社内コミュニケーションサービスや大手クライアントの システム受託開発を展開している企業にて、今回はAIエンジニアとして参画していただきます。 アジャイル開発で要件定義からご対応いただきます。 カメラ画像・データから機械学習モデルを構築し業務の最適化をする案件となります。 IoTカメラの選定・設置方法〜クラウドまで、トータルの設計・構築をお願いする予定です。

開発案件と営業支援が可能な要員を募集致します。 ・銀行向けツール開発 小規模なツールについて設計以降と仕様調整をご対応頂く。 ・営業支援 営業が獲得してくる案件に対して、要件定義書やコスト積算の対応をする。 （ある程度機械的に行える仕組み有り） チームとして会話して擦り合わせながら方針を決めていく。

機械学習のソフトウェア(dotData)を使用した分析支援業務とSQLを使用した分析用データの作成業務 ■開発環境： dotData、SQL ■工程： ・モデル運用保守（精度監視／再学習／新規追加） ・データマート作成（設計／実装／テスト）

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。 先日台湾・タイサイト向けにリリースし、日本向けへの展開を実施いたします。 受注・決済機能のAPIおよびバッチなどのバックグラウンドのアプリケーション設計・開発をご担当いただきます。 なお、本プロジェクトの開発はマイクロサービスの思想を取り入れております。 20-30代で作業スピードが早い方にマッチする案件となります。

システムの定量評価や、システム内の機械学習を利用したモジュールを学習・評価するために、大量のデータを採取する必要があります。 データ採取の仕様はこちらから指定しますのでそれを実現するためのシステム構築と構築後の運用をお願いします。 以下の内容が含まれます。 ・必要な機材のピックアップ ・システムとして機能させるための追加の開発作業 ・動作確認 ・設計と運用手順の文書化 ・データ採取時の運用

・自社大規模言語モデルの研究開発 ・機械学習に関連する応用研究開発およびソフトウェア開発 ・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 ・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント ・プロダクト開発チーム及びビジネス部門との仕様調整 ・仕様調整、課題提案、QCD調整などのクライアントとのコミュニケーション

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新 プロジェクトを担当 ・現行システムから新システムへのデータ移行を実施 ・移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業を担当 ・移行対象DBはOracle、PostgreSQL、MySQLで、AWSのDMSなどを活用してデータ移行を実施 ・移行対象テーブルは200件/1テーブルの最大データ件数は約4億件となり、大規模なデータ移行案件 ※業界トップの大手商社のデータの構造、データの作り方、運用方法、課題などの経験が得られます

AI技術を事業の柱としているメガベンチャー企業にて、AI技術を活用したソリューション開発を行っている部署がございます。そこでインサイドセールスマネージャーとして事業をお任せできる方を募集いたします。大手クライアントにおける新規顧客開拓を中心に、機械学習・深層学習技術を用いた、音声・自然言語処理技術の提供およびプロダクト化の企画、開発や顧客開拓戦略の立案などのファースト商談、ファーストヒアリング、課題定義、発見をしていただくチームのプレイングマネジメントをしていただきます。 ＜想定業務内容＞ ・インサイドセールスマネージャーとして、リードの仕組みづくりから、 　リード数を増やす、設計からプレイングまで ・インサイドセールスチームを組織し、チームコミュニケーションのプロセスを最適化し、 　迅速に意思決定できる活動環境を構築 ・既存顧客に対するアップセル、クロスセルの提案 ・ インサイドセールスチーム全体のマネジメント 【使用するツール】 ・Googleスプレッドシード ・Googleプレゼンテーション ・Googleカレンダー ・Google Drive ・Slack ・Zoom

＜プロジェクト概要＞ · さまざまなサービスと実装パターンを活用して、 安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指し、具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、 データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。 そして、組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、およびグローバル分散向けに設計されているこが目的です ＜想定される作業＞ · データエンジニアと緊密に連携して、バッチおよびリアルタイムデータ処理用の データパイプラインの構築と最適化 · データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、 高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。 1.データモデリング: データ資産が保存、取得、分析のために効果的に整理されるように、 概念的、論理的、物理的なデータ モデルを開発します。 2.データベース管理: データベースの設計、実装、保守を監督し、 パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティの要件を満たしていることを確認します。 3.データ統合: さまざまなソースと形式のデータを統合して、 システム全体の一貫性、正確性、信頼性を確保します。 4.データガバナンスとセキュリティ: データ管理のポリシーと手順を確立し、 規制要件への準拠を確保し、機密データを保護するためのセキュリティ対策を実施します。 5.データ分析と視覚化: データ アナリストやビジネス関係者と協力して、 データ要件を理解し、データ分析と視覚化のためのソリューションを開発します。 6.テクノロジーの評価と実装: 新興テクノロジーの最新情報を把握し、 ツールとプラットフォームを評価して、データ管理と分析機能を強化します。 7.コラボレーションとコミュニケーション: 開発者、アナリスト、ビジネス リーダーなどの部門横断的なチームと緊密に連携して、要件を理解し、優先順位を調整し、ソリューションを効果的に伝えます。 8.戦略計画: 戦略計画活動に参加し、チームの目標を定義し、 　それを組織の全体的なデータ戦略およびビジネス目標と一致させます。