林担当の案件一覧

大手エンターテインメント企業における、
・生成AIプロダクトのPoC
・ウェブプロダクト開発のPM・もしくは開発業務
をご担当いただきます。

想定業務
・生成AIプロダクト開発・PoC
・生成AIプロダクトの開発
・ウェブプロダクト構築のPM・もしくは開発業務

・分析基盤：BigQuery
・CI/CD：GitHub Actions
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack / Google Workspace / Notion

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

・増員のための募集ですが、チームを技術で引っ張ることのできる中堅レベル、リーダポジションとなれる方をお願いしたいと考えております。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
（Webサイト等その他サービス）

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。（BigQueryなど）
インフラ管理：terraform
パイプライン構築：Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
（Webサイト等その他サービス）

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。（BigQueryなど）
インフラ管理：terraform
パイプライン構築：Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

・社内システムのフロントエンドおよびバックエンドの開発/運用
　社内の運用および追加機能開発
・技術調査

【業務スコープ】
・社内システムの開発および運用
・LLMを利用したチャットボット開発（社内、社外向け）
・要件定義、設計など上流工程
・ドキュメント整備
・社内メンバーからの不具合報告、問い合わせ等窓口対応
・技術調査

【言語】
React, Python, Svelte
※ フロントエンドの言語優先
【環境】
・構成：GKE/Cloud SQL
・CI/CD：GitHub Actions
・監視ツール：Cloud Monitoring, datadog
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール類：Slack / Google Workspace / notion

某エネルギー事業会社様のデータアナリティクス部署にて、下記案件を始めとする数理最適化プロジェクトにおいて、データサイエンティストとしてアサイン予定になります。
・最適化ロジック構築：ビジネス要件をもとに定式化や最適化アルゴリズムを構築。
構築したロジックの検証や改良も実施。
・プロトタイプ開発：必要であれば、PoC用の簡易システムを実装。
・本番システム開発：主に本番システムのロジック部分を実装。
・ドキュメント作成：定式化資料、クラス図などのドキュメントを適宜作成。

某航空会社のTableauを用いたダッシュボード構築支援
-イテレーション開発(仕様調整→製造→テスト→確認のサイクル)

・希望参画時期：2024年4月～
・希望人数：2名
・出社頻度：週2～3回ほど(調整可能です)
・最寄り駅：川崎駅からバス30分ほど

– Tableau・ダッシュボード開発経験
– SQL
– 主体的に推進できるマインド

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
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、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア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。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ 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
■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
■ 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

（具体的な職務）
■ 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
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

・サービスデータのTableauを用いたビジュアライズ
・上記データの分析（営業や企画から依頼が来ます）
・上記データのデータ抽出
・Tableau Serverの管理（ブラウザを用いたUI上の管理です）
・GA、BigQueryを用いたweb分析
・上記データのビジュアライズ
・データマート作成
・データクレンジング