週4日の案件一覧

・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
　機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

【技術環境】
・開発言語：Python
・インフラ：GCP
・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用をされたご経験
・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験
・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験

長年のシステム利用により発生した「日本語検索の精度不足」を解決するため
現行のレガシー検索システムから最新の検索基盤へ移行・構築を行います。
検索の原理原則を理解し、日本語処理技術を用いてユーザー体験を向上させるプロジェクトです。

プロジェクトを成功に導くため、主に以下の業務を一貫してお任せします。
・新しい全文検索エンジンの環境構築(オンプレ)
・辞書を用いた検索ロジックの設計とチューニング。
・既存Webサービスと新検索システムを連携させるためのAPI開発と改修。
・大規模リニューアルにおける移行計画のサポートと、運用マニュアルの作成。

全文検索エンジンの構築・運用経験
Sphinx、Elasticsearch、Solrなど、いずれかの新規構築または大規模なリプレイス経験。
NLPを用いた検索精度改善の実務経験
バックエンド開発経験
Python、PHPなどを用いたAPI開発経験。
オンプレミス環境でのサーバー構築・運用経験への理解。

主にマルチクラウド環境（AWS/GCP）のデータ基盤構築と整備、およびデータ活用のための前処理開発を担当いただきます。

データ基盤構築・統合:
現在AWSとGCPに分散しているデータ基盤を、BigQuery上への統合（一元化）を目指す構築作業が主。
データベース型サイト（5〜10サイト、大規模データ）の分析基盤の設計、保守、セキュリティ対策。

データパイプライン開発:AWSとGoogle Cloudの両方からデータを接続するデータパイプラインの設計・実装。
データソース（アクセスログ、AWS S3上のマスターデータ等）の接続設定。

データ前処理・加工（データマート構築）:
データ抽出、グルーピング、定義付けなど、分析用データマートの部分の加工・実装。

運用・保守:
構築後のメンテナンス費用やセキュリティまで考慮した管理体制の提案・構築。
フェーズ: プロジェクトはこれから始まる段階（現時点では知見の少ないメンバーで対応中）。

ELTについて:
Google Cloud内の機能でELTを内製
データ抽出：SQL
変換：SQL or Python
格納：BigQuery

企業向けの課題解決を目的とした新規のBtoBマッチングプラットフォームの開発支援のプロジェクトになります。

【担当範囲】
既存のプロダクトチームにフルスタックエンジニアとして参画し、フロントエンドおよびバックエンド両面から開発を牽引する役割です。

【チーム体制】
pdm：1名
フロントエンド：1名
バックエンド：1名
外部AIチーム：複数名
※本ポジションは、この既存チームの中にフルスタックエンジニアとして参画し、フロント／バック両面から開発を牽引していくイメージになります。

【開発環境】
・実行環境：Azure Container Apps
・フロントエンド：Next.js, React, TypeScript
・バックエンド：Nest.js（TypeScript）
・DB：Azure Cosmos DB
・認証：Azure AD B2C
・メール送信：SendGrid
・AI：Azure OpenAI

・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（3年以上目安）
・Node.js（TypeScript）を用いた API 開発経験
・Webフレームワーク（Nest.js / Express / Fastify など）での開発経験
・RDB または NoSQL データベースを用いた設計・運用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・クラウド（Azure／AWS／GCPのいずれか）上でのWebアプリ構築・運用経験
・Linux環境での開発・CLI操作、ログ調査などの基本スキル
・AIサービスの利用経験（Azure OpenAI／OpenAI API／Vertex AI／Bedrock 等）
・RAG構築やLLMを組み込んだアプリケーション開発経験

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery