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を活かせるフェーズから参画し、徐々に大規模データの分散処理や、AI基盤との連携へとステップアップしていただきます。 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。 【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。 ・大手企業向け：生成AI（LLM）を活用した社内DX支援 OpenAI APIやLangChainを活用し、社内ドキュメントを学習させたRAG（検索拡張生成）システムや、独自のAIチャットボット基盤を構築します。 ・SaaS企業向け：AI機能のAPI連携・バックエンド開発 既存のWebサービスに対して、画像生成AIやLLMを用いた自動要約機能などをAPI連携で実装。Python(FastAPI等)を用いたバックエンド開発を行います。 ・ML基盤（MLOps）の構築・運用 データサイエンティストが作成した機械学習モデルを本番環境で安定稼働させるため、AWS（SageMaker）やGCP（Vertex AI）を用いた学習・推論パイプラインを構築します。 【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