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該当件数：99件
| 案件内容 |
背景： 業務内容： ■具体的には |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonまたはGoの経験2年以上（PythonまたはGoで品質担保がされた開発ができること）
※フレームワークは以下の想定
Python：fastapi
Go：gqlgen
例) Python であれば、pytest、型ヒント、flake8 などの知見
例) コード設計の知見
・PHPを読めること(書ける必要はないですが、リプレイス案件です。スクラッチ
で書いても大丈夫ですが、一定PHPを読める必要はあり)
・クラウドでの開発経験
・ユニットテストなど、ソフトウェアのテストに関する知識
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| 案件内容 |
背景： 業務内容： ■具体的には |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonおよびGoの開発経験1年以上（どちらかの開発経験が2年〜が望ましい）
・Google Cloud または AWS での開発経験
・ユニットテストなど、ソフトウェアのテストに関する知識
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| 案件内容 |
クライアントでは電子材料に関するビッグデータとその解析により、材料開発を高速化させる研究に取り組んでいるが、リソースが不足しており、自身で実験もしながら解析、プログラム作成まで対応出来る方を募集。 以下業務を想定 |
|---|---|
| 必須スキル | ・電子材料に関する知見
・化学・工学などのドメイン
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| 案件内容 |
・Lookerで作成されたダッシュボード・レポートの修正・管理 |
|---|---|
| 必須スキル | ・BIツールの利用経験
※Lookerの利用経験があるとベスト、Tableauなど別ツールでも相談可
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| 案件内容 |
・生成AIを使った技術調査含むモデル開発兼レポーティングポジションでのPoc遂行 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・論文レベルでの技術調査
・アルゴリズムの理解（ライブラリの知識含む）
・基本的なMLアルゴリズム、生成AI周辺のアルゴリズム
・プロンプトエンジニアリングに関する深い知見・経験
・機械学習を用いたモデル開発経験
・プロダクションコードの実装経験
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| 案件内容 |
Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用と日々の運用業務から発生する課題の解決・改善 主要技術：BigQuery/Cloud Composer(Airflow)/Python/（一部Spark） |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを利用したデータ分析等の開発経験、SQLの知識
・AWS、GCPいずれかのクラウドサービスの開発及び運用経験
・Linux/ネットワークの基礎知識
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| 案件内容 |
データユーザーからの要求をくみとり的確なデータとフローの設計を行い、パイプラインの構築やパイプラインを動かすデータ分析基盤の運用保守を行う。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・クラウドデータ基盤サービスでの開発運用保守経験（特にBigQueryの経験があると良い）
・データ基盤運用の範囲におけるSQL（DDL/DML、CTE、副問い合わせ、information_schemaの利用、など）
・Linux / ネットワークの基礎知識（Linuxサーバの運用保守経験があると良い）
以下技術要素参照(*が特に重要)
– ETL/ELTツール
– *Embulk
– trocco
– digdag
– BIツール
– Redashなど
– GoogleCloud
– *BigQuery
– Cloud Storage(updated)
– Data Transfer
– IAM
– Cloud Monitoring / Cloud Logging
– その他
– *Linux
– *Bash
– Git
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| 案件内容 |
主業務：定義された設計書の意図を理解し、設計書に沿ってデータを加工するパイプラインバッチの開発を行う。 主要な使用技術：BigQuery/dbt/Prefect/great_expectations（一部Airbyteの可能性） |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python、SQLに関する開発経験
・円滑なチーム開発能力
（ジュニアエンジニアレベル〜エンジニアのスキル感）
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| 案件内容 |
クライアントドメインを使ったRecBoleでのオフライン指標出し＆レコメンドデータの抽出を調査、開発、手順化 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python,SQLの2年以上の実務経験
・Git, Jupyter Notebookの実務利用
・アルゴリズムの理解（ライブラリの知識含む）
・レコメンデーションアルゴリズムの理解（協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解、深層学習ベース、ハイブリッド）
・基本的なデータ処理技術の理解
例: データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリングなど
・GCP環境を用いた開発経験（GCP VertexAI, BigQueryは1年以上の実務利用経験）
・機械学習を用いたモデル、レコメンドモデル開発経験（直近2年以上MLエンジニアの経験がある方）
・MLOpsに関する実務経験（MLパイプライン構築、CI/CD、モデルのバージョニング、モニタリングなど）
・仮想環境を用いたチーム開発経験
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| 案件内容 |
EC・POSなどのデータがそれぞれ別のGCPプロジェクトで管理されている。これらを統合的に管理・活用し、内部監査・外部監査にも耐えられるようなデータ分析基盤を構築していきたい。まずはGCPプロジェクトを1つに統合していく予定。社内に詳しい社員がいないため、GCPの設計・構築の実務を行いながら、GCPに関する相談にも答えていただける有識者を探している。作業内容は以下を想定 |
|---|---|
| 必須スキル | GCPのシステム構築経験/知見
・GCPプロジェクト統合に関する質問に対して、過去の実務経験を踏まえて回答できる
・GCPの設計や設定などの実務を行える
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