案件を読み込んでいます…
20社のエージェントが公開している案件を、本文まで横断検索。単価・リモート・週稼働の統計は全部実測です。掲載順は広告提携と無関係です。
- 内製化計画策定: 既存AIソリューションの内製化の計画策定 - ドキュメント整理、作成:内製化に必要なドキュメントの整理、作成 - 内製化支援: 社内メンバーへのナレッジトランスファー、内製化支援 - 運用保守の改善:既存の運用保守の改
- 生成AI関連システムの実装 - データ取り込みパイプラインの実装・改善（OCR、チャンク化など） - 検索品質の改善（チャンク/メタデータ/評価）および評価サイクルの運用 - 企業向け要件を踏まえた設計・実装・運用 - 画像解析（図面・
- 生成AI関連システムの実装 - データ取り込みパイプラインの実装・改善（OCR、チャンク化など） - 検索品質の改善（チャンク/メタデータ/評価）および評価サイクルの運用 - 企業向け要件を踏まえた設計・実装・運用 - 画像解析（図面・
- 請求書（PDF/画像/Excel）からの数値データ抽出ロジックの設計・実装（OCR・LLMの組み合わせ含む） - 明細レベルのデータ抽出・項目紐付けの実装（例：品目ごとの数量・単価・割引率などの抽出） - 抽出データを指定フォーマット（
- LTV（顧客生涯価値）予測モデルやMMM（マーケティングミックスモデリング）等のコアロジックの設計・構築・精度向上 - マーケティング最適化に向けた施策効果検証およびポートフォリオ最適化モデルの検証・実装 - 基礎となる各種データ（売上
- 製造業領域におけるコンピュータビジョン（CV）技術の研究開発 - 2次元図面からの設計情報抽出、外観検査、欠陥分類、画像認識、物体検出、セグメンテーションなどの技術検証 - 探索（PoC）から本開発まで、半年から1年スパンでの実装および
- データ特性や業務要件を踏まえたAI手法の選定・設計 - 機械学習モデルの実装、評価、性能改善 - 実装・運用を前提とした論文ベースの手法検討・実装 - API化やシステム組み込みを含む本番環境への対応 - 運用フェーズにおける継続的な改
- 移動体と人の連携行動を実現するためのAIモデルの実装・学習・検証 - Hugging Faceを用いたLLMのファインチューニングおよび強化学習タスクの実装・チューニング - 学習済みポリシーを用いたデータ生成およびログ収集 - 英語論
- 生成AI、RAG、AIエージェント等の設計・開発 - Python等を用いたバックエンド開発 - 要件に応じたAI技術、ツールの選定 - クラウド環境を活用したシステムアーキテクチャ設計 - AIソリューションの検証・改善 - 最適な技
- 金融AIエージェントのアーキテクチャ設計・技術選定 - LLM／エージェント基盤の実装（ツール実行、RAG、マルチエージェント構成、評価パイプライン） - 既存の取引システム・投資情報サービスとの接続設計・API設計 - プロンプト設計
- AIエージェントの開発および実装 - AIを活用した業務効率化システムの開発・改善および精度向上 - Difyやn8nを活用した各種自動化ワークフローの開発 - RAG（検索拡張生成）システムの構築およびレスポンス精度の改善 - AI駆
- AIエージェントの開発および実装 - AIを活用した業務効率化システムの開発・改善および精度向上 - Difyやn8nを活用した各種自動化ワークフローの開発 - RAG（検索拡張生成）システムの構築およびレスポンス精度の改善 - AI駆
- 非構造な人事データの処理およびレコメンドエンジンの共通基盤開発 - データの解析・モデリングおよびアルゴリズムの設計・実装 - 各プロジェクトで得られた知見を共通基盤へ還元するためのリファクタリング・機能拡張 - 開発モジュールのパッケ
- 非構造な人事データの処理およびレコメンドエンジンの共通基盤開発 - データの解析・モデリングおよびアルゴリズムの設計・実装 - 各プロジェクトで得られた知見を共通基盤へ還元するためのリファクタリング・機能拡張 - 開発モジュールのパッケ
- 大手金融機関向け法人営業支援AIエージェント開発における要件整理、設計、開発、改善 - 複数の業務機能に関するAgent、RAG、データ前処理、ワークフローの実装 - 生成AI・Agent機能の生成結果における評価および改善 - 本番運
- クライアントとの直接折衝、議事録・データ・業務フローの把握を通じた課題定義 - 顧客の事業構造や発注プロセスを踏まえた仮説・検証計画の策定 - 時系列・需要予測モデルの設計、評価、チューニング - 現行モデルの枠組み・評価方法の俯瞰的な
- 営業戦略高度化PoCにおける技術要素の仕様検討および論点・確認観点の洗い出し - Copilot StudioとSalesforce（SFA）連携の実現可否検証および複数案の細分化・進め方の整理 - SFA導入ユーザーストーリーに対する
- Copilot Studioを用いたエージェントの設計、構築、改修 - Power Automateによるフロー構築（定期実行、メール/Teams送信、Excel・SharePoint連携） - RAG構成の検討およびコスト試算（Azu
音声AIおよびLLMを統合した自律型対話システムの技術検証・研究開発全般をお任せします。 【具体的な業務内容】 -音声AIやLLMを用いた自律型対話システムのアーキテクチャ設計・検証 -応答速度の低遅延化、および対話クオリティ最大化に向けた
- 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装 - Embeddingモデルを用いた検索手法の検証 - Vision / Multimodalモデルの評価・活用 - 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索 - データ
- 複数サービス・複数モデルを統合的に扱う推論ゲートウェイの設計・実装 - vLLM等の推論エンジンを用いたセルフホスト推論環境の構築およびチューニング - スキルやツールごとのタスク性能特性の計測と、モデル・タスク間のルーティングポリシー
クライアント（不動産管理）の現場で日々発生する、点検・清掃・巡回・報告・問い合わせ対応などの業務データを対象に、AIを活用した業務改善を行います。 - PjM/チームリーダーと連携した要件定義・技術検証・プロトタイプ設計 - 業務フローを実
- AIソリューション開発における設計レビューおよび技術選定の意思決定 - Python等を用いたシステムの実装およびプレイング業務 【プロジェクトマネジメント】 - プロジェクトリーダーとしての進行管理およびリスク管理 - プロダクトマネ
- 大規模オミクス・医療データの前処理、品質評価、データセットの整備 - 探索的データ分析（EDA）、可視化、特徴量設計 - 表現学習、自己教師あり学習、基盤モデルの設計・実装・評価 - GPU環境を用いたモデル学習、実験運用、性能評価、誤
- 画面キャプチャ、OCRテキスト、UIイベントストリームなどの大量かつノイジーな非構造データから「業務プロセス」を再構成するためのLLMパイプラインの設計・開発 - プロンプトおよびエージェントの設計・最適化 - 出力の出来栄えを客観的に
‐受託案件における機械学習（ML）モデルの設計、開発、評価、実戦投入 ‐プロジェクトに応じた最新のAI・機械学習技術の選定および検証 ‐データサイエンスチームや開発チームと連携した、AIプロダクト・機能の実装
- TypeScriptを用いたAIエージェントの設計・開発（振る舞い、状態管理、意思決定フローなど） - 外部SaaSや各種データソースと連携するアプリケーションの実装 - プロダクト要件や事業要件から逆算したアーキテクチャの設計 - A
- 図面解析・異常検知・需要予測などのモデル設計と実装 - 学習・評価・配信のMLOpsパイプライン構築 - データ設計とアノテーション設計 - モデルのプロダクト統合
- LLMを用いたAIエージェント機能の設計および実装（RAG、ツール実行、評価） - 図面や仕様書、複雑な業務データを扱うデータパイプラインの構築 - PoCを現場で機能させるための運用設計および継続的な改善 - 現場への導入・定着に向け
- 文書解析パイプラインの改善・評価 - 教育関連ドキュメントに対するエンティティ抽出（NER）や構造化ロジックの設計 - 抽出結果の精度分析および再学習・評価プロセスの最適化 【検索・要約】 - 検索・要約機能の高度化 - Embeddi
当サイトは、アフィリエイトプログラムによる広告収益を得ることがあります。広告を含む場合は、そのページまたは該当箇所にその旨を表示しています。詳しくは広告掲載ポリシーをご覧ください。
© 2026 Startup School. All rights reserved.