分析基盤の案件一覧

分析企業に類する、生体試料から遺伝子情報を分析する自社解析拠点を新設します。
この拠点の立ち上げにあたり、検体受入から分析・結果提供までを支える管理システムを構築します。

◼︎役割概要
新設する解析拠点に導入する業務管理システムの要件定義・方式選定・設計・構築・導入をリードしていただきます。実験工程とデータ解析工程をつなぐ、拠点システムの中核ポジションです。品質保証や法的要件担当から受け取る規制・法務要件（確認履歴、利用権限、同意管理、匿名化等）を、システムの機能要件として設計に落とし込みます。双方の重要関係者を担っていただきます。

◼︎業務内容
・拠点業務の要件定義（検体受入 → 抽出 → 前処理 → 計測 → 品質確認 → 結果報告 → 保管/廃棄）
・データ解析工程（データ分離、解析値算出、品質確認取り込み、自動処理起動・結果連携）を含む要件定義
・システム方式選定（既存製品の修正導入 / オープンソース活用 / 新規開発）と理由提示
・検体管理・配置・処理単位を中心としたデータ構造設計
・計測機器・自動化機器・解析処理との連携設計および開発推進
・操作履歴・権限管理・変更履歴・データ整合性を前提とした設計
・現場・解析・基盤・法務の各担当との要件調整および橋渡し
・開発・導入の推進、内製運用・規制対応を見据えた展開計画策定

– 解析拠点向け業務管理システムの構築または導入をリードした経験
– 実験工程（抽出〜前処理〜計測）とデータ解析工程の両方を理解し、双方を接続した経験
– 検体追跡性、各種管理単位を含むデータ構造の設計経験
– 計測機器連携（処理指示作成、結果データの取り込み）の実装または設計経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を前提としたシステム設計の知見
– 関連部署を跨いだ要件定義・合意形成の推進力

下記業務内容を想定します。

大手システム開発企業向けの金融向けデータ基盤構築（検証フェーズ）におけるエンジニア募集です。

■作業内容：金融向けデータ基盤構築（検証）

• 簡易AI機能構築
• ガバナンス管理環境構築
• 稼働情報収集の標準化（各種規格想定）、事業継続計画検討
• ローコード開発環境の設計見直し
• データウェアハウス：管理アプリケーション、AIアプリケーション開発、外部ストレージ連携、事業継続計画検討
• 上記を支えるクラウド基盤（PaaS）活用

■体制想定

• プロジェクト管理者：クライアント側にて想定
  下記の要員募集を行います。
  1) AIプラットフォームエンジニア（クラウド環境） 1名
  2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
  3) ローコード開発ツール・分析基盤（各種BI等） 2~3名

– データウェアハウスの導入、アーキテクチャ設計、または管理・運用経験
– データウェアハウス内組み込みAI機能を用いたAI/機械学習機能の設計・構築経験
– SQLスキルおよびデータベース設計経験

通信関連企業から独立した事業会社にて、すでに運用を開始しているAI基盤の主要機能開発を担当します。
試作ではなく、本番サービスとしての高い信頼性・保守性を追求するフェーズにあります。
【業務内容】
-新規機能の開発
オーケストレーションツールを活用した状態管理ワークフローの設計・実装。
-バックエンド構築
WebフレームワークによるAPI設計、およびデータベースを用いたデータ基盤実装。
-運用保守・改善
本番環境でのパフォーマンス監視、ログ分析、および精度評価指標に基づいた改善。
-上流工程からの参画
曖昧な要求を具体的な技術仕様・工数に落とし込み、リリースまでの実行計画を策定。
【開発環境】
言語/FW：Python,Go,エージェントフレームワーク
DB：RDBMS,NoSQL
インフラ：AWS/GCP/Azure等（コンテナ実行環境,AI基盤サービス）,BaaS
管理：タスク管理ツール,コード管理ツール,チャットツール
手法：アジャイル（1週間スプリント）

-ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力
-本番サービスの開発・運用保守の実務経験
不特定多数のユーザーが利用する公開サービスのバックエンド開発・リリース・運用経験を重視します。
-エージェントフレームワークを用いたワークフロー構築の実務経験
自律型エージェントにおける高度な状態管理・ループ処理の実装経験。
-Python(Webフレームワーク)によるバックエンド開発経験
-検索拡張生成（RAG）の定量的な精度評価・分析基盤の構築経験
定性的な評価ではなく、評価指標を用いて改善サイクルを自走した経験。
-設計からリリースまでの一気通貫の担当経験
自身で技術選定やアーキテクチャ設計を行い、本番リリースまで完遂できる能力。
-コンテナ技術/コード管理ツールを用いたチーム開発およびCI/CDの運用経験

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

金融機関向けデータ整備プロジェクトにて、利用目的の理解・データ特定、メタデータ整理、データ加工・開発を行っていただくポジションです。
データプラットフォーム上でのデータマート構築、処理パイプライン実装等を想定しています。
　
■想定業務内容

• データプラットフォーム上でのデータ加工
• データマート作成
• 処理パイプライン実装

– 要件・設計内容を理解した上でのデータ整備の実務経験
– PythonまたはSQLを用いたデータ加工・集計・抽出の実装経験
– データパイプライン構築またはETL/ELT処理の実装経験
– テーブル結合、フィルタリング、集計、データ整形の実務経験

ECアプリ開発における、非機能要件の定義から技術選定、投資判断までを担う上流データ基盤構築業務。
・非機能要件定義、技術選定、投資判断など経営に近い視点での上流設計
・AIレコメンドをはじめとする機械学習活用に向けたML基盤・データパイプラインの整備
・MLエンジニアやデータサイエンティストと連携した、最先端のモダンデータスタック環境の構築
　　　
■開発環境・ツール■
BigQuery, Dataform, Cloud Spanner, Looker Studio, Terraform

– データ基盤の設計・構築から運用保守までの一貫した実務経験
– データ基盤構築における要件定義（非機能要件含む）の経験
– データモデリング（DWH/DM設計など）の経験
– モダンデータスタック（MDS）環境におけるデータパイプラインの設計・運用経験
– Terraform等のIaCツールを用いたインフラのコード化（IaC化）経験
– オープンソース言語を用いたWebアプリケーションの開発経験