DB/基盤系の案件一覧

• 学習データ作成のためのデータ収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の不具合分析を含む）
• 前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

– OS環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における実務経験（1年以上）
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力

■具体的な業務

• スクリプト言語・Webフレームワーク・RDBMSによる、サーバー側、API、管理画面の開発。
• WebUIライブラリによる画面側追加開発。
• 詳細設計/製造/単体テスト。プロジェクトによっては保守・運用までを含む。
• スキルとプロジェクトによって基本設計、技術担当として顧客打ち合わせ同席の可能性あり。
  ■開発環境・使用技術など
• Ruby、Webフレームワーク、JavaScript、RDBMS/一部クラウド基盤
• インメモリキャッシュ、検索エンジン
• 非同期通信、認証技術、APIアーキテクチャ、サーバーレス構造など。
• 貸与端末にて開発作業

– Webフレームワーク（Ruby on Rails）の開発経験（3年以上）
– 顧客との仕様検討、要件検討などの折衝経験
– 一般消費者向けWebサービス開発経験（2年以上）
– データベース設計、詳細設計、テストケース設計などの経験
– 中期開発プロジェクト（4ヶ月～6ヶ月程度）の経験
– 開発を行うにあたって明確な方針を持っていること

《具体的な業務内容》
制御領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・技術検証プロジェクト：大手企業における技術検証等の受託プロジェクトを推進するR&Dプロジェクト
・関連プロダクト開発：自社開発プロダクトの制御機能の開発協力、オープンソースソフトウェアの機能強化・普及促進のための各種活動
【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
・プロジェクトの目的、使用する機器、タスク、評価基準など開発背景を理解し、プロジェクト管理担当と協力して要件定義を行う。
・収集したデータでAIモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
・報告資料の作成およびクライアントへの報告を行う
・例2）制御系AI開発に関する技術コンサルティング
・AI開発におけるデータ作成やクライアント所有の機器を使った開発方針の助言、最先端のAI領域の技術調査
・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う
【R&D】

• AIモデルなどを用いて実機を制御するための実装
• さまざまな条件を比較し、どのようにモデルの性能向上を実現できるのか調査する
  【オープンソースソフトウェア活動】
  開発を進めているデータ収集アプリケーションの要件定義、開発
  【その他業務】
• 顧客提案活動における技術的支援
• イベントの出展や準備、情報発信用のコンテンツ制作などの技術広報活動
  ■仕事の醍醐味
  【物理制御 × AI の深い理解と実践的スキルの習得】
  AIモデルや基盤モデルといった最新技術を扱うだけでなく、データ設計から学習、実機制御までを一気通貫で手掛けます。
  【最先端技術を「実社会」へ応用する経験】
  R&Dで検証した最先端の論文技術やアルゴリズムを、実際の顧客プロジェクトに応用・実装します。
  【産業を支える大規模プロジェクトへの貢献】
  製造業や物流業など、産業基盤を支える大手企業のプロジェクトに参画します。
  【開発のリアルを開拓する面白さ】
  不確実性の高い中で仮説検証を繰り返し、自らの手で開発フローや成功パターンを作り上げていく現場経験が得られます。

– Pythonを用いた開発実務経験
– Linux環境での開発経験、およびバージョン管理ツールを用いたチーム開発経験
– コンテナ技術を用いた環境構築経験
– クラウド（AWS/GCP/Azure等）を活用した開発・運用経験

店舗向け注文管理システム開発案件にて、開発支援ツールを中心に活用したフルサイクル開発をご担当いただきます。
要件定義の構造化からコード生成、テスト実装まで開発支援ツールを最大限活用した開発の実践や、生成出力を精査し動作背景を裏打ちする力が求められます。
【主な業務内容】

• 要件定義の構造化からコード生成、テスト実装までの開発支援ツール活用開発推進
• 技術選定およびアーキテクチャの設計・検証
  【開発環境】
• フロントエンド：TypeScript, Webフレームワーク, UIライブラリ
• バックエンド：Webアプリケーションフレームワークを想定（※技術選定から関われる方を優先）
• インフラ：コンテナオーケストレーション技術, コンテナ技術, RDBMS
• プラットフォーム：タブレット向けアプリ
• AI開発支援ツール：開発支援ツール等
• コミュニケーション：チャットツール, Web会議ツール

– Webアプリケーション開発経験（10年以上）
– 技術責任者・リードエンジニア経験
– 開発支援ツールを実務でフル活用し、開発プロセス自体を設計できる方
– 上流工程に強みをお持ち、かつ開発支援ツールの活用に強みがある方

士業向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、データ活用基盤チームの立ち上げを支援します。
データ集約基盤の設計、データ連携フロー整備、分析基盤運用、データマート設計、データ管理体制構築、将来的なAI活用基盤への拡張までを担うポジションです。
基幹・会計データの経営判断向け活用基盤への移行フェーズとなります。

– クラウド型データ倉庫・データ集約基盤の設計・構築・運用経験
– SQLによるデータ加工・分析経験（高度なクエリ設計含む）
– Pythonによるデータ処理・分析経験（各種データ分析ライブラリ等）
– データ統合・パイプライン構築ツールを用いた開発経験

• 自社製品のモバイルアプリ設計/開発/運用のリード
• クロスプラットフォームフレームワークを用いたアプリにおける構造設計、状態管理、技術選定などの技術的意思決定
• 新機能および既存機能改善における、技術設計/実装/テスト/リリース
• 企画担当、デザイナー、サーバーサイドエンジニアと連携した、仕様検討およびユーザー体験の改善
• 自動テストやCI/CDを含む、開発/リリースプロセスの改善
• クラッシュ分析、監視、障害対応、性能改善を通じたアプリの安定運用

– Flutterを用いた開発経験（3年以上）
– 構造設計、技術選定、コードレビューなど、技術的な意思決定のリード経験
– 英語を用いた多国籍メンバーとのチーム開発経験

動画配信事業における、外部プラットフォームのデータ取得バッチ基盤再構築およびデータモデル移行に携わっていただきます。
業務内容

• コンテナ管理基盤およびワークフロー制御ツールで稼働する外部API連携の分析データ収集バッチの運用・障害対応
• 分析ニーズに応じた新規バッチの設計・実装
• クラウド型データ倉庫内でのデータ加工・モデル整備

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の実務経験（データ倉庫 / オブジェクトストレージ / メッセージング機能 / コンテナ環境のうち複数）
– コンテナ管理基盤運用経験（ワークフロー制御ツール / 継続的デプロイメントツールは特に歓迎）

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

– バックエンド(API, Batch)の開発経験（3年以上）
– フロントエンドの開発経験（3年以上）
– システムの運用保守経験（3年以上）
– PHP または Golangの開発経験：どちらかを3年以上（両方の経験がある方は歓迎）
– TypeScriptの開発経験（3年以上）
– UIライブラリ(Webアプリケーションフレームワーク)（3年以上）
– RDBMSの利用経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験（半年以上）