Pythonの案件一覧

ライブ配信事業における、Youtubeのデータ取得バッチ基盤リファクタリングおよびdbt移行に携わって頂きます。

目的

• StepFunctionsベースの既存バッチをk8sコンテナベース構成へ移行
• バッチシステムからdbt部分の分離
• 既存運用負荷軽減・可読性向上

業務内容

• Youtubeの既存バッチの保守
• StepFunction管理dbtの分離
• 既存バッチの処理フローの整理
• 新バッチ開発

pythonの標準ライブラリおよびフレームワークを用いて、為替デリバティブ
のトレーディング向けAPI開発を行います。
某金融機関におけるデリバティブ（金融商品）価格計算（プライシング）の
保守運用を行っていただきたい。

＜現状＞
C++で構築されているAPIライブラリをラッピングし、
Webシステムから呼び出せるようにするAPIの開発・保守を行っております。

自社社員を別プロジェクトへシフトさせるため、
外部リソースへのアウトソースを検討。

＜業務内容＞
・ デリバティブシステム（為替、金利、ボンド等）に接続するWebAPIの開発および保守。

＜開発環境＞
使用言語: Python
インフラ/DB: Redis（高速計算用）、MongoDB（データ蓄積用NoSQL）
管理ツール: Gitによるソース管理

プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の構築～運用、展開、改善に関するエンジニアリング全般をご担当いただきます。
全社～プロジェクト別でのデータ分析業務、KPIマネジメント、アナリスト業務の支援を行っていただく想定です。

・データ分析基盤の設計/開発/運用、パフォーマンス改善をアジャイルプロジェクトにて実行
・AI～分析基盤・ビジネス・インテリジェンス運用支援
・プロジェクトの社外パートナーへの基盤環境導入・運用支援
・データ分析基盤に関する課題解決、新規技術調査と導入

開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い課題解決を支援していただきます。

・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクトにて実行
・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を提供
・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み

・SQLの経験3年以上（複雑な集計、データ取得が可能なレベル）
・GoogleSpredSeet 関数・ピボットテーブルの経験3年以上
・AI～API データ収集・パイプライン構築経験
・ビジネスインテリジェンスの構築経験3年以上
・データ集計、分析結果のレポーテング実務経験（3年以上）
・AWS Athena あるいは Google BigQuey 利用経験1年以上

Webサービスの販売においてサービス提供だけでなく、独自のテンプレートなどを用いてソリューションを提供する方針。そのテンプレート開発をお願いしたいです。まずはベータ版を開発し、2027年4月には正式リリースする予定です。

AWS上で生成AI活用基盤を構築します。

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
（1）LLM機能の設計・開発（要件定義〜運用）
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計（Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等）
・自律型エージェントの設計（Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装）
（2）品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤（LLM-as-a-Judge, Ragas等）の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
（3）運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
（4）セキュリティ・安全性設計
・個人情報（PII）保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計

・データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
・探索的データ分析（EDA）・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有（再現可能な形で）

・PythonまたはRでのデータ分析経験（Pandas / NumPy 等）
・機械学習の実務経験または同等スキル
（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
・実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

Hadoopに関する運用業務（ユーザサポート・定常業務・メンテナンス）の支援、プロダクト保守/運用業務、利用者からの問い合わせ対応（Trino/Sparkジョブ、クラスタ自体に関する質問等）、定常的なクラスタ運用業務（定期メンテナンスや増強、利用者要望への対応など）の対応。