顧客と伴走しながら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を組み込んだRAGアプリケーションの開発 ・画像検索アプリケーションの高速化 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ◾️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 【開発言語・フレームワーク】 Python（FastAPI）／Ruby（Ruby on Rails）／ JavaScript TypeScript（React, Vue.js 等） ／ SQL 【インフラ・クラウド環境】 クラウド：AWS ／ Google Cloud（GCP） ／ Azure ／ Snowflake インフラ管理：Terraform（Terragrunt）／ CloudFormationなどの IaC データ基盤：Snowflake ／ BigQuery ／ Redshift ／ RBD全般 【開発ツール・CI/CD】 バージョン管理：Git（GitHub／GitLab） ／ CI/CD：GitHub Actions ／ GitLab Runner 開発手法：アジャイル（スクラム／カンバン） 開発補助：GitHub Copilot ／ ChatGPT（業務用アカウント支給） 【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 【情報共有・ナレッジ管理】 コミュニケーション：Slack ／ Google Meet 情報共有：esa ／ Notion ／Confluence ／ Backlog ドキュメント管理：Google Workspace ／ Box

応募資格・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】 ・生成AI技術を活用したアプリケーション・システム開発経験 1年以上 ・MLOps / LLMOpsの設計・開発・運用の実務経験 3年以上 【選択条件】 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・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 ・社内・社外向けの情報発信・コミュニティ活動経験 ・機械学習システムの受託開発の提案・PM経験