単価30万円以上の案件一覧

金融・決済システムのインフラ基盤構築案件

クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に構築します。

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）視点での通信要件整理と設計・設定が可能なこと

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）でのRDBMS設計・構築経験

【業務概要】
製造事業者の業務効率化を支援する各種サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画をしていただきます。
【募集背景】
画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、検証から本番環境まで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。
特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、サービスとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。
【業務内容】
特定業界のデータを活用した検索・AI機能について、技術検証から本番環境実装まで幅広く担当していただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• ベクトルモデルを用いた検索手法の検証
• 画像解析 / 複合データモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 検証で有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・本番環境実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善

– 機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– Pythonを用いたシステム開発・実務経験（3年以上）
– Webアプリケーションのバックエンド（API）開発・運用経験

• 自社製品のモバイルアプリ設計/開発/運用のリード
• クロスプラットフォームフレームワークを用いたアプリにおける構造設計、状態管理、技術選定などの技術的意思決定
• 新機能および既存機能改善における、技術設計/実装/テスト/リリース
• 企画担当、デザイナー、サーバーサイドエンジニアと連携した、仕様検討およびユーザー体験の改善
• 自動テストやCI/CDを含む、開発/リリースプロセスの改善
• クラッシュ分析、監視、障害対応、性能改善を通じたアプリの安定運用

– Flutterを用いた開発経験（3年以上）
– 構造設計、技術選定、コードレビューなど、技術的な意思決定のリード経験
– 英語を用いた多国籍メンバーとのチーム開発経験

特定業界向けの機器制御システム（遠隔管理、動作手順管理）におけるバックエンド（データ中継基盤・API）の設計および開発をご担当いただきます。
インターフェース仕様書の作成、データベースのテーブル設計、データ中継層の機能追加・改修、管理画面向けAPI開発、およびデータ処理実装等に携わっていただきます。

– サーバーサイド開発の経験（3年以上）
– RDBMSのテーブル設計・実装経験
– REST APIの設計・実装経験
– 非同期処理・キューイングを用いた実装経験

動画配信事業における、外部プラットフォームのデータ取得バッチ基盤再構築およびデータモデル移行に携わっていただきます。
業務内容

• コンテナ管理基盤およびワークフロー制御ツールで稼働する外部API連携の分析データ収集バッチの運用・障害対応
• 分析ニーズに応じた新規バッチの設計・実装
• クラウド型データ倉庫内でのデータ加工・モデル整備

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の実務経験（データ倉庫 / オブジェクトストレージ / メッセージング機能 / コンテナ環境のうち複数）
– コンテナ管理基盤運用経験（ワークフロー制御ツール / 継続的デプロイメントツールは特に歓迎）

【案件概要】
法人顧客向けに、通信網領域の導入提案を担う技術支援人材を募集いたします。
営業と連携しながら、顧客の現行構成・課題を把握し、最新動向を踏まえた改善提案を主導できる方を募集いたします。

– 導入提案支援の経験者
– 通信網領域に強みを持つ方（広域通信網/学内・社内通信網/無線通信網/各種統合安全対策/ソフトウェア定義型通信網などの知見）
– 顧客折衝能力を有する方

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

– バックエンド(API, Batch)の開発経験（3年以上）
– フロントエンドの開発経験（3年以上）
– システムの運用保守経験（3年以上）
– PHP または Golangの開発経験：どちらかを3年以上（両方の経験がある方は歓迎）
– TypeScriptの開発経験（3年以上）
– UIライブラリ(Webアプリケーションフレームワーク)（3年以上）
– RDBMSの利用経験（3年以上）
– 生成AIを活用した上での開発経験（半年以上）