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Sansan株式会社

サービスについて 「名刺管理」から「ビジネスインフラ」への転換期において、契約データや企業情報など多種多様なデータを活用し、企業の課題解決や生産性向上に貢献する新たな価値を創出します。 具体的な業務 当社が展開する「Sansan」「Contract One」「Bill One」などのプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術(AI・機械学習・生成AI)を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。 ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。 1.検索・推薦エンジニアリング 「Contract One」などにおける検索機能(キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど)の設計・実装 検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定 2.機械学習・自然言語処理・画像認識 文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発 生成AI(LLM)を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装 実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化 3.データサイエンス・戦略 事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出 独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用 4.アーキテクチャー・技術基盤 AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定 大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用 主な技術スタック ●開発言語 -Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等 ●インフラ -AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform ●データベース / 検索基盤 -PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub, Datadog ※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。 既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 ●AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ●データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ●運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ●最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。