Pythonの案件一覧

BtoC向けECサービスのCX（顧客体験）向上チームにおける、フロントエンド領域のリード。
要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定から実装・テストの推進。
週1回のスクラムによるUX改善提案や、顧客インタビューへの参加などプロダクトの価値向上に向けた業務。

– React / Next.js を用いたフロントエンド・サーバーサイドアプリケーションの構築経験
– 要件定義や基本設計などの上流工程、およびアーキテクチャ設計・技術選定の実務経験
– 開発チームにおけるリーダー実務経験
– 技術的制約を踏まえた上で、能動的に仕様や要件を提案できるビジネス思考

ECアプリケーション運営企業における、機械学習を用いたプロダクトのリード。要件定義、技術選定などの意思決定、機械学習基盤の設計・構築、およびレコメンドシステムを中心としたプロダクトの設計・開発・運用。

【技術環境】

Python、GCP（BigQuery、Looker Studio等）、Tableau、Docker、Terraform、GitHub

– 数十万ユーザー規模以上におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定や要件定義などの上流工程における実務経験
– GCPまたはAWS環境を活用した機械学習モデルの開発・運用経験

IoT自動車関連サービスにおける新機能・新サービスの開発、既存機能の改善、および新技術検証や負荷対策などのシステム改善業務。

◆主な開発環境・ツール

Python、MySQL、NoSQL、AWS各種サービス（Lambda, DynamoDB等）、Firebase、GitHub

– Pythonを用いた開発経験（5年以上）
– AWS（インフラ環境）の利用経験（5年以上）
– 日本語および英語でのコミュニケーションが可能な方

顧客が内製している分析基盤の開発および運用を支援する案件です。
上級コンサルタントやアーキテクト等で構成されるSIerチームおよび顧客の内製開発チームに参画し、共に実務を担務いただきます。最新のAI技術やモダンなデータ基盤を活用した環境です。

【開発環境】

• 言語：SQL、Python
• インフラ：AWS/GCP/Azure等、クラウド型データプラットフォーム（データ変換管理ツール）
• AI：データプラットフォーム組み込みAI、生成AIサービス

– 一般的なクラウド環境での開発経験
– 高い勉学意欲
– 対クライアントにおける豊富なコミュニケーション能力

作業内容：
個人向けマッチングサービスの開発・保守・改修業務
┗新機能の設計開発や既存機能の保守・改修
┗ユーザーや組織内の要望を反映したプログラム改善
担当フェーズ：プロダクト側との要件・要求定義から設計メイン

▼主な開発環境
サーバーサイド：Python(Django)、Perl
フロントエンド：JavaScript(jQuery)、React.js、HTML5/CSS3、Sass
DB：RDBMS、インメモリデータストア、データウェアハウスツール
その他：コンテナ技術、OS環境、Webサーバー、バージョン管理システム、AI開発支援ツール

– 開発リーダーやサブリーダーの経験
– サーバーサイドの開発経験（5年以上）（Perl、PHP、Pythonなど）
– 個人向けサービスの開発経験
– AI駆動開発の経験（個人開発も可）
– ソースコード等のレビュー経験
– 長期で稼働できる方

• 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与

業務内容・期待役割

• 先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
• ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発（既存アセットへのキャッチアップを含む）
• AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
• 他のAIエンジニアのマネジメント、成果物（コード・報告資料）の品質管理
• PMとの連携、顧客への技術的説明

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス（API）の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

• 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

自社サービスを展開する企業において、機械学習モデルの安定稼働と効率的なデプロイを支える基盤構築、データ処理のためのミドルウェア開発、およびシステム環境の構築を担当していただきます。

◆想定作業内容

【要件定義・ワークフロー開発】

• ビジネス課題の整理とシステムへの要件定義の推進
• 機械学習における一連のワークフロー設計、開発、および運用
• 外部アプリケーションとの連携を目的としたデータ提供用APIの設計・開発・運用
• 迅速かつ安定した運用のための自動実行パイプラインの構築と検証環境の整備

【データ基盤構築】

• 大規模データ蓄積基盤へのログ収集、蓄積、加工を担うデータパイプラインの設計・開発・運用

– システム設計の実務経験
– 状況や要件に応じた複数の技術選定と、それぞれの利害得失を整理して最適な構成を提示できる能力
– 本番環境で安定稼働するプロダクトの開発経験（保守性・拡張性を考慮した実装力）
– バージョン管理、自動化パイプライン、相互レビュー等の現代的な開発プロセスへの理解
– 生成AIなどの先進技術を開発工程へ積極的に取り入れるマインド
– パブリッククラウド環境を用いたシステム構築経験
– IaCツールを用いたインフラの構成管理経験
– Pythonを用いたアプリケーション開発やデータ処理の実務経験
– SQLを用いたログデータの分析、およびコスト最適化や効果検証の実務経験