Pythonの案件一覧

・オンプレ環境にあるシステムのAWS環境への移設

・AWS環境への移設に伴うアプリケーション改修

・そのほか、AWSに関する技術支援（QA対応、調査等）
対応工程 ： 要件定義～リリース

・WEBシステムの開発経験

IT技術を活用した「グリーン分散エネルギー情報流通基盤」の開発を行います。

エネルギー販売事業者と分散エネルギーの発電側との情報流通を制御管理する仕組みの開発となります。

電力の需要量や供給量を予測し安定的な電力供給を実現させるためのPoCです。

※テレワーク環境が整う2～3日間は豊洲に出勤

※自宅にネット環境必要

クライアントはライフログ（人の生活習慣）に関わるデータの利活用を目的として、様々なデバイス、アプリケーション、利用した店舗情報からのデータを集めています。そこで、データエンジニアとしてデータののクレンジングやモデリング、評価等の業務をお願いします。

当該ドメインにおける機械学習を用いたレコメンドシステムの実装

暗号資産取引システム開発における、上流から対応可能なエンジニアを募集いたします。

その他にブロックチェーンやPythonなど最新の技術に携われる案件です。
＜主な担当業務＞

基本設計～実装まで

自動テストのスクリプト作成

コミュニケーションが抵抗なく取れる

・AI実証実験を弊社社員と一緒に実施していただく

（分類・物体検出・正常品学習・インスタンスセグメンテーションなど）

・画像処理プログラムの作成と検証（Python）

・詳細設計書の記述（先方フォーマットに追記）

・アプリケーション開発・テスト仕様書の作成、実施

■業務内容

AI（画像系深層学習等）を利用した空間情報からの情報抽出/認識技術のモデル開発・サービス開発・受託開発。研究開発案件も一部ございます。」
■詳細

衛星画像・航空写真・ドローン画像等の画像データや３Dデータを中心にして、 AI（画像系深層学習等）を利用して地物抽出・変化抽出技術のAIモデル開発を実施します。

AIモデルを利用して、クライアントの自社サービス開発や受託案件も実施します。

その成果は、国土管理・環境・災害対策・復旧支援・インフラ管理・固定資産等の幅広い分野に活用します。

■背景■

クライアントサービスのUP前需要予測の精度改善を行う上で、既存のモデル（移動平均ベース）から機械学習を活用したモデル（LightGBM）で代替し、廃棄や売り切れの抑制を行いたい。しかし、様々な変数を加えているにも関わらず、既存のモデルよりも精度改善が見られない状況のため、その要因調査・検証に当たりたいが、現在のデータサイエンティストのリソースでは十分に対応しきれず、新たにリソースが必要な状況
■やること■

3月いっぱいは、精度向上が見られない要因の調査と、その結果を受けてモデルを修正し、精度改善が見られるか検証いただきたい。具体的には、うまく予測できていない要因の一つとして商品の季節性があると考えている。季節性があるかどうかのEDAと、現状の機械学習モデルで季節性が捉えられていないことの確認、季節性を捉えるためのモデルの修正と精度検証をお願いしたい。また、EDAや検証を行う上で、新しく追加検証項目が出てくると想定されるため、そちらの調査・検証をお願いしたい。また、可能であれば4月以降は、未来のデータに対して精度が十分かどうかを検証する実地検証フェーズに入る想定のため、その実地検証から発生する事業部からの改善要望の反映や、予測が必要かどうかの精査を行う必要があるが次のスコープの予定であるモデル構築・検証をお願いしたい。

■働き方■

・リモートでモデル改善、週1つ（木曜16-17時）の需要予測関係者の集まるオンラインMTGに参加いただく-オンラインMTG時に出たFBをもとにモデルの改善を進めていただく

-不明点等は適宜slackや（イレギュラー的に）meetsで相談しながら解消する
■体制■

アドバイザー1名PM1名インターン1名ビジネス側2名
■営業コメント■

時系列の理解があり、モデルに関してはARIMA等の古いモデルではなく、ブースティングの中でもLightGBMのような割と新しいモデル経験者がフィットするかと思っております。
■その他■

期間内に依頼事項を完了いただいた場合、棚などの他の課題改善に当たっていただきます

・モバイルゲームおよび分散システムの設計/構築/運用

・開発環境やCI/CD環境の設計/構築/運用

・システム運用の改善、自動化

・大規模システムの負荷対策