週3日の案件一覧

エネルギーマネジメントの新サービスを展開予定である企業にて、先発として最低限の機能を有したシステムを25年4月にリリース予定となっております。
サーバの構築とバックエンド側の処理について、エンドのプロパーと一緒に検討・構築してくれる方を探しおります。

画面は無く、APIとAWSのLambdaを中心に構築予定のものになります。
APIはTypescript、LambdaはPythonを想定しています。

・システム開発経験5年以上。
・AWS実務経験3年以上
・TypeScriptもしくはPythonの実務経験3年以上

通信・放送事業者にて、コンテンツデータサービスを提供するデータ基盤の効率的な運営と他社からの効率的なデータ収集の実現、AIを活用した効率的な連携データ生成をご担当いただきます。

【PJ内容】
大手SIerにて展開しているパブリッククラウドを利用するにあたっての特権管理/権限最適化/リスク診断のサービスの開発やそれに向けた技術検証/調査等の対応
【募集人数】1名
【ポジション】テックリード

・マルチモーダルLLMを活用することで、社内に膨大に存在する図面情報のデータ抽出を実施
・製造業メーカー様におけるCADのような複雑な図面データをみて、処理データの最適化を実施していく
・クライアント内のコンサルと一緒になってAI活用を推進していくマルチモーダルLLMを実用していくこと進めていただくポジション
・8月のPoCから参画想定
・ベストプラクティスに向けて実際のデータを見ながら最適なクレンジング手法、読み取りロジックを検討していく
・機械学習やデータサイエンティストとして分析やデータ加工をするだけではなく、ユーザーが何をしたいのかというシーズの掘り起こしや具体化された課題をどのようにシステマチックにアプローチしていくことに関わることのできる新規プロジェクト

■背景
・昨年度より社内のBI移行プロジェクトを実施しており、レポート開発が佳境を迎えている
・利用部門ユーザが自ら作成しているレポートが大半を占めていることから、レポートの作成について伴走型で支援を行いたい
・DOMO→PowerBIへの移行(レポート作成)

■内容
既存レポートのPower BI移行開発や、新規レポート構築、非エンジニア向けにレポート作成についての支援を行う。

＜技術支援例＞
・レポート移行(他ツールからPowerBIへの移行)
・作成済みレポート改善
・レポート構築・ナレッジ共有

■データ群
会社が管理している予算、受注/売上の見込、実績、原価や利益管理、勤怠情報など

データ量：
基本的には昨対を管理するのと、
過去5年分を履歴として持ち、推移を確認するので、300万行～500万行くらいのデータがある

クライアントでは今秋から生成AI関連で複数のPoCを推進予定です。
現状10名程度の体制ですが、リソース不足が想定されるため推進メンバーを募集いたします。

テーマ例：
・社内マニュアルの検索回答
・資料作成アシスト
・音声からの文字起こし
・文章要約　等

想定業務：
技術サイド
・LLMに関連する技術動向や新技術の調査・研究
・開発チームへの技術アドバイス
推進サイド
・企画推進、資料作成、進捗管理など

【案件概要】
ECサイトの企画ディレクション業務
　・ユーザービリティ改善施策の具体化（サービス担当との協働）
　・Webサイト広告用LP等の情報設計及びWF作成
　・利用するShopifyのアドインアプリケーションの仕様調査とサービス課題の解消に向けた対応方針の検討（アプリ提供者への問い合わせなども含む）
　・仕様改善に向けた機能要求／要件の整理及び外部開発会社への要件インプット
　・受け入れ確認／リリース作業（外部開発会社との協働）
　・マーケティング施策の実行（販促施策担当者の実行支援が主）

【使用ツール】
・shopify管理画面
・shopifyアドインアプリケーション
・Slack
・Notion
・Figma（デザイン参照が主）
・Miro（インプット情報の参照が主）
・Googleスプレッドシート

農業系LAI簡易推定について植物の葉っぱの面積を画像認識で測る画像系AIモデルを開発するプロジェクトに参画していただける方を募集しています

■募集の背景
主に金融機関向けに、独自に算出した企業の技術資産スコアなど非財務情報をデータで提供し、お客様はそのデータを活用して企業への投資判断を行っています。
この事業で、非財務情報をメンテンスして顧客に年次で提供する、または新しいデータを検討して顧客への提案用サンプルなど作成するような、データメンテ・新規データ仕様作成を担当していた社員が退職することになり、それを補う人材を必要としています。

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している）
・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある