機械学習の案件一覧

■案件内容：
【システム概要】
AWS環境に、データ分析用API構築。
AWS(EC2,ECS,ECR,CloudFormation,Lambda等) の構成。

【開発方式】
ウォーターフォールモデル or アジャイル

DatabricksMLを使ったユースケース検証対応

■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
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※Azure Synapse Analyticsを中心とした関連技術の担当者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ（データパイプライン・データマート）に関する基本設計

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

■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
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※TableauとPower BIを中心としたDWH技術者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計
・DWH（SynapseやSnowflakeやRedshiftなど）のデータアーキ

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

【概要】
・既存の電子契約サービスの新機能追加や、新規プロダクトの開発を担当

【業務内容】
・新規サービス開発と改善基盤の整備
・LLMアプリケーションや技術に関する調査
・業務機能の設計と開発

【環境】
・言語: Python, Typescript
・フレームワーク: FastAPI, Vue.js
・ライブラリ: OpenAI、Transformers
・データベース・検索エンジン： PostgreSQL, Elasticsearch
・プラットフォーム：Amazon Web Services
・コンテナ基盤： Docker, ECS/Fargate
・インフラ構成管理: Terraform

LLMを用いたプロジェクト/プロダクトの企画・立案・開発を行っていただきます。
・LLMに関連する技術動向や新技術の調査・研究
・社内外の関連部署やパートナー企業との連携・協力
・プロジェクト進捗管理、品質管理、スケジュール管理
・LLMを用いたソリューションやプロダクトの企画
・LLMに関連する開発の推進

【本ポジションの魅力】
・LLMの自社プロダクトへの組み込みが行える
・証券会社や運用会社などの顧客と一緒にLLMの導入事例を作る経験
・国内外問わず各分野のトップクラスのメンバーで構成された少数精鋭の組織のため、意思決定のスピードが早く、経営層との距離が近い
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

• マーケティングデータ分析プロジェクトの遂行
• 課題の整理、定義化
• データ分析からレポーティングまでの一貫した作業
• メンバーのマネジメントや育成

クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化
・MLシステム基盤の移行
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

◆業務内容
・RecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化する
・GCP Cloud ComposerからVertex AI Pipelineへの移行
・GCP Bigquery scheduleQueryからVertex AI Pipelineへの移行
・既存本番MLシステムの障害対応（影響調査含む）

◆補足
自社にてECサイト・口コミサイトを開発運営している大手企業での案件になります。
リモートワーク、フレックス制など個人で裁量をもって業務を行うことが出来る案件となっております。
また、現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、
意見、提案なども言いやすい環境です。

【概要】
メディア事業における在庫予測と施策の効果検証業務を実施

【業務内容】
・Pythonによる予測モデルの作成と効果検証分析
・上記モデル作成および分析における設計補助
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートのご説明

【言語】
・Python