単価80万円以上の案件一覧

■概要
MPFPOSレシートクーポン　メーカー向け施策分析業務支援(データ分析支援)
■主管
データ戦略部(クライアント)
■業務
・背景と目的
エンドが実施するレシートクーポン等の施策に関する分析支援し施策の改善を進める
・業務の概要
エンドが実施するレシートクーポン等の施策に関する分析支援
・作業の内容
商品メーカー、エンド 向けのマーケティング施策効果（主にレシートクーポン）の分析、報告書作成及び報告
主に事前分析及び、分析方針作成、施策対象者の抽出、施策後の報告書作成、報告となります。機械学習ツールを利用した予測モデルの構築等もあります。

利用（利用想定）環境
インフラ：AWS　GooglePlatform Azure
バージョン管理：GitLab CodeCommit
言語・その他：
SQL
BI:Tableau
BA:SAS
DWH:Redshift
DB:Oracle
機械学習ツール : dotData

■概要
店舗発注可視化支援
■主管
デジタルマーケティング部(エンド)
■業務
・背景と目的
エンドが展開する店舗への発注推奨に対し、店舗の発注数、廃棄数を明確化し粗利が最大化するような発注に取り組む
・業務の概要
店舗が適正な発注を行っているか可視化を行う。
・作業の内容
・発注情報、販売情報などを紐づけしTableauで可視化を行う。
・帳票（画面）設計、可視化、可視化元データの設計、データ加工、集計：1名

利用（利用想定）環境
インフラ：AWS　GooglePlatform Azure
バージョン管理：GitLab CodeCommit
言語・その他：
BI:Tableau
BA:SAS
DWH:databricks
SQL

・生活インフラの設備管理をするシステム（APM）の保守運用支援。

テナントマネジメントや施設オペレーションにかかわるファシリテーションマネジメントシステムの開発及び運用管理

電子契約Saasの設計と開発作業を担当して頂きます。
また新規サービスの世界初のワンデジタル署名及び機能追加開発にも携わっていただきます。

具体的な業務

• 【メイン】toB向けのフルスタック開発を担当
• オープン系技術による、フロント/バックエンド、WebAPIの開発
• アーキテクト選定/基本設計/詳細設計/製造/単体テスト、運用保守まで
• スキルとプロジェクトによって基本設計、技術担当として社内企画担当と業務を検討して頂く

■開発環境　　：

• 開発環境管理 Docker、docker-compose
• フロントエンド blade、vite, Plain JS/CSS（React/Vue.jsの導入は検討中）
• デザインツール Figma
• バックエンド Laravel 9.52.5、PHP 8.1.20
• インフラ GAE, Cloud(SQL, Storage, Scheduler, Task, Build)
  AWS, QLDB
• サーバー GAE
• データベース CloudSQL（MySQL8.0）
• チャット Slack , Zoom , Google Meet
• ソースコード管理 GitHub
• その他 Redmine、Docker、LaravelShift、PHPUnit、Laravel Dusk
  Github Actions、SendGrid

■チーム体制　：
現在４名のチーム構成になっており、
20代後半から40代まで幅広い世代が活躍しています。

■作業工程　：

• 設計（要件定義、基本設計、詳細設計）
• 開発／テスト
• 保守改修（リリース含む）

AIベンチャー企業が提供している自然言語処理を用いた自動入力サービスの、AIエンジニアポジションになります。

・ベクトルデータベースのクエリ処理を最適化するような業務を経験されてきた方

報道機関の速報システムにおけるサーバーサイド、フロントエンドの機能改修を担当していただく方を募集いたします。

具体的には下記内容を想定しております
・Python や Amazon Web Services を使ったサーバーサイドの改修
・Vue.js を使ったフロントエンドの改修
※Vue.js が書けるフルスタックな方ですと望ましいです

開発言語：Vue.js、Python、TypeScript
インフラ：Amazon Web Services
データベース：Amazon RDS
プロジェクト管理：JIRA、Notion
その他：
【開発手法】アジャイル開発
【所属】プロダクト本部

◇業務内容：
・研究論文の調査
・新規モデルの実装/検証/最適化
・モデルの学習・最適化
・データ管理
・AIアプリの開発
・GitHub / Paper with Code 等のサイトから研究論文を調査
・新規モデル及び手法の実装を行う
・データ収集次第逐次アップデート

◇具体的な業務内容：
・データ調達
当社のデータチームと連携を取り、データを作成します。
アノテーション要件作成・前処理が含まれます。
・映像解析モデルの開発
論文を調査して、最もビジネス要件に合ったAIモデルを選びます。
テストデータを使って、学習させつつ選定することもあります。
・AIモデルの実装
モデルをビジネス要件に合うように学習し、デプロイします。
デプロイ後に速度や精度を最適化します。
・精度改善
実務運用での課題点を洗い出し、モデルをアップデートします。

◇使用しているツール：
・python (pycuda, cupy, numpy, pandas)
・tensorflow
・pytorch
・TensorRT
・ONNX
・C++ (コード解読)
・AWS (EC2 / S3)
・CVAT
・fiftyone

金融業のクライアント内でtableauを使った開発を行なってもらいます。既存システムの改修を行ないながらダッシュボードの開発と環境構築を担っていただきます。

クライアント内で構成されているOSSアプリケーションの仕様を把握し、それぞれの連携を行い、データ基盤そのものを構築いただきます。

技術要素
GoogleCloud
Cloud Composer2（及びAirflow2）
Cloud Dataproc（Apache Spark(scala)）
Cloud Build
Cloud Storage
BigQuery
Cloud Monitoring / Cloud Logging
AWS
Kinesis firehose
SQS / SNS
ECS
Lambda
ECR
S3
Cloud Watch
その他
GithubActions
Terraform