AIベンダーの案件一覧

大規模言語モデル（LLM）を利用したセキュアなシステムの開発、社内データとの統合を含む。
LLMの開発における深い技術知識の活用、社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築。
技術戦略および戦術の策定と実施、データの利活用を最大化するためのアプローチの開発。
開発に必要なリソースの設計と管理、データアクセスと分析のためのシステムの構築。
プロジェクトチームの構築とリーダーシップの発揮及びチームメンバーの育成。

Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロ
ジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジショ
ンでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビ
ルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。

データ分析 / AI開発の受託 / アドバイザリー事業にご協力いただきたいです。
今回お任せするPM・コンサルタントロールを現在担当しているのは2名。
参画初期はツーマンセルでのプロジェクト推進を想定していますが、将来的には単独での推進も期待しております。
トップクラスのデータサイエンティストを日本全国にネットワークしているため、フルリモートで適宜チームを組成して業務分担の上でプロジェクトを推進いただきます。

想定業務例：
・クライアントからの要件ヒヤリング
・PJTマイルストーン設計
・PJT進捗管理
・分析メンバーへの業務指示
・分析実務の遂行
・分析レポートをもとにクライアントへの提案書作成
など

・AI開発・データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーのご経験（5年以上）
・データ分析・AI開発実務のご経験
・プロジェクトでのR, Python, SQLの利用経験
・プロジェクトでのAWS, GCP, Azureのいずれかの利用経験
・統計及び機械学習に関する基礎知識

[概要]
・某自動車会社向け総合サービスのクラウドプラットフォーム上で、
様々な経営指標の分析やレポート化を行い、分析ロジックの構築を行う。
[業務詳細]
・緯度経度/位置情報を⽤いた個々の⾞台停⾞位置のマップ表⽰機能をベースに、
様々なロジック/機能を有するダッシュボード開発を⾏うために必要な、データ分析企画立案。
分析項目の選定から、分析ロジックの考案（設計）から実装支援。
（※Looker使用だが、開発などの実装は対象外）
[開発環境]
・言語：SQL　/　Python / R
・GCP上での開発経験
※基本的にはSQLによるデータ抽出加工などクエリ作成＋必要な分析やモデリングをPython/Rで適宜実行

①システム設計、Workフローサービス
②Python / R /SQL等での分析
・データ抽出経験3年以上
③ビッグデータの蓄積及びデータ利活用のための情報基盤/
　プラットフォームの構築プロジェクト経験
（GCP/AWS等複数のクラウドサービス利用経験が望ましい）
④一人称で動ける方

設計/実装/テストの各種レビュー推進、品質推進、課題解決支援、監査業務

(A)車載ソフト開発(B)組み込み開発(C)上記以外の開発
いずれかのソフトウェア開発経験が豊富で、上流工程から下流工程まで経験がある人材。

業界：製薬　製薬の知見は無くても大丈夫です。

Python Tableau　
データハンドリングの経験,可視化の経験　
機械学習モデル構築経験、AutoMLの経験、報告書作成経験　
一人称で実装まで出来る方

・AI領域の研究開発経験
・pythonの使用経験

■案件概要：　下記の業務を担当していただきます。(一部はスキルに応じて)　
・プロダクトマネジメント　
・CTOと連携してプロダクト戦略および開発方針の立案～実行　
・要件、仕様からのシステム・アーキテクチャ設計および技術選定　
・開発ディレクション　
・製品のスケーラビリティを考えた取り組み　
・クライアント企業の製品組み込み

　◆プロジェクトマネジメント経験
　◆複数のエンジニアを束ねた開発マネジメント経験をお持ちの方
　◆Webサービスの要件定義、仕様策定の経験を有する方
　◆エンジニアとしてWebサービスの開発経験を有する方
　◆AWSなどのクラウドサービスでのWebシステム構築経験
　◆DB、APIの理解がある事
　◆ビジネスレベルの英語(ベトナム・カナダなど各国の開発メンバーとのやり取りの為)

【作業内容】
通販／流通各社向けのデータ分析
集計と資料化、顧客に分かりやすく伝える為のレポート作成 　
（例） 　　
・会員データから優良顧客の抽出やデシル分析、RFM分析 　　
・ID-POSデータを絡めた顧客構造や購買行動の分析 　　
・ECと店舗を絡めた買い回り顧客動線分析、来店統計分析 　　
・上記分析から施策・店舗・モールへ改善プランを提示
【連携部署】
企業内データサイエンスグループで自社製品と絡めたデジタルマーケティングを主管する部署

・IBM SPSS Modeler
　～DBと連携した処理などはあまりない

【案件概要】
企業分野のInsurTech推進にかかる各種データ分析および予測モデル開発　　　　　
…残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発　
財務データ等を活用した予測モデル開発、等

【作業内容】
ニューリスク（従来保険化されていないリスク）に対する新規損害保険商品の開発や 　　
既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、新ビジネスモデルの企画立案等に、データ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます
【連携部署】
グループ全体のデジタル変革をAIやビッグデータ、IoTを活用して推進していく部門
保険のリスク評価モデル開発を行うアナリストやビッグデータを分析するデータサイエンティストなど、専門性の高いメンバーが多数在籍。

データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験(主担当として2年以上)
言語：Python or R or SAS等（必須）

＊次のような経験
・知識をお持ちの方は特に歓迎します
・データ分析案件のプロジェクトリーダー経験
・保険・リスクマネジメントなどファイナンス分野のデータ分析・モデル開発経験
・リスクの定量化、数理統計学、保険数理、金融工学など数理に関する知識
・コミュニケーション能力、問題解決能力、創造力
・新しいフィールドにチャレンジする強い意志、協調性と柔軟性

案件概要： - 海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア) の立ち上げ支援。 - 現在日本語化対応を行っており、国内顧客を開拓中です。

活動内容： - 対象のパッケージソフトウェアの　技術的要素/業務的要素をキャッチアップし、
日本国内メンバーのスキルアップ速度を早めるように努める。
- 顧客のニーズ/要件/データ等をヒアリングしたうえで、デモを作成しプレゼンを実施する。
　(いわゆるプリセールスフェーズです)
- 受注につながった場合、実装フェーズへと移行していきますが、このフェーズはエンドユーザあるいはパートナー企業が実施する事を想定しています。
このためプロジェクト立ち上げ初期は、エンドユーザあるいはパートナー企業への技術支援を実施する事となります。

必要なスキル：
– 機械学習による異常検知の理解。
データの把握/クレンジングノウハウ
　　/最適なアルゴリズムによる予測の実施/予測結果の評価。
センサーデータ等の時系列データを取り扱う事が多くなります。
– GUI操作を基本としたパッケージソフトウェアですが、
　　一部Python/R等で予測プログラムを記述する事もあります。
– 英語マニュアルを読むスキル
　　(翻訳ソフトなど使用して理解できるレベルであれば問題ありません)
日本国内の市場へ展開するにあたって、
　　チーム内の他のメンバーが順次 ドキュメントの翻訳を行っています。
　　すべてのドキュメント類を日本語化するわけではないため、
　　技術的な詳細情報は英語のドキュメントに頼らざるを得ない状況です。