Pythonの案件一覧

大手総合商社における、生成AI（RAG等）を活用した意思決定支援・分析レポートシステムの開発を技術面から牽引するポジション。
・商社の事業部門との直接対話による要件定義および仕様の合意形成（超上流～上流）
・PythonやReact/Next.jsを用いたクラウドネイティブ環境でのアーキテクチャ設計およびスクラッチ開発リード
・開発メンバーへの技術指導、およびPython/React双方の高度なコードレビュー
・最新のAIツール・AIエージェント（Devin等）を活用した、次世代開発プロセスの構築・推進

■開発環境■
Python (FastAPI), TypeScript (React/Next.js/Vite), AWS, Google Cloud, Azure, Terraform, GitHub, Jira, アジャイル（スクラム）

– 技術的な意思決定とメンバーマネジメントを伴うプロジェクトのリード・完遂経験
– 顧客折衝を通じた要件定義、および複雑な業務要件のシステム化スキル
– 主要クラウド（AWS/GCP/Azure）上において、フロント・バック・インフラを独力で設計〜構築〜公開まで完結できるフルスタックな技術力
– PythonおよびReact双方における、品質・保守性・性能を考慮した精緻なコードレビュー経験
– 抽象的な要望を具体化し、複数のステークホルダーと円滑に調整できる高いビジネスコミュニケーション能力

IoT自動車関連サービスにおける新機能・新サービスの開発および既存システムの改善業務。
・バックエンドおよびフロントエンドを含む、サービス実現に向けた開発業務全般
・既存機能の改善、および新技術の検証・負荷対策などのシステム改善
　　　
■開発環境■
Python, MySQL, NoSQL, Google Firebase, Jira, GitHub, Slack
AWS (DynamoDB, Lambda, S3, API Gateway, EC2, OpenSearch, ECS, ECR, RDS, CloudFront, Route 53)

– Pythonを用いたシステム開発の実務経験（5年以上）
– AWS（Amazon Web Services）環境での開発・運用経験（5年以上）
– 英語および日本語での円滑なビジネスコミュニケーションスキル

AIコンサルティング・プロダクト提供企業における、生成AIを活用した社内業務の効率化・自動化、およびデータ基盤の構築支援業務。
・LLMを活用した各種社内ツールの開発・機能拡張
・業務フローの自動化、およびデータパイプライン/ETLの設計・実装
・要件定義からテスト、運用保守にいたる一連の開発工程の推進
　　　
■開発環境・ツール■
Python, BigQuery, Snowflake, Redshift, GPT-4, Claude, Gemini, LangChain

– LLM API（OpenAI, Anthropic等）を組み込んだWebアプリケーションの開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLプロセスの設計・実装経験
– 要件定義からシステムテスト、運用保守までの一気通貫での実務経験
– 社内ツール開発や、業務フローの自動化・効率化システムの構築・運用経験

グローバル展開する大手エンタメ企業における、世界各国のリージョンを横断した「経営ダッシュボード」および「マーケティングモニタリング環境」の構築・改修プロジェクトです。
一般的なERP等の管理会計システムからデータを抽出するだけでなく、各海外法人が手作業で管理しているExcelデータや、各種SNSマーケティングデータといった、フォーマットや粒度の異なる様々なソースからデータを整理し、一元管理化・可視化していく業務を担います。
最初から要件を固めるのではなく、クライアント側と「可視化したい数値」についてクイックに対話・試作・すり合わせを繰り返しながら、アジャイル（段階的追加）に変革させていく進め方を採用しています。

– 該当BIツール（Power BI等）を用いたダッシュボード構築および改修の実務経験
– プログラミング言語（Python）またはデータベース操作言語（SQL）を用いたデータ処理フロー・パイプラインの構築・改修経験
– データマートの作成や、関数（DAX等）を用いたメジャー設計に関する知見
– フォーマット、粒度、期間がバラバラな散在するデータ（Excel、SNSデータ等の未整備データ）を整理・統合した実務経験
– 要件が不確実な状況下で、クライアントやメンバーと対話をしながら仕様をクイックに具体化していく柔軟なコミュニケーションスキル

最先端の技術スタックを用いて、大手クライアントのDXおよびデータ利活用を最上流からリードしていただくプロジェクトです。
クライアントの経営課題やKPIに基づき、データ基盤のアーキテクチャ設計からAIを活用したソリューション提案まで、大きな裁量を持ってアジリティ高く推進していただきます。

【具体的な業務内容】
・次世代データ基盤（エンタープライズデータレイク）の構築・利活用推進
・クラウド環境（Microsoft Fabric、Azure Databricks）を中心としたデータ基盤のアーキテクチャ設計
・分散処理フレームワーク（Spark）を用いた大規模なETLパイプラインの設計、およびデータインテグレーションの最適化
・生成AIを用いた業務高度化・自動化ソリューション（RAG / AIエージェント）の導入
・社内ナレッジの高度活用を目的とした、先進的なRAGシステム（GraphRAG等）やAI検索機能を駆使したシステムの要件定義および設計・開発

– クラウド環境（Microsoft Azure等）におけるデータ基盤またはAIシステムのアーキテクチャ設計・構築経験
– 該当データプラットフォーム（Microsoft Fabric等）を用いたデータエンジニアリングの実務経験（Spark上でのETL作成、データパイプライン構築など）
– Pythonを用いたデータ前処理、データモデリング、およびスクリプト開発の実績
– 生成AI / 大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム（RAG、プロンプトエンジニアリング等）の設計・開発経験、および関連する主要フレームワーク（FastAPI等）の知見
– クライアントのビジネス課題を理解し、技術的な解決策をロジカルに提案できるITコンサルティングまたは上流工程の経験

大手小売企業の電子商取引事業におけるデータ基盤整備およびデータ分析業務を担当します。
顧客の購買行動分析、需要予測、アクセスログや販売実績データ分析を通じた課題特定、プロダクトの改善提案、データ分析基盤の整備、モニタリング環境の構築など、プロダクトの成長に直結する幅広い分析業務を担います。
プロダクトのフェーズに応じた高度な分析機能の立案および提供も含まれます。

– データサイエンス関連分野での実務経験（4年以上）
– 主要なプログラミング言語（Python/R等）を用いた開発スキル
– データベース操作言語（SQL等）を用いた実務経験
– Webアクセス解析ツールの活用経験
– 基礎集計から統計的分析手法を用いた実務経験
– 分析結果に基づく改善提案およびレポート作成の経験
– ビジネス部門との協業経験
– 課題特定から施策実行まで一貫して携わった実務経験

コールセンターにおけるオペレーション自動化に向けた開発プロジェクトです。
構造化データ（YAML等）を用いた設定やプロンプト作成、テスト作成までをアジャイル形式で担当いただきます。
提示される要件や仕様を自ら読み解き、設計から開発・テストまでを主導して一人称で進められる方を募集いたします。

– システム開発の実務経験（3年以上）
– 要件・仕様を自ら読み解き、設計から実装、テストまで主体的に対応できること
– 何らかのプログラミング言語を用いた実装（コーディング）の実務経験 ※Pythonの経験があれば尚可

大手エネルギー関連企業が内製で進めている「数理最適化（配船・燃料調達）アプリケーション」の開発プロジェクトです。
現在、主要な機能やコアロジックの開発は完了しており、実業務での運用に向けた環境整備、テスト、ドキュメント化、および今後の保守対応を担当いただきます。

■具体的な業務内容
・数理最適化システムにおけるテストコードの作成およびテスト環境の構築
・実運用に向けたソースコードのリファクタリング、デバッグ、各種設計書の作成・ドキュメント化
・社内のモデル設計担当者の指示に基づく、制約条件の追加やモデルの微修正
・実運用開始後のシステム保守、およびユーザー要望に応じた機能調整

＜アプリケーション開発環境＞

• 開発基盤: Dataiku（データ・AI分析プラットフォーム）
• 言語・フレームワーク: Python, Streamlit
• 数理最適化ソルバー: Gurobi Optimizer

– 数理分野の学歴またはバックグラウンド（数学、情報科学、統計学等）
– Pythonを用いた実務でのアプリケーション開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）における一般的なWebシステムの開発・テスト経験
– GitHubを用いたソースコードの共同開発・管理経験
– 指示を正確に理解し、ドキュメント作成や細かな調整業務に素直に取り組めるマインド

プラットフォームサービスを運営する企業にて、コンテンツ監視向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。
画像認識技術を活用し、投稿コンテンツの検知・分類を行うAIモデルの開発から推論基盤の改善まで幅広く携わっていただきます。
少数精鋭のチームで、プロダクト開発チームと連携しながらAI機能の品質向上や運用改善を推進するポジションです。

【業務内容】
・各種画像認識モデルの開発、学習、評価
・AI推論パイプラインの設計、実装、本番運用
・アノテーションデータの品質管理およびデータセット設計
・モデル精度・処理速度向上に向けた既存パイプラインの改善・最適化
・アノテーターチームへの技術支援およびガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携したAI機能開発および技術支援

– 主要な機械学習フレームワークを用いたモデルの開発・学習・評価経験
– 画像認識モデル（物体検出・画像分類・領域抽出）の実装経験
– 主要な機械学習評価指標の設計・運用経験
– 学習パイプラインの不具合調査・改善経験
– データセット設計およびデータ不均衡対策の経験
– 画像処理ライブラリや動画処理ツールを用いた画像・動画データの前処理経験
– アノテーションデータの品質管理経験
– プログラミング言語によるデータパイプライン構築経験
– クラフト環境（AWS/GCP/Azure等）の利用経験
– コンテナ技術を用いた開発環境構築および実験環境運用経験