【企業概要】 ・当社はセキュリティコンプライアンス領域で成長するスタートアップです。企業の情報セキュリティ要件を効率的に管理するサービスを提供しています。 ■業務内容 - セキュリティチェックシートAIプロダクトの開発・運用 ■技術スタック 設計：DDD フレームワーク：Spring Boot / Next.js 言語：Kotlin / Typescript インフラ：AWS、Azure IDE：Cursor ■チーム体制 プロダクト責任者: 1名 デザイナー: 1名 エンジニア: 1名 AIエンジニア: 1名 インフラエンジニア: 1名 ■その他 稼働場所：初日含めフルリモート 稼働時間：フルフレックス 定例会議：火曜日13時、金曜日14時30分（30分） ツール：Slack（コミュニケーション）Notion（ドキュメント） PC貸与：無（持ち込み） 　　　　※エディタ: Cursor

【業務内容】 自社の分散演算基盤と連携し、大規模言語モデルの開発を進めており、 この取り組みを加速させるため、高度な技術力と革新的なアイディアを持つR&Dエンジニアを募集します。 【業務内容】 ①「CLONEdev」プロジェクトにおける開発業務 　ー高精度・高効率な技術の実装・最適化 　ー既存のプログラムの精度評価と改良 ② 研究開発および技術検証 　ー学術論文や技術報告を参考にした手法選定 　ーGitHub等にある公開実装の調査・取得・カスタマイズ 　ーAI、自然言語処理、画像生成技術の研究・評価・応用 ③ 新技術の商用化・外部連携プロジェクトの推進 　ー社内の関連部門との協業による新技術の実用化 　ー外部研究機関との共同研究の主導 　ー論文発表・アウトリーチ活動 【契約条件】 ・契約形態：業務委託 ・稼働開始時期：応相談 ・稼働日数：月96時間以上 ・勤務時間：平日10:00～18:00（※応相談） ・働き方：フルリモート可（海外からの参画も可能） ・面談回数：2回（※課題あり） 【開発環境】 言語・フレームワーク 　開発言語：Python 　フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn インフラ・データ管理 　データベース：Cloud Firestore 　クラウド：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions 開発・管理ツール 　ソースコード管理：Bitbucket 　開発管理：Notion, JIRA 　コミュニケーション：Zoom, Slack, Google Workspace

【概要】 大手小売業をクライアントとした、店舗パフォーマンス可視化に向けたデータダッシュボードの開発支援プロジェクトです。 リアル店舗とオンライン両方のマーケティングデータを統合し、現場が使いやすいインターフェースのダッシュボードを設計・構築していただきます。 要件定義～開発・実装・チューニングに対応可能なミドル〜シニアクラスのBIエンジニアを募集します。 （複数名（5名前後）の体制で取り組む想定のため、全てを網羅せずともOK） 【業務内容】 ・BIツールを用いたダッシュボード開発 ・UI/UXを考慮したデータ可視化の設計・実装 ・クライアントへのヒアリング、要件定義 ・分析ロジックの検討、シミュレーション構築（パラメータ変更時の反映含む） ・既存のインフォグラフィック・データビジュアライズとの整合性確認 ・クラウド基盤を用いたデータ連携設計（ツール選定含む） ・必要に応じた対面でのミーティング参加 【想定ポジション】 ・BIエンジニア（シニア〜ミドル） ※チーム単位でのご提案も歓迎 【体制・規模】 ・最大5名規模のチーム構成 ・夏～冬にかけた約8ヶ月の開発期間を想定 【勤務形態】 ・原則リモート ・必要に応じて出社/対面ミーティングあり（都内、交通費支給） 【稼働開始時期】 ・2025年5月以降

【業務内容】 ●担当領域 SaaS/キャリアプラットフォームで用いるLLM/AIエージェントシステムの開発 ●担当役割 LLM/AIエージェントの開発、LLM関連APIの開発、Vector DBの整備 ●担当業務（必須） ・LLMを用いたエージェントの構築 ・RAGにおけるRetrieverの実装 ・LLMOpsの整備 ・CI/CDの構築とエージェントのデプロイ ・エージェントを用いたAPIの実装 ・開発したエージェントのAPI化 ●担当業務（スキルベースでご相談） ・LLM/AIエージェントの開発・デプロイ ・LLM/AIエージェントの運用基盤構築および運用 ・RAGのためのデータ基盤・データベースの整備 ・エージェント品質の改善・プロンプトの最適化 ・データマートの設計・構築・運用 ・BIツール (Tableau, Lookerなど) を用いたデータ可視化基盤の構築・運用 ・Deep Learningモデルのモデリングおよびそのためのpre-processing 【求める人物像】 ・適応力が高く、新しい技術をキャッチアップできる方 ・クラウド環境でのデータ基盤/SaaS開発に興味があり、経験を活かしたい方 ・技術だけでなく、プロダクトの成長にも関心があり、価値提供を意識できる方 ・リモート環境でのチーム開発に慣れており、自律的にタスクを進められる方 ・エンジニアリングの視点から、システム設計やアーキテクチャの改善提案ができる方 ・データを用いてビジネス課題を解決したい方 ・LLM/AI技術に興味を持ち、積極的に学習・活用したい方 | 【使用技術】 LangChain, LlamaIndex, OpenAI API,Python, SQL, AWS, GCP, Azure, Airflow, Spark, Docker, Kubernetes, PostgreSQL, MySQL, DynamoDB, Firestore 【その他】 ・週5日（月160時間目安）で稼働できる方 ※それ以下の稼働頻度も相談可能

【業務内容】 アジア市場への進出を見据えた組織・事業作りを推進する中で、自社の大規模言語モデルの開発・活用をセキュリティの側面から支援していただきます。 本ポジションでは、認証基盤の構築、インフラセキュリティの強化、SOCの運用改善など、セキュリティ全般の戦略的なプロジェクトを推進していただきます。 具体的な業務内容 ・認証基盤システムの構築・運用 ・認証および暗号化の実装・管理 ・検出ルールのライフサイクル管理ツールの構築 ・セキュリティオペレーションセンター（SOC）の運用・改善 ・アイデンティティアクセス管理（IAM）、デバイス管理、クラウド環境のセキュリティ強化 ・脆弱性管理、インシデント対応、ネットワークセキュリティの実装 【開発環境】 　＜プロダクト開発部＞ 　・言語：TypeScript, Python, Flutter 　・フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js, Node.js 　・データベース：Cloud Firestore 　・インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions 　・ソースコード管理：Bitbucket 　・プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA 　・コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜R&D部門＞ 　・開発言語：Python 　・フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn 　※データベース以降はプロダクト開発部と同様 【勤務条件】 ・稼働開始：応相談 ・勤務時間：平日10:00～18:00（応相談） ・勤務形態：フルリモート可（海外からの参画も可能） ・稼働日数：月96時間以上 ・契約形態：業務委託 ・商流：1次 ・面談回数：2回

■業務内容 ・最新AI技術の追跡: Whisperのような音声認識モデルやGPT-4のような大規模言語モデルの最新技術動向に追従し、学習し続けます。 ・モデル微調整: 学習済みAIモデルのパフォーマンスを評価しながら、動画・音声データの処理方法を微調整することで 　ユーザデータに合わせた最適なパフォーマンスを引き出します。 ・AIモデル組み込み開発: AIモデルの調整だけではなく、サービスに組み込む開発まで行います。 ・CI/CDパイプライン: AIモデルをサービスとしてデプロイするためのCI/CDパイプラインを 　設計、構築、および維持し、効率的なデプロイを実現します。 ・パフォーマンス監視: AIモデルのサービス上でのパフォーマンスを監視し、問題が発生した場合に対処します。 ・MLOpsプロセス: MLOpsプロセスを構築し、AIモデルの開発とデプロイメントを効率化し 　品質を確保するための仕組みを構築します。 ・クラウドベースのAIサービス: GCP、AzureなどのクラウドベースのAIサービスを最大限活用し、MLOpsプロセスを効率化します。 ※以下各ポジション共通※ ・ドキュメンテーションの作成と更新、技術的な知見の共有 ・チームメンバーや他部署との連携、技術的なリーダーシップの提供 ・最新技術動向の追跡と学習、新しい技術の採用 ■使用ツール ・コミュニケーション：Slack ・プロジェクト管理：Jira / Github ・ドキュメント管理：Notion / Miro ■開発環境 Lang：Python AI/ML：Whisper AI/ML：PyTorch AI/ML：GPT Infra：ShellScript Infra：Terraform Infra：Docker Infra-GCP：Cloud Pub/Sub Infra-GCP：Google Cloud Storage Infra-GCP：Google Kubernetes Engine Infra-Azure：Azure OpenAI Service ■働き方 稼働開始：相談 稼働場所：初日含めフルリモート 稼働時間：原則10:00〜19:00（相談） PC貸与　：無（OS不問） 選考フロー：書類選考/技術面談/コーディングテスト/オファー面談（想定）

【業務内容】 インフラ環境およびコードベースのリアーキテクチャを担うシニアバックエンドエンジニアを募集します。 VMを中心とした既存のインフラ環境から、Kubernetesを活用したモダンなインフラ環境への移行を推進するとともに、プロダクトの技術的負債の解消およびドメイン知識の可視化を進めていただきます。 具体的な業務内容： ・VMベースのインフラ環境からKubernetesを活用したインフラ環境への移行（リアーキテクチャ） ・高可用性要件を満たすサービスのレガシーコードのテストコード作成およびリファクタリング ・ストラングラーフィグパターンを用いたモダン技術スタック（T3 Stack）へのリアーキテクト ・プロダクトマネージャーや各ステークホルダーとの調整および仕様の可視化 【開発環境】 ・バックエンド：JavaScript(Node.js, JQuery), TypeScript(Node.js, Nest.js), PHP(Laravel) ・フロントエンド：JavaScript(JQuery), TypeScript(React, Next.js) ・インフラ：Azure ・データベース：MongoDB, AtlasDB ・分析基盤：Zoho Analytics, BigQuery, Google Cloud Storage ・CI/CD：GitHub Actions ・モニタリング：Datadog, Sentry, New Relic

【業務内容】 バックエンドエンジニアとして、データ志向アプリケーションの開発および運用を担当していただきます。 本ポジションでは、プロダクトバックログに基づき、要件定義から運用・保守までの一連の業務を遂行します。 また、ビジネスサイドと連携し、顧客に価値あるプロダクトを提供する役割を担います。 具体的な業務内容： ・プロダクトバックログに基づく要件定義から運用・保守の推進 ・ビジネスサイドと連携したプロダクトの提供 ・顧客にとって価値あるデータ活用を実現する施策設計のサポート ・プロダクト開発および運用の最適化 【開発環境】 ・バックエンド：JavaScript(Node.js, JQuery), TypeScript(Node.js, Nest.js), PHP(Laravel) ・フロントエンド：TypeScript(React, Next.js), JavaScript(JQuery) ・インフラ：Azure ・データベース：MongoDB, AtlasDB ・分析基盤：Zoho Analytics, BigQuery, Google Cloud Storage ・CI/CD：GitHub Actions ・モニタリング：Datadog, Sentry, New Relic ・ツール：Slack, Notion, Miro, Zoom

【業務内容】 決済関連のバックエンド開発を担当いただきます。 本ポジションでは、高トラフィックな環境下でのWebサービス開発に携わり、決済システムの安定性・拡張性向上に貢献していただきます。静的型付け言語（Java、Go、TypeScriptなど）を活用した開発を推進し、ビジネスサイドとの調整や技術的な意思決定を担う役割です。 具体的な業務内容 ・決済関連のバックエンドシステムの設計・開発・運用 ・ビジネスサイドとの要件調整および折衝 ・高負荷環境におけるAPI設計・最適化 ・クラウド環境（AWS/GCP/Azure）でのシステム運用およびパフォーマンスチューニング ・チーム内外の開発プロセス改善および技術リード ■利用言語(フレームワーク) バックエンド: JavaScript(Node.js,JQuery) ,TypeScript(Node.js, Nest.js), PHP(Laravel) フロントエンド: JavaScript(JQuery),TypeScript(React,Next.js) AI: Python クラウドインフラ: Azure Database：MongoDB, AtlasDB 分析基盤：Zoho Analytics, BigQuery, Google Cloud Storage CI：Github Actions ソースコード管理：GitHub モニタリング: Datadog, Sentry, New Relic UI/UX：Figma バックログ管理 : Backlog, JIRA コミュニケーション：Slack, Notion, miro, Zoom ■技術選定の背景 プロダクトはNode.jsを利用したバックエンド開発がメインとなっています。初期フェーズはJavaScript(Node.js) + PHP(Laravel)で開発を行い、サービスを運営していました。 開発人員が数十人以上の規模でのサービスの開発では明らかにJavaScriptよりもTypeScriptのほうが開発効率が高いことから、数年前にメインとなる言語をTypeScriptに変更しています。 現在は、日本側ではTypeScript(React,Node.js,Nest.js)、オフショアでは初期フェーズの技術スタックをそのまま利用するかたちになっています。 現在、全面的なT3Stackへのリアーキテクトを計画しており、TypeScript(Next.js)を軸としたサービスへの再構成を行う予定です。 新規サービスは基本的にTypeScript(Next.js)での開発になります。

【企業概要】 私たちは、人々がパーソナル人工知能を活用して創造的活動に専念できる社会を目指し、最先端の研究開発を推進しています。 【案件内容】 自社の大規模言語モデルを中心とした研究開発や、機械学習に関連する応用とソフトウェア開発を行います。PythonやPyTorchなどの技術を駆使し、革新を進めます。 【業務内容】 ・自社大規模言語モデルの研究開発に従事 ・機械学習を活用した応用研究の推進 ・機械学習に関連するソフトウェアの開発を実施 【案件の魅力】 ・最先端の技術を扱い、多様なプロジェクトに参加可能 ・革新を実現するための多くの自由と責任が与えられる ・リモートワークにより、柔軟な働き方を実現 【その他】 ・リモートワークが可能で、自律的な勤務スタイルを支援 ・開発環境には、Python、PyTorch、AWSなどの最新技術が使用されています このポジションは、最先端のAI技術開発に携われるチャンスであり、技術的なチャレンジを楽しみたい方に最適です。リモート環境で多様な経験を積むことができるのも魅力の一つです。