SQLの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AI/LLMを用いてクライアントの事業課題を解決する、データサイエンティストを募集いたします！
クライアントもつ大量のデータを分析し、新規プロダクトの開発や既存プロダクトの最適化や新しいプロダクトやソリューションのご提案にも携われる環境です。
【具体的な職務内容】
・機械学習、統計的モデリングなどを用いた予測モデルやアルゴリズムの開発と実装
・生成AI活用と精度向上のための調整と改善
・BIツールを用いたデータの可視化・ダッシュボード作成
・クライアントの持つ大量データの分析
・プロダクトのモデル・アルゴリズムの開発と改良
・分析のための環境構築とデータ処理
・データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案
など
【開発環境】
・言語：Python,SQL
・DB：BigQuery,Redshift,Spark,Pinecone,AISearch
・LLM関連: OpenAI,Anthropic,AWSBedrock,Dify,LangChain
・インフラ： AWS,GCP,Azure
・ソースコード管理：GitHub
・情報共有ツール：Slack,Notion

・データ分析基盤導入に伴う保守案件
・ETLの追加変更、SQLやPythonの修正、Lambdaのデプロイ
・マート集計、ファイル出力の新規作成、改修
・原因調査、リカバリー対応

グループ全体のビジネスにおける意思決定をデータ利活用を通じて支援を行います。
特にBI環境の構築や新規事業や施策の効果測定から原因分析、さらには改善提案まで幅広くご担当いただけます。
また、ご自身の希望に応じて事業側を巻き込んで施策推進もご担当いただくことも可能です。

大手グルメ系サービス企業にてWebサービス・サイトのキャンペーンやクーポン施策の開発業務（設計、実装、テスト）をお願いします。
【開発環境】
LAMP環境（CentOS,MySQL,PHP）
AWS（ECS,Lambda,APIGateway）
ツール（Git、Confluence/JIRA、slack）
開発手法：ウォーターフォール

【案件概要】
携帯通信事業参入で国内外から注目されている某大手企業にて、
システム運用メンバーとしてご活躍いただける方を募集しております。

別部署とのコミュニケーションも多く発生しますので、コミュニケーション能力が高いとよりマッチします。
英語に関しては非英語ネイティブの担当者とシステム仕様などに関して会話する場面が多々発生しますので、そのあたりの対応を問題なくこなせる英語力が必要になってきます。
【人材ペルソナ】
・Excelについては不自由なく関数を使用できる方
・システム運用経験があると尚可（開発経験は不要）

国内最大規模のエンタメサービスを展開している企業にて、
ポイントシステムの開発・保守・運用を実施していただきます。

【開発】
ポイントに関する機能改修や新規構築を実施予定です。
直近のプロジェクトにおいては、プロダクトの統合やサーバ移設（オンプレtoオンプレ、オンプレtoクラウド）、Java/KotlinのGoへのリライトです。
【保守・運用】
主な業務はポイントプロダクトが持つAPIやバッチ、管理サイトの保守・運用として、各サービスからの問い合わせ対応や日次バッチの正常性確認をお願いすることとなります。

某メーカーの食品系工場システムの改修作業全般をお願いしたいと考えています。
詳細は面談時にお伝えいたします。

Azure PaaS環境の計画から保守運用まで一貫して対応していただきます。
大手国内ITメーカー様の案件となり、アーキテクトや計画等ご担当いただく想定です。
詳細については面談時にお伝えさせていただきます。

中古車買取販売サービスの開発においてフルスタック開発をお任せいたします。
バックエンドやインフラ周りのご対応をお願いさせていただきます。
最新のテクノロジーに対応しながらメンバーのアイデアや意見を取り入れながら先進的な開発を行っていただきます。

【お任せしたいミッション】
・膨大な位置情報データ（1千万ユーザー以上）とクライアントがアップロードするPOSデータを基に、エリアや店舗を分析する機能の開発
・解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発
・上記ミッションを実現するための方針策定とチーム運営
【今後の展望】
今後の展望としてはこれからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、
人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。
データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
【おすすめポイント】
クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しており、
技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただける環境です。
全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックでき、
自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

案件内容は下記になります。
生保業界向けデータ活用基盤におけるバックエンド開発を担当していただきます。
詳細は面談時にお伝えさせていただきます。

下記の業務をお任せする想定です。
データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計
データパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援
顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解
CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定等
【プロダクト開発部】
言語：TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【R&D部門】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース以降はプロダクト開発部と同様

P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど、
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長している企業でございます。

AIプロダクトにおけるマーケットフィットが進んでいく中で、
日本発のAI企業としてユニコーン規模の上場が現実的になり、
現在、直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでおり
Generative AI Specialistとして、生成AIに関するさらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて事業・プロダクト開発を推進くださる方を募集します！

【想定している業務内容】
・Generative AI（生成AI）に関連する基礎/応用研究開発
・Generative AIを活用したソフトウェア開発
・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入
・アルゴリズム/ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
・国際会議、論文などによる技術調査
・モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

【技術環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
開発管理：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。

自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、
より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発、チームマネジメント等を通じて、事業を推進してくださる方を募集します。

R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CTO・プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
自社LLM（大規模言語モデル）や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。
【具体的な業務内容】
・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般
・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等

【開発環境】
R&D部門（今回Joinしていただく部署）
・開発言語：Python
・フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
・データベース：Cloud Firestore
・インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
・ソースコード管理：Bitbucket
・開発管理：Notion, JIRA
・コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど、
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長している企業でございます。

現在、アジアへの進出などを見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、
AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、自社プロダクトに直接貢献してくださる方、
既存の音声認識モデルの改造ではなく、自社モデル生成の研究開発を推進いただける方を募集しております！

AIエンジニアとして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・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せいたします！

【想定している業務内容】
・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発
・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入
・音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
・国際会議、論文などによる技術調査
・モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

【技術環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
開発管理：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

運用・保守時で発生するシステム仕様Q&A
・上記に伴う調査（仕様調査、ソースの調査、DB内のデータ調査、ファイル関連の調査など）
・運用支援作業にて発生する小規模改修の設計、製造、試験、STG環境＆本番環境へのリリース作業（手順書作成含む）
・運用支援作業にて発生するデータメンテナンスのクエリ作成、リリース（手順書作成含む）
・稼働中のシステムに対する改修が発生するため、既存ソースの読み解きも必要となります。
[PC等の情報通信環境等]
「クラウド上に仮想デスクトップ環境（AVD）」もしくは「オフィスにノートPC」を用意し、
自身で所有するPCからVPN/RDPで仮想デスクトップ/PCにアクセスし、業務していただきます。
[進捗管理ツールなど]
Backlogを利用。お客様や開発メンバとのコミュニケーションは原則としてBacklogで一元管理し進捗状況を共有する
ドキュメント、ソース管理にはSVNを利用

クライアント情報、スタッフ情報、受注情報、サービスサイトからの情報など、様々なデータをAmazon Redshiftにインポートし、
そのデータをDataSpiderCloudというツールを使用しSalesforceにデータ連携を行っています。
DataSpiderCloudにデータを渡すためのSQLの保守運用、エンハンスを行っていただきます。

不動産管理会社向けに提供しているバーティカルSaasの中でも、
入居者の更新・退去管理をするサービスの運用開発を担当していただきます。
今回は、PHP/Laravelを使用したサーバーサイドの開発をお願いいたします。

エンタープライズSaaSプロダクトにおけるデータパイプラインの設計、構築、および最適化をご担当いただきます。
▼具体的な業務内容
・様々な外部データソース（例：Google Drive, Dropbox, Web page, etc）とのデータ連携のための処理の実装
・データの正確性、完全性、一貫性を保証するためのデータ品質管理プロセスの設計と実装、およびデータパイプラインの健全性を監視するシステムの構築

【案件概要】
あらゆる業界に対してITコンサル～開発まで一貫して対応し、企業様のIT面をサポートしております。
今回は、不動産管理SaaSのERPシステム開発のSEとして参画して頂きます。
同社のSEチーム体制のメンバーとして、顧客向け個別サービス（カスタマイズ）の定義・設計（基本設計以上）と開発成果物レビュー、
IT以降のテストとリリース準備までを行うことが主な業務となります。
【技術環境】
・言語：Java（/JSP）
・フレームワーク：Struts
・DB：Oracle
・アプリケーションサーバ：Tomcat
・IDE：Eclipse
・ソース管理：CVS
・コミュニケーション：Teams、Jira、Slack

サーバーサイドKotlin、Javaを用いたWebアプリの製造を想定しております。
フレームワークはSpringbootを使用しております。

大手金融系サービスにおいてCFD取引にまつわるシステムの開発を行っていただきます。
5月から設計工程が始まり、6月以降は製造工程に移行する想定です。

不動産業界向けWebサービス開発を行っている企業にて、下記業務を担当していただきます。

・開発・提案・リリース
・要件定義
・チームマネジメントなど

・TV視聴ログなどを用いたデータの活用
・分析、その結果のレポーティング業務
・TV広告やインターネット広告の効果分

業務内容は下記になります。
AMLの業務で利用するSaaSの大手金融機関向け保守プロジェクトとして、追加機能開発を担当していただきます。
開発ツールとしてOracle製のローコードツールを使用してます。

VMwareで構築している仮想化オンプレ基盤をAWSにクラウドリフトしていただきます。
※約1年かけて現基盤をAWSにクラウドリフトします。

AIキャラクターとの音声通話、チャットができる自社サービスの開発を行っていただきます。
主に下記のような機能を開発いただきます。
・メッセージ検索
・チャット
・AI作成

最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AI/LLMを用いてクライアントの事業課題を解決するべく、新規プロダクト・既存プロダクトの開発・改善業務に携わっていただく
プロンプトエンジニアを募集いたします！
【具体的な職務内容】
・クライアントニーズに合わせた効果的なプロンプトの開発・最適化
・大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、性能向上
・PoCの計画・実行・評価
・LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・クライアントから受領したデータのクレンジング（前処理・加工）
など
【開発環境】
・言語：Python
・DB：PostgreSQL,Redisなど
・LLM関連: OpenAI,Anthropic,AWSBedrock,Dify,LangChain
・インフラ：AWS ,GCP,Docker,Kubernetes
・ソースコード管理：Git,GitHub,GitLab
・情報共有ツール：Slack,Notion

IoTデバイスの開発とクラウドAIを使用した最新テクノロジー駆使し、医療介護業界にてプロダクト展開している企業となります。
インフラエンジニアとして幅広い業務をご対応いただきます。
AWS を中心としたパブリッククラウド上のリソースの運用/管理/改善や 新サービスのインフラ設計構築、障害発生時のご対応などをお願いいたします。

最先端LLM/AIエージェントシステムの開発を進めている企業にご参画いただきます！
急成長中の企業でプロダクト開発に携わることができます。
SaaS/キャリアプラットフォームに用いるデータ基盤の構築・運用、バックエンドAPIの開発をメインにお願いします。

【業務内容】
・LLMを用いたプロダクトのバックエンドAPI開発、運用
・スケーラブルなクラウドインフラの構築、運用
・LLM用のベクトルデータストアの整備
上記の業務に慣れてきましたら下記の業務もお任せする想定です。
・LLM/AIエージェントの構築
・ビジネス部門との連携によるデータニーズの把握、データ活用支援
・ドキュメンテーション、技術共有、チームへの貢献
【環境】
- バックエンド: Node.js, TypeScript, Python
- データパイプライン関連（ELT・DWH・BIツール等）: SQL
- AI関連: OpenAI API, LangChain
- データベース: PostgreSQL, Firestore, Supabase
- インフラ: AWS, GCP