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大手ヘルスケア企業において化粧品の店頭販売を自動化しようと考えている。 そのための企画検討支援（主にビジネス面）をお願いしたい。 ・システム化範囲検討 ・データアーキテクト ・python等での開発 ＜補足＞ 接客データは持っている chatbotのようなところから始めて、最終的には生成系AIを使いたい 対象商品は基礎化粧品（高級）
更新日: 2025/06/12
大手ヘルスケア企業において化粧品の店頭販売を自動化しようと考えている。 そのための企画検討支援（主にビジネス面）をお願いしたい。 ・システム化範囲検討 ・データアーキテクト ・python等での開発 ＜補足＞ 接客データは持っている chatbotのようなところから始めて、最終的には生成系AIを使いたい 対象商品は基礎化粧品（高級）
更新日: 2025/06/12
現在FWは利用しておらず、PHP5系となっている。サポート終了しているので、PHP8系にリプレイスをしたい。ウォーターフォール開発で、実装～単体テストまでをお願いしたい。 結合テストからは、テスト会社へ委託するため、それ以降は下記業務想定。 ・結合テストで発生したバグ改修 ・追加要望や機能の実装 その後の保守・運用対応も発生していく。 期間は6月～9月末までが実装～単体テスト10月～はバグ改修・追加機能実装の予定。
更新日: 2025/06/12
現在FWは利用しておらず、PHP5系となっている。サポート終了しているので、PHP8系にリプレイスをしたい。ウォーターフォール開発で、実装～単体テストまでをお願いしたい。 結合テストからは、テスト会社へ委託するため、それ以降は下記業務想定。 ・結合テストで発生したバグ改修 ・追加要望や機能の実装 その後の保守・運用対応も発生していく。 期間は6月～9月末までが実装～単体テスト10月～はバグ改修・追加機能実装の予定。
更新日: 2025/06/12
当求人は企業に所属しながら「副業」にてのご参画を希望いただける方対象の求人です。 画像生成AIをベースにした自社サービスにおけるR&D業務で画像生成AIに関する論文をお読みいただいたり、実装を試す等、技術検証に寄与いただきます。 ・週1オンラインMTG有 詳細： Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。 最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。 このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。 具体的な業務内容： ・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上 ・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装 ・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発 ・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化
更新日: 2025/06/12
当求人は企業に所属しながら「副業」にてのご参画を希望いただける方対象の求人です。 画像生成AIをベースにした自社サービスにおけるR&D業務で画像生成AIに関する論文をお読みいただいたり、実装を試す等、技術検証に寄与いただきます。 ・週1オンラインMTG有 詳細： Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。 最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。 このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。 具体的な業務内容： ・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上 ・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装 ・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発 ・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。本件では開発メンバーを募集いたします。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。本件では開発メンバーを募集いたします。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。今回は、DMS開発チーム、プラットフォーム構築チームのそれぞれのリーダをご担当いただきます。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。今回は、DMS開発チーム、プラットフォーム構築チームのそれぞれのリーダをご担当いただきます。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。本件では開発メンバーを募集いたします。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。本件では開発メンバーを募集いたします。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。本件ではＰＭ業務をご担当いただきます。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
大手小売企業においてグループ全体のマーケティング情報を一元的に集約し、複数社が持つデータを掛け合わせ、分析が可能なデータ分析基盤を構築するプロジェクトが進行しています。そこで、クレジットカード会社の開発において、グループ会社各社とBigQuery/Databricks間でデータ連携を行えるようにDWH移行を行います。本件ではＰＭ業務をご担当いただきます。 ＜実施工程＞ オンプレDWH（Oracle、SAS）の一部をGCP（BigQuery）に移行しており、 今後は完全移行を目指す。 ＜想定工程＞ 2024年7 月～要件定義開始、2025月5月にリリースを目指す 開発環境：AWS/Azure上にDatabricksを構築、GCP上にBigQueryを構築
更新日: 2025/06/12
◆案件名：某保険代理店のシステム開発PMOを募集 ◆案件内容： エンド様のヒアリングを行い、要件定義をまとめ、進捗管理を行っていただきます。
更新日: 2025/06/12
◆案件名：某保険代理店のシステム開発PMOを募集 ◆案件内容： エンド様のヒアリングを行い、要件定義をまとめ、進捗管理を行っていただきます。
更新日: 2025/06/12
LLM領域については今後取組詳細検討予定ですが、 現時点では下記のようなものを想定しています。 今後変更となる可能性あります。 1. 開発者向けチャットボットの改善 2. 利用者向けチャットボットの改善 3. LLM新規ユースケースの創出・開発 4. SLC内ユースケースとりまとめ（資料作成） チャットボットの改善作業だと下記のようなタスク想定。 Azure上でLangchainを用いて実装されている、 RAG(Retrival-Augmented Generation)の改善。 ・自作のFlowを作成する等、チャットボットの回答性能を上げるための継続的改善を行う。 ・目的は基盤TのQ&A対応負荷を下げること。 既存のドキュメントやアプリページの情報から、 適切な回答を返すことができるようにする。 ・Slack上でbotとして運用しているため、Azure→Slackの連携も対象 チャットボット以外にも新規ユースケース対応していくので、Langchain/RAG以外にも取り組んでいくことになる想定です。
更新日: 2025/06/12
LLM領域については今後取組詳細検討予定ですが、 現時点では下記のようなものを想定しています。 今後変更となる可能性あります。 1. 開発者向けチャットボットの改善 2. 利用者向けチャットボットの改善 3. LLM新規ユースケースの創出・開発 4. SLC内ユースケースとりまとめ（資料作成） チャットボットの改善作業だと下記のようなタスク想定。 Azure上でLangchainを用いて実装されている、 RAG(Retrival-Augmented Generation)の改善。 ・自作のFlowを作成する等、チャットボットの回答性能を上げるための継続的改善を行う。 ・目的は基盤TのQ&A対応負荷を下げること。 既存のドキュメントやアプリページの情報から、 適切な回答を返すことができるようにする。 ・Slack上でbotとして運用しているため、Azure→Slackの連携も対象 チャットボット以外にも新規ユースケース対応していくので、Langchain/RAG以外にも取り組んでいくことになる想定です。
更新日: 2025/06/12