AWS×データサイエンティストの案件一覧

自社サービスのデータエンジニアとして、ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。 今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、 その推進をお願いできればと考えております。

＜具体的な業務例＞
・Databricks 上に構築された社内向けの新データ基盤の開発・運用
・AWS 上に構築された旧データ基盤の運用
・社内各所の要求に応じた dbt によるデータモデリング
・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計
・実装、運⽤フロー⾃動化の提案、実装
・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定
・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成
・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

【必須スキル】
・pull request ベースでの Python 等のプログラム開発経験（5年以上）
・データ基盤の設計/構築、または運用経験（3年以上）
・SQL によるデータ分析やデータモデリングの経験（3年以上）
・AWS もしくは GCPを利用したサービスの構築経験（3年以上）
・dbtを用いたデータモデルやデータパイプラインの開発経験（1年以上）

【あると望ましいスキル・経験】
・データ基盤チームのチームリードの経験
・Databricks, Snowflake などのプラットフォーム上に構築されたデータ基盤の開発・運用経験
・Terraform による IaC の経験
・Apache Spark 等の分散処理フレームワークを利用した開発経験
・Apache Airflow などのワークフローオーケストレーションを利用した開発経験
・アジャイル（スクラムベース）での開発経験

★日本最大級の求人検索サービスを支える重要ポジションで高度な技術領域に挑戦できます
★週４リモート＆フレックスで柔軟な働き方が可能です！
★ 最新技術（Databricks、dbt、Terraformなど）を活用した環境でスキルアップが可能です
★ プロダクトドリブンな組織で、要件定義から運用まで裁量を持って取り組めます
★業務委託で参画後、正社員としての採用についても前向きな企業様です！

【案件概要】
金融機関向けの業務効率化を目的として、
LLM（大規模言語モデル）を活用した機能開発を技術面から牽引する
AI開発プロジェクトリーダーを募集します。

本プロジェクトでは、
BtoB／SaaS型ビジネスマッチングシステムを提供する自社プロダクトを基盤に、
事業成長に伴う LLM活用機能の本格的な拡張フェーズに入っています。

本ポジションでは、
機械学習・LLM・自然言語処理を活用したアプリケーション開発の技術責任者として、
開発プロジェクト全体を技術面からマネジメントしていただきます。

【作業内容】
1.AI開発プロジェクトのリード
　・LLM、機械学習を活用した開発プロジェクトの技術的なリード
　・ビジネス要件に基づく実践的な開発タスク設定と評価データの構築
　・オフライン・オンライン評価の実施と継続的な改善
　・他開発チームやビジネスサイドとの協働によるPoC、技術検証
　・金融機関等の独自データ活用を軸とした技術的な中長期戦略の立案
2.AI関連分野における社内メンバーへの技術サポート・アドバイス
　・開発における、技術的な意思決定・課題解決・アーキテクチャ設計への参加
　・メンバーに対する技術水準向上への貢献および実務スキル向上サポート
　・専門的知見の事業横断的な共有

【本ポジションの魅力】
・自社プロダクトにおけるAI・LLM活用領域の立ち上げメンバーとして参画技術を磨くだけでなく、
　ビジネスサイドと密に連携することで 戦略・事業視点も習得可能
・業務時間内に Web 勉強会への参加が可能な、技術研鑽を推奨する文化
・言語・アーキテクチャ設計の分野で著名なエンジニアが技術顧問として参画しており、
　定期的な技術的コミュニケーションの場あり

【必須スキル】
・Pythonを用いたLLMを用いたプロダクト開発において、自らPromptを調整し、継続的に改善評価のサイクルを回した経験
・ビジネス要件に基づき、評価用データを構築して、オフラインで評価・改善した経験
・Github等のツールを用いて、チームでプロダクト開発を行った経験

【尚可スキル】
・自然言語（日本語）を含む非構造化データを業務を通してPythonで日常的に扱った経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリや、機械学習APIを業務で用いた経験
・学習データを構築してニューラルモデル、回帰モデルなどを学習・評価した経験
・FastAPIやFlask等で、作成したアプリケーションをAPIとしてデリバリーした経験

★基本リモート案件になります。（月1回出社MTGあり）
★弊社経由で参画実績のある企業様になります！

【企業概要】
当クライアントは、クラウド活用を支援する専門企業です。Salesforceを中心に、導入後の定着化や運用改善、カスタマーサクセスを強みとし、企業のDX推進をサポートしています。顧客の課題に合わせた最適なソリューション提案から、設定・カスタマイズ、利用促進まで一貫して対応。資格保有者多数、豊富な実績を活かし、中小企業から大手企業まで幅広く支援しています。クラウドを活用した業務効率化や顧客体験向上に興味がある方にとって、成長できる環境が整っています。

【案件概要】
ビジネスサイドのレポート作成依頼に基づき、
データ設計〜Tableauダッシュボード開発まで一貫して担当いただきます。
海外IT部門との英語コミュニケーションが発生するグローバルな環境です。

【業務内容】
・ビジネスサイドの要望をヒアリングし、要件整理・構造化
・レポート作成に必要なデータ設計
・Tableauによる可視化・ダッシュボード開発
・海外IT部門とのデータ仕様確認および設計書のやり取り（英語）
・英語設計書のレビュー・作成支援

【必須スキル】
・DWH構築関連プロジェクト経験（BIレポート要件定義、画面設計、データ設計経験）
・SQL知識
・英語（設計書読解／海外IT部とのコミュニケーション）
・データ設計からTableau開発まで一通り対応可能。

【尚可スキル】
・Alteryxの使用経験
・AWS経験
・中国語（IT部門の方が中国籍の方）

★在宅勤務可能な案件となっております。

【案件概要】
大手SIが提供する国内最大級の決済ネットワーク関連プロジェクトにおける、
AI／Pythonを活用した業務プロセス改善・データ分析・PoC推進を担っていただく案件です。

プロダクトは、数百、数千を超える、クレジットカード会社、金融機関、百貨店などの商業施設やECショップ、
また小売店・タクシー等の端末では80万台超えて利用されている国内最大級の決済ネットワークであり、
月間11億件のトランザクションデータを扱っています。

今回は、新プロジェクトの中心となるデータ分析・PoC領域をメインでお任せできる方を募集しています。

【業務内容】
① AI／Pythonを活用した業務プロセス改善
レガシーな運用プロセス（紙・Excel・手作業）の自動化・効率化を推進。
対象プロセス：
受付 → 利用準備 → 情報登録 → 試験実施 → 検証 → サービス開始 → 請求・課金

特に以下の領域に関わります：
・試験〜サービス開始後の監視プロセスの自動化
・課金請求プロセスの改善
・AIを用いたトランザクション分析による監視強化
・AWS上でのデータ分析基盤の構築と運用
※受付〜試験部分の見立ては既にあり、サービス開始時のトランザクション分析（②）を主に担当いただきます。

② データ分析とPoC（概念実証）の推進【メイン業務】
扱うデータ：月間約11億件、年率110%で増加するトランザクションデータ
担当する業務：
・AI活用を前提としたデータ分析手法の検討
・PoCの企画・実施
・検証結果のフィードバックと改善案の提示
・データ収集〜分析までのノウハウ蓄積・展開

大量データを用いた分析経験を活かしたい方に最適なポジションです。

③ AIツール活用と技術検討
・業務課題に対し、最適なAIツールの選定・比較
・「AIで解決すべき課題か」の判断・技術的提言
・AWS上での分析環境構築支援
・AI活用に関する知見共有・教育

④ BPRの技術的推進
・リーダーと連携し、BPR活動の技術面を牽引
・開発・維持チームへの自動化推進の働きかけ

■その他
新プロジェクトの立ち上げチーム
5名体制予定、既存メンバーと協働していただきます

【必須スキル】
・Pythonを用いたデータ分析の実務経験（数千万規模くらい）
・AIに関する知見:
　→AI（機械学習、深層学習等）を用いたデータ分析の実務経験、またはそれに準ずる知識
　→AIツール（例: Copilotなど）の活用経験。※活用を推進していきたいため、お得意で提案できる方は大歓迎！
・関係部署やチームメンバーと円滑に連携し、技術的な課題について議論いただける方

【歓迎スキル】
・AWSに関する実務経験
・トランザクションデータ分析の経験、またはそれに準ずる大規模データ分析の経験。

★国内最大級（月間11億件）の決済データを扱える希少な案件です
★AI活用／PoC推進を中心とした裁量の大きいポジションです
★新規プロジェクト立ち上げメンバーとして参画できます
★Python・AWS・データ分析のスキルを実務で強化できます

【案件概要】
クライアント企業では開発生産性向上を目的に AI 専門チームを新設し、複数の AI テーマに取り組んでいます。
現在、弊社メンバーも複数名参画しており、プロジェクト推進の加速に向けて即戦力エンジニアの追加参画を予定しています。
AI エージェントやチャットボット等の実働開発を通じて、顧客企業内の AI 開発体制を強化し、ナレッジ蓄積にも貢献いただくポジションです。

【業務内容】
具体的には、以下の業務が想定されます。
■ 技術支援・開発実装（メイン業務）
AIエージェントやQ&AチャットボットなどのAIソリューション開発における生成AIの環境構築、
データの前処理、モデルの選定・チューニング、PoCの実施、
そして本番環境での開発・実装まで、手を動かす業務を担当します。

■ ナレッジ蓄積サポート
開発を通じて得られた知見やノウハウをドキュメント化し、
技術力の底上げに貢献することが求められる可能性があります。

【必須スキル】
・生成AI関連開発（環境構築、PoC、本番開発）
・Pythonを用いた開発実務経験（3年以上）
・スクラム開発経験（チケット発行、スプリントプランニングなど）
・CI/CDパイプライン構築経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・AWS環境におけるAI/ML関連サービスの利用経験

【尚可スキル】
・LLMのファインチューニング、プロンプトエンジニアリングの実務経験
・金融業界知見/金融業界におけるAI関連プロジェクト参画経験

★フルリモート（完全リモート　テレワーク・在宅勤務可）
★週３日～
テクノロジーの進化が早く、エンドユーザーの行動特性やトレンドも日々変化するオンライン通販業界。
この求人は、オープンソースとして配布している自社プロダクトを時代の変化に即応して、新機能の追加や既存機能の問題点を改善するといった業務が中心のポジションです。
エンジニアといってもコードを書くだけでなく、これから必要となる新機能の企画や要件定義など上流の工程も楽しめます。
オンライン通販の最新EC事情を把握して、オープンソースとしての互換性やセキュリティを考慮しながら、新機能の企画開発と幅広いポジショニングを体験でき、大きな実績と経験になる求人です。

【案件概要】
製造業向けAIエージェント（SaaS）および業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）を提供する企業にて、
Visual RAG・VLM（Vision-Language Model）・マルチモーダル領域のR&Dを推進できるAIエンジニアを募集します。
図面・図表・レイアウトを含むドキュメント活用ニーズが急増する中で、
PoC止まりではない“実運用できるAI機能”への落とし込みを担うポジションです。

【業務内容】
・VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードいただきます
・単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた「使える技術」への昇華を担っていただきます

■ 主な業務
・VLMを用いたドキュメント構造化パイプラインの設計・構築・改善
・プロンプトチューニング、バリデーション設計、精度改善
・図面解析など、顧客課題に基づくPoCの技術検証・実施
・PoCで得た知見をプロダクトに組み込むための運用改善・機能化
※詳細は面談時にお伝えをします

※必須/尚可スキルに〇×の記載をお願いいたします。
【必須スキル】
・LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験
・Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解
未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査、検証能力

【尚可スキル】
・画像処理、Computer Visionに関する知識（OCR、レイアウト解析、物体検出等）
・複数のVLMモデルの比較検証やパイプライン構成の経験
・論文調査（ArXiv等）を行い、実装に落とし込める能力
・顧客課題を技術課題に翻訳し、解決策を提案した経験
・理工系大学院を修了

★ 製造業向けSaaS／PaaSの中核プロダクトで、Visual RAG・VLMなど最先端AIのR＆Dをリードできます
★ PoC止まりではなく、「実運用されるAI機能」への落とし込みまで一気通貫で関われます
★ 図面・図表・レイアウトなど、需要急増中のドキュメント×マルチモーダル領域で専門性を磨けます
★ Python×クラウド（AWS/Azure）×コンテナ（Docker）などモダンな技術スタックで開発できます

【案件概要】
RAGシステムの設計〜構築、知識の構造化、エージェント生成までを一貫支援するプラットフォームを導入・運営する企業様にて、
RAG／VLM／LLMOps など中核技術の高度化および顧客向けプロダクトの技術リードを担う AI/NLP エンジニアを募集しています。

既存の手法の組み合わせにとどまらず、アルゴリズム・モデルレイヤーから刷新できる技術力、
また顧客課題に寄り添いながら PoC〜実装まで推進できるプロジェクト推進力が求められるポジションです。

【業務内容】
研究開発からプロダクト実装まで、一貫して携わっていただきます。
・自社プロダクトにおける RAG開発メンバーとして、課題調査・検証・実装を自律的に推進
・モデル・アルゴリズムの改善に加え、顧客課題を起点とした 技術検証・PoC の実施
・ドキュメント解析エンジンなど、機械学習エンジニアとの連携による
・リソース要件・インターフェース設計の策定
・プロダクトマネージャーと協働し、技術リードとして
・顧客課題の調査〜解決手法の検証・実装までをリード

※必須/尚可スキルに〇×の記載をお願いいたします。
【必須スキル】
・3年以上のエンジニア経験
・NLPを用いた開発経験
(自然言語処理モデルを用いた検索/推薦システムの開発経験、ドキュメント解析システムの開発経験など)

【尚可スキル】
・コンピュータサイエンスに関連する技術分野の修士号または博士号
・顧客向け自社開発サービスの開発/運用経験
・AWSを用いた機械学習実験, モデル管理, データ管理, 学習・推論パイプライン構築の経験
・Terraformを用いた開発/運用経験
・リーダーなどの立場で事業背景を理解し自ら施策を立案／実行した経験
・生成AIを用いたエージェントや検索システムの開発経験
・VLMを用いたシステムの開発・検証・評価経験

★ RAG／VLM／LLMOps など最先端AI技術の中核に携わり、アルゴリズムレイヤーから刷新できる技術裁量があります
★ 研究開発〜PoC〜本番実装まで一気通貫で関われるため、技術検証だけでなくプロダクト価値創出まで経験できます
★ プロダクトマネージャーや機械学習エンジニアと協働しながら、技術リードとして顧客課題の発掘〜解決まで主導できます

【案件概要】
製造業向けAIエージェント（SaaS）および業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）を提供する企業にて、生成AI/RAG領域のFDE（Forward Deployed Engineer）を募集しています。
増加する生成AI関連の提案・導入支援に対し、技術的判断・プロジェクト推進・顧客伴走を担う重要ポジションです。

■背景・課題
・RAG・AIエージェント関連のPoC／導入支援、受託プロジェクトが急増
・新規提案・受託案件における技術妥当性判断やロードマップ策定が追いついていない
・顧客現場に入り込み、一気通貫でAI導入を推進する体制が不足

【業務内容】
・LLM＋RAGを中心とした業務AIプラットフォームを活用し、顧客課題のDX推進を強力にリード
・プロジェクト提案段階から参画し、
　・技術的妥当性の判断
　・ロードマップ策定
　・技術コンサルティング
　・プロジェクトマネジメントを一貫して担当
・コンサルタントと連携し、顧客と専門的な技術対話を行いながらプロジェクトを成功へ導く
・社内エンジニアと協働し、必要なリソース定義や技術的リードを担当

※必須/尚可スキルに〇×の記載をお願いいたします。
【必須スキル】
・システム開発におけるPMの経験
・生成AI（RAGなど）に関する知識と実務経験
・初めて直面する技術的課題に対し、処理の可否や実現性を判断できる程度の深いシステム知識
・システム的な制約や条件を理解し、アーキテクチャ図を読解できる能力
・顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導くコンサルティングスキルとエンジニアリングスキル

【尚可スキル】
・ソリューションアーキテクトとしての実務経験（特にインフラ側の知見含む）
・生成AI（特にRAG）関連プロジェクトの経験
・技術を分解し、適切なエンジニアリソースを定義できる能力
・ベンチャー企業でのプロジェクト経験

★ 生成AI・RAGの最前線で、製造業のDX推進をリードできるポジションです
★ 提案段階からPoC・本番導入まで一気通貫で関われ、高い裁量でプロジェクトを推進できます
★ OpenAI／Azure OpenAI／Claude＋各種ベクトルDB×AWS/GCP/Azureなど、モダンな技術スタックを横断的に扱えます
★ 顧客現場に深く入り込み、経営層〜現場担当までと技術対話しながらコンサル＆エンジニア両面のスキルを磨けます