AIエンジニア

仕事内容: AIエージェントを開発業務を、様々な業界のお客様の課題解決や技術の進歩による変革の伴走をしていただきます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を行うことを通して顧客体験や価値を高めていきます。 【本ポジションの特徴】 ・AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ・AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ・最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ・適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします ・まずは軽く話してから応募を決めたい方は、カジュアル面談からもご相談可能です！ ★適性や得意分野、希望を考慮し、適切なポジションをお任せします。 エンジニア経験のない理工学系または経済学の学士号をお持ちの方や、 エンジニアだけど学識を深め、スキルアップしたい方、 「やってみたい」気持ちや「得意」を伸ばしたい方、大歓迎です！ 【開発環境】 ・macOS or Windows(希望制) ・Python ・JetBrains PyCharm ・AWS(SageMaker, Fargate, Lambdaなど) ・NVIDIA Toolkit ・各種機械学習系ライブラリ ※DNNの実装はPyTorchがメイン ・Docker ・GitHub ・GitHub Copilot 【案件例】 ・社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ・AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ・土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【この仕事で得られるもの、魅力】 ・今までにないサービスや業務を作れる仕事です ・幅広い技術力が身につけられます ・エンジニアの意見を柔軟に取り入れ、モダンな技術や開発スタイルも積極的に採用します ・技術力を磨けるよう情報共有会、読書会、ワークショップなど様々な社内勉強会や交流会を盛んに行っています 【環境、制度】 システム開発全般に関する勉強会がや制度があり、勉強熱心な社員が多いです。 ・書籍購入補助制度 ・資格取得支援制度 ・技術顧問による勉強会や、社員自ら企画が定期的に行われています。 ・案件や本人のレベルに合わせてサポートする体制があります。 【活躍社員の例】 生成AI案件未経験ながらも挑戦して現在活躍している社員の事例を紹介します。 ＜AI案件アサイン前＞ ■Aさん 新卒入社後、Webアプリケーション開発のSEやPMなどを3年ほど経験 ■Bさん 中途入社後、バックエンドエンジニアを2年ほど経験 ＜AI案件アサイン後の経験とやりがい＞ ■Aさん ・顧客が作成したAIを組み込んだ画像解析Webアプリケーション開発や、生成AIを活用した社内向けツール開発を担当し、技術検証から顧客の相談まで幅広く対応。 ・開発期間中にもアップデートが続くため、常に変化があり、新しいモデルを顧客に提案し、その改善を喜んでもらえることに達成感を感じている。 ■Bさん ・社内向けのストレージシステムの開発に携わり、今後AIを活用した検索システムを導入するなど、顧客と生成AI活用に向けた検討をしている。 ・従来のシステム開発とAIエージェントを組み合わせることで実現できる幅が広がり、新たな可能性を感じている。スキルアップにもつながった。 ＜得られたスキル、経験＞ ■Aさん、Bさん： ・Pythonでの実装スキル、Amazon Bedrockなどのクラウドの生成AIサービスの知見 ・AIを活用したアプリ開発におけるスキルや、知見（料金、セキュリティ、可用性などに関する知識）を深め、顧客への提案力が向上した 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務（ただし本人と相談の上で決定します） ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。AI/ML案件をメインに扱う新規チームで、 職種ポジション：

求める人材: (1)、(2)いずれかが満たしている方 (1)以下の条件を満たしている方 ・バックエンドの開発経験2年以上（言語は問わない） ・AWSなどのクラウドサービス利用経験 ・Git等を用いたチーム開発経験 ・AIについて興味関心がある方 (2)以下の条件のうちいずれかを満たしている方 - AI/ML領域での実務経験1年以上 - 理工学系または経済学の学士号以上を保有している - Kaggleのメダル(色不問)を1つ以上を保有 【活かせる経験】 ・Gitを用いた開発経験 ・Pythonでの開発経験 【歓迎条件】 ・Kaggleなどのコンペ参加経験 ・線形代数学、微分積分学、統計学の知識 ・論文が読める程度の英文読解力 ・AWSなどのクラウドサービス利用経験 ・プロジェクトリーダー経験 ・数理最適化の知見 ・自発的に学習し、最新の技術をキャッチアップできる方 ・最新の技術や研究を意欲的に追うことができる方 ・正解のない問いに対する解を導くことに真剣になれる方 ・顧客の視点に立ってコミュニケーションができる方 ・探究心・向上心があり、自ら技術力向上に取り組める方 ・社内外へのアウトプット活動ができる方 ・チームメンバーを尊重し、円滑に開発を進めることができる方 Requirements: This job posting is ONLY open to candidates who are N1 JLPT certified or fluent in Japanese and reside in Japan. DO NOT APPLY if you do not meet these requirements please. A correct Japanese resume is required. この求人は、JLPT日本語検定1級保持者か同等レベルの流暢な日本語能力があること、かつ日本国に在住であることが必須となります。応募には日本語のレジュメが必須です。

東京都文京区 アジアクエスト株式会社 勤務地: 東京都文京区後楽2-6-1 住友不動産飯田橋ファーストタワー27F または首都圏近郊の各プロジェクト先 、自宅 【変更の範囲※1】 会社の定める場所（テレワークを行う場所を含める） ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

月給28万5000円～41万6666円 給与: 固定残業代あり：月給 ￥285,000 〜 ￥416,666は1か月当たりの固定残業代￥35,985〜￥52,609（20時間相当分）を含む。20時間を超える残業代は追加で支給する。

固定時間制 勤務時間・曜日: ■勤務体系 始業：9:00－10:00の間 終業：18:00－19:00の間 1日の就業時間：8時間 休憩：1時間 時間外労働の有無：有（平均18時間42分/月 ※2023年実績） ※1日毎に始業時間を選べます ※担当案件によっては客先規定に準拠

【保険制度】 ・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険 ・厚生年金 待遇・福利厚生: ■福利厚生 ・交通費支給（月3万円まで） ・各種社会保険完備 ・企業型確定拠出年金（DC）制度有 ・カフェスペース（カフェスペースでの業務可）※東京本社 ・特性診断 ・1on1面談 ・Slack・GitHub利用可能 ・新卒、未経験者へのメンター制度 ・著名なエンジニアによる技術顧問 ・書籍購入補助 ・資格取得支援 ・屋内禁煙（常駐の場合就業先による） ■年収400万円－500万円程度　※スキル・経験を考慮し決定 【賃金内訳】 月給：285,715円－357,143円 基本給：247,104円－308,880円 固定時間外手当：38,611円－48,263円（月20時間分。超過分は別途支給） ■試用期間 3ヶ月

試用期間あり 試用期間：3か月 試用期間中の労働条件：同条件

その他: この求人への応募は、株式会社ギークニアにて面談を実施した後の応募となります。 ギークニアはIT専門職に特化した20代～40代に強い人材紹介会社です。 コンサルタントが全員元エンジニアなので、解像度の高い面談・転職フォローが可能です。 こちらの案件以外も、求人のご紹介が可能です。 詳細はこちら: https://geekneer.com/ ### サイトー社長@エンジニア転職チャンネル TikTok: https://www.tiktok.com/@geekneer Youtube: https://www.youtube.com/@geekneer #DataScientist 書類選考 一次面接＋コーディングテスト 最終面接 雇用形態: 正社員 給与・報酬: 285,000円 - 416,666円 月給 平均所定労働時間（1か月当たり）: 173時間 職歴: * エンジニア・ITコン・PM・データサイエンティストなどの実務経験: 2年 (必須)

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