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。

■業務内容・期待値・役割
AIの記憶と評価ループの設計・開発・実装を一貫してご担当いただきます。
・ベクトルDBを活用した長期記憶の設計
・動的なメモリ更新ルールの実装（TTL, Decay, Trust Score）
・Embeddingモデルの評価・選定・量子化
・LLM出力の精度評価モデルの開発
・評価指標の定量化とモニタリング
・「生成→評価→再学習」ワークフローの構築
・Memory LayerとCreative Engine間の双方向同期
・最新論文のキャッチアップとプロトタイプ開発

■必須スキル
・Python, TypeScript, Node.jsいずれかを用いた開発実務経験
・LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Anthropic APIなどを用いた開発経験
・PostgreSQL + pgvector, MongoDB, Redisいずれかのデータベース利用経験
・Embedding, Fine-tuning, Quantization, Rerankerなど、機械学習の基礎知識と実装経験
・MRR, Precision@k, Consistency, BLEU/ROUGEといった評価指標への基本的な理解

■歓迎スキル
・AWS / GCP / Vercel / Supabaseなどクラウド環境での開発・運用経験
・n8n, Airflow, LangGraph, Composioなどワークフローツールを用いた実装経験
・Voyage AI / LangChainなど関連OSSへのコントリビューション経験
・RAG, Agentic Memory, Context Engineeringに関する個人での実験やアウトプット（ブログ、GitHub等）
・KaggleやHuggingFaceでの評価ループやベクトル検索関連の実績
・データ評価や品質評価に関心を持つQAエンジニアとしてのご経験

★フルリモート（完全リモート　テレワーク・在宅勤務可）
★業績好調なグロース期の企業でご活躍いただけます。
★生成AI×マーケティングの最前線で活躍できる希少なポジションです
★記憶・評価・改善ループの設計に深く関われます
★スタートアップならではの高速な仮説検証サイクルを体験できます

【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・募集概要
マーケティング業務を自動化し、企業の成長を加速させるAIエージェント基盤を構築しています。
TypeScriptを用いて、AIが考え、判断し、実行する仕組みを設計・実装することがミッションです。

■ プロジェクトの概要
・AIエージェントを中心としたプロダクト開発
・「人がやっていた判断・作業」を分解し、自動化する仕組みを構築
・モデル精度や論文実装ではなく、プロダクト設計・運用をメインでご依頼

■ 業務内容
・TypeScriptを用いたAIエージェント開発
・外部SaaSやデータ連携を含むアプリケーション実装
・プロダクト要件・事業要件に基づくアーキテクチャ設計
・「AIが信頼されるプロダクト体験」を実現する開発

■ 必須スキル
・TypeScript の開発実務経験（3年以上目安）
・GPTを搭載しただけのラッパーではない「AIエージェント開発」に興味があること

■ 歓迎スキル
・外部API（SaaS等）との連携機能の実装経験
・複雑なステートマシンやワークフローの設計経験
・バックエンド/フロントエンド領域にとらわれない開発経験

★ フルリモート前提で柔軟な働き方が可能です
★業績好調なグロース期の企業でご活躍いただけます。
★スタートアップならではの高速な仮説検証サイクルを体験できます
★ 日本でもほとんど例のない「実務を担うAIエージェント」開発に携われます
★ 成長ベンチャーで、TypeScript経験を活かしながら最前線のAIプロダクトに挑戦できます

■ 仕事概要
マーケティングにおける意思決定をAIで拡張・学習させるオーケストレーションプラットフォームの開発案件です。
施策の意思決定 → 実行 → 結果 → 学習までを一気通貫で扱う新しいマーケティングOSの中核実装を進めています。

■ 具体的な業務内容
・LP / Web / 広告向け計測SDK（JavaScript / API）の設計・実装
・Event / Session / Decision / Outcomeを中心としたデータモデル設計
・LLMを用いたマーケティング意思決定エージェントの構築
・Human-in-the-loopを前提としたDecisionログ・フィードバック設計
・RAG構成におけるRetriever / Chunking / Index設計
・エージェントが利用するAPI（REST / 内部API）の設計・実装
・LLMOps（プロンプト・評価・ログ・改善ループ）の整備
・CI/CDパイプラインの構築とエージェントの継続的デプロイ

■ 必須スキル
・LangGraph / LlamaIndex 等を用いた エージェント構築経験
・LangChain などを用いた LLMアプリケーション開発経験
・RAG構成（Retriever / Chunk / Index）の理解と実装経験
・LLMの評価・改善・ログ設計に関する実務経験
・API設計・実装の経験（REST など）

■ 歓迎スキル
・TypeScript / Python でのプロダクト開発経験
・OpenAI / Claude / Vertex AI 等のLLM API利用経験
・Vector DB（Pinecone / Qdrant / Chroma 等）の利用経験
・BigQuery や分析基盤の設計・運用経験
・SDK / ライブラリ設計の経験
・CI/CD・Docker 等を用いたDevOps経験
・ノーコード / ローコード（n8n, Dify 等）との連携経験
・アジャイル開発・プロダクト開発の経験

★ フルリモート前提で柔軟な働き方が可能です
★業績好調なグロース期の企業でご活躍いただけます。
★スタートアップならではの高速な仮説検証サイクルを体験できます
★ 「生成AI × データ × 判断」という未踏領域のプロダクト設計に携われます
★ 人間の判断を学習データに変えるHuman-in-the-loop設計を実装できます
★ BI・生成AI・業務SaaSの境界を越えた新しいOSレイヤーを作れます
★ モデル・データ・UIすべてに関与でき、技術の幅が広がります
★ 仕様が固まりきっていない環境で、プロダクトの思想から実装まで関われます

■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】
金融機関向けの業務効率化を目的として、
LLM（大規模言語モデル）を活用した機能開発を技術面から牽引する
AI開発プロジェクトリーダーを募集します。

本プロジェクトでは、
BtoB／SaaS型ビジネスマッチングシステムを提供する自社プロダクトを基盤に、
事業成長に伴う LLM活用機能の本格的な拡張フェーズに入っています。

本ポジションでは、
機械学習・LLM・自然言語処理を活用したアプリケーション開発の技術責任者として、
開発プロジェクト全体を技術面からマネジメントしていただきます。

【作業内容】
1.AI開発プロジェクトのリード
　・LLM、機械学習を活用した開発プロジェクトの技術的なリード
　・ビジネス要件に基づく実践的な開発タスク設定と評価データの構築
　・オフライン・オンライン評価の実施と継続的な改善
　・他開発チームやビジネスサイドとの協働によるPoC、技術検証
　・金融機関等の独自データ活用を軸とした技術的な中長期戦略の立案
2.AI関連分野における社内メンバーへの技術サポート・アドバイス
　・開発における、技術的な意思決定・課題解決・アーキテクチャ設計への参加
　・メンバーに対する技術水準向上への貢献および実務スキル向上サポート
　・専門的知見の事業横断的な共有

【本ポジションの魅力】
・自社プロダクトにおけるAI・LLM活用領域の立ち上げメンバーとして参画技術を磨くだけでなく、
　ビジネスサイドと密に連携することで 戦略・事業視点も習得可能
・業務時間内に Web 勉強会への参加が可能な、技術研鑽を推奨する文化
・言語・アーキテクチャ設計の分野で著名なエンジニアが技術顧問として参画しており、
　定期的な技術的コミュニケーションの場あり

【必須スキル】
・Pythonを用いたLLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善評価のサイクルを回した経験
・ビジネス要件に基づき、評価用データを構築して、オフラインで評価・改善した経験
・Github等のツールを用いて、チームでプロダクト開発を行った経験

【尚可スキル】
・自然言語（日本語）を含む非構造化データを業務を通してPythonで日常的に扱った経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリや、機械学習APIを業務で用いた経験
・学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習・評価した経験
・FastAPIやFlask等で、作成したアプリケーションをAPIとしてデリバリーした経験

★基本リモート案件になります。（月1回出社MTGあり）
★弊社経由で参画実績のある企業様になります！

【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】
拡大・高度化するサイバー攻撃への対策強化を目的として、
Amazon Security Lake および Amazon OpenSearch Service（SIEM）を中心としたセキュリティログ基盤と、
そこに蓄積されたログを活用する AI Agent を組み合わせたセキュリティ分析基盤の構築・運用を行っているプロジェクトです。
セキュリティログ基盤はすでに稼働しており、OpenAI Agents SDK と Azure OpenAI を用いた AI Agent についても、
基本的な動作は実装済みとなっています。

本案件では、この既存 AI Agent を前提として、
機能拡張・改善を担うエンジニアを募集しています。

【参画初期：ログ基盤実装フェーズ】
参画初期フェーズでは、
AI Agent が参照・分析するセキュリティログ基盤側の実装にも携わっていただきます。
これは単なるキャッチアップではなく、
AI Agent が扱うログについて、

・どのセキュリティサービスから取得されているか
・どのような方式で収集されているか
・どのように加工・正規化されているか
・Amazon OpenSearch Service にどのように格納されているか

といったデータの流れを、設計・実装レベルで理解したうえで
AI Agent の拡張・改善を行うことを目的としています。

主な業務内容（参画初期）
・セキュリティログソースの調査・整理
　・ID管理、EDR、SASE 等
・API連携 / Webhook / S3連携 などを用いたログ収集処理の実装
・Amazon Security Lake へのログ格納
　・OCSF（Open Cybersecurity Schema Framework）形式を含む
・Amazon OpenSearch Service で分析可能な形へのログ整備
・既存のログ基盤エンジニアと連携した設計・実装・検証

※ 本フェーズは 実際の開発・実装を伴う業務となります。

【AI Agent開発フェーズ（主業務）】
ログ基盤の実装を通じてデータの流れを把握した後、
主に以下の AI Agent の拡張・改善業務を担当していただきます。

主な業務内容
・OpenAI Agents SDK を用いた AI Agent の設計・拡張
・Azure OpenAI（GPT系モデル）を利用した推論・応答ロジックの改善
・OpenSearch MCP 等を通じたログ検索・取得・要約処理の設計・実装
・セキュリティログを前提とした、
　判断・説明・アラート補助ロジックの拡張
・AI Agent の挙動検証および改善サイクルの実施
・ログ基盤エンジニアとの連携による機能改善・検討

【備考】
・専用の機械学習モデルを一から学習・チューニングする業務は想定していません
・既存の LLM（Azure OpenAI の GPT-5）および OpenAI Agents SDK を活用した、
　実運用を前提とした AI Agent 開発が中心となります
・セキュリティログ×AI Agentという、
　実データ・実運用を伴う環境での開発経験を積める案件です

【必須スキル】
・Python を用いた開発実務経験
・LLM を用いたアプリケーション、または AI Agent の開発経験
・OpenAI CodexやClaude CodeなどのCoding Agentを用いたコード開発経験
・OpenAI API / Azure OpenAI API の利用経験
・APIや外部サービスと連携するアプリケーションの設計・実装経験
・ログデータ（JSON 等）を扱った開発経験
・AWSを用いたシステム開発または運用経験（S3 / Lambda / OpenSearch などを含む）
・チームでの開発経験、および Git 等のバージョン管理システムの利用経験
・仕様が固まりきっていない状況でも、調査・実装を進められる方

【歓迎スキル】
・OpenAI Agents SDK を用いた Agent 開発経験
・セキュリティログ、SIEM、SOC 領域に関する基礎知識または実務経験
・Amazon Security Lake / Amazon OpenSearch Service の利用経験
・OpenSearch MCP 等を用いた検索・取得処理の実装経験
・プロンプト設計や Agent の振る舞い設計の経験
・データ基盤（ETL、ログパイプライン）に関する実装経験

★フルリモート（テレワーク・在宅勤務可）