NEW⭕【AI・機械学習エンジニア】Pythonや開発経験を活かしてAI領域へ！LLM実装や実務案件を通じて次世代エンジニアへ⭕

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システムエンジニア、プログラマ

東京都

400-1100万円

正社員

PythonFlaskTensorFlowFastAPI

副業可オンライン選考可新技術に積極的面接1回ベンチャー企業残業月20時間未満

事業概要

「ただの人手補填の現場に行く」だけの働き方、もう終わりにしませんか？

当社は、お客様のプロジェクト成功に全力で挑み、同時にエンジニアの成長を第一に考える企業です。

「会社の都合で決まった案件に行かされ、スキルが身につかない…」「放置されていて成長実感がない…」

そんな悩みを解消するため、当社では『必ずスキルアップに繋がる案件厳選』と『1人にさせない手厚いサポート』を実現。

ただの穴埋めアサインではなく、エンジニアとして確実に成長しながら、お客様の現場に価値を提供できる環境を整えています。

モンタージュ株式会社について

仕事内容

「Pythonや開発の実務経験」をベースに、「LLMや先端モデルをプロダクトへ組み込むAIエンジニア」へ。

「PoCや検証だけでなく、実際のWebプロダクトや業務にAIを組み込む経験を積みたい…」「生成AIやLLMの本格的な実装案件に関わり、エンジニアとしての市場価値を高めたい…」そんな想いを持つエンジニアを歓迎します。

当社では、単なる検証作業にとどまらず、 LLM（GPT-4、Claude、OSSモデル等）を活用したサービス実装、 RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築、 MLOps・モデルサービングなど、実用的なAI開発案件を厳選。 1日3,000件以上の案件から、着実にAI開発の実務経験を積める現場をご用意します。

元PMが定期面談し、技術のキャッチアップや現場課題を手厚くサポートします。

【参画プロジェクト例】・LLM活用SaaS・生成AIプロダクト開発： LangChain / LlamaIndexを用いた社内ナレッジ検索・RAGシステムの設計・実装

・AIエージェント・業務自動化PJ：自律型AIエージェントやマルチモーダルAIを活用した業務プロセスの革新

・MLOps基盤・モデルサービング環境構築： FastAPI / Docker / Amazon SageMakerを用いた機械学習モデルの推論API構築

・画像・自然言語処理モデルのチューニング：ドメイン特化データによるファインチューニングやプロンプトエンジニアリング

【具体的な業務内容】・LLMを用いた生成AIアプリケーション・APIの要件定義・設計・開発・ベクトル検索（Pinecone / pgvector等）を用いたRAGシステムの構築・精度改善・機械学習モデル（推薦、予測、分類等）の学習・評価・推論API実装・MLOpsパイプライン（CI/CD、モデル監視、データバージョン管理）の構築・生成AIツールの社内導入支援や開発効率化の推進

※PythonやWeb開発の知見をベースに、生成AI・機械学習の実践的な開発へステップアップできます。

求められるスキル・人物像

＜応募要件＞・Pythonを用いた開発実務経験をお持ちの方（目安1年以上）（例：機械学習・データ分析、PythonによるWebバックエンド開発、スクリプティング等） ※完全未経験の方の採用は行っておりません。 ※LLMや生成AIの商用開発未経験の方も歓迎！「個人や研究で触れている」「これからプロダクト実装したい」意欲を重視します。・学歴不問／ブランクOK

＜歓迎スキル＞・LangChain、LlamaIndexなどのLLMフレームワーク利用経験・ベクトルデータベース（Pinecone、Chroma、pgvector等）の利用経験・scikit-learn、PyTorch、TensorFlow等を用いた機械学習モデリング経験・FastAPI、Dockerを用いた機械学習API・推論サーバーの構築経験

＜こんな方を歓迎します＞・PoCにとどまらず、実際のプロダクトやサービスにAIを組み込みたい方・最新の生成AIトレンドを迅速にインプット・アウトプットしたい方・元PMの伴走のもと、安心して先端案件に挑戦したい方・最先端の領域で高い報酬と実績を手に入れたい方

■求める人物像・誠実さを持って業務に取り組める方・主体的に動ける方・成長意欲のある方・困難にも前向きに取り組める方・チームでの協働を大切にする方・円滑にコミュニケーションを取れる方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

【言語】 Python、SQL、R、C++、TypeScript 他【FW／ライブラリ／アルゴリズム】 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Keras、 Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、OpenCV、 pandas、NumPy、LightGBM、XGBoost 他【AI・ML基盤／MLOps】 MLflow、Kubeflow、DVC、Weights & Biases、 Amazon SageMaker、Google Vertex AI、Azure Machine Learning 他【DB・データ基盤／ストレージ】 PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Snowflake、 Amazon S3、ベクトルデータベース（Chroma、Pinecone、Qdrant）他【インフラ・実行環境】 AWS、Google Cloud（GCP）、Azure、 Docker、Kubernetes、JupyterLab、Google Colab 他【OS】 Linux（Ubuntu 他）、macOS、Windows Server