生成AI、データ基盤構築、LLM活用といった急増する最先端のプロジェクトにおいて、AIエンジニア／MLOpsエンジニアとしてご活躍いただきます！ 「Pythonでのバックエンド開発経験を活かして、AI領域にキャリアチェンジしたい」「ML基盤（機械学習基盤）の構築にゼロから携わりたい」という方、大歓迎です。 【具体的なプロジェクト事例】 まずはこれまでのご経験（バックエンド開発やインフラ構築など）を活かせるフェーズから参画し、徐々にAIモデルの組み込みやMLOps基盤の構築へとステップアップしていただきます。 ・官公庁向け：災害復旧支援システムにおけるAI駆動開発 Golang/GCP環境下でLLM（ClaudeCode等）を駆使したAgentic Developmentを実践。アジャイル手法で要件定義とGCPモダン基盤の設計・構築を推進する。 ・顧客業務向け：Python主体による自律型AIエージェントの0→1開発 Pythonを活用し、RAG/LLMを用いたAIエージェントの設計・開発を担当。人事・営業DXに向けた業務課題の特定から精度改善サイクルまでを主導する。 ・コンシューマー向け：LLM/RAGを活用したチャットボットのPoC・API構築 小学生向け生成AIチャットボットの回答精度とガードレール検証のPoCを実施。Python/AWS環境で会話ログ分析APIの要件定義からリリースまでを推進する。 【開発環境・技術要素】 ・言語：Python, TypeScript, Go 等 ・AI/ML関連：OpenAI API, LangChain, LlamaIndex, PyTorch, TensorFlow ・クラウド/インフラ：AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes 【必須要件（MUST）】 ・Pythonを用いたバックエンド開発経験、またはインフラ構築・データ基盤構築の実務経験（目安1年以上） ・生成AIや機械学習技術に対する強い知的好奇心と、自らキャッチアップする成長意欲 【歓迎要件（WANT）】 ・機械学習モデルの実装経験、またはKaggle等のコンペティション参加経験 ・AWS/GCP等でのクラウドネイティブな開発・運用経験 ・API（REST/GraphQL）の設計・開発経験 【あなたの「1年後」「3年後」のリアル】 「AI」と聞くとハードルが高く感じるかもしれませんが、現在のAI開発の多くは「優れたAPI（LLM）をどうシステムに組み込むか」「データをどう綺麗に流し込むか（データ基盤）」という、ソフトウェアエンジニアリングの延長線上にあります。 当社でPython開発やクラウド基盤の経験を積みながら、1〜3年後には市場で引く手あまたの「AI/MLアーキテクト」へとキャリアを引き上げます。 【こんな方が活躍できます！】 ・バックエンドエンジニアから、圧倒的に不足しているAIエンジニアへ転身したい方 ・自身のキャリアについて、会社と「本気で議論」できる方 ・「AIに仕事を奪われる側」ではなく「AIを使いこなして社会を創る側」になりたい方 「まずは話を聞いてみたい」「自分のこれまでの経験が通用するか相談したい」というカジュアル面談も大歓迎です！ぜひお気軽に「話を聞きに行きたい」ボタンからエントリーしてください！ 【代表 河畑より】 私がFLARETECHを運営する上で大事にしているのは、「社員一人ひとりが主役になり、それぞれの個性が輝く会社にする」という想いです。それが、IT企業4社、IT業界7年の経験を経て出た結論です。 社員全員が自己実現をする場として受託開発やSES事業を行っております。 FLARETECHで会社の成長を牽引するコアメンバーとして、圧倒的な経験を積みましょう！ また、FLARETECHのことをより知っていただけるYouTube動画もございますので、ぜひご覧ください。 https://www.youtube.com/channel/UCbLZK0VW8Kf0PtzuoPn5vXg