■ 業務内容
主に製造業における顧客の課題解決を目的とした,LLMなどに関する概念実証・デモ構築における少人数でのチーム業務. プロジェクトやその時の社内体制により, コーディングだけでなく, プロジェクトマネージャーや商談同席を行うこともあり.
- コーディング
- 主にpythonを用いたアルゴリズム実装
- LLM APIを用いたAIシステムの構築
- プロジェクトマネジメント
- PoCを通して本開発に進めるための要件定義, スコープの策定
- リソース(人材・予算等)の最適化および管理
- プロジェクト開始に向けた営業との連携
- 商談同席
- 営業の商談に同席
- 顧客の技術的な質問の回答やプロジェクト契約に向けた営業との連携
- プロジェクト例
- 社内資料検索のためのインデックス構築・チャットボット構築
- 資料の自動生成
- 商談や通話記録の要約・構造化
- 受発注メール処理などの定型業務自動化
など
---
■ 応募資格
・必須要件
- プログラミングに関する基本的なスキルの保有
- Pythonについて,基本的な構文を問題なく扱える.クラス設計と継承が可能.
- 公式ドキュメントを読み,さまざまなAPIやライブラリを用いて実装が可能
- GitHubでCommit/Push/PR、README更新、Issueコメントなど基本的なチーム開発作法を実践できる
- uv, Dockerでチームの作業環境を再現できる
- AI関連のプロジェクトに関する経験
- RAG・AI AgentのLangchain, LangGraph等での実装経験
- Streamlit等を用いて簡易的なデモ開発の経験
- 機械学習に関して,前処理,特徴量エンジニアリング,学習,評価,改善の一連の実装経験(pandas, scikit-learn, PyTorchなど)
- AIに関するプロジェクトに関するマネジメント経験
- 数ヶ月程度のプロジェクトの社内リード
- 適切な顧客への進捗・成果報告
- 営業人材と商談に同席し, 技術的な側面からの顧客折衝ができること
・歓迎要件
- やや発展的なプログラミング, AIに関する経験
- AWS EC2の設定・起動・利用・終了ができる
- CUDA/Nvidiaドライバを扱い,GPUのセットアップを行える
- FlaskやFastAPIを用いて実用レベルのバックエンドAPIを構築できる
- Huggingfaceから要件に合った適切なオープンソースのモデルを見つけ,それを動かすことができる
- LLMのSupervised Fine-Tuningについて理解し,実装できる
- RAG・AI Agentについて深い理解があり,Langchain/LangGraph/OpenAI Agent SDK等で実装できる
- 形態素解析ツール (MeCab, SudachiPyなど)を利用できる
- LLMのモデル/ミドルウェアに関する最新情報に常にキャッチアップしている
- 営業・技術営業経験
- 顧客への提案作成からクロージングまでの一連の流れの経験
---
■ 勤務時間・曜日
- 勤務期間:6ヶ月以上
- 勤務時間:週20時間以上, コアタイムなし(プロジェクト次第で定期mtg等あり)
- 勤務形態:オンライン(定期的に対面でメンバーと顔合わせする機会も存在)
---
■ 給与
- 時給 4,000円〜6,000円
- 評価・昇給制度あり(3ヶ月ごとの人事評価)
---
■ 雇用形態
- 業務委託(将来的な正社員登用あり)
- 試用期間の有無:有り(1〜2か月を目安)
---
■ 求める人物像
必須
- エンジニアとして技術向上にモチベーションがある人物
- エンジニアとして高いコミュニケーション能力を持つ人物
- 基本的に24時間以内に返信可能であること
- タスクに責任を持って取り組む人物
- LLMなどの生成AI技術に強い興味・関心のある人物
歓迎
- 日本の製造業に興味・関心のある人物
■ 選考フロー
✅ 詳細については応募後、企業からの案内に従ってください。
1. 一次面接(所属予定チームの技術責任者による面談)
2. 二次面接(経営陣との面談)
3. 内定