データサイエンティスト×月収70万円以上の案件一覧

土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており
・膨大な枚数の設計図作成
・QAにかかるリードタイム・精度課題
・手戻りのハードルの高さ
など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。

上記課題を解決するため、当求人ではAIエンジニアとしてPMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。

・土木設計領域にまつわる蓄積DATAに対する、一連の分析・検証・デプロイまでを可能とする機械学習環境及びDBの構築
・自社BtoBSaaSプロダクトへのAI実装環境構築
・ビッグデータ解析
・UXボトルネック分析
・時系列データ／テキストデータの分析
・大手企業開発案件のAI領域支援

プロジェクト一例：
・設計領域における機械学習による示唆機能実装
・施工領域における機械学習による3Dモデリング機能実装
・設計事例におけるLLMをもとにした事例サジェスト実装
etc…

■必須スキル
1. マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化【最重要】
・マルチモーダルLLM (GPT-4o Vision, Gemini 2.5 Flash/Pro, Claude 4 Sonnet等) を用いて、図面・画像・PDF等の非構造化データから情報を抽出し、構造化データへ変換した経験
・抽出精度の定量評価と改善サイクル (プロンプト調整、前処理改善、モデル比較等) を回した経験
・OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験

2. コンピュータビジョン技術の実装経験
・OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験
・画像前処理パイプライン (ノイズ除去、二値化、傾き補正等) の設計・実装経験
・CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

■歓迎スキル
1. Document AI・帳票解析の知識/実装経験
・LayoutLM、Donut等の文書特化モデルの活用経験
・帳票・表形式データの自動認識・構造化経験
・図面記号・凡例の認識ロジック実装経験

2. LLMアプリケーション・AIエージェント開発経験
・LangChain、LangGraph等を用いたAIエージェント/ワークフロー構築経験
・プロンプトエンジニアリングによる精度向上・コスト最適化の実績
・LLMアプリケーションの評価・監視基盤 (LangSmith、Langfuse等) の構築経験

3. 土木・建設業界またはドキュメント処理領域の経験
・図面、設計資料、技術文書などを扱うシステムの開発経験
・CAD、BIM/CIMデータの取り扱い経験
・製造業・建設業など現場業務のデジタル化に携わった経験

4. PoC推進・技術検証の実践力
・短期間でプロトタイプを実装し、技術的な実現可能性を検証した経験
・クライアントとの要件協議を通じて、アジャイルに開発を進めた経験
・分析結果や技術検証結果をレポート・資料として整理し、関係者に共有した経験

■新規の開発部門
　チームの一員として事業を創り上げることができます！
■社会的意義の高いプロダクト開発
　土木業界のDXを推進する新規SaaS開発に携われます。業界課題の解決に貢献できるやりがいがあります。
■技術的チャレンジが豊富
　2D設計図から3Dデータへの変換、大容量データの高速処理など、技術的に面白い課題に取り組めます。
■柔軟な働き方
　フルリモート・フルフレックスで、自由度の高い働き方が可能です。

【企業概要】
テクノロジーを活用し、法務業務の効率化・自動化を推進するリーガルテック企業。

【業務内容】
生成AIや大規模言語モデルの応用に関する開発及び運用
・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・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の新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善

【必須スキル】
・AIを活用してWebアプリケーションを開発した経験
・自然言語処理を使用したモデル開発などの業務経験
・FastAPI の使用した開発経験
・Rust、C#、Java、Goなどの静的型付け言語の経験
・Gitを用いたチーム開発経験

【歓迎スキル】
・Snowflakeなどクラウドデータプラットフォームを用いた分析開発経験

★少人数精鋭チーム
裁量をもってやりがいを感じながら開発を進めていきたい方におすすめです！

★社会的意義が高い！
法務DX・リーガルテック市場は急成長中で、社会的インパクトが大きいPJです。

★キャリア価値が高い！
AI×リーガルテックという希少な領域で専門性を磨けるうえ、
大規模言語モデルの実運用経験は、今後の市場価値が非常に高いので市場価値を高めることができるPJ。

■案件概要
既存のBIツールに今後LLMやRAGを活用したAI機能を取り入れていく予定です。
AIモデルの開発は専任チームが担当しており、本ポジションではプロダクト側とAI機能の連携部分を担っていただきます。
プロダクトとAIの橋渡しを行うフルスタックエンジニアを募集します。

■業務内容
・既存BIツールとAI機能の連携開発
・フロントエンド（React/TypeScript）とバックエンド（Java/Python）の開発
・API設計・開発、データ連携の最適化
・AIチームとの技術的な調整・連携

■必須スキル
・Java、TypeScript、React、Pythonを用いた開発経験
・RAGやLLMを活用した開発経験
・API設計・開発経験

■歓迎スキル
・AI機能の実装や連携に関する知識
・BIツール開発経験

★フルリモート（完全リモート　テレワーク・在宅勤務可）でご参画いただけます。
★本プロジェクト以降も製品改善を続けていくため、案件フィットするようであれば長期でのご対応を期待します
★残業がほぼ無く、ほぼ定時で終業することがほとんどです
★正社員の場合の離職率が非常に低く、少人数の為馴染みやすい環境です

自社サービスのデータエンジニアとして、ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。 今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、 その推進をお願いできればと考えております。

＜具体的な業務例＞
・Databricks 上に構築された社内向けの新データ基盤の開発・運用
・AWS 上に構築された旧データ基盤の運用
・社内各所の要求に応じた dbt によるデータモデリング
・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計
・実装、運⽤フロー⾃動化の提案、実装
・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定
・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成
・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

【必須スキル】
・pull request ベースでの Python 等のプログラム開発経験（5年以上）
・データ基盤の設計/構築、または運用経験（3年以上）
・SQL によるデータ分析やデータモデリングの経験（3年以上）
・AWS もしくは GCPを利用したサービスの構築経験（3年以上）
・dbtを用いたデータモデルやデータパイプラインの開発経験（1年以上）

【あると望ましいスキル・経験】
・データ基盤チームのチームリードの経験
・Databricks, Snowflake などのプラットフォーム上に構築されたデータ基盤の開発・運用経験
・Terraform による IaC の経験
・Apache Spark 等の分散処理フレームワークを利用した開発経験
・Apache Airflow などのワークフローオーケストレーションを利用した開発経験
・アジャイル（スクラムベース）での開発経験

★日本最大級の求人検索サービスを支える重要ポジションで高度な技術領域に挑戦できます
★週４リモート＆フレックスで柔軟な働き方が可能です！
★ 最新技術（Databricks、dbt、Terraformなど）を活用した環境でスキルアップが可能です
★ プロダクトドリブンな組織で、要件定義から運用まで裁量を持って取り組めます
★業務委託で参画後、正社員としての採用についても前向きな企業様です！

【案件概要】
大阪を拠点とする大手不動産関連企業の営業システム（会計領域／Salesforceベース）開発プロジェクトにおいて、
元請けチームに参画いただけるコンサルタントを募集しています。
現在、元請け側では3名が参画中です。

【業務内容】
エンド企業ビジネスサイドとの壁打ち・ヒアリングを通じた要件定義
Salesforce を中心とした会計領域のシステム要件整理
要件定義後、開発ベンダー（ブリッジSE）との連携を行い、基本設計に落とし込み
元請けチームの一員として、上流工程におけるコンサルティング支援を実施
都内からのテレワーク可（月1〜2回の大阪出張あり）

【開発環境・技術スタック】
Salesforce
・Sales Cloud / Service Cloud（基本機能）
・Experience Cloud / Manufacturing Cloud（特化型）
Heroku

【必須スキル】
・会計システム系の技術コンサル経験
・月1～2回程度大阪出張可能な方

【尚可スキル】
・Salesforce、Herokuなどの技術理解

★基本リモート（月1～2回大阪出張あり）

【案件概要】
大手SIが提供する国内最大級の決済ネットワーク関連プロジェクトにおける、
AI／Pythonを活用した業務プロセス改善・データ分析・PoC推進を担っていただく案件です。

プロダクトは、数百、数千を超える、クレジットカード会社、金融機関、百貨店などの商業施設やECショップ、
また小売店・タクシー等の端末では80万台超えて利用されている国内最大級の決済ネットワークであり、
月間11億件のトランザクションデータを扱っています。

今回は、新プロジェクトの中心となるデータ分析・PoC領域をメインでお任せできる方を募集しています。

【業務内容】
① AI／Pythonを活用した業務プロセス改善
レガシーな運用プロセス（紙・Excel・手作業）の自動化・効率化を推進。
対象プロセス：
受付 → 利用準備 → 情報登録 → 試験実施 → 検証 → サービス開始 → 請求・課金

特に以下の領域に関わります：
・試験〜サービス開始後の監視プロセスの自動化
・課金請求プロセスの改善
・AIを用いたトランザクション分析による監視強化
・AWS上でのデータ分析基盤の構築と運用
※受付〜試験部分の見立ては既にあり、サービス開始時のトランザクション分析（②）を主に担当いただきます。

② データ分析とPoC（概念実証）の推進【メイン業務】
扱うデータ：月間約11億件、年率110%で増加するトランザクションデータ
担当する業務：
・AI活用を前提としたデータ分析手法の検討
・PoCの企画・実施
・検証結果のフィードバックと改善案の提示
・データ収集〜分析までのノウハウ蓄積・展開

大量データを用いた分析経験を活かしたい方に最適なポジションです。

③ AIツール活用と技術検討
・業務課題に対し、最適なAIツールの選定・比較
・「AIで解決すべき課題か」の判断・技術的提言
・AWS上での分析環境構築支援
・AI活用に関する知見共有・教育

④ BPRの技術的推進
・リーダーと連携し、BPR活動の技術面を牽引
・開発・維持チームへの自動化推進の働きかけ

■その他
新プロジェクトの立ち上げチーム
5名体制予定、既存メンバーと協働していただきます

【必須スキル】
・Pythonを用いたデータ分析の実務経験（数千万規模くらい）
・AIに関する知見:
　→AI（機械学習、深層学習等）を用いたデータ分析の実務経験、またはそれに準ずる知識
　→AIツール（例: Copilotなど）の活用経験。※活用を推進していきたいため、お得意で提案できる方は大歓迎！
・関係部署やチームメンバーと円滑に連携し、技術的な課題について議論いただける方

【歓迎スキル】
・AWSに関する実務経験
・トランザクションデータ分析の経験、またはそれに準ずる大規模データ分析の経験。

★国内最大級（月間11億件）の決済データを扱える希少な案件です
★AI活用／PoC推進を中心とした裁量の大きいポジションです
★新規プロジェクト立ち上げメンバーとして参画できます
★Python・AWS・データ分析のスキルを実務で強化できます

■業務概要
土木業界には膨大な知識が存在しますが、その大半は「人の頭の中」に留まり、再利用も継承も困難です。
データが構造化されていないがゆえに、AIを導入しても価値が出ない状況です。
私たちは、FDE（Forward Deployed Engineer）として現場に入り込み、設計・施工の意思決定まで含めた暗黙知を直接取得しています。
それらをSoK（System of Knowledge）として構造化し、ナレッジグラフとして蓄積・再利用可能な形に変換しています。
さらに、現場で得た知識を即座にプロダクトへ反映する「現場→知識化→構造化→プロダクト化」のループを内製で回している点が、他社にはない決定的な強みです。
このポジションは、単なるデータエンジニアではありません。業界の知識そのものを再定義する役割です。


-お任せしたい業務-

【コアミッション】
ドメインの知識を形式化し、AIが活用可能な構造に変換する。

【具体的な業務内容】
●土木ドメインの業務データ・ドキュメントをAIが活用できる形に変換・蓄積する知識基盤の設計・実装
●データモデリングおよびナレッジグラフの構築・運用
●非構造化データ（図面・仕様書・数量計算書等）の構造化・データパイプライン設計
●ドメインエキスパートや開発チームと連携した要件定義・スキーマ設計
●AIとデータ基盤をつなぐアーキテクチャの設計・実装
●データ品質評価・改善プロセスの整備

【働き方】
フルリモートを基本としながら、必要に応じて社内メンバーや顧客とのミーティングに参加するハイブリッドな働き方です。

■必須スキル
・データモデリングの実務経験（3年以上）
・Python / SQL の実務経験
・AWS / GCP などクラウドアーキテクチャの設計・運用経験
・ドメイン専門家へのヒアリングを通じた要件定義・形式化の経験
・複雑な業務ドメインのデータ統合・構造化の経験

■歓迎スキル
以下①〜③のいずれかの領域に強みを持つ方を歓迎します。すべてを満たす必要はありません。
① 知識設計（Ontology / Knowledge Graph）
・RDF / OWL / SPARQL を用いた概念モデリング・ルール設計の経験
・Protégé などのオントロジーエディタの使用経験
・Schema.org / SKOS などの標準語彙・上位オントロジー（BFO 等）の活用経験
・IFC / CityGML / LandXML などの土木・建設系標準フォーマットの知識

② データ基盤（Data Engineering）
・グラフDB（Neo4j、Amazon Neptune 等）の構築・運用経験
・Python（rdflib、owlready2）を用いたデータ処理の自動化
・データ変換・パイプライン・ストレージ設計の実務経験
・土木・建設・製造・プラントなど重厚長大産業でのSaaS開発経験

③ AI連携（ML / LLM）
・LLM・ベクトルDBとのハイブリッド検索の実装経験（RAG等）
・BIMツール（Revit、Civil 3D 等）やGISとの連携経験

■社会的意義の高いプロダクト開発
　土木業界のDXを推進する新規SaaS開発に携われます。業界課題の解決に貢献できるやりがいがあります。
■柔軟な働き方
　フルリモート・フルフレックスで、自由度の高い働き方が可能です。

【案件概要】
AI／NLP（自然言語処理）技術を活用し、RAGシステムの設計・構築からエージェント生成までを一貫して支援するプラットフォームを提供する企業での募集案件です。
PMFを目指すフェーズにあり、既存手法の組み合わせに留まらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから技術刷新を推進できるAI/NLPエンジニアを求めています。
顧客ごとの多様な課題に対し、技術的判断力とプロジェクト推進力を発揮しながら、プロダクトの価値向上をリードいただくポジションです。

【業務内容】
・研究開発からプロダクト実装までを一貫して担当
・自社プロダクトにおけるRAGパイプラインの課題調査、改善策の検証・実装
・顧客課題を起点とした技術検証（PoC）および実装の技術リード
・ビジネス文書解析やマルチモーダル（VLM）など高度なAI課題への対応
・顧客向けSaaSカスタマイズ導入における技術要件定義・実装推進
・ドキュメント解析エンジン開発チームとの連携（インターフェース／リソース要件定義）
・プロダクトマネージャーと連携し、顧客ニーズに基づく技術的意思決定をリード

【必須スキル】
・エンジニア経験3年以上
・NLPを用いた開発経験
（例：自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システム、ドキュメント解析システムの開発など）

【尚可スキル】
・コンピュータサイエンス関連分野の修士号・博士号
・顧客向け自社サービスの開発／運用経験
・AWSを用いた機械学習実験、モデル管理、データ管理、学習・推論パイプライン構築経験
・Terraformを用いた開発／運用経験
・リーダーとして事業背景を理解し、施策立案・実行を行った経験
・生成AIを用いたエージェント／検索システムの開発経験
・VLM（Vision Language Model）を用いたシステムの開発・検証・評価経験

★RAG設計〜エージェント生成まで、研究開発からプロダクト実装までを一気通貫で担当できます
★PMFフェーズのため、既存手法の組み合わせに留まらずモデル／アルゴリズム層から技術刷新を主導できます
★顧客課題起点のPoC〜実装を技術リードでき、技術的判断力×推進力を強みに価値提供できます

【案件概要】
製造業向けAIエージェント（SaaS）および業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）を提供する企業にて、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル領域）を募集します。
エンタープライズ向けPoC案件の増加に伴い、テキストに加えて図面・図表を含むドキュメント活用（Visual RAG）のニーズが急拡大しています。
VLM（Vision-Language Model）を中心とした最新技術を、PoCに留めず実運用可能なプロダクト機能へ昇華できる技術者を求めています。

【業務内容】
・VLM等の最新技術を活用したドキュメント構造化に関する研究開発・検証のリード
・PoCで得た知見をもとに、精度・速度・コスト・信頼性を考慮した実運用向け技術の設計・改善
・顧客課題に基づく技術検証を通じた、プロダクト機能の高度化

【業務詳細】
・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築および改善
・プロンプトチューニング等によるVLM出力精度の向上
・VLM出力に対するバリデーション・信頼性担保機能の開発
・図面解析など、顧客要件に応じたPoCの技術検証・実装

【必須スキル】
・LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoC実施経験
・Pythonを用いたR&D、もしくはサービス開発経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な理解
・未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

【尚可スキル】
・画像処理／Computer Visionに関する知識（OCR、レイアウト解析、物体検出 等）
・複数VLMモデルの比較検証、パイプライン設計・構築経験
・論文（arXiv等）を調査し、実装レベルへ落とし込める能力
・顧客課題を技術課題に翻訳し、解決策を提案した経験
・理工系大学院修了

★ PoC止まりではなく“実運用できるプロダクト機能”まで昇華する役割のため、精度・速度・コスト・信頼性まで踏み込んだ設計／改善に裁量を持てます
★ ドキュメント構造化パイプラインの構築・改善をリードでき、モデル選定・プロンプトチューニング・評価設計などR&Dの醍醐味を一気通貫で経験できます
★ VLM出力のバリデーション／信頼性担保機能の開発など、エンタープライズ導入に必須の“品質・安全”領域で差がつく実績を作れます