SQLの案件一覧

金融機関向けのAML対応パッケージの各社への導入、保守開発支援となります

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

物流会社で営業戦略向けのデータ分析支援をして頂きます。
体制としては、他のデータサイエンティスト(1名)と協力して分析を実施。
物流・営業・マーケティングでのキーワードから分析～戦略コンサルとしてご支援頂きたいです。

R&D部門のAIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

＜具体的な業務内容＞
・機械学習ライブラリの組み込み開発
・関係者との議論を通じた技術の提案及び導入
・国際会議、論文などによる技術調査
・ライブラリ開発やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

クライアント分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発を推進いただける方を募集致します。
クライアント社内でも重要なプロジェクトとなり、優先度が高い案件でざいます。
※英語話者であれば日本語力がN1以下でも検討可能です。

主に医療、製薬系のサービスを複数展開されているメガベンチャー企業にて、電子カルテのデータプラットフォームを現在開発しております。
データ量は数億レコード(要領だと数百GB～TB)あり、そのデータの集計、加工、分析をご担当いただきます。

データプラットフォームの活用事例としては、コロナ治療薬の使用率などを患者数と照らし合わせながらの集計などがあります。

受入体制や成長環境がかなり整っておりますので、医療の知識や使用技術の知見がなくても問題ございません。

・DB：BigQuery
・言語：JavaScript
・ETLツール：dataform
・BIツール：Looker

クライアント全社のデータ抽出依頼を受け実行、社内納品。
上記のデータ抽出＆集計業務を担っていた人材の代替先ポジション。

当該ポジションが０人になるわけでなく複数社による並行稼働を想定しており、実行内容も現委託先およびプロパー社員から共有される予定。ただし、与えられたスクリプトの変数を変えるのみの業務だけではなく、依頼に対してどのようなデータを組み合わせることでアウトプット可能かを検討実行、
および依頼者とのコミュニケーションによる調整も含む。

SRE支援を担っていただきます。

【開発環境／使用ツール】

• 言語: Go言語(Ent)、TypeScript（Next、React）
• プラットフォーム: AWS（EKS, S3, RDS, etc.）
• データベース：PostgreSQL
• CI/CD: AlgoCD, tekton
• 構成管理: Docker, Terraform, Kubernetes

美容医療の口コミ/予約アプリの事業成長のために必要な分析業務やより良い意思決定ができるためのアウトプットをお願いいたします。
プロダクトマネージャー、マーケター、カスタマーサクセス、セールスなど多様なメンバーと協力しながら課題の発見や解決に取り組んでいただきます。

主な業務内容は下記の通りです。
・全社方針に関連する横断的な分析
・事業シミュレーション、指標/目標数値策定や可視化の支援
・グロース戦略の構築、実行支援
・定量/定性データを用いた顧客課題の発見
・行動ログ分析に基づく課題解決へ向けた施策の提案
・施策効果の事前シミュレーションと施策の優先順位付け
・施策の効果測定とインサイト導出

■ 主要言語・フレームワークなど
Database / SearchEngine
・Amazon Aurora (MySQL8系互換)
・Elasticsearch
モニタリング
・Datadog
・Sentry
・Amazon CloudWatch
分析
・BigQuery
・Redash

　グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。
　現行システムから新システムへのデータ移行を実施する案件となります。
　移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業をご担当いただきます。
　なお、移行対象DBはOracle、PostgreSQL、MySQLで、AWSのDMSなどを活用してデータ移行を実施します。
　移行対象テーブルは200件・1テーブルの最大データ件数は約4億件となり、大規模なデータ移行案件の知見が獲得できます。
　業界トップの大手商社のデータの構造、データの作り方、運用方法、課題などについても知見が獲得できるポジションです。

・GPT-4やLlama 2などの大規模言語モデルを用いた自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の技術と運用型ゲームコンテンツの膨大なデータを活用し、
ゲームコンテンツの開発と運用を支援するチャットボットや対話型AIシステムの設計、開発、導入に従事していただきます。
・プロンプトの設計、ユーザーエクスペリエンスの最適化、システムパフォーマンスの評価など、対話型AIプロジェクトの全工程に関与していただきます。
・対話型AI技術に関する最新のトレンドを把握し、必要に応じてその知識をチームや社内で共有していただきます。