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・受託開発、ITソリューションを提供する現場にて、LLMの活用および各種データ連携に向けたシステム開発、データ基盤構築作業に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しています。 　-企業用LLMアプリ開発に伴うデータ前処理、クレンジングパイプライン構築 　-クラウドを活用したデータ基盤、データベースの設計および実装 　-生成AIを用いた開発プロセスの効率化およびプロンプトエンジニアリング

・社内向けAIアプリ開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 要件定義 - 設計 - 実装 - テスト - ユーザー部門へのヒアリングへの参加、仕様に対する意見出し・提案 - チームメンバーとの仕様摺り合わせ、進捗共有 - (歓迎)情報システム部AIチーム向けの社内講座の実施

・生成AI（LLM）を活用した業務アプリケーションの設計・開発・運用に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 生成AI（LLM）を活用した業務アプリケーションの設計・開発・運用 -Difyを用いたAIエージェント開発（将来的にClaude等によるPro-Code開発へ移行予定） -RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築および改善 -既存システム／データベースとの連携設計・実装 -精度改善（プロンプトチューニング／データ整備／ハルシネーション対策） -パフォーマンス改善およびコスト最適化（APIトークン最適化 等）

・「生成AIを導入しようと考えている、または導入済みの企業などに対して、生成AIに関するセキュリティの診断を行うサービス」への支援に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - オープンソースで提供されている診断ツールを実行(Python環境) - 診断ツールの結果やヒアリング内容をもとに脆弱性の指摘・対策などをまとめた報告書を作成 - 使用する診断ツールの検討 - 日次や週次での定例、必要に応じて都度クライアント側担当者とのやり取り

社内業務の効率化・自動化やデータ基盤構築支援に携わっていただきます。 【担当者より】 AIに関わる導入コンサルティングやプロダクトを提供している企業でございます。 レバテックの実績がある企業の案件でございます。 LLM APIの経験を活かすことができます。 ご自身のライフスタイルに合わせて参画いただけます。

・PythonとAIを用いたエッジ環境次世代開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - ローカルLLMの構築、チューニング - エッジ環境でのAI実装(オンデバイス) - Claude等の生成AIを用いた開発支援 - AIによるコード生成、自動化の導入

・建設業界向けLLM基盤開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -ローカル環境でのLLM構築およびAI基盤の設計、開発 -建設現場で散乱するPDFやExcel等の情報集約、データベース構築 -LLMを活用した施工現場の事故発生リスク予測や品質管理支援機能の開発

・IT業界向けLLMソリューション開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -LLMを活用した本番環境対応のAIアプリケーション構築およびデプロイ -高度な対話管理システムやマルチエージェントシステムの設計 -RAGシステムとベクトル検索ソリューション実装による知識検索の最適化 -プロンプトエンジニアリングやモデル選択・最適化の適用 -APIやマイクロサービス開発、保守および既存データパイプラインとの統合 -MCPアーキテクチャ原則に基づくスケーラブルなAIアーキテクチャ構築

・新規機能追加及び既存機能改善案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-チャットエージェントの構築に関する新規機能の バックエンド開発及び保守運用 　-既存機能の性能改善

・YouTubeチャンネルの視聴者コミュニティアプリの開発案件です。 ・具体的には下記のような作業をおまかせします。 - AIチャットの回答精度向上施策の検討と検証 - LLMを用いた技術検証と実験の実施

・機械学習、LLMアプリケーション開発テックリードとして、SaaS型ビジネスマッチングシステム開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネジメント - ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、査定データの構築、オフライン及びオンライン査定　 　 の実施と改善 - ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート - プロダクト内および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案

・生成AIエージェント試作およびスキル開発プロジェクトに携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - 業務手順や開発作業を、AIエージェントが実行できるタスクへと分解・整理 - SKILL.md、プロンプト、手順書、ツール定義(Function Calling等)の作成・改善 - Claude Code等を活用したAIエージェントの試作、検証、改善 - Python、API、ローコードツール等を使った簡易な連携・自動化の実装

・LLMエンジニアとして、効果的な既存業務のAIシフトを推進するため、事業マネジメント層に伴走し、組織改革全体を推進する作業に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AI中心アーキテクチャの技術設計(AIの自律実行/人の介入を技術的に設計、要求に対して生成/ロジックの実装機能を見極め) - フルスタック実装(業務インターフェース/LLMバックシステム/既存業務システム連携/実行・データ基盤を一気通貫で開発) - AIネイティブ業務への最適化(HITLによる品質向上、AIシフト範囲の拡張、コスト最適化) - 汎用パターンの開発(出力の自律改善、ナレッジベース生成、業務インターフェース連携) - 業務別パターンの開発(特定業務領域に最適化されたプロンプトチェーンを共通ライブラリ化) - 他カンパニー展開への統合設計(個別実装のスケーリング、共通LLM基盤の構想) - AI-DLCの体現(仕様駆動開発の実践、ドキュメンテーション体系化、プロセス・体制のリバイス) - エンジニアリングのAIシフト(AI駆動による設計/コーディング/レビュー/テスト/運用保守) - 最先端技術への挑戦(新モデル/手法の検証、マルチAgentアーキテクチャ) ※ご経験や状況に合わせて、どの作業をメインにご担当いただくかを割り振ります。

・YouTubeチャンネルの視聴者コミュニティアプリの開発のPM案件です。 ・具体的には下記のような作業をおまかせします。 - AIチャットの回答精度向上施策の検討と検証 - LLMを用いた技術検証と実験の実施

・機械学習、LLMアプリケーション開発プロジェクトリーダーとして、 　SaaS型ビジネスマッチングシステム開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLM、機械学習、自然言語処理を活用したアプリケーション開発のマネジメント - ビジネス的な要件に基づく実践的なタスク設定、査定データの構築、オフライン及びオンライン査定　 　 の実施と改善 - ビジネス側との議論を踏まえた、技術的な視点でのプロダクト企画のサポート - プロダクト内および金融機関の独自データ活用を軸に踏まえた技術的な中長期戦略の立案

・まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような作業に携わっていただきます! ・主に下記作業をご担当いただきます。 - AWS CDK (TypeScript) を活用した機械学習やAI開発のためのインフラおよびアプリケーション開発 - FastAPI (Python) と Node.js(TypeScript)を活用した機械学習システム提供のためのアプリケーション開発 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり

・LLM技術検証案件に携わっていただきます。 　-AIチャットの回答精度向上施策の検討と検証 　-技術検証の実施と報告

・Pythonを用いた研究所向けLLMベンチマーク調査案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-LLMベンチマークツールの調査 　-報告書作成

・AI開発、データの知見が豊富な開発の作業に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - LLMを活用した機能開発でシステム解析や統計、予測 - AIを活用した新機能のPoCおよびそのベンダー管理 - 仕様詰め

・Pythonを用いた医療系プラットフォームAI音声チャット開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -医療系プラットフォーム向けLLM活用AI音声チャットシステムの開発 -Claude Codeや各種AIツールを用いたAI駆動型開発の実装 -個人のスキルや経験、適性に応じた要件定義、設計、製造、テスト各工程の対応