生成AI・LLMプロダクト開発 LinuxのITエンジニア求人・転職情報

Ｓｋｙ株式会社

※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 AIエンジニアとしてご活躍いただけます。 自動運転/先進運転支援システム(AD/ADAS)や外観検査、病理診断や故障予測、来店者数予測、 生成AIを用いた業務・開発効率化など、 顧客の製品やシステムのAI開発や社内のAI活用、自社商品開発(AI-OCR等)に携わっていただきます。 ・画像認識・自然言語処理・音声認識を活用したDeep Learningアルゴリズム開発 ・数値ビッグデータを活用したデータ分析・機械学習アルゴリズム開発 ・学習済みモデルを実装した製品・運用システムの開発(Edge、Cloud、オンプレ、MLOps) ・OSS LLM/VLM オンプレ対応、ファインチューニング、AIエージェントなどの生成AIシステム開発 ・フィジカルAI開発 ※状況に応じてAI関連以外の業務に携わっていただく場合もございます。

株式会社ホンダ・レーシング

世界最高峰の二輪レースを支えるデータ活用基盤およびAI活用基盤の設計・開発・運用を担当いただきます。レース車両データ、解析結果、技術文書、音声情報など、さまざまな情報を活用し、エンジニアや現場担当者が必要な情報へ迅速にアクセスできる環境を構築します。AIを主役とするのではなく、人の思考や判断を支援する道具として活用し、PoCに留まらない実運用可能なシステムへ発展させることを目指します。 【お任せする業務内容】 ●データ活用基盤の設計と構築 レース開発、運営で利用される各種データを統合し、業務で活用しやすい形に整理・蓄積するためのデータ基盤を設計・構築します。 ●業務システム・AI活用基盤の開発 検索システムやAI活用機能など、現場の意思決定を支援する業務基盤の設計・開発・運用を担当します。 ●クラウド・システム基盤の整備 AWSやAzure等を活用し、開発現場で長期的に運用できるシステム環境を構築します。 ●現場展開と継続改善 利用者と対話しながら課題を整理し、小さく実装・改善を繰り返しながら実運用システムとして育てます。 【開発ツール】 開発言語:Python、SQL、JavaScript、MATLAB、.Net C# 開発環境:Windows、Linux クラウド:AWS、Azure ソースコード管理:Git、GitHub 【キーワード】 データ基盤:Datalake、DWH、RDB、ETL/ELT、SQL 開発:Python、JavaScript、MATLAB、.Net C# API設計 生成AI:RAG、LLM クラウド:AWS、Azure、Docker

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社Finatext

●具体的な業務内容 ・金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発 ・上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守 ●開発チームについて ・https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396 ●使用技術 Amazon Web Services Google Cloud Microsoft Azure Terraform Docker Alpine Linux, Amazon Linux Go / Python MySQL (Aurora) Airflow Snowflake OpenAI API ●使用サービス Google Workspace Slack Kibela 1Password GitHub Bitrise Backlog Datadog Opsgenie

AMBL株式会社

●事業部の使命(ミッション) 【AI活用×最上流×残業7h】技術的挑戦と働きやすさが共存する最先端な事業部です 「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」 私たちは、デジタルの力でお客様の挑戦に伴走し、新しい時代の付加価値を共に創り出すことを使命としています。 具体的実例(入社後のイメージ) ただ言われたシステムを納品して終わりではありません。例えば、お客様の新規事業立ち上げにおいて、当社のエンジニアが企画・構想段階からワークショップに同席します。 「技術的に何が可能か」をその場で提案し、最新技術を用いたプロトタイプを迅速に開発して、共にお客様のビジネスを形にしていきます。あなたの技術とアイデアが、直接お客様の挑戦を支える原動力になります。 ●職務内容 通信、金融、小売、公共、製造、エンタメなど、幅広い業界の大手クライアントに対するシステム開発およびAX･DX推進を行っています。 ①ワンストップ開発の提供 単なる開発にとどまらず、プロジェクト立案・要件定義から設計・開発、テスト、リリース後の運用保守・継続的な機能拡張や改善提案までを一気通貫で手掛けます。 ②柔軟な開発体制(AMBL内) 数十人規模の大規模業務システムから、少人数のアジャイル開発まで、特定の技術に依存せず案件に合わせた最適な開発体制を構築し、プロジェクトを推進します。 ●役割とプロジェクト推進体制 「作る」から「創る」を体現する、AMBLのプロジェクト推進スタンス ①お客様の「チームの一員」としての伴走支援 リモートワークとオフィス出社を柔軟に織り交ぜたハイブリッドな環境を中心に、顧客企業と一体となって課題を解決していただきます。顧客現場のコンテキストを深く理解した上で、最適なソリューションを導き出します。 ②主体的な改善提案と仕組み作り 指示されたものをただ作るのではなく、日々の業務効率化や新しい技術の導入提案など、仕組み作りまでをお客様と一緒に実現していただきます。 ③チーム開発の牽引・協働 個人プレーではなく、チームでの成果を重視します。若手からリーダー、さらにお客様も含めて一体となって進めるチーム開発を体現していただきます。 ●具体的なプロジェクト例 【生成AI・社会貢献・大規模】求職者様の「やりたい」が必ず見つかります! ①【社会貢献軸】 被災地復興支援・デジタル地域通貨プラットフォーム開発 被災エリアの自治体等と連携し、復興支援給付金配布などを支えるプラットフォーム開発です。技術で社会課題を解決する実感が得られます。 ②【先端技術軸】 生成AI駆動型・次世代開発フレームワーク構築 最新LLMを組み込んだ独自フレームワークを構築し、AIを用いた開発プロセスそのものを再定義するプロジェクトです。 ③【大規模安定軸】 国内最大級・金融決済インフラ刷新プロジェクト 長年稼働したレガシーシステムからモダンなシステムへのマイグレーションを行います。大規模かつミッションクリティカルな開発経験が積めます。

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社ACES

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion