生成AI／LLM
生成AI（LLM）エンジニア
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やAIシステムの開発、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
・顧客ニーズに合わせた効果的なプロンプト設定・最適化
・ビジネスニーズに基づいたPoCの計画・実行・評価
・LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・クラウドを活用した環境構築
・GCP/AWSなどのクラウド環境の改善・運用
など
【活用する要素技術等】
・AWS、GCP、Azure
・python
・SQL、NoSQL
・Linux
・Huggingface
・llamaIndex、VOYAGER など
【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/
【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（音声認識など）
・上流工程から携わることもできる
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。
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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
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データサイエンス
データエンジニア
【業務内容】
データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。
■具体的には
・パブリッククラウド基盤（AWS/Google Cloud）へのシステム構築
・DWHシステム設計・開発
・DWHシステムの移行
・データパイプラインの設計・開発・運用
・データ分析基盤システム運用
・BIツールやダッシュボードの開発、運用
・技術動向の調査／検証
など
【活用する技術等】
・Snowflake
・Databricks
・ThoughtSpot
・Tableau
・AWS
・Azure
・Docker
・Google Cloud
・Tealium
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データサイエンス
リードデータエンジニア
【業務内容】
データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。
■具体的には
・パブリッククラウド基盤（AWS/Google Cloud）へのシステム構築
・DWHシステム設計・開発
・DWHシステムの移行
・データパイプラインの設計・開発・運用
・データ分析基盤システム運用
・BIツールやダッシュボードの開発、運用
・技術動向の調査／検証
など
【活用する技術等】
・Snowflake
・Databricks
・ThoughtSpot
・Tableau
・AWS
・Azure
・Docker
・Google Cloud
・Tealium
ビジネス／コーポレート
採用人事リーダー
データサイエンティストや生成AIエンジニア、プロジェクトマネージャーなどの中途採用をメインに事業部や営業部と協力をしながら、中途採用活動を進めていただきます。母集団形成、面接選考、クロージング、オファー面談、入社承諾までの一連の採用プロセスの実行を行なっていただきます！
■具体的には
・募集部門との採用要件のすり合わせ、採用ターゲットの設定
・募集要件設定・JD/求人票の作成
・募集手法の企画立案・面接・選考・クロージング・オファー面談・入社承諾までのプロセスの実行
・母集団形成から具体的な選考プロセスなどの設計・運用・改善
・エージェントに向けた求人の紹介促進活動の実施
・求人媒体の選定〜取材対応〜入稿〜運用管理
・ダイレクトソーシングの企画立案・運用（ツール選定、候補者リストアップ～スカウト文面作成・送信など）
・採用サイトの管理・改善
・ATS（採用管理システム）の運用・改善
・1次面接や内定者オファー面談（内定者の入社意思獲得に向けた面談）の実施
・その他選考プロセスや採用活動の改善
など
★人事部は少人数精鋭の部門です。まずは、採用業務からスタートしていただき、中長期的に、適性やご希望に応じて人事企画、人材開発、労務領域など、人事としてキャリアアップしていける環境です。
