■必須条件

・ソフトウェア開発プロセスに携わった経験（要件定義、設計、実装、テスト） ・AI(特に生成AI)を活用した経験 ・新しい技術に取り組むことが好きなこと

■必須条件

・人工知能（AI）開発に関する知識のある方、もしくはソフトウェア開発業務経験のある方 ※人工知能（強化学習・深層学習）に関する知識のある方については実務経 験不問 　大学時代の研究や個人的な趣味で勉強されている方なども歓迎 ・PMorPLとしてプロジェクト管理及びプロジェクトを完遂させた経験：目安1年以上 ・ソフトウェア設計開発におけるクライアント折衝経験（予算や業務範囲、業務レベルの調整など） ・他メンバーへの指示指導経験

■必須条件

- ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上）またはそれに準ずる技術的成果（OSS/論文/特許/技術ブログ等） - LLM/生成AIの実務活用経験（例：Azure OpenAI Service、AWS Bedrock、Anthropic、OpenAI API）または評価・運用の知見（プロンプト設計、モデル選定、コスト/レイテンシ管理） ※ご経験に合わせて、研究寄り／実装寄りなど役割を調整します。

■必須条件

・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用） ・AI／機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験（PoC〜運用） ・ AIエージェント、LLMアプリケーション、社内AIツール等の開発経験 ・AIエージェントの応答品質の定義、および評価・改善サイクルの設計・運用経験 ・Infrastructure as Code（Terraform等）を用いた構築・運用経験

■必須条件

※実務経験5年以上 ・一気通貫の開発経験： 要件定義から技術選定、開発、運用保守までの一連の経験 (3年以上) ・データエンジニアリングの知見： データモデル設計、データ分析の実務経験 (1年以上) ・クラウドプラットフォームの活用： AWS または Google Cloud を用いたインフラ・サービス構築経験 (1年以上) ・生成AIを活用した開発経験：コーディングエージェントを活用した開発の経験

■必須条件

・事業会社でのAIプロジェクトへの参画経験（5年以上） ・ビジネス課題の特定し、技術とビジネスを橋渡しできるコミュニケーション能力 ・AI推進エンジニアとしての豊富な実務経験

■必須条件

下記すべてのご経験をお持ちの方 ・Webアプリケーションの開発・運用経験（3年以上） ・LLMや生成AI関連サービスの積極的な活用経験

■必須条件

・TypeScript (Node.js) または Python でのWebアプリケーション開発の実務経験（目安：3年以上） ・API連携、プロンプトエンジニアリング、RAG構築などの実践的な知識・スキル（目安：1年以上） ・LangChain / LangGraph等を用いたAIエージェント開発経験（個人開発やプロトタイプ、検証レベルでも可） ・GitHubを利用したチーム開発経験 ・ビジネスレベルの日本語

■必須条件

Pythonを用いたプログラミングの実務経験 深層学習フレームワーク（PyTorch等）の利用経験 強化学習または模倣学習の基礎知識 Linux環境での開発経験

■必須条件

修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野） 機械学習・深層学習に関する研究経験 査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績 Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験

■必須条件

- 物理学・数学（統計学含む）・機械学習などの理解と実務経験(学生時代の研究でも可) - 新規技術のサーベイ・キャッチアップスキル - 複数のステークホルダーのいるプロジェクトのリーダー経験 - 新しいアイデアを考えてプロダクトに導入した経験 - エンドユーザー向けのアプリケーション開発経験

■必須条件

・ロボティクス関連技術(ハード、ソフトいずれも可、メカトロニクス、システム制御、ロボット知能も含む)の研究開発経験5年以上） ・上記経験を含む研究開発あるいは製品開発経験10年以上 ・国際学会発表のご経験 ・TOEIC650点程度の英語力(読み書き・メール利用に支障のないレベル)

■必須条件

・ロボティクス関連技術(ハード、ソフトいずれも可、メカトロニクス、システム制御、ロボット知能も含む)の研究開発経験3年以上 ・研究開発あるいは製品開発のご経験5年以上 ・国際学会発表のご経験

■必須条件

・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。

■必須条件

・クラウド（AWS/Azure）上で機械学習/LLMを用いたシステムや業務アプリ等のバックエンドの設計・開発（API/マイクロサービス設計、データ処理、モデル連携など）ができる方 ・コンテナ技術（Docker等）を用いたアプリ開発・運用の実務経験をお持ちの方 ・LLMを活用したアプリケーション（RAG/Agent）の本番運用経験をお持ちの方

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

- Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験、またはパブリッククラウド（AWS または Google Cloud）を利用したインフラ構築・運用経験（Go, Python, TypeScript等） - AIを用いた全社的・部門横断的な業務プロセスの抜本的改善のリード経験 - ビジネス要件を技術要件へ落とし込み、複雑なシステムの要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、効果検証までを技術的リードとして一貫して推進したプロジェクト経験 - 複数チームや経営層を含むステークホルダーと折衝・協業し、高度な技術的専門性を用いて組織的な課題解決を牽引した経験

■必須条件

・Azureを利用したアプリケーション開発経験 ・Microsoft Copilot の利用・運用経験 ・pythonを用いたアプリケーション開発の実務経験3年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験

■必須条件

・量子コンピューティング（量子計算、量子アルゴリズム）の基礎知識。 ・Pythonを用いた開発・実装能力。 ・論文・技術情報を読み解き、仮説→実装→評価まで自走できる能力。 ・研究だけでなく「実社会の課題を技術で解決したい」という強い意欲。 以下のいずれかの経験（いずれか必須）： 1.量子SDKを用いた実装/検証（Qiskit, PennyLane, JijZept等） 2.不確実性下の評価・シミュレーション（モンテカルロ、シナリオ評価、リスク指標等）の実務/研究 3.数理最適化または機械学習の実務/研究（量子領域へのキャッチアップ意欲を含む）

■必須条件

・LLM / 機械学習 / 統計モデリングの体系的理解（3年以上の実務経験） 　例：確率モデル、最適化、評価指標設計などを実データと合わせて説明できる ・LLM / 機械学習モデルの評価設計・実運用経験 　精度評価、ハルシネーション対策、実験設計ができる ・SQL / Python を用いたデータ設計・分析経験（3年以上） ・本番プロダクトにおける複数データソース統合・データモデリング経験 ・業務フローを構造化し再設計した実績（コンサル・事業会社問わず） ・顧客もしくは自社のCxOレイヤーとのディスカッション経験 ・抽象概念を構造設計に落とし込める能力

■必須条件

・実世界を対象とする画像認識またはAIロボティクス分野でのコア技術の研究開発経験（3年以上） ・上記テーマについての国際会議・学会論文の発表実績 ・画像認識技術またはAIロボティクス技術のエンジン実装経験（製品・研究試作品等として顧客や事業部門に提供可能なレベル） ・英語で書かれた学術論文の理解力や関連するOSSを活用した実装経験

■必須条件

【コンサルタント】 以下のいずれかの業務経験5年以上 ・製造・物流業界に対する自動化設備やソフトウェアの提案・導入経験 ・工場や物流倉庫における生産技術、生産管理、または工程設計の実務経験 ・DX推進、業務改革、またはシステム導入プロジェクトのマネジメント経験 ・顧客課題の言語化からROI（投資対効果）算出、案件獲得までの一連の経験 【エンジニア】 以下のいずれか２つ以上の業務経験それぞれ5年以上 ・工場や物流倉庫等の実環境におけるシステム導入・立ち上げおよびトラブルシューティング経験 ・産業用ロボット、移動ロボット、またはFA設備のシステム設計・制御開発（PythonまたはC++）の経験 ・機械学習・強化学習・エッジAIの開発（Python）・運用経験 ・メカトロニクス製品における機構設計、電子回路設計、または組み込みソフト開発（ROS2への理解、Pythonでのコーディング）の経験

■必須条件

＜SDET(Software Development Engineer in Test) ＞ ・WebやMobileアプリケーション、API開発いずれかの実務経験が２年以上 ・​JavaもしくはC#によるプログラミング実務経験が3年以上 ・​品質保証の実務経験が１年以上、もしくはISTQB/JSTQB資格を所持している事​ ＜プロンプト・エンジニア for SDET​＞ ・Python / Java / JavaScriptのプログラミング経験が2年以上​ ・機械学習・AI、特に自然言語処理（NLP)の基礎知識 ・​データ分析やパターン認識の経験

■必須条件

ポストによりますが、主に以下の経験が必要となります。詳細は各ポストをご覧ください。 ・生成AI、データ活用(databricks, snowflakeなどのデータ基盤)のいずれかに関するシステムまたは基盤について、設計・構築・導入を主体的に推進した経験 ・SIer、コンサルティングファーム、事業会社等において、システム開発・導入プロジェクトに参画した経験 ・顧客または社内の事業部門・関係部門とコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを推進した経験 ・複数部署を巻き込んだプロジェクト推進経験 ・利用状況分析やROI算出など効果測定経験 ・ITサービスの企画・運営経験 ・SaaS製品の導入・展開推進経験 ・DX推進プロジェクト経験 ・経営層向け資料作成および報告経験 ・KPI設計・運用経験 ・機械学習、深層学習、自然言語処理、データサイエンスの実務または研究開発経験 ・生成AI／LLMを用いたアプリケーション・システム開発の実務または研究開発経験 ・RAG、AI Agent等を用いたプロトタイプまたはサービス開発の実務または研究開発経験 ■他言語力 ポストによりますが、主に以下の経験が必要となります。詳細は各ポストをご覧ください。 ・英語TOEIC700点以上 または TSSTレベル4以上

■必須条件

以下 ①②の両方を満たす方 ① 下記のどちらかの実務経験がある方 　・Python または SQL を使った業務経験または 　・生成AI、RPA、Power Automate などの自動化ツールを業務で使った経験 ② 業務改善につながる仕組みを自分で作った経験がある方 例：自動化フロー、簡易アプリ、業務ツール、AI機能の導入 など（自社内・小規模の改善でも問題なし）

■必須条件

以下いずれかのご経験 ■AI開発経験：1年以上 ■ソフトウェア開発経験：2年以上 （経験年数よりも技術力・ポテンシャルを重視します）

■必須条件

・ 社会人経験5年以上 ・ 生成AIを業務や学習に活用し、試行錯誤した経験（個人利用含む） ■資格 ・ 基本情報技術者（または同レベルのIT基礎知識） ・ AIエージェント（ChatGPT、GitHub Copilot 等）を用いた開発経験 ・ システムエンジニアとしての開発経験（年数不問） ・ 英語技術文書の読解力

■必須条件

以下の全てを満たすこと。 ＜経験＞ 5年以上のインフラエンジニアリングまたはSREの実務経験 Google Cloud（GCP）を用いたインフラ設計・構築・運用の実務経験 本番環境のシステム信頼性向上に取り組んだ経験（SLI/SLO設計、障害対応、キャパシティプランニング等） ＜スキル＞ クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の知見（コンテナ、サーバーレス、マイクロサービス等） CI/CDパイプラインの構築・運用経験 Infrastructure as Code（Terraform等）の実務経験 IAM設計を含むセキュリティエンジニアリングの知見 GitHubを用いたチーム開発経験