Pythonの案件一覧

・AI活用ツールを主軸にした開発体制の立ち上げ、品質担保、改善サイクルの設計・運用を担っていただきます。
・概念実証対象として、店舗における管理情報を扱う地図連動機能の開発を予定しています。
・具体的な機能や仕様については、今後関係者と協議しながら詳細化していくため、現時点では固定的な要件を前提とせず、仮説検証型で段階的に開発を進める想定です。

担当いただく業務は以下を想定しています。

• 技術的な実現可能性、コスト、品質、拡張性の観点での提案
• AI活用ツールを用いた設計・実装・テスト・リリース
• ユーザー評価を踏まえた改善開発
• 概念実証結果を踏まえた改善案・継続案の整理
• AI活用開発に関する報告資料作成

– Webアプリケーションにおけるフロントエンドまたはバックエンドの設計・実装実務経験
– 生成AIやAI開発支援ツールを活用した開発、およびAI生成コードのレビュー・品質担保を行った経験
– 要件が固まりきっていない状況で、関係者と対話しながら進める概念実証や最小限のプロダクトの開発経験
– 開発プロセスの構築・改善、および検証結果を成果や課題として言語化・報告資料作成した経験

・成長中の法務支援サービス展開企業における案件となります。
・生成AIや大規模言語モデルを利用した法務支援プロダクトにおける、新規機能の開発や既存機能の保守開発および改善などをご担当いただきます。
・新規機能のAPI実装やAPI展開、また既存プロダクトAIの保守運用および改善に携わっていただきます。

【技術環境】
・関連技術：分析・汎用系言語/ AIモデル/ コンテナ技術/ 機械学習プラットフォーム
・開発基盤：AWS/GCP/Azure等
・ツール：バージョン管理ツール / AIコード支援ツール / CI/CDツール
・グループウェア：各種情報共有ツール・コミュニケーションツール
・プロジェクト管理/タスク管理：各種課題管理ツール

– Pythonを用いたバックエンド開発の経験（3年以上）
– システム開発言語（Rust、Go、Node.js環境の言語のいずれか）を用いたバックエンド開発の経験
– AIや大規模言語モデルを用いたWebサービス開発の経験

AIを活用したSaaSプロダクト開発において、下記の業務をお願いします。

• 既存SaaSの全体像把握とAI機能組み込み設計
• 独自プラットフォームを活用した業務ワークフローの高速構築
• 大規模言語モデル / AIツールを活用した概念実証の実装および本番導入支援

◆主な開発環境・ツール◆
・使用言語(FW等)：分析・汎用系言語・TypeScript・各種フロントエンドライブラリ・AI開発向けライブラリ等
・DB：RDBMS・クラウド型データウェアハウス
・AIツール：各種生成AIツール
・インフラ：AWS/GCP/Azure等・コンテナ技術
・管理ツール：コード管理ツール・情報共有ツール

– Pythonを用いた開発経験（3年以上）
– フルスタックエンジニアとしての業務経験（3年以上）
– 大規模言語モデル / 検索拡張生成を組み込んだWebアプリ開発経験（2年以上）
– AI技術における選定・設計など上流工程から関わった業務経験
– 要件定義の経験
– クラウド環境での開発経験

大手ヘルスケア関連企業内で現在使用している外部SaaSシステムを内製化するために、グループ企業の既存システムやパッケージをベースに置き換えていくプロジェクトになります。

【想定業務】

• 作成された設計書に基づき、コーディングからサーバー、環境構築
• 既存のパッケージをベースに、Web開発言語およびフロントエンド言語を用いた実装
• AIを用いた自動テストの検証・実行
• その他付随する作業

– 生成AIを用いた開発手法に対し、積極的に取り組む意欲的であること
– 円滑なコミュニケーション能力
– 設計書を基に、自力でコーディングから環境構築まで一気通貫で行えるスキル
– PythonおよびJavaScriptを用いた開発の実務経験

大手金融企業にて、金融サービスにおけるインセンティブ付与施策の運用および効果計測をご担当いただきます。
施策の効果を最大化させるため、データ抽出や条件判定などの運用面を主導していただくポジションです。

＜業務詳細＞

• 施策対象者の資格判定および条件適合の確認
• 施策対象者数、およびインセンティブ額の算出・集計
• スクリプト言語やデータベース操作言語を用いた各種データの抽出、加工、効果計測
• その他施策運用に伴う運用管理・関連業務

– Pythonを用いたデータ処理、効果計測の実務経験
– SQLを用いたデータ抽出、集計の実務経験
– 施策運用、またはそれに準ずるデータ運用の実務経験

・分散処理環境・コンテナ管理環境における以下2つの研究開発テーマについて、提供される仮説やアイデアをもとにした実装・検証・考察・報告を担当するポジション
①分散処理のサービス品質予測モデルの構築
②大規模言語モデル（LLM）・オントロジー連携によるRCA手法の構築
・期待すること：立案された仮説をスピーディーに実装し、関係者と密に連携を取りながら、検証サイクルを回すこと
【作業内容】
・提供された仮説やアイデアのコードベースへの落とし込み
・先行研究論文の数式・アルゴリズムや既存ソースコードの理解、およびそれらの改変・実装追加
・機械学習モデル（グラフ構造処理、強化学習、各種機構等）や損失関数の実装、特徴量加工、データ拡張、パラメータ調整
・手法の検証・実験の実行、結果データ解析
・実装内容および検証結果のチーム内への論理的な説明・フィードバック
【環境】
・言語：Python,Go
・想定ライブラリ：主要な深層学習フレームワーク、各種グラフ系ライブラリ
※その他必要なツールは適宜相談の上決定

-Pythonを用いた機械学習（特に深層学習）モデルの実装経験
-先行研究論文の数式やアルゴリズム、および公開されているソースコードを読み解き、自ら実装・改変できる力
-グラフ構造処理、強化学習、特定の注意機構のいずれか（または複数）に関する基礎知識と実装経験
-実装したコードの意図や検証結果を、チームメンバーに対して分かりやすく論理的に説明できるコミュニケーション能力