案件を探す

・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

・AIサポートのLLMエンジニアとして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チャットサポートや、新規AI企画におけるLLM(大規模言語モデル)の技術検証を担当 - 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、テスト方法の設計 - 検証結果をドキュメントとしてまとめ、成果物として提出 - プロンプトエンジニアリングのスキル、プロンプトの取り扱い経験

・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

・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。

・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

・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

・建設業界向けプロダクト開発における、MLLMを用いたデータ構造家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。 - M-LLM(マルチモーダルLLM)を用いて非構造化データから構造化データへ変換 - 抽出モデルにおける評 価指標の策定および、データフィードバックによる継続的な精度向上プロセスの運用 - LLMとOCRを組み合わせて複雑な文書から詳細情報を抽出

・Langfuseを用いたLLMトレース・評 価基盤の設計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。 - 自動評 価 / 人手評 価の設計および運用 - ログデータ分析による品質課題の特定 - プロンプト / モデル改善提案と検証 - 改善サイクルの仕組み化(再現可能な運用設計) - コスト・トークン最適化設計

・LLMを用いた開発案件に携わって頂きます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-実装 　-設計

・生成AIを前提としたプロダクト推進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。 - クライアント課題の整理および要件定義 - プロンプト設計、検証、改善 - AIによるコード生成〜PR作成までの推進 - 開発フロー設計(MCPツール活用) - AI出力の品質査定および改善 - エンジニアやデザイナーとの仕様調整