高橋担当の案件一覧

RAGシステムの設計、開発、および精度向上への取り組み
社内データソースと基幹システムのデータ統合
データ整形/変換/最適化方法の検討及び開発

ChatGPTを安全かつ効率的に利用するための基幹システム開発に注力しています。
このプロジェクトでは、社内の生成AI利活用の基盤システム開発と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度向上に重点を置いており、
これらの領域において深い知識と技術力を持つデータエンジニアを募集します。
このポジションでは、AIモデルの性能向上のためのデータ整形方法の策定や、RAGシステムの開発と最適化に携わります。

LLMを利用したシステム開発
LLMと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
開発に必要なリソースの設計と管理

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。

Salesforce上での実装作業ならびにPLのフォロー、提案など
・PLがいるので、顧客との直接折衝はあまり発生しない想定です
・PLに Salesforceの経験が無い為、
PLのフォローやPLへの提案が発生します

次期基幹システムをマイクロサービスで構築

【システム】：スクラッチ及びSaasサービスにて各マイクロサービスを構築
API連携　Java　Spring　React　AWS　MySQL

某生保企業向けのデータ分析・マーケティング業務の募集になります。
・KGI・KPIの企画・立案
・相談予約サイトやマーケティング業務に関連する各種データ分析業務
・データ分析から得られる示唆を元に、改善案の立案
・デジタルだけでなく、顧客や基幹システムのデータと連結し分析する(キャンセル率など)
・GA4を上手く使いこなせていない現状があり、改善案の立案
・業務・施策のPDCAを自主的に回し、事業への貢献を継続的にできる

・ディレクション、マーケティング、コンサル等における企画立案及び施策実施の経験
・Web広告のマーケティング経験が豊富であり、PDCAを回しながら
　自身の施策で成果を上げた経験がある方
・GA4を通じて 新規獲得におけるデータ分析経験がある方
・自発的にコミュニケーションが取れ、キャッチアップが早く前向きな方

・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析
・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施
・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する
・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等)
※海外とのやり取りが発生するため英語の読み書きが頻出します(担当業務によっては英会話の必要性も有り)

＜業務詳細＞
・分析基盤整備
　└ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード）
　└ユーザー行動の可視化（推移、利用特性）
　└分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し）
・分析
　└データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策）
　└ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類）
　└効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等）
　└得られたデータを元にしたインサイトの提供

＜使用ツール＞
・開発言語：Go
・インフラ環境：Google Cloud、Cloud Spanner、Cloud Function、Cloud Run、BigQuery
・ソースコード管理：GitHub
・CI/CD：CircleCI, Cloud Build
・監視/モニタリング：Google Cloud Logging, Google Cloud Monitoring
・インシデント管理：PagerDuty
・コミュニケーション：Slack, Google Meet
・プロジェクト管理/ドキュメント：JIRA/Confluence/DocBase

・API基盤（MuleSoftで構築）とAPI支援基盤（AWS上構築）の構築・運用作業になります。
・API基盤では、VPCやDLBの構築、アラートやモニタリング設定などを行います。
・API支援基盤では、EC2サーバやAWSの各種サービスの構築、CloudWatchによる監視設定などを行います。
・MuleSoftについて
　 https://www.mulesoft.com/jp/integration-solutions/saas/salesforce

環境：
AWS
Anypoint Platform（MuleSoft）
その他（Slack、Backlog、GitLab　など）

・ウェビナーの集客〜事後フォローまでに発生する実務オペレーション
・プロパーのマーケティング補助
・BtoBコンテンツの企画・制作、ライティング

リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。

・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善

・開発基盤
　・AWS, Microsoft Azure
・ツール
　・GitHub(Enterprise), GitHub Copilot
・CI/CD
　・GitHub Actions, CircleCI
・グループウェア
　・Google Workspace, Slack
・プロジェクト管理/タスク管理
　・ClickUp, Jira, GitHub

・関連技術
　・Python3
　・OpenAI, Hugging Face
　・AWS SageMaker

SaaSプロダクトのマーケティング支援業務に従事して頂きます。
主な業務はSaaSプロダクトのセールスチームにおける、イベント、DMの企画、実行、運営となります。
・オフラインイベントの施策
・集客媒体（LP、DMなど）の企画
・ロジまわり
・総括、PDCA