LLM×フルスタックエンジニアの案件一覧 -2ページ目

■案件概要
AI・データ活用領域において、研究組織の生産性向上を目的とした研究基盤およびAgentシステムの設計・開発・運用をご担当いただきます。
データ基盤からLLM活用システムまでを一貫して設計し、研究サイクル全体の最適化に取り組んでいただくポジションです。

■プロダクトやサービスの概要
クオンツ研究者が市場データ取得、特徴量計算、統計分析、バックテスト、評価、可視化までを効率的に実施できる研究基盤およびLLM Agent活用プラットフォームの開発プロジェクトです。

■業務内容
AI機能単体の開発ではなく、データ基盤からAI Agentシステムまでを含めた全体アーキテクチャ設計が主な業務となります。

・市場データ（CEX・DEX・Order Flow・Onchain等）の収集およびETL/ELT処理基盤の構築
・データ品質管理（欠落・重複・遅延検知）およびスキーマ設計
・大規模履歴データに対する並列処理、増分更新、キャッシュ活用による特徴量計算基盤構築
・LLM Agentが分析からバックテストまで一貫実行できるプラットフォーム開発
・Tool / Skill / Context / Evaluationを含むAgentic System全体設計
・エラーハンドリング、履歴管理、コンテキスト管理、人間介入プロセスの設計
・Research Flywheelの改善、研究ナレッジの再利用仕組み化

■募集背景
クオンツ研究組織全体の探索能力向上および研究効率改善を目的として、高度なアーキテクチャ設計が可能なエンジニアを募集しております。

■担当工程
・要件定義
・基本設計
・詳細設計
・実装
・テスト
・運用保守

■必須スキル
・バックエンド開発の実務経験（5年以上）
・TypeScript または Go による本番運用コードの開発経験（3年以上）
・ゼロベースからのアーキテクチャ・ソフトウェア設計経験
・データ基盤・大規模計算システムの開発経験
・APIからのデータ収集、ETL/ELTパイプライン構築、スキーマおよびデータ品質の設計経験
・並列処理、増分計算、キャッシュ等を用いたシステムパフォーマンス改善経験
・LLM・Agentic Systemの設計・実装経験
・LLM Agentの構成、再現性確保、失敗時挙動の評価・改善経験
・Tool / Skill / Context / 評価基盤の設計・構築経験
・パブリッククラウド（GCPまたはAWS）での開発・運用経験（3年以上）
・コンテナ・DevOps・運用経験
・Docker, Kubernetes, CI/CD, ログ・メトリクスを用いた監視・運用経験

■尚可スキル
・暗号資産（CEX/DEX/Onchain/Order Flow）や伝統金融における市場データのハンドリング経験
・システムトレーディング、バックテストエンジンの開発、またはクオンツ分析に関する基礎知識
・Pythonによるデータ分析・機械学習パイプライン構築の知見
・DDD（ドメイン駆動設計）やクリーンアーキテクチャ等の高度な設計思想を用いた開発実績

■人物像
・組織全体の探索能力向上に興味を持てる方
・基盤の堅牢性とスピード感のバランスを取れる方
・クオンツ研究者と密に連携し課題解決できる方
・Agentic Research領域でベストプラクティスを構築したい方

◎ フルリモートかつ地方在住でも参画可能！全国から活躍できる環境です。
◎ データ基盤からLLM Agentシステムまで幅広い領域を担当でき、アーキテクトとしての市場価値向上が期待できます！
◎ 最先端のAgentic Research領域に携わり、Tool・Context・評価基盤まで含めた高度なシステム設計に挑戦できます！
◎ 開発した仕組みが研究成果へ直結する大きなやりがいを実感できます！

■プロジェクト概要

プラントの3D設計データを活用し、照度シミュレーション・数理最適化によって照明配置を自動決定するプロジェクトです。
リサーチ・初回PoCを経て、現在は残課題を解消する追加PoCフェーズに取り組んでいます。追加PoCは2026年12月までを予定し、その後本開発へ進む計画です。
直近では、3Dデータ（IFC形式）から対象エリアを特定し、照明計算に必要な計算面を自動生成する前処理の検証を進めています。
今後は照明配置の最適化部分の改善にも取り組む予定です。

■業務内容

・3Dデータから属性・形状・位置関係を取得し、対象エリア特定〜計算面生成までの処理設計・実装
・実データを用いたテスト、精度検証、原因分析、処理改善
・検証結果や課題の整理、報告書作成
・クライアント定例での技術説明や条件確認

■体制・担当範囲

現在はPM1名、エンジニア2名の体制で、エンジニア1名を増員予定です。
PMが設計方針・顧客調整・報告を担当し、エンジニアは実装・検証を中心に担当します。
参画後は、担当領域について設計〜実装〜検証〜報告まで一貫して対応いただく想定です。
具体的な担当範囲は経験や進捗を踏まえて相談します。

■期待する役割

・未知の技術やプラント領域について、自ら調査しながらキャッチアップできること
・仮説検証を行い、データや実行結果から原因分析・改善ができること
・検証結果や課題を整理し、チームやクライアントへ分かりやすく共有できること
・担当範囲の進捗や課題を共有し、必要に応じて相談しながら進められること
※3Dデータ、IFC、プラント設計の専門知識は参画後のキャッチアップを想定しています。

■必須スキル
・PythonによるバックエンドまたはAI実装経験
　※TypeScript等を用いたWeb開発経験でも可
・Webシステムの設計、実装、テスト、リリースまで一貫して対応した経験
・Gitを使用したチーム開発経験
・コードレビューの経験
・AIが生成したコードや回答を自ら検証し、必要に応じて修正できる方
・担当領域について、指示を待つのではなく自律して開発を進められる方

■尚可スキル
・生成AI、LLM、AIエージェント、RAG、LLMアプリケーションの開発経験
・画像処理、画像解析の経験
・フルスタック開発経験
・クラウドの設計、構築、運用経験
・CAD、図面などの設計データを扱った経験
・製造業、建設業、プラント業界での開発経験
・PoCから本番開発への移行経験
・構造化データ、文書生成、データ基盤、グラフ描画、制約処理などの開発経験
※プラント・図面領域の経験は必須ではありません。

■人物像
・新しい技術や未経験領域についても、主体的にキャッチアップできる方
・AIの出力をそのまま利用するのではなく、自ら検証し、品質を確認・改善できる方
・要件や正解が明確でない状況でも、自ら考えて試行錯誤しながら開発を進められる方
・担当領域だけに閉じず、チームメンバーと積極的にコミュニケーションを取れる方
・技術だけでなく、実際の業務でどう使われるかを意識して開発できる方
・リモート環境でも自律的に業務を進められる方

◎AI・LLMを活用した先進的な開発プロジェクトに参画できます！
◎設計条件や判断根拠の整理まで含むため、実務課題の解決に深く携われます！
◎リモート中心の働き方で柔軟な稼働相談が可能です！
◎PoCに留まらず実運用を見据えたシステム開発に挑戦できます！