常駐の案件一覧

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該当件数:1728

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案件内容

下記業務内容を想定いたします。

大手システム開発企業向けの金融向けデータ基盤構築(検証フェーズ)におけるエンジニア募集です。

■作業内容:金融系データ基盤構築(検証)

  • 簡易AI機能の構築
  • 統制管理環境の構築
  • 稼働情報収集の標準化(各種標準規格想定)、事業継続計画の検討
  • ローコード開発基盤の環境設計見直し
  • データウェアハウス:管理アプリケーション、AIアプリケーション開発、外部ストレージ連携、事業継続計画の検討
  • 上記を支えるクラウド基盤(PaaS)活用

■体制想定

  • プロジェクト管理者:クライアント側にて想定
    下記の要員募集を行います。
    1) AI基盤エンジニア(クラウド環境) 1名
    2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
    3) ローコード開発ツール・分析ツール担当 2〜3名
必須スキル

– 各種対話型AI構築ツール等を用いたAI機能・チャットボットの構築経験
– ローコード開発プラットフォーム(アプリ構築ツール・自動化ツール・分析ツール等)を用いた実務開発経験

案件内容

下記業務内容を想定します。

大手システム開発企業向けの金融向けデータ基盤構築(検証フェーズ)におけるエンジニア募集です。

■作業内容:金融向けデータ基盤構築(検証)

  • 簡易AI機能構築
  • ガバナンス管理環境構築
  • 稼働情報収集の標準化(各種規格想定)、事業継続計画検討
  • ローコード開発環境の設計見直し
  • データウェアハウス:管理アプリケーション、AIアプリケーション開発、外部ストレージ連携、事業継続計画検討
  • 上記を支えるクラウド基盤(PaaS)活用

■体制想定

  • プロジェクト管理者:クライアント側にて想定
    下記の要員募集を行います。
    1) AIプラットフォームエンジニア(クラウド環境) 1名
    2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
    3) ローコード開発ツール・分析基盤(各種BI等) 2~3名
必須スキル

– データウェアハウスの導入、アーキテクチャ設計、または管理・運用経験
– データウェアハウス内組み込みAI機能を用いたAI/機械学習機能の設計・構築経験
– SQLスキルおよびデータベース設計経験

案件内容

以下の業務内容を想定します。

大手システム開発企業向けの金融系データ基盤構築(検証フェーズ)におけるエンジニアの募集です。

■作業内容:金融系データ基盤構築(検証)

  • 簡易AI機能の構築
  • 統制管理環境の構築
  • 稼働情報の集約・標準化(標準規格想定)、事業継続計画の検討
  • ローコード開発基盤の環境設計見直し
  • データウェアハウス:管理アプリケーション、AI機能開発、外部ストレージ連携、事業継続計画の検討
  • 上記を支えるクラウド基盤(PaaS)活用

■体制想定

  • プロジェクト管理:クライアント側にて対応想定
    以下の要員募集を行います。
    1) AI基盤エンジニア(クラウド(AWS/GCP/Azure等))1名
    2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
    3) ローコード・分析ツール担当 2〜3名
必須スキル

– クラウドプラットフォーム上のAI機能サービスを用いた機能開発・設計経験
– クラウドPaaS環境におけるインフラ設計・構築経験
– PythonまたはC#を用いたバックエンド開発経験

案件内容

セキュリティ関連企業のプロジェクトメンバーとして現場に常駐し、以下の業務を担当いただける方を募集いたします。
クライアント各拠点にてすでに各種ログ統合・分析ツールを利用している他チームの構成員に対し、同ツールによる収集手順の標準化を推進していただきます。
数名規模のプロジェクトにおける現場リード業務を担当していただきます。

必須スキル

– ログ統合・分析ツールの設計および構築実務経験(2年以上)
– ログ統合・分析ツールの要件定義等の上流工程経験(1年以上)
– 単純にログ収集環境の操作や運用を行っていただけでなく、その仕組みの導入やログ収集に係る設定の設計・変更対応の実務経験(1年以上)

案件内容

先端AI活用型システム開発組織にて、AI機能開発エンジニアとしてご支援いただく案件です。
大規模組織向けシステム構築・品質管理の知見を活かし、自動化機能を活用した開発・検証を推進いただきます。
上級担当者レベルの方を対象としております。

【業務内容】
・先端AI活用型システム開発組織におけるAI機能開発支援

必須スキル

– システム開発・品質管理に関する知見
– 大規模組織向けのシステム開発・品質管理経験
– AI自動化機能の活用スキル
– 開発支援ツールを利用した構築・検証経験

案件内容

新規事業向けアジャイル開発のプロジェクトリードエンジニアとして技術面から開発を推進します。

【業務内容】

  • 新規事業向けWebアプリケーションにおける技術選定、構造設計
  • 先端AI機能やアタッチメントプラットフォームを活用した迅速な仮説検証・プロトタイプ構築
  • 課題整理、技術方針策定、提案・見積もり支援
  • 開発チームの牽引、コード品質管理および組織育成

【開発環境】

  • 言語:型定義付きJavaScript、JavaScript、スクリプト言語
  • インフラ/DB:AWS/GCP/Azure等の各種クラウドサービス、コンテナ技術、BaaS、RDBMS、インメモリデータベース
  • AI/開発ツール:コード生成AI工具、各種AI支援開発ツール、生成AI・大規模言語モデルの実装
必須スキル

– PythonまたはTypeScriptを用いたWebアプリケーション開発実務経験(5年以上)
– 小中規模以上のチームまたは案件での技術リード経験
– 顧客折衝または要件整理の経験
– 設計から実装、コード評価、品質管理まで一連の経験
– 曖昧な要件を分解し、実装可能なタスクに落とし込めるスキル

案件内容

大手小売企業向け環境における認証管理ソフトウェア(Keycloak等)を用いたID管理システム(IdP)の詳細設計・設定工程をご担当いただきます。
※基盤本体の構築は完了済み。パートナー企業リーダーのサポートとして参画いただきます(顧客との直接のやり取りは基本的にございません)。

【主な担当業務】

  • ヒアリングを通じた認証・認可要件の整理
  • 認証管理ツールの詳細設計・設定・動作確認
  • Web画面(Java)の一部開発・修正業務
必須スキル

– 各種認証管理ツール(Keycloak、クラウド認証サービス等)を用いたIdPの設計・構築経験(特定製品の経験がなくとも、各種クラウド認証サービス等の経験があれば可)
– RDBMS(MySQL、PostgreSQL、Oracle等)またはNoSQLデータベースにおける設計・構築経験
– Javaを用いたWebアプリケーション開発経験

案件内容

既存のオンプレミス音声基盤からクラウド型音声サービスへの移行を実施するプロジェクト
【業務内容】
プロジェクトリーダーまたはシステムエンジニアとして要件定義・設計・構築・テスト・リリースを担当していただきます。

必須スキル

– クラウド型コンタクトセンターサービスにおけるプロジェクトリーダー経験

案件内容

小売・流通企業向けのクラウドインフラ導入プロジェクトにおいて、インフラ/アーキテクチャの上流工程やシステム基盤の検討を担当いただきます。

【直近の作業】
・インフラ関連の検証計画作成や技術調査
・各種業務領域(連携処理、データ管理等)との課題管理、議事録作成、技術調査

【中長期的な作業(予定)】
・システムガイドライン等のルールの理解、および技術調査をもとにしたインフラ・アーキテクチャ方針・設計検討
・社内管理部署への問い合わせ対応、他チーム・開発ベンダーとの連携によるインフラ方針・テスト計画決定のサポート等

■開発環境■
AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤、API連携基盤、ネットワーク環境、端末、各種アプリケーション

必須スキル

– 大規模・高信頼性システムにおけるインフラ/アーキテクチャ上流工程の経験
– クラウド移行や統合を前提としたシステム基盤(クラウド基盤、API連携、バッチ連携、イベント連携等)の検討経験
– 非機能要件定義(可用性、性能・拡張性、セキュリティ、バックアップ、業務継続性等)の経験
– マルチベンダー環境での調整および推進支援経験(責任分界や技術課題の整理・プロジェクト推進)
– クライアント環境での常駐実務経験(現場課題の吸い上げおよび施策反映)

案件内容

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
必須スキル

– 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

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