顧客と伴走しながら、生成AI/機械学習を組み込んだアプリケーション・システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。

【具体的には】
- LLM/RAGアプリケーションの設計・開発(Bedrock / Vertex AI / Azure OpenAI / Snowflake Cortex 等)
- AIエージェント / マルチエージェントシステムの開発(LangChain / LangGraph / OpenAI Agents SDK / Mosaic AI Agent Framework / Google ADK 等)
- コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI / Cursor)を活用した開発・既存システムのモダナイズ
- 機械学習アプリケーション/システムのMLOps / LLMOps設計・開発・運用
- ベクトル検索 / Text-to-SQL / レコメンド等を組み込んだAIアプリケーションのPoC〜本番化
- 新規LLM/AIエージェント関連サービスの調査検証

◾️開発環境
当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。

【機械学習全般】
LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索
クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify
フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain

【開発環境】
VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可
Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント

【支給PCスペック例】
MacBook Pro M4

■必須条件
下記「共通条件」をすべて満たしていて、かつ「選択条件」のうちひとつ以上を満たしていること

【共通条件】
- ソフトウェア開発の実務経験1年以上(Python での開発を含む)
- いずれかのクラウド(AWS / Google Cloud / Azure / Snowflake / Databricks)上での開発・構築経験
- LLM API(Claude / GPT / Gemini 等)を用いたアプリケーション開発の利用経験
- 開発したML/AIシステムの評価・改善の経験
- ビジネスレベルの日本語によるコミュニケーション能力

【選択条件】
- RAGアプリケーション、AIエージェント、マルチエージェントシステムのいずれかの開発経験
- MLOps / LLMOps (e.g. Langfuse / MLflow) の設計・開発・運用経験
- LLM/AIアプリケーション・MLシステムの運用保守経験
- お客様から課題を引き出し、整理・解決まで導くコミュニケーション能力

■歓迎要件
- ベクトル検索エンジン(Vertex AI Search / Azure AI Search / Milvus / Chroma / Weaviate / Valkey 等)の設計・実装経験
- Function Calling(Tool Use) / MCP(Model Context Protocol) / A2A を活用したエージェント開発経験
- LLM-as-a-Judge / ハルシネーション対策 / プロンプトインジェクション対策の実装経験
- Streamlit / FastAPI を用いたLLMアプリケーション開発経験
- Snowflake Cortex / Databricks Mosaic AI / Snowflake上のText-to-SQL基盤構築経験
- 機械学習・深層学習の主要フレームワーク(PyTorch / TensorFlow / scikit-learn 等)を用いたモデル開発・実装経験
- Terraform(Terragrunt) / GitHub Actions を用いたIaC・CI/CD構築経験
- 自然言語処理 / 深層学習 / Kaggle等コンペティションでの実績
- 技術コミュニティでの登壇・発表、論文執筆、OSS貢献経験
- プロジェクトマネジメント / リード経験
- Agentic Coding (e.g. Claude Code / Codex CLI / Cursor) を活用した開発・生産性向上の経験
- 英文技術ドキュメントの読解力