Azureの案件一覧

大規模言語モデル（LLM）を利用したセキュアなシステムの開発、社内データとの統合を含む。
LLMの開発における深い技術知識の活用、社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築。
技術戦略および戦術の策定と実施、データの利活用を最大化するためのアプローチの開発。
開発に必要なリソースの設計と管理、データアクセスと分析のためのシステムの構築。
プロジェクトチームの構築とリーダーシップの発揮及びチームメンバーの育成。

Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロ
ジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジショ
ンでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビ
ルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。

Azure上にChatGPT、LangChainの環境を構築、APIを作成し生命保険会社の議事録生成システムの検証、開発の実施。
元請社員とのディスカッションや設計・構築支援、API開発・検証支援、加えてノウハウの共有をしてほしい。
開発基盤はAzure

【業務概要】
SREエンジニアとしてAI翻訳SaaS開発の以下の業務に携わっていただきます。
・SLI/SLOの定義
・監視システムの構築・サービスの信頼性に関するデータの分析・アラート対応
・ダウンタイムを極小化するための仕組みの構築
・運用全般の自動化によるToilの削減
・CI/CDパイプラインの構築・運用
・IaC化、コンテナ化の推進
・プロダクトに関する各種メトリクスの分析環境の構築・運用

【参画メリット】
・フルリモートとなりますので、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行って頂きます

【技術環境】
・言語：Java、Scala、PHP、Python、TypeScript、JavaScript
・フレームワーク：Spring boot、Angular、React
・インフラ：AWS
・テスト：Jest,mabl,Pytest, Selenium,JUnit
・バージョン管理、デプロイ：GitHub, GitHub Actions, CodeDeploy,CircleCI
・その他：Slack, Zoom, oVice,Office365, Jira, Confluence, DocBase, Miro, Figma

Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。
最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。
このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。
【具体的な業務内容】
・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上
・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装
・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発
・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化

【例となる技術】
・PyTorch
・Stable Diffusion
・ControlNet / IP-Adaptor / LoRA
・ComfyUI
・AWS / RunPod

法人企業様において、Webサービスを提供するにあたり、システム化するための要件定義を進めてまいります。
本案件では、GCPを利用した共通基盤上にシステム化するための要件定義をご担当いただきます。
下記、構成要素に伴い機能配置、非機能設計などシステム化するための要件定義を、お客様/大手SIer様と調整しながら進めていただきます。
※お客様との調整については、基本的には大手SIer様の担当者が進めます。

【構成】
・GCP上に構成
マルチテナントリソース、WebAPコンテナ、業務画面コンテナ、バッチ帳票コンテナ
バッチ帳票接続用コンテナ、DBサーバ（Spanner）、オンライン業務コンテナ
・SW
RedHat Enterprise Linux 8、Debian、Apache Tomcat、TERASOLUNA Framework for Java
OpenJDK、SVF for PDF、SVF for PDF Connector、Datadog
※その他、共通基盤を流用するためセキュリティ、運用回りの各種ツールについて、共通基盤のものを利用

・パブリッククラウド(GCP、AWS、Azureなど)環境における要件定義/設計/構築のご経験

■案件概要：
薬局向けの支援サービス開発において、フロントエンジニアを募集します。
3月にBIツール部分のリリースをし、
その後、追加リリースとして在庫や発注の開発を予定しています。

＜環境＞
クラウド：Azure
バックエンド：Ruby on Rails（Ruby3系Rails７系）
フロントエンド：Vue.js （Vue3系）
コミュニケーション：Slack、Teams、Gather
バージョン管理：Git（Azure DevOps Repos）
チケット管理： Azure DevOps Board

・事務業務の効率化を図るためにAzureベースのナレッジ共有システム構築を検討しており、そのプロジェクトにおいてバックエンド開発を実施いただきます
・期間は2024年3月～7月の予定で、要件定義から、構成設計、開発環境構築、本番（検証）環境構築、テスト、リリース準備まで実施します
・プロジェクトの全体メンバーは10名程度を想定しており、そのうちバックエンド開発チームは3～4名の予定

※チーム内で発生するタスク例となります。
・アプリケーションフレームワークの構築
・共通部品の開発/保守（アプリ開発チームからの問い合わせ含む）
・標準文書(コーディング規約、開発ガイドライン等)の作成
・各種基盤（CI/CD基盤、認証基盤、API基盤、メール送信基盤）の設計～構築
・開発環境、本番環境の構築（KubernetesやECSを用いた環境構築）
・アプリケーション開発チーム支援（バックエンド開発支援）

【概要】
複数プロジェクトで発生するシステムアーキテクチャ（一部インフラ含む）に関する設計及び構築をチーム内のメンバーで分担し、適材適所に分配されたタスクを各々で遂行していきます。一つのプロジェクトに属するというよりもチームとして複数プロジェクトの課題タスクを熟す為、他業種のシステムに触れられる機会があり、そこから得られる知識経験を活かして、社内や他プロジェクトへ還元していくことが本チームのミッションになります。

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知（異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知）における
　エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

・役割 ：Webアプリケーション開発チームのサポート。設計/開発業務をおこなっていただきます

・技術 ：TypeScript/Angular（必須）、Node.js、Express、MySQL、Docker
・ツール ：VisualStudio Code、Git、Jira、Confulence、Swagger …etc