GCPの案件一覧

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

データ分析プラットフォームを活用した、大規模データの統合および分析環境の構築支援をご担当いただきます。

主な業務内容

• 統合データプラットフォームを用いたデータパイプラインの設計・構築
• さまざまなデータソースからのデータ統合および分析用データマートの作成
• クラウド環境と連携したデータ分析基盤の運用・最適化支援

– 統合データプラットフォーム（Databricks等）を用いたデータ統合およびデータ分析の実務経験
– 主要クラウドサービス（AWS/GCP/Azure等）のデータ分析ソリューションを用いた開発・運用実務経験

自社サービスを展開する大手企業において、社内開発プロジェクト向けに提供している共通プラットフォームの運用・保守を担当いただきます。

主な担当業務

• IaCツールを用いたクラウド環境のプロビジョニングおよび払い出し業務
• 開発者からの技術的な問い合わせ対応およびトラブルシューティング
• 手順書に基づいた運用業務およびコードベースでの構成管理改善
• クラウドインフラおよび構成管理ツールの保守メンテナンス

– IaCツール（Terraform等）を用いたインフラ構成管理の実務経験
– パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure等）の構築または運用経験
– Gitホスティングサービス（GitHub等）を用いたチーム開発・構成管理の経験

自社サービスを展開するECシステムにおいて、安定稼働を支えるインフラ環境の運用・保守および改善業務を担当いただきます。

主な担当業務

• カスタマーサポート等、他部門からの技術的な調査依頼への対応
• 障害発生時の切り分け、復旧対応、および原因究明
• 監視設定、アクセス権限管理、およびセキュリティ設定の最適化
• サービス成長に伴うインフラ設計・追加構築
• 運用負荷軽減に向けた自動化・効率化ツールの導入および改善

– Webサービスの提供におけるクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の構築経験（2年以上）
– クラウドベースのインフラ保守・運用に関する実務経験（1年以上）
– Linuxサーバーの運用および保守に関する深い知見
– IaCツール（Terraform, Ansible等）を用いた構成管理の経験
– WebサーバーやDB等のミドルウェア設定・最適化の経験
– シェルスクリプトを用いたバッチ処理等の作成経験

クラウド環境における監視基盤の高度化および運用自動化に向けた機能開発を担当いただきます。AI技術と自動実行処理を連携させ、運用負荷の軽減を目指します。

主な業務内容

• パブリッククラウドの監視ツールを用いたアラートルール、通知アクション、可視化ダッシュボードの実装
• 監視検知からAI解析、自動復旧アクションに至る連携フローの開発
• ローコード開発ツールや自動化ワークフローツールを用いた業務効率化の実装
• 上流工程（基本設計・詳細設計）からの設計・開発対応

– クラウド環境（Azure/AWS/GCP等）における監視機能の構築および設定経験
– 監視システムと生成AI、および自動化処理を組み合わせたシステムの開発経験
– ローコード開発プラットフォーム（Copilot Studio/Power Automate等）の実務経験
– インフラまたはシステム開発における基本設計・詳細設計の対応経験

自社向けプロダクトの安定稼働を支えるインフラ基盤の設計から保守運用までを幅広く担当いただきます。

具体的な業務内容

• インフラ基盤における設計、実装、テスト、およびレビュー業務
• プロダクトの新機能リリースに伴う開発・本番環境の構築と最適化
• 既存システムの安定稼働を目的とした監視・保守・運用業務全般
• 習熟度やスキルセットに応じたタスクのアサインおよび裁量権の付与

– AWS/GCP/Azure等のクラウド環境におけるインフラ構築の実務経験（1年以上）
– IaCツールを用いた構成管理および構築自動化の実務経験

情報配信サービスを展開する企業において、インフラ環境の設計および構築業務を遂行していただきます。

具体的な業務内容

• サーバーOSの設計および構築対応
• クラウドプラットフォームを利用した環境構築
• 構成管理ツール等を活用した運用の自動化および効率化の推進

– Windows系サーバーにおける設計・構築の実務経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウド環境（コンピューティング、監視、ストレージ等）における構築経験

Microsoft Fabricを用いたデータ分析基盤の構築およびデータ処理開発
・Microsoft Fabric（Lakehouse／Data Factory／Notebook）を用いたデータ基盤構築
・Pythonによるデータ加工・ETL処理の開発
・データパイプラインの設計・実装
・Power BIとの連携によるデータ可視化支援
・既存データ基盤の改善・運用支援

・Microsoft Fabricの利用経験
・Pythonを用いたデータ処理開発経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工経験
・クラウド環境（Azure／AWS／GCPいずれか）での開発経験
・データ基盤またはETL開発経験

大手SIerにおける、Claude CodeやGemini等の最新AIツールを用いた開発プロセス変革プロジェクト。テックリードとして、AIエージェントの設計・実装から、グローバルチーム（インド等）との連携、新規技術（MCP等）の検証・ナレッジ基盤への組み込みまでを幅広く牽引する。

■担当工程：
AIエージェント設計・実装、ツール検証・技術フィードバック、国内展開サポート、技術マネジメント、受入評価、プロトタイピング。

■開発環境：
Python, Node.js, Claude Code, Vertex AI (Gemini), LangChain, Dify, Google Cloud (GCP)

SAPからSQLServer、Databricks、Synapseへのシステム移行およびデータ移行作業をご担当いただきます。
2027年の本番稼働に向けたリハーサル作業、課題検討、移行ツールの開発、本番移行対応が主な業務です。
移行作業の閑散期には、通常の開発・保守作業をサポートいただく場合もございます。