題に対し、AI・RPA・ローコード・プロセスマイニングなどを活用して業務改善・BPR・DX推進を支援します。要件定義、設計、開発、導入支援から運用・保守まで一貫して担当します。クライアント社員向けのAI,RPA研修や運用保守体制の構築支援も行います。
3か月前
資格AWS認定(歓迎)・Microsoft認定資格(歓迎)・Salesforce認定資格(歓迎)
本ポジションでは、社内SEのIT全般を担当します。Salesforce、PowerPlatform、AIによる業務効率化や、端末管理・情報セキュリティー管理を行います。社外プロジェクトのPoCや提案資料作成も担当します。
3か月前
企業のDX・AX推進に向け、生成AI・LLM・AIエージェント等を活用したシステム開発・業務変革プロジェクトを担当します。AI活用構想策定からアーキテクチャ設計、LLMアプリケーション開発、運用定着まで一気通貫で携わります。AIソリューション開発、AI基盤設計、顧客企業への技術支援、自社AIプロダクト開発を行います。
3か月前
医療テキストデータを活用し、LLMを用いた業務効率化・品質向上のための機能開発を担うAIエンジニアの募集です。読影レポートの品質チェック、部分的な自動生成、構造化・要約などを開発予定内容としています。遠隔画像診断サービスのオペレーション改善、医師の負荷軽減、品質向上に貢献するポジションです。
3か月前
大手クライアントを中心に、生成AI導入支援や機械学習モデルの本番運用支援を行うMLエンジニアの募集です。モデル開発からMLOps基盤の構築・自動化、パフォーマンス監視、改善までを担い、SREチームと連携します。
3か月前
LLMを含む生成AI開発に関わるリスク調査や方針検討、ルール策定、モニタリング、ガバナンスを担当します。国産大規模言語モデルの研究開発や生成AIサービスシステムの開発・運用に関わるルールメイキングとガバナンス全般を担います。
3か月前
Kubernetesで構築したGPUクラスタ上のLLM推論環境の構築・運用を担当します。チームの開発プロセスの設計管理や生産性向上にも取り組み、最先端モデルを本番環境の品質・速度・コスト要件に合わせて最適化し、顧客が受け取る価値を最大化します。
3か月前
金融や医療、広告などのドメイン特化LLMを研究開発し、LLM、RAG、AIエージェントなどを用いて顧客の課題解決に取り組みます。日本語に強いLLM「Sarashina」をベースに、汎用モデルでは対応困難な高度な専門業務に対応するシステム・モデルを開発します。
3か月前
国産大規模言語モデル（LLM）及びそれを用いたプロダクトの研究開発フロー（MLOps）の課題検知・改善を担います。学習、蒸留、推論、評価などのワークロードの性能解析・最適化や、GPUリソース・ストレージの割当管理を行います。新たな手法やツールの調査、評価、研究も担当します。
3か月前
大規模言語モデル「Sarashina」の日本語能力改善に向けて、網羅的なデータ分析・評価ベンチマーク開発・学習データ構築を行う。翻訳・校正・検索などのタスク特化モデルを開発し、自然言語理解/生成の高品質化のための技術開発を行う。
3か月前
内製Deep Researchの開発・評価や、Deep Researchのためのデータ合成・強化学習、検索用基盤モデルの学習、検索基盤の構築を行います。情報検索技術を用いたAIプロダクトやLLMエージェントのプロトタイピングにも取り組み、成果を事業に還元します。
3か月前
Pythonを用いたAIモデルの実装・組み込みや、SQLによるデータ抽出、前処理・パイプライン開発を担当します。既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装にも携わります。
3か月前
大規模レコメンドエンジンやAIエージェントのプロジェクトで、機械学習モデルのAPI化、推論基盤の構築、技術選定をリードします。アルゴリズムの選定やMLOps体制の構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックも担います。
3か月前
生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築を担当します。MLOps基盤、大規模データレイク・DWH、GPUリソースの最適化、データガバナンス・セキュリティ設計などに携わります。
3か月前
ECアプリのレコメンドエンジンや総合商社の統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトを担当します。MLプロダクトのリード、顧客折衝や要件定義を伴うAI×コンサルティング、分析基盤の設計を行います。顧客先プロジェクトのほか、社内請負案件にも取り組んでいます。
3か月前
企業の非構造化データを構造化し、次世代RAG・ナレッジグラフの構築やAIエージェントの導入・展開を行います。LLMチューニングや、非IT層へのAI利活用提案、プロトタイプ実装、技術選定を主導するテックリード業務です。
3か月前
NTTデータのグループ会社とともに、生成AI関連プロジェクトの技術支援を行うポジションです。生成AIを活用したPoC、LLMチューニング、エージェントやRAGの構築などを担当します。リーダはプロジェクトのマネジメントや案件全体の管理を、メンバは要件定義から実装までを担います。
3か月前
Associate FDEとして、経験豊富なFDEやシニアエンジニアと協働し、顧客の現場で実案件の実装を担当します。JAPAN AI STUDIOやLLM、AI Agent、SaaS APIを用いた業務システムの設計・実装から、本番導入、品質改善、再利用可能な仕組みへの抽象化まで担います。顧客対話は約2割、技術設計・実装は約8割です。
3か月前
Forward Deployed Engineer (FDE)として、顧客の現場でAIを実装し、技術提案、アーキテクチャ設計、LLM/AI Agentの実装、本番導入を主導します。顧客対話は約2割、技術設計・実装は約8割が目安です。顧客ごとの知見を再利用可能なテンプレートや標準アーキテクチャへ抽象化し、導入後の技術課題の解決も支援します。
3か月前
AI Evaluation Scientistとして、AIエージェントの評価インフラの設計・構築・運用をリードします。LLMやAIエージェントの出力品質を、機械学習・統計・計量心理学の手法を用いて定量的に評価・改善します。評価指標やベンチマーク、CI/CDに統合する自動評価パイプライン、安全性検証、統計的実験の設計・分析を担当します。
3か月前
AI Evaluation Scientistとして、LLM / AIエージェントの出力品質を定量的に評価・改善する評価基盤の設計・構築・運用をリードします。評価メトリクスの研究開発、自動評価パイプラインや安全性検証の構築、統計的実験計画に基づく品質改善などを担当します。
3か月前
Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。
3か月前
AIプロダクト導入後の顧客成功を技術面から支援し、利用定着・拡大展開・ROI実現を推進するポジションです。利用データの分析やプロンプト最適化、技術的な問題調査、API連携支援などを行い、顧客の成功をプロダクトチームへ還元します。
3か月前
Design and implement the Agent Harness, the execution and control infrastructure for AI agents, including execution engines, orchestration, guardrails, memory, and model routing. Build shared infrastructure and an Agent SDK used by in-house engineers, and collaborate with Research Engineers to integrate research outcomes into production.
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