東京都の案件一覧

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

クラウド環境を中心としたセキュリティ構造の整備、および継続的な監視・改善をご担当いただきます。

• 各種クラウド環境を中心としたセキュリティ基盤の整備
• 脆弱性検証の計画策定・結果対応（外部専門事業者との連携）
• ログ監視・対応自動化基盤等を用いた監視体制の構築、障害対応体制の整備と運用
• セキュリティ組み込み型開発手法の推進（自動配信工程へのセキュリティ検査の組み込み等）
• 社内開発組織に対するセキュリティ指標の策定・周知活動 等

■開発環境■
AWS/GCP/Azure等, 認証管理基盤, 鍵管理機能, Web壁面防御機能, 静的コード解析ツール, ログ管理・分析ツール, 対応自動化ツール

– 主要クラウド環境（AWS/GCP/Azure等いずれか）におけるセキュリティ設計・運用の実務経験
– 脆弱性検証もしくはセキュリティ障害対応経験
– 技術開発の牽引・指図経験

下記業務内容を想定いたします。

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：金融系データ基盤構築（検証）

• 簡易AI機能の構築
• 統制管理環境の構築
• 稼働情報収集の標準化（各種標準規格想定）、事業継続計画の検討
• ローコード開発基盤の環境設計見直し
• 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、事業継続計画の検討
• 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基盤エンジニア（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・分析ツール担当 2〜3名

– 各種対話型AI構築ツール等を用いたAI機能・チャットボットの構築経験
– ローコード開発プラットフォーム（アプリ構築ツール・自動化ツール・分析ツール等）を用いた実務開発経験

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

以下の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系データ基盤構築（検証フェーズ）におけるエンジニアの募集です。

■作業内容：金融系データ基盤構築（検証）

• 簡易AI機能の構築
• 統制管理環境の構築
• 稼働情報の集約・標準化（標準規格想定）、事業継続計画の検討
• ローコード開発基盤の環境設計見直し
• データウェアハウス：管理アプリケーション、AI機能開発、外部ストレージ連携、事業継続計画の検討
• 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：クライアント側にて対応想定
  以下の要員募集を行います。
  1) AI基盤エンジニア（クラウド（AWS/GCP/Azure等））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・分析ツール担当 2〜3名

– クラウドプラットフォーム上のAI機能サービスを用いた機能開発・設計経験
– クラウドPaaS環境におけるインフラ設計・構築経験
– PythonまたはC#を用いたバックエンド開発経験

セキュリティ関連企業のプロジェクトメンバーとして現場に常駐し、以下の業務を担当いただける方を募集いたします。
クライアント各拠点にてすでに各種ログ統合・分析ツールを利用している他チームの構成員に対し、同ツールによる収集手順の標準化を推進していただきます。
数名規模のプロジェクトにおける現場リード業務を担当していただきます。

– ログ統合・分析ツールの設計および構築実務経験（2年以上）
– ログ統合・分析ツールの要件定義等の上流工程経験（1年以上）
– 単純にログ収集環境の操作や運用を行っていただけでなく、その仕組みの導入やログ収集に係る設定の設計・変更対応の実務経験（1年以上）

• 運営サービスのバージョンアップ対応
• JavaScriptを用いた実装
• 外部パートナーから納品されるドキュメントのレビュー
• 既存機能の改修／改善
• サービス品質向上に向けた技術支援

– JavaScriptの実務経験
– その他フロント技術の経験
– 顧客へ技術支援に関する説明を行った経験

先端AI活用型システム開発組織にて、AI機能開発エンジニアとしてご支援いただく案件です。
大規模組織向けシステム構築・品質管理の知見を活かし、自動化機能を活用した開発・検証を推進いただきます。
上級担当者レベルの方を対象としております。

【業務内容】
・先端AI活用型システム開発組織におけるAI機能開発支援

– システム開発・品質管理に関する知見
– 大規模組織向けのシステム開発・品質管理経験
– AI自動化機能の活用スキル
– 開発支援ツールを利用した構築・検証経験

・分散処理環境・コンテナ管理環境における以下2つの研究開発テーマについて、提供される仮説やアイデアをもとにした実装・検証・考察・報告を担当するポジション
①分散処理のサービス品質予測モデルの構築
②大規模言語モデル（LLM）・オントロジー連携によるRCA手法の構築
・期待すること：立案された仮説をスピーディーに実装し、関係者と密に連携を取りながら、検証サイクルを回すこと
【作業内容】
・提供された仮説やアイデアのコードベースへの落とし込み
・先行研究論文の数式・アルゴリズムや既存ソースコードの理解、およびそれらの改変・実装追加
・機械学習モデル（グラフ構造処理、強化学習、各種機構等）や損失関数の実装、特徴量加工、データ拡張、パラメータ調整
・手法の検証・実験の実行、結果データ解析
・実装内容および検証結果のチーム内への論理的な説明・フィードバック
【環境】
・言語：Python,Go
・想定ライブラリ：主要な深層学習フレームワーク、各種グラフ系ライブラリ
※その他必要なツールは適宜相談の上決定

-Pythonを用いた機械学習（特に深層学習）モデルの実装経験
-先行研究論文の数式やアルゴリズム、および公開されているソースコードを読み解き、自ら実装・改変できる力
-グラフ構造処理、強化学習、特定の注意機構のいずれか（または複数）に関する基礎知識と実装経験
-実装したコードの意図や検証結果を、チームメンバーに対して分かりやすく論理的に説明できるコミュニケーション能力

・クライアントの現状
非エンジニア部門（営業、カスタマーサポート、事業開発等）において「AIをどのように業務に活用すべきか」の課題があり、組織内展開に向けた現場支援が求められています。
現場の課題（提案資料作成の手間、顧客アプローチの精度向上など）を直接吸い上げ、プロトタイプ構築から現場定着まで伴走できる技術リソースが不足しています。

・業務
営業やカスタマーサポートなどの現場に入り込み、業務上の課題抽出および要件定義
先端AI・データ・自動化ツール等を組み合わせたプロトタイプや業務支援ツール（例：提案自動化、顧客情報抽出等）の迅速な構築・実装
現場メンバーへのレクチャー・試行運用の伴走およびフィードバックに基づく高速改善・プロダクト化への繋ぎ込み

・体制
AI推進チーム（開発責任者、基盤エンジニア等）と連携しながら、ビジネス側の現場チームに直接入り込んで伴走します。

・開発環境
スクリプト言語, 型定義付きJavaScript等, 各種AI基盤機能, AI開発支援環境

– 課題抽出からプロトタイピング・現場導入・改善までを主導した経験（ソフトウェア開発・プロトタイピング能力）
– 先端AIや自動化ツール、外部連携機能等を活用した業務効率化ツール・アプリケーションの開発経験
– 非エンジニア層（営業・カスタマーサポート等）の現場に入り込み、課題や意図を丁寧に汲み取れるコミュニケーション能力
– 金融・決済・会計領域の業務知識
– データや課題に基づく柔軟なアプローチ能力