PROBLEMS
こんなお悩みありませんか？
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AI・機械学習エンジニアの採用難
「AIを導入したい」「データを利活用したい」と思っても、AI・MLエンジニアの採用市場はレッドオーシャン。
自社採用ではコストも時間もかかり、開発のスピードに追いつかない。 -
検証（PoC）で終わり、実プロダクトに本番実装できない
データ分析やプロトタイプでの精度検証（PoC）までは進んだものの、それを実際のWebアプリや本番システム、エッジデバイスで安定稼働させるための「プロダクト実装」まで一貫して対応できるエンジニアが社内にいない。
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データ整備・前処理が手つかず
機械学習モデルを回すための前提となる社内データがバラバラに散乱。
データクレンジングやDWH構築などの基盤整備に時間をとられている。 -
「要件未定」のままAI活用や生成AI導入が足踏みしている
「生成AI（RAG）や予測AIを使って業務を効率化したい」という方針はあるものの、社内に具体的なシステム仕様やデータ構造に落とし込める専門人材が不在。
ROIが見えず、スモールスタートすら切れない状態にある。
BREXA SOLVIAのAI・機械学習エンジニアアサインサービスが
このお悩み・課題を解決いたします。
SERVICE
AI・機械学習人材ソリューションについて
データの前処理・分析基盤構築から、機械学習・生成AIモデルの本番実装まで一貫対応
データ活用基盤の構築から、機械学習モデルの実装・運用まで。
ビジネス課題の解決を前提とした分析力で、企業のAI・データ活用を支援します
SERVICE EXAMPLES
対応業務例
ビジネス課題を分析課題へ落とし込み、データに基づく意思決定や予測・最適化を推進します。
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01
データサイエンス
ビジネス課題を分析課題へ落とし込み、データに基づく意思決定や予測・最適化を推進します。
データ前処理・クレンジング 特徴量エンジニアリング
モデリング・モデル構築 データの可視化（BIツール） -
02
ディープラーニング
画像・動画・自然言語などの非構造化データを扱い、最新モデルの検証からエッジ実装まで自走します。
高度アルゴリズム実装 最新技術・論文調査
エッジデバイス向けの軽量化・最適化 生成AI・RAG構築 -
03
データエンジニアリング
散らかった社内データやビッグデータを一元化し、高速に処理・分析できるデータ基盤を構築します。
データ分析基盤（DWH）構築 データパイプライン（ETL/ELT）設計・開発
ビッグデータ運用 データスクレイピング -
04
MLOps
機械学習モデルを本番システムやコンテナ環境に安全にデプロイし、継続的に監視・運用します。
機械学習モデルのシステム化・デプロイ モデルのライフサイクル・バージョン管理
CI/CD環境・コンテナ自動化 継続的監視（データ・コンセプトドリフト監視）
TECH STACK
スキルセット
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01
言語
Python / SQL
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02
フレームワーク・ライブラリ
Pandas / NumPy / scikit-learn / PyTorch / TensorFlow
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03
環境・コンテナ
AWS / Azure / Google Cloud / Docker / Kubernetes
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04
DWH・BI / 管理ツール
Snowflake / BigQuery / Databricks / Tableau / Power BI / Git / GitHub
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05
生成AI・LLM / MLOps
Azure OpenAI / AWS Bedrock / Dify / MLflow
CASE
導入事例
自社開発企業から大手SIer、官公庁まで、累計350件を超えるプロジェクト推進に貢献してまいりました。
豊富な知見とノウハウで、フェーズを問わずあらゆるインフラ課題を解決します。
QAエンジニアの参画によって 新規サービスが軌道に乗り企画・開発の方向性が揃った
データ基盤 × 生成AIで営業データを資産化 – 通話データを“使える情報”に変え、営業の意思決定を加速
フルスタック文化のエンジニア組織にフィット。派遣社員でありながらチームの改善活動にも主体的に貢献
他にも数多くの参画事例がございます。
大手食品メーカーにおける全国店舗POSデータの統合可視化と営業支援分析
- #小売・消費財
- #データアナリスト
- #営業連携
- #Tableau #SQL
産業用カメラ・映像制御向け画像処理アルゴリズムおよびライブラリ開発
- #精密機器メーカー
- #画像処理
- #アルゴリズム開発
- #Python
- #C
車載画像認識DNNモデルの実装・軽量化・高速化
- #大手電機メーカー
- #深層学習
- #車載・エッジデプロイ
- #Python
- #PyTorch
- #Docker
大手FinTechサービスにおける店舗売上・デフォルト予測モニタリングのデータポータル（旧LookerStudio）開発
- #デジタル金融
- #データサイエンティスト
- #BigQuery
- #データポータル（旧LookerStudio）
- #dbt
GCP/BigQueryを用いたデータレイク・DWHの設計開発
- #エンタメ業界
- #データエンジニア
- #BigQuery
- #trocco
- #データパイプライン
大手データ活用コンサルにおけるSnowflake/Informaticaを使ったデータ基盤（分析マート）の設計・開発
- #データ活用コンサル
- #データエンジニア
- #BI・DWH
- #Snowflake
- #Informatica
- #ETL設計
担当者から1営業日以内にご連絡させていただきます。
MATCHING
正社員ならではの高品質マッチング
BREXA SOLVIAのエンジニアは、全員が自社で厳選採用した「無期雇用社員」です。
一般的な登録型派遣とは異なり、採用から育成、その後のアサインまで一貫して自社で対応しているため、エンジニア一人ひとりのスキルや志向性を深く把握しています。そのため、お客様のプロジェクト要件に最適な人材をご提案でき、アサイン後のミスマッチを最小限に抑えた質の高いマッチングを実現しています。
また、採用活動を四半期ごとに継続的に実施しており、常に優秀なIT人材プールを確保しています。そのため、急な増員ニーズや1名単位でのピンポイントなアサイン等にも迅速に対応が可能。さらに、複数名によるチーム参画（ラボ型開発）にも対応しており、お客様側のマネジメント負荷を軽減しながら、安定した開発体制を継続的にご支援することが可能です。
FLOW
参画までの流れ
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01
お問い合わせ
WEBフォームまたはお電話にて、課題や技術スタックをご相談ください。
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02
ヒアリング
専任コンサルタントが最短で当日、ビデオ会議にて要件を詳細にヒアリング。
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03
マッチング
自社に在籍する1000名以上の厳選されたエンジニアプールから最適な人材をご提案。
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04
ご契約・ご支援
契約を締結し、稼働を開始。専任のサポート担当が参画後も伴走いたします。
Q&A
よくあるご質問
「派遣」「SES」「ラボ型開発」など、お客様の課題やプロジェクトの状況に合わせて最適な形をご提案しています。
フロントエンド・バックエンド・クラウド・QA・AI／機械学習まで、幅広い領域に対応しています。詳細はお気軽にお問い合わせください。
常に即戦力のエンジニアを確保しているため、プロジェクトのフェーズやご要望に応じて迅速にアサインが可能です。
はい。1名でのご参画から、プロジェクトを推進するチーム体制の構築まで、柔軟に対応いたします。