小林担当の案件一覧

LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードするポジション。
RAG（Retrieval Augmented Generation）やエージェント設計、LLM評価・品質改善、監視・運用、セキュリティ対策まで含め、PoCに留まらず本番運用可能なLLMシステムの構築・継続改善を担当。
品質・コスト・安全性のバランスを考慮しながら、実運用レベルのLLM活用を推進する。

主な業務：
・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）
・セキュリティ・安全性設計（PII、権限管理、プロンプトインジェクション対策）
・チーム開発（コードレビュー、設計、ドキュメント整備）

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表（Figure）作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理（欠損値処理、正規化）、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

生物学的年齢を再定義するアルゴリズム・アーキテクト
・エピジェネティクス情報を用いた新規エイジングクロック（生物学的年齢）算出ロジックの考案 ・臓器別（脳・心臓・腸など）の老化予測モデルの要件定義および実験計画の策定
・深層学習（LLM等）をバイオデータへ適用するためのアーキテクチャ設計および技術選定
・解析結果に基づく「病気にならない体作り（介入方法）」のサービス化に向けた仕様検討

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル（CNN/Transformer等）の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル（LLM）技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発（プルリクエスト、コードレビュー）およびモデル管理, ・クラウド環境（GCP/BigQuery等）を用いた学習基盤の活用

・研究開発（R&D）領域におけるデータ分析・機械学習業務
・データ収集、前処理、品質確認（欠損・外れ値・分布確認 等）
・探索的データ分析（EDA）、可視化、仮説検証
・機械学習モデルの構築および評価（分類／回帰／時系列／異常検知 等）
・特徴量設計、評価指標設計、データリーク検知
・分析結果のドキュメント化、再現性を意識した社内共有
・適性に応じてモデル開発高度化、AI×DB活用、MLOps領域への関与あり

全事業横断で利用される基幹系ワークフローシステム（契約管理／購買管理／債務・債権管理等）のローコード開発および運用保守を担当。
ユーザ部門（事業部・法務・経理・総務等）からの要望対応、設定変更、改修、問い合わせ対応に加え、業務理解を踏まえた改善提案、要件定義～設計、設定作業、ベンダコントロールまでを担う。
会計システム連携データ作成までがスコープ。

PC向けプラットフォームにおけるデスクトップアプリケーションの開発・保守運用を担当。
Electron/Tauri等を用いたデスクトップアプリ開発を中心に、関連するフロントエンド・バックエンド領域の開発、要件定義～テスト・保守まで一連の工程に関与。案件規模により、関係部署・ステークホルダーとの調整業務も含まれる。

事業会社における情報システム領域の支援業務。
社内ネットワーク環境の構築・見直しを中心に、ITインフラ全般の整備・運用支援を行う。
週1～2日程度の稼働を想定し、現状整理から改善提案、実行までを一貫して対応いただく。

主な業務内容は以下を想定：
・社内ネットワーク（LAN／Wi-Fi）の設計・構築・改善
・ルータ、スイッチ、FW等のネットワーク機器設定
・社内IT環境の課題整理、改善提案
・PC、アカウント、SaaS等のIT資産管理支援
・セキュリティ観点での簡易的な運用ルール整備

国内外の様々なお客様にSnowflakeの導入とそれに伴うデータ活用の支援
-Snowflakeの導入コンサルティング
-Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発支援、データ活用支援
-Snowflakeや周辺技術領域（モダンデータスタック）の情報収集、技術検証
-データ基盤やデータエンジニアリングに関する技術情報発信

-RDBMS製品（Oracle、 PostgreSQL、MySQL等）または
DWH製品（Teradata、Redshift、BigQuery等）または
データレイク製品（Hadoop/Spark、EMR等）に関する開発経験

-クラウド（AWS、Azure、GCP等）に関する開発経験
-基本的なSQLまたはPythonのコーディングスキル
-論理的思考、ドキュメンテーションのスキル

データエンジニア／クラウドエンジニア／PMとして、Databricksの導入によるデータ基盤開発や顧客企業のデータ利活用の促進業務。
◆Databricksを用いた顧客のデータ活用基盤開発、データ活用を支援するため、下記の業務を担当。
-データ利用部門との課題定義および要件整理
-データ基盤の設計／開発（AWS、Azure等、他のクラウドと連携したデータ基盤の設計・開発）
-データ基盤上のデータモデル設計・開発
-データ加工処理（ETL／ELT）の設計・開発
-データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発
-AIモデルの継続的なデリバリ（MLOps）を考慮した環境の設計・開発

-顧客もしくは自社のクラウド開発プロジェクトにおけるチームのリーダもしくはサブリーダとして、要件定義、設計、実装のいずれかの工程を担当した経験
-5名以上のチームのマネジメントもしくはリーダ経験
-Professionalレベル以上の認定資格（AWS、Azure、Google Cloud等）を有する方もしくは、3年以上のクラウド開発経験