職種
AI・LLMエンジニア年収
500万円 〜 700万円利用技術
- Python
- TypeScript
- React
- Flutter
- Next.js
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-08-19最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, LangChain, Claude, Langfuse, AI Agent, Claude Code, Codex, RAG, OpenAI API
仕事内容
【本ポジションについて】
「AI技術に本気で向き合い、プロダクションの現場で実力をつけたい」——そんな想いを持つ方に向けたポジションです。
音声認識・話者認識・LLMを実際のプロダクトに組み込むプロダクトのMLOps/LLMOps関連の領域と、顧客向けのプライベートAI・ソリューションの開発の両面で活躍いただきます。
※ご本人の適性や希
開発環境
【技術スタック】
・SecureMemo（オンプレミス版）
-プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Flutter
-AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
-開発ツール: Git, Docker
-インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuni
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- React
- Flutter
- Next.js
- FastAPI
- AWS
- BigQuery
- Azure
- S3
- Docker
- Azure OpenAI Service
- Langfuse
- Git
- Lambda
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- グローバルな環境への適応
- 迅速な意思決定
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- モバイル
- アプリケーション開発
- テスト
- インフラ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 自然言語処理
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計