Pythonの案件一覧

• 高度な立体データ解析システムの技術開発を担当するポジション
• 独自アルゴリズムの構築に最上流工程から携わる

【作業内容】

• 独自の対象物・形状認識アルゴリズムのスクラッチ開発
• 設計データや空間データとのシステム連携
• 高度なベクトル・幾何学解析処理の実装
• 処理の高速化および精度向上に向けた改善
• アジャイル手法によるプロトタイプ開発
  など

【ツール/環境】
言語：Python, C/C++

– 3次元空間における形状検出や物体認識・検知に関する実務経験
– 高度な数学的知見を実務に適用・応用できる能力
– Pythonを用いた品質の高いソースコードの実装スキル

特定業界向け企業様のAI・データ活用部門にて、全社向けAI活用およびデータ活用基盤の推進を支援するプロジェクトです。
現在、組織内向けAI基盤を展開しており、定期的な機能アップデートを行いながら、他システムとのデータ連携やAIアシスタント活用を推進しています。
今後、他システムとの連携・データ活用・AI活用展開が加速する見込みのため、推進・実装検討・ベンダーコミュニケーションを担う人員を募集します。
※原則として実装はベンダーが行いますが、機能改修検討などの際、自ら手を動かして検証する可能性があります。

– AI技術に関連するプロジェクトを先導した経験
– AWSを用いた環境構築の経験（サーバーレスコンポーネント等の修正対応ができること）
– Python等を用いた実務的な技術スキル
– 開発ベンダーとの意思疎通や、客観的な視点での提案・助言ができること
– 関連する各部門と連携を図りながら業務を推し進められること
– システム改修の検討にあたり、自ら実機確認や検証を行えること

自社プロダクトを展開する製造メーカーにて、一般ユーザーや法人向けに提供している健康管理用ウェアラブル端末、およびスマートデバイスを活用した新規機能開発プロジェクトに携わっていただきます。

◆主な業務内容

• 各種端末やスマートデバイスから収集される身体・活動データの分析および状態評価の実施
• 時系列データやセンサーデータを対象としたAI解析、および判別アルゴリズムの精度向上
• プロジェクトチームの一員として、データ解析に付随する各種突発業務への柔軟な対応
• 不定期に発生する地方イベントへの出張対応、および現場での運営・測定サポート

– Pythonを用いたデータ分析および機械学習モデルの開発経験（データ前処理、特徴量設計、モデル構築）
– 主要な機械学習アルゴリズム（勾配ブースティング、決定木、回帰分析等）を用いた予測モデルの開発経験
– モデル評価指標（各種精度・識別指標等）に関する深い知識と理解
– パブリッククラウド環境（AWS）における分析・開発の実務経験
– 健康・ヘルスケア関連データ、または公的機関・自治体統計データの分析経験
– 機械学習モデルの説明可能性に関する分析（特徴量重要度の可視化等）の実務経験

大手金融機関にて、会員のトランザクションデータを活用した自動与信審査モデルの高度化、および優良顧客の「解約・離脱予測モデル」の開発を担当していただきます。既存モデルの精度向上や新規アルゴリズムの導入をリードするポジションです。

• 決済・信用データからのSQL/Pythonを用いた前処理、データマート構築
• 不均衡データに対応した、分類・生存時間分析等の機械学習モデルの構築・チューニング
• XAI（説明可能なAI）技術を用いた予測根拠の可視化と妥当性の検証
• 既存の統計モデルから機械学習モデルへの移行に伴う、バックテストおよび精度比較検証
• リスク管理部門など金融ドメインの有識者との要件定義および仕様策定

– Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験（分類問題、アンサンブル学習、深層学習等）
– SQLを用いた大規模データのクレンジング、データマート構築、チューニング経験
– 金融機関におけるデータ分析、またはリスク管理、与信モデル開発の実務経験
– 高セキュリティ環境や週3日のオンサイト勤務に柔軟に対応できる方

大手小売チェーンのEC・実店舗データを活用し、商品の「需要予測」および「動的価格設定」の機械学習モデルを構築・改善するプロジェクトです。アルゴリズムの選定から実装、ビジネス層への効果説明までを主導していただきます。

• 大規模な購買履歴や販促データのデータ前処理および特徴量エンジニアリング
• 機械学習アルゴリズムを用いた需要予測モデルの設計、実装、評価
• 予測結果に基づく最適な値引き率や価格設定ロジックのモデリングとシミュレーション
• 本番環境へのモデル組み込みを見据えたパイプラインの設計支援
• 事業サイド向けの報告資料作成およびプレゼンテーション

– Pythonを用いた機械学習モデル（回帰、時系列予測等）の設計・開発・運用経験（3年以上）
– SQLを用いた大規模データの抽出・加工スキル
– 需要予測、価格最適化、レコメンデーションなど、小売・EC領域での実務経験
– 数理モデルのロジックや分析結果を、非エンジニアへ分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力

製造業クライアントにて、営業活動の効率化を目指したダッシュボードの構築と、それに伴うデータ分析業務を担当していただきます。現場の課題感から必要な数値を抽出し、要因分析やクロス集計を行いながらダッシュボードへ落とし込んでいくポジションです。

• BIツールを用いた営業KPI（売上推移、進捗率、顧客分析等）のダッシュボード設計・構築
• DWHからのSQLを用いたデータ抽出、加工、およびデータマートの作成
• 売上動向や要因を探る簡易的なデータ分析（クロス集計、トレンド分析など）
• 事業部門へのヒアリングを通じた、可視化要件の整理および改善提案

– TableauまたはPower BIを用いたダッシュボード構築・運用経験（2年以上）
– SQLを用いたデータ抽出、加工、データマートの構築経験
– データから課題やトレンドを読み解く、簡易的なデータ分析の実務経験
– リモート環境下で自走し、円滑にコミュニケーションが取れる能力

ユーザー向けモバイルアプリおよび管理者向けWebシステムにおける、以下の開発・運用業務を担当していただきます。

• 新機能の開発および既存機能の改善
• クラウドインフラ環境の構築およびシステム改善

– 英語を用いた実務経験（ビジネスレベル以上、面談時に英語会話あり）
– 日本語能力試験N1の保有（外国籍の方の場合）
– Pythonを用いた開発経験（3年以上）
– AWS環境での実務経験（3年以上）
– ドキュメント型データベース（MongoDB、DynamoDB等）の利用経験

企業間取引（BtoB）を最適化するWebプラットフォームの新規機能開発および既存システムの改善を担当いただきます。

• 大規模言語モデル（LLM）を活用した先進機能の設計・実装および精度改善
• 外部データソースの調査、およびシステム連携のためのデータ収集・前処理加工
• 堅牢かつ拡張性の高いWebAPIの設計・開発

– Python（FastAPI、Flask等の軽量フレームワーク）を用いたWebアプリケーション開発実務経験（3年以上目安）
– Pythonを活用した構造化・非構造化データの収集およびデータ加工処理の実務経験
– 大規模言語モデル（LLM）の各種APIやライブラリを組み込んだパイプラインの設計・構築経験
– 基本設計、詳細設計から実装・テストまでの一連の工程を一人称で完結できる業務経験

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験