Pythonの案件一覧

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

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

AIシステム基盤開発および研究開発業務
先端のAI技術を統合した高度なシステム基盤の開発や、データ分析・最適化業務をご担当いただきます。

主な業務内容

• 最新の技術論文や研究に基づく、大規模言語モデル・検索拡張生成・視覚言語モデル等を統合した複合的なAI基盤の開発
• 確率論や統計学の知見を用いた、AI出力結果の信頼性評価およびアルゴリズムの最適化
• データベース言語等を用いた、AIの学習や検索処理に最適化された大規模データの構築および管理

– AIシステム領域におけるプログラミング実務経験、およびPython等を用いた高い開発能力
– 機械学習、深層学習、または各種アルゴリズムに関する基本的な知識
– 技術論文の読解や海外動向の調査、グローバルなコミュニケーションが可能なビジネスレベルの英語力

大手グローバル企業における受注業務を支援するAIエージェントの構築プロジェクトです。要件の整理から開発、運用まで一気通貫で対応いただきます。

対応工程

• 業務課題のヒアリングおよび要件整理・定義
• システム設計およびAI実装
• 各種テストおよび本番運用支援

– クラウドベースのLLM（Azure OpenAI等）を活用したシステム開発経験
– AIエージェント（自律型AI）の設計・開発実績
– 生成AIを用いた業務プロセス効率化やAI導入支援の実務経験
– PythonおよびTypeScriptを用いたアプリケーション開発スキル

• 営業担当者のスキルアップを目的とした、AIエージェントシステムの開発プロジェクトです。
• AIによる研修用ドキュメントの自動生成、アポイント獲得のシミュレーション、および対話型商談演習機能の実装を担います。

◆業務内容

• 営業研修を支援するAIエージェントシステムの設計・開発
• 各種学習コンテンツの自動生成機能の実装
• 対話型トレーニング（アポイント・商談シミュレーション）機能の実装
• 構成図やデザインベースでの実装推進（ドキュメントが最小限の環境での開発）

– プロジェクトリーダー実務経験（事業の立ち上げからリリースまでの経験）
– ドキュメントが少ない環境での自走力・課題解決力
– PMと連携して実装メンバーを牽引できるリーダーシップ
– アジャイル・スクラム開発が得意な方
– フルスタック開発が可能な方
– Python 経験 / 開発スキル（1年以上目安）
– Next.js（TypeScript）によるフロントエンド開発経験（1年以上目安）
– LLM / AIエージェント連携スキル（API呼び出し・非同期処理の辺り）

• 金融機関における決算業務（国内基準および国際会計基準）の自動化を目指すプロジェクトです。
• 現在、国内基準向けのシステムはテストフェーズにあり、並行して国際基準対応の仕組みを新規に立ち上げます。
• 大量データを効率的に処理するためのETL処理を実装し、後続の各システムへデータを橋渡しする仕組みの設計から開発までを担います。

◆開発環境の傾向

• インフラ: AWS環境（AWS Glue, Amazon Redshift等）を活用したデータ基盤
• アプリケーション: Pythonを用いた開発、およびPySparkによる大規模データ分散処理

– ETL開発経験、Python