Gitの案件一覧

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該当件数:288

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案件内容

業務:プロダクトの分析業務を支える基盤の機能拡充ならびに運用自動化に関わる開発を担当いただきます。・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応・各種運用業務の自動化とドキュメント整備
環境:プログラミング言語: Python, SQLバージョン管理: Git/GitHubデータ分析基盤、環境: AWS, SnowflakeETLツール: trocco, Airbyte, dbt(導入準備中)IaCツール: TerraformBI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studioコミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion

リモートワークをベースとしていますが、週1日程度出社日を設けています。週5未満の場合でも、出社日、スクラムイベントのため火曜は勤務日となるようお願いします。

必須スキル
・データ基盤技術の基本的な理解(OS, RDBMSなど)
・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験
・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験
案件内容

【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成(歓迎要件)• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善
【開発環境】・開発言語:Python, Ruby on Rails・インフラ:AWS, GCP・機械学習ツール:Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析:BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD:Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー:Git, Github, Gitlab

必須スキル
• Python, SQLの経験がある方
• 機械学習に対する幅広い知識(画像、自然言語、テーブルデータ)
• 実務としてモデルを開発し、運用まで落とし込んだ経験
• 高いコミュニケーションスキル
• 能動的に行動できる方
案件内容

・某ベンチャー企業にて、自社製製造業向け受発注システムのフロント開発を担当頂きます。
・同システムのフロント設計/開発/テスト・ビジネス側とのすり合わせを元にしたUI/UXの改善案の策定/開発・各種定性/定量リサーチ(ユーザー調査/ログ分析/問い合わせ分析等)に基づくUI/UXの改善・ミドルウェア/フレームワーク等の技術選定/検証
開発予定機能・見積もり自動算出・製造工程管理・図面管理プロダクト・製造パートナー連携※その他新規プロダクトも企画中

必須スキル
・React, Vue.js, Angular.js等のJS系モダンFW使用してのフロント設計/開発経験
・TypeScriptでのフロント設計/開発経験
・Git/GitHubを利用したチーム開発経験
案件内容

弊社プロダクトの重要な機能となるAI開発に携わっていただきます。クライアント担当制で、鉄スクラップの画像解析モデルの開発、品質に応じた分類モデルの開発、非鉄金属等の異物検出モデルの開発、判断根拠可視化モデルの開発、PoCプロジェクトのための高速な検証等を担当していただきます。
■ポジションの魅力高いスキルを持ったAIエンジニアメンバーとともに、難度の高い技術開発に挑戦することができる環境です。将来的にCTOやEM等のポジションでAIチームをリードすることを期待しています。

必須スキル
・CV分野での開発経験
・Git / GitHubを利用したチーム開発経験
・C++/C/Pythonでの画像処理開発経験3年以上
案件内容

マルチビームソナー(音波測定)ノイズ除去をするなど、これまで目で見て人がとっていたのをAIで除去することを考えている。
また、以下のような案件を抱えており、開発支援してほしい。
・画像・地形データのAI解析 (領域分割、特徴検出、物体検知)
・3次元点群のAI解析 (領域分割、物体検知)

利用技術
Python、Git、AWS(クラウド環境)、SageMaker
CNN、PointNet++、SPVConv

必須スキル

上記案件に対応できる経験。
※モデルを適用してパラメータ調整するだけでは不十分なことが多いので、経験豊富な方が望ましい。

案件内容

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

必須スキル

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験(3年以上)
・チームで開発をした経験(1年以上)
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験(1年以上)
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識(grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること)
・テストケース設計の基礎知識(境界値分析など)
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること

案件内容

[ポジション]:分析基盤エンジニア

以下2つの案件(分析基盤・データ加工)を0.5人月づつご対応頂きます。
①分析基盤
既に構築済みの分析基盤のさらなる改善等をチームで案を出しながら実施します。
②データ加工
既存のデータ加工用のPythonコード及びSQLを要望に合わせて修正したり、データベースのカラム追加等を行います。

必須スキル

① 分析環境支援
* チームで開発する経験
* GCP、AWS上にデータ利活用に関するソフトウェアの開発、運用、保守の経験
* ネットワークに関する基本的な知識
* SQL, pythonの開発/運用経験
* gitの利用経験
* チームの開発工程の定義や改善した経験
* dockerを利用したアプリケーションの開発/運用
* ワークフローツールの運用経験
② データ加工
* チームで開発する経験
* GCP、AWS上にデータ利活用に関するソフトウェアの開発、運用、保守の経験
* ネットワークに関する基本的な知識
* SQL, pythonの開発/運用経験
* gitの利用経験
* チームの開発工程の定義や改善した経験
* ビジネスユーザーとコミュニケーションし、ソフトウェア開発を行った経験

案件内容

テキスト情報からの評判分析(感情分類や評価文抽出など) テキスト情報からのトピック抽出(重要語抽出)を想定しています。

例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。

・データクレンジング
・データ前処理
・データ可視化
・モデル学習
・API作成(テストドリブン開発)
・ドキュメント作成(日本語、英語)
・スプリントレビューにて作成物の説明(日本語)
・定期的なレビューM㼀G(日本語)
・日報作成(日本語or英語)
必須スキル

・Python経験
・クラウド経験
・自然言語処理技術

案件内容

[ポジション]:BIエンジニア

大手事業会社でのデータ活用プロジェクトに関わるお仕事です。 飲食領域・美容領域・旅行領域・学び領域・通販・割引チケット共同購入サービス・その他日常消費領域に関わる商品・サービスの提供を行っている事業会社にて、既存サービスのデータ活用に携わっていただきます。 あなたにお願いしたいのは、各関連サービスのデータを“見える化”するためのダッシュボード開発(使用ツール:Tableau /Looker)やデータマートの設計・開発、運用など。 関連サービスのデータを横断的に活用し、サービスを拡大させていくことがミッションです。膨大なデータを活用する、最先端のサービスに携われるチャンスです!
◎「SQLに自信がある」「大規模データにおけるデータマート作成の経験がある」という方を歓迎します!
◎スキル・経験によって、プロジェクトリーダーなどへのキャリアアップが可能です。

【具体的には…】
● KPIダッシュボード(Tableau/Looker)の運用、開発
● データマートの設計・開発、運用
● 予測モデルなど機械学習に用いるデータパイプラインの設計・開発、運用
● データガバナンスに関連する業務(メタデータ管理・社内QA対応・障害対応)
● Tableauダッシュボード用のデータマート運用保守   各種データの月次更新作業、カラムの追加作業

必須スキル

◎言語
・SQL:実務経験【必須】
 └3年程度の実務経験がある方を想定しています
◎経験
・SQLでのデータマート開発の実務経験
・運用設計経験
・BigQuery/Redshiftのデータ分析環境構築経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・ETLツールの知識、利用経験
・Git/Slackを用いたチーム開発経験

案件内容

クライアントで開発している(LINE配信プラットフォーム)から、 出力されるデータを元にビジネス課題を解決するデータエンジニアを募集。 具体的には、以下の業務を担当いただきます。

- ビジネスメンバーから依頼されたデータの抽出(SQL)

- データ利用環境の整備(ETL)や運用業務管理

必須スキル

ビジネス編
- ビジネス課題解決を目的としたビジネスメンバーとのコミュニケーションが円滑に可能なこと。
- 提示されたデータ抽出依頼と解決したいビジネス課題を照らし合わせ、必要なデータの正否が検討できること。
- 開発チームとのコミュニケーションが主体的に取れること。

エンジニアリング編
- データ分析のためのETL環境を構築・運用できること。
- BigQueryの標準SQLについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
- RDBMSについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
- GCPの基礎知識及び、使用経験があること。
- BQ, GCS, GCE, Dataflow, Cloud Function… 他
- Google Cloud SDKを触ったことがあること。
- 何らかのBIツールの使用経験があること。
→データポータルを使うことになりますが、Tableau等の経験でも構いません。
-digdag, embulkについて使用経験があること or キャッチアップ可能なこと。
-Gitが扱えること。

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