単価100万円以上の案件一覧

概要：
需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。
SageMakerの実装を進めていただきます。

依頼内容：

1. 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。
2. Training/Inferenceパイプラインコードの作成
3. CI/CD環境の構築
4. その他追加作業

環境：
SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit

・AWSの技術を使った設計・構築・アーキテクチャの改善等
・Terraformを使用した構成管理

【案件概要】
大手フィットネス企業におけるtoC向けアプリ開発におけるAWSクラウドエンジニアを担っていただきます。

自社サービスとしての新規プロジェクトにて、在庫管理システムの開発を行います。
開発言語はバックエンド側はJAVA、フロントエンド側はReactとなります。
現在は2次開発フェーズに入っており、要件整理～実装（新規機能追加など）、テストまで行っております。

■概要
Googlw Workspaceの技術情報の提供・調査

■詳細
日本・アジアで使用しているGoogle Workspace環境、EUで使用しているGoogle Workspace環境、USで使用しているMicrosoft365環境の単一のGoogle Workspaceへの統合・移行における方針策定。詳細は以下

・現状利用状況調査支援
・全体移行方針策定支援
・全体移行計画策定支援
・リージョン別移行方針策定支援
・リージョン別移行計画策定支援

・Google Workspace環境の構築・移行経験
・Google Workspace国内外テナント統合・移行経験
・Google WorkspaceへのM365からの移行経験

大手通信キャリア様の提供するキャッシュレスサービスについて、今年度から発足したデータ分析チーム（現在エンド社員2名で構成）に専門家として参画いただき下記のような業務について対応いただきます。

• iD全体の戦略に合わせたKPI設計の検討
• 売上情報データ抽出/分析設計/分析レポートの作成
• 上記をもとにした施策方針の設計支援
• 上記に付随する業務（データ分析環境整備、ドキュメント作成、会議参加等）

■求める人物像 :
・お客様目線で市場トレンドやユーザー動向をもとに、新たなアイディアを出したりチャレンジできる方
・社内外の関係者と良好な関係を構築し、複数部署が関わるプロジェクトを牽引できる方
・データ分析スキルに加え、論理的思考およびマーケティング・ビジネスマインドを持つ方

エンドクライアント向けAIソリューションを提供しているベンダーでの業務となります。
AIコンサルティング事業において、主に画像認識系におけるAI開発や、既存のモデルの精度向上をお願いします。
参画時期により対応案件が異なる為、詳細は商談時にとなりますが、
元請プロパーのPMとコミュニケーションを取りながら、AIアルゴリズムの開発、精度向上に努めていただきます。
現状、エンドクライアントとの折衝などコミュニケーションはあまり想定していません。
（技術的な観点から要望のエンドクライアントへのヒアリングの同席などは対応する可能性があります。）
また、元請企業の若手に技術的な教育も一部期待されており、そういったことが苦にならない方にお願いできればと存じます。
（ただし、教育係というようなかっちり感じではなくOJTのような感じで業務をしながら若手に教えるイメージ。）
[利用ツール・環境]
Python、Linux、オンプレ＋AWS

スマートシティ構想をしているクライアント内のデータ設計、および、AIの開発している部署にて以下のような業務を依頼します。
・データ収集PoC向けアプリ、システム設計・実装
・データ可視化アプリ、システムの設計・実装
・AI サービスAPIの設計・実装
・アプリ、システムのリスクレビュー対応（セキュリティ等）

・データバリデーションチェック、クレンジング

・daily scrum、sprint planning/review参加、報告（英語）
・サービス・モデル・ＰｏＣ関連ドキュメント作成 （英語）
・メンバーとのdailyコミュニケーション（slack meet,f2f 英語）

現在プレーンなGPTを利用開始しており、社内データを活用した個別施策として、行内事務手続の回答をする生成AIの実装に向けて体制を組成し取組中。
同じように生成AIに関する個別施策が今後たくさん出てくる想定であるため、それを牽引する各ポジションから支援する。
期待値としては以下の通り。
生成AIのPoCにおけるスクラムマスターの役割。

・既存サービスのAWSクラウド化
・既存AWSクラウドアプリのマルチテナント/モダナイゼーション化
・既存AWSサービスのDevOps業務

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※Azure Synapse Analyticsを中心とした関連技術の担当者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ（データパイプライン・データマート）に関する基本設計

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)