Gitの案件一覧

・生命保険業界の企業様と、営業記録動画の解析や生成AIによる提案仮説の出力を通じた営業の高度化・効率化を実現するAIシステム開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
・既に顧客内部で運用中のAIシステムの保守・継続改善プロジェクトにおけるバックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・AWS環境上で稼働するWebアプリのバックエンドの保守(不具合対応、機能修正)
・開発進捗報告、開発ドキュメントの作成、仕様調整、テスト支援
・PoCを終えた後のAIシステムのテストフェーズから参画し、バックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・設計・構築・内部結合テストまでは完了しているシステムの外部結合テスト・性能検証の実施（元請のAzure環境でのMVP構築フェーズ）
・上記構築後のお客様環境への移築・テストの実施（お客様Azure環境での本格稼働システム構築フェーズ）

バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

その他開発経験
・AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
・Azure環境を用いた開発経験(2年以上)
・Gitを利用したチーム開発経験
・生成AI（LLM）を用いたシステム開発経験
・プロンプトエンジニアリングの実務経験
・Difyまたは類似のAI開発プラットフォーム（LangChain, Azure AI Foundryなど）の利用経験

姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方
・新しい技術を吸収し、論理的に考え実装へつなげることを楽しめる方
・チームの成果のために、率直かつ建設的に議論できる方

クライアントは製造業向けの⾒積もり関連機能を含むSaaSを開発‧提供しています。
現在、開発は外部委託を中⼼に進めていますが、プロダクトの品質と開発スピードを⾼め、事業成⻑を加速させるために内製開発を推進しています。
本ポジションは、内製開発チームの2⼈⽬として、既存システムの改善や新機能開発をチームで進める役割です。
またクライアントは、開発⽣産性と品質向上のために、AIを⽤いた開発（例: 調査‧設計補助、コード⽣成、レビュー補助、テスト⽣成など）を積極的に取り⼊れる⽅針です。

【業務内容】
プロダクト機能開発（製造業向け⾒積もり領域を含む）
・既存機能の改善、新機能の設計‧実装、運⽤保守
・要件の不明点をプロダクト側とすり合わせ、実装に落とし込む

既存システムの改善（品質‧性能‧セキュリティ）
・バグ修正、リファクタリング、パフォーマンス改善の実装
・セキュリティ上の懸念の洗い出しと対策の実装

AIを活⽤した開発プロセスへの参加:
・AI⽀援ツールを使った実装‧調査‧テスト作成‧レビュー補助の実践

開発プロセスの改善:
・既存のレビュー/テスト/CI運⽤に参加し、改善提案や整備を⼀緒に進める

・Webアプリケーション開発経験（⽬安: 5年以上）:
-Webフレームワーク（LaravelやRuby on Railsなど）を⽤いたバックエンド開発経験
-DB設計やORMを⽤いた開発経験（N 1等の基本課題を理解し、対処できる）
・モダンなフロントエンド（React, Vue.jsなど）での開発経験
・既存コードを読み解き、改善しながら開発できる⼒:
-仕様が完全に整理されていない状況でも、調査しつつ実装を進められる
・クラウド環境（AWS等）で動くサービスの開発‧運⽤に関わった経験
-S3, IAM, RDSなど主要サービスを利⽤した開発‧運⽤経験
-未経験領域があってもキャッチアップできる
・チーム開発の基礎
-Git / Pull Request ベースの開発、レビューを受けながら改善できる
・AIを⽤いた開発に抵抗がなく、業務で継続利⽤できる:
-例: 調査、設計、実装、テスト⽣成、レビュー、動作確認などに活⽤する意欲

研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備

・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（Pandas, Tidyverse等）
・論文やレポート向けの高度なデータ可視化スキル（見た目を美しく分かりやすく整えられる能力）
・統計学の基礎知識
・他職種（研究者・エンジニア）と連携して仮説検証を進めるコミュニケーション能力

・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）

スタートアップの研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備