大規模言語モデル（LLM）を活用し、運用型ゲーム領域の大規模データを用いたチャットボット・対話型AIの設計〜開発〜導入〜運用までを一気通貫で担当いただきます。 具体的には、プロンプト設計、UX最適化、モデル/システム性能評価、改善サイクルの運用など、対話型AIプロジェクトの全工程に参画していただきます。 ※当社経由で複数名稼働中の安定案件です
・自然言語処理（NLP）および機械学習への基礎理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch いずれかのフレームワーク経験 ・日本語での流暢なコミュニケーション ・LLM/対話型AIに関する知見（いずれか必須）
大規模言語モデル（LLM）と自然言語処理/機械学習の技術、運用型ゲームの大規模データを活用し、ゲーム開発・運用を支援するチャットボット/対話型AIシステムの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、システム性能評価など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一気通貫で関与いただきます。 ※当社経由で参画中メンバーありの案件です。 契約形態：準委任／商流：エンド直
・自然言語処理および機械学習への基礎的な理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch いずれかのフレームワーク実務経験 ・日本語での円滑なコミュニケーション力 ・NLP関連の知見（必須）
大規模言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理および機械学習技術を用い、運用型ゲームコンテンツの大規模データを基盤に、チャットボットや対話型AIシステムの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価など、対話型AIに関わる一連の工程に幅広く携わっていただきます。 ※当社経由で稼働中の要員がいる安定稼働の案件です。
・自然言語処理および機械学習に関する基礎的な理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorch いずれかのフレームワーク使用経験 ・日本語での円滑なコミュニケーションが可能であること
大規模言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理・機械学習基盤と、運用型ゲームの大規模データを組み合わせ、ゲーム開発・運用を支援するチャットボット／対話型AIの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価・改善を含む、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一連の工程に関与します。 ※同案件には当社経由メンバーが既に参画済みです。 作業場所は渋谷での常駐となります。
・自然言語処理（NLP）および機械学習に関する基礎的な理解 ・PythonもしくはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorch等いずれかのフレームワーク実務経験 ・日本語での円滑なコミュニケーション力（ビジネスレベル）
大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理（NLP）、機械学習の技術を用い、運用型ゲームコンテンツの大規模データを活用したチャットボット／対話型AIの設計・開発・導入をご担当いただきます。 プロンプト設計、ユーザー体験（UX）の最適化、性能評価や継続的改善など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一貫して関与いただく想定です。 ※弊社経由で参画中の要員がいる案件です。
・自然言語処理および機械学習への基礎的な理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorch いずれかのフレームワーク利用経験 ・日本語での円滑なコミュニケーション
大規模言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理/機械学習の技術と、運用型ゲームの大規模データを組み合わせ、ゲーム開発・運用を支援するチャットボット/対話型AIの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一貫して関わっていただきます。 ※当社経由で要員参画中の安定稼働案件です。
・自然言語処理（NLP）および機械学習の基礎理解 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorchいずれかのフレームワーク使用経験 ・日本語での円滑なコミュニケーションが可能であること
大規模言語モデル（LLM）を活用し、運用型ゲームの膨大なデータを用いたチャットボット／対話型AIの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一連の工程に関与します。 ※当社経由で参画中メンバーがいる案件です。
・自然言語処理（NLP）および機械学習の基礎理解 ・PythonもしくはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorchいずれかのフレームワーク利用経験 ・日本語での流暢なコミュニケーション
【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 【Python】AIエンジニア募集 大規模言語モデルを用いた自然言語処理や機械学習技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。 プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。 ▼条件等 出社：常駐 場所：渋谷 面談回数：1回 【必須スキル】 ・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・Pyt...
・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験
大規模言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理および機械学習技術と、運用型ゲームから得られる大規模データを用いて、チャットボット／対話型AIシステムの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、評価指標の設計・パフォーマンス評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与します。 弊社経由で参画中メンバーがいる現場の増員ポジションです。 作業場所は渋谷のオフィスで常駐となります。
・自然言語処理（NLP）や機械学習に関する基礎的な理解 ・PythonもしくはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorchなどいずれかのフレームワーク経験 ・日本語での円滑なコミュニケーションが可能な方
大規模言語モデル（LLM）と機械学習を活用し、運用型ゲームから得られる大規模データを用いたチャットボット／対話型AIの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、ユーザー体験（UX）の最適化、システム性能評価など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一連の工程に幅広く関与します。 弊社経由で既に要員が参画中の案件です。
・自然言語処理（NLP）および機械学習に関する基礎知識 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorch いずれかのフレームワーク経験 ・日本語での流暢なコミュニケーション ・（歓迎）対話型AIシステムの開発経験 ・（歓迎）大規模データセットの取り扱い経験 ・（歓迎）AWS／GCP／Azureなどクラウドの利用経験
大規模言語モデル（LLM）や機械学習を活用し、運用型ゲームで蓄積された大量データをもとに、チャットボット／対話型AIの設計・開発・導入・運用を担当いただきます。 プロンプト設計、UXの最適化、パフォーマンスの評価・改善など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一貫して関与いただきます。 弊社経由の参画実績がある案件です。
・自然言語処理（NLP）や機械学習の基礎理解 ・PythonもしくはRでの開発経験（Python歓迎） ・TensorFlow／Keras／PyTorchなどいずれかのフレームワーク経験 ・日本語での円滑なコミュニケーション ・LLMや対話型AI領域への高い興味・学習意欲
大規模言語モデル（LLM）を活用し、運用型ゲームの大量データをもとに、チャットボットや対話型AIシステムの企画・設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関わっていただきます。 ※当社経由の参画実績あり（要員参画中） 作業場所は渋谷での常駐となります。
・自然言語処理（NLP）や機械学習に関する基礎的な理解 ・PythonもしくはRでの開発経験 ・TensorFlow／Keras／PyTorchのいずれかを用いた開発経験 ・日本語での円滑なコミュニケーションが可能な方
大規模言語モデル（LLM）を中心に、自然言語処理・機械学習の技術と運用型ゲームの大規模データを活用し、チャットボットや対話型AIシステムの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、評価・パフォーマンス検証など、対話型AIプロジェクトの一連の工程に幅広く関与していただきます。 ※弊社経由で要員参画中の案件です。
・自然言語処理（NLP）および機械学習に関する基礎理解 ・PythonもしくはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorchなどいずれかのフレームワーク経験 ・日本語での流暢なコミュニケーション能力
大規模動画配信サイトにおけるデータサイエンティスト業務を担当します。 会員情報・閲覧・視聴データなどを対象に、分析・レポート・施策立案を実施します。 AI・機械学習を活用し、統計モデリングや自然言語処理による分析・開発にも関わっていただきます。 【技術スタック】 ・開発言語：Python、Golang、Java ・フレームワーク：pandas、scikit-learn、PyTorch、Keras ・データベース：SQL系（BigQuery、PostgreSQL など想定） ・BIツール：Tableau、Lookerなど想定 【社内ツール】 ・Slack / Google Workspace / Zoom（Web会議）
・SQLを用いたデータ分析実務経験（3年以上） ・BIツールを用いたレポート開発・運用経験 ・pandas / scikit-learn / PyTorch / Keras 等の使用経験 ・分析結果の報告・プレゼンテーション経験 ・Golang または Java の開発経験（1年以上）
大規模言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理および機械学習の技術を用い、運用型ゲームの膨大なデータを活かしたチャットボット／対話型AIの設計・開発・導入に携わっていただきます。 プロンプト設計、UX最適化、性能評価を含む、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一連の工程をご担当いただきます。 ※当社経由で要員参画中の安定稼働案件です。
・自然言語処理（NLP）や機械学習に関する基礎的な理解 ・PythonもしくはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch いずれかのフレームワーク利用経験
大規模言語モデル（LLM）を用いたNLP/機械学習技術と、運用型ゲームコンテンツで蓄積された大規模データを活用し、チャットボットや対話型AIの設計・開発・導入を担当いただきます。 プロンプト設計、UX最適化、モデル/システムのパフォーマンス評価まで、対話型AIプロジェクトの各工程を一貫して推進します。 役割は実装メンバー想定です。
・自然言語処理および機械学習の基礎知識 ・PythonまたはRでの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorchなどいずれかのフレームワーク使用経験
動物病院向け自社サービスにおいて、電子カルテへのAI機能実装を中心に、開発から運用まで幅広くご担当いただきます。 - AI技術の研究開発およびモデル構築 - 既存システム/ソフトウェアへのAI導入と機能拡張 - 自社サービスにおけるAI活用の企画〜実装 - 機械学習の開発・分析、評価 - ディープラーニングのアルゴリズム実装 - データ解析および特徴量設計 フルリモート・全国からの参画が可能です。
フルリモート 以下いずれかの機械学習ライブラリを用いた実務経験3年以上 - PyTorch／scikit-learn／TensorFlow／Keras のいずれか - アルゴリズム開発の実務経験
【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！ 【内容】 各サービスの開発をAI技術を活用し、開発~運用まで広くご担当いただきます。 動物病院向けの業務システム(サービス)をご提供する中で、例えば…電子カルテにAI機能を搭載するための開発などを行っていきます。 ・AI技術の開発、AIモデルの構築 ・システムやソフトウェアへのAI技術導入 ・自社サービスでのAIの活用方法の考案~実装 ・機械学習の開発・分析 ・ディープラーニングのアルゴリズム実装 ・データ解析 【時間】10:00-19:00(フレックスタイム制有り) 【精算幅】140-180h 【面談】2回 【必須...
以下いずれか1つ以上の機械学習ライブラリの実務経験3年以上をお持ちであること ・Pytorch、scikitlearn、TensorFlow、Keras
大規模言語モデルを使った自然言語処理や機械学習技術を活用し、 運用型ゲームコンテンツのデータを基に、 ゲーム開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計・開発・導入に携わります。 プロンプト設計やユーザーエクスペリエンスの最適化、 システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関わります。
・自然言語処理、機械学習の基本理解 ・PythonまたはRの開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorchなどのフレームワーク経験
自社プロダクトにおいて、運用保守から新機能開発、機械学習モデルの改善までをご担当いただきます。 具体的には、モデル改善・強化学習の適用、リリース後の改善提案や運用フロー最適化、関連ドキュメントの整備をお任せします。 役割はメンバー想定で、キャッチアップ期間（約2週間）は出社、その後は週4回のリモートワークを予定しています。 勤務地は本郷三丁目です。
・Deep Learning等の実務開発経験（強化学習の実務経験必須） ・Pythonでの開発経験 ・AWSの利用経験（構築経験までは不問） ・Linuxの基本操作（ファイル操作や権限設定の基礎）
自社プロダクトにおいて、運用・保守から新機能の実装、機械学習モデルの改善までを幅広くご担当いただきます。 具体的には、運用・保守対応、新機能開発、AIモデル（強化学習含む）の改善、リリース後の継続的な改善提案や運用フロー最適化、ならびに関連ドキュメントの作成・更新を行います。 役割はメンバーポジション想定です。勤務地は本郷三丁目、リモートは週4回（キャッチアップの最初の2週間は出社）。長期参画を想定しています。
・Deep Learningをはじめとする機械学習の実務開発経験 ・強化学習を用いたAIモデルの実務経験 ・Pythonでの開発経験 ・AWSの利用経験（構築経験までは不問） ・Linuxの基本操作（ファイル操作、権限設定の基礎）
光学機器メーカーにて、LLMおよび画像系AIに関する最新論文の調査・実装・評価、ならびに事業/プロダクト課題への落とし込みをご担当いただきます。 具体的には、論文の再現実装やベンチマーク設計・性能評価、得られた知見のレポーティング、並びに個別課題へ適用するための要件化支援を行います。アジャイル的な進め方で、ステークホルダーとの連携・改善提案も期待されます。 作業場所は西新宿で、週4リモート・週1出社のハイブリッド想定です。
リモート ・LLM領域に関する開発知見、または関連論文調査の実務経験 ・機械学習/深層学習フレームワーク（PyTorch, TensorFlow, Keras等）を用いた開発経験（1年以上） ・ソフトウェア開発経験2年以上（Python、C++、C#のいずれかが望ましい）
大手光学メーカーの案件にて、LLMおよび画像系AIに関する最新論文の実装・評価・現場課題への適用検討を担当いただきます。 具体的には、論文のサーベイから再現実装、ベンチマーク設計・性能評価、社内の個別課題への落とし込みまでを一貫して対応します。アジャイル的に短いサイクルで検証・改善を回し、成果物をプロダクト/業務へ接続していくポジションです。 作業場所は西新宿で、原則週1日出社＋週4日リモートのハイブリッド勤務を想定しています。
・LLMに関する開発知見または論文調査・検証の実務経験 ・機械学習/深層学習フレームワークを用いた開発経験（PyTorch、TensorFlow、Keras等／1年以上） ・ソフトウェア開発経験2年以上（Pythonが望ましい。C++/C#のいずれかの経験があると尚可） ・論文の再現実装および評価指標に基づく性能検証の経験
大規模言語モデルを活用し、自然言語処理および機械学習技術を駆使するAIエンジニアを募集しています。 運用型ゲームコンテンツから得られる膨大なデータを基に、チャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入まで一貫してご担当いただきます。 具体的には、プロンプト設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、そしてシステムパフォーマンス評価など、プロジェクトの全工程に深く関与していただきます。
・自然言語処理と機械学習に関する深い理解と実務経験。 ・PythonまたはR言語を用いた開発経験。 ・TensorFlow、Keras、PyTorchなどの主要な機械学習フレームワークの使用経験。
若手エンジニア向けの教育プログラムで、 AI・データ分析に関するマンツーマン指導をご担当いただきます。 具体的には、Pythonを活用したデータ分析、ディープラーニング、自然言語処理、 そしてOpenAI APIを使ったアプリケーション連携技術などの指導が主な業務です。
・優れたコミュニケーション能力およびコーチングスキル ・Git/GitHubを使用したプルリクエストベースのレビュー実務経験 ・Pythonを用いた開発実務経験 ・TensorFlowまたはKerasでのディープラーニング実装経験 ・自然言語処理（BERT、Transformersなど）の実装経験 ・機械学習の基礎となる数学知識（線形代数、統計学など）
某自治体のDX推進を目的とした、若手エンジニア向けの教育プログラムで講師を担当いただきます。 AI・データ分析分野のマンツーマン指導がメイン業務となります。 具体的には、Pythonを活用したデータ分析、ディープラーニング、自然言語処理、OpenAI APIを用いたアプリケーション連携などの実践的な内容を指導していただきます。 募集背景 某自治体におけるDX推進の一環として、若手エンジニアの育成が急務となっています。 特にAI・データ分析領域での専門知識を持つ人材の需要が高まっており、この育成プログラムを通じて次世代を担うエンジニアを育成するため、経験豊富な講師を募集しています。
以下のスキルをお持ちの方を募集します。 ・受講生への円滑な指導ができる高いコミュニケーション能力とコーチングスキル ・Git/GitHubを活用したプルリクエストベースでのコードレビュー実務経験 ・Pythonを用いた開発およびデータ分析の実務経験 ・TensorFlowまたはKerasを使用したディープラーニングの実装経験 ・BERTやTransformersなどのフレームワークを用いた自然言語処理の実装経験 ・機械学習の基礎となる数学知識（線形代数、統計学など）への理解
若手エンジニア向け教育プログラムにて、AI・データ分析のマンツーマン指導を担当いただきます。 Pythonを用いたデータ分析、ディープラーニング、自然言語処理、OpenAI APIを活用したアプリ連携等の指導を行います。
・高いコミュニケーション能力、コーチングスキル ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースのレビュー実務 ・Pythonを用いた実務経験 ・TensorFlowまたはKerasを用いたディープラーニングの実装経験 ・自然言語処理（BERT, Transformers等）の実装経験 ・機械学習に必要な数学知識（線形代数、統計学等）
若手エンジニア向け教育プログラムにて、AI・データ分析のマンツーマン指導を担当いただきます。 Pythonを用いたデータ分析、ディープラーニング、自然言語処理、OpenAI APIを活用したアプリ連携等の指導を行います。 ・最新の生成AIトレンドに触れつつ、基礎から応用まで幅広く指導いただくポジションです。 ・PC貸与なし ・1人月未満も可
・高いコミュニケーション能力、コーチングスキル ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースのレビュー実務 ・Pythonを用いた実務経験 ・TensorFlowまたはKerasを用いたディープラーニングの実装経験 ・自然言語処理（BERT, Transformers等）の実装経験 ・機械学習に必要な数学知識（線形代数、統計学等）
データ分析（データの前処理、クレンジング、変換） ・モデリング ・SQLを用いたデータベース操作 ・PythonによるAPI開発
・データ分析経験 以下のいずれかのライブラリを用いたデータの前処理、クレンジング、変換の経験 pandas、polars ・モデリング経験 以下のいずれかの言語/ライブラリを用いたモデリング経験 LightBGM、xgboost、TensorFlow、scikit-learn、Keras、Pytorch ・データベース技術 SQLを用いたデータベース操作の経験
ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。
・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験
大規模言語モデル（LLM）や機械学習技術を活用し、運用型ゲームで蓄積された大規模データをもとに、チャットボット／対話型AIの設計・開発・導入を担当いただきます。 具体的には、プロンプト設計、会話UXの最適化、モデル評価・改善、推論基盤のチューニング、運用モニタリング、A/Bテスト設計など、対話型AIプロジェクトの上流から運用まで一貫して関わっていただきます。 長期での継続改善を前提とし、ビジネス部門やゲーム運営チームと連携しながら効果検証と機能追加を進めます。 募集背景 運用型ゲームの顧客体験向上と運用効率化のため、対話型AI機能を強化中。長期的に継続改善できる体制拡充を目的とした増員募集です。
NLP ・自然言語処理および機械学習の基礎理解 ・PythonまたはRを用いた開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch いずれかのフレームワークを用いた実装経験
【企業概要】 プログラミングを通じて人生を前向きに変えたいと考える方を支援するため、マンツーマン形式のプログラミング学習サービスを提供しています。 これまでに延べ28,000名以上の方に学習サポートを行ってきた実績があり、初心者の方からキャリアチェンジを目指す方まで、幅広いニーズに対応しています。 【案件概要】 自治体のDX推進やデジタル人材の確保・育成を支援する団体より受託した、若手エンジニア育成向け教育プログラムにおける AIコースのマンツーマン講師募集案件です。 受講生一人ひとりに伴走しながら、基礎から実践・応用レベルまでのスキル習得を支援していただきます。 これまでのご経験・スキルに応じて、初級・中級・上級のいずれか...
■ 必須要件 ・エンジニアとしての実務経験 ・受講生の理解度・課題を正確に把握し、言語化できるコミュニケーション能力 ・受講生の「自走力」を育てるコーチング型の指導スキル ・Git / GitHub を用いたPull Requestベースのコードレビュー経験 ※ 指導・教育経験がある方は歓迎（必須ではありません） ■ 担当レベル別必須要件 ・ 初級（データ分析・機械学習基礎） Linux基本操作の実務経験 Pythonを用いたデータ分析の実務経験（NumPy、pandas、scikit-learn 等） 機械学習に必要な数学的知識 線形代数、微分、確率・統計 ・ 中級（ディープラーニング・NLP） Tensor...
・Pythonを使用したソフトウェア開発（要件定義、設計、実装、テスト） ・AI画像処理/画像認識アルゴリズムの開発 ・外観検査・人流関連の自社プロダクトのAIソフトウェア開発 ・ディープラーニングを活用した新たな付加価値をもつアルゴリズム開発
・画像認識、コンピュータービジョン領域でのディープラーニングを用いた開発経験 ・ディープラーニングを用いたアルゴリズムを組み込んだプロダクト開発経験 ◆尚可スキル： ・Kaggleを含む競技プログラミングで上位成績者・Python言語、TensorFlow、Keras、PyTorch等のフレームワークを用いたディープラーニングの開発経験（1年以上） ・AWS等のクラウド環境におけるプロダクト開発業務経験
データ分析（データの前処理、クレンジング、変換） ・モデリング ・SQLを用いたデータベース操作 ・PythonによるAPI開発
・データ分析経験 以下のいずれかのライブラリを用いたデータの前処理、クレンジング、変換の経験 pandas、polars ・モデリング経験 以下のいずれかの言語/ライブラリを用いたモデリング経験 LightBGM、xgboost、TensorFlow、scikit-learn、Keras、Pytorch ・データベース技術 SQLを用いたデータベース操作の経験
機械学習モデルの開発における企画〜リリースまでを幅広くご担当いただきます。 機械学習モデルの構築経験に加えて、機械学習ライブラリ（TensorFlow、Keras、scikit-learn）の経験も求められます。 ご興味のある方はお気軽にお問い合わせください。
Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn - Pythonを使用したデータ解析の経験
不動産テックを展開している企業にてデータサイエンティストの募集案件です。 価格推定モデルやデータ分析 / 可視化などを中心にご担当いただきます。
Python, TensorFlow, PyTorch, Keras - 統計学や機械学習の知見・経験 - PythonやR言語を使用したデータ解析の経験
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単価相場
Keras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。
Keras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。
Kerasが求人票に登場する案件は、機械学習・深層学習モデルの設計と実装に加えて、実サービスへ組み込む工程まで任される内容が目立ちます。チャットボットや対話型AIでは、LLM活用を前提に、プロンプト設計、UX最適化、評価指標設計、性能検証までを一連で扱う仕事が多く見られます。
一方で、データ前処理からモデリング、SQLでのデータ操作、PythonでのAPI開発までを横断する「分析×実装」寄りの案件もあります。画像・動画解析やOCRのように、OpenCV等を併用してアルゴリズムを改善し、既存サービスの追加実装や新機能開発として提供価値を上げていくタイプも見られます。
また、教育・メンタリング領域の案件では、Keras/TensorFlowを用いた実装経験を土台に、受講生の伴走やコードレビューを担う役割もあります。研究寄りのR&Dでは、論文調査から再現実装、ベンチマーク設計、レポーティングまでを担い、現場課題への適用可否を要件化する動きも含まれます。
Keras案件の必須要件は、「Kerasを含む深層学習フレームワークの実務使用経験」が軸になりやすく、TensorFlowやPyTorchと並列で求められることが多いです。モデルを動かせるだけでなく、目的に合わせて学習・評価を回し、改善の仮説を立ててチューニングできることが前提になりやすい傾向があります。
加えて、Pythonでの開発経験と、データ分析の基礎（前処理・可視化・検証）を実務で扱えることが重視されます。pandasやNumPy、scikit-learn等と組み合わせて特徴量設計やモデル比較を行う文脈が多く、統計や機械学習の基礎理解（回帰・分類・クラスタリング等）も求められやすいです。
案件によってはSQLでの抽出・加工、クラウド利用（特にAWS等）を前提とした開発経験、Linuxの基本操作、チーム開発でのコミュニケーション力が必須に近い条件になることがあります。対話型AIでは日本語での円滑なコミュニケーションを明記する求人もあり、レビューや説明責任まで含めた実務力が評価されます。
歓迎スキルとしては、対話型AI・チャットボット領域の経験が挙がりやすく、LLM活用、プロンプトエンジニアリング、評価指標設計（自動評価・人手評価の設計を含む）などがプラスに働きます。単にモデルを作るだけでなく、ログ解析やA/Bテストのように運用データを踏まえた改善に関われると選べる案件が広がります。
また、画像認識・OCR・動画解析などの領域では、OpenCV等の画像処理経験や、CNN・転移学習といった定番アーキテクチャを扱った経験が歓迎されやすいです。研究開発色が強い案件では、論文の継続的なサーベイや再現実装、ベンチマーク設計の経験が評価され、英語論文の読解力が加点になるケースも見られます。
基盤・運用面では、クラウド（AWS/GCP/Azureいずれか）やDocker/コンテナ、Terraform等のIaC、MLOps（モデル運用・監視）の知見が歓迎されやすい傾向があります。加えて、Kaggle等のコンペ参加・実績を歓迎要件に含める求人もあり、再現性のある検証プロセスを示せると強みになります。
評価されやすいのは、モデル構築に留まらず、プロダクトの要件やKPIを踏まえて改善サイクルを回した経験です。例えば、対話型AIであればUX最適化や性能評価を繰り返し、実運用のログを基にプロンプトやモデルの改善方針を提案・実装した経験が、案件内容と結びつきやすいです。
データ前処理から学習・評価までを一貫して設計し、比較実験の手順や指標を整理して意思決定できる経験も強みになります。求人票では「論文のモデルを実装する能力」や「再現実装・評価」といった表現が見られ、未知の手法を取り込みながら結果を説明できる人が評価されやすい傾向があります。
さらに、既存システムへのAI導入や既存コードの改修、API連携、運用保守まで担った経験は、実装後の責任範囲が広い案件で特に有利です。教育・講師系では、Pull Requestベースのコードレビューや、相手の理解度を踏まえて言語化・コーチングした経験が、そのまま評価ポイントになります。
Kerasは、Pythonを中心にTensorFlowと併用される形で登場することが多く、同じ現場でPyTorchやscikit-learnも並行利用されるケースが見られます。開発はJupyter系のノートブック環境や、NumPy/pandasによる前処理・可視化を伴い、検証用コードとプロダクションコードを往復する進め方になりやすいです。
データ基盤やインフラは、AWS/GCP/Azureなどのクラウドが前提になる案件が多く、S3やRDSのようなマネージドサービスと連携する構成も見られます。データ分析寄りではBigQueryやDWH、SQLを用いた抽出・加工が絡み、レポーティングやBIツール運用と接続する現場もあります。
運用を見据えた現場では、DockerやTerraform、Git（GitHub/GitLab）といった周辺ツールも合わせて登場します。参画後に動きやすくするには、学習・評価のコードだけでなく、データの入出力、実行環境（Linux/GPU環境を含む）、モデルの更新フローまでを一つのシステムとして理解しておくことが有効です。
Keras案件は「モデル開発が中心」か「プロダクト実装まで含む」かで求められる動きが大きく変わります。応募前に、データ前処理・特徴量設計・学習・評価のどこまでが責任範囲か、またAPI化や既存システムへの組み込み、運用保守まで含むのかを確認するとミスマッチを減らせます。
次に、Kerasが主役なのか、TensorFlow/PyTorchを含む複数フレームワークのいずれか経験で良いのかを見極めましょう。対話型AIの案件では、LLM活用やプロンプト設計、評価指標設計、ログ解析といった周辺タスクが多く、単なるモデル学習経験だけでは不足しやすい点に注意が必要です。
さらに、データ量やデータ基盤の前提（SQL/DWH、クラウド環境、学習パイプライン運用）と、チームの進め方（アジャイル志向、レビュー文化、レポーティング頻度）も重要です。教育・メンタリング系では、成果物がコードだけでなく「受講生の成長」になるため、指導スタイルやレビュー方法が合うかも確認しておくと安心です。
Kerasは深層学習の実装で選択肢に入り続けており、TensorFlowとセットで扱える人材は引き続き必要とされやすい状況です。求人票でも、Keras単独ではなく、TensorFlow/PyTorch等のいずれか経験として幅広く求められ、現場の技術選定に合わせて柔軟に動けることが価値になります。
特に需要の方向性としては、LLMを使った対話型AIの設計・評価・改善や、既存プロダクトへのAI機能追加のような「運用しながら良くする」仕事が目立ちます。プロンプト設計や評価基盤、ログ分析といった周辺領域に踏み込めるほど、単発の実装ではなく継続改善の役割を担いやすくなります。
また、論文実装・ベンチマーク評価を通じて事業課題に落とし込むR&D型の案件も一定数見られます。モデル精度だけでなく、再現性、説明可能性、運用コストまで含めて判断できる人は、フレームワークの経験年数以上に評価されやすいでしょう。
求人票ではKeras単独指定よりも、TensorFlow／Keras／PyTorchのいずれか経験として要件化されることが多く、Keras経験を軸に応募できる余地はあります。ただし現場で他FWのコードを読む可能性があるため、周辺スタックを学ぶ姿勢やキャッチアップ計画を示せると通りやすくなります。
対話型AIでは、Keras等の深層学習フレームワーク経験に加えて、プロンプト設計、UX最適化、評価指標設計、ログ分析などが重要タスクとして出やすいです。モデル実装の経験だけでなく、評価と改善の実務経験をセットで語れると適合度が上がります。
pandas/NumPyでの前処理、SQLでの抽出・加工、モデル評価の手順設計までを一貫して説明できると強みになります。加えて、分析結果をレポートや資料として言語化し、関係者と合意形成できる経験が求められることも多いです。
実装スキルに加えて、受講生の状況を把握して言語化し、自走力を引き出すコミュニケーションが成果になります。Pull Requestベースでのコードレビュー経験が必須に近い形で出ることがあり、教える力と開発の型（レビュー、改善提案）を両立できると評価されやすいです。
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