リモートの案件一覧

国の研究開発事業にて研究を進めているリサーチャーと協力・議論しながら、主にエンジニアリングを担当いただきます。
研究内容を理解した上で、深層学習や機械学習を用いたデータ分析などを用いた実装に落とし込み、研究活動を前に進めていただきます。

・リサーチャーとの定期的な議論
・研究の目的に応じたアルゴリズムの選定、開発作業
・先行研究の実装再現

電子契約(電子契約サービス3冠受賞)Saasの設計と開発作業を担当して頂きます。
また新規サービスの世界初のワンデジタル署名及び機能追加開発にも携わっていただきます。
チーム構成：現在4名(東京1名、北海道3名)のチーム構成になっており、20代後半から40代まで幅広い世代が活躍しています。
勤務地：曙橋駅または四谷三丁目駅(業務、開発に慣れてからリモート可能)
技術環境：
言語等： Laravel 9.52.5、PHP 8.1.20、blade、vite, Plain JS/CSS(React/Vue.jsの導入は検討中)
DB等：CloudSQL(MySQL8.0)
インフラ：GAE、Cloud(SQL/Storage/Scheduler/Task/Build)、AWS、QLDB
ツール等：Redmine、Docker、LaravelShift、PHPUnit、Laravel Dusk、GitHub

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。
　現行システムから新システムへのデータ移行を実施する案件となります。
　移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業をご担当いただきます。
　なお、移行対象DBはOracle、PostgreSQL、MySQLで、AWSのDMSなどを活用してデータ移行を実施します。
　移行対象テーブルは200件・1テーブルの最大データ件数は約4億件となり、大規模なデータ移行案件の知見が獲得できます。
　業界トップの大手商社のデータの構造、データの作り方、運用方法、課題などについても知見が獲得できるポジションです。

・ロボット操作用タブレットにおけるUI/UXの改善を行うプロジェクトでkotlinエンジニアを募集。

複数の社内向けシステムについての一次対応窓口担当
（インターネット広告の入稿/レポーティング及び関連ツール）

・Youtube動画のレポーティングシステムのデータ分析用に導入している、
Tableauツールを使った業務がメインになります。

具体的な業務として、
・社内ユーザーからの問合せ対応（zendesk/slack）
・不具合や障害と想定される場合の切り分けとエンジニアへのエスカレーション
・簡単な運用操作（JOBの再実行やデータベース更新等）
・Tablaeuデータソース/ワークブックの作成・編集

　数億件のデータを扱う大規模なデータ分析業務をご支援いただきます。
　商品情報の特性（危険品）分析や、在庫情報の最適化を目的としたデータ分析ならびに、
データ分析、およびデータ分析に必要なデータの収集・加工ツールの開発をご担当いただきます。
　扱うデータは商品情報（マスタ）、在庫情報、入出荷情報（トランザクション）など多岐にわたります。
　クライアントが提示した分析テーマをロジックを開発していただき、
開発したロジックをもとにデータ分析を実施しレポートしていただきます。
　現時点ではデータ分析用の基盤（仕組み）がないため、仕組みの構築も将来的には担当いただく想定となります。

クライアントの製造メーカー様にて、Pythonで業務自動化の自社システムを構築しており、開発自体は外部のベンダーに業務を委託されております。

クライアント側に開発担当者がいないため、
・自社システムの改修
・クライアントの自動化ニーズを整理し、ベンダーへ伝える
・その他ベンダーとの調整業務（動作確認等）
・システムの不具合対応等

等の対応をしていただきます。

FY2023末に現行DWH移管、共通IT基盤への切替を計画している。
お客様の各部門でBIツール（Tableau）導入が進んでおり、共通IT基盤等のデータを活用した全社データ活用基盤を構築することを目標としている。
現在、フェーズ1(案件目的整理、ロードマップ策定、グランドデザイン策定)をやっており、8月からのフェーズ2(全社将来像整理、データ活用基盤PoC検討/要件定義、データ分析基盤検討/要件定義)から参画の要員を募集している。※PJチームが増え規模が大きくなるためフェーズ2は8月〜10月でスケジュールをひいているが、後続フェーズも控えているため契約更新想定。

製薬企業でPoCを予定しており、ベンダーサイドでプロンプトエンジニアリングをお願いする想定です。

【サービス内容】
LLMへ医療論文、様々な研究データを学習させ、医療リアルワールドデータの信憑性をLLMで担保するサービスとなります。

【体制】
ベンダー　PM1名
エンド（製薬企業）　2名

【環境】
・Azure OpenAI Service
・gpt3.5 turbo
・GPT4
・LangChain

概要：
配送拠点での人員管理の目的のため、需要予測モデルを構築する業務になります。まずPoCを行なって精度検証・報告までとなります。

業務：
・モデル設計、構築
・データ加工、学習検証
・精度改善調査
・ドキュメント作成

体制：
2名体制
PM1名
DS1名（当該募集）