Pythonの案件一覧

【業務概要】
・ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。
・要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、
　機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【参画メリット】
・フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。
・モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。
・マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザに使っていただけます。

・開発言語：Python
・インフラ：GCP
・分析・モニタリング基盤：BigQuery、Tableau、Looker Studio
・その他：Crashlytics、Docker、GitHub、Terraform、Slack、Figma、Notion

AI駆動開発の有効性検証と、将来的なAI駆動開発を用いた開発チームの構築を目的としたプロジェクトを進めています。
このプロジェクトにおいて、検証/開発の中核メンバーとしてご活躍いただける方を募集いたします。

【業務内容】
・ 生成AI/AIエージェントを用いたアプリケーション開発の検証 候補ツールの調査・選定、比較検証
・ 選定ツールの導入、実証実験
・ 開発体制構築に向けた環境整備 社内審査手続きのサポート
・ 開発環境構築
・ その他、プロジェクト推進に必要な技術調査、ドキュメント作成

生成AI(LLM系)システムの日本ローカライズ対応をお願いいたします。

■開発言語
　Java/Python(JavaScript/TypeScript)

生成AIプロダクトのリファクタリング・言語移行に関する開発をバックエンド開発方式にて実施。

※スキルによっては追加機能開発やサーバー移行にも携われる可能性あり
工程：開発・テスト

・コンタクトセンター向けAIプラットフォーム構築とWebフロント開発。
・ユーザー/オペレータ向けのAIチャットシステムのリニューアル
・生成AIエンジンを活用した新システムの構築支援
・当面はWatsonをベースとしたチャットシステムをAIエンジンから見直し（ChatGPT等）

・PythonやC#、Javaによる開発経験
・DB構築経験
・SQL（クエリ）を組める
・AWS環境での開発・運用の経験　※開発は1.5年以上

クライアント(AIベンチャー)メンバーの一員として半導体製造企業の装置向け情報検索用Webシステムの開発を行っていただきます。バックエンド開発ならびにインフラ構築の作業をお願いいたします。

具体的な業務イメージ
■ 仕様書から基本設計・詳細設計を行う
■ 詳細設計をもとに実装を行う
■ 詳細設計をもとにテストケースを作成し、単体テストを実施し結果をまとめる
■ 仕様書・基本設計をもとに結合テストを計画・作成し、実施結果をまとめる
■ 仕様書・基本/詳細設計書を元に同時アクセステスト・負荷テストを計画・作成し、結果をまとめる

言語：Python
フレームワーク：FastAPI
DB：OpenSearch、MySQL
ソースコード管理：GitHub
PJ管理：Backlog
情報共有ツール：Slack
その他インフラ：Azure, AzureOpenAI
システム規模：小〜中規模
開発体制：3名　PM(1)、SV(1) 、PL(1)

・大手インターネット会社様にてOpenStackのクラウドサービスを活用したWebアプリケーション開発/運用に携わるバックエンドエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的にはPHP、MySQL、Kubernetes（k8s）を用いたAPI開発や、Pythonを活用した管理ツール・自動化ツールの開発に携わっていただきます。
・また、問い合わせ対応や、障害発生時の原因調査・運用業務にも携わっていただきます。

【開発環境】
・使用言語：PHP、Python
・DB：Oracle Database、MySQL
・その他：Open Stack、AWS、Github、Docker

• NER（Named Entity Recognition）およびEntity Linkingを行う深層学習モデルの精度向上に関する実験・検証を担当
• 弊社PMの指示のもとで業務を進めるが、自主的にモデル改善案の提案・実験計画の立案・実行ができることが望ましい
• 週1回の進捗報告資料の作成および報告を主担当として実施
• 関係者がデータサイエンティストや自然言語処理の研究者であるため、資料は技術的な正確さと検証内容の充実が重視される
• このプロジェクトへのPMの関与は最大週0.2程度の想定のため、自律的な働きが求められる

【技術面】
– Pythonでのプログラミング経験
– transformersライブラリの利用経験
– Pytorchの利用経験
– GPUサーバーを用いたDocker環境での開発経験
– 深層学習モデルの精度向上を目的とした実験計画の立案・実行経験

【ドキュメント作成・報告】
– 実験結果のレポート作成能力
– Notionを用いたテキストベースの資料作成が中心のため、PowerPointの利用経験は必須でない
– 構造化したテキストが書けることが必須
– 必要性に応じて、グラフやポンチ絵の作成など周囲の人間が理解しやすい表現を行うことができることを求めます
– 実験結果の口頭報告ができ、PMに代わりデータの詳細を説明できる
– PMはデータやモデルを事細かに確認するほど関与しない想定のため、細かい点についても責任感をもって取り組んでいただくことを求めます

【ソフトスキル】
– 複数のプロジェクトが並行して進む環境のため、必要性に応じ、周囲からの働きかけがなくとも、自ら相談・報告を行えるコミュニケーション能力
– 大量のテキストデータを必要に応じて目視確認し、適切な検証データを作成する注意力
– 研究的側面に加え、ビジネスでの実用化を見据えた視点で業務を進められること
– モデルの精度向上を目指すが、状況に応じて異なるアプローチや手法の使用も視野に入れる
– ビジネス課題の解決に向けた意識を持ち、実務に直結する成果を重視する