クラウドの案件一覧

【業務概要】
製造事業者の業務効率化を支援する各種サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画をしていただきます。
【募集背景】
画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、検証から本番環境まで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。
特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、サービスとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。
【業務内容】
特定業界のデータを活用した検索・AI機能について、技術検証から本番環境実装まで幅広く担当していただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• ベクトルモデルを用いた検索手法の検証
• 画像解析 / 複合データモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 検証で有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・本番環境実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善

– 機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– Pythonを用いたシステム開発・実務経験（3年以上）
– Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

• 自社製品のモバイルアプリ設計/開発/運用のリード
• クロスプラットフォームフレームワークを用いたアプリにおける構造設計、状態管理、技術選定などの技術的意思決定
• 新機能および既存機能改善における、技術設計/実装/テスト/リリース
• 企画担当、デザイナー、サーバーサイドエンジニアと連携した、仕様検討およびユーザー体験の改善
• 自動テストやCI/CDを含む、開発/リリースプロセスの改善
• クラッシュ分析、監視、障害対応、性能改善を通じたアプリの安定運用

– Flutterを用いた開発経験（3年以上）
– 構造設計、技術選定、コードレビューなど、技術的な意思決定のリード経験
– 英語を用いた多国籍メンバーとのチーム開発経験

動画配信事業における、外部プラットフォームのデータ取得バッチ基盤再構築およびデータモデル移行に携わっていただきます。
業務内容

• コンテナ管理基盤およびワークフロー制御ツールで稼働する外部API連携の分析データ収集バッチの運用・障害対応
• 分析ニーズに応じた新規バッチの設計・実装
• クラウド型データ倉庫内でのデータ加工・モデル整備

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の実務経験（データ倉庫 / オブジェクトストレージ / メッセージング機能 / コンテナ環境のうち複数）
– コンテナ管理基盤運用経験（ワークフロー制御ツール / 継続的デプロイメントツールは特に歓迎）

– バックエンド(API, Batch)の開発経験（3年以上）
– フロントエンドの開発経験（3年以上）
– システムの運用保守経験（3年以上）
– PHP または Golangの開発経験：どちらかを3年以上（両方の経験がある方は歓迎）
– TypeScriptの開発経験（3年以上）
– UIライブラリ(Webアプリケーションフレームワーク)（3年以上）
– RDBMSの利用経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験（半年以上）

• 工場内の各種データの収集・統合・活用設計
• 生成AI技術を活用した業務支援機能の設計・開発
• 情報検索・ナレッジ活用基盤の構築
• 実装検証推進およびAI適合・改善サイクルの実行
• 内製ソリューション開発との連携
• 既存業務システム等とのデータ連携設計
• 知識構造化のためのデータ設計
• コンテナオーケストレーションを前提としたシステムアーキテクチャ設計

※提案工程からの参画歓迎
※複数検証を横断的に担当いただく想定

– 特定業界向けシステムまたはデータの取り扱い経験
– 生成AI技術を用いたシステム開発または試作検証経験
– データ基盤／データアーキテクチャ設計・構築経験
– 非構造化データの処理・活用経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発経験
– 試作検証をリードしつつ実装まで見据えられる技術力
– 現場関係者とのコミュニケーション能力

• 物流向けサービスを展開する企業にて、インフラ構築・運用およびバックエンド開発を担当
• インフラ領域：クラウド環境のIaCツールによるコード管理、新規サービス立ち上げ時の環境構築、安定稼働運用、セキュリティ対策、パフォーマンス改善、コスト最適化など
• バックエンド領域：既存サービスに関連する新サービスの立ち上げ（新機能、外部システム連携等）、要件定義から設計・実装・リリース、改善サイクルの実行
• AIを活用した開発プロセス：AI活用型開発ツール上での要件定義からレビューまでの開発フロー実施
  ※参考技術スタック：Web開発言語、Web開発フレームワーク、AWS/GCP/Azure等、IaCツール（IaC管理サービス）

– Webアプリケーション開発の実務経験（3年以上）
– バックエンド（静的型付け言語）とインフラ（AWS/GCP/Azure等）双方の構築・運用を自ら遂行できること
– クラウド環境上での包括的なインフラ構築・運用実務経験（IaC、コンテナ基盤運用、CI/CD環境構築、新規環境設計、監視・障害対応、セキュリティ・アクセス制御、パフォーマンス改善、コスト最適化）
– 長期運用の既存プロダクト改修、およびコード管理ベースのチーム開発・レビュー経験
– AIエージェントツール等を活用し、AIへの一任と自己検証を適切に切り分けられること
– 品質と開発期間のトレードオフを考慮した仕様の策定能力
– 複数の技術的選択肢を提示し、メリット・リスクを整理できること
– 事業目標と将来の拡張性、技術的負債を見据えたアーキテクチャ設計能力
– 目的から逆算したタスク分解と、不確実性を考慮した現実的なスケジュール計画能力