東京都の案件一覧

■背景

• コンテンツ配信事業で運用してきた基幹システムを、停止させずに段階的に新システムへ移行するプロジェクト。
• 当初は要件定義・課題整理のフェーズ。
• その後の実装フェーズ以降も体制が必要と想定。
  ■作業内容
• システム共通の土台となる設計方針の検討（データを一元管理する仕組みの設計）
• 認証の仕組みの検討（社内・社外それぞれに適した認証方式の設計）
• 旧システムから新システムへのデータ移行方法の検討（移行方式、並行稼働時の確認方法、リハーサル計画など）
• 他の担当者（開発者、顧客側の関係者）との技術的なすり合わせ・調整

– データ設計の経験：基幹データ設計、大規模RDBMSのスキーマ設計経験
– 認証基盤の設計経験：クラウド認証サービスを用いた、SAML連携・多要素認証・APIキー認証の設計経験
– 大規模データ移行の企画・設計経験：既存システムから新システムへのデータ移行方式の設計、並行稼働時の差分同期・データ照合方式の設計経験
– 要件が固まりきっていない段階で方針を決める力：詳細仕様が未確定な初期段階から実現可能な技術方針を提示できること
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を用いた基盤の設計経験：ストレージ設計、既存環境の課題を踏まえた改善提案ができること

《具体的な業務内容》
制御領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・技術検証プロジェクト：大手企業における技術検証等の受託プロジェクトを推進するR&Dプロジェクト
・関連プロダクト開発：自社開発プロダクトの制御機能の開発協力、オープンソースソフトウェアの機能強化・普及促進のための各種活動
【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
・プロジェクトの目的、使用する機器、タスク、評価基準など開発背景を理解し、プロジェクト管理担当と協力して要件定義を行う。
・収集したデータでAIモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
・報告資料の作成およびクライアントへの報告を行う
・例2）制御系AI開発に関する技術コンサルティング
・AI開発におけるデータ作成やクライアント所有の機器を使った開発方針の助言、最先端のAI領域の技術調査
・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う
【R&D】

• AIモデルなどを用いて実機を制御するための実装
• さまざまな条件を比較し、どのようにモデルの性能向上を実現できるのか調査する
  【オープンソースソフトウェア活動】
  開発を進めているデータ収集アプリケーションの要件定義、開発
  【その他業務】
• 顧客提案活動における技術的支援
• イベントの出展や準備、情報発信用のコンテンツ制作などの技術広報活動
  ■仕事の醍醐味
  【物理制御 × AI の深い理解と実践的スキルの習得】
  AIモデルや基盤モデルといった最新技術を扱うだけでなく、データ設計から学習、実機制御までを一気通貫で手掛けます。
  【最先端技術を「実社会」へ応用する経験】
  R&Dで検証した最先端の論文技術やアルゴリズムを、実際の顧客プロジェクトに応用・実装します。
  【産業を支える大規模プロジェクトへの貢献】
  製造業や物流業など、産業基盤を支える大手企業のプロジェクトに参画します。
  【開発のリアルを開拓する面白さ】
  不確実性の高い中で仮説検証を繰り返し、自らの手で開発フローや成功パターンを作り上げていく現場経験が得られます。

– Pythonを用いた開発実務経験
– Linux環境での開発経験、およびバージョン管理ツールを用いたチーム開発経験
– コンテナ技術を用いた環境構築経験
– クラウド（AWS/GCP/Azure等）を活用した開発・運用経験

店舗向け注文管理システム開発案件にて、開発支援ツールを中心に活用したフルサイクル開発をご担当いただきます。
要件定義の構造化からコード生成、テスト実装まで開発支援ツールを最大限活用した開発の実践や、生成出力を精査し動作背景を裏打ちする力が求められます。
【主な業務内容】

• 要件定義の構造化からコード生成、テスト実装までの開発支援ツール活用開発推進
• 技術選定およびアーキテクチャの設計・検証
  【開発環境】
• フロントエンド：TypeScript, Webフレームワーク, UIライブラリ
• バックエンド：Webアプリケーションフレームワークを想定（※技術選定から関われる方を優先）
• インフラ：コンテナオーケストレーション技術, コンテナ技術, RDBMS
• プラットフォーム：タブレット向けアプリ
• AI開発支援ツール：開発支援ツール等
• コミュニケーション：チャットツール, Web会議ツール

– Webアプリケーション開発経験（10年以上）
– 技術責任者・リードエンジニア経験
– 開発支援ツールを実務でフル活用し、開発プロセス自体を設計できる方
– 上流工程に強みをお持ち、かつ開発支援ツールの活用に強みがある方

顧客から提示される抽象度の高い運用要求を整理・具体化し、インフラおよびクラウド環境を対象として、運用プロセス・体制・責任分界・手続等を設計する。
また、顧客・関係チーム・技術チーム・外部パートナー等の関係者との調整を自律的に行い、運用設計から運用開始に向けた推進をリードできる人材。

– 運用設計（運用要件・プロセス・体制・役割分担を設計）
– 顧客折衝（抽象的・困難な要求を整理して現実的な形にする）
– プロジェクトリード（自ら論点・課題を見つけて関係者を動かす）
– インフラ知識（ネットワーク／サーバー／クラウドを横断的に理解）
– クラウド知識（AWS/GCP/Azure等の環境の運用を理解している）
– 公共分野経験（公共特有の要求・調整・ドキュメント文化への対応）
– 運用基盤構築（監視、自動化、運用管理ツール等を実装）

士業向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、データ活用基盤チームの立ち上げを支援します。
データ集約基盤の設計、データ連携フロー整備、分析基盤運用、データマート設計、データ管理体制構築、将来的なAI活用基盤への拡張までを担うポジションです。
基幹・会計データの経営判断向け活用基盤への移行フェーズとなります。

– クラウド型データ倉庫・データ集約基盤の設計・構築・運用経験
– SQLによるデータ加工・分析経験（高度なクエリ設計含む）
– Pythonによるデータ処理・分析経験（各種データ分析ライブラリ等）
– データ統合・パイプライン構築ツールを用いた開発経験

大手金融機関の営業を支援する、情報基盤構築およびAI連携アプリケーションの開発プロジェクト
■業務内容・期待役割
クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）やデータ分析基盤上で、情報基盤とAI処理の中核ロジック（構造化・知識体系化・コンテキスト設計・検索・推論フロー）の設計・実装・精度改善を担当いただきます。ソフトウェア開発を担当するエンジニアと連携し推進します。

• 情報基盤（データ構造化・知識体系化・検索等）およびAI処理フローの設計
• Pythonによる実装、出力品質・精度の検証と改善サイクルの推進
• 既存ロジックの改修・パフォーマンス改善
• 設計・仕様ドキュメントの作成、顧客および社内メンバーとの仕様調整
• 他メンバーとの技術連携、コードレビュー
• (技術責任者を担当する場合) 技術方針・設計の意思決定、および他メンバーの設計・実装に対する技術レビュー
  ■ 求める人物像
• 異なる専門性・意見を尊重した上で、職種や立場を越えて建設的に議論し合意形成できる方
• お客様の業務要件の理解に努め、関係者と円滑なコミュニケーションが取れる方

– 以下いずれかの実務経験（3年以上）
– AI / 機械学習領域での開発経験（Pythonでの実装を含む）
– ソフトウェア開発経験（Pythonでの実装を含む）
– 上記に加えて、生成AIアプリケーション等の開発経験（1年以上）
– コンテキスト制御の実務経験（指示文設計、検索・文脈設計、評価設計のいずれも一定の経験があること）
– 仮説検証を回して品質・精度を改善した経験（何をどう改善し、どの指標がどう変化したかを定量的に説明できること）
– 東京都内のオフィスへの常駐勤務が可能であること

【案件概要】
法人顧客向けに、通信網領域の導入提案を担う技術支援人材を募集いたします。
営業と連携しながら、顧客の現行構成・課題を把握し、最新動向を踏まえた改善提案を主導できる方を募集いたします。

– 導入提案支援の経験者
– 通信網領域に強みを持つ方（広域通信網/学内・社内通信網/無線通信網/各種統合安全対策/ソフトウェア定義型通信網などの知見）
– 顧客折衝能力を有する方

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

– バックエンド(API, Batch)の開発経験（3年以上）
– フロントエンドの開発経験（3年以上）
– システムの運用保守経験（3年以上）
– PHP または Golangの開発経験：どちらかを3年以上（両方の経験がある方は歓迎）
– TypeScriptの開発経験（3年以上）
– UIライブラリ(Webアプリケーションフレームワーク)（3年以上）
– RDBMSの利用経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験（半年以上）