Azureの案件一覧

Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。
最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。
このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。
【具体的な業務内容】
・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上
・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装
・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発
・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化

【例となる技術】
・PyTorch
・Stable Diffusion
・ControlNet / IP-Adaptor / LoRA
・ComfyUI
・AWS / RunPod

法人企業様において、Webサービスを提供するにあたり、システム化するための要件定義を進めてまいります。
本案件では、GCPを利用した共通基盤上にシステム化するための要件定義をご担当いただきます。
下記、構成要素に伴い機能配置、非機能設計などシステム化するための要件定義を、お客様/大手SIer様と調整しながら進めていただきます。
※お客様との調整については、基本的には大手SIer様の担当者が進めます。

【構成】
・GCP上に構成
マルチテナントリソース、WebAPコンテナ、業務画面コンテナ、バッチ帳票コンテナ
バッチ帳票接続用コンテナ、DBサーバ（Spanner）、オンライン業務コンテナ
・SW
RedHat Enterprise Linux 8、Debian、Apache Tomcat、TERASOLUNA Framework for Java
OpenJDK、SVF for PDF、SVF for PDF Connector、Datadog
※その他、共通基盤を流用するためセキュリティ、運用回りの各種ツールについて、共通基盤のものを利用

・パブリッククラウド(GCP、AWS、Azureなど)環境における要件定義/設計/構築のご経験

■案件概要：
薬局向けの支援サービス開発において、フロントエンジニアを募集します。
3月にBIツール部分のリリースをし、
その後、追加リリースとして在庫や発注の開発を予定しています。

＜環境＞
クラウド：Azure
バックエンド：Ruby on Rails（Ruby3系Rails７系）
フロントエンド：Vue.js （Vue3系）
コミュニケーション：Slack、Teams、Gather
バージョン管理：Git（Azure DevOps Repos）
チケット管理： Azure DevOps Board

・事務業務の効率化を図るためにAzureベースのナレッジ共有システム構築を検討しており、そのプロジェクトにおいてバックエンド開発を実施いただきます
・期間は2024年3月～7月の予定で、要件定義から、構成設計、開発環境構築、本番（検証）環境構築、テスト、リリース準備まで実施します
・プロジェクトの全体メンバーは10名程度を想定しており、そのうちバックエンド開発チームは3～4名の予定

※チーム内で発生するタスク例となります。
・アプリケーションフレームワークの構築
・共通部品の開発/保守（アプリ開発チームからの問い合わせ含む）
・標準文書(コーディング規約、開発ガイドライン等)の作成
・各種基盤（CI/CD基盤、認証基盤、API基盤、メール送信基盤）の設計～構築
・開発環境、本番環境の構築（KubernetesやECSを用いた環境構築）
・アプリケーション開発チーム支援（バックエンド開発支援）

【概要】
複数プロジェクトで発生するシステムアーキテクチャ（一部インフラ含む）に関する設計及び構築をチーム内のメンバーで分担し、適材適所に分配されたタスクを各々で遂行していきます。一つのプロジェクトに属するというよりもチームとして複数プロジェクトの課題タスクを熟す為、他業種のシステムに触れられる機会があり、そこから得られる知識経験を活かして、社内や他プロジェクトへ還元していくことが本チームのミッションになります。

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知（異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知）における
　エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

・役割 ：Webアプリケーション開発チームのサポート。設計/開発業務をおこなっていただきます

・技術 ：TypeScript/Angular（必須）、Node.js、Express、MySQL、Docker
・ツール ：VisualStudio Code、Git、Jira、Confulence、Swagger …etc

お客様の立場で情報システムの基盤全般に関して考察をして
刷新に必要な提案・検証・導入をしていきます。

・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務
・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証
・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見
　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定
　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得
　- 上記実装を用いた精度評価実験
　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告
・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証
　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化
　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導
　・論文発表等のアウトリーチ活動
・新技術の研究・開発　など

【技術環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
開発管理：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

【組織】
R&D部門への配属を予定しております。
R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

Azure環境でのAIシステムの製品開発