100 ~ 150万円/月額想定年収:1200 ~ 1800万円
work_outline職務内容
自社プロダクトにおいて、営業活動をAIで最適化するための各種モデル開発やアルゴリズム設計をご担当いただきます。 チャネル推薦や成功パターン学習、商談文書の要約・特徴抽出など、生成AI・LLM/RAGの技術を活用した複合AIモデルの構築を推進します。 ビジネスサイド・PdMと連携し、モデル設計から仮説検証、再学習の仕組み設計まで一気通貫で担っていただくポジションです。 LangChainやTransformers、Snowflake＋dbt等のモダンな技術を活用し、構造化データと生成AIを融合したプロダクト開発に関われます。 ・主な業務 - 企業・人物・ニュース・技術などのマスタ／Publicデータ基盤構築（スクレイピング、構造化、日次更新パイプライン、データクレンジング） - 接点強度・受注確度・インテントなどを統合したスコアリングモデル構築と、優先リスト自動生成 - 「なぜ・誰に・どうアプローチすべきか」を説明できるレコメンド／自然言語AIの設計・実装 - RAG基盤、営業エージェント（タスク自動化）、特徴量生成パイプラインやMLOps（再学習・監視・API化・ログ／ダッシュボード）整備 ・担当領域 データ基盤を中心にプロダクト全体の開発・設計にも関与し、「機能」ではなく「提供価値」から逆算した設計思考でプロダクトをつくる。
done_all必須スキル
1. 抽象度の高い課題を構造化し、自走して推進できるPM/TechLeadレベルの能力 2. スタートアップ特有の高速環境で動けること 3. ビジネス要件からデータ構造を設計できるアーキテクト力 4. LLM（OpenAI/Gemini/Claude/Llama）と LangChain/LangGraph の活用スキル 5. Transformers・PyTorch・sklearn を用いたモデル実装力 6. RAG（Retriever設計・Embedding・Ranking・評価）の実務スキル 7. 類似企業分析や行動最適化などのレコメンド開発経験 8. MLOps（自動再学習・監視・評価）の構築経験 9. スクレイピング、ETL、特徴量エンジニアリング全般 10. Snowflake / BigQuery / dbt / Cloud Functions 等のデータ基盤技術
- Kaggle Master 以上の実績、または同等レベルのデータサイエンス能力 - AWS/GCP を使ったデータパイプラインやワークフローの構築・運用経験 - API連携・スクレイピング・オープンデータ活用によるデータ収集／統合の実務経験 - 正規化や新規テーブル設計など、データベース構造の設計・変更経験 - スタートアップでのプロダクト開発経験 - データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実行経験
稼働開始日
稼働時間
商談回数
支払サイト
翌々月10日支払い
その他情報
■開発工程 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装 ■稼働開始日 2026年1月5日 ■募集人数 1名 ■チーム規模 2-5名
情報提供元: mijicaフリーランス
1ヶ月前
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