Azureの案件一覧

POSシステム開発における詳細設計以降をご対応いただきます。

お客様のシステム基盤（AWS、Azure、OCI等クラウドまたはオンプレ）における以下の業務
保守運用案件の要件策定支援
保守運用業務の統制管理および定期報告
ドキュメント作成・管理

＜主な環境(言語・ツール)＞
AWS、Azure、OCI、Linux、Direct Connect、Transit Gateway、PrivateLink

RAG検索を用いたAIチャットボットを構築するプロジェクトとなります。
AIチャットボットをパッケージとして複数社への外販を目的としており、
顧客要件へ対応した機能追加開発(学習データ収集・加工)を行います。

今回はAzureでのAI基盤構築もしくは、
Pythonでのバックエンド開発経験のあるエンジニアを募集しております。

小規模導入案件を複数並走で行っていくため、各人独立して動いてもらう
イメージとなります。
そのため、コミュニケーションも自発的に取れる人物を希望します

■フェーズ■
【詳細設計からになります】

鉄鋼企業向け情報システム部門のメンバーとしてインフラ運用保守全般を対応いただきます

地方自治体が利用する基幹業務システムをガバメントクラウド（Oracle Cloud）に移行するにあたり、
インフラレイヤの詳細設計～構築やテスト、移行を行います。

特に以下の領域を募集しております。
①全体のPL補佐として移行作業の管理枠（計画、スケジュール、品質管理、課題管理）
②インフラの非機能要件の設計・構築枠
③OracleDBの設計・構築・試験・移行枠

・動画配信サービスのシステム運用、補修
・オンコール対応（障害事に対応あり）

【概要】
プロダクトに溜まったデータを活用したデータソリューション事業立ち上げに伴うデータサイエンティスト業務をお願いします。

【業務スコープ】
新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。
・ビジネス課題の理解・構造整理
・技術コンセプト策定
・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定
・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備
・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等）
・コアとなるAI技術開発（技術課題特定, 開発, 精度改善）
・プロダクト開発業務(モデリング、モニタリング等)

【開発環境】
■利用技術
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等）
■機械学習/データサイエンス/数理最適化ライブラリ
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

【体制】
EM　1名
DS　5名
SWE　10名

■案件詳細：
社内業務効率化を目的としたプロジェクトは大規模で、複数のサブチームがスクラム手法にて開発を行い共通の目標に向かって作業を進めています。
今回は新規のチームであり、エンジニアとして自立して作業出来るのはもちろん、20〜30代が活躍するプロジェクトの中で常に最善のやり方を考え、自らの意見を述べられる能力も求められます。

■環境：
・生成AI：Azure OpenAI
・バックエンド：Python / Django
・フロントエンド：TypeScript / React

①生成AI支援 ・生成AIを用いたアプリの研究、開発（スクラムで実施）
顧客親会社の情報システム部からオーダーを受け、AIを用いたアプリの企画～開発～テストまでを実施する

②PowerAppsを用いた市民開発支援 ・市民開発者が作成するアプリの開発相談
顧客との対面で打ち合わせを実施し、相談、回答する

【業務概要】
・大規模言語モデル (LLM) を活用したプロダクトの開発を行っていただきます。
・複数のAPIを統合し、新たなAPIを生成するプロジェクトをご担当いただきます。
・パフォーマンスやメンテナンス性を意識した設計・実装を行っていただきます。
・TypeScript、Next.jsなどを用いたWebアプリケーションの作業を行っていただきます。

【参画メリット】
・Generative AIやLLMなどの最新技術に触れ、技術的な知識を深めることができます。
・自由な発想でプロダクトを設計・開発し、ユーザーフレンドリーなプロダクトを提供することができます。
・急成長中のスタートアップで働くことで、キャリアアップのチャンスが豊富にあります。
・小規模なチームで働くことで、自分の意見やアイデアが直接プロダクトに反映されるやりがいがあります。

◆開発環境
・フロントエンド: TypeScript, Next.js, React
・バックエンド: Python
・インフラ : GCP, GPU cloud Services
・開発ツール : Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, Github

◆作業環境
Mac (Appleシリコン)
Github Copilotと社内GPT利用可能
モニター2台まで利用可能