Pythonの案件一覧

生活インフラ系向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、バックエンドシステムの開発を担当していただきます。

• 要件定義から技術設計までの対応
• サーバーサイド開発
• データベース設計
• SQL実装
• パフォーマンスの最適化
• システムリリース対応等

◆主な開発環境・ツール◆

• 言語：Python、TypeScript、Java
• データベース：RDBMS、DWH
• クラウド：AWS/GCP/Azure等
• IaC：IaCツール
• その他：ドキュメント管理ツール、AI開発支援ツール
• コミュニケーション：コミュニケーションツール

– Pythonを用いたWebアプリケーションの開発経験
– 10名以上の体制でのプロジェクトマネジメント/プロジェクトリーダー経験
– 自社サービス開発企業でのWebサービス開発経験（1年以上）
– 数百テーブル規模以上のデータベース設計・構築経験
– データベースのパフォーマンスチューニング経験
– 要件定義から技術設計への落とし込み経験
– クラウド環境における開発経験

【業務内容】：

• AIシステム開発における技術アーキテクチャ設計
• 複数プロジェクト横断での技術品質管理／実装方針策定
• 高難度のシステム連携・カスタマイズ開発のリード
• 生成AI・大型言語モデル特性を踏まえた技術選定
• 若手エンジニアへの技術サポート
• 複数プロジェクト並行対応（3～4プロジェクト、各1～2名体制）

【技術環境】：

• Python／JavaScript
• 生成AI／大型言語モデル
• API連携（外部システムとの統合）

– Python／JavaScriptでの開発実務経験
– 設計・技術リード経験
– 技術アーキテクチャ設計／技術選定の実務経験
– 生成AI／大型言語モデルを活用したシステム実装経験
– 日本語：ネイティブまたはビジネスレベル以上

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータ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
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験

MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務を担当いただきます。
　

• 機械学習基盤の設計・構築（MLプラットフォーム活用）
• レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など
• ビジネスサイドとの連携
  　
  ◆主な開発環境・ツール◆
• 言語: Python
• クラウド(サービス): AWS/GCP/Azure等（MLプラットフォーム・クラウドDWH・分散データベース・サーバーレス実行環境）
• 構成管理: IaCツール
• CI/CD: CI/CDツール
• コミュニケーションツール: チームチャットツール・ドキュメント共有ツール

– Webサービス企業/スタートアップ企業での業務経験
– レコメンデーションシステムの実務経験（2年以上）
– 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験
– AWS/GCP/Azure等でのML開発・運用経験
– ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験
– Webサービス企業またはスタートアップでの実務経験（2年以上）

開発プロジェクトにおけるアセットパイプラインの設計・実装や、アーティストを支えるツール開発・技術検証を担当していただきます。
現場のアーティストがよりクリエイティブに集中できる環境を整え、チーム全体の開発効率と表現力向上を支える重要な役割です。

• 3Dツールからゲームエンジン間のアセットパイプライン構築・整備
• 社内およびプロジェクト全体の作業効率を高める開発環境の改善・最適化
• 3Dツールを中心としたスクリプトやプラグインの開発・運用
• 新技術の検証・導入による開発フローの改善・自動化推進

– 主要ゲームエンジンを使用した開発実務経験
– 主要な3Dツールを使用した制作実務経験（1年以上）
– プログラミング言語によるツールやプラグイン開発実務経験（3年以上）

• 成長中の法律関連ITサービス運営企業における開発案件です。
• 生成AIや大規模言語モデルを活用したサービスにおける、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担当いただきます。
• 新規機能のAPI実装やデプロイ、および既存システム内AIの保守運用や改善に携わっていただきます。

【技術環境】

• 関連技術：プログラミング言語、大規模言語モデルAPI、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：分散型バージョン管理システム、AI開発アシスタントツール、継続的インテグレーション・デリバリーツール
• グループウェア：グループウェア、ビジネスチャットツール
• プロジェクト管理/タスク管理：プロジェクト管理ツール、タスク管理ツール

– Pythonを用いたバックエンド開発の経験（3年以上）
– Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発の経験
– AIやLLMを用いたWebサービス開発の経験