【案件概要】 元請コンサルタントが複数名でご支援している大手電子部品メーカーにて、 事業本部内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守をご支援いただける方を募集します。 今後、AWS SageMaker などのクラウドサービスやマイクロサービスを組み合わせ、 運用・保守を見据えた機械学習システムを構築する案件が増加する見込みです。 単にモデルを作成するだけではなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めた、実運用を前提とするMLシステム全体の設計・構築ができる方を想定しています。 【業務内容（想定）】 ・AWS SageMaker 等を活用した機械学習システム...
・機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験 ・データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 ・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 ・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 ・MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 ・要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 学習データを活用した成績予測/推移分析案件 生徒の学習データをもとに、未来の到達予測、合格予測、成績推移、改善ポイントの抽出を機械学習で実現する案件です。これまではBigQueryを活用し、マーケティング予測を行っておりました。今回はデータ分析基盤の活用および予測モデル構築を担うデータサイエンティストを募集いたします。 ▼条件等 出社：週2～3日出社 場所：本郷三丁目 精算幅：140h~180h 面談回数：1～2回 【必須スキル】 ・Amazon SageMaker または BigQuery の実務経験 ・...
・Amazon SageMaker または BigQuery の実務経験 ・Pythonを用いたデータ分析／機械学習開発経験
【作業内容】 生徒の学習データをもとに、未来の到達予測、合格予測、成績推移、改善ポイントの抽出を機械学習で実現する案件です。 これまではBigQueryを活用し、マーケティング予測を行っておりました。 今回はデータ分析基盤の活用および予測モデル構築を担うデータサイエンティストを募集いたします。 【ポジションの魅力】 予測分析や機械学習モデル構築経験者にマッチする案件です。
・Amazon SageMaker または BigQuery の実務経験 ・Pythonを用いたデータ分析／機械学習開発経験
機械学習システムのバックエンドAPI開発およびインフラ構築。Python 3.13とFastAPIを用いたAPI実装、AWS SageMakerを活用したMLパイプライン構築、Polarsによる高速データ処理、AWS CDKによるIaC環境構築、CI/CD整備と品質管理。
・AWS SageMakerでのMLシステム構築経験（1年以上） ・FastAPIを用いたAPI開発経験（3年以上） ・AWS環境でのシステム設計・構築経験 ・機械学習に関する知見（LightGBM/Decision Tree）
【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実...
・AWS SageMakerの運用経験 ・機械学習/MLの基礎知識（需要予測・最適化） ・Pythonによるプログラミング経験 ・データ分析・検証経験 ・コミュニケーション能力
生成AIを活用した上流工程の業務改善支援に参画いただきます。 ・企画職が担う「要件定義」「影響調査」「受け入れテスト」など高抽象度の業務を対象に、生成AIでの自動化・効率化を検証し、PoCシステムの開発までを推進 ・システム要件定義・設計から実装、検証まで一貫して対応 ・稼働率は50%想定（週2.5日目安） ・基本リモートでの作業
・AWS環境上でのAIエージェント開発経験（例：Bedrock、SageMaker、Lambda、Step Functions、API Gateway などを用いたエージェント実装） ・要件定義～設計～実装までの一連の開発経験 ・PoCフェーズでの検証計画立案および評価指標の設計経験
屋外広告を提供する企業での分析支援。広告プラン作成に必要な情報のデータ抽出と分析。営業活動をサポートするための分析結果の提供。PDCAサイクルの実行をデータに基づいて支援。AWSなどのクラウドサービスを使用したデータ管理と分析。長期的には広告施策の効果予測に貢献できる機械学習モデルの構築。
① SQLによるデータ操作の実務経験が2年以上。JOIN / GROUP BY を用いた経験がある方。② Pythonを用いた経験が1年以上。SageMakerをつかった集計システムを運用しているため、Pythonの経験は必須。
ヘルステック領域の自動実行システムを商用展開するにあたり、周辺システムの運用・保守および改良・追加開発を担当いただきます。 既存機能の安定運用を行いつつ、要望に応じた機能拡張や改善を継続的に実施します。データ整形や機械学習処理を伴うバッチ/イベント駆動の仕組みが中心で、AWS上の各種サービスと連携した実装・改善、ならびにSQL/データ基盤まわりの調整も含みます。 フルリモートでの参画を想定しており、オンラインでのコミュニケーションをベースに進行します。
・Pythonによる開発経験（numpy/pandasを用いたデータ前処理・整形の実務経験） ・SQLの実務経験（データ整形、テーブルおよびVIEW作成） ・AWSの利用経験（SageMaker、Lambda、EventBridge、Step Functions いずれかの実務） ・機械学習コードの実装または読解が可能な方 ・Git運用の経験、およびLinux環境での開発経験
某メガバンク向けの金融プラットフォームの開発案件が既存にあり、インフラチームの一員として要件定義、設計～構築、運用を一貫して対応いただけるクラウドエンジニアの方を募集致します。 アジャイル形式で開発を続けているプラットフォームでインフラも2週間のスプリントでエンハンス対応をしております。 AWSの基礎的な部分からモダンなサービスまで幅広く利用しております。 週5日、リモート
・AWSの設計、構築、運用の一貫したご経験(目安:5年程度) ・技術要素への対応経験もしくは知見 AWS(CDK、lambda、glue、sagemaker、ecs、ec2、rds)
SIer（エンド：損害保険会社）でのプロジェクト案件。 □プロジェクト概要 ・アジャイル手法を用いたAI統合プラットフォームの開発プロジェクトへ参画 ・期待：データエンジニアとしてプラットフォーム機能の増強 ・役割：AWS環境におけるETL処理の実装およびデータ基盤の構築 □業務内容（例） ・Pythonを用いたETL処理の実装 ・AWS SageMaker／Glue／Athenaを活用したデータパイプラインの構築 ・アジャイル開発手法に基づく開発プロセスへの参画 ・その他データエンジニアリングに関わる実務全般 ■求めるプロ人材、コンサルタントのスキル・経験・素養 ・PythonでのETL処理の実装経験がある人材 ・AW...
PythonでのETL処理の実装経験がある人材 AWS SageMaker／Glue／Athenaを用いた実務能力を有する人材
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・東京の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー 某メガバンク向けの金融プラットフォームの開発案件が既存にあり、インフラチームの一員として要件定義、設計～構築、運用を一貫して対応いただけるクラウドエンジニアの方を募集致します。 アジャイル形式で開発を続けているプラットフォームでインフラも2週間のスプリントでエンハンス対応をしております。 AWSの基礎的な部分からモダンなサービスまで幅広く利用しております。 週5日、リモート
・AWSの設計、構築、運用の一貫したご経験(目安:5年程度) ・技術要素への対応経験もしくは知見 AWS(CDK、lambda、glue、sagemaker、ecs、ec2、rds)
大手生命保険会社における生成AIを活用した業務効率化プロジェクトです。 主に保険加入者からの問い合わせ対応領域の改善を目的に、Salesforceを基盤としたAIプラットフォームを構築します。AzureやSnowflakeと連携し、OpenAIやAnthropicなどのモデル活用を見据えたアーキテクチャ設計を推進します。 要件定義から設計・実装・テスト・リリースまで一貫して対応いただける方を募集します。AI/MLエンジニア枠とSalesforceエンジニア枠での採用となります。 出社前提（大崎駅）での長期参画を想定しています。
＜AI/MLエンジニア＞ ・AWS（Bedrock、SageMaker）を用いた実務開発経験 ・Pythonでの開発経験 ・機械学習／LLM関連プロジェクトへの参画経験 ・要件定義から一連の工程に対応可能なこと ・GitHub Copilot、Claude Code などAI支援ツールを活用した開発経験 ＜Salesforceエンジニア＞ ・Salesforce実務経験3年以上（Lightning Web Components、Apex、Flow） ・要件定義から対応できること ・AI支援ツール（例：GitHub Copilot、Claude Code）を使った開発経験
生命保険会社向けに、社内横断で活用できるAIプラットフォームを構築します。 AI処理、RAG検索、自動応答、チケット管理を共通基盤として実装し、全社的なAI活用を支えるアーキテクチャを整備します。 今年度は土台となる基盤整備と、主要ユースケースの実装を中心に推進します。 担当としてはAI/ML領域のモデル構築、精度向上、Guardrails設計を担っていただきます。 常駐での参画（大崎）、面談はWeb1回を想定しています。
・Pythonを用いたAIモデル開発の実務経験（3年以上） ・AWSのAI関連サービス（Bedrock、SageMaker など）の利用経験 ・ベクトルデータベース（OpenSearch、pgvector など）の活用経験 ・RAG構成に関する基礎理解と実装経験
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・東京の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・クルマの運転データを解析し、危険運転の動向や軽度認知症の検知を行うシステムの開発。 ・AWS上で動作させる構築設計や、データ取得と推論処理を担当。 週5日、リモート
・AWS構築の要件定義、設計、構築、運用のリード経験 ・SageMakerやAthenaなどのサービス導入経験 ・IaCの経験（CloudFormationまたはTerraform）
大手生命保険会社向けに、全社横断で活用するAIプラットフォームを新規構築します。 RAG検索、AI自動応答、チケット管理連携などを共通基盤で提供し、社内各部門のユースケースを支援する構成です。 今年度はプラットフォーム基盤整備と主要ユースケースの立ち上げを中心に推進します。
・Pythonを用いたAI/MLモデル開発経験（3年以上） ・AWSのAI関連サービス（Bedrock、SageMaker など）の実務利用経験 ・ベクトルDBの利用経験（OpenSearch、pgvector など）
大手生命保険会社向けに、全社共通のAIプラットフォームを新規構築します。 RAG検索、AI処理、自動応答、チケット管理を共通基盤上で提供し、全社的なAI活用を支える構成です。 今年度はプラットフォーム基盤の整備と、主要ユースケースの実装を中心に推進します。 担当領域はAI/MLモデルの構築・精度改善、Guardrails（安全制約）設計、およびRAGパイプラインの設計・実装です。
・Pythonを用いたAI/MLモデル開発実務3年以上 ・AWS AI関連サービス（例：Bedrock、SageMaker 等）の利用経験 ・ベクトルDBの利用経験（OpenSearch、pgvector などのいずれか） ・要件に応じたRAG設計/実装経験、もしくは同等の検索強化の知見
建設・設備・製造業などで利用されるCAD・PDF図面データをAIで解析し、構造化データとして活用するための開発をリードいただきます。画像認識・自然言語処理・生成AIの知見を融合させた先端的なプロジェクトで、PoC〜運用までエンドツーエンドで関与可能です。
画像認識・図面解析（物体検出・セグメンテーション）の実装経験 AI-OCR／VLM／LLMを活用した解析経験 / Pythonでの機械学習モデル開発、API構築経験 / クラウドML環境（AWS SageMaker／Azure ML等）での開発・デプロイ経験 / Docker、REST APIを用いた運用経験 / CADデータ（DXF／DWG）の構造解析経験 / 建設／設備／製造業における図面ルール・積算業務理解 / Git・CI/CD環境での開発経験
賃貸管理のコールセンター業務を対象とした生成AIソリューションにおいて、AWS上のAIコア（LLM活用）を設計・開発・テストします。 主な役割は以下の通りです。 - LLMのチューニング/プロンプト最適化、および評価 - データ処理パイプラインの設計・実装（前処理、ETL、ログ/メトリクス収集） - 外部システム連携のAPI/インターフェース開発 - サーバーレス基盤（Lambda 等）を用いたマイクロサービス化と運用設計 - 品質保証（テスト設計/自動化）とセキュリティ/ガバナンス考慮 - ステークホルダーとの要件整理、仕様調整、上流工程支援 対象ドメインは不動産賃貸のコールセンター業務で、FAQ/オペレーター支援、ナレッジ...
以下の経験を必須とします。 1. クラウド・生成AI - AWS上での設計/構築運用経験（S3, API Gateway など） - Amazon Bedrock や Amazon SageMaker 等の生成AI/MLサービスを用いた開発経験 - LLMを活用したソリューションのPoCまたは本番導入経験 2. 開発言語・アーキテクチャ - Pythonでの開発経験（AI/データ処理領域） - AWS Lambda を中心としたサーバーレス設計/実装経験 3. 上流・コミュニケーション - 要件定義/基本設計など、関係者調整を含む上流工程の実務経験
大手電子部品メーカーの事業部門に入り込み、データサイエンス/AIを活用した業務変革を企画から実行まで牽引いただくプロジェクトリーダー案件です。 エンジニア兼PMOとして、要件整理、分析設計、PoC〜本番化推進、ステークホルダーマネジメント、レポーティングまで一貫してリードしていただきます。 出社は週数回を想定し、必要に応じて京都・横浜への出張あり（出張費支給）。 契約開始は11月初旬を予定、稼働率は100%です。
・データ分析または機械学習/生成AIの実務経験（3年以上） ・Pythonでのモデル開発経験（pandas, scikit-learn, PyTorch, LangChain など） ・事業部門/社内コンサルとの要件整理、分析設計、成果報告の実務経験 ・BI/ノートブック環境の利用経験（Power BI, Jupyter, SageMaker 等）
AI開発プラットフォーム事業を推進している企業様で経験を積むことができます。
DMP構築 課題に応じたMLOps基盤の構築と改善経験（SageMaker, Vertex AI, Kubeflow等） DVCやDBを用いたデータ管理基盤の構築経験 / CI/CD環境の構築、または類似環境での開発経験 / AWS環境での開発経験 / MLライブラリ（PyTorch, TensorFlow）でのモデル開発経験 / DB/SQLへの理解 / MLプロジェクト実務経験（1年以上）
【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましい...
フルリモート ・Pythonを用いたバックエンド開発の経験3年以上 ・Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発の経験 ・AIやLLMを用いたWebサービス開発の経験
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー 議事録生成SaaS開発に携わっていただきます。 Python／Next.jsベースのWebアプリケーション開発を担当いただきます。 ・言語／FW：Python、FastAPI、TypeScript、React、Next.js ・AI/ML：音声認識AI、話者分離AI、LLM、NLP ・開発ツール：Git、Docker、Sentry ・インフラ：AWS（ECS、RDS、S3、SageMak...
・Pythonを用いた開発経験 ・TypeScript＋Reactでの開発経験 ・クラウドサービスを利用したWebアプリ開発経験（AWSが望ましい）
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー 建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォームにおいて、コアとなる機械学習モデルの開発およびデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 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する解析処理におけるコーディング実務 ・分析モデルの解析に必要な処理のコーディング ・要件定義に基づく新機能開発、モデル/システムの改善 ②データ分析基盤の整備、お...
・Pythonを用いた機械学習の回帰/分類モデルを本番環境で構築/運用した実務経験（3年以上） ・自然言語処理（NLP）を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ/運用のご経験 ・Gitによるチーム開発、コンテナ技術（Dockerなど）の知識と実用経験 ・技術的な要件を明確にし、設計/実装に落とし込むための高い論理的コミュニケーション能力
建設業界向けのデータ分析プラットフォームにおいて、予測モデルの実装と分析基盤の整備を担当いただきます。 - 建設領域データを対象とした予測モデル（回帰・分類）の開発・実装 - 分析モデルに対する解析処理の実装と精度検証 - 要件定義に基づく新機能開発、モデルおよびシステムの改善 - データ分析基盤の設計・整備・保守運用 - データ前処理/後処理のパイプライン構築と自動化 ドキュメント整備を重視し、無理のないスケジュール運用の文化です。
フルリモート ・Pythonでの機械学習モデル（回帰・分類）の構築経験 ・自然言語処理（NLP）を扱ったプロジェクト経験 ・AWS等のクラウド環境でのシステム開発経験 ・Gitおよびコンテナ技術の知識と実務経験 ・論理的かつ円滑なコミュニケーション能力
エネルギー関連企業向けの新規サービス開発および既存システム高度化に伴うクラウド基盤中心の開発案件です。 AWSをベースに、Webアプリケーション、データ基盤、AI/機械学習領域にも跨って対応します。 今回はサブリーダーポジションの募集で、要件定義・基本設計～開発・テストの一連に加え、チーム推進、若手メンバーのフォロー、タスク管理や進行管理、顧客との折衝・交渉・調整などを担っていただきます。 経験・スキルに応じて担当範囲は相談可能で、上流工程やマネジメント/推進、対外調整が主業務となります。
・AWS環境での設計・構築経験 ・Webシステム開発の実務経験（言語不問） ・リーダー/サブリーダー/PMOのいずれかの経験 ・顧客/関係者とのコミュニケーション能力 ・常駐での稼働が可能な方
大手電子部品メーカーの社内向け最先端機械学習システムのバックエンド開発を担当します。Python 3.13とFastAPIを駆使し、AWS SageMakerを利用してMLパイプラインの構築を行います。また、Polarsを用いたデータ処理、AWS CDKによるインフラ自動化を行い、高速かつ安定したシステム実現を目指します。 ■ 業務内容 ・PythonとFastAPIを用いたAPI開発 ・AWS SageMakerによるMLシステム構築 ・高速データ処理用のPolars実装 ・AWS CDKでのIaC環境整備 【アピールポイント】 ・フルリモートで働きやすい環境 ・最先端技術を活用したプロジェクト ・長期的な...
・Python ・AWS
建設業界に特化したデータ分析・AIプラットフォームにおいて、機械学習モデルの実装と分析基盤の整備をご担当いただきます。 - 建設領域データに対する予測モデルの設計・実装（回帰/分類） - 分析モデルの評価・解析処理の実装および改善 - 要件定義に基づく新機能開発、MLモデル/周辺システムの継続的改善 - データ分析基盤の整備、保守、運用 - 前処理/後処理を含むデータパイプラインの設計・構築 フルリモート、フルフレックスでの参画が可能です。ドキュメント整備を重視し、エンジニアに無理のない計画運営を行う文化です。
・Pythonでの機械学習モデル（回帰・分類）の構築実務経験 ・NLP（自然言語処理）を含むプロジェクト参画経験 ・AWS等のクラウド環境でのシステム開発経験 ・Gitおよびコンテナ技術（例：Docker）の知識と実務利用経験 ・論理的で明瞭なコミュニケーション能力
機械学習エンジニアとして、プロダクトにおけるデータ解析機能の実装を担当 建設業界データを用いた予測モデルの設計および開発 企業ごとの建設データに対する解析処理の実装 分析モデルが適切に機能するための前処理・後処理ロジックの実装 要件定義に基づく新機能開発および既存モデル・システムの改善 建設データを分析するためのデータ分析基盤の設計・整備 建設業界特有のデータを活用したモデルの開発および運用 データ前処理・後処理パイプラインの構築および保守
Pythonを用いた機械学習モデル(回帰・分類)の開発経験 自然言語処理を含むプロジェクトでの開発経験 クラウド環境(AWS等)でのシステム開発経験 Gitおよびコンテナを用いた開発経験 論理的なコミュニケーション能力
「一人ひとりに向き合える」を具現化するというミッションのもと、マルチチャネルの問い合わせを一元管理する主力SaaS「Re:lation」のコア機能開発をお任せします。プロダクトオーナーやデザイナーと直接ディスカッションしながら要件を固め、ユーザー課題をダイレクトに解決していく手触り感のある環境です。 ・新機能開発および機能改善における要件定義、設計、開発、テストコードの追加 ・必要に応じたペアプログラミング、およびチームメンバーとのコードレビュー ・アラート対応、不具合対応、リリース後の効果測定やドキュメント整備などの運用業務 「Rubyの父」まつもとゆきひろ氏との定期セッションやRubyKaigiへの参加支援など、エ...
Ruby ・フレームワークを使ったWebアプリケーション構築経験（Ruby on Rails 目安3年以上） ・フロントエンドの開発経験（HTML/CSS/Javascriptの基本理解） ・Linux環境での開発経験
国産LLMを核とするAIスタートアップにて、自社SaaSプロダクトのPMF達成に向けた中核技術（RAG、VLM、LLMOps）の刷新・高度化を担当いただきます。 既存手法の寄せ集めに留まらず、アルゴリズムやモデル層からの改善を推進し、エンタープライズ向けのビジネス文書解析における難易度の高い課題解決をリードします。 顧客別ニーズに基づく技術検証（PoC）から、実プロダクトへの実装・評価・運用まで一気通貫で関与いただくポジションです。
フルリモート 以下のご経験について、各項目末尾に（◯/×）で明記ください（未記載の場合は選考対象外となる可能性があります）。 ・エンジニア実務経験3年以上 ・NLP（自然言語処理）を用いた研究または開発の実績 ・自然言語処理テーマでの修士号取得もしくは学会発表の実績 ・NLPモデルを活用した検索/推薦システムの開発経験 ・ドキュメント解析システムの設計・開発経験
AIエージェントの「実運用・精度改善（1→10）」という最前線の課題に挑むポジションです。PoCで終わらない、ユーザー価値に直結するAI開発の手触り感を得られます。 ・生成AIを使ったアプリケーション機能開発 ・ナレッジデータを基にしたメールの自動返信作成や、チケットデータからのナレッジ変換など、AIエージェントの開発と精度向上 ・OpenAI APIやAmazon Bedrockを利用したAI機能の実装と継続的な検証サイクルの実行 単なるAPIコールにとどまらず、RAGの実運用やハルシネーション対策といった、現在のAI開発において最も市場価値の高い「1→10フェーズの泥臭い実運用経験」を積むことができます。大規模トラ...
Python ・生成AI（OpenAI API, Amazon Bedrock等）を活用したアプリケーションの開発経験 ・NLP（自然言語処理）やLLMを用いた実務での開発・運用経験 ・アーキテクチャ設計にとどまらず、自ら泥臭くコードを書き、AIの検証サイクルを回せる方
： ・自社プラットフォームの新機能開発・機能改善・カスタマイズ開発 ・自社プラットフォームの新機能開発・API連携・スクレイピング実装 ・Vue.jsとREST APIを用いたウェブアプリケーション開発（ユーザー/オペレーター両画面） ・新規プロダクト開発
Vue.js / React などのフレームワークを用いたSPA開発経験 / Python（Django）でのバックエンド開発経験 / WebAPI設計、開発経験 / Docker経験
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 国内最高水準の音声AI・生成AI搭載で急成長中！ Next.js、Python、ベースWebアプリエンジニア募集 ※AIというよりWEBアプリの開発経験者のかたで大丈夫です。 ■作業概要： 【開発いただくプロダクト】 ・世界最高水準の精度96.2%の音声認識AI ・ 生成AIを活用した他にない機能：ほぼ完成版の議事録をAIが作成するという、AIにおいて国内最先端の特徴を持つ、AI議事録SaaSの開発に携わっていただきます。 ■技術スタック ・プログラミング言語・フレームワーク: TypeScript,Reac...
■スキル① ・FE/BE両方のWebアプリ開発経験がある方 →Pythonを用いたBEの開発経験が3年以上ある方 →Next.jsを用いたFEの開発経験が3年以上ある方 ■スキル② ・BEのWebアプリ開発経験がある方 ・Pythonを用いたBEの開発経験が3年以上ある方
【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 国内最高水準の音声AI・生成AI搭載で急成長中！ Next.js、Python、ベースWebアプリエンジニア募集 ※AIというよりWEBアプリの開発経験者のかたで大丈夫です。 ■作業概要： 【開発いただくプロダクト】 ・世界最高水準の精度96.2%の音声認識AI ・生成AIを活用した他にない機能：ほぼ完成版の議事録をAIが作成する「ほぼ完議事録」という、AIにおいて国内最先端の特徴を持つ、AI議事録SaaSの開発に携わっていただきます。 ■技術スタック ・プログラミング言語・フレームワーク: TypeScri...
・FE/BE両方のWebアプリ開発経験がある方 →Pythonを用いたBEの開発経験が3年以上ある方 →Next.jsを用いたFEの開発経験が3年以上ある方 ・BEのWebアプリ開発経験がある方 ・Pythonを用いたBEの開発経験が3年以上ある方
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単価相場
SageMaker案件を、単価相場・働き方・担当工程の観点で整理しました。求人一覧を見る前に、募集傾向と単価帯の目安を確認できます。
SageMaker案件は、単価だけでなく担当工程、働き方、求められる周辺スキルによって条件が大きく変わります。求人一覧では、報酬レンジとあわせて開発フェーズ、リモート可否、稼働日数を確認すると、自分に合う案件を見つけやすくなります。
SageMaker案件では、機械学習モデルを「作る」だけでなく、学習から推論までをクラウド上で安定運用できる形に落とし込む仕事が中心になりやすいです。需要予測や推薦、建設データの予測、リーガルテックのLLM機能など、プロダクトのコア機能に直結する領域での開発が目立ちます。
具体的なタスクは、学習・推論のパイプライン構築、推論エンドポイントやバッチ推論の運用、データ前処理の整備、APIとしての提供、監視や品質改善まで幅広くなります。PoCで終わらず本番改善を回す案件も多く、評価指標設計や継続的なチューニングが成果に直結します。
また、SageMakerを含むAWS上での周辺システム開発（LambdaやStep Functions連携、ETL、データ基盤）を同時に担うケースも見られます。フルスタック寄りにWebアプリと結合して実装する案件もあり、AI機能をサービスに組み込む実装力が求められます。
必須としてまず重視されやすいのは、AWS上でSageMakerを用いた学習・推論の実務経験、またはそれに準ずるMLシステムの設計・構築・運用経験です。SageMaker単体の操作だけでなく、サービス運用を前提にした構成理解（権限、ネットワーク、監視、デプロイ）まで踏み込めることが前提になりやすいです。
実装面ではPythonが中心で、データ処理やモデル実装を読める・直せることが求められます。案件によってはFastAPIなどで推論APIを実装したり、SQLで前処理・集計を行ったり、Gitを使ったチーム開発やDockerでのコンテナ実行に対応できることが必須要件として挙がります。
さらに、要件整理から設計・実装・テスト・運用までを一気通貫で担えること、リモート前提でも論点を言語化して合意形成できることが評価されやすい傾向です。特にデータやモデルの前提が揺れやすい現場では、技術要件を明確にして実装へ落とす力が応募可否を分けます。
歓迎スキルとしては、MLOpsの整備経験が挙がりやすく、モデル管理（例：MLflow）やCI/CDの構築・運用、評価の自動化、リリース後の監視設計に強みがあると選択肢が広がります。SageMakerを使っていても、運用はGitHub ActionsやCircleCIなどのCI/CDと結びつくことが多いです。
クラウド連携では、GlueやAthena、EventBridge、Step Functions、LambdaなどのAWSマネージドサービスを組み合わせ、ETLやワークフローを組むスキルが歓迎されます。データ基盤側に寄った案件では、Airflow（MWAA）やデータカタログ、ガバナンス設計がプラス評価になりやすいです。
生成AI文脈では、Bedrockや外部LLM API、RAG構成、ベクトルDB（OpenSearchやpgvector等）への理解が歓迎されるケースが見られます。用途が需要予測・推薦・NLPなど多様なため、特定ドメインの知識（小売、建設、金融・保険など）があると意思決定の質を上げやすいです。
評価されやすいのは、モデル開発を本番環境に載せ、継続運用しながら精度や安定性を改善してきた経験です。回帰・分類、時系列予測、推薦などのモデルを、学習から推論までの流れに落として監視・改善を回した実績は、SageMaker案件と相性が良いと言えます。
また、データ前処理・後処理のパイプラインを設計し、品質や再現性を担保してきた経験も重視されます。複雑なドメインデータを扱う案件があり、ETL/ELTの整備やデータ加工、特徴量設計を含めて「動く仕組み」にした経験があると説得力が増します。
プロダクト寄りの現場では、APIとしての提供、既存サービスへの組み込み、リリース後の効果測定やA/Bテストなど、改善サイクルを回した経験が強みになります。チーム開発ではコードレビュー文化がある案件も多く、設計意図を説明しながら品質を上げた経験が評価されやすいです。
言語はPythonが中心で、データ処理はpandasやNumPy、モデルはscikit-learnに加えてPyTorchやTensorFlowが登場します。SageMaker自体は学習・推論の基盤として使われ、用途によりStudioやパイプライン、Processing/Training系の機能に触れるケースがあります。
AWSの周辺サービスは、S3、Lambda、RDSに加えて、Step FunctionsやEventBridge、Glue、Athena、ECR/ECS/EKSなどと組み合わせる構成がよく見られます。データ分析基盤としてRedshiftやBigQuery、Snowflake、dbtなどが同居する案件もあり、SageMakerはその中のML実行基盤として位置づくことがあります。
開発プロセスはGitHub/GitLab運用、Dockerによる実行環境の統一、CI/CD（GitHub ActionsやCircleCI等）での自動テスト・デプロイが前提になりやすいです。参画後に動きやすくするには、MLコードだけでなくクラウド上の運用（監視・ログ、権限、IaC）まで含めて把握できる状態を目指すと効果的です。
まず確認したいのは、SageMakerで担う範囲が「学習・推論の運用」なのか、「パイプライン構築やMLOps整備」まで含むのか、あるいは「SageMakerを使う周辺システム開発（API/ETL/基盤）」が主なのかという役割の切り分けです。募集職種がAI/ML寄りでも、実態がデータ基盤寄りのことがあります。
次に、デプロイ形態（リアルタイム推論エンドポイントか、バッチ推論か）と、監視や評価の責務分担を確認するとミスマッチを減らせます。品質改善や精度チューニングが期待される案件では、評価指標や検証サイクルを誰が設計するかが重要になります。
チーム体制と開発文化も重要で、コードレビューやCI/CDが整っているか、IaC（Terraform/CDK等）の有無、データ基盤チームとの境界がどうなっているかで働き方が変わります。LLMやRAGを扱う場合は、セキュリティやガバナンス要件（権限設計、監査、ログ、機密情報の扱い）も事前に確認しておくと安心です。
SageMakerは、モデル開発を事業価値に接続する「運用の器」として採用されることが多く、単発の分析よりも継続改善を前提にした案件で存在感が増しています。需要予測や推薦などの定番領域に加え、生成AI機能をプロダクトに組み込む流れの中で、学習・推論・評価を管理する基盤として触れられる機会が広がっています。
求人票からは、モデル精度だけでなく、データパイプラインやCI/CD、監視まで含めた運用設計が重視されていることが読み取れます。SageMaker単体のスキルより、AWSの周辺サービスと組み合わせてエンドツーエンドで回せる人材の価値が高まりやすい傾向です。
また、組織横断のAIプラットフォーム整備や、既存システムのクラウド移行に伴うML基盤刷新など、長期で積み上がるテーマも見られます。AI/MLとクラウドエンジニアリングの境界をまたいで成果を出せる人は、案件選択の自由度が上がりやすいでしょう。
Pythonは必須になりやすく、データ前処理やモデル実装を理解し、必要に応じて修正できることが求められます。加えて、API実装やバッチ処理などプロダクト実装側にも寄る案件では、Web開発の文脈でPythonを使った経験が評価されます。
案件によりますが、SageMakerを使った運用経験を明示的に求める募集も見られます。一方で、AWS上でのML基盤構築や、学習・推論のパイプライン設計、コンテナ運用やCI/CD整備の経験があれば、キャッチアップ前提で受け入れられる可能性もあります。
モデルの管理、評価、デプロイ、監視といった運用面の整備まで含む案件が多く、少なくとも「運用を想定した設計」ができることは期待されやすいです。MLflowなどのツール利用経験があると強みになりますが、CI/CDや監視設計の実務経験でも補えることがあります。
SageMaker案件はデータ前処理やETL/ELTと隣接しやすく、GlueやAthena、Airflow（MWAA）などと組み合わせる募集も見られます。純粋なモデル開発だけを希望する場合は、担当範囲としてデータ基盤整備がどこまで含まれるかを事前に確認するのがおすすめです。
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