東京都の案件一覧

ネット銀行公式スマホアプリ追加開発におけるPL支援業務をお願いいたします。

主な作業は開発ベンダーとのやり取り、ドキュメントやコードのレビュー、試験管理などです。
一部、顧客対応をお任せすることもございます。
（PMと共に顧客定例に参加し、技術要件のヒアリングや仕様決めにおけるサポート対応など。）

追加開発自体はそれほど大きいものではなく、細かい更新が定期的に行われるイメージです。

言語：iOS Swift 、Android Kotlin
ツール：GitLab、redmine

概　要：詳細設計書に基づいた、IaC（Terraform+AWSCodeシリーズ）を
利用した、環境構築および単体テストの実施をお願いいたします。

【作業内容】
①構築手順書、単体テスト仕様書の作成
②構築作業（Terraformコードの作成・修正・実行）　
③単体テスト（Terraformまたは手動）

GPTベースのチャットAI機能の改善のためプロンプトチューニングを行っていただきます。
課題の解決にプロンプトチューニングが適切でない場合に、企画や他ロールのエンジニアとの交渉も行っていただくことも想定します。

その他にも、ユーザ数、規模の大きいサービスのため、全ユーザへサービスを提供できない課題があります。
商用利用可能な他のLLMの調査・検証・切り替えを行い、toC向けのサービスの全ユーザ向けに展開できるように技術検証・開発を行っていただきます。

ポータルサイトを管理するシステムの開発を要件定義から設計・コーディング・保守運用まで一貫して行います。

■背景
・クライアント内の提案活動に於いて自然言語案件が増え始めており、リソースが必要
・クライアント内で自社分析ツール(テキスト分析)あり
■ソリューション
テキスト分析ツール は、分析／可視化したいテキストファイル（CSV 形式）をブラウザからアップロードすることで、機能を用いて自動で可視化する開発サービス。
アンケートや問合せなどテキストから課題や顧客傾向を分析する事が可能
■内容
上記ソリューションを元にクライアント内でも受注活動を拡大していきたいが、
知見・経験を含めてリソースが不足が発生ている。
そのような中で下記業務を想定している
・担当PM(NLP知見あり)と伴走するような形でアドバイザリーとして支援
・アルゴリズムの提案や拡大を含め、技術アドバイス
・エンドクライアントとの定例MTG参加など

■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

決済プラットフォームのリプレース開発、シームレス化
要件定義からの全工程を担当いただきます。

自社プロダクトの開発に携わって頂きます。
当社のプロダクトは自治体の農地調査に関する課題を解決することを目的としたWebアプリケーションです。
ユーザーからの要望も大切にしながら、ユーザーの抱えている課題の本質はどこにあるのか、複数のユーザーの要望をかなえるためにはどうしたらよいか、など多角的な視点を持って機能の開発を進めています。
また、実装時のエンジニア自身のアイディアも大切にし、最適なシステム構築を目指しています。
現在、活用いただける自治体さんが着実に増えており、ユーザー増加に伴う負荷に耐えうるシステムにするべく全体的なパフォーマンス改善にも取り組んでおります。

【キャリアステップ】
ご経験やご志向性に応じて検討しますが、まずはバックエンド/フロントエンドなど得意な箇所の開発から携わっていただき、段階的に他技術へスキルを広げ将来的にはフルスタックエンジニアを目指していただきたいと考えております。
業務委託メンバーとのコミュニケーション、新規プロダクトの立ち上げフェーズにおける技術選定やプロトタイプ開発など様々な案件に携わっていただける可能性がございます。
【開発環境】
言語 : Typescript / Python
ライブラリ・フレームワーク : React, Redux / Next.js / Django REST framework
DB : PostgreSQL(PostGIS)
インフラ : AWS（ EC2 / EKS / S3 / RDS等 ）
バージョン管理：Git
リポジトリ管理：GitHub
コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

・Python/Rustでの開発経験

案件詳細：
　- メインは物流拠点(倉庫など)の在庫推移などを可視化するダッシュボードを作成
　- 他可視化レポート(アンケートデータや注文データなど)作成の可能性あり
　- ダッシュボードはTableauで作成(Tableau Desktop → Tableau Server にパブリッシュ)
　- 入力データはBigQueryに格納。SQLを用いて加工、抽出

グループ薬局様にて各薬局で日毎の配置人数を適正化したい。

NSIPSデータを元に人材の配置に使用できるデータを洗い出し、AIモデルを作成する。
人間が考えたロジックがあるため、既存ロジックより精度が高いものを目指していく。

オンプレミスからAWSクラウドへの移行案件における
要件定義および設計構築をSnowflakeを使用して行っていただきます。