東京都の案件一覧

・メガバンクの市場部門における既存プロジェクトにて、プライシングや市場リスク等計測を行う計算エンジンの開発を進めており、その開発要員として参画いただきます。現在開発要員は約20名。
・現状、クオンツ案件の開発経験があるディベロッパーが限られており、経験者の増強が必要となっています。
・将来的に、インドに開発・保守センターを設置する提案を行います。その際は東京とインドとのブリッジとしての役割も期待しています。

証券会社のプライベートクラウドの老朽更新案件。Oracle ExadataによるDB集約基盤を整備する。

Oracle DB設計（基本設計～詳細設計）経験3年以上

国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。
モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、機械学習モデルの継続的な最適化と
効率的な運用が課題となっており、機械学習エンジニアとして支援頂ける方を募集しています。

＜業務内容＞
・機械学習モデルの維持管理および最適化
・モデルのパフォーマンス監視と評価
・データの更新
・技術ドキュメンテーションの作成と更新

お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。

銀行デジタル企画部生成AIを活用したPOC（テーマが10個くらい）を推進していくためのメンバーを探しております。
POC環境構築するメンバについてはすでに参画済みであることから環境構築ができるメンバというよりは、生成AI、アジャイルに知見がある人材が必要となります。

CASBサービスの提案から導入（設計および構築）を任せ致します。

RAGシステムの設計、開発、および精度向上への取り組み
社内データソースと基幹システムのデータ統合
データ整形/変換/最適化方法の検討及び開発

ChatGPTを安全かつ効率的に利用するための基幹システム開発に注力しています。
このプロジェクトでは、社内の生成AI利活用の基盤システム開発と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度向上に重点を置いており、
これらの領域において深い知識と技術力を持つデータエンジニアを募集します。
このポジションでは、AIモデルの性能向上のためのデータ整形方法の策定や、RAGシステムの開発と最適化に携わります。

【概要】
・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。
・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。
・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。

【業務内容】
・機械学習モデルの維持管理および最適化。
・モデルのパフォーマンス監視と評価。
・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。
・技術ドキュメンテーションの作成と更新。

アプリエンジニア

【開発環境】
Kotlin
Nestjs、Node.js
MySQL
Firebase、GCP, Kubernetes

【求める人物像】　
・勤怠/健康状態に問題がなく、中長期的に業務に携わっていける方
・コミュニケーション能力のある方
・ハウスルールなど遵守しつつ業務を遂行できる真面目で責任感のある方

・Kotlin開発経験（Android開発経験3年以上）

製造業企業において、システムの基盤構築、出力帳票、見える化（Web環境構築）まで、ご担当頂き、人事評価システムの構築支援を実施頂きます。

①ただ与えられたタスクを実装するだけではなく、自走し提案も込みで実施頂ける方が評価高いです。リーダー枠での募集となります。
②スケジュールは以下のとおりです。
　3月～　：　要件定義、設計
　5月～　：　製造（5月以降、4人程度のメンバーを募集予定）
　11月　　：　CO

・業務分析（ヒアリング及びフロー図、ロボット化申請書作成）
・検証
・ロボット作成
・運用保守（ロボ実行マニュアル、ロボット化報告書作成、本番導入）

RPA開発保守経験2年以上