新規開発の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:75

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案件内容

鉄鋼業向けBIプラットフォームを基盤としたデータ蓄積
BIプラットフォームを基盤としたデータ蓄積機能を流用し、
各システム・業務領域へ横展開していくエンハンス開発案件です。
現行で稼働している機能を流用し、
新たなデータ収集機能を追加していく想定となります。
テスト工程がやや複雑とのことで、開発経験が豊富な方、
もしくはテスト設計・実施まで対応できる方を求めています。

作業内容:
詳細設計、製造、単体テスト、結合テスト

環境:
Microsoft Azure、Microsoft Fabric

必須スキル
・システム開発の実務経験5年以上
・テスト工程の経験(観点整理、ケース作成、実施)がある方
・チームでの開発経験があり、円滑にコミュニケーションが取れる方
・データ移行経験がある方
案件内容

DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。

・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票(Excel, CSV)からのSQL作成、BI(QuickSight)での可視化・分析
・AWS(Glue, Athena等)を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Python (PySpark, pandas), Power Query, VBA, SQL
・DB/DWH:AWS Athena, Glue Data Catalog, AWS RDS (SQLServer), S3
・BIツール:QuickSight
・環境:AWS Lambda
・管理ツール:GitHub

必須スキル
・Pythonを用いた開発実務経験
・SQL, Power Query, VBAを用いた実務経験
・AWS環境(Glue, Athena等)の知見・利用経験
・データ分析業務経験(データマート作成、分析基盤の構築・運用)
・ETL処理の開発・運用経験
・生成AI(GitHub Copilot等)の導入・活用に意欲的な方
・GitHubを用いたソースおよびドキュメント管理の経験
案件内容

要件定義をお願い致します。

■環 境:
<現環境>
ソース:SAPECC6.0orスクラッチ
DWH:Oracle
BI:Jasper
<新環境>
ソース:S/4HANAorスクラッチ
DWH:AmazonRedshift
BI:AmazonQuickSight

必須スキル
PL経験
何かのDWH→RedShift移行経験者
案件内容

メーカー様が小売店様と契約して受領しているPOSデータを収集しクレンジングして、DWH(snowflake)に蓄積するパッケージシステムをこれから受注する顧客用に個社対応で機能追加していく。

必須スキル
・Python(モジュールやパッケージが作れる、使える)開発経験※BI系はNG
・SQLの使用経験(3年以上)
・要件定義~の開発経験
・コミュニケーション能力のある方
案件内容

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表(Figure)作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理(欠損値処理、正規化)、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

必須スキル

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

案件内容

生物学的年齢を再定義するアルゴリズム・アーキテクト
・エピジェネティクス情報を用いた新規エイジングクロック(生物学的年齢)算出ロジックの考案 ・臓器別(脳・心臓・腸など)の老化予測モデルの要件定義および実験計画の策定
・深層学習(LLM等)をバイオデータへ適用するためのアーキテクチャ設計および技術選定
・解析結果に基づく「病気にならない体作り(介入方法)」のサービス化に向けた仕様検討

必須スキル
・機械学習・深層学習を用いた新規アルゴリズムの研究開発・実装経験 ・論文からの先行研究調査および実装(SOTAのキャッチアップ)能力
・不確実性が高いデータ(正解が曖昧なデータ)に対する評価指標(F1スコア、再現率等)の設計能力
案件内容

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル(CNN/Transformer等)の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル(LLM)技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発(プルリクエスト、コードレビュー)およびモデル管理, ・クラウド環境(GCP/BigQuery等)を用いた学習基盤の活用

必須スキル
・PythonまたはRを用いたデータ分析の実務経験
・機械学習モデル構築の実務経験、または同等レベルの知見
・分析結果を整理し、改善案まで含めて言語化できる能力
案件内容

・データ分析
・DWH構築
・データ統合

<環境/言語/ツール>
azure synapse analytics

必須スキル
・複雑なデータ処理に関わるプログラミングの広範な知識
・データ作成の正確性(納品に耐えうるデータ作成)
・上記スキルを満たす方
案件内容

大手ITグループのAI開発企業にて、グループ全体のDX/AX推進を担うエンジニアを募集します。
生成AIエージェントと既存システムを連携させ、
業務効率化を実現することがミッションです。

・SQLでのクエリ設計
・JavaScriptでの連携実装
・プロンプト作成..etc

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:SQL・JavaScript・TypeScript・Python
・FW/環境:Next.js・React
・クラウド(サービス):GCP
・管理ツール:GitHub・Jira・Confluence
・コミュニケーションツール:Slack
・その他ツール:Github Copilot

必須スキル
・Pythonを用いた開発経験3年以上
・Javascriptを用いた開発経験3年以上
・Claude Code・Devin・cursolなどの生成AIツールを用いた開発経験
・リーダー経験 ※メンバー3名以上での経験
・GASを用いた開発経験
案件内容

LLM構築に関わる上流設計

プロジェクト目的:
AIとDXを最大活用してシステム刷新を通じて顧客の先行優位を獲得する。

背景:
デジタル・AI推進室の強化を通じて、エージェント・プラットフォームR&Dにおいて、
大規模言語モデルを活用した自社モデルを作っているが、スキル・リソースが不足している。

自社言語モデル構築を進めるにあたり、顧客側社員と共にチームメンバーの一員として知見を提供して企画、設計、実装管理などがあると推定します。

場合によってはPOCなどのリードもあるかもしれません。

必須スキル

AIエージェント、LLM、実行環境インフラの各設計構築

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