東京都の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:6554

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案件内容
  • 学習データ作成のためのテキストデータ収集および整備
  • 機械学習モデルの学習および評価(学習結果の誤り分析を含む)
  • 前処理・後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
  • 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

◆主な開発環境・ツール
言語:C++、Python
ツール:OS環境、バージョン管理システム、情報共有ツール
インフラ環境:AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

必須スキル

– Linux環境の使用経験(2年以上)
– スクリプト言語の使用経験(2年以上)
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発・運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力(特定の英語資格試験の一定スコア程度目安)

案件内容
  • 既存の契約管理システムにおける機能拡張に向けた要件定義、および基本/詳細設計の遂行
  • 隣接する周辺システム(顧客情報管理、決済等)とのデータ連携、APIインターフェース設計、およびバッチ処理設計
  • 現行アーキテクチャにおける技術的課題の抽出と構造改善の提案
  • 開発チームに対する技術的なサポート、ソースコードの検証、および成果物の品質管理
必須スキル

– Javaを用いたWebアプリケーション開発の実務経験(目安:7年以上、フレームワーク環境3年以上)
– 要件定義から本番リリースに至る一連のシステム開発ライフサイクルの経験
– 複数システム間を跨ぐ連携(API、一括処理等)を考慮したシステム設計経験
– RDBMSにおける論理および物理データモデリングの設計経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウド環境における最適化されたアーキテクチャの設計経験

案件内容

以下の技術要素において、委託先成果物の検証や、委託先との課題協議等に対応できる方を募集します。
(実際のシステム設定や、テスト実行を担当する可能性もあります)

必須スキル

– クラウド環境および仮想化環境の設定経験
– 基盤構築の経験
– IaaSサーバーの構築経験
– CI/CDパイプラインの構築経験
– ネットワーク・通信設定の経験
– クラウドおよびインフラ全般に関する知見

案件内容

特定業界向けクライアントにおいて、ネットワークインフラ構築プロジェクトを支援いただける方を募集いたします。
ネットワークインフラの構築に関する要件定義から構築、運用改善までを一気通貫で対応いただくほか、組織内でのインフラ構築に関するナレッジのドキュメント化や、後任育成のための技術承継を担当いただく想定です。

◾︎想定業務内容

  • ネットワーク要件定義/設計/構築/運用改善の推進
  • 実機設定/障害対応までの実務対応(ハンズオン)
  • 設計思想・運用ルールの整理およびドキュメント化
  • 関係者への共有展開、後継育成、スキルトランスファーの実施
  • 継続的な標準化・業務改善の推進
必須スキル

– 設計および運用ルールのドキュメント化に関する経験
– 中長期でのプロジェクト参画が可能であること(2〜3年)
– ネットワーク領域における標準化や改善活動を推進した経験
– 大規模なネットワーク環境(複数拠点接続やハイブリッドクラウド等)に関する実務経験
– 主要なネットワーク機器ベンダー( routing/switching, firewall, load balancer等)の知見
– 後継者育成や技術承継に対する強い当事者意識(オーナーシップ)

案件内容
  • 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与

業務内容・期待役割

  • 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
  • ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発(既存アセットへのキャッチアップを含む)
  • AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
  • 他のAIエンジニアのマネジメント、成果物(コード・報告資料)の品質管理
  • PMとの連携、顧客への技術的説明
必須スキル

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス(API)の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

案件内容

生成AI技術を組み込んだ対話機能を備えるコンテンツ創出系アプリケーションにおいて、サーバーサイド開発体制の強化に伴う要員を募集します。

  • APIの設計からテストまでの実務遂行
  • PMやPdMと連携したシステム開発に関する議論および協調
  • プロジェクト進行のマネジメントサポート
  • UI/UXの改善提案および不具合への対応
  • 既存ソースコードのリファクタリング
  • システムパフォーマンスの最適化など

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:TypeScript
・FW/環境:NestJS・Next.js
・DB:PostgreSQL・Redis
・インフラ:Azure・Docker
・その他:GitHub Actions・Notion・Redash

必須スキル

– TypeScript(Node.js環境)を用いたサーバーサイドの開発経験(3年以上)
– TypeScript(Next.js等)を用いたフロントエンド・バックエンド開発経験(1年以上)
– 自社サービス展開企業におけるエンターテインメント領域の一般消費者向けサービス開発経験(1年以上)

案件内容

大手エンターテインメント関連企業において、アンケート調査の設計、集計、レポート作成などを担当していただきます。
※想定される業務スコープ例:

  • 課題のヒアリング
  • アンケート調査の設計
  • 各種調査ツールを用いた調査票作成
  • アンケートデータの集計
  • レポート作成
  • アンケート調査設計に関する業務効率化
必須スキル

– アンケート調査設計の実務経験
– アンケートデータの集計およびレポート作成経験(実務において自ら手を動かして検証・作業ができること)
– 事業ニーズや施策立案から逆算した調査設計の経験(事業会社側での市場調査・マーケティングなどの実務経験)
– 生成AIツールやシステム開発等を活用し、アンケート調査設計に関わる業務効率化を推進できるスキル・経験

案件内容
  • 高度な立体データ解析システムの技術開発を担当するポジション
  • 独自アルゴリズムの構築に最上流工程から携わる

【作業内容】

  • 独自の対象物・形状認識アルゴリズムのスクラッチ開発
  • 設計データや空間データとのシステム連携
  • 高度なベクトル・幾何学解析処理の実装
  • 処理の高速化および精度向上に向けた改善
  • アジャイル手法によるプロトタイプ開発
    など

【ツール/環境】
言語:Python, C/C++

必須スキル

– 3次元空間における形状検出や物体認識・検知に関する実務経験
– 高度な数学的知見を実務に適用・応用できる能力
– Pythonを用いた品質の高いソースコードの実装スキル

案件内容

特定業界向け企業様のAI・データ活用部門にて、全社向けAI活用およびデータ活用基盤の推進を支援するプロジェクトです。
現在、組織内向けAI基盤を展開しており、定期的な機能アップデートを行いながら、他システムとのデータ連携やAIアシスタント活用を推進しています。
今後、他システムとの連携・データ活用・AI活用展開が加速する見込みのため、推進・実装検討・ベンダーコミュニケーションを担う人員を募集します。
※原則として実装はベンダーが行いますが、機能改修検討などの際、自ら手を動かして検証する可能性があります。

必須スキル

– AI技術に関連するプロジェクトを先導した経験
– AWSを用いた環境構築の経験(サーバーレスコンポーネント等の修正対応ができること)
– Python等を用いた実務的な技術スキル
– 開発ベンダーとの意思疎通や、客観的な視点での提案・助言ができること
– 関連する各部門と連携を図りながら業務を推し進められること
– システム改修の検討にあたり、自ら実機確認や検証を行えること

案件内容

サポート終了を迎えるオンプレミス環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトです。
現行の自動実行管理、データ連携・変換、およびデータ蓄積基盤をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、現状の調査から移行設計、実装、各種テスト、および本番切替までを一貫して担当していただきます。

【業務内容】

  • 既存環境(自動実行定義、データ処理フロー、データベース資産など)の調査および移行プロセスの策定
  • クラウド移行先サービスの選定および基本構成設計(サーバーレスオーケストレーター、統合データ処理サービス、クラウド型DWHなど)
  • 自動実行ジョブ、データパイプライン、データ蓄積用の構造定義に関する移行設計および実装
  • データの初期移行および差分同期に関する設計と実行
  • 検証計画の策定、および各種テスト(結合・性能・受入)の推進
  • 本番移行計画の立案、移行作業の遂行、および運用プロセスの設計と引き継ぎ
  • 複数の関連部門や外部パートナーとの連携、進捗管理および課題解決の推進
必須スキル

– 複数の関係者との調整や課題管理を主体的に推進できる高いコミュニケーション能力
– 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験
– データ連携、自動実行管理、および大規模データ蓄積基盤の相互連携を理解し、データ分析基盤全体の概念を把握している知識

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