【ゴールデンウィーク営業のお知らせ】
2025年4月29日(火)～2025年5月6日（火）の期間を休業とさせていただきます。
※4月30日（水）、5月1日(木)、2日(金)は通常営業いたします。
※休業期間中にいただいた審査申請については、結果をお返しするために数営業日いただくことをご了承ください。
イメージとしては会計周りのDBの設計からアプリの開発までフルでやって、予測で機械学習までかませてレポーティング財務分析まで、一人でできます。 といえて、最低、年収800万を確保できる環境を40歳までに作りたい
特定の業界でいいので、一気通貫で頭から最後までできるようになりたい。
ーーーーーーーーーーーーーーーー
＃プロジェクト概要
雇用形態や勤務体系が、一本化されていない自社の労務管理・給与計算・税金計算などを一括で管理するアプリの開発・運用
＃チーム情報
1人チーム
＃開発・実装内容A
【概要】
アジャイルにて開発（テスト駆動開発）
・管理画面実装・テストコード
・労務管理機能実装・テストコード
・給与計算実装・テストコード
・税金計算実装・テストコード
【どのような機能の開発・実装か】
データ周り
・DB設計
・DBアクセスモジュール実装・テストコード
・集計機能実装・テストコード
・管理画面
・管理者画面
・個人情報
・氏名・生年月日
・住所
・マイナンバー
・銀行口座
・カードキー
・給与テーブル
・雇用情報
・役職管理
・一般ユーザー（社員）・一般ユーザー（アルバイト）
・個人情報
・氏名・生年月日
・住所
・マイナンバー
・銀行口座
・労務管理
・管理者画面
・プロジェクトごとの工数集計機能
・工数管理機能
・有休カウント機能
・一般ユーザー（社員）
・勤怠入力（勤務時間とタスクの時間に関して、休憩時間自動算出）
・休暇申請機能
・給与計算
・管理者画面
・給与計算モジュール作成
・給与一覧
・給与振り込み
・社会保険・労働保険入力
・算定基礎
・月額変更
・借上社宅
・一般ユーザー（社員）
・給与明細画面
・給与明細出力機能
・税金計算
・管理者画面
・源泉所得税
・扶養控除
・基礎控除
・保険料控除
・前職の源泉徴収管理画面
・住民税
・年末調整
・その他
・外部アプリの連携
・freee
・マネーフォワード
・ジョブカン勤怠
・slack
【課題・問題点】
給与情報のテストデータがない。
・給与計算の方法を理解して、正しいテストデータを作成
毎月の給与のロジックを自動計算したい。
【打ち手・使用した技術】
給与情報のテストデータがない
テストデータを作成するのに、jupyter notebookのpythonで実装し、作成
毎月の給与のロジックを自動計算したい。
CI環境の構築
・dockerとgitlab ciを用いて、自動テストの環境を構築
ーーーーーーーーーーーーーーーー
＃プロジェクト概要
社内外のOSSプロジェクト、スパコン用のlogger、ログ集計機能を実装
また、pypiにリリース
＃チーム情報
1人
＃開発・実装内容A
【概要】
社内のスーパーコンピューター用のlogの可視化機能
アジャイルにて開発（テスト駆動開発）
・ログイン集計（簡易BIツール）
・集計
・可視化
【どのような機能の開発・実装か】
集計機能
・データ設計
【打ち手・使用した技術】
・python pandas, numpy
・poetry
ーーーーーーーーーーーーーーーー
＃プロジェクト概要
IPO準備に向けての社内整備を行う
＃チーム情報
2人
＃開発・実装内容A
【概要】
IPOに備えて、社内システムから外部システムへの選定・導入・移行を行う
担当フェーズ
・経理業務の最適化（決算/税金計算/給与計算）
・業務支援ツール開発
【どのような機能の開発・実装か】
・業務支援ツール開発
・書類の管理集計機能
・google ドライブ上の仮想のディレクトリー情報の取得（ls -R コマンドラインに似たツールをGASで開発）
・支払管理のアラート機能の実装
・Google Sheetに設定した未払金の請求書を5日前に、slackにリマインドする
・経理業務の最適化
・月次決算のチェック機能（GASとgoogle Sheetの関数）
・年次決算のチェック機能（GASとgoogle Sheetの関数）
【打ち手・使用した技術】
・Google App Script
・Google Sheet
ーーーーーーーーーーーーーーーー
＃プロジェクト概要
クレジットカード会社から顧客情報を受領、与信のスコアリングに機械学習を導入、自動化
＃チーム情報
2人
＃開発・実装内容A
【概要】
金融企業の機械学習（主に教師ありの二値分類）を用いたコンサル業務（PoC）
≪担当業務≫
・データ受領から報告までの一貫業務
≪成果・実績≫
・最終報告まで完遂
担当フェーズ
・データ受領
・問題設定
・データクレンジング
・分析環境構築
・EDA
・機械学習モデル構築
・レポーティング
・報告
【どのような機能の開発・実装か】
・データを見た上での問題設定
・効果測定
・レポーティング
【打ち手・使用した技術】
・Python3
・Ubuntu
・PostgreSQL
・AWS S3
・AWS RDS
・Slack
・ASANA
・Jupyter Notebook
ーーーーーーーーーーーーーーーー
＃プロジェクト概要
通信会社のデータ分析環境の構築
＃チーム情報
2人
＃開発・実装内容A
【概要】
・通信会社のデータ分析環境の構築
≪担当業務≫
・データの取得漏れなどの報告レポーティング
担当フェーズ
・データクレンジング
・分析環境構築
・レポーティング
・報告
【どのような機能の開発・実装か】
・データを見た上での問題設定
・効果測定
・レポーティング
【打ち手・使用した技術】
・Python3
・Ubuntu
・PostgreSQL
・AWS S3
・AWS RDS
・Slack
・ASANA
・Jupyter Notebook
エンジニアとしてよりも、データ分析屋さんとして以下を身に着けたい
・数理統計の知識のボトムアップ（統計検定準一級、1級の取得）
・データ分析知識のボトムアップ（Kaggle Masterの取得）
・ドメイン知識を十分付けたうえでのDB設計
・過度なストレスやプレッシャーをかけられないところ
・心理的安全性が高いところ