単価30万円以上の案件一覧

Googleスプレッドシートに保存された広告データを、BigQueryに取り込み、Looker Studioにて可視化・レポート作成を行う支援業務。BigQuery環境の利用が前提
Fivetranを使用したデータ統合の自動化

・BigQueryを用いたデータ連携・加工経験
・Looker Studioでのダッシュボード作成経験
・スプレッドシートとのデータ連携知識（GAS実務経験）

データサイエンス、競合インテリジェンス、および価格最適化の交差点に位置し、高度な分析モデルを構築して戦略的な提言が求められます。
クライアントに直接関わり、大規模なデータから得られた実行可能なインサイトを、エグゼクティブレベルのストーリーとして提示し、ビジネス変革を推進します。

【役割／タスク】
ー高度な価格モデルを構築し、競合インテリジェンスと価格最適化を推進
－分析に基づいた実行可能な戦略的インサイトを、エグゼクティブ向けに提示
ークライアントと連携し、データ活用を通じたビジネス変革を主導

特定ターゲット向けのデータを可視化するシステム開発を行っていただきます

■開発環境■
Windows

・GCP上でのシステム構築経験
・Python言語を使ったバックエンド開発経験
・Reactを使ったフロントエンド開発経験
・要件定義以降の経験

生命保険会社の様々なネットワークシステムの管理運用
社内ネットワークの提案・開発
ネットワーク機器の管理、運用保守
AWS関連対応

■開発環境■
ネットワーク、AWS

ネットワークに関する知識
ネットワーク提案・設計・構築・維持保守の経験

顧客は独自の発酵技術で未利用資源を再生・循環させる社会を構築する研究開発型スタートアップ企業です。
自社の食品バイオ原料(調味料のようなイメージ)を用いてどのスイーツに合うかの試作、研究開発をしています
食品バイオ原料を食品会社に卸す原料メーカーのような立ち位置になります。
今回はそのバイオ素材の良さを最大限に生かして多方面に広げるレシピ作りや食品試作をしていただくアドバイザリーを募集します。
果物やスイーツを扱っている会社に対してこのバイオ原料を利用すれば香りが引き立ち、フィナンシェが美味しくなる等を考えていただきたいです。
ただ、販売やマーケ分野などのビジネス側は正社員が対応するのでビジネス側は対応は今のところない想定ですが、その担当者と折衝しながら業務は行います。
成果物はレシピ作成や試作品の提出を想定しております。

・コーポレートシェフ経験
(単なる調理人ではなく、商品開発、味の監修、メニュー開発、ブランディングなどを通して、食品の価値向上を多角的に担った経験)
・toB向けの食品関係の業務に携わった経験

・Power PlatformやSalesforceで構築された既存システムを対象にメンテナンス対応チームを立ち上げて、アジャイル方式で改修・機能追加を行う。
・スクラムリーダーはお客様が担当し、メンバーとして設計、開発、テスト、ドキュメント作成を実施。

■開発環境■
Power Platform, Salesforce, Dataverse, Java, Azure, JavaScript, Python

・Power Apps、Power Automate、Dataverseの設計、開発、テストの経験(※必須)
・Javaによるシステム開発の経験
(技術的には何かの言語のスペシャリスト、というよりはいろんな言語をできる人がよいが上の二種類がそこに含まれていることが望ましい)

・要件を理解して計画・立案ができるスキル
・現行システムの解析及びシステムに関連する担当者との調整
・新しい技術を学ぶことに抵抗なく、すぐに自分のものにできる人(新しく使う言語でもすぐに成果が出せる人、自己研鑽により成長できる人)
・周りの人と協調して開発ができる人(チーム開発の経験がある人)
・テスト等をやって自分が開発したものの品質の担保ができる人
・指示待ちにならずに、自分の作業を見つけてプロジェクトの進捗に貢献できる人
・過去の失敗の経験を生かせる人(失敗の反省を生かして自身の業務のやり方を変えられる人)

基幹システムWebアプリ開発 ・データ連携、データ移行
フェーズ：基本設計~実装

■開発環境■
[フロントエンド] HTML / CSS / TailWind / TypeScript / React / Next.js / Vue.js
[バックエンド] C# / .Net Framework
[クラウド] Microsoft Azure

次世代システムの更改支援
※詳細設計以降の工程をご担当いただきます。

■開発環境■
オープンCOBOL、SQL

車両制御ECU開発

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery