DB/基盤系の案件一覧

■担当業務
　・すでに稼働中システムの機能追加、機能改修のビジネス要件定義（プロセスの整
理を含む）、要件定義書作成
　・ユーザーストーリー／Technical Requirementの作成
　・開発チームとの情報共有
　・ステークホルダーコミュニケーションのサポート
　・SQLを用いたデータValidationの実施
　・SIT・UATのサポート、レビュー

・DWH層テーブルの設計
・DWH層テーブルのSQLおよびPySparkを用いた実装
・DWH層テーブルについての問い合わせ対応・不具合調査
・DWH層開発環境の設計・開発・保守・運用

クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化
・MLシステム基盤の移行
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

高速道路事業に関わる利用者請求や高速道路事業者用の精算根拠データ・統計データ等を作成するシステム（以下「計数管理システム」という）を構築・改修する業務。

詳細：
プロジェクトの管理。顧客向けドキュメントの作成。
顧客及び機器調達を担うメーカーとの調整。
サーバ機器、ネットワーク機器及びソフトウェア等のインフラ構築に係る調整並びに設計、テスト。

製品調査・製品評価に関わるアプリの開発およびその調査にも関わっていただきます。

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

基幹システムからGCPへの取り込み処理およびGCP内でのデータマートの開発運用保守を実施

■背景
・クライアント内の提案活動に於いて自然言語案件が増え始めており、リソースが必要となった
・クライアント内で自社分析ツール(テキスト分析)あり
■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■エンドクライアント
・建築・製造・医療など
■想定業務
・データ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）
・要件定義 /基本設計/詳細設計

【概要】
メタバース案件で検証に使う技術のR&D検証PJ

【業務内容】
・カメラなどによる画像解析ツールの開発
・解析による人流分析や行動予測などを行うシステムの開発および技術検証
→実店舗でのカメラやシステムの設置など簡単なインフラ作業も実施
　メタバースという観点でOculusなどのAR系の開発や検証での利用も有
☆これらのツールの精度向上やプロトタイプのシステム開発がメイン業務
※メタバースに関連するハードウェアも取り扱うため週1程度の出社を想定しております

【募集背景】
社内のデータパイプラインの設計・開発や運用フローの構築などに関連する業務を行うData Engineeringチームにおいて
主にデータのクレンジング業務を行っていただきます。
チームの所属に関わらず、データのライフサイクル全体に関わることができます。

【業務内容】
・データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計
・Dataflow, GCS, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築
・アプリやIoTからのログ収集やその設計
・BIツールやデータ出力機能などの開発・運用
・データガバナンスのポリシー設計、実装