宗像担当の案件一覧

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該当件数:252

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案件内容
  • 学習データ作成のためのテキストデータ収集および整備
  • 機械学習モデルの学習および評価(学習結果の誤り分析を含む)
  • 前処理・後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
  • 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

◆主な開発環境・ツール
言語:C++、Python
ツール:OS環境、バージョン管理システム、情報共有ツール
インフラ環境:AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

必須スキル

– Linux環境の使用経験(2年以上)
– スクリプト言語の使用経験(2年以上)
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発・運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力(特定の英語資格試験の一定スコア程度目安)

案件内容
  • 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与

業務内容・期待役割

  • 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
  • ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発(既存アセットへのキャッチアップを含む)
  • AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
  • 他のAIエンジニアのマネジメント、成果物(コード・報告資料)の品質管理
  • PMとの連携、顧客への技術的説明
必須スキル

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス(API)の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

案件内容

大手モビリティ関連企業の社内業務システム開発において、フルスタックエンジニアとして参画していただきます。少数精鋭のチームでスクラム開発を取り入れ、バックエンドからフロントエンド、インフラまで幅広く担当しながら継続的なプロセス改善にも取り組んでいただきます。

  • Ruby on Railsを用いた社内業務システムの機能開発および改修
  • AWS環境におけるインフラの設計、構築、および運用保守
  • データベース(SQL)を用いたクエリ作成、データ操作、運用保守業務
必須スキル

– Ruby(Ruby on Rails)を用いたWebアプリケーション開発経験(3年以上)
– AWS環境におけるインフラの設計および構築経験
– SQLを用いたデータベースの開発・運用保守経験

案件内容

技術負債の返済を目的とした、既存システムからモダンなAPIシステムへのリプレイスプロジェクトです。インフラ専任のリードエンジニア(1名体制)として、新規APIサーバー向けのコンテナインフラ構築、CI/CDパイプラインの構築、技術的な意思決定、チームの技術力向上を自律的にリードしていただきます。

※アプリケーション開発やDBの構築・運用・チューニングは業務範囲外となります。

  • AWSコンテナ環境を用いたAPIサーバーのインフラ設計・構築
  • CI/CDパイプラインの構築と最適化、およびIaCによるインフラのコード化
  • インフラ構成、運用フロー、トラブルシューティングに関するドキュメント整備
  • 開発チームに対するインフラの技術的フィードバックと技術力向上の推進

PHP8.4やLaravel11など、最新のスタックを用いた開発環境です。
◆開発言語:PHP8系(随時バージョンアップします)
◆フレームワーク:Laravel11系(随時バージョンアップします)
◆既存Webアプリケーション:PHP5.6(CakePHP2、FuelPHP1.8)
◆データベース:MySQL5.7系(別プロジェクトにてバージョンアップ予定です)
◆インフラ:AWS、Docker
◆バージョン管理:Git、GitHub
◆CI/CD:GitHub Actions
◆ローカル開発環境:Docker、Docker Compose
◆統合開発環境:Visual Studio Code

必須スキル

– API用に最適化したウェブサーバー等の技術選定、および高可用性インフラの構築・運用経験
– AWSにおけるコンテナオーケストレーション(ECS / Fargate等)を用いた設計・構築・運用経験
– ネットワーク、セキュリティ、監視・アラートの適切な設計・構築スキル
– 負荷テストによるインフラ耐久性の検証経験
– GitHub Actions等を用いたCI/CDパイプラインの構築・運用経験
– IaCツールを用いたインフラのコード化実務経験
– 複雑な要件を整理したドキュメント作成スキル、および技術的意思決定の合意形成推進力

案件内容

大手Webメディア運営企業にて、インバウンド(訪日外国人)向け新規サービスの開発に携わっていただきます。企画段階の要件定義から設計、実装、運用までを一気通貫で担当し、システムや開発プロセスの改善も主導していただきます。

  • インバウンド向けWebサービスの要件定義、設計、開発、テスト、リリース、運用
  • システムアーキテクチャの改善提案・設計・推進
  • 開発プロセスやCI/CDパイプラインの継続的な改善・最適化

◆主な開発環境・ツール
主要技術:Ruby on Rails (メイン), React
データベース:MySQL
インフラ:オンプレミス
CI/CD:CircleCI、GitHub Actions
その他:Git, Slack, Teams, AI開発支援ツール (Cursor, Devin, Claude Code)

必須スキル

– Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発経験(5年以上)
– 要件定義からリリース、運用保守まで一貫して携わった経験
– システムアーキテクチャ設計や画面設計を主体的にリードした経験

案件内容

小売業を展開する企業において、企業間電子商取引(BtoB EC)プラットフォームおよび電子請求書管理システムを導入するための設計・開発・設定業務をご担当いただきます。

主な業務内容

  • 対象製品の仕様理解に基づくシステム最適な設定対応
  • プラットフォーム導入に伴う要件定義および各種設計業務全般
  • 既存システムとの連携を想定したデータ連携設計の推進
必須スキル

– 企業間取引(BtoB)プラットフォームに関する導入、システム設計、または設定対応の実務経験
– 電子請求書・請求管理システムに関する導入、システム設計、または設定対応の実務経験

案件内容

自社プロダクトを展開する企業において、プロダクトセキュリティの専任担当として技術責任者(CTO)や開発チームと密に連携し、以下の業務を牽引していただきます。

ガバナンスおよび方針策定

  • セキュリティ方針の策定と推進(セキュリティポリシー策定、ロードマップ作成、外部チェックシートへの対応)

設計・実装支援

  • プロダクト開発におけるセキュリティ設計・実装支援(脅威モデリングの実施、先端AI技術特有のセキュリティ対策、認証・認可に関する設計レビュー)

脆弱性管理・DevSecOps推進

  • 脆弱性管理およびDevSecOpsの推進(脆弱性診断の実施、CI/CDパイプラインへの自動セキュリティスキャンの組み込み、依存ライブラリの管理)

インシデント対応・啓蒙活動

  • インシデント対応体制の構築(対応フローの策定、ログ監視・アラートの設計、再発防止策の立案)
  • 社内へのセキュリティ知識の普及(セキュアコーディングの啓蒙、勉強会の開催、ナレッジベースの構築)

◆技術環境
フロントエンド: Next.js、Chrome Extension
バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python
データベース: PostgreSQL、Qdrant(ベクトルDB)
インフラ: AWS、Terraform
CI/CD: GitHub Actions
監視: Datadog
AI: OpenAI/Anthropic API 等

必須スキル

– Webアプリケーションセキュリティに関する実務経験3年以上(脆弱性診断、セキュアコードレビュー、脅威モデリングのいずれかの経験)
– 大規模言語モデル(LLM)等の先端AI技術を活用したプロダクトにおけるセキュリティの実務経験、または深い知見(入力値制限対策、出力フィルタリング、マルチテナント環境におけるデータ分離設計など)
– 主義的なクラウドインフラ環境におけるセキュリティ設計および運用の実務経験

案件内容

AIシステム基盤開発および研究開発業務
先端のAI技術を統合した高度なシステム基盤の開発や、データ分析・最適化業務をご担当いただきます。

主な業務内容

  • 最新の技術論文や研究に基づく、大規模言語モデル・検索拡張生成・視覚言語モデル等を統合した複合的なAI基盤の開発
  • 確率論や統計学の知見を用いた、AI出力結果の信頼性評価およびアルゴリズムの最適化
  • データベース言語等を用いた、AIの学習や検索処理に最適化された大規模データの構築および管理
必須スキル

– AIシステム領域におけるプログラミング実務経験、およびPython等を用いた高い開発能力
– 機械学習、深層学習、または各種アルゴリズムに関する基本的な知識
– 技術論文の読解や海外動向の調査、グローバルなコミュニケーションが可能なビジネスレベルの英語力

案件内容
  • 金融機関における決算業務(国内基準および国際会計基準)の自動化を目指すプロジェクトです。
  • 現在、国内基準向けのシステムはテストフェーズにあり、並行して国際基準対応の仕組みを新規に立ち上げます。
  • 大量データを効率的に処理するためのETL処理を実装し、後続の各システムへデータを橋渡しする仕組みの設計から開発までを担います。

◆開発環境の傾向

  • インフラ: AWS環境(AWS Glue, Amazon Redshift等)を活用したデータ基盤
  • アプリケーション: Pythonを用いた開発、およびPySparkによる大規模データ分散処理
必須スキル

– ETL開発経験、Python

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