リモートの案件一覧

特定業界の企業にて、グループ各社のデータを分析・意思決定に活用できる状態にするため、クラウド型データ倉庫を中心としたデータ基盤と、各種BIツール等の分析環境を運用しています。
現在、分析・ダッシュボード領域では、BI開発、既存分析資産の整理、ダッシュボード運用、権限管理、フォルダ構成、データマート整備などの対応が増加しており、既存メンバーのみでは運用の負担が高くなっている状況です。
本ポジションでは、各事業部の担当者と連携し、ビジネス課題の解決に繋がるダッシュボード構築・運用設計・データマート整備を一貫して担っていただきます。
現場担当者との対話やヒアリングを通じてニーズを汲み取り、意思決定に耐えうる可視化設計・迅速なダッシュボード構築を推進していただける方を募集します。
■ 主な業務内容
●要件整理・ヒアリング:

• 各事業部の課題感をヒアリングし、指標定義・集計条件・可視化画面構成へ落とし込み
  ●BIダッシュボード設計・開発・運用:
• 各種BIツールを用いたモニタリング環境・レポート構築
• フォルダ構成、命名規則、閲覧権限、更新頻度等の運用ルール・ドキュメント整備
  ●データマート設計・データ整備:
• クラウド型データ倉庫上のデータマート・集計テーブル・ビューの設計およびクエリ実装
• 既存クエリ・テーブルの改修、コストやパフォーマンスを意識したクエリ最適化
  ●既存資産の整理・棚卸し:
• 既存ダッシュボード・クエリの読み解き、仕様整理、移行・統廃合方針の検討
  ■ 環境・ツール
  DB / DWH: クラウド型データ倉庫 (AWS/GCP/Azure等)
  BIツール: Looker, Looker Studio, Tableau
  その他: バージョン管理ツール, データ変換・ビルドツール

– BIツールの実務経験（Looker, Looker Studio, Tableau のいずれかを用いた実務での開発・運用経験）
– SQLを用いたデータマート構築スキル（クラウド型データ倉庫上でのデータマート設計、複雑なクエリの解読・作成・改善ができること）
– ヒアリング・要件定義経験（利用者へのヒアリングを通じて、曖昧な要望を指標・集計条件・画面構成へ落とし込んだ経験）
– 運用・保守を意識した設計力（権限管理・更新頻度・仕様変更・運用手順の整備まで見据えた設計ができること）

案件概要
公共機関向け環境で、演算用サーバー、アプリケーションサーバー、データベースサーバーの構築・設定・試験・運用整備を担当。今後の負荷分散装置導入や負荷分散・冗長化にも対応する。
主なミッション
設計を実環境に落とし込み、構築・動作確認・障害調査・運用引き継ぎまで主体的に進める。
対象環境
オンプレミス環境／各種OS／演算用サーバー／アプリケーションサーバー／該当データベースを利用するDBサーバー／ネットワーク。
負荷分散装置は今後導入を検討。
主な業務
オンプレミス環境における各種サーバーおよびネットワークの構築・運用整備。
想定の成果物

• 詳細設計書、パラメータ定義書
• 構築・設定変更・切り戻し手順書
• 構築済み環境
• 構築・運用スクリプト
• 試験仕様書・結果、作業記録
• 監視・バックアップ・復旧設定資料
• 運用・引き継ぎ資料

– 該当OSの構築・設定・障害調査経験
– 設計書からパラメータ・手順を具体化し、構築した経験
– ネットワーク基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティング、ファイアウォール）
– OS・サービス・ミドルウェアのログ調査経験
– リソース状況に基づく問題の切り分け
– 構築後の動作試験、バックアップ・復旧確認経験
– 手順書、設定一覧、試験結果の作成

案件概要
公共機関向け環境で、認証基盤、AIモデル基盤、情報検索基盤、業務システムを支えるデータベースの設計・構築・運用・性能改善を担当。経験に応じて、インフラ対応、バッチ開発、検索機能改善にも携わる。
主なミッション
クエリ、インデックス、データベース設定の分析・調整を通じて、各システムの処理性能と安定性を向上させる。
対象環境
オンプレミス環境／各種OS
関連領域：認証基盤、AIモデル基盤、情報検索基盤、ベクトルデータベース、インデクサー、業務システム、一括処理。
主な業務

• データベースの設計・構築・設定変更・運用保守
• クエリ実行計画の分析、クエリ改修、インデックスの設計・見直し
• データベースパラメータ、接続数、リソース配分の調整
• メンテナンス処理、統計情報の保守設定の最適化
• 遅延処理、ロック競合、デッドロック、接続障害の調査
• オンライン・バッチの同時実行やシステム間の負荷干渉を考慮した性能改善
• 認証基盤、AIモデル基盤、情報検索基盤、業務システムのデータベースアクセス調査・改善
• 性能試験、改善前後の比較・効果検証
• 監視、アクセス権限、バックアップ・リストアの設計・運用
• 設計書、調査報告書、作業・運用手順書の作成
• 経験に応じて、OSの設定変更、リソース・通信調査、ネットワーク設定確認・変更
• 経験に応じて、データ連携・加工・集計バッチの設計・実装・改修、ジョブ管理、再実行・復旧処理の整備
• 経験に応じて、ベクトル検索・索引の調整、インデクサー・文書取り込み処理の改善
• 経験に応じて、データ分割、差分更新・削除反映、索引の整合性・閲覧権限対応、検索・再評価の改善と品質評価
  成果物の想定
• データベース設計書、パラメータ定義書
• 性能調査・改善報告書
• クエリ・インデックス改善一覧
• 試験仕様書・結果報告書
• 作業・運用・復旧手順書
• 担当範囲に応じて、バッチプログラム、評価資料

– 該当データベースの構築または運用経験
– 該当データベース／クエリの性能チューニング経験
– 実行計画分析ツール等による分析経験
– インデックス、統計情報、メンテナンス処理の知識
– トランザクション、ロック、接続管理の基礎知識
– 該当OSの基本操作・ログ調査
– 計測に基づく原因分析、改善・効果検証
– 文書作成、関係チームとの連携

・事業部にて構築された試作品システムについて、本番展開に向けたクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）への移行およびアプリケーションの継続的な機能拡張を行っていただくプロジェクトです。社内プロジェクト管理者配下にて、ユーザーからのフィードバックやご要望に基づく機能追加・改修の実務（フロントエンド・バックエンドAPI・DB実装）をご担当いただきます。
【業務内容】
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）への実装・本番移行：
提供されるクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）へのアプリケーション実装および本番移行作業
アプリケーションの機能拡張・追加開発
・ユーザーのご要望に基づく機能改修実務（画面開発、API開発、DB定義・実装）
・既存コードの理解・仕様確認：
既存システムのソースコード・ドキュメント（受領予定）の理解および既存ベンダー企業様への質疑応答（QA）対応
【開発環境・技術スタック】
・フロントエンド: React / Next.js
・バックエンド: Python / Node.js
・データベース: DB定義・実装
・インフラ / CI/CD等: クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）, IaCツール, CI/CDツール, セキュリティポリシー

– React または Next.js を用いたフロントエンド開発の実務経験
– Python または Node.js を用いたバックエンドWeb API開発の実務経験
– データベース（DB）の定義・実装経験
– 既存ソースコードやシステム構成を理解・追従できる対応能力

特定の事業展開企業において、内製化に向けた開発支援業務を行います。
現在外部協力会社へ業務委託している商談分析アプリについて、社内体制への移行を進めています。
社内担当者の体制整備までの期間、システム引き継ぎおよび各種開発対応を担っていただきます。
＜業務詳細＞
分析アプリのバックエンドおよびAI/データ分析基盤の協力会社からの引継ぎ、追加機能開発、ならびに社内メンバーへのナレッジ共有業務。

• 既存の分析基盤（AIモデル・データ処理基盤・バックエンド）のコード解析および挙動把握
• 協力会社が作成した各種分析モデル（音声解析、テキスト解析、データ分類等）のレビュー・評価
• 予定されている追加開発（分析精度の向上、新しい分析ロジックの追加、Web API構築等）
• 内製化に向けたシステム構成図・データフロー・環境構築手順・Web API仕様書等の整理・標準化
  共通業務：
  開発した追加機能および整理したドキュメントをベースに、社内メンバーへのレクチャー
  社内メンバーが自立して保守・運用・追加開発ができるよう、協働作業や質疑応答を通じたサポート

– Pythonを用いたWebアプリケーションおよびWeb APIの開発実務経験（3年以上）
– 機械学習・自然言語処理または音声解析を用いたプロダクトの開発・運用経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上での分析基盤・バックエンド構築・運用経験
– 既存のソースコードやシステムを迅速に理解し、仕様書・設計書にドキュメント化できる能力
– コミュニケーション能力
– モバイルアプリの開発知見

技術部門内の複数ある事業に対して、新規立ち上げ支援や現状プロダクトの課題解決などを横断的に支援を行います。
一つのサービスだけじゃなく、様々なサービスと関わり事業をブーストするために動きます。
迅速なキャッチアップを求められますが横断的に事業に関わることで様々な開発環境に携わることができます。

• 新規立ち上げ、急拡大期、運用期など様々な事業フェーズでの課題解決
• アーキテクチャレビューや技術的課題の解決といった事業部支援
• 生産性向上とリスク軽減のためのモダン化をインフラ、アプリケーションの両面から推進
  業務環境
  技術部門、横断支援メンバー：4名
  ※横断活動をしているメンバーは、所属は異なるため面談内で詳細説明が出来ればと思います
  開発環境
  ■開発環境の一例
  PHP/Go
  Next.js
  RDBMS
  インメモリデータストア
  クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）
  SaaS型監視ツール
  ※支援先によって様々な技術を利用しているためあくまでも一例となります

– 技術選定などの意志決定に関わった経験
– 曖昧な課題に対し、自分で問題を定義し（スコープ・成功条件・関係者）、解決策を設計・実行まで完遂した経験
– 新旧様々なシステムの理解とチームに素早くキャッチアップする力
– 課題設定力および関係者を巻き込みながら計画を遂行する実行力
– インフラからバックエンド、フロントエンドまでの広い実装経験
– コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術の経験
– RDBMSでのパフォーマンスを意識したコードを書くことができる
– サーバーサイドをTDD(テスト駆動設計)で書いたことがある
– 静的型付け言語での経験

【概要】
インフラ・SRE基盤の整備、可観測性の向上、IaC推進、バッチ・監視基盤の改善などをリードいただきます。
可視化、指標設計、アラート改善・自動化、障害対応プロセスの標準化、IaC推進、ミドルウェア設定見直し、開発チームからの問合せ対応および各種ドキュメント整備等を担当します。

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）におけるインフラ設計/構築/運用経験（5年以上）
– ネットワーク、仮想サーバー、データベース、コンテナサービス、サーバーレス環境、監視サービス等の基盤構築・運用経験
– IaCツールを用いたコード管理経験
– 監視環境構築/運用経験
– 自律的な課題発見・改善推進力、技術的ファシリテーション能力

• 学習データ作成のための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（学習結果の不具合分析を含む）
• 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

– OS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/運用における実務経験（1年以上）
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力

– 4名以上の開発チーム、または複数職種が関わるプロダクト開発における技術リード相当の経験（2年以上）
– 技術選定、構造設計、設計方針決定、コードレビューを主導した経験
– 現在も主要機能の設計・実装・コードレビューを継続して担当している方
– TypeScriptを用いたUIライブラリ／Webフレームワークでの画面側設計・開発経験
– RDBMSにおける設計・運用・改善経験
– 生成AI／大規模言語モデルを活用したプロダクト、またはAI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発経験
– 自社向け・業務向けプロダクト等で技術課題や不具合を恒久的な改善につなげた経験
– 日本国内在住かつ平日日中に月160時間程度フルコミット可能な方

【案件概要】
カスタマーサポート領域のAIプロダクトにおいて、サービスのコアとなる生成AI機能の設計・開発を担当いただく案件です。
大規模言語モデル連携、RAG、ベクトル検索、AIエージェント等を活用し、試作段階から本番プロダクトへの実装、品質評価・改善まで一気通貫で携わっていただきます。
AIの品質・速度・コストを意識しながら、プロダクトに直結するAI機能の改善を主体的に推進できる方を募集しています。
【業務内容】

• 大規模言語モデルAPIを活用したAI機能の設計・実装
• モデル選定、指示文最適化、品質評価
• RAG／AIエージェントの設計・実装
• ベクトルデータベースを用いたベクトル検索、インデキシング、検索精度改善
• 推論パイプラインの設計・最適化
• 品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
• AIソリューションの提案、技術検証、試作開発の主導
• FAQ、業務マニュアル、会話ログ等のデータ取得・分析・加工
  【備考】
• 開発環境：Python、TypeScript、フロントエンドフレームワーク、バックエンドフレームワーク、ORM、RDBMS、ベクトルデータベース、AWS/GCP/Azure等、IaCツール、CI/CDツール、SaaS型監視ツール
• 商用大規模言語モデルAPI等を活用
• AIの試作開発だけでなく、本番実装・品質改善まで携われるポジション

– 大規模言語モデルに関する知見
– データ分析の実務経験
– Webアプリケーション開発経験
– OS基礎、バージョン管理ツール、コンテナ技術、データベース等の基礎技術の理解・利用経験
– RAGまたはAIエージェントの設計・実装経験
– Pythonを用いた実務レベルの開発経験
– アルゴリズム、データ構造に関する実装能力
– 平日月160時間フルコミット可能な方