GCPの案件一覧

グローバル規模で展開する小売・消費財データを活用し、価格戦略・競合分析を支援するデータ活用プロジェクトに参画。
データサイエンティストと連携し、膨大な生データを経営判断に直結する分析データへと昇華させる役割を担う。
大規模データ基盤の設計・構築から、データ品質管理、運用・保守までを技術面の中核として推進する。

データパイプラインの構築、BIツールの整備を中心にご自身のスキルに合わせて業務をご担当いただきます。
具体的には下記になります。

・dbt（data build
tool）にて構築されたデータパイプラインのデータモデルのリファクタリング
・データ利活用のための環境整備　等

・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、React、Next.js、NX
バックエンド：Python
インフラ：GCP (コンテナ / K8s)、Docker
開発ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion

◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○デュアルモニタ対応

・Pythonを用いたアプリケーション開発のご経験（5年以上）
・SaaSプロダクトまたはBtoBプロダクト開発のご経験
・クラウドサービス (AWS/GCP/Azure) およびコンテナ技術 (Docker/Kubernetes) のご経験

特定ターゲット向けのデータを可視化するシステム開発を行っていただきます

■開発環境■
Windows

・GCP上でのシステム構築経験
・Python言語を使ったバックエンド開発経験
・Reactを使ったフロントエンド開発経験
・要件定義以降の経験

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証～運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク：リーダ・サブリーダ相当

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗／リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
　機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

【技術環境】
・開発言語：Python
・インフラ：GCP
・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

・数十万以上のユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用をされたご経験
・技術選定、要件定義などの上流工程のご経験
・GCPやAWSのサービスを用いた機械学習のご経験

主にマルチクラウド環境（AWS/GCP）のデータ基盤構築と整備、およびデータ活用のための前処理開発を担当いただきます。

データ基盤構築・統合:
現在AWSとGCPに分散しているデータ基盤を、BigQuery上への統合（一元化）を目指す構築作業が主。
データベース型サイト（5〜10サイト、大規模データ）の分析基盤の設計、保守、セキュリティ対策。

データパイプライン開発:AWSとGoogle Cloudの両方からデータを接続するデータパイプラインの設計・実装。
データソース（アクセスログ、AWS S3上のマスターデータ等）の接続設定。

データ前処理・加工（データマート構築）:
データ抽出、グルーピング、定義付けなど、分析用データマートの部分の加工・実装。

運用・保守:
構築後のメンテナンス費用やセキュリティまで考慮した管理体制の提案・構築。
フェーズ: プロジェクトはこれから始まる段階（現時点では知見の少ないメンバーで対応中）。

ELTについて:
Google Cloud内の機能でELTを内製
データ抽出：SQL
変換：SQL or Python
格納：BigQuery

・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、React、Next.js、NX
バックエンド：Python
インフラ：GCP (コンテナ / K8s)、Docker
開発ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion

◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○デュアルモニタ対応