PoC×データエンジニアの案件一覧

■企業概要
中小製造業向けのSaaSサービスを展開する企業です。
製造業のデジタル化推進を支援するプロダクトを開発・運営しています。

■プロダクトやサービスの概要
・製造業データを活用した検索機能やAI活用機能の開発を推進しています。
・画像、文書、構造化データなど複数データソースを統合した高度な検索体験の実現を目指しています。

■業務内容
・画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
・Embeddingモデルを活用した検索手法の調査・検証
・Visionモデルおよびマルチモーダルモデルの評価・活用
・画像、テキスト、構造化データを組み合わせた検索システム構築
・OCRやPDF等を活用したデータ前処理・特徴抽出
・検索品質やモデル品質を評価する基盤構築
・PoCで有効性を確認したアルゴリズムのAPI化および本番実装
・推論速度、コスト、スケーラビリティを考慮したシステム最適化
・本番運用を通じた継続的な改善

■募集背景
・AIおよび機械学習を活用した検索機能強化に伴う体制強化のため。

■担当工程
・技術検証 ・要件整理 ・設計 ・実装 ・テスト ・運用保守 ・改善提案

■その他補足
・フルリモート、フルフレックス環境です。
・少数精鋭チームで技術選定から携われます。
・迅速な意思決定のもと開発を推進できる環境です。

■必須スキル
・機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験 3年以上
・Pythonを用いたシステム開発・実務経験 3年以上
・Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

■尚可スキル
・Vector Search（OpenSearch, FAISS, Milvus, Vertex AI等）を利用した検索システムの開発・運用経験
・画像・テキスト等を組み合わせたマルチモーダル検索やEmbeddingモデルのFine-tuning経験
・OCRやドキュメント（PDF等）からのデータ前処理・特徴抽出の実務経験
・推論速度やコストを考慮したMLモデルの軽量化・API最適化（GCP環境等）の経験
・最新の技術論文やオープンソースを調査し、高速にPoC・検証を行なった経験
・「なぜその技術を選定したのか」を言語化し、設計思想に基づいた開発経験

■求める人物像
・技術選定から主体的に関わりたい方
・PoCから本番運用まで一貫して携わりたい方
・新しいAI技術のキャッチアップが得意な方

◎ AI・機械学習領域において、PoCから本番運用まで幅広く経験できる環境です！
◎ マルチモーダル検索やEmbedding技術など、先進的な検索領域の開発に携わることができます！
◎ 技術選定や設計方針の検討など、上流から大きな裁量を持って参画できます！
◎ 少数精鋭の開発体制のため、自身の提案やアイデアをプロダクトに反映しやすい環境です！
◎ フルリモート・フレックス環境のため、柔軟な働き方を実現できます！

■案件概要
画像データを用いた不良検出の精度検証（VLM）および、Kubernetes環境の構築・検証を中心とした実証実験プロジェクトにご参画いただきます。

■業務内容
AI実証実験プロジェクトにおいて、主にインフラ・ミドルウェア領域（業務全体の約70％）をご担当いただきます。
・市中VLMを用いた設備機器の不良検出精度検証および学習検証
・国産LLMの学習・推論コンテナをKubernetes上へ構築し学習を実施
・数理最適化に伴うデータ前処理、後処理
・実証実験向け簡易UI開発
・MP4ファイルのストリーミング化対応
・Kubernetes環境構築および検証
・Pythonベースのオーケストレーター実装
・データ連携用APIサーバー構築
・Ansible、Netbox、Prometheus、HA-Proxy、Slurm、Kubeflow等の導入・実装

■その他補足
・インフラ／ミドルウェア領域が業務の約70％を占める案件です

■必須スキル
・Ansible, Prometheus等のインフラ/ミドルウェア設計・構築・運用経験
・Kubernetesの構築および検証経験

■尚可スキル
・AI（VLM）の精度検証や学習検証に関する知識・経験
・PythonベースのオーケストレーターやAPIサーバーの実装経験

◎フルリモート環境のため、場所を選ばず参画できます！
◎Kubernetes・Ansible・Prometheusなどモダンなインフラ技術を活かせる案件です！
◎AI領域とインフラ領域の双方に携われるため、市場価値向上につながる経験を積むことができます！
◎実証実験フェーズならではの技術検証やアーキテクチャ検討に関与できます！
◎インフラ・ミドルウェアを中心に幅広い技術領域へ挑戦できる案件です！

■案件概要
複数の生成AI基盤および関連技術を活用し、異なるシステム・データソース間の連携を推進するポジションです。
技術基盤間の橋渡し役として、データ連携やAI活用における技術検討・調整を担当いただきます。

■プロジェクト概要
生成AIを活用した大規模サービス向けシステム連携プロジェクトです。
モバイルアプリケーションやクラウド環境、各種APIを含む複数システム間の統合を推進します。

■業務内容
複数の生成AI基盤およびAI関連サービス間連携の要件整理
異なるシステム・データソース間のデータ連携設計およびAPI連携設計
海外開発チームとの英語による技術調整および仕様検討
クラウド環境上でのシステムアーキテクチャ検討、認証・認可設計支援
モバイルアプリ（iOS/Android）との連携機能に関する技術検討
PoCから本番運用を見据えた技術選定および推進支援

■必須スキル
・英語での折衝力
・スマートフォンアプリ(iOS/Android)開発の知見(ネイティブアプリのWebView/Web Bridge連携、審査ポリシーへの理解)
・API連携・認証まわりの技術理解(トークン発行・署名検証等)
・データ統合の実務経験(異なるデータソース・スキーマの連携)
・AIオーケストレーションへの理解(複数AIエージェントを束ねる設計思想の理解)
・クラウド環境(AWS)での開発経験
・TypeScript/JavaScriptの経験（BFF・バッチ処理・AWS CDK・WebView/Web Bridge連携を読み書きできるレベル）
・Python:機械学習・データパイプライン関連のコードを読める・議論できるレベル(自らモデル構築する必要はない)

■尚可スキル
・Swiftの知見（直接実装は行わないが、制約(WebView連携・審査ポリシー等)を理解する上で知見があると望ましい ）
・機械学習・パーソナライゼーション領域の知見(モデル構築までは不要、議論をリードできるレベル)
・Difyなどノーコード/ローコードAIワークフローツールの実務経験
・大手Web/アプリサービスの技術統合プロジェクト経験

◎基本リモート案件のため、場所に縛られず高い生産性で業務に取り組めます！
◎複数LLMやAIエージェントの連携設計に携わり、最先端領域の経験を積めます！
◎英語での技術協議を通じて、グローバルなコミュニケーション力を活かせます！
◎アプリ・クラウド・データ統合を横断する上流ポジションで市場価値向上が期待できます！

■案件概要
Snowflake CoWorkおよびSnowflake Cortex Agents導入後の活用支援案件です。
支援体制の一員として参画し、顧客要望に応じたデータマート構築から生成AI活用まで一連の業務を担当します。
設計・開発だけでなく顧客との要件整理や活用支援まで幅広く携わるポジションです。

■プロダクトやサービスの概要
Snowflake CoWorkおよびSnowflake Cortex Agentsを活用したデータ分析・生成AI活用基盤の利活用支援を行います。

■業務内容
・Snowflake設計および開発対応
・SQLによるデータ加工
・データマート設計／構築
・顧客要望に応じた実装支援
・生成AI活用支援
・プロンプトチューニング対応
・顧客折衝および要件整理


■担当工程
・要件整理
・設計
・開発
・実装
・利活用支援

■必須スキル
・Snowflake設計/開発経験
・SQLによるデータ加工経験
・データマート設計/構築経験
・顧客折衝または要件整理

■尚可スキル
・Snowflake CoWork
・Snowflake Cortex Agents
・生成AI活用経験
・プロンプトチューニング経験

■人物像
・顧客要望を理解し主体的に提案できる方
・コミュニケーションを取りながら推進できる方

◎フルリモート案件のため、柔軟な働き方を実現しやすい環境です！
◎データマート構築から生成AI活用まで一貫して担当でき、スキルの幅を広げられます！
◎最新のAI関連サービスを活用した実践的な経験を積める魅力的な案件です！
◎顧客折衝や要件整理も含まれるため、技術力と上流経験の双方を高められます！

■案件概要
金融業Snowflake CoCo, CoWork導入業務

■業務内容
Snowflake CoCo, CoWorkを用いたAI利活用のPoCを支援する。
顧客からユースケース案を引き出し、優先度をつけながら、実装・検証を通じてSnowflake CoCo, CoWorkの有効性を検証する。

■契約期間
 10月〜3月　

■稼働工数
0.5人月/月

■働き方
横浜出社

■必須スキル
Snowflakeの設計、実装実績
AIに関する基礎知識

■尚可スキル
Snowflake CoCo, CoWorkの利用実績
セマンティック、メタデータなどの基礎知識

★大手金融機関のデータ活用戦略に関われる
グループ横断の大規模データ基盤・AI活用の検討に携われるため、影響範囲の大きいプロジェクトです。

★AI×データ基盤の最先端領域を経験できる
Snowflakeを中心としたデータ基盤と、生成AI・機械学習活用の両方に携われるため、市場価値の高い経験を積むことができます。

■企業概要
大手企業向けのデータ活用基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトに参画いただきます。
現在、設計工程が完了間近となっており、今後の開発フェーズ拡大に伴い、DatabricksおよびAWS基盤に知見を持つエンジニアを募集しています。

■プロダクトやサービスの概要
データ活用およびAI活用を支援する統合基盤です。

■業務内容
・認証設定およびプロキシ設定などの基盤構築業務
・AWSリソースのセキュリティ観点を中心とした検証業務
・Databricks環境のセキュリティ検証業務
・関係者向けレビューおよびドキュメント作成支援
・既存メンバーと連携した基盤運用推進

■担当工程
・詳細設計
・実装
・テスト

■その他補足
・週1〜2回出社、その他リモート勤務
・詳細はお顔合わせ時にご説明いたします。

■必須スキル
・（AWSとDatabricksの検証が主戦場になるため）Databricksに対して抵抗感がない人
・DatabricksのようなSaaSやデータ活用に興味がある
・AWSの基本知識がある（最低限アソシエイトレベル）

■尚可スキル
・Databricks活用、構築経験がある
・関係者向けにレビューやドキュメンテーションができる

■人物像
・受け身ではなく能動的に行動できる方
・不明点を整理し言語化して質問できる方
・報連相などの基本的なビジネスマナーを備えた方

◎データ基盤とAIシステムの両領域に携われるため市場価値向上が期待できます！
◎クラウド基盤とセキュリティ領域のスキルを深められる案件です！
◎アジャイル開発環境で主体的に業務推進いただけます！
◎リモート併用のため柔軟な働き方が可能です！
◎大規模データ活用案件に参画できる貴重な機会です！

■案件概要
AI・データ活用領域において、研究組織の生産性向上を目的とした研究基盤およびAgentシステムの設計・開発・運用をご担当いただきます。
データ基盤からLLM活用システムまでを一貫して設計し、研究サイクル全体の最適化に取り組んでいただくポジションです。

■プロダクトやサービスの概要
クオンツ研究者が市場データ取得、特徴量計算、統計分析、バックテスト、評価、可視化までを効率的に実施できる研究基盤およびLLM Agent活用プラットフォームの開発プロジェクトです。

■業務内容
AI機能単体の開発ではなく、データ基盤からAI Agentシステムまでを含めた全体アーキテクチャ設計が主な業務となります。

・市場データ（CEX・DEX・Order Flow・Onchain等）の収集およびETL/ELT処理基盤の構築
・データ品質管理（欠落・重複・遅延検知）およびスキーマ設計
・大規模履歴データに対する並列処理、増分更新、キャッシュ活用による特徴量計算基盤構築
・LLM Agentが分析からバックテストまで一貫実行できるプラットフォーム開発
・Tool / Skill / Context / Evaluationを含むAgentic System全体設計
・エラーハンドリング、履歴管理、コンテキスト管理、人間介入プロセスの設計
・Research Flywheelの改善、研究ナレッジの再利用仕組み化

■募集背景
クオンツ研究組織全体の探索能力向上および研究効率改善を目的として、高度なアーキテクチャ設計が可能なエンジニアを募集しております。

■担当工程
・要件定義
・基本設計
・詳細設計
・実装
・テスト
・運用保守

■必須スキル
・バックエンド開発の実務経験（5年以上）
・TypeScript または Go による本番運用コードの開発経験（3年以上）
・ゼロベースからのアーキテクチャ・ソフトウェア設計経験
・データ基盤・大規模計算システムの開発経験
・APIからのデータ収集、ETL/ELTパイプライン構築、スキーマおよびデータ品質の設計経験
・並列処理、増分計算、キャッシュ等を用いたシステムパフォーマンス改善経験
・LLM・Agentic Systemの設計・実装経験
・LLM Agentの構成、再現性確保、失敗時挙動の評価・改善経験
・Tool / Skill / Context / 評価基盤の設計・構築経験
・パブリッククラウド（GCPまたはAWS）での開発・運用経験（3年以上）
・コンテナ・DevOps・運用経験
・Docker, Kubernetes, CI/CD, ログ・メトリクスを用いた監視・運用経験

■尚可スキル
・暗号資産（CEX/DEX/Onchain/Order Flow）や伝統金融における市場データのハンドリング経験
・システムトレーディング、バックテストエンジンの開発、またはクオンツ分析に関する基礎知識
・Pythonによるデータ分析・機械学習パイプライン構築の知見
・DDD（ドメイン駆動設計）やクリーンアーキテクチャ等の高度な設計思想を用いた開発実績

■人物像
・組織全体の探索能力向上に興味を持てる方
・基盤の堅牢性とスピード感のバランスを取れる方
・クオンツ研究者と密に連携し課題解決できる方
・Agentic Research領域でベストプラクティスを構築したい方

◎ フルリモートかつ地方在住でも参画可能！全国から活躍できる環境です。
◎ データ基盤からLLM Agentシステムまで幅広い領域を担当でき、アーキテクトとしての市場価値向上が期待できます！
◎ 最先端のAgentic Research領域に携わり、Tool・Context・評価基盤まで含めた高度なシステム設計に挑戦できます！
◎ 開発した仕組みが研究成果へ直結する大きなやりがいを実感できます！