AI/IoTを活用板PoC支援をご担当いただきます。 下記のような募集ポジションがございます。 ・AI/IoT上流SE2名 ・AI/IoTテックリード1名

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

鉄道会社の各種データの分析から報告までを担当 対象データ： ウェブ予約履歴、駅ビル売上データ、アクセスログ、クレカ履歴など ※一部需要予測など機械学習モデル構築などもあります

自社生成AIツールにおけるバックエンド開発 ┗環境構築、設計、開発、実装、運用改善、各種ドキュメント作成

GCPのクラウド環境に、他社によって開発されたデータの前加工～機械学習～後処理といった一連の処理を実行するパイプラインが多数存在しています。 それらのプログラム内に無駄・非効率な処理や保守性の悪いコードの書き方がされている箇所が散見されており、それをリファクタリングするのが主な目的です。 パイプライン中の各ステップの処理内容把握、修正箇所の特定、修正の実施、テスト、が一連の作業になります。 また、現在手動行っている機械学習の精度検証を自動化する作業も次の優先度のテーマとして挙がっています。

基本設計～テストを行っていただきます。

・クラウドサービスの管理機能部分の開発

某大手製造業の工場向けプラットフォームを開発 エッジサーバからデータ集約を行い、エンドユーザーにてデータ閲覧・解析が出来るようにする ・データ調査プログラムの作成 ・データ定義(特性、データソース定義ほか) ・データ集計計画 ・基本設計～実装、テストまでの実施対応想定

クライアントが提供している一般コンシューマ向けサービスにおけるバックエンド開発をご担当頂きます。 新サービスの立ち上げに向けた新規プロジェクトや既存システムのバージョンアップやエンハンス開発などテーマが多岐にわたり、リソース不足のためご支援いただける方を募集します。 開発はフルリモートで、アジャイル開発を予定しております。 開発チームは5名程度の規模を想定しており、チームの一員としてご参画いただける方を求めております。 元請からも複数名が参画しており、クライアントも穏やかで良い方ばかりなので、落ち着いて開発に取り組むことが可能です。

Pythonを用いて、某電機メーカー様向けシステムの製造～テストまでを主に行っていただきます。

・詳細　 1) サーバサイドの実装要員 　サーバサイドでも運用保守を見据えた、ブラッシュアップが求められております。増員を考えています。

設計・実装・テスト QKDシステムは量子鍵配送を行うシステムで、セキュリティ強固に作成された鍵を量子通信技術で安全に配送して送受信で共有し通信を行います。 上記システムをよりセキュリティ上強固に守るため認証認可機能を取り入れ、装置間通信を管理することで、悪意のあるシステム利用から保護し安全なシステムを提供します。 11月までに実装した機能のテストおよび、12月以降に追加する機能の設計・実装・テストを行います。

加工された画像に対し「この画像の加工は、悪意のあるDeepFakeではない加工である」を判定するための画像解析処理の開発。 および、その他、関連のWeb機能開発

集計エンジンシステムの開発支援、詳細設計から開発を担当。必要に応じて神田のオフィスに出社し、プロジェクトの円滑な進行を支援。

クライアントの顧客管理システムの開発・保守をご支援いただきます。 元請けプロパー様をPMとし、プロパー2名・BP2名がメンバーのプロジェクトにて、システムの設計・開発・テストまでご担当いただきます。 具体的な業務としては下記となります。 ・既存システムへの追加機能の開発 ・保守作業 ・システム刷新に向けた検討　など 既存システム調査などに加え、ご希望やスキルによってはクライアントへの説明や調整もご担当いただきます。

□作業概要：国内大手某IT企業の社員様と協業し、 生成AIの研究開発作業を実施頂きます。 具体的には、構築した生成AI基盤に対して仮想の セキュリティ攻撃を実施し、検証・対策検討を行います。

【案件名】大手製造業向けデータ統合プロジェクト 【内 容】プロジェクトの目的は、グローバルに展開しているグループ会社の 　　　　売上状況をＤＷＨ＆ＢＩで可視化すること。 　　　　現在顧客のＩＤが各国により異なるため、国際的な企業データを 　　　　参照しながらＩＤの統一と企業の親子関係（親会社・子会社の関係）を整理する。

アーキテクチャはLambdaを使用し、Pythonで実装。 サーバーレス型の設計となっています。 データベースはDynamoDB、工程は詳細設計、実装、単体テストを予定。

金融機関向け通貨OP取引開発となります。 新規とエンハンスの開発PJが並行して走っており、 いずれかのPJにて要件からテストまでの一通りの工程を担当いただける エンジニアの方を募集しております。 バックエンド：Python フロントエンド：JavaScript（FW：React） DB：MongoDB 環境：AWS ソースコード管理：Github チケット管理：redmine コミュニケーションツール：teams/Slack

■案　件：【データアナリスト】大手エンタメ事業　サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析 ■内　容： ・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析 ・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施 ・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する ・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等) ※海外とのやり取りが発生するため英語の読み書きが頻出します(担当業務によっては英会話の必要性も有り) ＜業務詳細＞ ・分析基盤整備 　└ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード） 　└ユーザー行動の可視化（推移、利用特性） 　└分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し） ・分析 　└データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策） 　└ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類） 　└効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等） 　└得られたデータを元にしたインサイトの提供

【案件名】 ChatbotとWebのハイブリッドアプリケーション開発（Python・Django） 【業務概要】 エンド様の自社サービスの開発に際し、下記業務をご担当いただきます。 LINE Messaging APIを使ったChatbotとWebのハイブリッドアプリケーション開発 （サーバサイド、フロントエンド両方対応）および保守・メンテナンス。 【開発環境】 ・バックエンド：Python（Django） ・フロントエンド：VueJS、NuxtJS ・データベース：PostgreSQL ・インフラ：Azure

電動化、IoTなどへの革新が進む自動車をリードするプロジェクトの企画プロジェクト。 まずは既存データをPythonで加工・抽出するプログラムを作成し、 プログラムが稼働するAWS・BIツールなども覚えていただきながら運用をお任せします。 顧客指示のもと、企画支援なども行います。

電子チケットでとれる顧客情報を分析するに当たり 各顧客データの集計業務を行っていただきます。 毎週締め切りがあるもの集計を行っていただきます。

Pythonを用いて、生成AI関連のシステム開発支援を行っていただきます。

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

グローバルでECサイトを展開して大量商品を扱っている専門商社の 商品情報の品質向上や最新化を目的とした、データ抽出・データ加工作業をご支援いただきます。 顧客要望に応じてSQL（MySQL、Postgresql等）を使ったデータの抽出・加工業務をメインに担当いただきます。 またデータ連携用途等でAWSサービスを利用したバッチ作成を担当する場合もあります。 プロジェクト全体で12名いるため、相互メンバーでフォローをしつつ、納品データの作成を実施いただきます。

配送サービス業様向けオーダシステムリプレイス 設計～

リスク管理システム(リスク計算に必要なデータの収集機能、リスク計算機能、計算結果の画面表示/帳票出力機能)の開発案件になります。 証券会社自社開発システムを、証券会社社員のITスキルのあるメンバーでチームを編成して、開発を行っています。 その一員として、設計/開発/テスト、 およびドキュメンテーションを行っていただきます。 ◾️主要言語：python ◾️主要DB：sql server sybase、oracle

Pythonを活用した自動化や、自動化による業務改善チームでの支援がメインとなります。 また、業務改善に向けた社内提案業務なども行っていただきます。

「AI与信モデル開発ご支援:データ確認/企画設計」 「ECサイトにおける後払い顧客の与信審査モデル」 上記の内製化を支援いただきます。 本格的なAIモデル開発の前段階として、活用可能なデータ確認と、 モデル詳細設計を行うためのフェーズです。 PoCとして、「不正利用確率モデル」を構築した上で、現行モデルとの精度比較、 手作業をコストをどれだけ減らせるか、の効果検証を実施します。 また、この中でAIモデル開発によるKPI/費用対効果の検討も行います。 ※PLの指示のもと上記業務にフルアサインいただきます。