Pythonの案件一覧

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

ライブ配信事業における、大規模言語モデル（LLM）や自律型AI（Agent）を活用したデータ分析業務の内製化・効率化プロジェクトです。
・自然言語からのデータ分析（Text-to-SQL / RAG）を用いた分析Agentの開発
・属人化していた分析業務の自動化および効率化の推進
・誤った数値を返さないためのAgentの精度・信頼性の担保

– Text-to-SQLやRAG型のAgentを自力で実装した経験
– 実務レベルのSQLスキル（複雑な結合や集計処理など）
– データ構造を読み解き、Agent向けのコンテキスト設計ができる能力
– LLMの特性（ハルシネーション等）の理解と精度担保の対策力
– 開発支援Agent（AIエディタ等）を日常業務で使用していること

急成長中のリーガルテック企業にて、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクトの新規機能開発（API実装・デプロイ）および既存AI機能の保守運用・改善。

【技術環境】

Python3、OpenAI API、AWS（SageMaker等）、Azure、Docker、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCI

– Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上）
– Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発経験
– AIやLLMを組み込んだWebアプリケーションの開発経験

BtoC向けECサービスのCX（顧客体験）向上チームにおける、フロントエンド領域のリード。
要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定から実装・テストの推進。
週1回のスクラムによるUX改善提案や、顧客インタビューへの参加などプロダクトの価値向上に向けた業務。

– React / Next.js を用いたフロントエンド・サーバーサイドアプリケーションの構築経験
– 要件定義や基本設計などの上流工程、およびアーキテクチャ設計・技術選定の実務経験
– 開発チームにおけるリーダー実務経験
– 技術的制約を踏まえた上で、能動的に仕様や要件を提案できるビジネス思考

ECアプリケーション運営企業における、機械学習を用いたプロダクトのリード。要件定義、技術選定などの意思決定、機械学習基盤の設計・構築、およびレコメンドシステムを中心としたプロダクトの設計・開発・運用。

【技術環境】

Python、GCP（BigQuery、Looker Studio等）、Tableau、Docker、Terraform、GitHub

– 数十万ユーザー規模以上におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定や要件定義などの上流工程における実務経験
– GCPまたはAWS環境を活用した機械学習モデルの開発・運用経験

顧客が内製している分析基盤の開発および運用を支援する案件です。
上級コンサルタントやアーキテクト等で構成されるSIerチームおよび顧客の内製開発チームに参画し、共に実務を担務いただきます。最新のAI技術やモダンなデータ基盤を活用した環境です。

【開発環境】

• 言語：SQL、Python
• インフラ：AWS/GCP/Azure等、クラウド型データプラットフォーム（データ変換管理ツール）
• AI：データプラットフォーム組み込みAI、生成AIサービス

– 一般的なクラウド環境での開発経験
– 高い勉学意欲
– 対クライアントにおける豊富なコミュニケーション能力