単価90万円以上の案件一覧

多くの開発者が、LLMの底力を引き出せるよう高度なカスタマイズ性や専門領域での高精度化を実現するLLMソリューションを提供していきます。

分野特化型のLLM開発によって企業のサービスの精度改善に役立つプラットフォームを作っていきます。
- チャットボットで利用するLLMの精度評価・改善

一例

- チェーンの構築

- ファインチューニング

- 精度評価
単なる実験だけではなく、MLOpsを恒常化させるために必要なシステム・UIの開発会話体験の向上に向け、ベイズ統計学などの知見も活用しながら、新規性の高いアルゴリズム構築を進めていきます。

並行して独自LLMを開発していくことも可能です。

HuggingFaceやEleutherAIなどが公開しているコードとデータを利用し、中規模モデルなど段階を踏みながら徐々に175bn.パラメータ級のLLM開発を進めていただきます。

その後、RLHFなどを導入しながら「相手の言葉を信じられる・話していて楽しいパートナー」という特性を持ったLLM開発を行っていただきます。
【開発環境】

Python

Rust

AWS (Lambda, Amplify, Cognito, DynamoDB, CloudFormation )

TypeScript/React

Figma

Terraform

OpenAI

API

HuggingFace

【案件内容】

需要予測クラウドサービス製品
顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。
【作業内容】

次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。
・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索／開発
※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。

某ユニコーン企業様にて、MLOpsエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。

※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。
【業務スコープ】

・機械学習モデルと基盤の開発、運用

・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習アプリケーションのためのシステム設計・開発・運用

・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アプリケーション、インフラ構築

AIX上のOracle 3ノードRACの本番環境と同様な構成の3ノードRACが災対環境であり、本番－災対間でDataGuardによるデータ転送を行う。

体制：

・金融機関の情報システム子会社

・インフラ全般担当のベンダ

・Oracle関連担当会社
クライアント内体制

・PM

・技術支援

・DBチーム①

・DBチーム②

クライアントの調達部門にてAWSを利用した購買データのデータパイプライン構築～運用をご担当いただきます。

某ユニコーン企業様にて、データエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。

※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。
【業務スコープ】

・データ基盤や分析基盤の開発、運用

・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習パイプラインやBIツールで利用しやすいデータ構築のためのシステム設計・開発・運用

・ストリーミング処理開発、挿入されたデータを分析ログとしての価値を高めるパイプライン開発、CI/ CDも活用したインフラ構築の自動化

●案件概要：

・弊社コンサルタントが支援予定の製薬企業様の案件でデータセンター移転計画開始に伴い、メンバーとして参加頂ける方を募集しております。
●仕事内容：

・データセンタ移設業務

・NW移行業務

・その他付随業務

・エンドユーザシステム部門の一員として、CRM分析基盤

　システム追加開発案件の設計～リリースを実施して頂きます

・メインはバッチ開発でIFの追加/変更およびマート作成です。

・WEB機能の開発もありますが、改修頻度は少ない、かつ、

　実際に担当いただくかは業務状況次第となります。

【担当業務】

・開発リーダー配下でバッチシステムの追加開発の設計～

　リリースまでの実務を実施。

・設計～内部結合テストの実行。

・外部結合テスト以降のテストシナリオ、テスト項目表の作成

・リリースタイムチャート、リリース手順書の作成、リリース実施

【案件概要】

データ基盤内のコンテンツチーム(お客様のコンテンツ指標を整備、可視化、分析を行い、事業判断やコンテンツ判断にデータ活用を推進する)での稼働を想定。
業務としては、FPA(番組コンテンツごとの収支)システムの改修・運用・保守。
FPA システムは Djangoによる WebApp、Tableau Prep、Tableau(ダッシュボード)で構成される。

【担当業務】

DBからダッシュボードを作成する。

（FPAの場合）集計ロジックを実装する。
・ダッシュボード要件定義・作成

　経理とのコミュニケーションを行い、要望を落とし込む

・障害時対応（障害の原因究明）

・Prep設計、実装

・テスト設計

【環境】

Jira, Confluence,BitBucket, Slack

【案件概要】

データ基盤内のコンテンツチーム(お客様のコンテンツ指標を整備、可視化、分析を行い、事業判断やコンテンツ判断にデータ活用を推進する)での稼働を想定。
業務としては、FPA(番組コンテンツごとの収支)システムの改修・運用・保守。
FPA システムは Djangoによる WebApp、Tableau Prep、Tableau(ダッシュボード)で構成される。

【担当業務】

DB設計からSQL実装、Workflowsの実装を行う。
・障害時対応（障害の原因究明）

・SQL実装

・テスト設計

・SQLによるアドホックの調査

・セキュリティ対応

【環境】

Jira, Confluence,BitBucket, Slack