G Talent

生成AIエンジニア（未経験可）

AIエンジニアすべて表示 (1)

400万 - ***万円

東京都

正社員

オンライン面談: あり

海外リモートワーク: あり / 日本から: なし

求人の魅力

外国籍メンバーの割合

Less Than

英語利用割合

Less Than

求人の魅力

外国籍メンバーの割合
Less Than

英語利用割合
Less Than

関連スキル

プログラミング

Python

経験分野・業務

機械学習

求められる言語能力

必須

歓迎

求められる言語能力

必須

日本語: ビジネス

英語: 挨拶以下

歓迎

データなし

仕事内容

【募集背景】
今後、多くのAIプロダクトの出現により既存システムはAIに飲み込まれていくことが予測されています。しかしながら、既にAI技術を実務として経験しているエンジニアはほんの一握りの状況であることに当社は強い危機感を持っています。
そこで当社は、豊富な開発経験とマネジメントを持つCTOを迎え、1人でも多くの生成AIの知識や経験を身に付けたエンジニアを育成していく育成力の強化が始まっています。
「エンジニア」と「AI」この2つの共通点と開発ヘの情熱があれば最高のエンジニア組織が構築できると思っております。
目の前に迫り来るAI時代をAIスペシャリスト集団と共に挑みたいと考えております。

【配属先部署】
入社後の1ヶ月で、生成AIの基礎研修受講および生成AIを活用した社内業務効率化を担当していただきます。
2カ月目からエンジニアチームに配属され、AI関連プロジェクトの提案~実装の全てを担うAIオフィス事業またはAI案件の開発に特化したAIエンジニア派遣事業に従事していただきます。

【業務内容】
◎生成AIを活用したシステムの設計・開発および最適化
◎フロントエンド・バックエンドのプロトタイプ開発
◎クライアント企業のAI導入支援（要件定義、PM補助など）
◎既存の基盤モデル（LLM）を用いてファインチューニング、研究/開発
◎データクレンジング（データクリーニング）
◎サービスに組み込むための生成AIの活用方法を模索

【当社で支援している主な案件カテゴリ】
（LLMを用いたアプリケーション開発）
既存の大規模言語モデル（GPT / Llamaなど）を活用して、サービスや業務システムの機能を構築する案件。モデルそのものを学習するのではなく、主にAPI連携やアプリケーションロジックの開発がミッション。

（業種/業務特化AIソリューション）
製造、医療、金融、小売、物流など、特定の業種や業務領域向けに特化したAIプロジェクト。ドメイン知識や規制対応が必要なため、汎用モデルのままではなくカスタマイズを行う。

（RAG開発）
LangChain等のフレームワークを使って検索 + 生成AIを組み合わせる開発。LLMだけではなく、社内ドキュメントやWeb検索結果と連携し、より正確な応答を得る。

（AIエージェント）
人が指示しなくても、複数のタスクを自動で実行するような仕組みを組み込む開発。タスク計画、外部APIの呼び出し、状態管理などをAIに任せる。

（機械学習/深層学習）
回帰や分類、クラスタリング、深層学習など、いわゆる「予測モデルの開発」をメインとする案件。画像認識やレコメンド、異常検知など多岐にわたる。

（ファインチューニング）
既存のLLMを“部分的に再学習（微調整）”を行い、自社サーバー上で独自に学習環境を構築する。特定のドメインに合わせて精度を高めたい場合や、機密情報を扱う場合などに実施する。

（会話型AI/チャットボット）
チャットフォームや音声対話などでユーザーとやり取りをするAI。LLMが一般化する以前からあった “定型Q&A” チャットボットが、近年はLLMベースの高度な会話システムに進化している。

【この仕事で得られるもの】
●生成AI領域の知見
●生成AIを通じた課題解決の経験
●大手企業における生成AI活用案件に関する業務経験
●クライアントの企業成長と競争力強化への貢献
●AI導入・活用をワンストップで支援する費用対効果が高く、理想的な事業変革のスムーズな実現
●2025年8月にグループジョインした親会社、株式会社アカツキの大手企業を新規開拓してきた組織力を武器に事業拡大が実現

【AI領域未経験でも安心の研修サポートがあります】
AI領域未経験でもAIの知識を習得していただく環境を整えております。
生成AIを活用したエンジニアになる為の必須スキルを1ヶ月で習得。
学習意欲を評価し、FDEとして成長できるプロジェクトも多数あります。
研修やプロジェクト伴走型の支援を提供し、あなたの新しいチャレンジを応援させていただきます！
最先端のAI技術習得し、FDEとしてのスキルアップができる環境です。

（具体的な研修内容）
STEP1：機械学習、ディープラーニング、生成AIなどの基礎を学習
STEP2：プロンプトが何かを理解し、プロンプトの工夫の仕方を知る
STEP3：LangChainを用いてLLMを扱ってみる
STEP4：RAGやファインチューニングを使って精度を改善する
STEP5：習ったことの全てを活用しAIプロダクトを作る
※上記のSTEP1～5を1ヶ月で習得していただきます

【フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）として顧客の中に入って、AIを展開する】
フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）とは、元々はAIの実装レイヤーの雄であるPlantirの作った職種と言われています。
FDEは顧客のビジネス現場に深く入り込み、技術を通じてビジネス価値の創出までを支援する実践的な役割を担います。
単なる技術導入にとどまらず、顧客の課題解決から実装、運用までを一気通貫で担当します。
プロダクト（汎用ソフト）を顧客現場に「配備＝デプロイ」し、要件定義〜実装・運用までを一気通貫で担う「現場密着型フルスタックエンジニア」です。
FDEこそが、当社のエンジニアの理想形な姿です。
ATFのメンバー1人ひとりがそれぞれ面接を経て企業に派遣される従来のSESではなく、ATFのFDEとしてチームでSIerやDXコンサルの中に入っていき、我々は提案~実装まで、AI関連プロジェクトにおいては全てを請け負います。

必要なスキルと経験

【必須条件】　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を利用したことがあり、自学自習をしている ◆2年以上のバックエンドエンジニア（Python、Ruby On Rails、Java、C#、PHPなど）サーバサイドプログラム開発の知識と経験 ◆リレーショナル・データベース（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）を利用したデータモデル設計、効率的なSQLの知識と経験 ◆顧客の要求やスピード感を理解し、迅速に開発に落とし込める姿勢で取り組める ◆複雑なビジネスの課題を顧客、プロダクトマネジャー、エンジニア、デザイナー、他社ベンダーなどのステークホルダーと協力しながら解決できる ◆スケジュール調整や設計などを当事者意識をもって取り組み、リリースまでもっていける【歓迎条件】 ◆生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の知識と経験がある ◆AIを支える技術（機械学習、深層学習、分類・回帰・異常検知などのアルゴリズム、過学習など）の知識と経験がある ◆インフラエンジニア（AWS、GCP、Azureなどを用いた基盤構築、SLA定義や運用設計）の知識と経験がある ◆ユーザーの行動ログなどの定量的・定性的な分析による施策の効果測定とサービス改善の知識と経験がある ◆Webフロントエンド技術（HTML、JavaScriptなど）の知識と経験がある ◆ウォーターフォールモデルやアジャイル開発などシステム構築手法に関する知識と経験がある ◆10人月を超える中～大規模サービスの開発経験の知識と経験がある ◆Webアプリケーションにおける運用/チューニング経験、セキュアプログラミングの知識と経験がある

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労働条件（勤務時間、待遇・福利厚生、休日・休暇）

	
10:00〜19:00
※案件によっては勤務時間が異なる場合があります
固定労働時間制(Fixed Time System)
なし/None
年俸制
土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)
年末年始休暇(New Year Holiday)
年次有給休暇(Annual Paid Leave)
通勤手当(Commuting Allowance)
社会保険完備(Full Social Insurance)
健康診断(Medical Checkup)
軽食フリー（Free Drinks/Snacks)
■生成AI利用料支給
■社会保険完備
■外部講習・自社教育プログラム受講
■書籍購入費用全額支給
■健康診断
■祝金支給（出産など）
■通勤交通費支給
■業務に必要なPC/デバイスの提供
■年間休日120日
■完全週休2日制（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇
■GW休暇
■夏季休暇
■慶弔休暇
■有給休暇
■産前・産後休暇
■育児休暇
■介護休暇
■結婚休暇

選考フロー

①書類選考
②カジュアル面談
※会社概要や働く環境は勿論のこと、候補者様のお話をおうかがいしたいと思っています
③履歴書・職務経歴書をご提出いただき書類選考
④CTO最終面接（エンジニアとしてどのように成長したいか、聞かせてください）
⑤（必要に応じて）CEOまたはCOO面接（お互いにカルチャーがフィットするか話し合いましょう）

※内定後、オファー面談の場を設けさせていただき条件等をご説明させていただきます
※場合により選考回数が増える可能性もあります

事業内容

外国人IT人材の転職支援に特化した人材紹介事業

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外国籍メンバーの割合

Less Than

英語利用割合

Less Than

求人の魅力

外国籍メンバーの割合
Less Than

英語利用割合
Less Than

関連スキル

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Python

経験分野・業務

機械学習

求められる言語能力

必須

歓迎

求められる言語能力

必須

日本語: ビジネス

英語: 挨拶以下

歓迎

データなし

仕事内容

【募集背景】
今後、多くのAIプロダクトの出現により既存システムはAIに飲み込まれていくことが予測されています。しかしながら、既にAI技術を実務として経験しているエンジニアはほんの一握りの状況であることに当社は強い危機感を持っています。
そこで当社は、豊富な開発経験とマネジメントを持つCTOを迎え、1人でも多くの生成AIの知識や経験を身に付けたエンジニアを育成していく育成力の強化が始まっています。
「エンジニア」と「AI」この2つの共通点と開発ヘの情熱があれば最高のエンジニア組織が構築できると思っております。
目の前に迫り来るAI時代をAIスペシャリスト集団と共に挑みたいと考えております。

【配属先部署】
入社後の1ヶ月で、生成AIの基礎研修受講および生成AIを活用した社内業務効率化を担当していただきます。
2カ月目からエンジニアチームに配属され、AI関連プロジェクトの提案~実装の全てを担うAIオフィス事業またはAI案件の開発に特化したAIエンジニア派遣事業に従事していただきます。

【業務内容】
◎生成AIを活用したシステムの設計・開発および最適化
◎フロントエンド・バックエンドのプロトタイプ開発
◎クライアント企業のAI導入支援（要件定義、PM補助など）
◎既存の基盤モデル（LLM）を用いてファインチューニング、研究/開発
◎データクレンジング（データクリーニング）
◎サービスに組み込むための生成AIの活用方法を模索

【当社で支援している主な案件カテゴリ】
（LLMを用いたアプリケーション開発）
既存の大規模言語モデル（GPT / Llamaなど）を活用して、サービスや業務システムの機能を構築する案件。モデルそのものを学習するのではなく、主にAPI連携やアプリケーションロジックの開発がミッション。

（業種/業務特化AIソリューション）
製造、医療、金融、小売、物流など、特定の業種や業務領域向けに特化したAIプロジェクト。ドメイン知識や規制対応が必要なため、汎用モデルのままではなくカスタマイズを行う。

（RAG開発）
LangChain等のフレームワークを使って検索 + 生成AIを組み合わせる開発。LLMだけではなく、社内ドキュメントやWeb検索結果と連携し、より正確な応答を得る。

（AIエージェント）
人が指示しなくても、複数のタスクを自動で実行するような仕組みを組み込む開発。タスク計画、外部APIの呼び出し、状態管理などをAIに任せる。

（機械学習/深層学習）
回帰や分類、クラスタリング、深層学習など、いわゆる「予測モデルの開発」をメインとする案件。画像認識やレコメンド、異常検知など多岐にわたる。

（ファインチューニング）
既存のLLMを“部分的に再学習（微調整）”を行い、自社サーバー上で独自に学習環境を構築する。特定のドメインに合わせて精度を高めたい場合や、機密情報を扱う場合などに実施する。

（会話型AI/チャットボット）
チャットフォームや音声対話などでユーザーとやり取りをするAI。LLMが一般化する以前からあった “定型Q&A” チャットボットが、近年はLLMベースの高度な会話システムに進化している。

【この仕事で得られるもの】
●生成AI領域の知見
●生成AIを通じた課題解決の経験
●大手企業における生成AI活用案件に関する業務経験
●クライアントの企業成長と競争力強化への貢献
●AI導入・活用をワンストップで支援する費用対効果が高く、理想的な事業変革のスムーズな実現
●2025年8月にグループジョインした親会社、株式会社アカツキの大手企業を新規開拓してきた組織力を武器に事業拡大が実現

【AI領域未経験でも安心の研修サポートがあります】
AI領域未経験でもAIの知識を習得していただく環境を整えております。
生成AIを活用したエンジニアになる為の必須スキルを1ヶ月で習得。
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STEP2：プロンプトが何かを理解し、プロンプトの工夫の仕方を知る
STEP3：LangChainを用いてLLMを扱ってみる
STEP4：RAGやファインチューニングを使って精度を改善する
STEP5：習ったことの全てを活用しAIプロダクトを作る
※上記のSTEP1～5を1ヶ月で習得していただきます

【フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）として顧客の中に入って、AIを展開する】
フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer、FDE）とは、元々はAIの実装レイヤーの雄であるPlantirの作った職種と言われています。
FDEは顧客のビジネス現場に深く入り込み、技術を通じてビジネス価値の創出までを支援する実践的な役割を担います。
単なる技術導入にとどまらず、顧客の課題解決から実装、運用までを一気通貫で担当します。
プロダクト（汎用ソフト）を顧客現場に「配備＝デプロイ」し、要件定義〜実装・運用までを一気通貫で担う「現場密着型フルスタックエンジニア」です。
FDEこそが、当社のエンジニアの理想形な姿です。
ATFのメンバー1人ひとりがそれぞれ面接を経て企業に派遣される従来のSESではなく、ATFのFDEとしてチームでSIerやDXコンサルの中に入っていき、我々は提案~実装まで、AI関連プロジェクトにおいては全てを請け負います。

必要なスキルと経験

サインアップするとすべての内容が閲覧できるようになります。

すでにGitTapアカウントをお持ちの場合はログインしてください。

労働条件（勤務時間、待遇・福利厚生、休日・休暇）

	
10:00〜19:00
※案件によっては勤務時間が異なる場合があります
固定労働時間制(Fixed Time System)
なし/None
年俸制
土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)
年末年始休暇(New Year Holiday)
年次有給休暇(Annual Paid Leave)
通勤手当(Commuting Allowance)
社会保険完備(Full Social Insurance)
健康診断(Medical Checkup)
軽食フリー（Free Drinks/Snacks)
■生成AI利用料支給
■社会保険完備
■外部講習・自社教育プログラム受講
■書籍購入費用全額支給
■健康診断
■祝金支給（出産など）
■通勤交通費支給
■業務に必要なPC/デバイスの提供
■年間休日120日
■完全週休2日制（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇
■GW休暇
■夏季休暇
■慶弔休暇
■有給休暇
■産前・産後休暇
■育児休暇
■介護休暇
■結婚休暇

選考フロー

①書類選考
②カジュアル面談
※会社概要や働く環境は勿論のこと、候補者様のお話をおうかがいしたいと思っています
③履歴書・職務経歴書をご提出いただき書類選考
④CTO最終面接（エンジニアとしてどのように成長したいか、聞かせてください）
⑤（必要に応じて）CEOまたはCOO面接（お互いにカルチャーがフィットするか話し合いましょう）

※内定後、オファー面談の場を設けさせていただき条件等をご説明させていただきます
※場合により選考回数が増える可能性もあります

事業内容

外国人IT人材の転職支援に特化した人材紹介事業

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