データサイエンティスト×ハイブリッド型リモートの案件一覧

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】
クライアント企業では開発生産性向上を目的に AI 専門チームを新設し、複数の AI テーマに取り組んでいます。
現在、弊社メンバーも複数名参画しており、プロジェクト推進の加速に向けて即戦力エンジニアの追加参画を予定しています。
AI エージェントやチャットボット等の実働開発を通じて、顧客企業内の AI 開発体制を強化し、ナレッジ蓄積にも貢献いただくポジションです。

【業務内容】
具体的には、以下の業務が想定されます。
■ 技術支援・開発実装（メイン業務）
AIエージェントやQ&AチャットボットなどのAIソリューション開発における生成AIの環境構築、
データの前処理、モデルの選定・チューニング、PoCの実施、
そして本番環境での開発・実装まで、手を動かす業務を担当します。

■ ナレッジ蓄積サポート
開発を通じて得られた知見やノウハウをドキュメント化し、
技術力の底上げに貢献することが求められる可能性があります。

【必須スキル】
・生成AI関連開発（環境構築、PoC、本番開発）
・Pythonを用いた開発実務経験（3年以上）
・スクラム開発経験（チケット発行、スプリントプランニングなど）
・CI/CDパイプライン構築経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・AWS環境におけるAI/ML関連サービスの利用経験

【尚可スキル】
・LLMの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務経験
・金融業界知見/金融業界におけるAI関連プロジェクト参画経験

★フルリモート（完全リモート　テレワーク・在宅勤務可）
★週３日～
テクノロジーの進化が早く、エンドユーザーの行動特性やトレンドも日々変化するオンライン通販業界。
この求人は、オープンソースとして配布している自社プロダクトを時代の変化に即応して、新機能の追加や既存機能の問題点を改善するといった業務が中心のポジションです。
エンジニアといってもコードを書くだけでなく、これから必要となる新機能の企画や要件定義など上流の工程も楽しめます。
オンライン通販の最新EC事情を把握して、オープンソースとしての互換性やセキュリティを考慮しながら、新機能の企画開発と幅広いポジショニングを体験でき、大きな実績と経験になる求人です。

■案件概要
人とAIが協働する次世代社会を見据え、対話型診断・学習支援AIエージェントプラットフォームを開発・提供している企業での案件です。
本ポジションでは、プロダクションレベルのLLMおよびマルチエージェントシステムを設計・構築し、学習支援・業務支援プロダクトの中核を担っていただきます。
研究開発とプロダクト開発が密接に連携しており、AIエージェントの精度向上や新機能の社会実装を継続的に行う長期プロジェクトとなります。

■業務内容
・Planning / Tool Calling / Memory / Multi-Agent Orchestration を含むAgentic AIワークフローの設計・実装
・LLM／VLMの比較評価とモデル統合、LoRA・Instruction Tuning・Preference Optimization等を用いた適応・Fine-tuning
・System Prompt設計、RAG、Prompt Versioning、Vector Store を活用したLLM MLOps構築・運用
・A/Bテスト、オフライン評価、Human-in-the-Loop評価基盤の設計・運用
・学習シナリオ生成、診断・フィードバック生成などコア機能エージェントの開発
・社内技術文書作成や技術発信（論文・特許など）への関与

■組織構成
・AI研究者、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、UI/UXデザイナー等で構成される技術チーム
・複数国籍のメンバーが活躍する国際的な環境
・研究志向とプロダクト志向が両立した組織構造

■必須スキル
・LLMを用いたソフトウェアを本番運用まで実装・運用した経験
・Planning、Tool Calling、Multi-Agent Coordination 等のエージェント構築/運用経験
・Latency / Quality / Cost を指標にしたLLMモデル選定とトレードオフ分析の経験
・LoRA、Instruction Tuning 等のLLM適応技術の実務経験
・Python または TypeScript による開発経験（テスト、CI/CD、仕様化、可読性を重視した実装）

■歓迎スキル
・LLM MLOps構築経験（Vector Store、Prompt Versioning、Feature Storeなど）
・クラウド（GCP/AWS）、コンテナ（Docker/Kubernetes）、モニタリング基盤の運用経験
・音声処理（STT/TTS/VAD）、RAG、Embedding、対話システム評価などの経験
・Human-in-the-Loop評価設計、安全性評価、レッドチーミングの知見

★社会的インパクトの大きい学習支援AIプロダクトの中核開発に携われます
★LLM・マルチモーダル・エージェント技術を本番運用レベルで扱える環境です
★国際色豊かな研究開発チームで、グローバルスタンダードの開発体制を経験できます
★研究と実装の両軸を伸ばすことができ、技術発信の機会も豊富です
★AIエージェント分野の最前線で、社会実装まで一貫して関われる希少なポジションです