齋藤担当の案件一覧

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該当件数:78

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案件内容

背景:
該当のサービスについては現在BtoB事業への予算配分に伴い、開発予算を限定的に運用しています。このため、社員ではなく業務委託のエンジニア2名で運用を行っております。チーム構成は、サーバーサイドエンジニア1名(副業、週数時間)とFlutterエンジニア1名(フリーランス、月数十時間)です。サーバーサイドエンジニアの稼働時間が少なく、運用が追い付いていないため、新たにエンジニアを募集します。

業務内容:
・ニュースアプリのシステム運用や新規機能開発

■具体的には
・Python、Go を使ったAPI、Webアプリケーションの設計、開発、運用
・Google Cloud や Amazon Web Services を利用したインフラの保守運用、調査
・管理画面の改修(Vue, React)

必須スキル
・PythonおよびGoの開発経験1年以上(どちらかの開発経験が2年〜が望ましい)
・Google Cloud または AWS での開発経験
・ユニットテストなど、ソフトウェアのテストに関する知識
案件内容

クライアントでは電子材料に関するビッグデータとその解析により、材料開発を高速化させる研究に取り組んでいるが、リソースが不足しており、自身で実験もしながら解析、プログラム作成まで対応出来る方を募集。

以下業務を想定
・機械学習、シミュレーション開発技術を用いた材料開発分野への応用検討
(材料を組み合わせた時の反応を解析し、システムに落とし込む)
・現状実証実験側のリソースが不足している為、実験フェーズの対応がメイン業務となる

必須スキル
・電子材料に関する知見
・化学・工学などのドメイン
案件内容

・Lookerで作成されたダッシュボード・レポートの修正・管理
・新規機能がリリースされた際に、必要な修正を既存レポートに加える
・重要KPIレポートの品質管理
・不要なレポート・古い定義のレポートの棚卸し
・各部門向けKPIダッシュボードの作成

必須スキル
・BIツールの利用経験
※Lookerの利用経験があるとベスト、Tableauなど別ツールでも相談可
案件内容

・生成AIを使った技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行
・課題設定に応じたアーキテクチャの検討を行い、必要に応じて論文レベルでの調査も行う
・プロンプトエンジニアリングや実験管理などMLから外れる領域に関しても深い知見を業務に落とし込む
・(オフライン推論またはオンライン推論を提供するMLOps構築のために)Pocコードからプロダクションコードへの書き換え・実装を行う

必須スキル
・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・論文レベルでの技術調査
・アルゴリズムの理解(ライブラリの知識含む)
・基本的なMLアルゴリズム、生成AI周辺のアルゴリズム
・プロンプトエンジニアリングに関する深い知見・経験
・機械学習を用いたモデル開発経験
・プロダクションコードの実装経験
案件内容

Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用と日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

主要技術:BigQuery/Cloud Composer(Airflow)/Python/(一部Spark)

必須スキル
・Pythonを利用したデータ分析等の開発経験、SQLの知識
・AWS、GCPいずれかのクラウドサービスの開発及び運用経験
・Linux/ネットワークの基礎知識
案件内容

データユーザーからの要求をくみとり的確なデータとフローの設計を行い、パイプラインの構築やパイプラインを動かすデータ分析基盤の運用保守を行う。

必須スキル
・クラウドデータ基盤サービスでの開発運用保守経験(特にBigQueryの経験があると良い)
・データ基盤運用の範囲におけるSQL(DDL/DML、CTE、副問い合わせ、information_schemaの利用、など)
・Linux / ネットワークの基礎知識(Linuxサーバの運用保守経験があると良い)

 

以下技術要素参照(*が特に重要)
– ETL/ELTツール
– *Embulk
– trocco
– digdag
– BIツール
– Redashなど
– GoogleCloud
– *BigQuery
– Cloud Storage(updated)
– Data Transfer
– IAM
– Cloud Monitoring / Cloud Logging
– その他
– *Linux
– *Bash
– Git
案件内容

主業務:定義された設計書の意図を理解し、設計書に沿ってデータを加工するパイプラインバッチの開発を行う。

主要な使用技術:BigQuery/dbt/Prefect/great_expectations(一部Airbyteの可能性)
期間:短期間(2024/1〜3月の3ヶ月間)想定
その他希望:週5日フルタイム(フレックス制)、フルリモートOK

必須スキル
・Python、SQLに関する開発経験
・円滑なチーム開発能力
(ジュニアエンジニアレベル〜エンジニアのスキル感)
案件内容

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)

必須スキル
・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・アルゴリズムの理解(ライブラリの知識含む)
・レコメンデーションアルゴリズムの理解(協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解、深層学習ベース、ハイブリッド)
・基本的なデータ処理技術の理解
例: データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリングなど
・GCP環境を用いた開発経験(GCP VertexAI, BigQueryは1年以上の実務利用経験)
・機械学習を用いたモデル、レコメンドモデル開発経験(直近2年以上MLエンジニアの経験がある方)
・MLOpsに関する実務経験(MLパイプライン構築、CI/CD、モデルのバージョニング、モニタリングなど)
・仮想環境を用いたチーム開発経験
案件内容

EC・POSなどのデータがそれぞれ別のGCPプロジェクトで管理されている。これらを統合的に管理・活用し、内部監査・外部監査にも耐えられるようなデータ分析基盤を構築していきたい。まずはGCPプロジェクトを1つに統合していく予定。社内に詳しい社員がいないため、GCPの設計・構築の実務を行いながら、GCPに関する相談にも答えていただける有識者を探している。作業内容は以下を想定
・GCPプロジェクトの統合
・NW/セキュリティの設定
・モニタリングやログ取得の設定
・テーブルごとの命名規則作成
・その他GCPに関する相談事項への対応全般

必須スキル
GCPのシステム構築経験/知見
・GCPプロジェクト統合に関する質問に対して、過去の実務経験を踏まえて回答できる
・GCPの設計や設定などの実務を行える
案件内容

クライアントは Azure Open AI を中心とした生成AIの導入サービスを提供している。Azureや生成AIに詳しいエンジニアが不足しており、エンド顧客の教育・案件相談や社内・外部パートナーの育成を依頼できる有識者を募集している。

必須スキル
・Azureでの生成AIの導入経験
・業務に生成AIを導入する為の進め方が分かる(どのようにデータや情報を整理し、どんなプロンプトを書いていくかなど)
・生成AI導入に向けてAzureのコンポーネントをどのように組み合わせて使っていけばよいかわかる(Azure Open AIなど)
・Azureの構築ができる

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