常駐の案件一覧

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

• 物理・オンプレミス環境におけるインフラ基盤の構築、システム展開、および運用管理業務
• プロジェクトに関わる複数の外部ベンダーや社内関連チーム間における、技術仕様の調整・折衝および合意形成の推進

– インフラシステムの実装・構築経験（オンプレミス環境におけるインフラ構築の経験者を優遇）
– オープンソース仮想化技術、Linux系サーバー構築、または構成管理・CI/CDツールを用いた構築自動化のいずれかの実務経験
– 国内主要ベンダー製の商用クラスタリングミドルウェア、または統合運用管理ツールなどの導入・運用経験
– 外部ベンダーおよび複数チーム間における、技術的な仕様調整やスケジュール調整の実務経験

自社システム運用の最適化に向けた、オンプレミス環境からクラウド環境への移行（クラウドリフト）に伴うインフラ刷新プロジェクトです。
AWS/GCP/Azure等のクラウド環境上における、Red Hat Enterprise Linux（RHEL）サーバーの設計・構築および各種検証・試験フェーズを担当いただきます。

– 商用LinuxOS（RHEL等）の設計および構築に関する実務経験
– プロジェクトを円滑に進めるための基本的なコミュニケーション能力
– 進捗状況や課題について、上位層（チームリード等）へ適切に報告・連絡・相談（報連相）ができるスキル
– 自身に割り当てられたタスクのスケジュールおよび進捗を自律的に管理できる能力

• クライアント企業の運用ルールの把握および明文化、ルール策定に伴う関連部門との打ち合わせ・調整
• 複数部門にまたがる横断的なリレーション調整・合意形成
• 運用ルールおよび業務チェックリスト等の作成・作成支援
• 現行システムの外部設計書の再構築（既存機能を深掘りし、最新の外部設計書へ落とし込む業務）

＜副次的な業務＞

• インフラ基盤関連（OS・ミドルウェア等）の設定変更および各種調査（作業手順書の作成、開発環境での検証、エビデンス整理、本番環境作業の対応等を含む）
• ベンダー等の製品サポートへの問い合わせ、およびサポートサイトからの情報収集
• 定例・定型的な報告資料の作成

– Windows Server環境におけるシステム設計・構築の実務経験
– クラウド環境（AWS等の仮想サーバー等）を用いた構築および運用保守において、手順書をゼロベースから作成できるスキル
– シェルスクリプトやスクリプト言語（PowerShell等）を用いたプログラムをゼロから構築・作成できるスキル
– 金融系プロジェクトにおける要件定義書および外部設計書の作成・整備経験

販売管理システムの開発プロジェクトにおいて、データ領域の専門性を活かした技術サポートを担当いただきます。

主な業務内容

• データ利活用に向けた技術的なアドバイザリおよび実務支援
• 業務要件に基づいたデータ構造の検討支援

■環境■
C#、SQLServer

– 財務・会計系システム開発プロジェクトへの参画経験、および関連する業務知識
– 特定の製品に限定されない、幅広いBIツール（データ可視化ツール）の選定・活用に関する実務経験

• 組織横断で利用されるデータサービスの改修および最適化を支援します。
• 既存のワークフロー管理環境からManaged Airflowへの移行作業を主導します。
• 分析に必要となるデータの調達から、システムの実装・リリース、提供後の運用・保守までを一貫して担当します。

◆主な業務内容

• データベースの操作およびApache AirflowからManaged Airflowへの移行対応
• データパイプラインの実装、リリース、および運用保守業務

– SQLを使用した業務経験
– Webシステム開発経験（Pythonだと尚可）
– コミュニケーション力