データ基盤の案件一覧

■背景
・クライアント内の提案活動に於いてDWH案件が増えており、リソースが必要となった
■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
※クライアントの案件状況やスキルによってポジション・案件は検討
・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
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
・ETLジョブ開発
・DWH構築
・ドキュメンテーション(設計書・仕様書)

・DWHサービス知見
・基本設計～製造・テスト経験
・データフロー/マート設計
・ドキュメンテーション力

※全て満たしていない場合でも相談可
※DWHサービス活用は必須

社内外からのデータを元に構築したデータ基盤を元に、数理モデルの構築やMLOpsのモデリング部分を担当するポジションです。
様々なところから集まったデータを利活用するために、しやすい環境を整備し、会社の成長加速に貢献していただきます。具体的な業務内容は以下のとおりです。
・弊社プロダクト及び金融機関から集まるデータの分析とモデリング
・データパイプラインの運用・管理
・ビジネスダッシュボードの構築
・Pythonを用いた機械学習実装
・MLOpsのPoCとプロダクトへの組み込み

【業務概要】
・エンタープライズ様向けにAI Saasサービスを展開されている会社様になります。
・具体的にはデータエンジニアとしてデータプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計や
データパイプラインの設計・構築といった業務に携わって頂きます。

【参画メリット】
・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を活用したモダンな開発環境がございますので、今後のスキルアップに繋がりやすいかと存じます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

・ビジネスプラットフォームを展開されている企業様にて
データエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的にはデータパイプラインの設計と実装やデータレイク及びデータウェアハウスの設計と整備等に携わっていただきます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：Python
・DB：PostgreSQL
・インフラ：AWS（Glue、S3、Athena等）
・その他ツール：Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack

主に Python を用いたデータ基盤や ETL の構築・運用
・同じく Python（FastAPI）を用いて Web サービス向けサーバサイド API の実装・運用
・ クラウドインフラ（GCP）のアーキテクチャ上での機能追加・改善
・多数のデータサービス施策のモニタリングとインシデント発生時のオペレーション
・エンジニアリングチーム内の技術コミュニケーション（レビューや技術調査）
BI開発（未経験可)

国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。
モデル構築のためのデータ基盤構築はすでに実施済みですが、機械学習モデルの継続的な最適化と
効率的な運用が課題となっており、機械学習エンジニアとして支援頂ける方を募集しています。

＜業務内容＞
・機械学習モデルの維持管理および最適化
・モデルのパフォーマンス監視と評価
・データの更新
・技術ドキュメンテーションの作成と更新

お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。

【概要】
・データ活用のために機械学習を利用してモデル構築を担当。
・モデルを構築するためのデータ基盤および基盤データを利用したモデルの構築は既に構築済み。
・直近ではモデルの継続的な最適化と効率的な運用を支援することが課題。

【業務内容】
・機械学習モデルの維持管理および最適化。
・モデルのパフォーマンス監視と評価。
・データの更新とモデルの再学習プロセスの実施。
・技術ドキュメンテーションの作成と更新。

製造業企業において、システムの基盤構築、出力帳票、見える化（Web環境構築）まで、ご担当頂き、人事評価システムの構築支援を実施頂きます。

①ただ与えられたタスクを実装するだけではなく、自走し提案も込みで実施頂ける方が評価高いです。リーダー枠での募集となります。
②スケジュールは以下のとおりです。
　3月～　：　要件定義、設計
　5月～　：　製造（5月以降、4人程度のメンバーを募集予定）
　11月　　：　CO

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
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、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ 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
■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
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ 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

■背景
・募集部署はデータ基盤&AI・BI&運用を一気通貫で担っており、
　現在プリセールス中である。(DWH)
・ただ受注となった場合、プロパーを含めてリソース不足が目下課題となっている。
■クライアント支援範囲(該当部署)
・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・医療など様々
■想定業務
・データ基盤を構築するプロジェクトを想定。
　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・構築が主業務となる。
　要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
※下記スキルによって相談
・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
・ETLジョブ開発
・DWH構築
・ドキュメント作成