Pythonの案件一覧

・アサイン先案件
社内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト

・業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
　- 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
　- RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
　- RAGシステムにおける要件定義、開発
　- RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
　- 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
　- 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
　- 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
　- ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

– Pythonのプログラミングスキル
– LLMを用いたソフトウェアの開発
– AI開発を伴うPoCの実務経験
– RAGに関する知見、先端技術へのキャッチアップ能力
– AzureのAI search を用いた開発
– コードおよび検証に関するドキュメンテーション能力

アサイン先案件
・音声認識（Whisperベース）およびテキスト整形（LLMベース）を活用したAIソリューション開発プロジェクト
・業務利用可能なレベルの精度を実現するAIの実用化に向け、AIエンジニアが開発したモデルを本番環境で安定稼働させるためのバックエンド設計・構築・運用を担当

業務内容・期待役割
Whisperベース音声認識モデルおよびLLMを利用したテキスト整形サービスのバックエンド開発リード
・AIエンジニアが作成したモデルをAPIとして提供するためのサーバ設計・API設計・インフラ構築
・モデル推論処理を安全かつスケーラブルに提供できるアーキテクチャ設計
・認証・認可、ログ設計、ジョブ管理、ストレージ連携などの実装
・MLOps/DevOpsエンジニアとの連携による本番環境運用の自動化・監視基盤構築
・開発進捗管理・仕様調整・開発ドキュメント作成・テスト支援

バックエンドの開発経験（5年以上）
・PythonによるWebアプリケーション／API／バッチ処理開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

その他開発経験
・AWSまたはAzure環境での開発・運用経験（2年以上）
・Dockerおよびコンテナオーケストレーション（ECS, Kubernetes等）の利用経験
・Gitを用いたチーム開発経験

姿勢
・AIエンジニア・フロントエンドエンジニアとの連携を意識し、技術要件・業務要件を橋渡しできる方
・スケジュールを意識して自走し、安定稼働を意識した設計・開発ができる方

■アサイン先案件
・金融業界の企業様の中において、AI活用基盤の構築およびAI活用基盤の運用可能な状態の構築を目指すプロジェクト

■業務内容・期待役割
・PMと一緒に下記取り組みをSEとしてリード
　・業務システム及び社内データの調査・整理
　・AI活用基盤のアーキテクチャ検討
　・AI活用基盤（データ基盤・マルチクラウド(AWS, Azure, GCP等)連携）の要件整理
　・AI活用基盤構築に向けた顧客との調整
　・AI活用基盤の共通機能の一部構築
　・AI活用基盤の運用方法の検討

・要件定義の実務経験(3年以上)
・顧客の業務分析の実務経験
・業務分析から要求・要件定義を行った経験

・バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

・インフラの開発経験
・データ分析基盤(snowflake, redshift等)の構築経験(2年以上)
・ETLの構築・活用経験(2年以上)
・terraformでのインフラ管理経験(3年以上)
・CI/CDパイプラインの構築・管理経験(3年以上)
・運用監視の構築・管理経験
・その他開発経験
・AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
・Gitを利用したチーム開発経験
・AIを搭載したシステムの開発経験
・姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

・アサイン先案件
エネルギー業界のお客様が保有する発電所内の不安全行動を検知＆その検知データを活用して現場安全管理を推進するプロジェクト

業務内容・期待役割
・AWS環境上で稼働する小規模なWebアプリのフルスタック開発(要件定義~テスト)
・業務要件・既存システム仕様のキャッチアップ、開発進捗報告、開発ドキュメント作成

バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

フロントエンドの開発経験(3年以上)
・TypeScriptおよびReactを用いた実装経験（2年以上）
・REST APIとの非同期通信に関する知識と実装経験(2年以上)

インフラの開発経験(5年以上)
・AWS環境を用いた開発経験(3年以上)
・terraform/CDK等IaCを使ったインフラ構築・管理経験(3年以上)

その他
・保守性・拡張性を意識したクラス・ディレクトリ設計/コーディングの実務経験
・LLM系開発補助ツールを用いた開発経験
・Gitを利用したチーム開発経験

姿勢
業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業で、その先のお客様企業はファミリーレストランを展開する大手企業を想定しています。

【PJTの目的】
ファミリーレストランを運営する企業様で発生する様々な事業課題について分析するチームを組成し、先方にリソース提供するプロジェクトです。当面の課題は価格弾力性・交差弾力性をテーマにしておりますが、それが解決した暁には別のテーマが走る可能性があります。

【PJT状況】
11月からキックオフされますので、現在はタスクリストの洗い出しなど、準備作業を行っている所です。
11月以降は価格弾力性、交差弾力性の分析に取り掛かる想定です。

・2025年12月末の時点でのゴール
ポテンシャル予測結果出力/精度評価/選定商品の価格弾力性分析結果の提示

【想定業務内容】
■課題設定とデータ収集・加工
■位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
■大規模データの解析業務（データマイニングや機械学習）
■位置情報ビッグデータおよび購買データや商品データ等を活用した新たな分析手法や活用方法の企画（例：商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成）
■エンド企業との折衝、レポーティングも場合によって発生する可能性有

【PJT体制】
PJTオーナー1名、ディレクター(分析設計役)1名

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

• 背景： 当年度の月次予算が実績と大きく乖離したため、予測精度の向上が急務となっている。
• 目的： 来年度の予算策定のベースラインとなる売上予測モデルの構築。
【具体的な業務内容】

1. 売上予測モデルの構築と運用
   ◦ 次年度の年間予算の策定、および前年差異要因の明示。
   ◦ 前月実績の前年差異要因の明示。
   ◦ 次月・次々月など直近の売上予測、および前年差異要因の明示。
2. 要因分析の実施
   ◦ 予測精度も重要ではあるが、予測結果となった要因（なぜその予測値になったのか）を説明・解釈する能力も重要視される。
   ◦ 例：「単価がこれぐらい上がればこうなる」といった感度分析や因果的な視点からの提案が期待される。
   【データと環境】
   • 売上実績データマートはある程度ベースが存在する。
   • 機械学習のための特徴量の候補はクライアントメンバーから提供される。
   • データマートにないデータについては、整形・整備が必要となる。
   • 予測に影響する可能性のある要因：利用者の装用頻度（週末のみ、平日のみなど）、リピート率（小売業としては高め）、定期配送サービスによる店舗売上のカニバリゼーション、強力な販促活動、駅ビルセール（ルミネセール等）、天候、コロナの影響、物価高など、多岐にわたる。