単価40万円以上の案件一覧

複数企業からのAPIリクエストを統合管理し、セキュリティおよびガバナンスの強化を図るため、共通基盤の導入を推進します。
参画後は、現状のヒアリングから要件定義、設計、実装までの一連の工程に携わっていただきます。

【詳細スケジュール（予定）】
・2026/4～5：現行環境の調査・分析（アセスメント）および要件定義
・2026/5：API基盤のシステム設計
・2026/6～7：新基盤への切り替えに向けた移行計画の策定、事前検証、本番移行の実施

調剤報酬改定要件の一つである「近隣薬局間での処方実績共有」サービスの新規開発。

・処方データを取得している薬局同士で直近の処方実績を確認可能
・欠品時の在庫融通候補の特定を支援
・統合認証基盤への対応必須
・今後リリース予定の関連アプリとの連携も視野
・リリース後は運用まで長期参画想定

※診療報酬改定案件のため、スケジュール厳守

既存システムの刷新に伴う、システム再構築プロジェクトです。
C#を用いた処理方式の設計や、共通業務フレームワークの設計・構築を担当していただきます。

既存の COBOL一体型システム（画面含む）を、Java＋COBOL構成へ分離。Java側からOLTPを介してCOBOL処理を呼び出すアーキテクチャとなっています。現在は システムテスト工程 に入っており、並行して Javaアプリケーションの品質向上（性能・処理方式の改善） を実施します。一部機能では 日立製 e-CANDO を利用中。

【作業内容】
・Java（フロント／バックエンド）の品質改善対応
・性能／処理方式を考慮したアーキテクチャ検討
・既存コードの解析、改善方針の検討・反映
・システムテストと並行した品質向上対応

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横串組織として、事業部側と連携しながらデータ基盤の構築・運用を担当しているチームです。事業部側に払い出すGoogle Cloudのプロジェクト自体も管理し、事業部のデータはオン
プレミスサーバー上にあります。セキュアで信頼性の高く、自動化されたデータ基盤構築の実現を目指しています。

求める人物像
セキュアで信頼性の高いデータ基盤の構築・運用を行える方
・アクセスコントロールやセキュリティ境界を意識した設計ができる方
・複数の事業部が利用する基盤を高い視座で効率的な設定、自動化、ルール作りをできる方
新しい技術に対する学習意欲が高い方
・パブリッククラウド、特にGoogle Cloudのキャッチアップを継続的に行っている方
・インフラの知識をベースとして、データエンジニアリングにも興味を持っている方
・Claude Code、Cursor、Devin、Difyなどの生成AIを利用したツールを積極的に利用している方
課題解決に必要なコミュニケーション能力を持っている方
・チームメンバーと協力して課題解決に取り組める方
・事業部との調整や折衝をする際に、エンジニアリング知識が乏しい人とも前向きにコミュニケーションを取れる方

損傷画像からAI解析された見積結果を用いて、修理見積内容をチェックするシステムの開発案件です。
基本設計から結合・総合テストまでをご担当いただきます。
開発環境はVisual Studioを使用します。

■業務内容：
・基本設計
・詳細設計
・実装
・結合テスト／総合テスト

精算管理基盤の再構築に伴い、AWS各種サービスの設計・構築・運用を担当。
DB設計・構築・運用（パフォーマンスチューニング含む）、ETL処理実装、
NewRelicを活用した監視設計・構築・運用、将来的なマルチクラウド対応を想定。

・EC2、ECS、コンテナの保守運用および新規構築経験
・証明書管理およびDNS管理の理解・実務経験

既存環境における保守対応業務。
セキュリティ関連対応を含む運用・保守業務をご担当いただきます。
Windows11環境での動作検証（Windows10からの移行に伴う確認）あり。
クライアント対応業務も発生します。
Intune、Autopilot（オートパイロット）環境での対応を想定。

大手ベンダー向け半導体製造工程管理システムの保守・開発
・基本設計以降（設計／製造／テスト）の一貫対応
・既存システムの保守・機能改善対応

開発環境：Linux／AIX／Docker／GitHub／Gradle／DB2／WebSphere

ヘルスケア系スタートアップの研究開発部門にて、
DNAメチル化（エピゲノム）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション