生成AI／LLM
生成AI（LLM）エンジニア
◆募集背景
現在、ビジネスにおける大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に広がり、OpenAIのChatGPTをはじめとするLLMがさまざまなシステムに導入されています。 当社では、こうした技術を活かして、企業のビジネス課題の解決や業務効率化を支援するコンサルティングやソリューション提案（LLMコンサルティングサービス事業）を提供しています。 この度、日々増加するクライアントの需要に伴い当事業を拡大する運びとなり、最先端の技術でビジネスの未来を共に創造していく役割として、生成AIを活用したシステムやアプリケーションの開発エンジニアを募集しております。
◆業務例
GPT-4oなどを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発、各種APIなどとの連携開発、LLMを用いたRAGシステム/エージェントシステムの開発、各種プロジェクトで求められるアプリケーション・システムの開発など、プロジェクトは多岐に渡ります。 これまで世の中になかったサービス開発などに関わることもあり、エンジニアとして技術の幅を広げることができます。
■具体的な業務例
・大規模言語モデルの技術調査
・AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用
などクライアントによって多岐に渡ります
【ポジションの魅力】
・幅広い業界の知識（ドメイン知識）を身につけられる
・最先端の幅広い技術に触れ、知識を得ることができる
・上流工程から携わることができる
・生成AI市場の需要の急拡大の中、LLMや生成AIを社会・ビジネス実装する手触り感を感じられる
・ビジネスの「生産性向上」や「業務変革」などスピード感もって取り組めインパクトあるDXが実現できる
◆扱う技術・ツール例
・Python
・AWS、Google Cloud、Azure
など
◆案件・クライアント例
伊藤忠商事株式会社、Ｔ＆Ｄフィナンシャル生命保険株式会社など
他にも多くのクライアント様からご相談をいただいており、ニーズが高まっています。
・伊藤忠商事株式会社様 生成AI活用推進プロジェクト
https://estyle.co.jp/media/interview/2571/
・Ｔ＆Ｄフィナンシャル生命保険株式会社様 生成AIによる業務効率化プロジェクト
https://estyle.co.jp/media/interview/2609/
＜応募条件＞
必須条件
■高専卒以上
■ChatGPTなどの生成AI（LLM）の活用に興味・関心のある方
■以下のご経験をお持ちの方
-何かしらのシステム開発経験（プログラミング経験必須）：１年以上
※プログラミング言語：C、Java、Pythonのいずれか
歓迎条件
□Pythonの利用経験
□Webアプリの開発経験
□Google Cloud/AWS/Azureなど何かしらのクラウド環境の利用経験
□機械学習（画像・自然言語・構造化データ）、Deep Learningに関する何かしらの研究、開発経験
□LLMに関する何かしらの研究、開発経験
□チームリードなど、コミュニケーション力を活かした経験
【求める人物像】
・積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
・AIの可能性を信じている方
・変化を楽しみながら働ける方
| 選考フロー | ①書類選考（応募情報） ②面接、WEBテスト（2種類） ③面接 |
|---|
| 雇用形態 | 正社員（中途） |
|---|---|
| 給与 | 月給：333,000円〜500,000円 想定年収 400万円 〜 600万円 ■月給：33.3万円〜50万円 ■固定残業代40時間分（月9万円~11万9048円）を含みます。 ※固定残業代は、残業の有無に関わらず毎月支給し、超過分は別途支給 昇給：年2回（4月・10月） 賞与：年2回（6月・12月） |
| 休日・ 休暇 |
■完全週休2日制（土・日） ■祝日休み ■年末年始休暇、夏季休暇 ■慶弔休暇 ■有給休暇（取得率80％以上） ■産前・産後休暇、育児休暇（取得実績あり） |
| 待遇・ 福利厚生 |
■交通費支給（上限あり） ■コウキシン50 自己成長の投資にたっぷり使える一人あたり年間50万円の教育予算を用意。資格受験費用はもちろん、大学院への入学費用にあてたメンバーも。コウキシンを全力でサポートします。 ■マガサポ 月5000円まで自由に書籍購入できます。 【教育制度】 ESTYLE U ワンランク上の当社オリジナル研修。業界で著名な講師をお招きし、月に1~2回の特別講義を実施。現場で起きたマル秘話など、ここでしか聞けない話も多数あり、コウキシンが駆り立てられます！ |
| 勤務地 | 東京都渋谷区神宮前3-25-14 エスラ原宿ビル8F 最寄り駅：JR原宿駅 徒歩５分／東京メトロ明治神宮前駅 徒歩6分 |
生成AI／LLM
LLM開発プロジェクトリーダー／クライアントに寄り添う課題解決
GPT-4oなどを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発、各種ストレージサービス/APIなどとの連携開発、LLMを用いたRAGシステム/エージェントシステムの開発、各種プロジェクトで求められるアプリケーション・システムの開発などプロジェクトは多岐に渡ります。
これまで世の中になかったサービス開発などに関わることもあり、エンジニアとして技術の幅を広げることができます。今回はプロジェクトをリードしていただくPLポジションを募集します。
【業務内容】
GPT-4oなどを用いたLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発、各種ストレージサービス/APIなどとの連携開発、LLMを用いたRAGシステム/エージェントシステムの開発、各種プロジェクトで求められるアプリケーション・システムの開発などプロジェクトは多岐に渡ります。これまで世の中になかったサービス開発などに関わることもあり、エンジニアとして技術の幅を広げることができます。クライアントのニーズに柔軟に応えるため基本的に手組みでの開発を行っています
■具体的な業務例
・プロジェクト進行に関わる顧客折衝・信頼関係構築
・DX戦略やAI、LLMなどデジタル技術を利活用した提案・案件立案
・技術調査・PoCの実施
・プロジェクト各工程における開発・プロジェクト推進業務
・開発チームの品質管理、スケジュール管理、技術面の問題解決
・顧客への進捗報告、レポーティング
・大規模言語モデルを活用したプロトタイプ開発・改善
・Google Cloud/AWSなどのクラウド環境の改善・運用
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
など
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データサイエンス
データサイエンティスト
【事業内容】
ビジネスにおいて、データ・AI活用が重要視されてきている一方で、社会全体でみると未だデータ・AIを上手く活用できていないのが実情です。
「データサイエンス/データアナリティクス事業」において、私達は「データ・AIを駆使することで、企業の課題解決に向けたソリューションの提案や意思決定の支援を行うこと」を役割とし、クライアントに寄り添ったサービスを提供しています。
【業務内容】
クライアントの要件やご希望に合わせ、機械学習や深層学習の技術を用いたアルゴリズム構築、データ分析、前処理、特徴量エンジニアリングなどの業務や、AIを用いたデータ分析によるエンジニアリング提供を行っていただきます。
【仕事内容】
・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認
・データ前処理
・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計
・統計解析・因果推論などの統計モデリング
・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善
・各種パフォーマンス評価・検証
・分析レポート作成、分析結果の報告
など
【案件例】
大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトを通してクライアントへ貢献しています。
数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化したプロジェクト多数。
■製薬：創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索
■金融：データ分析による債務回収業務の効率化支援
【独自の基礎研修~ESTYLE U Junior~】
特にIT業界では日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。
常に最新の技術を踏まえたサービスをクライアントへ提供する為に、独自の基礎研修では、この基本姿勢を磨くため、敢えて「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。
勿論、質問・相談はオープン&カジュアルにできる環境が整っているので、「調べても分からない」時などはすぐに先輩のサポートを受けることができます!
▼カリキュラム例
データ解析に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、データ加工・分析に必要なプログラミング（Python・SQL）など、データサイエンスに必要なスキルを身につけることができます。
【サポート制度】
基礎研修では、先輩社員がメンター担当となってしっかりサポートします。安心の環境の中で、データサイエンティストとしての道に挑戦できます。
生成AI／LLM
LLM開発プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャーとして、ビジネス要件の実現に向け、システム要件のとりまとめから開発プロジェクトをマネジメントしていただきます。顧客のビジネス戦略、解消したい課題を理解し、プロジェクトの最前線に立ち、QCDS をコントロールしながらプロジェクト推進していただきます。一つひとつのプロジェクトに、すべてチーム単位で取り組んでいます。
◆具体的には
・システム要件定義、設計・開発・運用・活用支援までの一連工程
・開発プロセスを通じた品質担保、予実管理、スケジュール管理
・実行を推進するLLMエンジニア、インフラエンジニアなどとの連携
・スコープ調整や期待値調整、その他プロジェクト進行に関わる顧客折衝
・顧客への進捗報告、レポーティング
・クライアント企業の経営陣・役員・本部長クラスとの対話、信頼関係構築
・事業課題の特定と抽出
・DX戦略やAI、LLMなどデジタル技術を利活用した提案・案件立案
・提案に関わる検討・技術調査・PoCの実施
など