常駐の案件一覧

企業の拠点移転に伴う、移転先でのネットワーク・環境構築、ベンダーマネジメントを支援していただきます。また、構築後の環境に関する説明会やフロント対応など、各グループ会社向けのアナウンス業務も担当していただきます。

• 移転先におけるネットワーク環境の構築支援およびベンダーコントロール
• プロジェクトにおける課題整理、課題解決の推進
• 移転・構築完了後の各グループ会社向けへの説明・フロント対応

– ネットワークの基本知識（構成図の作成や基本用語の理解ができるレベル）
– ネットワーク更改プロジェクト等において、課題整理や課題解決を推進した経験
– 施工管理またはオフィス移転計画に携わった経験

大手金融機関にて、会員のトランザクションデータを活用した自動与信審査モデルの高度化、および優良顧客の「解約・離脱予測モデル」の開発を担当していただきます。既存モデルの精度向上や新規アルゴリズムの導入をリードするポジションです。

• 決済・信用データからのSQL/Pythonを用いた前処理、データマート構築
• 不均衡データに対応した、分類・生存時間分析等の機械学習モデルの構築・チューニング
• XAI（説明可能なAI）技術を用いた予測根拠の可視化と妥当性の検証
• 既存の統計モデルから機械学習モデルへの移行に伴う、バックテストおよび精度比較検証
• リスク管理部門など金融ドメインの有識者との要件定義および仕様策定

– Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験（分類問題、アンサンブル学習、深層学習等）
– SQLを用いた大規模データのクレンジング、データマート構築、チューニング経験
– 金融機関におけるデータ分析、またはリスク管理、与信モデル開発の実務経験
– 高セキュリティ環境や週3日のオンサイト勤務に柔軟に対応できる方

グローバル企業におけるクラウド環境の管理体制を、海外拠点から日本国内へ移管・集約するプロジェクトの支援業務です。ガバナンス管理の移管に向け、方式設計から実作業、運用引継ぎまでを一気通貫で担当していただきます。

【主な業務内容】

• 組織管理機能を用いた移管方式の検討・設計
• 組織単位（OU）構成や制御ポリシー（SCP）の再設計および移行
• 認証基盤・ID連携の再構築、および各種監視・セキュリティサービスの連携引継ぎ
• 請求統合、コスト最適化プラン（RI/Savings Plans）の共有設計の再構築
• 海外拠点の運用チームとの英語による要件・手順調整（Web会議含む）
• 移管手順書および運用ドキュメントの作成

– クラウド環境の組織管理機能を活用したマルチアカウント環境での運用または構築経験
– 権限管理（IAMロール/ポリシー等）の設計に関する実務経験
– 海外チームと英語でWeb会議や各種調整が可能なレベルの英語力

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

– 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

• 専門金融機関における法人向け決済・預金管理システムのクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）移行プロジェクト
• システム移行に伴う要件定義、設計、構築、テストからリリースに至るまでの一連の工程の遂行

– クラウド環境を用いたシステム開発における上流工程（要件定義および基本設計・詳細設計）の実務経験
– 多角的な関係者と円滑に連携できる高いコミュニケーション能力、および自発的に業務を推進できる能動的な姿勢

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

特定サービス展開企業における、主要なコミュニケーションシステムおよび受付システムの刷新に伴うデータベース（DB）領域の設計、構築、およびテスト対応を担当していただきます。システムの更改に合わせて、インフラ連携のための環境整備や、大規模データ蓄積のための設定、各種試験の環境準備などをDBの専門家として推進する役割です。

主な業務内容：
■ システム更改に伴うDB設計・設定業務

• 外部環境（AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤）からDBへのアクセスを最適化するための構成・セキュリティ設定
• データ蓄積および分析に向けたDBのパラメータ調整・環境構築（詳細設計〜統合テストフェーズを想定）
  ■ 移行および各種試験対応
• システム移行に伴うテストの実施
• 性能試験や運用試験（非機能要件検証）に向けたDB環境の準備、および試験の遂行

– RDBMS（Oracle等）を用いたデータベースの設計および構築の実務経験
– DBリソース（データ領域配置やメモリ割り当て等）の拡張・縮小に関する専門知識
– プロジェクトを円滑に進めるための高いコミュニケーション能力と、主体的な行動力

大手決済サービス展開企業における、基幹システムを含む大規模なシステム群のクラウド移行（クラウドリフト）プロジェクトです。既存のオンプレミス環境の構成や運用設計をヒアリング・分析した上で、クラウド環境への移行設計、コードによるインフラ管理（IaC）、および構築・実装をインフラエンジニアとして担当していただきます。

主な業務内容：

• 既存オンプレミス環境のヒアリングに基づくクラウド移行計画の具現化
• クラウド環境におけるインフラ基盤の要件定義、設計、構築、およびテストの推進
• IaCツールを用いたインフラ構成のコード化および自動化の実装
• 複数システムが関わる複雑な移行プロセスにおける進捗・課題管理とステークホルダー調整

– AWS/GCP/Azure等のパブリッククラウド環境におけるインフラ設計・構築・テストの実務経験
– コンテナ技術（Kubernetes等）を用いた基盤の設計・運用に関する知識や経験
– IaCツール（Terraform等）を用いたインフラ構築の自動化経験
– パブリッククラウド案件における非機能要件定義から基盤設計・構築・テストまでの一連の経験
– 構築や試験フェーズにおける高度なインフラトラブルの解決能力
– 設計の網羅性や妥当性を上位レイヤーへ論理的に説明・提案できるコミュニケーション能力
– 複数のステークホルダーとの適切な折衝・調整、および主体的な案件推進能力

データ分析プラットフォームを活用した、大規模データの統合および分析環境の構築支援をご担当いただきます。

主な業務内容

• 統合データプラットフォームを用いたデータパイプラインの設計・構築
• さまざまなデータソースからのデータ統合および分析用データマートの作成
• クラウド環境と連携したデータ分析基盤の運用・最適化支援

– 統合データプラットフォーム（Databricks等）を用いたデータ統合およびデータ分析の実務経験
– 主要クラウドサービス（AWS/GCP/Azure等）のデータ分析ソリューションを用いた開発・運用実務経験

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

– 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