クラウドの案件一覧

RAGシステムの設計、開発、および精度向上への取り組み
社内データソースと基幹システムのデータ統合
データ整形/変換/最適化方法の検討及び開発

ChatGPTを安全かつ効率的に利用するための基幹システム開発に注力しています。
このプロジェクトでは、社内の生成AI利活用の基盤システム開発と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度向上に重点を置いており、
これらの領域において深い知識と技術力を持つデータエンジニアを募集します。
このポジションでは、AIモデルの性能向上のためのデータ整形方法の策定や、RAGシステムの開発と最適化に携わります。

LLMを利用したシステム開発
LLMと社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築
技術戦略および戦術の策定
開発に必要なリソースの設計と管理

Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジションでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。

AWS上で動作するWebアプリの開発。
GUIフロントエンド、バックエンドの双方を対応。

【概要】
・リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

【業務内容】
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

【開発環境】
関連技術：Python3 / AWS SageMaker / Docker
開発基盤：AWS / Microsoft Azure
ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot
CI/CD: GitHub Actions / CircleCI
グループウェア：Google Workspace / Slack
プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp / Jira / GitHub

会計支援用のWebアプリ開発に携わっていただきます。

・C＃.NET、ASP.NETを用いた開発経験3年以上
・WebAPI開発経験
・基本設計から一貫して対応可能な方

　クライアントが提供している一般コンシューマ向けアプリにおけるサーバーサイド開発をご担当頂きます。
　MaaSと呼ばれる領域において、AWS上で開発を行っており、トレンドに触れることのできる環境です。
　一部、リリース済みシステムの運用保守対応（改修作業を含む）もお願いする可能性があります。
　クライアントも穏やかで良い方ばかりなので、落ち着いて開発に取り組むことが可能です。
　長期にわたってご支援いただける方を求めております。

新規事業に伴うサービス構築において、
プロダクト/Generative AI(ChatGPT等)を用いたソリューションのご提案と導入支援をお願いします。
必要に応じてプロジェクトを通じて得たプロダクトの課題を、社内プロダクト開発チーム・インフラチームへfeedbackしプロダクト開発の支援をお願いします。

具体的には下記の業務になります。
・クライアントの課題、要件を理解しGenerative AI(ChatGPT等)を利用したソリューション構築と提案書の作成
・Generative AIが生成するテキストやイメージの入力として、使用するテンプレートや指示などのプロンプトを設計・開発
・Generative AIによって生成された出力の品質を評価し、プロンプトを調整することによる出力の品質の改善・向上
・APIやスクリプトを使用したプロンプト自動化の実装
・Generative AIによって生成されたデータ・コンテンツの管理

製造業企業において、システムの基盤構築、出力帳票、見える化（Web環境構築）まで、ご担当頂き、人事評価システムの構築支援を実施頂きます。

①ただ与えられたタスクを実装するだけではなく、自走し提案も込みで実施頂ける方が評価高いです。リーダー枠での募集となります。
②スケジュールは以下のとおりです。
　3月～　：　要件定義、設計
　5月～　：　製造（5月以降、4人程度のメンバーを募集予定）
　11月　　：　CO

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

自社サービスとしての新規プロジェクトにて、在庫管理システムの開発を行います。
開発言語はReactとなります。
現在は2次開発フェーズに入っており、要件整理～実装（新規機能追加など）、テストまで行っております。