製造・メーカーの案件一覧

SAP、SFDC導入に伴い、レポート系の機能をBIで吸収することになりました。

BIコンテンツ／レポートの要件ヒアリング～開発・リリースまでをご担当いただきます。

●案件詳細

大手製造業の基幹系更改プロジェクトにおけるデータ基盤構築担当IFやデータモデル、BIツールの検討を行う
●仕事内容

設計リード、もしくは設計作業者として、以下のタスクを遂行
・設計ドキュメント作成規定されたた成果物フォーマットに従い成果物を作成、レビュー結果を反映する（テーブル定義書、データモデル等）設計リード相当の役割が担える方がいれば、進め方やクライアント調整も含めて対応いただく。

・BIツール全体の構想や設計フォーマットやガイドの記載ができる方

■概要

当該システムは工場ラインでの検査において、作業者がタブレット等で入力した検査データを蓄積し、可視化/分析を行うシステムです。

現行はオンプレ環境で構築していますが、今後の拡張性等を見据えAWS環境へ移行する予定である。

当PJではPMとしての動きが期待値とされる。
直近のRFPではプラットフォーム構築がスコープであり、2023年1月よりPJ開始し、3月末までに完了させる計画です。

その後（4月以降）は対象となる工場ラインの追加や現行システムの移行を順次実行していく計画が想定されている。
データ量は850GB/年の増加を見込んでおりデータの種類としては現行では車両チェックシートや管理情報、来年度以降の拡張で画像データなどが想定される。

AWSで開発・運用されているサービスのデータアナリストを担当いただきます。
具体的にはデジタルサービスを開発・運用するための社内プラットフォーム内に溜まっているデータの利活用を推進いただきます。

クライアント様(大手製造業様)でDX推進活動（RPA・BI・Chatbot・AI・Power Platform等）を全社的に展開しており、推進の中核部門に対する支援となります。当該DX活動の特徴としては、大きなシステムを導入するのではなく、エンドユーザー個々人のスキルを上げて、基幹システムなどからのデータを、エンドユーザーが自ら自動化システムを構築（施策推進）していくところです。施策の管理運用スキームの構築、施策効果のダッシュボード構築、各施策の管理をご支援いただきます。

施策の管理運用スキームの構築、施策効果のダッシュボード構築経験

■背景

AIサービスを展開されているクライアントにて3月~受注確度が高いPRJが複数走っている

■概要

お客様におけるAI/機械学習活用に向けたコンサル・クライアント折衝・分析・機械学習システム・モデル構築業務

※複数案件に携わっていただく可能性はありますが、スキル・条件に応じてポジション検討可(1案件も可能)

■案件候補_例

①機械学習エンジニア(エンドは1000名規模の会社_エンタープライズ系)

・基本的にリモート対応

・エンドはリテール業界

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築はクライアントが対応

┗構築・テストを進めている

┗機械学習システム構築

┗上記モデルをクライアントのMLconnect上でデプロイしていく

②自然言語モデル(クライアント社内サービスの改変・改修)

・日本語の自然文をAIが自動スコアリングする仕組みの開発

・AIモデル実装・アーキテクチャー提案・構築

③需要予測モデル構築(AIエンジニア)

④製造業SCM領域のAI案件(コンサル)

・横でPower BI レポートや基盤構築PRJも走っている

・案件によっては、リモートによる対応も可能

・案件によってはコミュニケーションを図るために週1～2程度の出社相談あり

・スキル・条件に応じて、複数案件に携わっていただく可能性有

物流システム(倉庫管理) 開発／保守・運用(改善案件開発含む)　※プログラミング工程の実施はなし

車のドライブレコーダーやその他車載器からデータを収集・分析し、運行状況や運転のリスク評価、危険箇所などを提供するサービスのPoC。

収集されたデータを各種サービスメニュー向けにデータ変換し、それをブラウザで表示するWebアプリケーションの開発。

現在静的データを表示するモック版があるが、リアルタイムデータで表示するよう対応させる。

Django(Python)、PostgreSQL

AWSで開発・運用されているサービスのインフラエンジニアとして開発・運用・保守を担当
具体的にはデジタルサービスを開発・運用するための社内プラットフォーム内の基盤群の開発・運用・運用改善を担当。
社内の開発者等にサービスとして提供されている基盤であり、作ったら終わりではなく、改善・進化し続ける基盤（サービス）を目指しています。

弊社最初のプロダクトである、鉄スクラップ解析アプリケーションに搭載されるAIのモデルをAIチームと協業しながら、パイプラインを構築し、本番環境でモデルのトレーニング、テスト、デプロイ、配信、監視、保守、運用を担当いただきます。もちろんチームと相談して分担はしますが、データ収集、前処理といったデータエンジニア領域での活躍も期待しております。
1人目のMLOpsエンジニアとして技術選定はもちろんチームの開発スタイルを形作るところからお任せさせていただきます。将来的にCTOやEM等のポジションを目指すことも期待しています。

まだまだ出来上がった製品ではなく、ユーザーと近い距離で開発をすることができることも魅力の一つです。