準委任（個人事業主）の案件一覧

ユーザーが直接雇っていたコンサル会社から引き継ぎ、開発案件を担当。
下にフロント、バックの開発担当を牽引していただきたい。

担当工程
企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守

案件の内容
多視点深度画像、３次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。

以下の実務を経験したことがある方に参画をしていただけると嬉しく思います。
・深度画像・点群処理
・２次元・３次元空間でのコーナー・直線・平面・ブロブ検出

・金融系基幹システム更改のセキュリティ領域の要件定義に携わっていただきます。
・主に下記に関わる、構築ベンダーコントロール/フィジビリティチェック/品質管理/進捗・課題管理をご担当頂きます。

• インフラ全般の俯瞰視点でのセキュリティ要件定義(サーバ/ネットワーク/PC/認証・認可)
  ※設計・構築フェーズへ遷移後も継続の想定

25年10月リリースを目指し、現在設計中（2023年8月時点）
大規模・大手の求人サイトのリニューアル開発となります。
設計・開発を行っていく予定です。
状況に応じては、また希望があれば、リーダーとしてお願いすることもあります。
開発は詳細設計後に開発を行っていくウォーターフォールとなります。
共通機能や共通基盤となる箇所はアーキチームが存在し、連携することが可能です。

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

クライアントで開発中の営業Saasツールについて、Pythonでの開発をご担当いただきます。
Gmailからメール情報を取得し、営業活動をサポートするツールになります。
情報取得部分のAI作業は、別のAIメンバーが担当いたします。

クライアントに技術的に詳しい方がいないため、AI開発のメンバーと協力しながら、積極的に開発部分を引っ張っていただける方を募集しております。

エンドユーザー社内にて、インフラエンジニアが不足しており、ご支援いただける方を探しております。
お願いさせていただくメインのタスクとしては、サーバの構築/運用/保守となりますが、ネットワークやクラウド知見がおありでしたら適正に応じてタスクをお任せいたします。

※エンドユーザーのオフィスが新潟駅付近にございますので、そちらでオンサイト対応頂ける方が対象となります。

・サーバに関する経験（Linux）

大手Web系企業、既存システム改修
・要検定義
・仕様策定
・実装
・テストなど　開発工程全般

画像生成AI活用PoCにおいて検証～デザイン制作です。

デザイナー目線でアウトプットの質を上げるためのプロンプトエンジニアリングをお願いします。

マーケティング領域をはじめとする、様々な分野でのデータ分析プロジェクトに参画いただきます。

クライアントが提供しているマーケティング支援プロダクトは、過去の出稿実績からメディアごとの
広告効果を推定し、広告効果に基づいて広告予算配分やマーケティング戦略を立てられるように支援するものです。
このマーケティング支援プロダクトを導入しているユーザーの課題解決の為に、ユーザーの保有するデータを
個別のプロジェクトとして分析も行っています。
今回は、この個別のプロジェクトを推進できるデータサイエンティストを募集しています。
想定している人物像としては、データエンジニアリングではなく、ユーザー側の担当者からヒアリング、
求めるデータに対しての分析手法の提案、データ分析、結果のレポーティングまで一貫して行える人材です。

ユーザーの業種、課題により左右されますが、想定される業務内容は下記の通りです。
・課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
・ユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形
・アルゴリズム作成～精度検証～パラメータ最適化
・検証結果を踏まえたアルゴリズムのカスタマイズ、高度化
・ユーザーへのレポーティング
・ジュニアデータサイエンティスト人材の育成