・戦略顧客に対するLLM／生成AI活用の技術リード ・顧客環境（クラウド／オンプレ）における生成AIシステム設計・実装 ・RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築 ・プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立 ・API／バックエンド／フロントエンドを含むフルスタック開発 ・顧客経営層・部門責任者への技術説明および導入支援 ・OpenAI / SB OAI JapanのProduct・Research・Securityチームとの連携 ・成功パターンのテンプレート化・再利用可能アセット化
LangChain / LangGraph、LlamaIndex等を用いたRAGシステムの実装経験 / Python（FastAPI等）/ Reactを用いたAIアプリケーションのプロトタイピング実務経験 / OpenAI SDK / Agents SDK等を用いたLLMアプリケーション開発の実務経験 / PgVector / Pinecone / Qdrant等のVector DBの実務利用経験 / SQL/NoSQLの実務経験およびPandasを用いたデータパイプライン構築経験 / GitHub Actions / Azure DevOps等を用いたCI/CD・自動化の利用経験 / 人手評価とLLMによる自動評価を組み合わ...
戦略顧客に対するLLM／生成AI活用の技術リード。顧客課題の特定・技術スコープ設計・アーキテクチャ設計から、プロトタイプ構築・本番環境展開までのエンドツーエンド実装を担当。RAG・エージェント設計・ワークフロー自動化の構築、プロンプト設計・評価設計・品質改善サイクルの確立、顧客経営層への技術説明および導入支援も行う。成功パターンのテンプレート化・再利用可能なアセット化も担当。
LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等を用いたRAGシステムの実装経験 / Python（FastAPI）/ React 等を用いたAIアプリのプロトタイピング実務経験 / OpenAI SDK / Agents SDK を用いたLLMアプリ開発の実務経験 / PgVector / Pinecone / Qdrant 等のVector DB実務利用経験 / SQL/NoSQL DBの実務経験 + Pandas等を用いたデータパイプライン構築経験 / GitHub Actions / Azure DevOps 等を用いたCI/CD・自動化の利用経験 / 人手評価×LLM自動評価を組み合わせた評価...
音声AI・リアルタイム通信・RAGなど多様な技術を用いるプロダクトで、幅広い技術力を活かせるポジション。フルリモートかつ裁量が大きく、コア領域の改善に携われる点が魅力。
Node/Expressを用いたバックエンド開発経験（3年以上） フロントエンド開発経験（EJS、Vanilla JS） / WebSocket通信の理解と実装経験 / REST API設計・実装経験 / MySQLを用いたデータベース設計・運用経験 / Docker / Docker Composeによるコンテナ開発・運用経験 / Gitによるバージョン管理（チーム開発経験） / Linux環境でのサーバー運用・トラブルシューティング経験 / 本番環境でのデバッグ・障害対応経験 / OpenAI API（特にRealtime API）の利用経験 / 音声処理・リアルタイムストリーミング処理の経験 / Twilio、または電話...
DifyやLangChainを活用した小規模RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築、および簡易UIの実装を担当いただきます。短期PJ案件です。
DifyやLangChainでRAG構築経験 LLM API連携経験（OpenAI, Claude等） / Next.js / React / StreamlitなどでUI開発経験 / Pinecone, ChromaなどのベクトルDB利用経験 / クラウド環境構築（GCP / AWS） / PoC〜MVP開発経験
プロダクトの中核を担うフルスタックの増強により、開発速度と品質の両立を図ります。
GitHubでのチーム開発・コードレビュー経験 CI/CDのパイプライン構築経験 / Next.js（等リアクティブなFWでの）フロントエンド開発経験2年以上 / TypeScript等でのWeb API開発経験 3 年以上 / RDB(PostgreSQL など)設計経験 / terraformでのインフラ構築・運用経験 / LLMを活用したアプリケーションの開発経験（個人でも可） / ベクトル DB (Qdrant / Pinecone 等) を活用した検索機能実装経験 / SLI/SLO設計等、SREの経験 / OSS へのコントリビュート・技術登壇・ブログ執筆経験
当社はテレビCMの視聴の質を可視化するSaaSを主軸に、オーガニックな成長を遂げてきました。今、私たちは次のフェーズである「非連続成長」の実現に挑んでいます。 その挑戦の核となるのが、パートナーである広告会社や放送局、プラットフォーマーとの関係性です。しかし、私たちの持つ独自の視聴データを「提供する」だけでは、パートナーの皆様に真の価値を届けることはできません。 そこでブレークスルーとなるのが、今回募集するポジションが担う『生成AI』です。 生成AIの力で、私たちが長年蓄積してきたデータを誰もが容易に活用できる「仕組み」そのものを創り出し、パートナーが「データで儲けられる」状態を実現する。これこそが、本ポジションに託され...
Python ・Pythonを用いた3年以上のWebアプリケーション開発経験 ・マルチエージェントシステムの開発経験（OSSへの貢献や個人開発も歓迎します） ・OpenAI API, Gemini API, Anthropic API等のLLM APIを利用した開発経験 ・LangChain, LlamaIndex等のフレームワークを利用した開発経験 ・ベクトルデータベース（Pinecone, Chroma等）の利用経験、またはRAGアーキテクチャに関する深い理解 ・GitHub Copilot等のAIコーディング支援ツールを活用し、開発効率を向上させた経験 ・AI/LLMパイプラインの実装とプロンプトエンジニア...
大手教育サービス企業が提供するオンライン学習プラットフォームに、LLMを活用した対話型の 「AIチューター」機能を組み込むプロジェクトです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用し、既存の教材や講義動画の膨大なデータをベースに、 生徒からの質問に高精度で応答するシステムを構築します。 単なるQ&Aに留まらず、個々の生徒の理解度に応じた練習問題の自動生成や、 パーソナライズされた学習計画の提案機能までをスコープとしています。 教育ドメインのデータとLLMを組み合わせ、新しい学習体験を創造する先進的な取り組みです。 ※フルリモート可
Python ・Pythonを用いたAPIサーバーの開発経験：3年以上 ・OpenAI, Anthropic, GeminiいずれかのLLM APIを利用した開発経験 ・RAGアーキテクチャの理解と、ベクトルデータベース（Pinecone, Weaviate等）を用いた実装経験 ・LangChainやLlamaIndexなどのフレームワーク利用経験
バックエンドではPythonまたはNode.jsを用いたAPI設計、OpenAIなどの生成AIフレームワークを活用した機能開発、RAGパイプラインの設計・実装を行います。
・チームでのソフトウェア開発経験 ・PythonまたはNode.jsの開発経験（3年以上） ・OpenAI GPTなどの生成AIを活用したバックエンド開発経験 ・AI Agentフレームワークの実装経験（OpenAI Agents SDK、Langgraph、AutoGenなど） ・RAG パイプライン設計（VectorDB：Pinecone/Weaviateなど） ・RDB/NoSQLなどのデータベース操作 ・Linux/UNIX上での開発経験
グループ会社でのPoCを経て、本格的な展開フェーズに移行しています。MVPの開発・検証を完了し、これから本格的なサービス拡大に向けた重要な局面を迎えています。
AIエディタでのコーディング経験（cursor , claude code） TypeScriptでのWebAPI開発経験3年以上 / RDB (PostgreSQL など) 設計・パフォーマンスチューニング経験 / マイクロサービスまたは分散システムの設計・運用経験 / AWSの設計構築運用経験 / GitHubFlowでのチーム開発・コードレビュー経験 / SRE (SLI/SLO) 設計経験 / LLM API / LangChain など AI 生成基盤の実装・運用経験 / ベクトル DB (Qdrant / Pinecone 等) を活用した検索機能実装経験 / OSS へのコントリビュート・技術登壇・ブログ執筆経験
グループ会社でのPoCを経て、本格的な展開フェーズに移行しています。MVPの開発・検証を完了し、これから本格的なサービス拡大に向けた重要な局面を迎えています。
AIエディタでのコーディング経験（cursor , claude code） TypeScriptでのWebAPI開発経験3年以上 / RDB (PostgreSQL など) 設計・パフォーマンスチューニング経験 / マイクロサービスまたは分散システムの設計・運用経験 / AWSの設計構築運用経験 / GitHubFlowでのチーム開発・コードレビュー経験 / SRE (SLI/SLO) 設計経験 / LLM API / LangChain など AI 生成基盤の実装・運用経験 / ベクトル DB (Qdrant / Pinecone 等) を活用した検索機能実装経験 / OSS へのコントリビュート・技術登壇・ブログ執筆経験
【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 バックエンドエンジニア案件（LLM／AI開発） ・LLM（ChatGPT API／Claude API等）を活用したシステムの設計・開発 ・RAG／ファインチューニング／プロンプトエンジニアリングの実装 ・社内業務自動化ツール／チャットボット／データ処理システムの構築 ・クラウドインフラ（AWS／GCP）の設計・構築・運用 ・PMと連携した要件定義および技術検証（PoC） ▼条件等 出社：フルリモート 精算幅：140h~180h 面談回数：1回 【必須スキル】 ・Pythonでの開発経験（3年以上） ・LL...
・Pythonでの開発経験（3年以上） ・LLM API（OpenAI／Anthropic等）の実装経験 ・LangChain／LlamaIndex等の使用経験 ・クラウド（AWS／GCP）の基本利用経験 ・REST API設計／開発経験
大規模エンタープライズ向けのAI自動化基盤において、設計から技術的なリードまで幅広く担当いただきます。 高難度なマルチエージェントシステムの設計・実装や、複雑な業務フローをAIで効率化するための戦略立案、コンサルティング業務に携わります。 また、開発テンプレートの整備、技術選定、若手メンバーのコードレビューを通じて、チーム全体の技術力向上にも貢献。 高品質な保守契約を見据えた品質管理と、顧客への技術説明（折衝含む）も重要な役割です。 アジャイル/スクラム開発を基本とし、ビジネス要求を具体的なアーキテクチャへと落とし込む中心的な役割を期待します。
PythonおよびTypeScriptを用いた、高度なAIアプリケーション開発の豊富な経験 マルチエージェントシステム、または複雑なRAGパイプラインの設計実績 CXO層やIT部門長に対し、技術的なROIを明確に説明できる論理的思考力とコミュニケーションスキル 複数のAIプロジェクトにおける技術リード、または技術選定を主導した経験
LLM（大規模言語モデル）を活用した自律型AIエージェントの開発、 およびその導入支援をご担当いただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします。 - クライアントへのヒアリングに基づいたAIアーキテクチャの設計 - LangChainなどを利用したRAG（検索拡張生成）、外部API連携、エージェント機能の実装 - デモ作成を通じた高速なプロトタイプ検証と、迅速な改善サイクルの推進 - 導入後の精度チューニングや運用・保守対応
LangChain 以下は必須スキルとして求められます。 ・Pythonでの実務開発経験（3年以上） ・GPT-4などのLLMを用いたアプリケーション実装およびプロンプト設計の経験 ・RAG（検索拡張生成）の深い理解と実装経験 ・顧客との要件ヒアリングなど、積極的なコミュニケーション意欲
・顧客業務課題の整理〜ユースケース定義・要件定義の推進 ・AI Agentが利用できる接続方式・アーキテクチャの設計 ・認証認可・権限・ネットワーク・監査ログ等を含むAI Ready整備 ・FDE設計を本番要件（品質・性能・セキュリティ・ガバナンス・運用性）に耐える形へ再設計・実装・テスト・リリース ・監視・障害対応・SLO等の運用設計と定着支援 ・ステークホルダー合意形成・依存関係・リスク管理
E2E〜Unitを含むテスト自動化の設計・推進経験（Pytest / Jest / Playwright / Cypress 等） / OAuth 2.0等の認証認可の実装経験 / REST APIを前提としたアーキテクチャ設計の経験 / Dockerを用いた本番環境へのデプロイ経験 / GitHub Actions / Azure DevOps等を用いたCI/CDの利用経験 / SQL/NoSQLを用いたデータ取り扱いの実務経験（データモデル理解・権限・性能最適化含む） / Redis / DynamoDB / MongoDB等を要件に応じて選定・利用した経験 / 日本語：ビジネスレベル以上
生成AIを活用した受託開発案件にて、設計から実装までをご担当いただきます。 - ChatGPT / Claude などのAPIと連携するLLMシステムの開発 - RAG構成、AIチャットボット、AIエージェントの設計・実装 - 業務自動化ツールやワークフロー自動化システムの開発 - 既存WebシステムへのLLM機能の統合 - Claude Code、Cursor 等を用いたAIファーストな開発プロセスの推進 稼働は東京都内の拠点をベースに、一部リモート（週3日程度）とのハイブリッドです。即日からの参画が可能です。
リモート ・Webアプリケーション開発の実務経験（フロント/バックいずれか） ・Python または TypeScript を用いた開発経験 ・APIの設計・実装経験 ・生成AI（ChatGPT・Claude 等）の業務活用、または LLM API を用いた開発経験 ・Git 等を利用したチーム開発経験
生成AIを活用した受託開発案件にて、設計から実装までをご担当いただきます。 - ChatGPT/Claude APIなどのLLM連携システムの開発 - RAG構成、AIチャットボット、AIエージェントの設計・実装 - 業務自動化ツールやワークフロー自動化システムの開発 - 既存WebシステムへのLLM機能統合 - Claude Code、Cursor等を活用したAIファーストな開発プロセス推進 勤務地は港区エリアの最寄駅で、週3日程度のリモート併用です。勤務時間は10:00〜19:00、開始時期は即日を想定しています。
・Webアプリケーション開発の実務経験（フロントエンド/バックエンド不問） ・PythonまたはTypeScriptでの開発経験 ・API設計/実装の実務経験 ・生成AI（ChatGPT/Claude等）の業務活用、またはLLM APIを用いた開発経験 ・Git等を用いたチーム開発経験
生成AI（AIエージェント）関連のプロジェクトにて、民間企業向けシステム（既存改修または新規開発）を担当いただきます。 主に基本設計～詳細設計～構築～テストまでのSEポジションを想定していますが、スキルやご希望により上流（PM/PL、テックリード相当）へのアサインも可能です。 稼働形態は基本テレワークですが、名古屋市・大阪市・首都圏エリアでの作業にも対応可能です。制約事項があれば調整しますので、難しいエリアがあればお知らせください。 期間は即日または5月開始で、中長期を想定しています。
フルリモート ・生成AIを用いた開発経験 ・AIエージェント領域での開発経験 ・Pythonによる実装経験 ・クラウド環境（いずれか）の利用・開発経験（例：AWS、GCP、Azure など） ※一部不足していても、補足コメントとあわせてご提案ください。
LLMを活用したAIチャットアプリケーションの設計および開発支援を担当いただきます。 対象範囲はRAG構成の設計・チューニング、Webアプリ開発、クラウドインフラの構築・運用までを含みます。 バックエンド中心に、LLM API連携、ベクトルDB活用、ドキュメント取り込み・前処理、評価/改善ループの設計、監視・ログ設計などもご対応いただきます。 就業形態は浜松町の常駐が基本ですが、スキル次第でリモート併用の検討も可能です。
[必須] ・Python、JavaScript、TypeScriptの開発経験 ・バックエンド開発の実務3年以上 ・LLM APIの実務利用経験（プロンプト設計・推論最適化等） ・RAGの設計/実装およびチューニング経験 ・クラウド環境でのインフラ構築/運用経験 ・GitHubおよびPull Requestを用いたチーム開発経験 ・コードレビューの実施経験 ・チケットベースでの顧客折衝（要件/仕様調整）の経験 [人柄] ・円滑にコミュニケーションが取れる方 ・年齢は40代までを想定
法人向けAI受発注支援サービスの開発・運用 TypeScriptおよびAngularを用いたフロントエンド開発 Python(Flask)を用いたバックエンド開発 LLMおよびOCRモデルを活用した機能実装・最適化 AIエンジニアとの連携による帳票解析や自動化ワークフローの構築 Google Cloud上でのKubernetes(GKE)環境を用いた運用 ワークフロー自動化のための自然言語スクリプト生成機能の開発 週1回の定例ミーティング(オンライン)による情報共有
TypeScriptおよびAngularを用いたWebアプリケーション開発の経験(3年以上) Python(Flask)を用いたバックエンド開発の経験(3年以上) LLM(OpenAI, Gemini, Claude APIsなど)を用いた開発または実装知見 Firebase(Firestore, Storage, Authentication)を用いた開発の経験 Google Cloud(Cloud Run, Cloud Functions, Compute Engineなど)またはAWSの近似サービス利用経験 Git/GitHubを用いたチーム開発の経験 英語に抵抗のない方(テキストベースのコミュニケーション対...
民間企業向けのシステム開発案件です。既存システムの機能拡張または新規システム立ち上げのいずれかに参画いただきます。 生成AI（AIエージェント）領域のプロジェクトで、基本設計～詳細設計～実装～テストまでのSEポジションを中心にお任せします。 ご希望やご経験に応じて、PM/PLなどの上流工程（要件定義、計画策定、ステークホルダ調整、技術選定）もご相談可能です。 稼働は基本テレワークですが、名古屋市・大阪市・首都圏エリアでのオンサイト調整も可能です。
・生成AIを用いた開発経験（プロトタイピング～実装のいずれか） ・AIエージェント領域（ツール呼び出し、RAG、会話設計など）の開発実務経験 ・Pythonでの開発経験 ・クラウド環境（AWS/Azure/GCPいずれか）での開発/運用経験 ※一部スキルが不足していても、補える実績があればコメント添えてご提案ください。
生成AI（AIエージェント）関連のプロジェクトにて、民間企業向けシステム（既存または新規）を担当いただきます。 主な担当は基本設計～詳細設計～構築～テストまでのSEポジションですが、ご希望とスキル次第で上流（PM/PL相当）も検討可能です。 稼働は基本テレワークを想定しつつ、名古屋市・大阪市・首都圏エリアでの対応も調整可能です。開始時期は即日または2月開始、長期想定の案件です。 面談は1回（Web／弊社同席）となります。複数名募集で、年齢不問（スキル見合い）です。
・生成AIを用いた開発経験 ・AIエージェント領域での開発経験 ・Pythonでの実装経験 ・主要クラウド（AWS/GCP/Azure いずれか）での開発・運用経験 ※一部不足があっても、補足コメントとあわせてご提案ください。
大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発を支援いただきます。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度検証および改善を中心に、バックエンド実装や評価環境の整備、運用まで幅広く担当します。 - LLM活用機能の要件整理〜実装〜検証 - RAGパイプラインの設計、指標設計、ABテストによる精度改善 - ベクトルデータベース/検索基盤の選定・実装 - API/バックエンドの実装、運用保守 - （ご希望・スキルに応じて）Azure上での環境構築の補助 時期: 即日開始可 勤務地: 九段下（リモート併用、フルリモート相談可） 勤務時間: 9:00-18:00 または 10:00-1...
・LLMを用いたアプリケーション開発経験 ・RAGの精度検証および改善の実務経験 ・バックエンド開発の実務経験（API設計/実装/運用いずれか）
大手企業グループのDX領域にて、生成AI（LLM）を活用したソリューションの企画からPoC、本番導入までを一気通貫でリードいただくポジションです。論文リサーチから実装、推進、評価まで、技術とプロジェクト推進の両面を担っていただきます。 具体的な役割： ・最新の生成AI技術（論文、各社サービス）の継続調査と技術検証 ・課題定義、KPI設計、データ整備、モデル選定/チューニング、評価までのプロジェクトリード ・技術成果物のレビュー ・社内勉強会や技術ブログでの情報発信 ・PoC結果を踏まえた本番運用体制の構築 作業場所：大手町（週2リモートのハイブリッド） 契約形態：準委任／商流：エンド直
・LLM/生成AIに関する深い理解と商用レベルの実務経験 ・AI/機械学習プロジェクトにおける要件定義〜評価・運用までの主導経験 ・PythonまたはTypeScriptを用いたWebアプリケーションの開発・運用経験 ・課題整理、技術選定、進行管理を自走できる推進力
ゲームコンテンツの開発・運用を支援するAIシステムの設計、開発、導入、運用までをご担当いただきます。 ゲーム本体の開発は別チームが対応しており、当ポジションはNLP/LLMを活用した支援系システムの実装・改善を推進します。 エンド直案件で、弊社からも参画中のチームにジョインいただきます。
必須スキル: ・LLM関連の開発実務4年以上目安 ・自然言語処理および機械学習、LLMに関する知識と実務経験 ・LLMを含むNLP技術で業務課題を解決した経験 ・PythonまたはRでの開発経験 ・新技術の習得に前向きで、円滑なコミュニケーションが可能な方
AIを活用してホームページ制作を自動化するプロダクトにおいて、設計から実装まで一貫して担当いただきます。 TypeScriptベースのフロントエンド/バックエンドと、PythonでのAI・LLM連携処理の開発が中心です。プロダクト要求に基づく要件整理、設計、開発、テスト、リリース後の運用・改善まで、プロダクトチームと連携しながら推進していただきます。
フルリモート ・TypeScriptでのフロント/バックエンド開発経験3年以上 ・Pythonでの開発経験3年以上 ・LLMを活用したプロダクト開発経験、またはAIエージェント関連プロダクトの実務経験 ・基本設計～実装・テストまで一通りの開発経験 ・チームでの開発フロー（Git、コードレビュー）の実務経験
大手通信キャリアにおける業務効率化と顧客対応の高度化を目的とした、生成AI活用プロジェクトに参画いただきます。 社内ドキュメントやナレッジを活用する社内問い合わせBotや、オペレーター支援システムの構築支援を担当します。 PoC段階から商用展開を見据え、要件定義、モデル選定、評価設計、実装方針の策定をリードし、関係各所との調整や外部ベンダーとの技術連携も進めていただきます。 具体的な業務: ・現行業務の課題整理と生成AI適用領域の特定 ・要件定義、PoC設計/実装（RAG構成、Chat UI開発 等） ・モデル選定、評価基準策定、チューニング方針立案 ・開発チーム/外部ベンダーとの技術調整および進捗管理 ・成果報告資料や技術...
フルリモート ・LLM/生成AIを用いたアプリケーション開発実務経験（ChatGPT API / Azure OpenAI / Vertex AI 等） ・Python または TypeScript での開発経験 ・主要クラウド（Azure / GCP / AWS いずれか）におけるAI関連サービスの利用経験 ・プロジェクトを主体的に推進し、技術論点の整理/提案ができる方
大手通信キャリアの社内業務効率化および顧客対応高度化を目指す生成AIプロジェクトに参画いただきます。 社内ドキュメント・ナレッジを活用した社内向け問合せBotや、コンタクトセンターのオペレーター支援システムの構築を支援します。 PoC段階から商用展開を見据え、要件定義、モデル選定、評価設計、実装方針策定までをリードし、関係各所との折衝も担っていただきます。 具体的な業務: - 現行業務の課題整理と生成AIの適用領域の特定 - 要件定義、PoC設計・実装（RAG構成、ChatUI構築 など） - モデル選定、評価基準の策定、チューニング方針の立案 - 開発チーム/外部ベンダーとの技術調整、進捗管理 - 成果報告資料や技術ドキュ...
フルリモート - 生成AI（LLM）を用いたアプリケーション開発経験（ChatGPT API / Vertex AI / Azure OpenAI 等） - Python または TypeScript を用いた開発経験 - Azure / GCP / AWS いずれかでのAI関連サービス活用経験 - プロジェクト推進力、および技術論点の整理・提案スキル
生成AI（AIエージェント）領域のプロジェクトにて、民間企業向けシステムの開発をご担当いただきます。既存システムの機能拡張または新規システムの立ち上げ案件が想定され、基本設計～詳細設計～構築～テストを中心にお任せします（SEポジション）。 ご希望やご経験に応じて、要件定義・計画策定・ステークホルダーマネジメントなどの上流（PM/PL的な役割）をご相談可能です。 稼働は原則テレワークですが、名古屋市・大阪市・首都圏でのオンサイト調整もできます。中長期での参画を想定しています。
フルリモート ・生成AIを用いた開発経験 ・AIエージェント領域での開発経験 ・Pythonでの実装経験 ・主要クラウド（AWS/GCP/Azure いずれか）上での開発または運用経験 ※一部スキル不足でも、補足コメントを添えてご提案ください。
技術組織の設計・構築から開発実務、採用・育成、そして事業部門との連携までを横断的に担うフルスタックポジションです。 - 組織マネジメント: チーム設計、プロセス整備、横断連携の強化 - 採用/育成: 採用戦略の立案・実行、評価制度運用、メンバーの成長支援 - プロジェクト推進: 開発プロセスの最適化、リソース配分、スケジュール/品質管理 - ビジネス連携: 事業側との協働による技術課題の解決と価値創出 - 文化醸成: 自律的意思決定を促す文化づくり、主体性の育成 - 外部発信: カンファレンス登壇、技術ブログ執筆、OSS活動支援 就業形態はフルリモート（クライアント所在地は文京区）。長期参画可能な方を歓迎します。
フルスタック ＜必須スキル＞ - GitHub を用いたチーム開発およびコードレビュー経験 - CI/CD パイプラインの設計・構築経験 - Next.js 等のリアクティブFWでのフロントエンド開発経験2年以上 - TypeScript 等を用いたWeb API開発経験3年以上 - RDB（PostgreSQL など）のスキーマ設計・運用経験 ＜求める人物像＞ - 技術とビジネスの両面を理解し、成果に結びつけられる方 - AI技術への関心が高く、実務活用を模索できる方 - 自主性を尊重する穏やかで建設的なマネジメントができる方 - チームの成長と幸福を重視し、強みを活かす組織づくりができる方 - 現実解を提示できる課題解決...
技術組織の立ち上げ・強化を担うフルスタックエンジニアの募集です。 - 組織マネジメント: 技術組織の設計・構築、チーム連携の最適化 - 採用・育成: 採用戦略の企画〜実行、評価運用、メンバーの成長支援 - プロジェクトマネジメント: 開発プロセス改善、リソース最適化、進行/スケジュール管理 - ビジネス連携: 事業部門と密に連携し、技術課題の解決を推進 - 文化醸成: 自律的意思決定を促す文化づくり、主体性を育む仕組み化 - 外部発信: カンファレンス登壇、技術ブログ、OSS活動の支援 フルリモートでの参画（クライアント所在地は東京都文京区）。即日から長期で継続的にコミットいただける方を想定しています。
フルリモート 必須スキル: - GitHub を用いたチーム開発およびコードレビューの実務経験 - CI/CD パイプラインの設計・構築経験 - Next.js などのリアクティブFWでのフロントエンド開発経験2年以上 - TypeScript などでのWeb API開発経験3年以上 - RDB（PostgreSQL 等）のスキーマ設計経験 求める人物像: - 技術とビジネスの両立を意識し、成果にコミットできる方 - AI技術への関心が高く、実務活用を前向きに探求できる方 - 穏やかで建設的なマネジメントができ、チームの自主性を尊重できる方 - メンバーの成長・幸福を重視し、強みを活かす組織づくりができる方 - 技術と要求の...
LINEを用いた査定システムにおいて、機械学習および生成AIを活用した機能開発を担当いただきます。上流工程（要件定義・基本設計）から実装、テスト、運用まで一気通貫でリードしていただくポジションです。 GPT/Gemini/Claude等のAPI連携、Pythonによるバックエンド実装、クラウド（AWS/GCP/Azure）上でのインフラ設計・構築・運用までを幅広く担います。PMとしてスケジュール/品質/リソース管理も実施し、英語でのコミュニケーションが発生する可能性があります。 即日参画可能で、フルリモート・フレックス勤務（コア時間応相談）の環境です。
フルリモート ・3年以上のプロジェクトマネジメント経験 ・ビジネスレベル以上の英語力 ・AWS/GCP/Azure のいずれかでの設計・構築・運用経験 ・GPT/Gemini/Claude のいずれかのAPIを用いた開発経験 ・Pythonでの開発経験（2年以上） ・SQLの実務利用経験（2年以上） ・バックエンド開発の実務経験（2年以上）
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単価相場
Pinecone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。
Pinecone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。
Pineconeが登場する案件は、生成AI（LLM）を業務やプロダクトに組み込む文脈で、RAG（検索拡張生成）の検索基盤としてベクトルDBを整備する役割が中心になります。社内ドキュメント検索、問い合わせBot、業務効率化ツール、AIエージェントの知識参照など「回答の根拠を社内データに寄せる」用途がよく見られます。
担当範囲は、単にPineconeへベクトルを保存するだけでなく、ドキュメント取り込み・前処理、インデックス設計、Retriever実装、精度検証と改善ループ（評価指標設計やA/Bテスト）まで含むことが多いです。案件によってはWeb/API開発やクラウド基盤構築、運用監視まで一気通貫で担い、PoCから本番導入へ移す推進力も求められます。
また、エンタープライズ向けのデータ連携基盤やコネクタ開発のように、既存のERP・SaaS・基幹DBとつなぐ開発でPineconeが使われるケースもあります。フルスタック寄りにフロントからバックエンドまで対応したり、技術選定やアーキテクチャ検討をリードしたりするポジションも一定数あります。
Pinecone案件の必須要件は「ベクトル検索を使うAI機能を、Webシステムとして成立させられること」に寄ります。PythonまたはTypeScript/Node.jsでのWeb/API開発経験を前提に、外部API（LLM APIを含む）と連携しながら、設計・実装・運用まで進められるスキルが求められやすいです。GitやPull Requestを用いたチーム開発、レビュー前提の進め方も重要になります。
加えて、RAGの実装経験または同等の理解を必須に置く案件が目立ちます。たとえば、Embeddingの扱い、チャンク分割やメタデータ設計、類似度検索の基本、Retrieverの実装とチューニング、精度とレイテンシ/コストのバランス設計など、検索品質に直結する論点を説明できることが応募可否の分かれ目になります。
クラウド上での構築・運用経験を必須寄りで求める案件も多く、コンテナやサーバレスを含む運用前提の設計力が評価されます。特にエンタープライズ向けでは、要件整理や顧客折衝、ドキュメント作成を含め、技術だけでなく合意形成を進められる力が必須に近い扱いになる傾向があります。
歓迎要件としては、RAGを「動くところまで作る」から一歩進んで、評価・監視・改善の仕組みまで整備できる経験が挙がりやすいです。評価データセットの整備、オフライン/オンライン評価の設計、ガードレール設計、プロンプト最適化、LLMOpsの運用観点など、継続改善を回せる人材が有利になります。
また、LangChainやLlamaIndex、LangGraphなどのフレームワーク利用経験、エージェントのオーケストレーション（ツール呼び出し、マルチエージェント等）に関する知見も歓迎されます。案件によっては、画像×テキストのマルチモーダル（VLM）や、最新のエコシステム（MCPなど）へのキャッチアップ力が評価材料になります。
インフラ面ではTerraformによるIaC、CI/CD（GitHub Actions等）、Kubernetes、監視・ロギング（Sentryやクラウド監視）といった周辺スキルが歓迎されがちです。さらに、社内利用のAI基盤ではセキュリティ/権限設計やガバナンス、監査ログなどの観点を持てると、エンタープライズ案件で選びやすくなります。
評価されやすいのは、Pineconeを含むベクトルDBをRAGに組み込み、PoCで終わらせず本番運用へ載せた経験です。具体的には、ドキュメント取り込みから検索・回答までの一連を作り、精度検証→改善を繰り返し、利用部門の要件に合わせて検索体験を作り込んだ実績が強みになります。
また、既存サービスへのAI機能追加や既存機能のAI化のように、制約のある環境で改修を進めた経験も評価されます。既存APIやDB、社内システムとの連携（ERPやSaaS、基幹DBなど）を踏まえた設計、運用上の障害対応やログからの原因特定など、プロダクトの継続稼働に責任を持てることが重要です。
役割面では、技術選定やアーキテクチャ設計を主導した経験、コードレビューやメンタリングなどのリード経験、非エンジニアを含むステークホルダーとの調整経験がプラスに働きます。グローバル開発体制や英語ドキュメントを扱う案件もあるため、分散チームでの推進経験があると案件選択肢が広がります。
PineconeはRAGのベクターストアとして採用されることが多く、周辺はPythonまたはTypeScript/Node.jsが中心になります。APIはFastAPI/Flask、あるいはNext.js/Node.jsなどで構成され、LLMはOpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、Vertex AIなどのいずれかと組み合わせる形がよく見られます。
データベースはPostgreSQLなどのRDBと併用され、案件によっては他のベクトルDB（Weaviate、FAISS、pgvector、Qdrant、Milvus等）と比較検討しながら採用を決めることもあります。Pinecone固有の操作に加えて、チャンク設計やメタデータ付与、再ランキングなど、検索品質に直結する構成要素を理解していると立ち上がりが早いです。
インフラはAWS/GCP/Azureのいずれかで、DockerやKubernetes、サーバレス、Terraform、CI/CD（GitHub Actions等）が組み合わさるケースが目立ちます。監視・ロギングやチケット駆動の運用も含め、参画後に「どう動かし続けるか」までを前提にした設計思想を共有できると、開発スピードと品質の両立に貢献しやすくなります。
まず確認したいのは、Pineconeが「RAGの中核として運用される」のか、「比較検討の候補の一つ」なのかです。前者ならインデックス設計や運用監視、精度改善が主戦場になり、後者なら要件に応じたベクターストア選定やプロトタイピングの比重が上がります。自分の得意領域が設計・改善寄りか、検証・選定寄りかで選び方が変わります。
次に、担当範囲の境界を明確にしておくとミスマッチを防げます。RAGのチューニングだけなのか、API実装やフロントのChat UIまで含むのか、クラウドの構築・運用まで任されるのかで必要スキルが大きく変わります。コードレビュー文化、チケット駆動、品質基準（非機能要件やセキュリティ/認証）も事前に確認しておくと安心です。
エンタープライズの社内向けAI基盤では、権限・監査ログ・ガバナンス、既存システム連携、導入先調整の比重が高まりやすい点もポイントです。PoC止まりにならず本番展開まで進む案件か、評価指標や改善ループをどこまで設計するかを面談で擦り合わせると、参画後の期待値が揃いやすくなります。
Pinecone案件は、生成AIを業務に実装する流れの中で「社内データを安全に、根拠付きで参照させる」需要に支えられています。社内ナレッジ検索、問い合わせ対応、オペレーター支援、ドキュメント連携基盤など、RAGが適用しやすい領域は幅広く、PoCから商用展開へ移すフェーズの募集も継続して見られます。
一方で、ベクトルDB自体は選択肢が多いため、Pinecone単体の経験だけでなく、RAGの設計原則や評価・運用の考え方を持っていることが中長期で効いてきます。埋め込みモデル選定、チャンク戦略、再ランキング、評価指標、監視・ガードレールといった周辺スキルがセットになるほど、案件間の移動もしやすくなります。
求人票からは、クラウド前提の運用設計やCI/CD整備、LLMOpsまでを含む「プロダクトとして継続改善する」方向性が強く読み取れます。PineconeをRAGの部品として扱いながら、アーキテクチャ全体の品質と運用性に責任を持てる人材の価値は、今後も高まりやすいでしょう。
案件によって温度感は異なりますが、Pineconeが明記されていても「ベクトルDBを使ったRAG実装経験」自体が重視されることが多いです。Weaviate、FAISS、pgvector、Qdrant、Milvusなどでの実績があれば、インデックス設計や検索チューニングの考え方をセットで説明できると通過しやすくなります。
RAGの精度検証・改善が主題の案件もありますが、実務ではAPI実装や運用設計まで含むケースがよく見られます。Python/TypeScriptでのバックエンド開発経験や、クラウド上での構築・運用経験を必須に置く求人もあるため、自分が担える範囲を事前に明確にして選ぶのが現実的です。
PoCから入る案件や、PoCレベルの実装経験を評価する求人もあります。ただし、精度評価の設計、運用を見据えたログ/監視、セキュリティや権限設計など「本番を前提にした論点」をどこまで扱ったかが見られやすいです。PoCでも、評価や改善の進め方を説明できると強みになります。
社内ドキュメントや基幹データを扱うことが多いため、データガバナンス、権限設計、監査ログ、社内規程に沿った運用などの非機能要件が重要になります。技術面だけでなく、要件整理や関係者調整、ドキュメント作成の比重が高い案件もあるため、面談で期待役割を具体的に確認すると安心です。
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