IT・情報通信の案件一覧

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

・データの加工・クレンジング実施
・データのDBへ取り込み
・SQLを実行し、結果をExcel等で集計・分析
・SQLの製造・改修を行う
・その他データ処理（Linux/コマンドプロンプト等）

・SQLでのデータ加工/クレンジング経験

国の研究開発事業にて研究を進めているリサーチャーと協力・議論しながら、主にエンジニアリングを担当いただきます。
研究内容を理解した上で、深層学習や機械学習を用いたデータ分析などを用いた実装に落とし込み、研究活動を前に進めていただきます。

・リサーチャーとの定期的な議論
・研究の目的に応じたアルゴリズムの選定、開発作業
・先行研究の実装再現

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。
　現行システムから新システムへのデータ移行を実施する案件となります。
　移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業をご担当いただきます。
　なお、移行対象DBはOracle、PostgreSQL、MySQLで、AWSのDMSなどを活用してデータ移行を実施します。
　移行対象テーブルは200件・1テーブルの最大データ件数は約4億件となり、大規模なデータ移行案件の知見が獲得できます。
　業界トップの大手商社のデータの構造、データの作り方、運用方法、課題などについても知見が獲得できるポジションです。

・ロボット操作用タブレットにおけるUI/UXの改善を行うプロジェクトでkotlinエンジニアを募集。

複数の社内向けシステムについての一次対応窓口担当
（インターネット広告の入稿/レポーティング及び関連ツール）

・Youtube動画のレポーティングシステムのデータ分析用に導入している、
Tableauツールを使った業務がメインになります。

具体的な業務として、
・社内ユーザーからの問合せ対応（zendesk/slack）
・不具合や障害と想定される場合の切り分けとエンジニアへのエスカレーション
・簡単な運用操作（JOBの再実行やデータベース更新等）
・Tablaeuデータソース/ワークブックの作成・編集

データ分析グループの業務支援を行う案件です。
SASプログラムの開発（データ抽出）をテンプレートに準拠して行います。
コーディングはルールに沿って行います。

　数億件のデータを扱う大規模なデータ分析業務をご支援いただきます。
　商品情報の特性（危険品）分析や、在庫情報の最適化を目的としたデータ分析ならびに、
データ分析、およびデータ分析に必要なデータの収集・加工ツールの開発をご担当いただきます。
　扱うデータは商品情報（マスタ）、在庫情報、入出荷情報（トランザクション）など多岐にわたります。
　クライアントが提示した分析テーマをロジックを開発していただき、
開発したロジックをもとにデータ分析を実施しレポートしていただきます。
　現時点ではデータ分析用の基盤（仕組み）がないため、仕組みの構築も将来的には担当いただく想定となります。