リモートの案件一覧

クライアントのリース会社にて
現在進行しているツール作成プロジェクトにおいて開発支援を行っていただきます。

[概要]
生成AIを活用して自社サービスのソフトウェア開発プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指します。社内の開発チームと連携し、生成AI技術の導入とその効果的な運用を支援します。また、業務プロセスの分析も行い、改善点を特定して最適なソリューションを提案します。

[業務詳細]
・業務プロセスの分析と改善点の特定
・生成AIツールの評価、導入、カスタマイズ
・AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り
・AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価
・社内開発チームへのトレーニングとサポート
・継続的なフィードバック収集と改善提案

■案件・業務概要：
☆同プロジェクトの別ポジションに弊社クライアントより1名参画中です。

大手webメディア業の金融プロダクトを取り扱う事業組織にて、ファイナンスプロジェクトが立ち上がっております。
金融系プロダクトを扱う与信管理プロジェクトで、まずは決済アプリベースの審査システムを審査用データマートの集計・分析作業を実施し、
事業側のモニタリング資料に必要なデータの建付け、作業自動化としてのシステム開発を行っていただきます。（具体的には、申し込み数の集計自動化、加盟店の増減など）

＜業務内容＞
・BigQueryを用いて、データ集計、分析（SQL作成）
・ワークフローパイプラインの策定、改修
＜体制＞
・クレジットサービスポジション（3名）←弊社クライアント要員参画中ポジション
・モニタリングポジション（3名）←★今回の募集ポジション

既存オンプレミス環境で利用されているスクラッチシステム及びパッケージシステムをAWS上で再構築する
工程は設計・開発〜（バックエンド）

概要：
現在、データ基盤とAI基盤をパブリッククラウドにて構築しています(データ基盤とAIの検証基盤をGCP、生成AIのAPIをOpenAI, GCP, AWSで各々構築)。
自社サービスのデータ基盤とAI基盤のインフラ運用をよりセキュアで継続性のある運用にしていくため、インフラや業務フローの改善をお願いしたいです。

業務スコープ：
・各パブリッククラウドのアカウント発行のための社内申請フローの整備
・Google CloudのIAM/グループの設計見直し
・インフラ業務、データ基盤業務の作業時間短縮を目的としたインフラ・業務プロセス改善
・Google Cloud上に構築しているML, 生成AI検証を行うためのインフラ環境の利用整備

• VM上で起動するプロトタイプアプリケーションにIPアドレス制御を入れられる仕組みの整備
• 情報セキュリティルールの整備とインフラへの設定反映

■概要
ネット予約の予測モデル(LightGBM)の精度改善を行って頂きます。
現モデルは季節変動やイベント等、外的要因に対応しきれていない状況です。

■業務スコープ
・要員調査
・精度改善、検証、実装
・レポート作成、報告

【作業内容・工程・環境】
ECサイト等で使われる元請け企業がエンド様向けに構築した分析システム／プログラムの保守と、ECサイト等のサービスに蓄積されたデータ分析業務の支援。
〈使用している技術〉
分析システムのプログラム言語はNumPyを含むPython。
データは、おおよそGCPのBigQueryに蓄積されている。
〈作業概要〉
・当該システムのロジックの調査
・上記の調査結果に基づく当該システムドキュメントの更新／整備
・ 当該システムに対する軽微な修正（改修に関する設計、テスト設計、テスト含む）
・上記作業に対する工数見積もり
・分析対象データの集計／加工

概要：
クラウド上に構築されたデータ分析基盤において、SLI/SLO/SLAに基づいたアーキテクチャの見直し、設計実装及び、運用をお願いいたします。

業務スコープ：
・新機能、自動化等の設計開発、運用、環境整備
・issue対応
・上記に付随するドキュメンテーション

環境：
GCP（Bigquery、Cloudcomposer
Cloud Source Repositories、Cloud Build、Container Registry、Cloud Run）

現ツールのEOLに伴い、AWS Glueの導入を進めていますが、社内に専門的な知見のある方がいないため、アドバイザリーとしてご支援いただける方を募集します。

現状の課題／想定内容：
・初期設定に苦労しており、どのような運用をするのが良いか経験者の意見を参考にしたい
・実装に関するアドバイスをいただきたい(一部難関な部分は実装をお願いしたい)

・データ基盤の現行調査（バッチ数やテーブル数、データサイズなど＋現行の課題把握）
・アーキテクチャ選定（SybaseIQ、Treasure Dataから分析に最適なDB選定および検証）