機械学習の案件一覧

・クライアント内に入り、LLM/生成AIの開発をご担当いただきたい
クライアント：情報通信系大手事業会社（同要件が3社分ある）

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、
効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築

▼業務内容
・ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
・機械学習ワークフローの設計/開発/運用
・データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

ソースコードの分解と修正を対応いただきます。

営業・保険金支払い部門の部支店主体経営をサポートするため、経営ダッシュボードの構築を行っています。
同ダッシュボードでは、部支店が所在する地域のマーケット動向や事故トレンドを捉えることができるよう、社内外のデータをわかりやすく表示し、部支店長および課支社長が自部支店・課支社の活動の方向性を決定できるようなものを目指しています。

■人物像
データ分析に係る以下ポジションを募集します。
(1) データエンジニア
・社内外データの調達／抽出／加工による、可視化・機械学習モデリング用のデータマート作成
(2) データアナリスト・データサイエンティスト
・営業部門あるいは保険金支払い部門での意思決定に寄与するデータの可視化
・説明可能な機械学習モデル(ホワイトボックス)の作成
・同ダッシュボードの開発はアジャイル開発の一手法であるスクラムを採用しており、分析を行うスクラムチーム（ビジネス・DS主体）に参画して業務遂行いただきます（開発を行うスクラムチームは別に存在するため、システム開発はスコープ外）。
・取り扱うデータは以下の通りです。
　・社内データ：契約データ・事故データ(ノンマリン全種目)など
　・社外データ：人口、気象、企業など、様々なデータ

データ分析に係る以下いずれかの知識・経験
①SQLによるデータ抽出に関する知識・業務経験（1年以上が望ましい）
②tableauでのデータ可視化に関する知識・業務経験（1年以上が望ましい）
③dotDataやPythonでのモデル作成に関する知識・業務経験（1年以上が望ましい）

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員を募集しています。
Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。

また、機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務を担当して頂く予定です。
月によっては雑務がメインの時もありますので、予めご了承ください。

【概要】
・SNS等の投稿データやアカウントデータを分析して市場調査・分析
(中期でLLMモデルが必要と想定している）
・機械学習等のモデル：AI等を通して、他のアンケートと出ている情報を比較して、データの正確性の評価

【ポジション】
・データサイエンティスト
・データエンジニア

【データサイエンティスト】
・データ分析の実務経験がある (2年以上)
・主にPythonを用いたデータ分析
・Scikit-learn, NumPy,
Pandasなどのライブラリを用いたデータ分析、統計、機械学習モデリングの経験
・Tableauを用いて分析結果などのレポーティングなどを行った経験

【データエンジニア】
・データ分析基盤あるいはサーバーサイドの開発実務経験がある (3年以上)
・主にPython, Java, Scalaなどの言語での開発経験がある
・AWS/GCPを使ったシステム開発を行った経験がある
・Airflow, Athena, Redshift, ECS/ECR,
snowflakeなどを利用したシステム開発を行った業務経験がある

【案件概要】
自動車企業向けにPythonにてログデータを利用した予測モデルシステムを構築する。

【作業内容】
機械学習のために、Pythonにてログデータの加工を実施する。さらに作成済の機械学習モデルに対してデータを投入し、予測結果を別システムへ移送する。

【補足】
チーム内に、AWSサービス担当者とデータサイエンティストはアサイン済となります。
そのため本募集はデータエンジニアリング担当となります。
宇都宮のお客様オフィス出勤時には、交通費(新幹線代含む)は実費精算となります。

【概要】
大手広告代理店のメンバーと一緒にエンドユーザーのデジタルマーケティング支援をお願いします。

【業務スコープ】
・データ加工、分析（因果推論等）
・予測モデルのチューニング
・マーケ戦略立案、KPI策定
・報告資料作成、報告

【環境】
Tableau,クラウドDWH

AI Solutions事業部におけるPoCエンジニアとして、顧客向けに弊社クライアントSaas商品（大規模言語モデル）のプロトタイプを作り、クライアントとの商談対応までをお任せ致します。

＜具体的な業務内容＞
・altBRAINを顧客向けにカスタマイズ
・顧客向けのプロトタイプ
・営業と商談の同行
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 等

■概要
　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義
　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備
　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し）
　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、機械学習モデルを用いた信用スコア生成機能の研究開発の支援
　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit
　プログラム言語（メイン） ：未定
　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補
　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない）
　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU
　OS ：AlmaLunuxほか
　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか