AI・機械学習エンジニアの業務委託・副業・フリーランス募集

■会社概要 U-ZEROは「Unhappyな働く人をゼロにする」をミッションに掲げ、すべての働く人が幸せでやりがいを感じられる社会の実現を目指す、創業2年目のスタートアップです。 外資系ソフトウェア企業株式会社コンカーの元代表として「働きがいのある会社ランキング」7年連続1位を実現し、『フィードバック大全』の著者でもある三村が代表を務めています。 AIを活用したSaaSプロダクト「U-ZEROエンゲージメントスイート」の提供を通じ、従業員エンゲージメントの向上に悩む企業の組織変革を支援しています。 ▼会社紹介資料 https://speakerdeck.com/u_zero/u-zero-company-profile-for-engineers ■プロダクト紹介 組織エンゲージメント改革AI SaaS「U-ZEROエンゲージメントスイート」 AIインタビュアーが従業員一人ひとりの「本音」を引き出し、経営層に直接届けることで、迅速かつ的確な組織改革を支援するプラットフォームです。 リリース直後から大手企業様への導入も実績も着実に積み上がっているなど、PMF（プロダクトマーケットフィット）を超えた確かな手応えを感じています。 - コンストラクティブフィードバック: AIインタビュアーが従業員の声を深掘りし、組織課題を可視化します。 - フィードバックモニタリング：フィードバックモニタリングのサーベイ結果に基づいて、フィードバックスキルの可視化・フィードバック文化の醸成を支援します。 - エンゲージメントサーベイ：会社・組織へのエンゲージメントを把握、組織エンゲージメント改善を行うためのサーベイ実施します。 - その他: メンタルヘルス課題を早期発見するパルスサーベイなど、マルチプロダクト展開を進めています。 ■募集背景 私たちは創業2年目のスタートアップであり、組織もプロダクトもまだまだ発展途上な状態です。 その中で数万人規模の社員が活躍する大手企業からの導入、引き合いが急増しており、エンタープライズ企業向けサービスとしての急成長フェーズを迎えています。 AIプロダクト開発には明確な「正解」がありません。現在の開発フェーズは、詳細な仕様が整っている状態ではなく、これから「答え」を作っていく必要があります。 応答精度の向上はもちろん、AI応答の品質評価の仕組み構築や、改善サイクルの確立など、取り組むべき技術的課題は山積みです。 そこで、スタートアップ創業期のコアメンバーとして、エンタープライズ規模の要求に応える技術基盤と改善プロセスを構築し、技術的な意思決定をリードしていただけるAIエンジニアを募集します。 ■仕事内容サマリ U-ZEROのAIエンジニアとして、組織エンゲージメント改革プラットフォーム「U-ZEROエンゲージメントスイート」のユーザー体験の中核を担うAIインタビュー機能の設計・開発・運用を担当していただきます。 1社で数万人が利用する自然で精度の高いAIインタビューの実現に向けた機能改善、それを支えるAIアーキテクチャの設計やコンテキストエンジニアリングなど、AI領域の技術基盤づくりにも関わっていただきます。 CEO、PdM、エンジニア、デザイナーと密に連携し、ユーザー価値の高いAI機能を迅速に提供することで、事業成長に貢献する重要な役割です。 ■具体的な業務内容 - LLMを活用したAIインタビュアーの設計、開発、および継続的な性能改善 - エンタープライズ利用を前提としたAIアーキテクチャの設計と技術選定 - AI応答性能を向上させるため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などあらゆる技術的アプローチの試行、設計、実装 - 3Dモデルとのリップシンクなど、マルチモーダルAI（テキスト・音声）機能の統合と実装 - AI応答の品質評価の仕組みの検討、構築、および改善サイクルの運用 - AI活用戦略の策定支援と技術ロードマップの立案 - PdM、他エンジニアと連携したAI機能の要件定義と実装 - AI技術に関するスキル向上支援、AI開発プロセスの標準化 ■開発環境・技術スタック 私たちは、顧客価値を最大化するために、常に最適な技術選択を追求しています。エンジニア一人ひとりが技術に対して高いアンテナを持ち、積極的に新しいツールや技術を導入・活用するカルチャーです。 - **AI:** OpenAI, Claude, Gemini - **フロントエンド:** TypeScript, Next.js - **バックエンド:** Kotlin (Spring Boot), Python (FastAPI) - **データベース:** Cloud SQL for PostgreSQL - **インフラ:** Google Cloud (GCP), Azure - **認証基盤:** Keycloak - **バージョン管理:** GitHub - **CI/CD:** GitHub Actions - **コミュニケーション:** Slack - **ドキュメント管理:** Notion - **デザイン:** Figma - **開発支援AI:** Cursor, Claude Code, JetBrains AI Assistant, ChatGPT, NotebookLM, CodeRabbit, Devin, Junie など、生産性向上のためのAIツールを積極的に活用しています。 ■働き方 - リモートワークでもコミュニケーションが取りやすいように、GoogleMeetを繋いだ任意参加の常設URLなどもあり、同期的なコミュニケーションも取りやすい環境です。 - 裁量労働制を採用しているため、中抜けや勤務時間の調整は自由度が高く、個人のパフォーマンスやライフスタイルに合わせたフレキシブルな働き方が可能です。小さいお子様がいるメンバーも、お子様の送り迎えに合わせて中抜けやMTG実施時間の調整をするなど、柔軟な働き方を実現しており「メリハリをつけて働ける」と好評です。 - 開発チームは、ローンチ前などのフェーズによって忙しさの波があり、繁忙期には時間外労働が発生することもあります。（役割、タイミングによって異なりますが月40時間程度） - 残業はあくまでも「期日を守るため」に必要な場合に行っており、無意味に長時間働くことを推奨しているわけではありません。また、休日出勤が発生した場合は代休を取得していただくなど、無理のない働き方の実現に配慮しており、今後より一層働きやすい環境を整えていく方針です。 - まだ仕組みづくりの途中にある組織だからこそ、パフォーマンスを高めるため施策の提案や改善などもこれから一緒に形にしていけるフェーズです。自由度高い環境を活かし、メンバー一人一人が組織作りも楽しんでいます。 ■このポジションの挑戦と面白さ - **技術的挑戦が事業成果に直結** 「AIインタビュアー」の性能から生まれる体験が、プロダクト価値の中核となります。代表やPdMからの期待も高く、あなたの技術的な挑戦が事業の成功にダイレクトに反映される、非常にやりがいのある環境です。 - **「答え」と「改善サイクル」を自ら作れる裁量** プロダクトはリリース済みですが、AIプロダクト開発の「正解」はまだ確立されていません。AIの応答精度をどう評価し、どのサイクルで改善していくか、その「仕組み」自体をこれから作っていく0→1フェーズです。そのため、「どう作るか」「どう改善するか」という答えは決まっていません。「こう改善してみました」という、エンジニアが主体的に技術的な答えを作り、提案・実装できる大きな裁量があります。 - **エンタープライズ品質の「AI性能改善」に挑戦** すでに大手企業の導入・浸透プロジェクトが進行しており、あなたの開発したAIが数万人規模で利用されます。PoCで終わるのではなく、本番環境でRAGやファインチューニングを駆使し、大規模ユーザーの要求に応えるためのシビアな性能改善に、継続的に挑戦できる機会です。

================== 本ポジションについて ================== ◻︎ 募集背景 生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ◻︎ 主要業務 - LLM 連携（OpenAI/Anthropic 等）、モデル選択/プロンプト最適化/評価 - ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 - 推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） - 品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装 ◻︎ 業務内容 - サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装など。 チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。 - データの取得、分析および加工 FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどを取り扱います。 生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。 ◻︎ 本ポジションの魅力 プロダクトに直結する形で AI の品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できます。品質・速度・コストの最適化をデータで語れる環境です。 ============= Algoageについて ============= Algoageは、東京大学出身の機械学習研究者によって創設されたスタートアップです。2020年に合同会社DMM.comと資本業務提携を結び、誰かの痛みに、事業で挑み次の“当たり前”をつくる会社です。 ◻︎ MISSION 次の「当たり前」を生み出す ◻︎ VISION 誰かの痛みに、事業づくりで挑み続ける。 ◻︎ POLICY 事業成長のためになら惜しみのない投資を。 ========================== 新規事業（生成AI事業部）について ========================== 新規事業のため、詳細はカジュアル面談/面接にてお話しさせていただきます。 ◻︎ 部門体制 - 事業責任者・PdM(CEO): 1名 - CTO: 1名 - BizDev: 2名 - AI R&D: 6名 - ソフトウェア開発: 8名 - デザイン: 1名 ◻︎ 技術スタック - フロントエンド: React/Next.js、Chrome Extension - バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python - データベース: PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） - インフラ: AWS、Terraform - CI/CD: GitHub Actions - 監視: Datadog - AI: OpenAI/Anthropic API 等 ◻︎システム構成 業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。 - ナレッジベースの構築・検索 - 業務ワークフロー管理・自動化 - マルチチャネル（チャット、音声、メール）対応 - オペレーター支援機能（AIによる応答生成・最適化） - マルチテナント対応の認証・認可基盤 - テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御 - パフォーマンス計測・最適化基盤 - データパイプライン・ETL基盤

【当社について】 当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。 【業界について】 不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。 そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【業務内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。 本ポジションでは、一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には - 生成AIを用いたソリューションの考案と実装 - 複数のモデルを用いた検証と精度の比較 - アプリケーションへの実装 - 継続的な精度向上のための仕組みづくり に取り組んでいただきます 【主な技術スタック】 - フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js - バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) - インフラ - Google Cloud Platform / CDKTF 【主な利用ツール】 - Slack - Notion - Github - Google Workspace(meet, calendar, gmail)

・土木設計領域にまつわる蓄積DATAに対する、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築 ・自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築 ・ビッグデータ解析 ・UXボトルネック分析 ・時系列データ／テキストデータの分析 ・大手企業開発案件のAI領域支援 プロジェクト一例： ・設計領域における機械学習による示唆機能実装 ・施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装 ・設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装 etc… 新規の開発部門のため、チームの一員として事業を創り上げることができる 【開発環境】 ・フロントエンド：React（TypeScript）/ Angular（TypeScript） ・バックエンド：Node.js（TypeScript） ・クラウド：AWS / Azure / Cloudflare / GitHub Pages ・プロジェクト管理：GitHub ・コミュニケーションツール：Slack / miro / figma

Ubieのビジネスは急成長しており、一般生活者向けの症状検索エンジン「ユビー」は1200万MAUを突破、医療機関向けのユビーメディカルナビは導入件数が1,800件を突破するなど、数年前と比較してフェーズが大きく変化しています。それに伴いプロダクトの発展に様々な可能性を秘めています。 大規模言語モデル(LLM)の登場により、今まで解けなかった幅広い課題が解決できる可能性があり、プロダクト活用や社内生産性向上に大きな可能性があります。 Ubieでは2023年初めから、LLMのプロダクト活用と生産性向上の観点で、LLMの活用を探求してきました。医療機関向けのプロダクトに、問診をLLMで要約する機能を搭載し、数百を超える医療機関に実際にご利用頂いています(プレスリリース)。また、社内生産性向上では、データ分析の効率化やプログラミングの支援の観点で、作業効率が数倍になるような取り組みがされています。 さらに、これらの取り組みを加速させていくために、LLMアプリケーションエンジニアの業務委託ポジションを募集します。このポジションでは、LLMのプロダクト活用や社内生産性向上の観点で、社内ツールの開発・改善していくというプロセスを高速に回していきます。新技術に対する興味関心が高く、それらを素早く実装して顧客に届けたい方からのご応募を待っています。 ＜想定される主な業務＞ 下記テーマを中心にチケットをアサインし、開発していただきます ・社内の生産性を向上させるLLM活用の探索とプロトタイプ作成 ・社内のニーズをヒアリングして社内用ChatGPTの機能拡張 ・他チームの特定の業務を効率化するLLMアプリケーションの作成 ＜Ubie社でのLLM活用事例＞ ・「Ubie、生成AIを活用した初の機能を医療機関向け「ユビーメディカルナビ」で提供開始」 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000063.000048083.html ・「生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜」 https://note.com/masa_kazama/n/n80145a26f2d0 ・「Generative AI(ChatGPT)と対話する、社内用生産性向上ツールを開発し、業務利用リスクを解決した話」 https://note.com/sys1yagi/n/n6b7425df175f ＜社内向け生成AIサービスで利用している技術スタック＞ ・Next.js/TypeScript ・api routes ・Prisma ・NextAuth.js ・langchain.js ・antd ・AlloyDB for PostgreSQL 【変更の範囲】全ての業務への配置転換の可能性あり

【募集背景】 アポロは、データサイエンスとAIを駆使して、企業の課題解決に取り組むスタートアップ企業です。2020年に設立され、現在は50名の優秀なメンバーが在籍しています。 今まで人事領域におけるDX・AI化のテーマも数多く取り扱ってきた中で得たノウハウ・技術力を活かして、顧客に対して更にスピーディに価値提供を行うため、HR領域に特化した子会社「株式会社ハナヒラク」を昨年立ち上げました。 現在ハナヒラクでは、アポロのエンジニアチームと協力し、採用〜配置〜育成〜評価のあらゆる情報を**“スキル”という共通言語で統合し、企業と個人の意思決定を可視化・最適化するプラットフォーム**を開発しています。 この度、本プロダクト開発チームに参加してくれるインターンメンバーを募集することになりました。 【プロダクト概要】 採用〜配置〜育成〜評価のあらゆる情報を“スキル”という共通言語で統合し、企業と個人の意思決定を可視化・最適化するプラットフォーム プロダクトビジョン：スキルデータで、すべての人と組織の成長を可視化し、最適化する 解決する課題： - 定量評価できないことによる＜不公平な評価・昇進＞ - 局所最適・属人的な＜人材配置と育成の非効率＞ - スキルが不明確であるために起こる＜採用のミスマッチ＞ - 自分に合った成長機会を得られない＜個人の機会損失＞ 現在は MVP 構築フェーズで、AIを活用した企業独自のスキル定義とスキル診断ができるβ版のプロダクトを開発しています。 ハナヒラクとアポロで独自開発したスキルオントロジーを軸にしながら - 2025年10月：ToB版 β版リリース（スキル定義・診断機能） - 2026年1月：無料ToC版 公開（セルフスキルチェックサービス） を目指してプロダクト開発を進めています。 【主な業務例】 下記の仕事に対するスキルレベルを鑑みながら担当業務を決めていきます。 また開発のフェーズに合わせて業務内容が推移する場合もございます。 ・ユースケース要件の抽出、スキーマ／オントロジー（RDF/OWL/SHACL 含む）および プロパティグラフ・ナレッジグラフ（知識グラフ）の設計 ・日本語テキスト（履歴書・社内文書・求人）からの スキル抽出パイプライン開発（Python、LLM補助、辞書・正規化、同義語／階層の整備） ・SPARQL／openCypherでの問い合わせ・機能実装、パターン検出・推論設計 ・Neo4j／Ontotext GraphDB／Amazon Neptune 等のデータベース活用 ・生成AIを活用したテストの自動生成と評価システムの構築 【開発のチームメンバー】 ・PM 1名 ・AI エンジニア 2名 (アカデミア/事業会社でナレッジグラフの構築を行う) ・インターン生 2名 　- 1名は博士でナレッジグラフの研究を実施している方で、1名は未経験で参画いただいている学部生です ・その他外部パートナー企業

◼️ミッション AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。 ◼️仕事のやりがい AIエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️業務内容 - 自社AIプロダクトの設計・構築・精度改善・運用 - ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング - クライアント向けAIソリューションの技術検証（PoC）の推進 - 学会論文・最新技術情報の調査、技術トレンドのキャッチアップと応用 - モデルの精度向上・推論速度改善のための実験・検証・実装 スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等 ◼️開発環境 - 言語：Python、TypeScript - フレームワーク：React、Next.js、PyTorch、Streamlit、FastAPI - クラウド：Azure、AWS、Google Cloud - データベース：MySQL、PostgreSQL - コード管理：GitHub - コミュニケーションツール：Slack、Notion - その他：cursor、ChatGPT、Figma

製造業向け生産スケジュール立案SaaS「最適ワークス」の非連続な事業成長を実現するために、AIエンジンの開発(スケジュール立案アルゴリズムの設計・実装、など)を担当いただきます。 使用言語: Python 主要なライブラリ: NetworkX, OR-Tools, Pandas, また OpenAI, LangChain. その他、インフラや開発ツールなど: Docker, AWS, VSCode, GitHub, GitHub Copilot

■募集背景 私たちは建設業界のDXを推進するべく2022年に誕生したスタートアップです。 国内の建設業に特化したデータ分析プラットフォーム「GORLEM」を開発しており「すごいベンチャー100 2023年最新版」にも選出されました。 ゴーレムは「簡単に誰にでもできる建設業」の実現というミッションを果たすため、建設業のDX促進とデータプラットフォームの開発、運営をしております。 業界内での評価を受け取引先の増加、分析業務の拡大などから、サービスの成長にプロダクト開発のケイパビリティが追いついていない状況です。 特にマネジメント層の増加を急務としております。 そういった状況のため、社内外を問わず情報をキャッチアップし求められる要件をとりまとめ設計・実装に落とし込み、一連のプロダクト開発をリードいただける方を求めています。 建設業は日本で一番古く、また巨大で複雑な産業で、多くの熟練者が阿吽の呼吸で連携することで、巨大建造物を建造していました。しかしながら、高齢化や少子化の影響で、たくさんの熟練者がいる前提の産業構造は難しくなっています。 2024年4月に控えた「働き方改革関連法」によって、1人当たりの働く時間に制限がかかり、構造変革待ったなしの状況です。 これからはデータとルールによって「簡単に誰にでもできる建設業」が必要で、デジタルテクノロジーの力で変革それをサポートしていくことが私達のミッションです。 ミッション実現に向け、当社エンジニア組織を率い、拡大いただける機械学習エンジニアを募集しています。 ■「GORLEM」とは データ分析プラットフォームで国内で唯一、建設業界特価のCO2排出量計算の機能を提供しています。 建設業におけるCO2排出量の計算は、計算方法が複雑であることに加えて膨大なデータを扱うことになるため、1物件あたり数週間もの時間がかかってしまっていました。 しかし、私たちの開発した「GORLEM」ならCO2排出量の計算を“たった1分”で完了。 また、分析されたデータはCO2排出量以外の分析や計算への展開を見据えており、 様々な業務を大幅に削減することで、持続可能な建設業に変えていくことを支援できると考えています。 ■業務詳細■ 機械学習エンジニアとして、プロダクトのデータ解析にとって必要なものを実装していただく方が必要です。 １：プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 　　- 会社ごとの建設データに対しての、解析処理におけるコーディング実務を担う 　　- 分析モデルに対して解析ができるよう、必要な処理をコーディングで実施する 　　- 要件定義に基づく新機能開発やモデル・システムの改善 ２：データ分析基盤の整備、および保守 　　- 建設データを分析するための基盤の開発、整備 　　- 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 　　- データ前処理・後処理のパイプラインの構築 ■実務環境■ １：機械学習チーム（合計4名、業務委託含） ２：技術スタック 　・メイン：Python, Pandas 　・インフラ：AWS, Amazon SageMaker 　・機械学習：勾配ブースティング 　・その他：GitHub, GitLab, Slack, asana等 ※ 新規プロダクト開発も計画しており、そこではこれから技術選定します。 ※ 上記の技術スタック全てに精通している必要はありません。

弊社が提供する「スタディポケット」の LLM, AI部分の開発を担当していただきます。 「スタディポケット」は、生成AIを活用して、学校教員の校務支援/児童生徒の探究学習支援を行うサービスです。具体的な業務内容は以下の通りです。 アクティブユーザーの多い大規模な生成AIサービスのプロジェクトに、中心人物として関与いただけます。 【具体的な業務例】 - 生成AIモデルの運用と最適化 - 大規模言語モデル(LLM) の各種運用 - 最適化によるコスト削減および応答速度の向上 - チャットの精度向上や誤応答防止のためのプロンプト設計 - 品質管理とフィードバック設計 - 教育分野でのAI出力の品質向上に向けたフィードバックループの設計・実装 - 不適切な出力のフィルタリングやモニタリングシステムの構築 - システム全体の性能向上とセキュリティ対応 - 高トラフィック対応のためのスケーラブルなシステム設計 - セキュリティやプライバシー保護を意識したデータ処理基盤の開発

弊社は創業以来「メディアとエンタメのあらたな未来」をミッションとし様々な事業を展開し成長してきましたが、今後も引き続き成長し、ミッションを体現していくためには、変化に対応できる専門性の高い開発組織が必要と考えています。 現在も様々な取り組みを進めておりますが、まだまだ道半ばであり、また課題もあります。そのような中で、弊社のミッション・バリューに共感し、よりスピード感のある開発や、チーム・開発者自身の成長に対してコミットしていき、主体的に行動し、開発のみならず機能の提案や効率化などを一緒に責任を持って幅広く取り組んでいただける方を募集いたします。 【具体的な業務内容】 今回募集するポジションでは、当社の研究開発領域にチャレンジしていただきたいと思っています。 具体的な業務内容は、下記の通りです。 ・動画内で画像認識を使った物体検出アルゴリズムの改善 ・深層学習ベースの音源分離アルゴリズムの改善 ・マルチモーダルを活用したショート動画自動生成の実装 ・画像処理を使ったデジタルプレイスメントの広告合成アルゴリズムの改善 上記以外の新規テーマにおける技術調査、設計、仕様検討 ・機械学習モデル開発（論文サーベイ、手法の調査など） ※スキルや希望によって、最適なプロジェクトに配属します。 ※大学の研究と並行してご参加いただけます。 開発環境 ・プログラミング言語：Python ・インフラ：AWS, 自社インフラ基盤(GPUクラスター) ・環境：GitHub, Slack, Notion, Jupyter Notebook

■業務内容 製造業向けのAI･データ活用基盤システム(SaaS)開発におけるAIパートをご担当頂く予定です。 - AIシステム開発に関する技術戦略の策定と実行 - プロダクトの要件定義、設計、開発、試験、保守･運用 - 最新技術の調査・導入 など 　 　 ■背景 今、世界や社会構造が大きく変化している中で、様々な地域課題、社会問題が顕在化してきています。 日本においては、少子高齢化やIT･グローバル化の遅れなどに起因する多くの課題に直面し、これまで築き上げてきた豊かな暮らしが失われつつあります。 それらの課題を解決する１つの方法として、産業を強化することが非常に重要だと私たちは考えています。 特に、日本のGDPの約20%を占め、多くの関連産業にも影響を与える基幹産業である「製造業」が変わっていったときのインパクトは非常に大きなものになります。 IKETELでは、共創とテクノロジーで製造業/産業をアップデートし「100年先も豊かな日本のミライ」の実現に共に取り組める仲間を募集しています。 ■ 開発環境 - フロントエンド：React, TypeScript, Javascript - バックエンド：Python, Java - 機械学習：Python - インフラ：AWS - MVP開発：Bubble - デザインツール：Figma - CI：GitHub Actions - コミュニケーションツール：Slack, Notion 　

■仕事内容 ・ChatGPTや他の大規模言語モデルを活用した新機能開発、機能改善 ・独自評価ロジックの構築 ・ベクトルDBやRAG構成を用いた回答精度の最適化 ・アプリケーションへのAI機能統合　など ■募集背景 当社ではAIが準備を支える逆求人型就活サイト「リケイマッチ」を開発・運営しています。AIによるプロフィール作成、添削やAI面接診断などの開発も取り組んでおり、今後AIを搭載した開発を更に強化したい事から募集を行う運びとなりました。 ■チーム体制 エンジニア3名が在籍しており、2名がフルスタック、1名がフロントエンドを担当しています。MIXI出身者やメタップス出身者など、自社開発でスキルを磨いてきたエンジニアが活躍中です。 ■開発組織の魅力 ①少数精鋭で裁量が広い環境 各Issueに対して、各々が要件定義・設計・実装・運用保守・リリースまで広い役割を担っています。新機能開発、既存機能改善の双方に力を入れています。 ②ユーザーの声がダイレクトに届く 自身で実装した機能がユーザーに利用いただいた上での声が届くことも多く、ユーザー体験に向き合った開発に取り組み続けることができます。 ③働き方の自由度が高い フルリモート・フレックスタイム。「平日夜間に稼働」「土日を中心に稼働」など、特に制限はありません。 ■技術環境 言語・フレームワーク等：Ruby on Rails、React (TypeScript)、GraphQL インフラ：AWS データベース：PostgreSQL OS：Linux (Docker) コミュニケーション：Slack、Zoom コード管理、プロジェクト管理：Github、Notion その他：ChatGPT（API連携）、Claude Code ■参考記事 ・プレスリリース https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/79949 ・代表　インタビュー記事 https://careerpark.jp/employ/topics/09372

◾️ 会社概要 私たちは、Web制作会社として25年間に渡り、日本を代表するWebサービス、コーポレートサイト、Webメディアなど、多くの制作案件を手掛けてきました。さらにUI/UXデザイン、システム開発、サイト設計だけでなく、ブランディング、SEO対策支援や広告運用代行・サイト運用代行など事業領域を拡大し、Webに関わるビジネスにおいて、包括的なサポートを行う企業へと進化してまいりました。 直近では、AI事業など新規事業への取り組みを積極的に推進しています。さらに、ミャンマーにオフショアチームを結成、イギリス支社を設立するなど、グローバルな挑戦も加速させています。長年の実績で培った知見とAIなどの最新技術を掛け合わせ、お客様のビジネス成長に貢献し続けています。 ◾️ 募集の背景 私たちは長年にわたり大規模Webサイトの企画・制作・運用に携わり、確かな実績を築いてきました。現在はその知見を活かし、AI事業や新規サービスの展開を積極的に推進しています。このスタートアップ期において、当社のAI事業における開発を推進するメンバーを募集します。 ■ 業務内容 当社では、AIプロダクトの開発に注力しています。現在、Webサイトに組み込むAIチャットボットを開発中であり、年内にはAIを搭載したCMSの提供も予定しています。 将来的には、AIが搭載された様々な管理ツールを開発し、ビジネスにおける様々な課題を解決するAIプラットフォームへと進化させていくビジョンを持っています。この革新的なAIプラットフォームを一緒に創り上げていく、新しい仲間を募集します。 今回募集するAIエンジニアの方には、AIチャットボット、またはCMS開発の中心メンバーとして、幅広い業務をお任せします。 【参考】AIチャットボット：https://coosy.co.jp/blog/ai_chatbot/ ■ 具体的には ・プロダクト設計、技術選定、品質管理といった開発全般のリード ・AIモデルのファインチューニングと精度向上 ・既存システムとAIのAPI連携 ・モデルの運用に必要なデータパイプラインの構築（MLOps） これらの業務を通じて、プロダクトの成長を技術面から牽引していただきたいと考えています。 ◾️ 開発体制と環境 現在、開発チームは以下のようなメンバーで構成されています。 プロダクトマネージャー：1名 【AIチャットボット】 　バックエンドエンジニア：2名 　フロントエンドエンジニア：1名 　ディレクター：1名 　デザイナー：1名 【CMS開発】 　オーナー：1名 　バックエンドエンジニア：3名 　フロントエンドエンジニア：1名 　ディレクター：1名 　デザイナー：1名 日本とミャンマーのスタッフが共創して開発を推進します。 【開発環境例】 言語：Python インフラ：AWS ツール：Git, OpenAI API, Anthropic API, Backlog, Chatwork, Figma, Gather その他：Googleツール（スプレッドシート、Google Meet等） ◾️ 選考フロー 【STEP1】書類選考 【STEP2】1次面接（オンライン） 【STEP3】課題 【STEP4】2次面接（対面orオンライン） 【STEP5】最終面接（対面）

機械学習 / AI / データ分析基盤構築による自社プロダクト（COSOJI）の新機能開発・改善をご担当して頂きます。 現在COSOJIではクライアントの課題解決や社内の生産性向上が重要課題となっており、機械学習 / AIの活用が急務です。 開発責任者が機械学習エンジニア出身であるものの他のロールを担っているため、機械学習チームが発足しておらず、チームとしては０からのスタートになります。そのため入社後に活躍して頂ける場が存分に残っている状況です。 エンジニア向け採用資料: https://speakerdeck.com/cosojiproduct/cosojiensiniacai-yong-zi-liao-202404 【本職種のやりがい】 ・toBかつtoCでモデリングが複雑で設計力が求められること ・SaaSの上位レイヤーであるBPaaS (Business Process as as)開発であり成長性があること ・開発も会社にもスピード感がある ・フラットな環境で風通しの良いチーム ・心理的安全性を備えた組織を構築していくフェーズで安心して挑戦できる環境である ▼技術スタック ・言語: PHP, JavaScript ・フレームワーク: Laravel ・DB: MySQL, DynamoDB ・インフラ: AWS ・ミドルウェア: Docker ・リポジトリ: Github ・ドキュメント管理ツール: Notion, JIRA

株式会社Plate Oneは、外食産業に特化したAIサービスを開発するスタートアップです。私たちは飲食業界の業務効率化・利益最大化を実現するため、生成AI技術やAIエージェントを活用したSaaSプロダクトを展開しています。 AIエンジニアとして、下記のような業務を担っていただきます： ・外食産業向けAIプロダクトにおけるAI/MLモデルの設計・開発・運用 ・需要予測、シフト最適化、スキルマッチング、採用支援などにおけるアルゴリズム開発 ・AIエージェント（LLM）の応答制御、プロンプト設計、RAGや外部API連携の設計 ・社内プロダクトチームとの連携によるAI機能の仕様策定・改善 ・モデル精度のモニタリングと継続的改善 ・新しいAI技術の調査・評価・実験的導入

当社の産業構造に対するイノベーションは、デジタルツインを始めとする3Dモデルの構築を源泉とします。最先端の技術と、あなたのAI技術に関する卓越した知識と経験を活かし、CTO候補者としてのAIエンジニアとして、安定的かつ創造的な仮想空間設計モデルを加速度的に進化させてください。 ＜具体的な業務・役割＞ エンジニアとして、最先端の技術をキャッチアップし、衛星から得られる画像やデータを取り扱って、デジタルツインをはじめとする3Dモデルの構築 ・新規事業に求められる技術動向と顧客ニーズを主体的に調べ、開発方針を作成する ・課題に対して、具体的な手法を調査し、ソリューション実装する ・ビジネスメンバーとチームを組んで一体となってプロジェクトをマネジメント・推進する ・地理空間・画像・映像・文字から3Dモデルを生成するアルゴリズムの設計・開発 ・機械学習・深層学習・生成AI・データサイエンスの基本的な知識と経験

自然言語処理をはじめ、画像処理・音声合成や従来の機械学習も併せて、的確に課題を解決するための技術要素を選択し、アルゴリズムの開発まで行います。 それぞれのプロジェクトはPjMやアドバイザーを含め3~5人で進行し、都度技術的知見などの相互での共有を行いながら技術要素のサーベイ・アルゴリズム開発を行う体制を整えています。 プロジェクトは3~6ヶ月を目処に進行します。短いスパンで自らが作ったAIモジュールが社会実装に直に役立つ過程に携わることができます。

### 募集背景 我々は、医療分野に強みをもつ医療特化型エンジニアリングカンパニーとして、医療機関での課題解決やAI‧IoTをはじめとする先端 技術の開発‧実装を行なっています。 プレシリーズAラウンドにおいて総額1.5億円の資金調達に成功し、提供している「カルテ原稿自動作成SaaS」は日本全国のクリニッ ク‧医療機関への導入が進んでおり、累計診察件数100万件を突破しました。 また、昨年の「すごいベンチャー100選(東洋経済)」にも選出されております。 今回は、生成AIを活用した新しいサービス開発を加速させるため、MLエンジニアを募集しています。 LLMを用いた機能開発やプロンプト設計をリードしていただきながら、カスタマーサクセスと密に連携し、顧客ニーズを技術に落とし 込んでいく役割を担っていただきます。 スタートアップらしいスピード感のある環境で、自らアイデアを形にし、サービスの進化に直接貢献できるポジションです。 正社員での⻑期的な参画を歓迎しますが、業務委託からのジョインも可能です。 「技術 × ビジネス」を横断できるキャリアを築きたい方に最適な環境です。 ### 主な業務内容 AI診療支援ツールの導入‧活用を支援しつつ、顧客のフィードバックをプロダクト改善へ繋げるポジションです。 * 機械学習モデルの開発‧運用(NLP、生成AIを中心としたモデル活用) * プロンプト設計‧チューニングを含むプロンプトエンジニア業務 * カスタマーサクセスとの円滑なコミュニケーションを通じた要件整理‧技術サポート * プロダクト改善のためのデータ解析‧モデル改善提案 ### 求めるスキル・経験 * PythonによるML/DLモデル開発経験 * LLMや生成AIの知見‧利用経験 * プロンプトエンジニアリングの経験(実務またはPoCレベル可) * ビジネス部門‧CSと協業してプロジェクトを進めた経験 ### 歓迎するスキル・経験 * カスタマーサポート経験 * ドキュメント作成スキル * 医療機関のIT環境に関する知識(電子カルテ、オンプレミス環境の運用経験) * プログラミング‧スクリプト作成 * SaaS製品の運用経験 * RAG構築経験 * LangChain / LangGraph 等の利用経験 * クラウド(AWS, GCP, Azure)上でのML開発経験 * コミュニケーション力‧課題解決志向 ### 求める人物像 * 技術とコミュニケーションのバランスが取れた方 * 論理的思考力があり、問題の根本原因を追求できる方 * 医療機関のスタッフや社内の人(ITに詳しくない方も含む)と円滑にコミュニケーションできる方 * フィールドワークに抵抗がなく、顧客の現場での対応に積極的な方 ### 参考URL ◾️AIの力で少しでも医療従事者の負担を減らしたい｜共同代表取締役 野村 怜太郎（株式会社medimo）（ベンチャー.jp） <https://venture.jp/news/2024/08/28/10891/> ◾️すごいベンチャー100 2024年最新版（東洋経済） <https://toyokeizai.net/articles/-/827080> ◾️カルテ自動生成webアプリ「medimo」をリリース―慶應義塾大学医学部・中原楊氏に聞く（m3.com） <https://www.m3.com/news/open/iryoishin/1153316> ◾️WBSデスク解説 最新AI「GPT-4o」が社会を変える（テレ東BIZ） <https://www.youtube.com/watch?v=GdZXVV7xrJw>

## ユーザベースについて 2008年の創業より築き上げてきた経済情報基盤を活用して、経営のスピードを上げる情報プラットフォーム「Speeda」、国内最大級の経済ニュースプラットフォーム「NewsPicks」のほか、北米、中国、東南アジアでビジネスを展開しています。2023年に非上場化し、「経済情報の力で、誰もがビジネスを楽しめる世界をつくる」というパーパスの実現のために、再上場を目指しています。 ## ミッション・募集背景 > _ミッション：ユーザベースをAIネイティブカンパニーに導く_ コーポレートの開発組織として、ユーザベース全体の業務効率化を実現するためのAI・LLMを活用した共通基盤やツールの開発・改善を行います。 現在、DifyやGeminiの全社導入・SlackベースでのLLM活用・社内向けAgentの開発など各事業部門の業務をAIで変革するための開発を推進しています。すでに社内の様々な部門から期待の声が寄せられていますが、現在のチームのデリバリー能力が追いついていません。 このAI・LLM活用に向けた変革の波を全社に広げていくために、業務改善の設計から実装までをリードし、ユーザベースの未来を一緒に創ってくださるエンジニアを募集します。 > _開発チームの特徴_ **_フルサイクルエンジニアリング_** 社内のシステムであっても「ユーザーの理想から始める」というValueを大事にしており、ヒアリング・要件定義・開発・システム活用の支援などシステムで価値提供するために必要なすべての業務をチームで行います。 **_AI・LLMの活用を前提とした開発フロー_** エンジニアが自身の業務効率を上げられるように率先して、Claude Code・Cursor・GitHub CopilotなどのAI・LLMツールを活用した開発を行っています。 ## 業務内容 * _社内業務課題のヒアリングとソリューション設計・実装：_ * 人事、営業、マーケティングなど、社内の様々な部門のメンバーと直接対話し、業務上の課題やニーズを深く理解します。 * ヒアリングした内容を基に、AI/LLMを活用した最適なソリューションを企画・提案します。 * 提案したソリューションを、TypeScriptやPythonなどの技術を用いて自らの手で設計・開発・デリバリーまで一気通貫で担当します。 * _AI活用基盤の改善とナレッジ共有：_ * 全社的なAI活用の生産性を向上させるための共通基盤やツールの開発・改善を行います。 * プロジェクトを通じて得られた成功事例や技術的な知見をドキュメント化し、社内に共有することで、組織全体のAIリテラシー向上に貢献します。 * _プロジェクト例：_ * 候補者との面談日程調整を自動化・最適化するLLMツールの開発 * 新人営業担当者の早期立ち上がりを支援する、ロールプレイング会話の自動評価・フィードバックシステムの構築 * 社内規定や各種手続きに関する問い合わせに自動応答するAIチャットボットの開発 * Gemini・Dify・NotebookLMなどの社内活用できるAI・LLMアプリケーションの活用支援 ## 参考記事 ▼【Podcast】#41「Studio Ousia山田さんに聞く、より賢くて使いやすいLLM」 <https://tech.uzabase.com/entry/2023/10/27/0830> ▼【Podcast】#58「ユーザベースのプロダクトチームが実践する、AI時代の開発事例」 <https://tech.uzabase.com/entry/2025/07/16/093427> ## 応募要件 ### 【必須要件】 * TypeScriptまたはPythonを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（目安として2年以上） * LLMのAPI（OpenAI, Gemini等）や関連ツール（Dify, LangChain等）を活用して、何らかのアプリケーション開発や業務効率化を行った経験（個人開発やプロトタイピングも可） * 日本語での円滑なビジネスコミュニケーション能力 ### 【歓迎要件】 * ユーザー（社内外問わず）やビジネスサイドのメンバーと対話し、要求を整理してシステムの要件定義・設計に落とし込んだ経験 * AWS, GCPなどのクラウドプラットフォーム上でのインフラ設計・構築・運用経験 * プロジェクトの技術選定やアーキテクチャ設計に主体的に関わった経験 * アジャイル開発（スクラムなど）のプラクティスを実践した経験 ### 【求める人物像】 * 未知の領域や新しい技術に対して、知的好奇心を持って積極的に学び、試すことを楽しめる方 * 部署や役職の垣根を越えて、積極的にコミュニケーションを取り、チームとして成果を出すことに喜びを感じる方 * 「誰かの役に立ちたい」「業務を楽にしたい」という思いを持ち、技術を使ってどのように貢献できるかを考え、主体的に行動できる方 * 完璧な計画を待つよりも、まずは手を動かしてアイデアを素早く形にし、フィードバックを得ながら改善していくことが得意な方 ### 働き方 「自由と責任」の考えのもと、フルフレックス（コアタイムなし）・フルリモート可・副業可のため、時間や場所に捉われず柔軟に働き方をデザインすることができます。 ## その他、お時間あればお目通しください ▼ [ _UZABASE for Engineers_ ](https://tech.uzabase.com/) Tech BlogやPodcast、働く環境など、当社のエンジニア組織についてのページです。ぜひお時間ある時にお目通しください。 ▼ [ _HR Handbook_ ](https://www.uzabase.com/jp/careers/?section=hr-handbook) ユーザベースグループの人事制度の考え方を言語化しています。評価基準やOKR経営、多様な働き方を支える制度などの情報が満載です。 ▼ [ _産休・育休ハンドブック_ ](https://www.uzabase.com/pdf/sankyu-ikukyu-handbook) ユーザベースグループにおいて安心して産休・育休を取っていただけるよう、知っておいてもらいたい内容をまとめました。産休や育休を取得した実例談も入っています。 ▼ _[DEIBレポート2025](https://www.uzabase.com/pdf/deibreport2025%5Fjp.pdf)_ ユーザベースは企業バリューのひとつとして、そして解決すべきマテリアリティのひとつとして、「異能は才能」を掲げています。メンバー1人ひとりが才能を発揮して働ける会社にしていくために、DEIB（Diversity, Equity, Inclusion and Belonging）の活動をDEIB Committeeを中心に全社で推進している活動をまとめたレポートです。 ▼ [ _オフィス紹介動画_ ](https://www.youtube.com/watch?v=uGqnWykq-uM) 丸の内にある本社オフィスの紹介動画です。