データベースの案件一覧

・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サイエンティストとして参画をしていただきます。
・具体的には データの分析とモデリングや機械学習の実装等に携わって頂きます。
【参画のメリット】
・勤務形態としてフルリモートになりますので、ご自身のリラックス出来る環境で働くことが可能となっております。

◆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

・人事DX（人事DWH構築）でのプログラム作成
-データ抽出と加工
-データベース構築
-BIツールでのダッシュボード/レポート作成
・ドキュメンテーション業務（課題一覧、プログラム一覧、画面一覧、環境定義等）
・分析要件の定義

・PowerBIレポートスキル及びそれに必要な前処理等でのデータ加工スキル（Python等）

弊社クライアント（HR系）のデータマネジメント部署にてデータマートの開発業務を担当いただきます。
データ分析/活用プロジェクトへ参画いただき、データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご担当いただきます。
【対応工程】
・分析用データマートの開発
　└データマート（テーブル）設計、SQL実装、バッチ（Digdag）実装
・社内メールシステムの保守運用
　└Python、SQL実装
・データマートの保守運用
【開発環境】
・データベース：Redshift、BigQuery
・プログラミング：Python
・インフラ：AWS、GCP
・コミュニケーション：Outlook・Teams・Slack・Backlog

弊社クライアント（HR系）のデータマネジメント部署にて、BIエンジニアとしてTableauレポートの開発をご担当いただきます。
また事業企画やデータマート開発チームとの折衝、主にはデータ要件の整理、設計などレポートで表現するにあたっての要件定義もご担当いただきます。
【対応工程】
・Tableau レポートの開発・保守運用
・Tableau レポート用のデータマートの設計
　└テーブル設計、SQLデータ抽出、リレーション構築、バッチ実装
・レポート開発にあたっての要件定義
　└実現方法検討、連携項目整理、データ要件の整理
【開発環境】
・データベース：Redshift、BigQuery
・プログラミング：Python
・インフラ：AWS、GCP
・コミュニケーション：Outlook・Teams・Slack・Backlog

大手企業等の新入社員向け研修でメイン講師を担当いただきます。
※基本1人称での対応想定です

研修事例：【実践型Java】35日間
1 IT全体像理解：ITの基礎、Webの仕組み
2 HTMLのコンテンツ作成：HTML、CSS、JavaScript
3 Javaの基本理解：Javaの基礎理解、オブジェクト指向プログラミング
4 データベース基礎：データベース概論、PostgreSQL
5 Webアプリケーション作成：Spring Boot、Thyme leaf、Spring MVC、
Spring Data JPA
6 テスト技法/バージョン管理：ブラックボックステスト、ホワイトボックステスト、
Junit、デバッグ、バージョン管理(Git)
7 アジャイルでのコンテンツ作成：
① 日常を快適にするWebアプリ
② 行動が改善できるToDoアプリ
③ 買い物したくなるショッピングサイト

・Java、C#等の開発経験3年以上

大手企業等の新入社員向け研修でアシスタント講師を担当いただきます。

研修事例：【実践型Java】35日間
1 IT全体像理解：ITの基礎、Webの仕組み
2 HTMLのコンテンツ作成：HTML、CSS、JavaScript
3 Javaの基本理解：Javaの基礎理解、オブジェクト指向プログラミング
4 データベース基礎：データベース概論、PostgreSQL
5 Webアプリケーション作成：Spring Boot、Thyme leaf、Spring MVC、
Spring Data JPA
6 テスト技法/バージョン管理：ブラックボックステスト、ホワイトボックステスト、Junit、デバッグ、バージョン管理(Git)
7 アジャイルでのコンテンツ作成：
① 日常を快適にするWebアプリ
② 行動が改善できるToDoアプリ
③ 買い物したくなるショッピングサイト

・Java、C#等の開発経験1年以上

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知（異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知）における
　エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務
・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証
・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見
　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定
　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得
　- 上記実装を用いた精度評価実験
　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告
・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証
　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化
　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導
　・論文発表等のアウトリーチ活動
・新技術の研究・開発　など

【技術環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
開発管理：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

【組織】
R&D部門への配属を予定しております。
R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

ユーザー体験を加速させる新規プロジェクトにおいて機能開発を担当し、開発推進・実装をして頂きます。

【技術スタック】
＜バックエンド＞
・開発言語：Go
・クラウド：GCP
・コンテナ技術：Docker
・通信プロトコル：gRPC
・ホスティングPF：GKE
・監視・モニタリング系：Datadog、OpenTelemetry
・DB：Cloud Spanner
・構成管理：Terraform, GKE autopilot
・CI/CD：GitHub Actions

＜フロントエンド＞
・言語：TypeScript / Solidity
・フレームワーク：React.js / Next.js / Tailwind
・インフラ：GCP / Vercel
・データベース：GraphQL / Firebase
・その他：PWA

LLMを利用したシステム開発
LLMと社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築
技術戦略および戦術の策定
開発に必要なリソースの設計と管理

Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジションでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。