コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当いただきます。　　　　 CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、 VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに 「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。

【技術環境】 開発言語 :Python3、AngularJS データベース：MongoDB、MySQL インフラ：AWS、GCP コミュニケーション：Slack / JIRA プロジェクト管理：Github

・Go/Pythonを用いたサーバサイドの実装、テスト ・APIの仕様策定とドキュメンテーション ・GCP/AWS上での機能追加・改善 ・本番環境上での安定運用と障害対応

【募集背景】 ユーザー数のさらなる増加を実現するためのサービス拡大を目指しているが、そのためにはサイトの信頼性を高めるSREの強化が重要なポイントと捉えています。SREとして、プロアクティブに施策を実施していけるようにチームに新たな方を迎えることで、組織強化を図りたいと考え増員募集をします。 【作業内容】 急拡大中の事業を牽引するSRE（Site Reliability Engineer）ポジションを任せします。 具体的には「どのようにしたらサービスをより多くの方に、より便利に使ってもらえるか」というユーザー視点に立ち、 仮説・実行・検証のサイクルを回しながら、サービスの信頼性を高めて頂きます。 ・SLA/SLO/SLIの設定・監視、モニタリング環境の改善 ・OS、ミドルウェアなどの継続的アップデート ・障害対応およびボトルネック調査・対応 ・AWSなど複数クラウドを使用したシステム環境の運用安定化 ・アーキテクチャ改善（マイクロサービス、API Gatewayの導入など） 【ポジションの魅力】 ・自身の技術をベースに、加速度高く信頼性向上を中心としたSRE施策に携わっていける。 ・新技術の調査 / 導入に積極的に関われる。 →マイクロサービス化を進めていたり、分散トレーシングの仕組み作り、カオスエンジニアリング、カナリアリリースなどの技術にも取り組んでいる。 ・まだまだSREとしての活動は完全ではない中で、組織の作り込みから携わることができる。 【開発環境】 ・言語：Go, Python, JavaScript, Ruby, PHP ・サーバ：AWS VPC, EC2, ECS, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, GCP Compute Engine, Amazon EKS, Kubernetes Engine ・サーバOS：Ubuntu, Amazon Linux ・データベース：Amazon Aurora MySQL ・検索エンジン：Elasticsearch, Cloudsearch ・サーバレス：Lambda, Cloud Functions ・プロビジョニング：Ansible, Docker ・オーケストレーション：Terraform, CloudFormation, Capistrano ・アプリケーションモニタリング：NewRelic, AWS X－Ray ・インフラモニンタリング：CloudWatch, Datadog, PagerDuty, Prometheus、Grafana ・ログ管理：Fluentd ・データ分析：Bigquery, Athena ・CI/CD：CircleCI, GitHub Actions, AWS CDK, Argo CD ・バージョン管理：GitHub

【作業内容】 ・AIプロダクト開発 - AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計・開発 - 自然言語処理パイプラインやAPIの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ - マイクロサービスによる分散システム設計・スケーラブルなAPI実装 - GCP・Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 - データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 - CI/CDや自動テスト、監視・ログ分析などの開発基盤構築 - セキュリティ要件対応や品質向上のための運用改善 ・機械学習／AI - 機械学習モデルのデプロイ・MLOpsパイプライン構築 - 推論APIの最適化やA/Bテスト基盤の開発 ・チーム協働・技術推進 - 多職種チームとの協働開発・技術選定への参画 - 新技術調査・プロトタイプ開発やプロセス自動化推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、Docker ・作業環境：Mac

【作業内容】 ・LLMの研究開発支援 　- LLMベンチマーク用データの作成、評価実施 　- LLMのファインチューニング、評価結果の取りまとめ・報告、等 　- LLMの安全性向上に関するデータ作成、評価 【求める人物像】 ・複数名で業務を推進しているためコミュニケーション力は必要（お客様とのコミュニケーションが必須）

【作業内容】 1. エンジン出力の評価・ビジネス解釈として、需要予測・最適化結果（商品Mix）の精度検証および計画値との乖離分析を実施いたします。 2. DP計画レビューへの参画および関連部署（DP/SR）からの質疑応答対応を行います。 3. 精度向上や業務変更に伴うエンジン改修の要件定義を行います。 4. アルゴリズム改修およびPythonライブラリ等のアップデート対応を行います。 5. DataLake/IBPとの連携レイアウト変更に伴う入出力処理の修正を行います。 6. AWS SageMakerのバージョンアップ等、セキュリティルールに準じた環境保守を行います。 7. パイプラインおよび最適化エンジンの実行状態監視（ログ確認）を行います。 8. ジョブ異常終了時の原因特定と復旧（データ修正・コード修正）を行います。

・画像処理や超音波技術を活用した医療機器の設計、開発 ・メンバーとして、外部共同開発チームのリード ・3D化技術、その他製品化に向けた安全性の検証 　上記の中から、これまでのご経歴やスキルに合わせて業務をお任せしていきたいと考えております。

【作業内容】 生成系AI技術の開発を主導いただきます。 GPT系のプロンプト設計に加えて、画像や音声認識等のAI技術について実現可能かどうかを見極め 実際の実装までを担っていただきます。 ・プロジェクト全体のリード / 進行管理を行い、生成AI技術の開発を推進 ・論文調査とモデルの設計構築 ・開発実装と高速化 ・顧客のニーズに応じたAIソリューションの提供や、ビジネス課題に対する応用 ・結果検証と改善 ・新技術の調査・評価、必要に応じた導入推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、 GPU cloud Services ・ツール：Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, GitHub など

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入に携わっていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase、Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

・Pythonによるデータ加工・分析 ・疾病予測、契約審査AI構築 等

Python/SQLを用いて、製造販売業向けSAP S/4 HANA導入に伴う移行ツール開発を行います。 設計以降の工程をご担当いただきます。

・Python (Django)でのAPI開発 ・インフラ構築 ・IaCツールを用いたインフラ構築 ・システム監視基盤構築・運用　etc.

【作業内容】 ・開発関連: 実装・テストコード追加・検証・リリース ・問い合わせ対応: 仕様確認、不具合調査など ・仕様検討: PdM、TechRead、フロントエンドエンジニアなどと連携し、挑戦いただくことが可能です。 ・プロジェクト進行: ・各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます。 ・フロントエンドエンジニアやQAなど、他領域のエンジニアとのコミュニケーション、連携が重要なポジションです。 【ポジションの魅力】 ・モダンな技術スタック(Python + Django、AWS環境)を使用しています。

■案　件：【Python/Angular】コールセンター向けソリューション機能の開発業務 ■内　容： コールセンター向けサービスの機能追加開発となります。 工程　：設計～テスト（アジャイル） ＜開発環境＞ ・Python2 ・Angular6

・環境：Python、Typescript、SDVF、コンテナ（K8S）、　等 ・工程：要件定義～リリース

要件定義～設計　テスト　※開発は無し

【作業内容】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 - AIによるレベルデザイン支援プロジェクト - 自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト - パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） - 大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト 等 【ポジションの魅力】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・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。

- Linuxサーバ(RHEL)の構築、運用 - DNSソフトウェア(BIND/KnotDNS/NSD)の導入、運用 - Prometheus/Grafanaを使ったDNSサーバ監視設定 - Github/Gitlabを使った構成情報管理 - Ansibleを使った運用自動化 - Ciscoルータの構築、運用 - 複数拠点間のVPN接続ルータの構築、運用 - 拠点内のルーティング、ACL設定

■案　件：【Python】生成AIを利用したWebアプリのバックエンド開発業務 ■内　容： 生成AIの生成ロジック/バックエンド開発をお任せいたします。

【作業内容】 IoTデバイスから送信される大量データを処理するWebアプリケーションおよびAPIの設計・開発・運用を担当いただきます。 オンプレ環境からAWS環境への移行、サーバーレスアーキテクチャへの刷新など、次世代基盤への移行フェーズにおける開発支援となります。 IoTデータ処理基盤の開発、AWS環境でのシステム設計・構築・運用、CI/CDパイプラインの構築および改善を行います。 既存システムの改修やパフォーマンス改善、オンプレミス環境からAWS環境への移行対応、サーバーレス構成への刷新支援にも携わっていただきます。 【開発環境】 言語：PHP、Python FW：Laravel DB：MySQL、MariaDB インフラ：AWS コンテナ：Docker CI/CD：GitHub Actions IoT：MQTT その他：Git、Slack、Asana となります。

テスト自動化のJenkins パイプライン開発およびスクリプト開発

【案件概要】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。その中でより多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があり、その開発業務をお願いします。 【業務内容】 以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【求める人物像】 ユーザー視点での価値提供を重視する方です。顧客が自力で分析できる環境を構築でき、データの可視化を通じて洞察を引き出せる方を求めます。分析要件を的確に理解し、実装に落とし込め、チームメンバーと連携して業務ができる方であることが重要です。 【開発環境】 最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。開発ツールや生成AIサービスとして、Github CopilotやAzure OpenAI Serviceなどを利用しています。

データ分析、AIを活用したデータベースの収益化事業 アプリケーションの開発運営における AI/機械学習系（Python,機械学習系のツール）関連の業務

大手自動車会社での車の故障診断データの分析に関連したプログラム作成, 大規模DBからのPython Pandasを使ったデータ加工, データ分析のロジック（アルゴリズム等）検討と実装, 既存の加工コードへの追加処理および速度改善

電気機器メーカー向けに、Azure AI Search等を用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）環境構築および AIチャットシステムの開発をご担当いただきます。Azure環境でのAI関連開発経験をお持ちの方を募集します。

【作業内容】 ・サービスECプラットフォーム運営企業においてプロダクトエンジニアとしてご参画いただきます。 ・プロダクト戦略に基づき、ニーズの特定や探索から機能の設計、実装まで一気通貫でご担当いただきます。 ・プロダクトのニーズに対するソリューション立案及び実現性の最適化を行っていただきます。 ・実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発を行っていただきます。 ・チームに紐付いている機能群の改善や負債解消等のメンテナンスを行っていただきます。 ・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応やシステムアラートの対応を行っていただきます。 ・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善を行っていただきます。 【開発環境】 ・言語：TypeScript, Python ・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter ・インフラ：AWS ・ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis ・その他：Terraform, Cloudflare, Figma, GitLab, GitLab CI, Test Cafe, CloudFormation, Mackerel, Datadog, Confluence, JIRA, Slack

【作業内容】 住宅ローン商品の追加に伴い、融資実行・償還・金利計算・期日処理などの各種バッチ処理を拡張する開発をご担当いただきます。 商品仕様に応じたPL/SQLを中心としたバッチロジックの追加・修正に加え、周辺のShell・Pythonスクリプトの調整や関連テーブルの更新処理など、詳細設計から結合テストまでを一気通貫で対応いただく想定です。 【開発環境】 開発環境はPL/SQL／Shell／Python／GitHubを中心に構成されております。

【募集背景】 データドリブンな組織への変革を加速するため、データ基盤の高度化と運用体制の強化を目的としてデータエンジニアリングチームを拡充する募集です。 【作業内容】 ・行動ログを中心としたデータ基盤の構築・運用およびアーキテクチャ設計を行います。 ・Snowflake を活用したデータ分析基盤の開発・運用を行います。 ・各種システムから Snowflake へのデータ同期パイプラインの設計・実装・改善を行います。 ・dbt を用いたデータ変換・モデリングおよびスキーマ設計を行います。 ・Dagster などのオーケストレーションツールを用いたワークフロー構築とスケジューリングを行います。 ・BIツールやセマンティックレイヤー、Text2SQL システムの運用・改善を通じてデータの民主化を推進します。 ・データオブザーバビリティの実装やデータ品質監視・アラート設計により、データ品質と信頼性の向上を図ります。 ・AI/MLチームと連携し、推薦システムや検索基盤向けのデータ提供や活用最大化を支援します。 ・社内開発プロジェクトへの技術サポートやベストプラクティス共有などを通じ、開発生産性の向上に貢献します。 【求める人物像】 ・プロダクトのミッションに共感し、データの力で組織をより良くしていくことに意欲的な方を求めています。 ・プログラミングとインフラの両面に興味を持ち、中長期的な運用負荷や拡張性を考慮してシステム設計ができる方を想定しています。 ・複雑な課題に対して主体的にオーナーシップを取り、チームを巻き込みながら解決に導ける方を歓迎いたします。 ・生成AIなど新しい技術を積極的に取り入れ、開発効率や品質向上に活かせる方を求めています。 【ポジションの魅力】 ・大規模なユーザー基盤と膨大なコンテンツを持つプラットフォームにおいて、データ基盤の設計・開発・運用をリードできるポジションです。 ・Snowflake、dbt、Dagster などのモダンデータスタックを活用し、生成AI時代のデータ基盤構築に取り組むことができます。 ・技術選定やアーキテクチャ設計に大きな裁量があり、全社の意思決定やプロダクト開発の質に直接影響を与えることができます。 ・技術的負債の解消や技術戦略立案、メンバー育成などを通じて、チーム全体の技術力向上に寄与できる環境です。 【開発環境】 ・プログラミング言語：Python、SQL、Ruby、Go などを利用しています。 ・データ基盤・ツール：Snowflake、Dagster、dbt、Metabase などを活用しています。 ・クラウド・IaC：AWS、Terraform を用いてインフラ管理を行っています。 ・CI/CD：GitHub Actions によるパイプラインを構築しています。

【作業内容】 新機能や追加サービスに対するテスト設計/実行およびレビューを行います。 仕様レビュー、探索的テストを実施します。 E2Eテスト自動化（Autify等）による品質担保と効率化を行います。 開発/QAプロセス全体の改善およびアジリティ向上施策を実施します。 品質指標の策定、測定、不具合分析、品質改善施策の企画と実行を行います。 ドメイン理解を促進するナレッジ整備やオンボーディング支援を行います。 【開発環境】 バックエンド: Python（Django） フロントエンド: TypeScript, Angular, React インフラ: AWS DB: PostgreSQL, Aurora CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeDeploy 品質保証: Autify その他: Slack, JIRA, Confluence, CloudWatch, Datadog, redash