インフラ構築×AI/LLM/機械学習エンジニアの案件一覧

■企業概要
・先端技術領域における研究開発プロジェクトを推進する企業です。

■プロダクトやサービスの概要
・既存環境を活用した実証実験向けのテスト環境構築プロジェクトです。
・実証フェーズに向けて環境整備および機能拡張を進めています。

■業務内容
・AIモビリティ関連のテストベッド環境開発
・Kubernetes基盤の設計、構築、運用支援
・Kubernetesクラスタ上で稼働するアプリケーション開発
・各種ミドルウェアの構築および環境整備
・ドキュメント作成（Jira、Confluence利用予定）
・定例会での説明、議論、成果共有

■募集背景
・実証実験フェーズに向けた体制強化のため
・基盤メンバー1名、アプリメンバー1名の増員募集

■担当工程
・設計 ・構築 ・開発 ・テスト ・運用改善

■その他補足
・基本リモート勤務 （入場時および退場時のみ出社想定）
・週1～2回程度の定例MTGあり
・主体的に動きながら推進できる方を募集しております

※詳細はお顔合わせ時にご説明いたします。

■必須スキル
①②共通
・自身の取り組みを知見として文章化して残せる（Jira/Confluenceを利用予定）
・定期的に取り組んだ内容の説明/議論ができる（最初は週2程度、慣れたら週1程度で1hほど定例予定。曜日に制約なし）
・ゴールを共有したら、能動的に必要なことを考えて動ける
①基盤メンバー
・Kubernetesに慣れている方(kubespray, knative, KEDA, KServe, metricbeat, fluentd, elasticsearch, grafana, MetalLBなど)
・Kubernetesで各MWを構築したことがある方(Redis, MongoDB, Kafka, ActiveMQ, Mosquitto, cert-manager, PostgreSQL,RabbitMQ, keycloakなど)
②アプリメンバー
・Python開発のご経験 ※自走可能な方
・Kubernetesクラスタ内のアプリ開発のご経験

■尚可スキル
・テンプレート化、標準化、ガイドライン作成に関する実務経験
・アーキテクチャ検討のご経験があり、実際の開発にClaude CodeなどのAIツールを使ったことがある方

■求める人物像
・主体的に課題発見・解決ができる方
・技術的な知見を文書化できる方
・チームとのコミュニケーションを円滑に進められる方

◎ AI・モビリティ領域の先端技術プロジェクトに参画できる案件です！
◎ Kubernetesを中心とした大規模なクラウドネイティブ環境で経験を活かせます！
◎ 基盤構築からアプリ開発まで幅広い技術領域に携われるため、市場価値向上につながります！
◎ Claude CodeなどのAI活用開発に触れられる可能性があり、最新の開発スタイルを経験できます！

■企業概要
大手グループ企業における生成AI関連の新規サービス・ソリューション企画プロジェクトです。

■プロダクトやサービスの概要
・生成AIを中心とした新サービス
・ソリューションの技術検証およびプロトタイプ開発
・オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドを活用したAI実行環境の検証
・企業データを安全に活用するためのAI基盤およびセキュリティ技術の検証

■取り組み
・生成AIを活用した新規サービス・ソリューションの企画、技術検証
・LLM／RAG／AI Agentを活用したプロトタイプ開発
・LLM、AIサービス、OSSの技術選定
・AIアプリケーションのアーキテクチャ設計
・Python等を用いたプロトタイプ実装
・PoCの企画、実装、検証、改善
・技術評価および本番展開に向けた技術整理

■主な業務内容
本ポジションでは、AIを実行・運用するためのインフラ・プラットフォーム設計およびPoC環境の構築を担当していただきます。
・AIシステムのインフラアーキテクチャ設計
・オンプレミス／Private Cloud／Public Cloud環境の比較・検証
・AI・LLM実行基盤の構築
・Kubernetes／Docker等を用いた基盤構築
・GPUを活用したAI実行環境の検証
・ネットワーク・ストレージ・認証基盤等の設計
・Infrastructure as Codeによる環境構築
・AIサービスを安定して利用するための運用設計

■募集背景
・生成AI領域における新規サービス創出および企業利用を見据えた基盤構築を推進するための増員募集です。

■担当工程
・要件定義 ・アーキテクチャ設計 ・基盤構築 ・実装 ・検証 ・運用設計

■その他補足
・2〜3名の少数精鋭チームで推進
・技術選定段階から参画可能
・PoCから将来的な本番導入まで見据えたプロジェクト

■必須スキル
・Linux環境でのインフラ設計・構築経験
・AWS／GCP／Azure等のクラウド環境に関する知識・経験
・Kubernetes／Docker等のコンテナ技術の経験
・ネットワーク・認証・ストレージ等のインフラに関する知識
・要件が固まっていない状況から技術検証・PoCを推進した経験

■尚可スキル
・オンプレミス環境の設計・構築経験
・Private Cloud／仮想化基盤の経験
・GPUサーバー／NVIDIA GPU／CUDAの知識
・Kubernetes上でのGPUワークロード運用経験
・OpenShift／VMware等の利用経験
・vLLM／Ray等のAI推論基盤に関する知識
・Terraform等のIaC経験
・SRE／DevOpsの経験
・AIシステムにおけるセキュリティ要件の整理

■求める人物像
・曖昧な要件から仮説を立て、技術検証を進められる方
・新しい技術やサービスを自ら調査し試行できる方
・PoC型の開発に抵抗がない方
・AI、インフラ、セキュリティ領域を横断して学びたい方
・将来的なサービス化や本番運用まで見据えられる方

◎生成AI・LLM・AI Agentなど最先端領域の技術検証に初期フェーズから携われます！
◎AI、クラウド、オンプレミス、セキュリティを横断して経験できるため、市場価値向上につながります！
◎技術選定からアーキテクチャ設計、PoC推進まで大きな裁量を持って参画できます！
◎少人数体制のため、意思決定スピードが速く、自ら提案しながらプロジェクトをリードできます！
◎PoCに留まらず、将来的な本番導入やサービス化を見据えた基盤構築経験を積める環境です！

■案件概要
社内向け生成AIチャットボットのAzureインフラ基盤を担当いただきます。

■プロダクトやサービスの概要
Azure環境上で稼働するRAG構成の生成AIチャットボット。
閉域網環境内で運用されているエンタープライズ向けシステムです。

■業務内容
・既存Azure環境（GUI構築済み）の棚卸しおよび構成可視化
・TerraformによるIaC化推進
・Azureテナント移行および旧環境廃止対応
・GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプライン改善
・監視、可観測性、アラート運用設計
・インシデント対応、恒久対策および再発防止策策定
・インフラコストの可視化と最適化
・生成AI連携用標準プロトコル基盤の構築
・お客様インフラ担当者との技術調整
・運用手順の整理、ドキュメント整備

■募集背景
従来バックエンドエンジニアが兼任していたインフラ業務を専任化し、IaC導入や信頼性向上を推進するため。

■担当工程
・要件整理
・設計
・構築
・運用保守
・障害対応
・改善提案

■その他補足
・原則フルリモート（0.4人月稼働）
・2週間スプリントのスクラム開発
・週次顧客定例あり
・デイリースクラム参加歓迎

■必須スキル
・クラウドインフラの設計・構築・運用の実務経験3年以上。
　うちMicrosoft Azure を主担当として扱った経験（App Service・Azure Functions・Storage・Cosmos DB・AI Search などのうち複数）
・Terraform による IaC の実務経験
・CI/CD パイプライン（GitHub Actions）とコンテナ（Docker）を用いたデプロイの設計・改善経験
・本番稼働中システムの運用・障害対応の経験（監視・ログ・アラートの整備を含む）
・閉域網の構成を理解し、その制約の中で新しいコンポーネントを適切に設計できること
　（VNet・Private Endpoint・プライベート DNS・egress 経路などの概念理解。
　例：MCP サーバーを追加する際に、閉域網内のどこへ配置し、どの経路で到達させるかを設計できる）
・Claude Code / ChatGPT / Gemini などの LLM ツールを業務で日常的に活用していること
・AI を活用した業務改善の経験（定型作業の自動化、調査・構築・ドキュメント作成の効率化など、AI 前提で業務プロセスを見直した経験）

■尚可スキル
・Azure テナントの移行・統合の経験（テナント間のリソース移設、ゲストアカウント管理、旧テナントの廃止）
・Azure の個別サービスの深い運用経験（App Service のデプロイスロット運用、Azure Functions のデプロイモデル、Azure OpenAI、Container Registry、Azure Monitor）
・生成AI / LLM を用いたシステムの運用経験（トレース、レイテンシ・エラー率・トークンコストの監視、モデル更新時の影響確認）
・SRE / 運用信頼性の実践経験（SLI/SLO 設計、インシデント管理、ポストモーテム、運用レポートの整備）
・IaC 未整備の環境に IaC を導入し、チームに定着させた経験
・Claude Code などの AI ツールをインフラ業務に組み込んだ経験
・スクラム開発チームの一員として動いた経験
・MCP（Model Context Protocol）サーバーの構築・運用経験、または社内システムを安全に AI エージェントへ公開するための認証・認可設計の経験
・セキュリティ・監査要件の厳しいエンタープライズ環境で、閉域網を前提としたシステムを設計した経験

◎生成AI×Azure×SREの最新技術領域に深く携われる案件です！
◎TerraformによるIaC導入やテナント移行など、上流から運用改善まで幅広い経験を積むことができます！
◎本番稼働中のシステムにおける信頼性向上施策やSRE実践経験を活かせる環境です！
◎閉域網・Private Endpoint・認証基盤など、エンタープライズ向けインフラ設計の知見を深められます！