常駐の案件一覧

業務改革支援担当が立案したテーマを実行するチームにて、検索拡張生成システム開発担当を募集しております。

■想定業務内容

• 業務改革支援起案テーマに紐づく検索拡張生成システムの企画・設計・実装
• 社内ドキュメント等のデータソース設計、取り込み、前処理（想定）
• ベクトルデータベースを用いた検索基盤の設計・実装・運用（要件）
• ナレッジ構造の取り込み/活用設計（要件）
• プロンプト/回答品質の設計、評価・改善（想定）
• チームリーダー、各種開発担当との連携

– 検索拡張生成システム構築の実務経験（設計〜実装〜評価）
– ベクトルデータベースを用いた設計・実装・運用経験
– ナレッジ構造の取り込み/活用（設計または実装）経験
– データソース設計/取り込み/前処理（ドキュメント、FAQ、業務データ等）の経験
– 検索品質（関連度）や回答品質の評価・改善の経験
– 関係者と連携して要件を詰め、実装に落とせるコミュニケーション力

業務改革支援担当が立案したテーマを実行するチームにて、生成AIシステム開発担当を募集しております。

■想定業務内容

• 業務改革支援起案テーマの実行に必要な生成AIシステムの設計・開発・改善
• 業務フローに組み込むシステムの要件定義/設計（想定）
• データ検索・抽出機能や外部ツール/データとの連携設計（想定）
• 検証（PoC）〜運用を見据えた品質/安全性/制御機能設計（想定）
• チームリーダー、各種開発担当との連携

– 生成AIシステムの設計・開発経験（要件整理〜実装〜改善）
– ツール連携/ワークフロー設計（業務タスクを分解して自動化に落とす力）
– 出力品質の評価・改善（失敗パターン分析、プロンプト/設計改善など）
– 関係者（業務側、インフラ・開発担当など）と連携して要件を具体化できる力

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータ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
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験

創業期のスタートアップにおける、インフラ基盤の設計・運用保守業務です。一般ユーザー向けサービスと、データ解析を行うプロダクトの2つの基盤を並行して立ち上げるため、以下の業務を担当していただきます。
　

• 複数プラットフォームの統合管理基盤構築
• 医療・情報セキュリティ基準に準拠したセキュリティ基盤の確立
• データ処理フロー設計、およびコスト最適化とスケーラビリティの両立
• AWS/GCP/Azure等を中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用・保守
• AIモデル運用のためのMLOpsパイプライン構築・改善
• IaCツールによる環境構築の自動化
• コンテナ技術ベースの運用管理
• 監視・ログ設計、アラート基盤構築等のSRE活動
• 高負荷処理が必要なAI向けHPC環境の運用

– クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure等）の構築・運用経験（5年以上）
– MLOps（学習・推論・デプロイまでのパイプライン）構築・運用経験
– IaCツールの知見・運用経験
– コンテナ技術の知見・運用経験
– SREに関する知見（監視、障害対応、パフォーマンス改善等）

金融機関向けデータ整備プロジェクトにて、利用目的の理解・データ特定、メタデータ整理、データ加工・開発を行っていただくポジションです。
データプラットフォーム上でのデータマート構築、処理パイプライン実装等を想定しています。
　
■想定業務内容

• データプラットフォーム上でのデータ加工
• データマート作成
• 処理パイプライン実装

– 要件・設計内容を理解した上でのデータ整備の実務経験
– PythonまたはSQLを用いたデータ加工・集計・抽出の実装経験
– データパイプライン構築またはETL/ELT処理の実装経験
– テーブル結合、フィルタリング、集計、データ整形の実務経験

業務システムの導入・刷新に伴い、上流の要件整理から標準機能を中心とした設計・開発までを一気通貫でご担当いただきます。
現場の業務フローの可視化や、顧客ステークホルダーとのヒアリング・要件定義を進めつつ、標準機能を駆使して実機への落とし込み(実装)まで主導していただくポジションです。
　　

• 顧客への業務ヒアリング、および要件定義
• 業務フローの可視化・整理・ドキュメント作成
• Salesforce標準機能(フロー/Flow、各種設定)を用いた設計・実装
• ステークホルダーとの進捗調整、およびプロジェクト推進支援
  　　
  ■導入・開発環境■
  Salesforce(Flow含む標準機能メイン)
  (周辺技術:Apex, LWC, API/ETL連携, データプラットフォーム, AI機能など ※知見があれば尚可)

– Salesforce標準機能を用いた設計・実装の実務経験(特にフロー/Flowの実装経験)
– 顧客への要件ヒアリングから要件定義までの上流工程経験
– 既存業務や新業務フローを可視化し、ドキュメントへ整理できるスキル
– ステークホルダーと円滑に合意形成を図り、能動的に動ける高いコミュニケーション能力

既存のシステムに対して機能を追加導入する案件です。
アプリ構築を中心にご支援いただくポジションを想定しています。

想定業務内容

• 機能導入に伴うアプリ設計・実装
• 既存システムへの機能追加に関する技術検討
• 顧客との仕様調整・折衝
• 説明資料、検討資料等の作成
• 必要に応じた課題整理、対応方針の検討

– アプリ構築経験
– Pythonでのコーディングスキル
– AI開発に関する知見
– 顧客折衝経験
– 説明資料、検討資料等の作成スキル

公共機関向けネットワークシステムの設計・構築業務において、サーバーチームのメンバーとしてご担当いただきます。

-OS（WindowsServer、Linux）および仮想化基盤の構築経験が豊富な方
-バックアップ＆レプリケーション環境の構築経験が豊富な方（特定のバックアップソフト経験だと尚良し）
-コミュニケーション良好な方
-東京都内のプロジェクトルームに常駐可能な方