単価100万円以上の案件一覧

クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化
・MLシステム基盤の移行
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

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に関して、グループDX推進室の一員としてユーザ部門と一緒に活用個別施策の要件落とし込みを実施。

■背景
これまで登記簿を取得する際、法務局管理で地図検索などを行い照合していく必要があったが、
G空間情報センターが管理することにより無料で閲覧が出来るようになった。

だが、
・任意座標系（地図上の座標ではないデータ）の整備難易度が超高。
・地図に当てはまらない
→明治時代に測量されたデータの為、地図に合わせた加工が必要。
上記の課題を解消していく支援。

地図ファイルの中が各ブロックがバラバラでこれをパズルみたいに正確な日本全国地図に直していきたい。

・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。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

顧客内で対象となる10システムについてシステム刷新を進めており、一部マイクロサービス化を段階的に進めて行きます。
システムが広範囲に渡るため長期参画が前提となります。（2025年5月リリース）
昨年11月から方式検討を進め、複数プロジェクトに於いて要件定義が進んでいる状況です。

■依頼業務
クライアントの役割として全プロジェクトのインフラを担当するインフラチームを担っております。

＜インフラチームについて＞　12月入場が可能な方1名を募集します。
クライアントよりリーダ・サブリーダが参画しており、リーダ指示の下でSaaS導入、AWSインフラ構築およびマイグレーションに関わる
上流工程からリリースまでを担って頂きます。

インフラ・クラウドに加えて業務開発等の知識も要する為、フルスタックなエンジニアが必要となります。

※技術に関する知識・経験はもちろんですが、顧客との打ち合わせや提案時に使用するドキュメント作成等が苦にならない方が重宝されます。

■背景
・クライアント内の提案活動に於いて自然言語案件が増え始めており、リソースが必要となった
・クライアント内で自社分析ツール(テキスト分析)あり
■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
■エンドクライアント
・建築・製造・医療など
■想定業務
・データ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）
・要件定義 /基本設計/詳細設計

・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

機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等
アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
他メンバへのメンタリング・育成に前向きなかた（インターンや若手メンバー)
シミュレーションモデルの構築、設計

付加的業務内容
（プロジェクト状況とスキルセットによって以下タスクを追加依頼することがあります）
顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案

SaaS型バチャールツアーサービスの開発となります。
撮影した360度画像を使って、簡単に360°コンテンツを制作、公開することができるクラウドサービスとなります。

■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,データ分析
■開発手法：アジャイル
■案件の内容
当社の営農向けアプリ開発チームにおける機械学習エンジニアとして衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。

営農アプリでは衛星データを活用した農地の土壌解析や農作物の生育診断を行っており、予測モデルの作成や精度向上、自動化などに取り組んでいただきます。
将来的には、この解析結果を活用し、使うべき肥料のレコメンドなど農業のコストダウン・効率UPに向けて農家さんをサポートできる機能を開発していきたいと考えております。

【開発環境】
・言語：Python
・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc…
・DB：PostgreSQL ( PostGIS )
・インフラ：AWS / GCP
・バージョン管理：Git
・リポジトリ管理：GitHub
・GISツール : QGIS
・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

・画像処理関連の機械学習エンジニアとしてのご経験を目安として３年以上お持ちである方