Dockerの案件一覧

実験施設立ち上げに伴い、検体受領から解析・結果出力までの業務プロセスを電子化・自動化する実験情報管理システムの実装・開発を担当するアプリケーションエンジニアを募集します。
■ポジション概要
開発リードが策定する要件・全体設計に基づき、情報管理システムの機能開発、データモデルの構築、測定機器や解析パイプラインとのAPI/ファイル連携、テスト・運用保守を担当していただきます。
実験工程から解析工程にわたる現場の作業効率化と、厳格なデータ整合性の両立をシステム構成で実現する、施設立ち上げの実務ポジションです。
■業務内容

• 管理システム機能の実装・カスタマイズ開発
  └ 検体受領、検体処理、前処理工程、レイアウト管理、品質チェック等の業務画面・ロジック開発
• データモデルの構築とデータベース開発
  └ 容器構造、ロット管理、検体追跡性を担保するDB設計・実装
• 測定機器・外部システム連携の実装
  └ 測定機器や自動化機器向け指示データ作成プログラム・結果データ取り込みパーサーの開発
  └ データ解析パイプライン（バッチ処理基盤やワークフローツール等）を自動起動するためのAPI/イベント連携の実装
• 品質保証・セキュリティ・監査機能の実装
  └ 監査証跡ログ、アクセス権限制御、データ改ざん防止処理の実装
• テスト・障害対応・保守運用
  └ 単体テスト、結合テスト、バリデーション検証用テストスクリプトの作成・実行
  └ リリース後のシステム運用保守、不具合修正、機能改善

– Javaを用いたバックエンド/フルスタック開発経験
– BtoB業務システムの開発経験
– Webアプリケーション開発経験（3年以上）
– RDB / NoSQL データベースの設計・運用経験
– 複雑なデータ構造の設計、データベースチューニング、O/Rマッパーの利用経験
– Web APIを用いたシステム連携・マイクロサービス開発経験
– バージョン管理ツールを用いたチーム開発、CI/CD環境での開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上でのアプリケーション構築・デプロイ経験

日本のものづくりを支える中小製造業のデジタル化を支援するSaaS型サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画いただきます。
【業務内容】
製造業データを活用した検索・AI機能について、技術検証からプロダクション実装まで幅広く担当いただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• 埋め込みモデルを用いた検索手法の検証
• Vision / Multimodalモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 技術検証で有効性を確認したアルゴリズムのWeb API化・プロダクション実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善
  開発環境の傾向
• フロントエンド：TypeScript / 外部フレームワーク
• バックエンド：Webフレームワーク / スクリプト言語
• インフラ：AWS/GCP/Azure等（コンテナ実行環境, RDBMS, IaCツール）
• その他：ドキュメント管理ツール / コミュニケーションツール / デザインツール / GitHub

– ベクトル検索 / RAG / 画像検索 / レコメンドの実プロダクト実装経験
– Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験
– PyTorch等を用いたディープラーニングモデル（特に画像処理・コンピュータビジョン領域）の実装・評価経験
– 仮説検証（PoC）から精度評価、プロダクション環境（コンテナ技術/AWS/GCP/Azure等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

• 学習データ作成のためのコーパス収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
• 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
  開発環境の傾向
• 言語：C++、Python
• ツール：Linux、GitHub、ドキュメント管理ツール
• インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux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1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語
– 分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

1. 顧客課題の発見・設計

• 利害関係者（経営層〜現場担当者）との関係構築／調整
• 課題の構造化／仮説構築／ソリューション提案

2. 業務フロー構築／PoCの高速実装

• LLM／AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装
• 顧客の既存SaaSとのAPI連携／データ統合
• フルスタック開発

3. 本番導入／伴走

• 本番導入の技術支援／運用設計
• セキュリティ／コンプライアンス要件への対応
• 導入後の利用定着支援／改善提案

4. プロダクトフィードバック

• 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
• 新規ユースケースの発見／提案
• プロダクト改善に繋がるパターンの抽出／体系化
  開発環境の傾向
• 開発言語：Python、TypeScript、React、Next.js等
• データ：大規模データウェアハウス、RDBMS、各種データソース
• インフラ：クラウドプラットフォーム（AWS/GCP/Azure等）、コンテナ技術
• AI／LLM：各種AIフレームワーク
• ツール：コミュニケーションツール、ナレッジ共有ツール、タスク管理ツール、ソースコード管理ツール
• AI開発支援：各種AI開発支援ツール

– ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– フルスタックでの開発経験
– LLM／生成AIを活用したアプリケーションの開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発／運用経験

・決済基盤における購入領域の新規機能追加、運用保守・改善開発に参画いただきます。
・購入システムの案件増加対応
・モダナイゼーションの推進
・プロジェクトのリードから設計、開発まで、一通りをお任せしたいと考えております。
・現行システムの開発言語としては主にPHPとなります。
・モダナイゼーション先のシステムはGoとなっております。
開発環境の傾向

• 開発言語：PHP、TypeScript、React、Next.js、Go
• インフラ：コンテナオーケストレーションツール、クラウドプラットフォーム（AWS等）、RDBMS
• 開発環境：Mac、各種統合開発環境・エディタ
• 管理ツール：ソースコード管理ツール
• 支援ツール：各種生成AIツール
• その他ツール：コンテナ技術、CI/CDツール、SaaS型監視ツール、IaCツール

– GoまたはPHPを用いた開発のご経験（3年以上）
– バックエンド（API, Batch）の開発経験（3年以上）
– TypeScript、React/Next.jsを用いたフロントエンドでの開発経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験

• 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