DB/基盤系の案件一覧

・金融SaaSサービス運営企業にて、請求書発行や入金、債権消込といったプロセスのワークフローを設計・実装していただきます。
・複雑になりがちなワークフローをシンプルに紐解いていくことに挑戦しています。

≪具体例≫
・「請求」→ 「入金」 → 「債権消込」のワークフローをTemporal +​ Golangで設計/実装
・各事業部のサービスに対して柔軟で利用しやすい柔軟な請求書業務の提供
・アカウンティングやクレジットチームに対して説明責任が果たせる堅固な基盤の設計をリード
・ロードマップの策定
・デザインドックやアーキテクチャレビューのリード
・メンバーのコードレビュー及びメンタリング

【技術環境】
バックエンド：Golang 1.​24+​, gRPC, Temporal
インフラ：Kubernetes (GKE)​, Helm, Istio, Terraform
データ：Cloud SQL (MySQL 8)​
オブザーバリビティ：Prometheus, Grafana LGTM, OpenTelemetry, Cloud Logging
CI/CD：GitHub Actions, ArgoCD

・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施
・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善
・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装
・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用
・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など）

【開発環境】
開発言語： Python, SQL 等
開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant
データ基盤： Snowflake
ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)​
インフラ環境： AWS [AppFlow, MWAA, S3 等]​（※インフラの設計・構築・運用は別担当）
社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet
外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk等

要件定義をお願い致します。

■環　境：
＜現環境＞
ソース：SAPECC6.0orスクラッチ
DWH：Oracle
BI：Jasper
＜新環境＞
ソース：S/4HANAorスクラッチ
DWH：AmazonRedshift
BI：AmazonQuickSight

メーカー様が小売店様と契約して受領しているPOSデータを収集しクレンジングして、DWH（snowflake）に蓄積するパッケージシステムをこれから受注する顧客用に個社対応で機能追加していく。

LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードするポジション。
RAG（Retrieval Augmented Generation）やエージェント設計、LLM評価・品質改善、監視・運用、セキュリティ対策まで含め、PoCに留まらず本番運用可能なLLMシステムの構築・継続改善を担当。
品質・コスト・安全性のバランスを考慮しながら、実運用レベルのLLM活用を推進する。

主な業務：
・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）
・セキュリティ・安全性設計（PII、権限管理、プロンプトインジェクション対策）
・チーム開発（コードレビュー、設計、ドキュメント整備）

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表（Figure）作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理（欠損値処理、正規化）、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル（CNN/Transformer等）の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル（LLM）技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発（プルリクエスト、コードレビュー）およびモデル管理, ・クラウド環境（GCP/BigQuery等）を用いた学習基盤の活用

・商品販売企業の基盤開発（商品マスタ管理、WMS連携、POS決済端末連携）
・WMS導入およびIF検討・設計および、WMSへのデータ連携設計
・POSやECサイトとのデータ連携設計、検討
・設計SEとしての業務機能設計、プログラム設計

イベント検索・予約サイトの保守、およびエンハンス業務
BE（Python）/ FE（PHP）の両面、あるいはどちらか一方を担当いただきます

・Webシステム開発
・開発メンバーへのタスク割り振り
・開発チームのマネジメント
・基本設計、詳細設計
・AIを活用したシステム開発（尚可

環境：Next.js、Laravel、Docker、AWS、Python、TypeScript、OpenAI API