【職務概要】 　化学・材料メーカーの研究開発現場に寄り添い、AI Agent / LLM / グラフモデルを活用した業務変革の設計・実装までを一気通貫でリードするポジションです。 　小規模な PoC やアプリケーション開発にとどまらず、クライアントの研究プロセス・データ構造・制約条件を深く理解し、「AI を使いたいのに使えない」を解消する実装・伴走・戦略立案を担っていただきます。 　オンプレミス・クラウド両対応の環境で、LLM や材料向け大規模グラフモデルを実際に業務へ落とし込む経験が得られる希少な役割です。 ＜ミッション＞ ・研究・開発現場の“暗黙知”や“非効率”を読み解き、AI を起点に構造化・再設計する ・LLM・深層学習・知識グラフを用い、研究業務における課題を定義し、解決へ導く ・クライアント企業の AI活用ビジョン を共に描き、実行する 　単なるモデル構築担当ではなく、 “研究開発の変革を設計するプロダクト兼コンサルタント” として活躍いただきます。 【主な業務内容】 ・クライアントの研究課題をヒアリングし、AI 活用の要件定義・UX設計 ・Python / JavaScript（React/Vue）による AI Agent/業務支援アプリの設計・開発 ・オンプレミス・クラウド（特に Azure）でのアプリケーション構築・運用 ・Azure OpenAI / 独自LLM / グラフモデルなどを用いた生成AI・深層学習モデルの実装・検証 ・PoC からプロダクションまでのプロトタイピング（モック作成〜改善提案） ・データ基盤・研究データ連携・運用設計の支援 ※オンプレミス対応の AI Agent 導入ニーズが増加しており、閉域網での技術実装経験も得られます。 ＜開発環境＞ ・言語・データ / API Python、R、PyData（pandas / numpy / scipy / scikit-learn）Streamlit、FastAPI、Flask JavaScript、React / Vue、AI / LLM / グラフ、PyTorch、PyTorch-Geometric Transformers、LangChain、GNN（Graph Neural Network） ・クラウド/基盤 Azure（OpenAI、Container Apps、Functions、AI Search、PostgreSQL） GCP（Cloud Run、BigQuery）、オンプレミス環境での閉域運用 【必須スキル・経験】 ・Python / Java / C++ のいずれかを用いた開発経験 ・機械学習・深層学習に関する基礎知識 ・LLM を含む AI モデルを組み込んだ Web アプリケーションの開発経験 ・週2〜3の出社が可能な方 ・様々なドメインへの興味 【歓迎スキル・経験】 ・Kaggle / Signate / Nishika などデータ分析コンペへの参加経験 ・PyTorch / TensorFlow を用いたモデル開発経験 ・LangChain / エージェントフレームワークの利用経験 ・化学・高分子・材料開発分野への興味や知見 ・自然言語処理（NLP）モデルの研究・実装経験（大学院での研究も歓迎） ・オンプレミス環境での AI/ML システム運用経験（閉域ネットワーク含む）