東京都の案件一覧

公共と連携する民間事業者向けに、光データ中継衛星から取得されるデータを蓄積・管理するためのAWS基盤の構築をお願いいたします。

【担当業務】
AWS基盤（NW/セキュリティ/運用など）の要件定義～設計・構築

【技術要素（対象範囲）】
・OS・ミドルウェア：Apache/Tomcat/RHEL/Aurora/EC2/EFS
・ネットワーク：
　VPC / Subnet / RouteTable / NATGW / TGW / ELB
　Route53 / VPN / Endpoint / Direct Connect
　SES / PaloAlto / Catalyst
・セキュリティ
　AWSアカウント設計/VPC設計
　IAM/SecurityGroup/ NACL
　Shield/ACM/KMS
・運用・監視
　Directory Service/SSM/ S3
　CloudTrail/CloudWatch/Config/EventBridge
　Hinemos/各種運用ツール

企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。

現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。
立ち上げフェーズのため、技術選定やアーキテクチャ設計にも関わりつつ、開発から運用まで一貫して対応いただくポジションです。

【業務内容】
・React Router v7、TypeScriptを活用したWebアプリケーションの設計・実装
・Cloudflare Pages & Workersを活用したサーバーレスアプリケーションの構築と運用
・ユーザー体験を重視したUI/UXデザインの実装と改善
・フロントエンドのテスト戦略の策定と実装・サービス品質向上のための開発基盤整備、ドキュメント整備
・立ち上げフェーズにおける技術的意思決定への参加

【利用技術】
▼API
-OpenAI API
-Anthropic API
-Gemini API
-Perplexity API
▼開発ツール
-Github Copilot
-Cursor Business
-Devin
▼生成AIサービス
-ChatGPT Team/Enterprise
-Azure OpenAI Service
-Claude Team/Enterprise
-Gemini Advanced/Gemini for GWS
-Perplexity Enterprise Pro
-NotebookLM Plus
-Zoom AI Companion

【環境】
バックエンド：Python、FastAPI
フロントエンド：TypeScript、React Router v7
インフラ：AWS（Fargate、Aurora、S3、ElastiCache ほか）、Terraform
ツール：GitHub、Docker、Slack、Notion

既にリリースされている、AI予測を利用した店舗向けのサービスの発注機能拡張の運用保守案件となります。
障害発生時の調査、改修、システム運用におけるログ監視やAI精度担保のためのチューニングなどが主な業務となる予定です。
※追加機能開発などが発生する可能性有

Difyを中心とした生成AIツールを活用し、財務・経理部門（支払、経費精算、決算補助等）の業務プロセスを自動化・効率化するプロジェクトです。 ユーザーヒアリングから、Difyを用いた複雑なワークフロー構築、外部API連携、RAGの精度調整まで、実装から技術選定まで幅広く担当いただきます。

・Difyの実装経験：Workflowを用いた複雑なロジック構築、RAGの精度評価、チャンクサイズの調整経験
・API連携の実装経験：外部システム（Slack、メール、社内DB等）との連携開発経験
・Pythonスキル：Difyコードブロック内での記述、データ前処理スクリプトの作成経験
・コミュニケーション能力：非エンジニア（財務部）へのヒアリング能力、専門用語を避けた折衝能力

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員・オペレーション要員を募集しています。
Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。

機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務や監視・運用などの日々のオペレーション業務を担当して頂く予定です。
監視・運用などの日々のオペレーション業務がメインですので、予めご了承ください。

某リテール企業において以下業務をご担当いただきます。

想定業務：
・データパイプライン設計、実装
・データ基盤運用保守
・その他改善活動
・各部門からの分析リクエストに応じたダッシュボードやレポートの作成

【環境イメージ】
S3　⇒　Glue、dbt　⇒　Snowflake　⇒　Looker/Tableau

・dbtを用いたデータプロダクト及び社内マーケター向けデータマートの構築及び運用
・新規プロダクト構築のための社内データテーブルの調査、データオーナへの問い合わせ管理

■パイプラインの構築
新規アプリの企画に合わせてアプリ用のデータマートの構築をdbtを用いて行う。
dbtはベストプラクティスに従いstage,intermediate,martを適切に設計し、dbt testを用いて品質管理を実施可能な環境を維持する。
dbt 自体はOSSのdbt coreを用い、airflowもしくはgithub actionsを用いて定期実行する。
また、テーブル設計にあたって社内のデータオーナに対する仕様調査やヒアリングを行う

■パイプラインの維持管理
約50点のデータマートを構成するdbtのパイプラインを運用・維持管理する。
基本的には日々の異常検知アラートに対する原因の調査や対処を行うが、元データのレイアウト変更に伴いパイプラインの切り替えや使用調整を行う

本格的に開始するプロダクト開発に向け、
変化の多い市場/顧客のニーズを素早くプロダクトに反映させるため、プロダクト開発を行う。
・マケソリ領域でのプロダクト開発
・生成AIを活用した開発の高度化/高速化の仕組み作り

・Airflow及びSlackAPIを用いたデータ異常の通知環境の構築/運用
・Streamlitを用いた通知先、通知条件の管理アプリの運用
・dbt testを用いたデータの汚染検知機構の構築/運用

■データ仕様変更検知機構の運用
データオーナが提供する仕様変更予定情報の集計及びデータ利用者に対する通知の実施。
仕様変更予定はsnowflake上のデータテーブルにて展開されるため、Airflowを用いて集計結果の通知を行う。

通知希望者の情報はStreamlitアプリを用いて収集する。

■dbt testを用いた汚染検知
社内snowflake内に存在する安定性の低いデータテーブルに対する汚染/異常検知をdbt testを用いて行う。
既存のテーブルに対して品質保証ポリシーの設計や検討を行い、品質に対するアラート通知を行う環境を構築する。

SOCアラートの内容確認・分類（重要度／原因／影響／対応要否）
追加調査や対応方針の整理
分析結果のレポート作成（月次・週次等）／報告会のとりまとめ
改善提案（検知ルール調整、運用改善、再発防止策の整理）