単価5万円以上の案件一覧

マイクロサービス群における開発リード業務を担当

• プロダクト責任者から受領したタスクに対するシステム要件の具体化および開発担当者向けタスク整理
• 開発担当者の見積・設計・テストに対するレビュー
• 構成変更を伴う変更時における全体アーキテクトチームへの設計説明・合意形成
• リリース作業の指示および監督
• システム問い合わせの一次対応
• 障害・トラブル発生時の対応リード
  開発環境：マイクロサービスアーキテクチャ／アジャイル・スクラム

– プロダクト責任者や他チーム開発リードとの調整能力
– 英語および日本語でのコミュニケーション能力
– バックエンドWebサービス（管理画面を含む）の開発リード経験
– コンテナ環境におけるアプリケーション開発経験
– 自律的に業務を遂行できる推進力
– プロダクト責任者と開発チームの架け橋となり技術的リーダーシップを発揮できる方

業務改革支援担当が立案したテーマを実行するチームにて、検索拡張生成システム開発担当を募集しております。

■想定業務内容

• 業務改革支援起案テーマに紐づく検索拡張生成システムの企画・設計・実装
• 社内ドキュメント等のデータソース設計、取り込み、前処理（想定）
• ベクトルデータベースを用いた検索基盤の設計・実装・運用（要件）
• ナレッジ構造の取り込み/活用設計（要件）
• プロンプト/回答品質の設計、評価・改善（想定）
• チームリーダー、各種開発担当との連携

– 検索拡張生成システム構築の実務経験（設計〜実装〜評価）
– ベクトルデータベースを用いた設計・実装・運用経験
– ナレッジ構造の取り込み/活用（設計または実装）経験
– データソース設計/取り込み/前処理（ドキュメント、FAQ、業務データ等）の経験
– 検索品質（関連度）や回答品質の評価・改善の経験
– 関係者と連携して要件を詰め、実装に落とせるコミュニケーション力

業務改革支援担当が立案したテーマを実行するチームにて、生成AIシステム開発担当を募集しております。

■想定業務内容

• 業務改革支援起案テーマの実行に必要な生成AIシステムの設計・開発・改善
• 業務フローに組み込むシステムの要件定義/設計（想定）
• データ検索・抽出機能や外部ツール/データとの連携設計（想定）
• 検証（PoC）〜運用を見据えた品質/安全性/制御機能設計（想定）
• チームリーダー、各種開発担当との連携

– 生成AIシステムの設計・開発経験（要件整理〜実装〜改善）
– ツール連携/ワークフロー設計（業務タスクを分解して自動化に落とす力）
– 出力品質の評価・改善（失敗パターン分析、プロンプト/設計改善など）
– 関係者（業務側、インフラ・開発担当など）と連携して要件を具体化できる力

福祉分野向け業務システムにおけるアーキテクト業務
・既存アプリケーションのアーキテクチャ刷新・テスト戦略立案・改善ロードマップ策定および推進
・運用保守（機能追加・不具合対応）、システム監査・分析、技術的負債返済計画の立案
・複雑な業務ロジックのリファクタリング、主要機能の疎結合化・モジュラーモノリス化設計
・テスト全体設計（自動テスト導入・定着化）、パフォーマンス改善および改善計画の策定

【作業工程】運用保守／リファクタリング／アーキテクチャ設計／テスト設計／パフォーマンス改善
【開発環境】PHP, フレームワーク, RDBMS, SaaS型監視ツール

– PHP／RDBMSを用いた大規模・長期運用システムの開発経験
– 既存コードの疎結合化・段階的なアーキテクチャ移行の設計・実行経験
– ドメイン駆動設計やクリーンアーキテクチャの理解と業務ロジックへの適用経験
– テスト全体設計の経験（テスト戦略立案、自動テスト環境構築等）
– SaaS型監視ツールを活用したパフォーマンスチューニング経験
– レガシーシステムにおける改善計画立案・推進経験

支援中のお客様にて、エンタープライズ向けの大規模なインフラ基盤（オンプレミスおよびハイブリッド環境）の運用、ならびにIaCを用いたインフラ自動化を担っていただくポジションです。

担当いただく業務は以下を想定しております。

• RDBMSの技術課題解決
  データベースにて起こる課題の切り分け、ナレッジの整理。
• 仮想化基盤およびOSの構築・管理
  仮想化ソフトウェアを用いた仮想化基盤の設計・構築、およびWindows/Linuxサーバーのプロビジョニング。
• エンタープライズ向けミドルウェアの導入・運用
  Webサーバー・データベース管理システムを用いたWeb・データベース層の構築。
  ジョブ管理・監視ツールによる大規模ジョブ管理・システム監視の設計・運用。
  ファイル連携ツールを用いた、セキュアで確実な企業間・システム間ファイル連携の実装。
• IaC（インフラ自動化）の推進
  構成管理ツールを用いたサーバーの構成管理・設定の自動化。
  IaCツールを用いたクラウド（AWS/GCP/Azure等）リソースのデプロイメントとコード管理。

– 各種ミドルウェア（RDBMS、ジョブ管理ツール、ファイル連携ツール、Webサーバー等）の知識・経験
– OS・ハイパーバイザ（Windows、Linux、仮想化プラットフォーム等）の知識・経験
– IaCツール（構成管理ツール、コード定義ツール等）の知識・経験

クラウド環境におけるアクセス管理および権限設計の企画・構築・運用を担当いただける方を募集いたします。

ガバナンス強化、アクセス統制の自動化のほか、クラウド基盤開発を推進するセキュリティエンジニアとして業務を進めていただくポジションです。

– 英語での業務経験（ビジネスレベル歓迎）
– クラウド型アクセス管理機能の設計・構築経験（5年以上）
– IaCツールを用いた構成自動化経験
– コンテナ向けサーバーレス実行環境等の利用経験
– PythonまたはGoでの開発経験
– セキュリティ・監査ログ運用経験
– 構成管理ツールの利用経験

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験

MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務を担当いただきます。
　

• 機械学習基盤の設計・構築（MLプラットフォーム活用）
• レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など
• ビジネスサイドとの連携
  　
  ◆主な開発環境・ツール◆
• 言語: Python
• クラウド(サービス): AWS/GCP/Azure等（MLプラットフォーム・クラウドDWH・分散データベース・サーバーレス実行環境）
• 構成管理: IaCツール
• CI/CD: CI/CDツール
• コミュニケーションツール: チームチャットツール・ドキュメント共有ツール

– Webサービス企業/スタートアップ企業での業務経験
– レコメンデーションシステムの実務経験（2年以上）
– 大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験
– AWS/GCP/Azure等でのML開発・運用経験
– ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験
– Webサービス企業またはスタートアップでの実務経験（2年以上）

金融機関向けの業務システム（モバイルアプリや社内管理・審査機能システム）における、新規開発支援（設計・開発・テスト・サブリード・上級メンバー業務）をご担当いただきます。

要件定義（内容確認）から結合テストまで、関係者と調整・交渉しながらプロジェクトを推進いただきます。

本プロジェクトでは、システム構成や機能配置検討、DBモデル設計のほか、コード支援AIツール等のAI駆動開発を活用した開発効率の改善を実施しており、複雑なデータモデルや処理ロジックのパターン確認を目的としたソース解析やデータ構造把握作業なども行います。

– システム構成、機能配置検討・DBモデル設計の経験
– コード支援AIツール等の生成AIを用いた開発実務経験
– 顧客に業務ヒアリングしながら、設計書への落とし込みができ、AI駆動開発を推進できる方
– Java等のオブジェクト指向言語での設計開発経験があり、ソースレビューが可能な方
– 勤怠・健康面で問題のない方
– 現場メンバーと円滑に対話できるコミュニケーション力
– プロジェクトの文化に適応できる方
– プロジェクト完遂に向けた意欲・スタンスのある方
– キャッチアップ力・学習意欲のある方