Gitの案件一覧

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

自社サービスを展開する大手企業において、社内開発プロジェクト向けに提供している共通プラットフォームの運用・保守を担当いただきます。

主な担当業務

• IaCツールを用いたクラウド環境のプロビジョニングおよび払い出し業務
• 開発者からの技術的な問い合わせ対応およびトラブルシューティング
• 手順書に基づいた運用業務およびコードベースでの構成管理改善
• クラウドインフラおよび構成管理ツールの保守メンテナンス

– IaCツール（Terraform等）を用いたインフラ構成管理の実務経験
– パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure等）の構築または運用経験
– Gitホスティングサービス（GitHub等）を用いたチーム開発・構成管理の経験

予約・決済・在庫・発券等、高トラフィック領域のシステム設計、開発、運用を主導。
大規模Webアプリ・APIのアーキテクチャ設計や技術選定、DDDを意識した設計、チームの生産性向上やメンタリングなど幅広く担当いただきます。

■開発環境■
Java8以上, Spring Boot, AWS, RDBMS, NoSQL, Git

・Java8以上およびSpring Bootでの開発経験3年以上
・大規模Webアプリケーションの開発実務経験5年以上
・技術的な意思決定やリードを行った経験
・RDBMSやNoSQLを用いたデータモデル設計・運用経験
・Gitを利用したチーム開発におけるコードレビューリード経験

・既存Javaアプリの仮想OS環境から、コンテナ環境（OpenShift）への移行・改修作業
・移行後アプリケーションの動作検証、結合／システム試験

基幹システム（原価計算）のシステム化案件
※現在、手作業中の原価計算のWEB化案件

■言語・FW
フロントエンド：TypeScript + Vue.js + Nuxt
バックエンド(API)：PHP + Laravel
データベース：Amazon RDS PostgreSQL(仮)
ソースコード管理：Git
情報共有ツール：Slack、Notion
コミュニケーション：Meet
プロジェクト管理：Backlog、Notion
インフラ：AWS
開発手法：ウォーターフォール(一部、先行でプロトタイプ実装予定)
プラットフォーム：Docker

■募集要員
・フルスタックエンジニア

Sping+Kotlinで構築されたシステム(画面・バッチ処理あり)の維持管理業務です。
他システム連携はgRPCを用います。
不具合改修や機能改善を実施するための調査・改修・試験をお願いします。
※本番リリースは基本昼間ですが、稀に20:00~22:00の対応が発生する可能性があります。
※リモート作業のため自立して動ける方、急を要する対応に柔軟な方を求めています。

■開発環境■
SpringBoot, Java, PostgreSQL, Kotlin, gRPC, InteliJ, Git/GitHub, AWS, DB2, Perl, PHP

転職サービスにおけるバックエンド開発実務を担当いただきます。

【開発言語】
フロントエンド：React/Next.js
バックエンド：Java/SpringBoot

【技術環境】
インフラ：AWS
CI/CD：GitHub Actions/GitLab CICD
管理ツール：GitHub/GitLab/Data Dog
その他ツール：Slack/Teams/Jira/Confluence

・自律自動運転システムの経路生成アルゴリズムの開発
・自律自動運転システムへの上位層からの指示アルゴリズムの開発