キーワード「演奏」 × 勤務地「千葉県印旛郡栄町」の検索結果

＊子どもたちの成長に携わりながら ・補助の先生と協力し ・楽しい クラス運営をしてください。 ＊園行事も担当して頂きます。 ＊書道 ・英語 ・音楽 ・モンテッソーリは専任講師が担当しますので 知識はなくても大丈夫です。 【変更範囲：変更なし】

＜駅ビルにある保育園です＞ 小規模認可保育園（０〜２歳児）での保育業務 ＊保育全般 ＊保護者対応 ＊書類作成 ＊子育て支援 ＊行事の企画 その他 ◎ブランクのある方 ・未経験の方も一から指導いたします。 「保育」 【変更範囲：変更なし】

（派遣業務） 茨城県稲敷市にある製薬会社で医薬品の品質試験として分析実験を行います。 【業務の詳細】 工場で製品化される製剤の規格試験全般（主に理化学試験）を行います。 ・試薬の計量 ・ｐＨ調製（メスシリンダー ・ｐＨ計） ・溶出試験の前処理 ・試験（溶出試験器） ・定量試験（ＨＰＬＣ ・ＵＶ） 変更範囲：変更なし

（派遣業務） 分析業務 ◆試薬の計量ｐＨ調整（メスシリンダー ・ｐＨ計） ◆溶出試験の前処理試験（溶出試験器） ◆定量試験（ＨＰＬＣＵＶ） ◆前処理準備片付けデータまとめ ◆その他付随する業務 変更範囲：変更なし

■具体的な仕事内容 アーティストのツアーグッズや ファンクラブグッズなど各種アイテムの生産管理。 生産拠点である中国にいる当社スタッフと連携して仕入先と直接交渉をしたり、 納期・コストを コントロールしながら指示を出し、ハイレベルな進行管理をお願いします。 ―――――――――――― ▼具体的な業務内容 ―――――――――――― ◆見積依頼 ◆金額交渉 ◆工場リサーチ ◆サンプルチェック ◆進行管理 ◆検品・梱包指示など ◆生産・出荷スケジュール管理 ◎現地に行き直接指示を出したり、 新規工場の開拓を行うため、 長期出張も発生します。 より高い品質・低コストを実現させることもあなたのミッションです。 ◎手掛けるアイテムは、Ｔシャツ、 バッグ、ポーチ、キャップ、 ぺンライト、キーホルダー等、 グッズと呼ばれるものはほとんど手掛けています。 取り扱うアイテムの幅が広いため、総合的なスキルアップが目指せる環境です。 ―――――――――――― ▼ツアーグッズ製作実績 ―――――――――――― ・THE RAMPAGE ・FANTASTICS ・NCT127 ・aespa ・Stray Kids ・藤井風 ・TWICE ・NiziU ・NIssy ・新しい学校のリーダーズ ・BLACKPINK

【仕事内容】 財務会計システムの開発プロジェクトにおける「マネジメントチームのメンバー」を担当いただきます。 現在テスト工程にあるシステムの「品質管理」「課題管理」「進捗管理」「ベンダー管理」などの幅広いPMO業が対象です。 即戦力メンバーとして稼働していただき、テスト～リリース導入工程・安定稼働化・保守改善に参画していただきます。

【仕事内容】 MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと協業し、機械学習、データサイエンスのモデルを継続的に サービスに対して提供できる、基盤の構築、保守、運用を行います。 また、キャディの持つデータを活用すべく、データ収集のためのパイプライン構築、データ活用の促進を リードする働きを期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 ・機械学習のモデルの推論を行うAPIおよびBatchの動作環境、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築 ・本番環境での監視、パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装 ・VertexやArgo Workflow上での機械学習処理パイプラインの開発、整備、運用 ・推論・学習プラットフォームのコストの最適化 ・モデリング担当者、Platform担当者とコミュニケーションし、プロセスを文書化 CADDiのMLOpsエンジニアはMLOpsの実プロダクトで上でのご経験が積めるのはもちろんのこと、 ご経験やご興味に応じて、フロントエンドdemoの作成や新しいMLモデルの作成など、 新しいチャレンジの許容度が広く、技術の幅を広げていける環境です。 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

クラウドプラットフォーム上で動作するアプリケーションやサービス開発に関するプロジェクトマネジメント、 顧客との折衝などをお任せします。 【具体的な仕事】 ・プロジェクトの計画、進捗管理、リスク管理 ・海外協力会社との連携、調整 ・ステークホルダーとの要件定義、仕様調整 ・チームメンバーの指導、管理

＜主な業務＞ ・データ抽出・加工 ・集計・解析 ＜具体的な業務内容＞ まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当していただき、 それから分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python ＜中途入社者経歴＞ ■2019年入社Tさん ■前職／IT業界（交通関係PJ3年）にてSE ・集計方法の提案、SQL（SQLServer）からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート →現在PJ／ゲーム業界にて分析エンジニア ・SQL（BigQuery）からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP） ・分析設計 ・報告書作成 ■2019年入社Aさん 前職／医療関係にて医療技師 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成など ■2019年入社Iさん 前職／自動車業界にて開発職 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 →現在PJ／マーケティング関連、分析エンジニア ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

■具体的な業務内容 これまでのご経験やスキルを踏まえ、以下BLUEPRINTグループ内のいずれかプロダクトの開発業務に関わっていただきます。 また、新規プロダクトの立ち上げも予定しているため、0→1フェーズ、グロースフェーズ、どちらにも携わっていただきます。 ・中長期での事業成長を見据えた開発イシューの特定 ・既に構築したシステムにとらわれず、最適な技術環境の選定 ・事業のフェーズに合わせた適切なチーム、組織構築 ・要件定義～実装までの開発実務 なお今回関わって頂くのは、以下のプロダクトを想定しています。 ・建材サーチ　https://kenzai-search.jp/ ・ズメーン　https://lp.zume-n.com/ ・Translead CRM　https://lp.translead.jp/ ・その他新規開発予定のプロダクト（直近でも3つほど計画をしています） ■期待する役割 ・経営陣/PdMと密にコミュニケーションをとり、サービスの最適化をすること ・開発体制の構築/技術的意思決定/ステークホルダとの合意等を、イシューを解決に向けて自律的に推進すること ・顧客の課題解決に重きを置き、中長期の価値最大化を見据えたチームの文化を形成すること

自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当していただきます。 基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的です。シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発になります。（LLM自体の開発ではありません。またプロンプトエンジニアの募集とも異なります。） ＜技術開発＞ ・機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査 ・技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施 ・モック開発 ＜組み込み＞ ・モック開発からシステム開発へのブリッジ ・実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【仕事内容】 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、 それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。キャディの持つデータを活用し、 プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。 入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・画像認識モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】CADデータに対する解析システムの構築 CADデータを解析し、CAD内の情報や3D形状情報から必要な情報を抽出する技術開発を行います。 ・CAD解析モデル・アルゴリズムの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成したCAD解析モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 ・CADデータから情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発とデプロイ 【業務例】機械学習プロジェクトマネジメント 図面解析モデルをはじめとした機械学習モデル開発のプロジェクトマネジメントを行います。 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・プロダクトマネージャーと議論し、機械学習モデルのKPI詳細化・スケジュール合意 ・必要に応じてアノテーションを定義し、アノテーションチームと適宜連携しデータセット作成 ・図面解析・CAD解析に記載の業務例を自身 or チームの機械学習エンジニアとともに推進 【開発環境】 ・言語 ※フロントエンド: TypeScript ※バックエンド: Rust, TypeScript, Python ・フレームワーク・ライブラリ ※フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly ※バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), PyTorch ・インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh ・データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, BigQuery ・API: GraphQL, REST, gRPC ・監視・モニタリング： Datadog, Sentry, Cloud Monitoring ・環境構築：Terraform ・CI/CD：Github Actions ・認証: Auth0 ・開発ツール: GitHub, GitHub Copilot, Figma, Storybook ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

Pytorchを用いたAIアルゴリズムの開発・検証、学習効率化のための機能開発、ONNXを利用したC++プロジェクトへの組み込み、AI実行プラットフォームにおける処理時間最適化、ユーザーや営業の学習サポート ■職務の特徴：汎用プロダクトにおけるAI機能の実現のため、オープンソースをpythonで簡単に実装するのみではなく、アルゴリズム改善、プラットフォーム最適化、機能実現方法の検討など、AI技術を使い方から実装まで深堀りすることができます。 ■適用事例： ・大手自動車メーカー向け外観検査システム ・大手食品企業向け不良品検査システム

データ活用の基盤となるデータ・パイプラインの構築や、データマネジメントの プロセス整備、システム実装などを主にご担当いただきます。 【プロジェクト例】 ・某大手証券会社のIB（投資銀行）業務の数値リサーチPJT ・銀行様向けにEUCツール開発PJT ・動画配信サービス企業向けにデータインフラの設計開発業務や、 　ユーザーに向けたパーソナライズの自動化など、高度な分析機能実装PJT ※官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、構築、運用・保守、 　技術支援など一流企業の大規模プロジェクトが多数です。

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながら、クライアント企業の組織課題解決に貢献してもらうことを期待しています。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

・目的のヒアリング＆抽出データの設計 ・データ抽出/加工/集計 ・データ分析/結果考察/改善方針提案 まずはデータ分析領域を見越した、データ処理を担当して頂きます。 将来的には分析の要件定義からクライアントへの企画提案までお任せします。 <開発環境/使用ツール> AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ～～～案件事例～～～ ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 　アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 　使用ツール：SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 　クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 　使用ツール：Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 　地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 　使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ ≪ スキルアップの流れ ≫ Step１ データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step２ コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど Step３ データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step４ レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

【ミッション】 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、データサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 【業務内容】 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 - 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード - クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 - 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） - 国際会議、論文などによる技術調査 - アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価 - AWS, GCP, ABEJA Platform等への商用実装 - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） - 前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成 - 技術スタックについては、https://stackshare.io/abeja/abeja-datascienceをご覧ください。 - https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-ds-team-202111のブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 - フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 - プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 - 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) - お客様とのコミュニケーション - 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 - 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

▼仕事内容 ・顧客折衝やコンサルテーションを行い、要望を踏まえた上での仕様策定 ・ステークホルダーとの納期、品質基準に関する期待値調整 ・仕様策定からの設計、稼働見積、開発エンジニアへの落とし込み、サービスイン迄の進捗管理等のプロジェクトマネジメント ・環境構築(AWS)についてインフラエンジニアへの相談や依頼 ・追加でカスタマイズ案件が発生した場合の見積もり対応 ▼エンジニアとしてのスキルアップ これから伸ばしたいスキルやキャリアの方向性を、役員や営業メンバーとしっかりとすり合わせしてから、携わる案件を決定していきます。 キャリアアッププランも一人一人異なるため、進みたい方向とキャリアアップを全力でサポートします！ ▼募集背景 当社は、設立以来黒字経営を続けています。 将来のコアメンバーを募集します！ 将来の中核メンバーはあなたかもしれません！

【募集背景】 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。 【業務内容】 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 - データ分析、モデル作成 - データ要件の整理、技術スタック選定 - データの前処理、EDA、可視化 - 最適な手法の調査、選定 - モデルの作成、精度性能評価 - ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) - 統計解析・因果推論などの統計モデリング - 数理最適化などの数理モデリング - エンジニアと連携したモデルの商用実装 - 定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上 - プリセールス活動、提案内容レビュー - 受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 - 整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 - チームリーディング、メンバーメンタリング - クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う - メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う - 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う - 技術の横展開・技術ブランディング - 実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 - 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） ▼業務内容：変更の範囲 会社の定める業務への配置転換の可能性あり

CTO直下のVPoEとして、当社の複数プロダクトの開発マネジメント、開発プロセス改善をご担当いただきます。 具体的には、開発プロセス設計と改善プロジェクトの牽引、エンジニア評価/制度のアップデート等を通してエンジニアリングチーム全体の生産性向上、成長支援のリードをお願いいたします。 ■業務内容 ▪️開発プロジェクトマネジメント - 事業計画に基づく経営層への定期レポーティング - 開発ロードマップの策定と運用 - 複数プロダクトの開発マネジメント・プロセス改善 ▪️テクノロジーマネジメント - 技術課題抽出・対応方針立案 - 技術レビュー (コードレビューを含む)・指導 ・品質管理 ▪️組織マネジメント - 採用計画の立案と実行 - エンジニアリングチームのマネージャー・メンバーの育成 - エンジニアリングチームの生産性向上・評価制度のアップデート

CTO直下のVPoEとして、当社の複数プロダクトの開発マネジメント、開発プロセス改善をご担当いただきます。 具体的には、開発プロセス設計と改善プロジェクトの牽引、エンジニア評価/制度のアップデート等を通してエンジニアリングチーム全体の生産性向上、成長支援のリードをお願いいたします。 ■業務内容 ▪️開発プロジェクトマネジメント - 事業計画に基づく経営層への定期レポーティング - 開発ロードマップの策定と運用 - 複数プロダクトの開発マネジメント・プロセス改善 ▪️テクノロジーマネジメント - 技術課題抽出・対応方針立案 - 技術レビュー (コードレビューを含む)・指導 ・品質管理 ▪️組織マネジメント - 採用計画の立案と実行 - エンジニアリングチームのマネージャー・メンバーの育成 - エンジニアリングチームの生産性向上・評価制度のアップデート

専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。 ◆機械学習サービスの技術検証 　主にAzureやAWSやGoogle Cloudの機械学習サービスについて技術検証を行います。 　検証結果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ◆統計/機械学習手法の調査・検証 　最新手法や知見を強化したい分野について論文やライブラリなどの調査・検証を行います。 　成果は案件へのフィードバックや社外発信(登壇・ブログ投稿など)でアウトプットします。 ※技術者派遣は行っておらず、全プロジェクトでプライムとして開発支援を行っています。 【配属予定プロジェクト】 企業向けLLMの技術検証・設計、構築、カスタマイズ ▽プロジェクト体制 ・通信系のIT企業、または大手小売（EC）企業のPJ配属を予定しています。 ・クリエーションラインの２〜３人＋顧客企業のエンジニア２〜３人の１チーム ・クリエーションラインのチームリーダーが上司となります。 ▽環境 ・技術環境：GCP、Azure、AWS、Gitlab ・使用言語 ：Python、R、SQL ＜その他にもチャレンジングなプライムプロジェクト事例多数！＞ ・大手製造業向け：アジャイル・スクラムの考え方を用いたデータ基盤の構築プロジェクト ・大手物流業向け：クラウド基盤開発・エッジクラウドサービス開発プロジェクト ・大手小売業向け：トラフィック増減に対応可能なECサイト構築プロジェクト ・大手通信業向け：セキュアなコンテナ利用環境構築支援プロジェクト

▼仕事内容 サーバサイドのコーディングをメイン業務とするエンジニア 機能開発 バグ修正 リファクタリング パフォーマンスチューニング ▼募集背景 当社は、設立以来黒字経営を続けています。 将来のコアメンバーを募集します！ 将来の中核メンバーはあなたかもしれません！

＜募集背景＞ 組織拡大によりPMポジションの方を増員したいと考えています。 データサイエンティストのご経験がある方に、新たな知識・技術の導入をしていただき分析屋組織の強化を図りたいと考えています。 また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 ＜仕事内容＞ ～顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援～ ＜業務概要＞ ■課題ヒアリング～戦略立案、分析設計などの支援を行います。 　ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用や 　データ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ■現在増えてきているプロジェクト内容としては、 具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った 各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 ＜主な業務内容＞ ご経験やご志向に合わせて①か②又は①と②の両方をお任せします。 ①エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ・課題解決に資するデータ活用方針の理解 ・要件定義、KPI設定 ・データ分析設計、準備（データベース構築など） ・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） ②ビジネス領域 PMとしてチームマネジメントや若手データサイエンティストの育成をお任せします。 ・プロジェクトマネジメント 　-顧客のIT開発プロセス／予算／年間案件数の把握 　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 　-全体方針の検討／策定 　-タスク・スケジュール管理 　-稼働／コスト管理 　-進捗管理 　-品質管理 ・トラブル対応と対策 ・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　 ・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 ＜主要取引＞ 　SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、 　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を 　多数いただいております。 ＜特徴（強み）＞ 　現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を 　含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 　そのような案件において、PMとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、 　分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを 　一貫してご担当いただくことが可能です。 　また、当社では常に会社をより良く変えていく社風があるため、社員の積極的な意見や行動を 　評価しております。役員と社員の距離感も近く、働きやすい職場作りに社員一丸となって 　取り組んでおります。 ＜開発環境・使用ツール＞ ※実装に関する知識があれば問題なし！ ■データ分析基盤/BIツール：Python,Tableau,Google Analytics SQL,R ■DB：Oracle Database/SQL Server MySQL/AWS ■インフラ：AWS,GCP（ML関連のAPI・BigQuery）,Azure ＜過去の案件事例＞ 案件例1：ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 内 容：アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる ツール：SQL, Google BigQueryなど 案件例2：機械学習を用いたモデルの作成 内 容：お客様が持っているデータからモデルを作成して分類化や数値予測を行う ツール：Python

【概要】 新規プロダクトの立ち上げや、既存サービスの機能開発に携わって頂くポジションです。 具体的には、1→10フェーズのリクルーティングサービスや、0→1フェーズの業務効率化を促進するクラウドサービス、 さらには社内システムに至るまで、上流工程における要件定義や仕様設計から一気通貫にお任せしたいと考えております。 また、早期にテックチームのマネジメントも任せていきたいと考えております。 実践の中でエンジニアとしての成長を求める方、自社サービスを用いて業界を変革することに強く興味のある方、 マネジメントの経験を積んできたい方はぜひご応募下さい。 【プロジェクト例】 ■ 業務効率化を促進するSaaS型クラウドサービスの開発 ■ 業界を変革する新規webプロダクトのプロトタイプ開発 ■ 転職支援サービスのサイト開発 ■ マッチングプラットフォームの開発　など 【サービス例】 ■建職バンク　https://kenshoku-bank.com/ ■使用する言語・フレームワーク -Ruby -Ruby on Rails -Vue.js/React/Javascript/Jquery -HTML/CSS/SCSS ■開発環境 -Docker ※PCはWindows／Macのどちらかを選択いただけます。 ■デプロイ -AWS 　EC2, ECS, elastic beanstalk, cloudwatch, cloudfront -Ansible -Github action ■コミュニケーション ・Github ・Slack ・Google meet ■その他 -Lambda（API開発・分析等） -Fargate -Python -Google App Script

【本求人の雇用形態について】 ◇正社員 ◇限定正社員（通勤距離の限定、または特定の技術に特化した仕事をされたい方向け） 生産技術エンジニアとして自動車/宇宙航空/産業用ロボット等で多くのプロジェクトから案件をご担当頂きます。 5年程度の長期案件が多く社員指導・技術研修等マネジメント経験も積む事が可能です。 【現在積極募集中の案件例】 1. グローバルトップ企業の国外不出の工場にて生産技術案件 長年かけて、技術の粋を集めた半導体デバイス、 そしてそれを作り上げる製造技術・生産技術最先端の工場でご活躍頂けます。 業界不問で生産技術の方でも対応可能です ２．東証１部上場企業／自動車業界におけるティア１の案件 高い信頼性と品質が求められる自動車の電装部品のメーカーです。 生産技術、工程設計、ライン立ち上げなど、刻一刻と電装化が進む自動車の最先端に関わることができます。 ３．自動車部品製造ラインの設備保全 　　PLCを用いたカスタマイズ含む 【その他案件例】 ◇自動車関連：次世代自動車生産ライン工程設計 ◆宇宙・航空関連：航空機エンジンの製造設備設計 ◇産業用ロボット・工作機械関連：半導体生産ライン工程設計 ◆自動車、宇宙・航空関連、産業用ロボット分野などでの、システムの自動化・省力化・導入、 　生産性向上のための生産設備設計・設備改造 ◇製造のための冶具・工具の開発・改良 ◆研究開発、設計、および工場の製造部門のパイプ役としての製品設計検討・業務改善・試作・解析 ※取引先例：トヨタグループ、日産グループ、ホンダグループ、三菱電機／重工グループ、日立グループ、 　ソニーグループ等、国内トップメーカーを始め、200社を超える企業から4000件を超える開発プロジェクトを受注。

【仕事内容】 DSP/DMP におけるインフラ（オンプレミス・クラウド両環境）構築・運用・システムの自動化や障害対応などの システム管理者業務に加え、システムのパフォーマンス・信頼性・スケーラビリティを向上させるための開発・ 運用を担っていただきます。 低レイテンシ・高トラフィックへの対応、費用対効果、運用効率化のバランスを見据えたインフラ開発が求められます。 ■具体的には ・高速なレスポンスを実現するためのアプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス改善 ・プロダクト開発と連携したミドルウェア検証・導入 ・各種基盤の監視体制の整備・強化

【業務概要】 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携し、メンタルデータを用いてクライアント企業の組織課題解決に取り組んでいただきます。 データ基盤の構築、データマネジメント、データビジュアリゼーションAIや機械学習、など様々な技術や手法を駆使しながらプロダクトを成長させていくことが、クライアント企業のウィルべ―イング経営や働くをより良くすることにつながります。 ご自身の技術の向上がプロダクトに反映されるので、自己研鑽や新しいことに目を向けるアンテナも必要になってきます。 【業務詳細】 これまでの経験、現状のスキル、今後伸ばしたいスキル、事業の方向性を考慮して具体的な業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発・改善

■業務内容: アパレル企業のみではなく、百貨店や飲料メーカーなどモデルを必要としている企業様に対して、AI技術で生成したオリジナルモデルの制作や、モデルを使用したブランディングやプロモーションの最適化を提供している同社にて、AIエンジニアとして業務をご担当いただきます。 ■業務詳細： ・当社サービスにおける画像生成AIの精度向上業務 ・AI技術を用いた新規プロダクトの開発 ・最新論文を含む技術的な調査及び自社技術への実装検討 ■技術スタック： ・Python、PHP