週4日の案件一覧

R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

＜具体的な業務内容＞
・機械学習ライブラリの組み込み開発
・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入
・国際会議、論文などによる技術調査
・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

クライアント分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集致します。
クライアント社内でも重要なプロジェクトとなり、優先度が高い案件でざいます。
※英語話者であれば日本語力がN1以下でも検討可能です。

美容医療の口コミ/予約アプリの事業成長のために必要な分析業務やより良い意思決定ができるためのアウトプットをお願いいたします。
プロダクトマネージャー、マーケター、カスタマーサクセス、セールスなど多様なメンバーと協力しながら課題の発見や解決に取り組んでいただきます。

主な業務内容は下記の通りです。
・全社方針に関連する横断的な分析
・事業シミュレーション、指標/目標数値策定や可視化の支援
・グロース戦略の構築、実行支援
・定量/定性データを用いた顧客課題の発見
・行動ログ分析に基づく課題解決へ向けた施策の提案
・施策効果の事前シミュレーションと施策の優先順位付け
・施策の効果測定とインサイト導出

■ 主要言語・フレームワークなど
Database / SearchEngine
・Amazon Aurora (MySQL8系互換)
・Elasticsearch
モニタリング
・Datadog
・Sentry
・Amazon CloudWatch
分析
・BigQuery
・Redash

保険会社と連携したマップ型ユーザー投稿システムの改修をご担当いただきます。

開発言語：React、TypeScriptインフラ：Google Cloud Platform、Cloud Firestoreプロジェクト管理：JIRA、Notion

・ロジスティックス＋生産計画について実際の運用や仕組みをヒアリングしながら仕組みをどう計算するかの検討
・実際のアルゴリズムの検討・計算部分のプログラム・開発
・アルゴリズムの検討・実装・設計（Python・数理最適化）PULPを使ったモデリング

・数理最適化検討の経験

・マッチングプラットフォームの内容は、一般的な人財マッチングをシステム化する内容で、①法人がデータベースに会員登録、②候補者がデータベースに会員登録して、それぞれ、マッチングボタンを押すと、③どちらかの条件にあった法人/候補者が出てくるという内容です。

■業務要望
・上記のマッチングプラットフォームイメージはありますが、プロダクトとしてどう育てていくか、や、業務上どういった点がポイントになるかがまだ見えていないので、PdMの枠を募集しています
・まずは、上記③だけ急ぎPoCで作成予定
　（画面はいらず、csvをいれるとマッチング結果がでてくるイメージ）
・言語も未定だが、基本的にPHP（Laravel）かRuby on Railsの予定

・上記マッチングプラットフォームを一人称で構築できる方

・現状のoracleDBから脱却し、新たなDB構築を支援頂きます。
・プライムリーダーの下、現在お客様で運用中のDBを再構築する際の、技術面をサポート頂きます。

データユーザーの要求から的確なデータとフローの設計を行い、パイプラインの構築やパイプラインを動かすデータ分析基盤の運用保守を担当いただきます。

技術要素(★が特に重要)

• ETL/ELTツール
• Embulk★
• digdag
• BIツール
• Redashなど
• GoogleCloud
• Cloud Storage★
• BigQuery★
• Cloud Monitoring / Cloud Logging
• その他
• Git

・お客さんのニーズから要件をリードして、お客さまとデータエンジニアリング、アナリティクスの議論をしながら、ビジネス設計をする。

担当工程
企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守

案件の内容
多視点深度画像、３次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。

以下の実務を経験したことがある方に参画をしていただけると嬉しく思います。
・深度画像・点群処理
・２次元・３次元空間でのコーナー・直線・平面・ブロブ検出

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用