GCPの案件一覧

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。

建設業界向けプロダクト開発における、
データモデリングなどを中心にAIが活用できる構造化業務をお任せします。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python・Typescript
・クラウド：AWS
・ツール：Slack・Claude

・全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データレイク / DWH（BigQuery）基盤の設計・運用
・ETL / ELTパイプラインの設計・開発
・クロスクラウドデータ連携（OCI → GCP）の設計・実装
・データモデリング（OBT / mart）の設計
・Terraformを用いたIaCによるインフラ管理
・データ基盤に関わるネットワーク・セキュリティ設計（IAM / VPC / データガバナンス）
・AIデータアクセス基盤（MCP / Agent）の構築

◆主な開発環境・ツール
-Cloud
Google Cloud（BigQuery / GCS / STS / VPC-SC / IAM）
Oracle Cloud（Exadata / Data Flow）

-Data
SQL / Python
Apache Spark / Apache Beam
Parquet / Iceberg
dbt core

-Infra / DevOps
Terraform
GitHub

-AI / Data Access
MCP Server
Agent / RAG

・ポイントシステムの開発・保守・運用を実施していただきます。
・主な業務はポイントプロダクトが持つAPIやバッチ、管理サイトの保守・運用として、各サービスからの問い合わせ対応や日次バッチの正常性確認をお願いすることとなります。
・新規機能の開発もあり、ポイントに関する追加システムの構築やAPI・バッチの開発も実施いただきます。
・ボイスチャットやテキストチャットを使ったコミュニケーションがメインで、ペアプログラミングなど会話をしながら開発を進めるスタイルが中心となっています。
・1週間を1スプリントとしたスクラム開発を実施しています。

◆主な開発環境・ツール
＜現行サービス＞
・言語：Java、PHP、Kotlin
・オンプレ環境：CentOS6、CentOS7
・クラウド環境：AWS・GCP
・CI/CDツール：Jenkins
・メトリクス/監視：Datadog
・DB：MySQL

＜リライト後マイクロサービス（想定）＞
・言語：Go
・クラウド環境：AWS・GCP
・コンテナオーケストレーション：Kubernetes（予定）
・CIツール：CircleCI
・CDツール：Spinnaker（予定）
・メトリクス/監視：Datadog
・構成管理ツール：Terraform
・DB：Aurora、DynamoDBなど

＜共通＞
・プロジェクト管理：ZenHub、JIRA- バージョン管理：GitHub、Bitbucket
・情報共有：Confluence、Slack- その他：Re:dash、PagerDuty

＜全体＞
・開発マシン：Mac
・管理ツール: GitHub / ZenHub
・その他ツール: Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform / ChatGPT/Devin / Cursor / CodeRabbit等生成AI

プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の構築～運用、展開、改善に関するエンジニアリング全般をご担当いただきます。
全社～プロジェクト別でのデータ分析業務、KPIマネジメント、アナリスト業務の支援を行っていただく想定です。

・データ分析基盤の設計/開発/運用、パフォーマンス改善をアジャイルプロジェクトにて実行
・AI～分析基盤・ビジネス・インテリジェンス運用支援
・プロジェクトの社外パートナーへの基盤環境導入・運用支援
・データ分析基盤に関する課題解決、新規技術調査と導入

バックエンドエンジニアとして、要件定義から設計・実装・リリース・運用保守まで一連の業務をお願いします。
GCPを活用したモダンな環境下で、プロダクトの価値最大化に向けた機能開発や改善を推進していただきます。

◆主な開発環境・技術スタック◆
・言語：Go言語
・クラウド：GCP・Terraform
・CI/CD：GitHub Actions・Cloud Build
・AIツール：ClaudeCode・Cursor・Gemini・GitHubCopilot 等

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
（1）LLM機能の設計・開発（要件定義〜運用）
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計（Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等）
・自律型エージェントの設計（Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装）
（2）品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤（LLM-as-a-Judge, Ragas等）の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
（3）運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
（4）セキュリティ・安全性設計
・個人情報（PII）保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計