募集終了【分析基盤エンジニア】データ連携機能の再構築および可視化の求人・案件
| 案件内容 |
【概要】 【体制】 【業務スコープ】 ②IF連携の可視化(HULFTHUBの利用) 【スケジュール(仮)】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データエンジニアの経験
・IF連携の可視化の経験
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該当件数:1493件
| 案件内容 |
【概要】 【体制】 【業務スコープ】 ②IF連携の可視化(HULFTHUBの利用) 【スケジュール(仮)】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データエンジニアの経験
・IF連携の可視化の経験
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| 案件内容 |
電話応対サービスを生成AIの技術を使って完全自動化する取り組みでアプリケーションエンジニアとして稼働していただくことを想定しています 【開発手法】アジャイルアプローチ (Scrum × 2チーム) |
|---|---|
| 必須スキル | ・Functionsアプリの設計と実装経験
・生成AIに関連する開発経験
■必須スキル要素
・Functions(Azure App Services)
・SQL Database
・Python
・Automation
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| 案件内容 |
電話応対サービスを生成AIの技術を使って完全自動化する取り組みでエンジニアとして稼働していただくことを想定しています。 【開発手法】アジャイルアプローチ (Scrum × 2チーム) |
|---|---|
| 必須スキル | ・生成AIに関連する開発経験
■必須スキル要素
・Azure Speech Service (STT)
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| 案件内容 |
電話応対サービスを生成AIの技術を使って完全自動化する取り組みでオーケストレーションエンジニアとして稼働していただくことを想定しています。 【開発手法】アジャイルアプローチ (Scrum × 2チーム) |
|---|---|
| 必須スキル | ・大規模言語モデル (LLM) を組み込んだシステム開発経験
もしくは、DevOpsの環境/プロセスの設計、もしくはDevOps環境でのアプリケーション開発/システム運用経験
・アプリケーションフレームワークを使用したバックエンドコンポーネントの設計経験
■必須スキル要素
・Azure OpenAI Service
・GPT-4
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| 案件内容 |
AKSでMicro serviceの構築する環境の設計・構築支援、Azure全版な設計・構築支援(ソリューションを提供、手順書を作成) |
|---|---|
| 必須スキル | ・Azure設計/構築経験 3年以上
・K8S構築経験 2年以上
・Terraform実装可能
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| 案件内容 |
クライアントでは電子材料に関するビッグデータとその解析により、材料開発を高速化させる研究に取り組んでいるが、リソースが不足しており、自身で実験もしながら解析、プログラム作成まで対応出来る方を募集。 以下業務を想定 |
|---|---|
| 必須スキル | ・電子材料に関する知見
・化学・工学などのドメイン
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| 案件内容 |
「デスクレスワーカー」への教育課題を動画技術で解決し、教育を自動化するプラットフォームの開発・運用を行っていただきます。 ■主な業務内容 |
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| 必須スキル | ・Ruby on Railsを用いたWebアプリケーションの開発経験(4年以上)
・Vue.jsを用いたWebアプリケーションの開発経験(3年以上)
・RDBMS を用いたテーブル設計およびクエリ作成の知識・経験
・Git / GitHub によるバージョン管理システムを利用したチームでの開発経験
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| 案件内容 |
■背景 |
|---|---|
| 必須スキル | ・DWHサービス知見
・splunk知見(当該PJでエンドが利用しているため)
・基本設計~製造・テスト経験(設計書)
・データフロー/マート設計
※全て満たしていない場合でも相談可
※DWHサービス活用は必須
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| 案件内容 |
10年以上バージョンを更新しながら、運用している統合運用管理ツールの開発においてテックリードとして参加し、品質向上や機能追加などのタスクを担当していただきます。 【業務内容】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Javaの開発経験5年以上
・サーバーの構築経験
・ソフトウェア開発の経験(特に既存製品開発)
・サーバー監視やジョブ管理に関する経験
-特にトラブルシューティングの経験・テクニカルリードとしての経験
・マルチスレッドや非同期処理に関する知識と経験がある
・マネージャとエージェント間の通信に関する知識やプロトコルの経験がある
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| 案件内容 |
・生成AIを使った技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・論文レベルでの技術調査
・アルゴリズムの理解(ライブラリの知識含む)
・基本的なMLアルゴリズム、生成AI周辺のアルゴリズム
・プロンプトエンジニアリングに関する深い知見・経験
・機械学習を用いたモデル開発経験
・プロダクションコードの実装経験
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