リモートの案件一覧

・官公庁向けのデータ分析基盤において、データレイク、データパイプライン、DWHの設計業務をご担当いただきます。
今回は3名の募集ですが、2名は設計業務、1名は運用設計をお任せいたします。
BIツールにはTableauを使用する予定でございます。
設計フェーズは現状3月までですが、
案件状況により構築フェーズも引き続きご担当いただきます。

クライアントが提供している一般コンシューマ向けアプリにおけるサーバーサイド開発をご担当頂きます。
MaaSと呼ばれる領域において、AWS上で開発を行っており、トレンドに触れることのできる環境です。
一部、リリース済みシステムの運用保守対応（改修作業を含む）もお願いする可能性があります。
クライアントも穏やかで良い方ばかりなので、落ち着いて開発に取り組むことが可能です。
長期にわたってご支援いただける方を求めております。

Pega-UiPathを連携するワークフローを対象とし、UiPathの実行管理機能
（ロボ実行、実行結果確認など）の処理を追加する支援
■対象システム
リース業向けワークフローシステム

■参画メリット　：
["支援後の保守対応が見込める。追加開発が見込める"]

業界最大手のAI契約書審査プロダクトの新規機能開発にかかわるフロントエンド開発・一部既存機能の改修

業界最大手のAI契約書審査プロダクトの新規機能開発にかかわるバックエンド開発・一部既存機能の改修

大手コンビニチェーン運営企業にて自社開発されているネイティブアプリ（Android）の設計～テストをご担当頂きます。

◆備考
ただタスクを実装するだけではなく、自走し提案も込みで実施頂ける方がマッチします。

リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

カメラ、スマホなどに関連したウェブサービスの企画・設計、及び、ウェブサービスのコンテンツに関する制作を指示するディレクション業務を支援いただきます。
具体的には、複数のサービスについて、毎日の制作進行管理をメインに、下記を行っていただきます。
・メディア運用業務、広告キャンペーン対応、UI/UX改善の設計等
・企画支援業務（要件ヒアリング、課題整理、施策優先度検討）
・設計業務（画面遷移図、ワイヤーフレーム、タスク管理等）

・機械学習に関連する応用研究開発/ソフトウェア開発をご担当いただきます。

【補足】
・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。

【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

以下のいずれかをご担当いただきます

【分析基盤のリプレイス】
・リプレイス中の分析環境の構築支援およびバックエンドアプリケーションの開発
・AWSでの開発
・Redash、Athena、Glue、S3等のAWS基盤で動いているBIツールの変更
・QuickSinghtまたはPower BIを予定（選定中）
・Lambda（Python)、EventBridgeを用いた分析基盤へのデータ追加処理の機能追加

【AI基盤の構築＆再構築】
・Azure上に構築済みのAI基盤の機能追加や再構築対応（予定）
・AzureもしくはAWSでの開発
・Azure Functionsの #C → Pythonリライト
・API Mamagerを使ったAPI化

■開発環境 ：開発マシン：Mac
クラウド環境：AWS / Azure
言語：Python / Golang / PHP / #C
管理ツール：GitHub Enterprise / ZenHub etc.
その他ツール：Docker / CircleCI / GitHub Actions / Datadog etc.

冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。

・異常検知（異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知）における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用