Azureの案件一覧

・教育委員会や学校の教職員向け校務システムの2027年導入版の立ち上げフェーズからの参画
・要件定義、仕様書、基本設計の作成
・開発工数の見積
・ベトナムオフショアとのやり取り
・外部I/F、バッチ、内部API、FE、データ移行の担当（適性を見て配置）
・顧客折衝

■アサイン先案件
・金融業界の企業様に対し、AI活用を実現するためのITアーキテクチャ全体の設計・整備の支援を行うプロジェクト。
・データ基盤を中心としながら、アプリケーション、インフラ、セキュリティ、運用などを含む全体アーキテクチャの支援を目的とする。

■業務内容・役割期待
・業務内容
　・週次の会議を通じて、AIデータ基盤および関連システムに関する技術支援を実施。
　・現在検討中のデータプラットフォームを起点に、クラウドインフラ（Azure）やアプリケーション構築・運用の設計などを含むITアーキテクチャ全体を対象にレビュー及び助言を行う。
　・定例・常駐で得た情報を整理し、技術的なレビュー・助言を行うとともに、その内容を反映した週次報告資料を成果物として作成する。
・期待役割
　・データ基盤を中核としつつ、システム全体のアーキテクチャを俯瞰し技術方針のご助言をいただく。
　・実装作業ではなく、設計レビューや技術方針の検討が主な役割。
　・幅広い技術知見を活かし、ITアーキテクチャ全体を俯瞰的に支援いただく。
　・AIに関する専門知識は必須ではないが、AI・特に非構造データを含むパイプラインを考慮した基盤設計ができること。

・Microsoft Azureにおけるデータ基盤および関連ITアーキテクチャの設計・構築経験
・クラウドアーキテクチャ全般（ネットワーク、セキュリティ、運用設計）の理解
・Databricksの導入・運用・活用経験
・DatabricksにおけるAI活用技術への知見
・データモデリングおよびデータベース設計の知識（RDBMS / NoSQL の理解）
・Python・SQLなどを用いたデータ処理スキル
・クライアント対応におけるコミュニケーション能力
・情報整理・資料作成スキル（週次報告資料など）

・アサイン先案件
社内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト

・業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
　- 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
　- RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
　- RAGシステムにおける要件定義、開発
　- RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
　- 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
　- 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
　- 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
　- ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

– Pythonのプログラミングスキル
– LLMを用いたソフトウェアの開発
– AI開発を伴うPoCの実務経験
– RAGに関する知見、先端技術へのキャッチアップ能力
– AzureのAI search を用いた開発
– コードおよび検証に関するドキュメンテーション能力

アサイン先案件
・音声認識（Whisperベース）およびテキスト整形（LLMベース）を活用したAIソリューション開発プロジェクト
・業務利用可能なレベルの精度を実現するAIの実用化に向け、AIエンジニアが開発したモデルを本番環境で安定稼働させるためのバックエンド設計・構築・運用を担当

業務内容・期待役割
Whisperベース音声認識モデルおよびLLMを利用したテキスト整形サービスのバックエンド開発リード
・AIエンジニアが作成したモデルをAPIとして提供するためのサーバ設計・API設計・インフラ構築
・モデル推論処理を安全かつスケーラブルに提供できるアーキテクチャ設計
・認証・認可、ログ設計、ジョブ管理、ストレージ連携などの実装
・MLOps/DevOpsエンジニアとの連携による本番環境運用の自動化・監視基盤構築
・開発進捗管理・仕様調整・開発ドキュメント作成・テスト支援

バックエンドの開発経験（5年以上）
・PythonによるWebアプリケーション／API／バッチ処理開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

その他開発経験
・AWSまたはAzure環境での開発・運用経験（2年以上）
・Dockerおよびコンテナオーケストレーション（ECS, Kubernetes等）の利用経験
・Gitを用いたチーム開発経験

姿勢
・AIエンジニア・フロントエンドエンジニアとの連携を意識し、技術要件・業務要件を橋渡しできる方
・スケジュールを意識して自走し、安定稼働を意識した設計・開発ができる方

■アサイン先案件
・金融業界の企業様の中において、AI活用基盤の構築およびAI活用基盤の運用可能な状態の構築を目指すプロジェクト

■業務内容・期待役割
・PMと一緒に下記取り組みをSEとしてリード
　・業務システム及び社内データの調査・整理
　・AI活用基盤のアーキテクチャ検討
　・AI活用基盤（データ基盤・マルチクラウド(AWS, Azure, GCP等)連携）の要件整理
　・AI活用基盤構築に向けた顧客との調整
　・AI活用基盤の共通機能の一部構築
　・AI活用基盤の運用方法の検討

・要件定義の実務経験(3年以上)
・顧客の業務分析の実務経験
・業務分析から要求・要件定義を行った経験

・バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

・インフラの開発経験
・データ分析基盤(snowflake, redshift等)の構築経験(2年以上)
・ETLの構築・活用経験(2年以上)
・terraformでのインフラ管理経験(3年以上)
・CI/CDパイプラインの構築・管理経験(3年以上)
・運用監視の構築・管理経験
・その他開発経験
・AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
・Gitを利用したチーム開発経験
・AIを搭載したシステムの開発経験
・姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。