フロント/React　バックエンド/Python　基盤/AWS

最先端の自動運転技術開発に関連するIaC案件 ・エンドユーザーの要望に応じて各種自動化のためのコード開発を実施 ・顧客折衝（要望ヒアリング・進捗及びアウトプットの報告） ・未経験の開発要件であっても自力で調べて開発を推進

LLMのアノテーションツール開発を担当。複数名での開発プロジェクトに参加し、 フロントエンドおよびバックエンドの設計・実装を行う。

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

顧客企業から受領したデータを、SaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤では、データの変換を行っています。 顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。 そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。 設計は、顧客企業から受領したデータをどのように変換するか検

AI技術を事業の柱としているメガベンチャー企業にてPoCエンジニアとして業務を担っていただける方を募集します。主に顧客向けにAIプロダクトのプロトタイプを作り、クライアントとの商談対応までをお任せいたします。 ＜具体的な業務内容＞ ・AIプロダクトを顧客向けにカスタマイズ ・顧客向けのプロトタイプ ・営業と商談の同行 ・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 等

某メガバンク市場系(金利・為替・ALM)システムの対応

電力（発電・需要・価格）の予測を行うAI、および周辺機能の開発

【募集背景】 グループ横断でデータ活用を推進するため、AIレディなデータ分析基盤の整備・高度化を目的として募集しております。 【作業内容】 グループ各社に散在する事業データを整理・設計し、GCPおよびBigQueryを中心としたデータ基盤を構築・運用していただきます。具体的には、データウェアハウスの設計・構築、Cloud Run FunctionsやCloud Composer、Dataflowなどを活用したETL/ELTパイプラインの設計・実装・改善を行います。また、GA4などを用いた行動データ取得の標準化や、広告・CRM・営業・施設運営・コールセンター・来訪ログなどのオンライン・オフラインデータの統合と連携を推進していただきます。さらに、Looker Studio、Power BI、Tableau等を用いたBIダッシュボードの設計・開発・運用、事業KPIおよびマーケティング指標の設計、アドホック分析の実施や既存データ基盤・BI環境の見直しとグループ全体への展開を担っていただきます。 【求める人物像】 事業側のニーズを理解しながら、データ基盤のあるべき姿を自ら考え提案・実装できる方を求めております。新しいクラウドサービスや分析手法のキャッチアップに前向きで、関係者とコミュニケーションを取りながら主体的に課題解決に取り組める方にマッチしたポジションです。 【ポジションの魅力】 グループ横断で多様なデータを扱いながら、データ基盤の設計から可視化・分析まで一貫して関わることができます。GCPやBigQueryを中心としたモダンなデータスタックを活用できる環境であり、機械学習や生成AIを取り入れた高度な分析にもチャレンジできる点が魅力です。また、既存基盤の再設計や標準化を通じて、全社的なデータ活用の仕組みづくりに深く関与していただけます。 【開発環境】 GCP（BigQuery、Cloud Run Functions、Cloud Composer、Dataflow等）を中心としたデータ基盤上で、SQLおよびPythonを用いたデータ処理・分析を行います。BIツールとしてLooker Studio、Power BI、Tableau等を利用し、業務ツールにはMicrosoft 365を標準採用しております。

産業用PCの販売/製造を手掛ける会社になります。 主に製造業、医療、建設、物流、エッジコンピューティング、5G、IoT、 画像AIなど用途に合わせた産業用PCを受注組み立てをし、販売している会社です。 今回は技術部に所属し、自社製造PCのソフトウェア関連のエンジニアとして参画頂きます。 具体的な業務は下記のようになります。 ■自社製造PCのソフトウェア関連（OSやドライバ、関連ソフトウェア） ・キッティング、出荷検査 ・OSを展開し、必要なデータやアップデート、ドライバーのインストール ・必要パラメータの設定 ・Ubuntu OSのバックアップ ・導入AIソフトウェアのバージョン確認とイメージ作成 ・出荷試験の実施 ・作業中に発生した不具合や問題等のトラブルシューティング ・作業手順書の作成 ■自社製造PCのソフトウェア関連（OSやドライバ、関連ソフトウェア）のRMA ・RMA発生時の不具合現象確認、切り分け、メーカー問合せ ・検査ツールの使用および更新（Pythonで作成済み） ■自社製造PCのソフトウェア関連（OSやドライバ、関連ソフトウェア）の試験 ・新しくリリースされたソフトウェアの動作試験、および試験結果のまとめ

案件①：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、定められた法人内のユーザー群の動画視聴履歴と視聴前後のテスト結果の変化を追跡、この変動に対しての相関を分析いたします ・法人にお返しするレポートにおいて必要な動画視聴状況とテスト結果の変化についての可視化をご担当いただきます ・相関を与えうる有望な指標の探索のための分析、特性に応じたユーザーのセグメント分割の実行をご担当いただきます 案件②：グローバル最大手の動画学習プラットフォームに関し、導入法人や一般消費者のユーザー動向を追跡、よりこのサービスの活用を行うための施策を定量的な分析から導出します ・分析設計を元に適切なセグメントに分けたユーザー群のプロファイル探索をご担当いただきます ・上記で得たプロファイルを元に、より活用が進んでいくための施策を提案するための根拠となる分析をご担当いただきます どちらか一方もしくは、適切な工数分割により並行で対応していきます。

【業務内容】 ◆OSLO全サブドメインのデータ移行管理と推進 データ移行の管理(ステークホルダーとのコミュニケーション、スケジュール、コスト、リソース、 リスクなど移行全体のマネジメントとリー ド)を行う データ移行の対応方針策定(移行ツール検討、データクレンジング)と 移行リハーサル計画/実施、本番移行計画/実施を行う 協力会社と役割分担しながら成果物を作成し、レビュー等の良品計画の社員業務を代替する

エンタメ業界におけるデータ分析業務を行っていただきます。

■業務内容 ・BtoB、BtoC向け公式FAQのwebサイトの構築 　└月間PV9000万アクセスに対しての、アクセスを考慮したアプリケーション性能設計 ・携帯ショップ等で使う社内FAQ、ナレッジ共有システムの開発 【環　境】 　フロントエンド：JS(フレームワーク無し)/HTML等 　バックエンド ：Python（Flask) 　インフラ　　：AWS全般 　その他 ：pycharm docker ■場所 東銀座駅（徒歩3分）リモート多め ※月1,2回程度出社予定 ※商用リリース時は品川（夜勤）※月1回程度 ■備考 ・1日辺りの業務時間：8時間（障害発生、納期間近については最大4 時間程度の稼働の増加あり ・就業時間 ：10-19時 ・チーム体制 ：20名体制（PM1名）

お客様システムの機能追加・変更やお客様の開発支援を行う 基本/詳細設計、製造、単体検査、結合/総合検査、リリース

・お客様にて、医療業界向けに電子カルテのデータ分析基盤構築や医療業界に特化したLLMの実装などを行っております。 ・本システムの開発に際して、フロントエンドからバックエンドまで一貫して対応可能なフルスタックエンジニアを募集させていただきます。

業務改善ツールの作成/運用

・現在運用・保守中のWEB広告効果測定アプリケーションへの機能追加 バックエンド：Python(Django) フロントエンド：JavaScript(vue.js) DB：PostgreSQL インフラ：AWS

イベント情報管理、ペンライトデータ管理を行うシステムの開発 ・既存コードの解析と理解 ・機能追加/仕様変更対応 ・不具合対応 ・WebAPI開発 ・Webフロント開発 ・モバイル側を含めた通信シーケンスの検討、仕様定義 ・クラウドへのデプロイ作業（自動化対応）

・販売、物流系の基幹システムの再構築（DDD,マイクロサービス化）を行います。 ・販売・調達・物流等いずれかのプラットフォームのドメインを開発するスクラムチームにエンジニアとして参加頂きます。 ・開発体制はアジャイル開発かつモブプログラミング（3人1組で開発）にて実施します。

・論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装・評価 ・サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査・提案

・Chatサービスの負荷テストでは「Python × FastAPI」から「Golang × Echo」に改修したサービスの負荷テストを行う。負荷テストのツールとてしてはLocustを利用。テストコードを作成しパフォーマンスの測定・チューニングを行う。 ・トークンベース認証システムの改修では「Ruby on Rails」から「Golang × Echo」への改修を行う。 ・マイクロサービスアーキテクチャのシステム開発では主に制御部分の実装を担当し「Golang　 × PostgreSQL × MQ」を用いた開発を行う。 ・インフラ構築としてGoogle Cloud(GKE)を利用し、Dockerイメージの作成やKubenetesのリソースの作成も行う。 ・テーブルのマイグレーションやSQLクエリのコストを調査し、パフォーマンス改修も行う。 ・GitLabCIを用いたテストも行う。

車載ECUに対するxILS検証支援。

電力（発電・需要・価格）の予測を行うAI、および周辺機能の開発

【作業内容】 ・バックエンドリードの指示のもと設計フェーズから参画し、実装から試験における中核メンバーとしてご支援いただきます。 ・Pythonでのバッチ実装（RestAPIにて外部システムからデータを取得し、自システムのDBへデータ格納） ・SpringベースのAPI実装、ビジネスロジックの構築 ・DBアクセスロジック／SQLチューニング ・単体テスト作成、品質向上の取り組み

- ロボット、カメラ等を使った製品の研究/試作/開発 ※経験スキル、稼働率によりますが、複数案件をご対応頂く可能性ございます。

・番組のLINEアンケートやコールセンター問合せ ・内容からネガポジなどの分類を行い、番組等で取り上げるコメントを抽出する 【体制・および関係者】 ・分析リーダーが1名（某事業会社）で、進捗を相談しながら、進める。

【作業内容】 ・H100 クラス相当 GPU を搭載したオンプレサーバ 3 台による ローカル LLM 推論環境（vLLM）構築 ・GitLab Duo 等の AI コーディング支援機能をオンプレ環境で利用するための LLM 推論基盤整備 ・GPU 調達待ち期間における プロンプトエンジニアリング中心の事前検証 ・将来的な RAG 構築／ファインチューニング の検討・実装 ・LLM 活用による AI チャットボットの開発支援（会話設計・意図判定・プロンプト整備） ・物理サーバ作業に伴う三鷹拠点での初期セットアップ対応

【募集背景】 モックアップ開発から実運用を見据えた段階に移行するにあたり、信頼性の高いインフラ設計と拡張可能なAPI基盤の内製強化が急務となっているためです。AWSアーキテクチャ設計とPythonバックエンド双方をリードできる方を増員したいと考えております。 【作業内容】 大手企業と共同推進中のヘルステック新規事業において、インフラおよびバックエンドの中核を担っていただきます。顔画像からバイタルデータを取得する技術を活用し、管理者向けWEBアプリとユーザー向けモバイルアプリを支えるサーバーサイド/APIの設計・実装、ならびにAWS上でのインフラ設計・構築・運用をご担当いただきます。 主な作業内容は、AWSを用いたネットワークやセキュリティ、スケーラビリティ、コスト最適化を考慮したアーキテクチャ設計、コンテナまたはサーバーレスを見据えた基盤構築、Django/Flaskを用いたWebAPIおよびバックエンド実装、認証・認可やジョブ/バッチ設計、パフォーマンスや可用性を考慮した設計および監視運用設計、フロントエンドやモバイルチームとのAPIインタフェース調整、自動テストやCI/CDパイプライン整備などになります。 【求める人物像】 インフラとバックエンド双方の視点を持ち、自ら主体的に設計や技術選定を進められる方を求めております。小規模なチームの中で周囲と連携しながらアジャイルに開発を推進できる方、ヘルステック領域での社会実装に意欲的に取り組んでいただける方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 プロダクトの初期フェーズからアーキテクチャ設計に深く関わることができ、インフラとバックエンドを一体としてデザインする経験を積むことができます。AWS上での最新サービスを活用したスケーラブルな基盤構築や、Flutterを含む他領域のエンジニアとの連携を通じて、幅広い技術スタックを実践的に習得いただけます。ヘルステックという社会的意義の高い領域で、新規事業の成長を技術面から牽引できる点も大きな魅力です。 【開発環境】 言語・フレームワークはPython（Django, Flask）を中心に、DBはPostgreSQLを利用いたします。インフラはAWS上で、VPC、ALB、ECS/FargateまたはEKS、Lambda、API Gateway、RDS、S3、CloudWatch、IAMなどを組み合わせた構成となります。構成管理およびIaCにはTerraformまたはAWS CDKを使用し、CI/CDにはGitHub Actionsなどを活用いたします。プロジェクト全体ではNode.js、TypeScript、Flutter(Dart)なども併用し、アジャイルプロセスで開発を進めております。

【募集背景】 社内業務マニュアルを構造化データ化し、検索・探索・作成・閲覧機能を備えた業務ナレッジ活用基盤を構築するためのプロジェクトとして立ち上がった案件です。MVP開発と実効性検証を通じて、本格展開に向けた技術検証と知見蓄積を行う目的で募集しております。 【作業内容】 社内業務マニュアル（事務手続書）を対象に、構造化データ化および業務ナレッジ活用基盤のMVP開発をご担当いただきます。具体的には、検索AI（RAG）やナレッジグラフ、AI Agent等の技術を用いた検索・探索・作成・閲覧機能の実装および検証を行います。また、AIが活用しやすいデータ基盤の設計・実装を通じて、品質の標準化や属人化解消につながる仕組みづくりに携わっていただきます。 【求める人物像】 業務ナレッジの整理や構造化に興味を持ち、自ら技術的な検証や改善提案を行いながら開発を進められる方を求めております。新しいAI技術や検索技術の活用に前向きで、MVP開発フェーズの不確実性を楽しみながら柔軟に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 業務マニュアルの構造化からAI検索・回答まで一連の仕組みづくりに携わることができ、RAGやナレッジグラフ、AI Agentといった先進技術を実務で経験できます。MVP開発および実効性検証フェーズに関わることで、AIを用いた業務ナレッジ活用のベストプラクティス構築に貢献できるポジションです。 【開発環境】 Azure上の各種サービスを用いたWebアプリケーション基盤上で、Pythonによるバックエンド実装およびRAGやベクトル検索等のAI関連コンポーネントを組み合わせた構成で開発を行います。