単価90万円以上の案件一覧

・分散処理環境・コンテナ管理環境における以下2つの研究開発テーマについて、提供される仮説やアイデアをもとにした実装・検証・考察・報告を担当するポジション
①分散処理のサービス品質予測モデルの構築
②大規模言語モデル（LLM）・オントロジー連携によるRCA手法の構築
・期待すること：立案された仮説をスピーディーに実装し、関係者と密に連携を取りながら、検証サイクルを回すこと
【作業内容】
・提供された仮説やアイデアのコードベースへの落とし込み
・先行研究論文の数式・アルゴリズムや既存ソースコードの理解、およびそれらの改変・実装追加
・機械学習モデル（グラフ構造処理、強化学習、各種機構等）や損失関数の実装、特徴量加工、データ拡張、パラメータ調整
・手法の検証・実験の実行、結果データ解析
・実装内容および検証結果のチーム内への論理的な説明・フィードバック
【環境】
・言語：Python,Go
・想定ライブラリ：主要な深層学習フレームワーク、各種グラフ系ライブラリ
※その他必要なツールは適宜相談の上決定

-Pythonを用いた機械学習（特に深層学習）モデルの実装経験
-先行研究論文の数式やアルゴリズム、および公開されているソースコードを読み解き、自ら実装・改変できる力
-グラフ構造処理、強化学習、特定の注意機構のいずれか（または複数）に関する基礎知識と実装経験
-実装したコードの意図や検証結果を、チームメンバーに対して分かりやすく論理的に説明できるコミュニケーション能力

・クライアントの現状
非エンジニア部門（営業、カスタマーサポート、事業開発等）において「AIをどのように業務に活用すべきか」の課題があり、組織内展開に向けた現場支援が求められています。
現場の課題（提案資料作成の手間、顧客アプローチの精度向上など）を直接吸い上げ、プロトタイプ構築から現場定着まで伴走できる技術リソースが不足しています。

・業務
営業やカスタマーサポートなどの現場に入り込み、業務上の課題抽出および要件定義
先端AI・データ・自動化ツール等を組み合わせたプロトタイプや業務支援ツール（例：提案自動化、顧客情報抽出等）の迅速な構築・実装
現場メンバーへのレクチャー・試行運用の伴走およびフィードバックに基づく高速改善・プロダクト化への繋ぎ込み

・体制
AI推進チーム（開発責任者、基盤エンジニア等）と連携しながら、ビジネス側の現場チームに直接入り込んで伴走します。

・開発環境
スクリプト言語, 型定義付きJavaScript等, 各種AI基盤機能, AI開発支援環境

– 課題抽出からプロトタイピング・現場導入・改善までを主導した経験（ソフトウェア開発・プロトタイピング能力）
– 先端AIや自動化ツール、外部連携機能等を活用した業務効率化ツール・アプリケーションの開発経験
– 非エンジニア層（営業・カスタマーサポート等）の現場に入り込み、課題や意図を丁寧に汲み取れるコミュニケーション能力
– 金融・決済・会計領域の業務知識
– データや課題に基づく柔軟なアプローチ能力

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

マイクロサービス群における開発リード業務を担当

• プロダクト責任者から受領したタスクに対するシステム要件の具体化および開発担当者向けタスク整理
• 開発担当者の見積・設計・テストに対するレビュー
• 構成変更を伴う変更時における全体アーキテクトチームへの設計説明・合意形成
• リリース作業の指示および監督
• システム問い合わせの一次対応
• 障害・トラブル発生時の対応リード
  開発環境：マイクロサービスアーキテクチャ／アジャイル・スクラム

– プロダクト責任者や他チーム開発リードとの調整能力
– 英語および日本語でのコミュニケーション能力
– バックエンドWebサービス（管理画面を含む）の開発リード経験
– コンテナ環境におけるアプリケーション開発経験
– 自律的に業務を遂行できる推進力
– プロダクト責任者と開発チームの架け橋となり技術的リーダーシップを発揮できる方

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験