単価40万円以上の案件一覧

【プロジェクト概要】
すでに構築・検証が完了している生成AI・大規模言語モデルを活用した試作モデルを、実際の業務で活用するための本番運用環境への移行、事前検証、および必要な追加機能の拡張開発を一貫して担当するプロジェクトです。
アプリの主機能は、社内情報や引き継ぎ事項を一つのデータ領域に蓄積し、指示文に応じて迅速に検索・回答ができるRAGシステム（対話形式）を想定しています。
【チーム体制・環境】

• 体制：社内推進体制（情報システム部門など）と連携しながら、外部パートナーが作成した試作モデルを引き継ぎ、運用体制を詰めて開発を進めていただきます。
• 技術環境：
  クラウド：AWS/GCP/Azure等
  アプリケーション言語：Python（アプリ改修に使用）
  AI技術：大規模言語モデル、RAG（検索拡張生成）等
  【具体的な業務内容】
  ① 試作モデルの本番移行・実装
  他社が作成した既存の試作モデルをクラウド環境に載せ替え、本番環境で動作するよう構成を整えて実装します。
  Pythonで書かれたアプリケーションのソースコード回収・本番化対応。
  ② 事前運用と機能拡張
  モデルを本番環境へ載せた後、テスト運用として実際の業務で動作するか検証を行います。
  業務範囲や現場の追加要件に応じて、必要な機能拡張（応答精度向上、画面連携など）を定義し、追加開発を行います。

– Pythonを用いたWebアプリケーション開発・改修の実務経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上でのアプリケーション構築・運用経験
– 大規模言語モデル、RAG（検索拡張生成）などを活用したAIアプリ開発、指示文調整の実務知識または経験
– 指示された機能単位で、設計～実装～テストまで自律的に完遂できること

顧客から提示される抽象度の高い運用要求を整理・具体化し、インフラおよびクラウド環境を対象として、運用プロセス・体制・責任分界・手続等を設計する。
また、顧客・関係チーム・技術チーム・外部パートナー等の関係者との調整を自律的に行い、運用設計から運用開始に向けた推進をリードできる人材。

– 運用設計（運用要件・プロセス・体制・役割分担を設計）
– 顧客折衝（抽象的・困難な要求を整理して現実的な形にする）
– プロジェクトリード（自ら論点・課題を見つけて関係者を動かす）
– インフラ知識（ネットワーク／サーバー／クラウドを横断的に理解）
– クラウド知識（AWS/GCP/Azure等の環境の運用を理解している）
– 公共分野経験（公共特有の要求・調整・ドキュメント文化への対応）
– 運用基盤構築（監視、自動化、運用管理ツール等を実装）

専門職向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、オンプレミス版製品の設計・実装をリードできるエンジニアを募集します。
Windows対応のクライアント／サーバー型アプリケーションを中心に、既存の大規模コードベースの解析・保守、設計方針策定、レビュー、品質担保まで一貫して担当いただきます。
開発言語（Delphi／C#／C++等）を用いた設計リード経験が求められます。

– Windows対応の業務系クライアント／サーバー型アプリケーションの設計・実装リード経験（Delphi／C#／C++いずれか）
– 大規模・長期運用コードベースの解析・保守リード経験
– RDBMSのテーブル設計・パフォーマンスチューニング
– 開発環境でのチーム開発、バージョン管理ツール／プロジェクト管理ツール等での構成管理・課題管理・レビュー経験
– 影響調査～設計～コーディング～テスト～リリースまで品質責任を持って完遂できること

士業向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、データ活用基盤チームの立ち上げを支援します。
データ集約基盤の設計、データ連携フロー整備、分析基盤運用、データマート設計、データ管理体制構築、将来的なAI活用基盤への拡張までを担うポジションです。
基幹・会計データの経営判断向け活用基盤への移行フェーズとなります。

– クラウド型データ倉庫・データ集約基盤の設計・構築・運用経験
– SQLによるデータ加工・分析経験（高度なクエリ設計含む）
– Pythonによるデータ処理・分析経験（各種データ分析ライブラリ等）
– データ統合・パイプライン構築ツールを用いた開発経験

大手金融機関の営業を支援する、情報基盤構築およびAI連携アプリケーションの開発プロジェクト
■業務内容・期待役割
クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）やデータ分析基盤上で、情報基盤とAI処理の中核ロジック（構造化・知識体系化・コンテキスト設計・検索・推論フロー）の設計・実装・精度改善を担当いただきます。ソフトウェア開発を担当するエンジニアと連携し推進します。

• 情報基盤（データ構造化・知識体系化・検索等）およびAI処理フローの設計
• Pythonによる実装、出力品質・精度の検証と改善サイクルの推進
• 既存ロジックの改修・パフォーマンス改善
• 設計・仕様ドキュメントの作成、顧客および社内メンバーとの仕様調整
• 他メンバーとの技術連携、コードレビュー
• (技術責任者を担当する場合) 技術方針・設計の意思決定、および他メンバーの設計・実装に対する技術レビュー
  ■ 求める人物像
• 異なる専門性・意見を尊重した上で、職種や立場を越えて建設的に議論し合意形成できる方
• お客様の業務要件の理解に努め、関係者と円滑なコミュニケーションが取れる方

– 以下いずれかの実務経験（3年以上）
– AI / 機械学習領域での開発経験（Pythonでの実装を含む）
– ソフトウェア開発経験（Pythonでの実装を含む）
– 上記に加えて、生成AIアプリケーション等の開発経験（1年以上）
– コンテキスト制御の実務経験（指示文設計、検索・文脈設計、評価設計のいずれも一定の経験があること）
– 仮説検証を回して品質・精度を改善した経験（何をどう改善し、どの指標がどう変化したかを定量的に説明できること）
– 東京都内のオフィスへの常駐勤務が可能であること

• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に、プラントの分散データ（RDBMS・ファイル等）を統合する基盤をゼロから構築します
• 決まった仕様を作るのではなく、現場ヒアリングで要件を形にしていくフェーズから伴走いただきます
• 機能単位で設計〜実装〜テストまで一貫してお任せします
  ■ プロジェクト背景・目的
  現場の日報・分析値・在庫データが部署ごとに各種ファイルや基幹DBに分散しており、月次集計に多くの工数がかかっている。
  これらを統合基盤に集約し、BIツールなどで即時に確認できる状態にすると共に、AIなどのより高度な活用を見据えた基盤を整える。
  ■ 担当業務
  主担当（稼働の大半）
• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上のデータ基盤／データマートの構築
• データ取り込み処理の実装（連携元：RDBMS／ファイル等）
• データマートからのファイル出力機能の実装
• BIツールでの可視化画面（レポート・ダッシュボード）の実装
  併せてお願いする業務
• 実ユーザーへの要件ヒアリング
• リリース作業、稼働後のモニタリングおよび課題対応
• 既存資料をベースにしたトレーニング資料の作成、ユーザーへのレクチャー支援
  進め方
  機能単位でアサイン → 現場担当者へのヒアリング → 設計 → 実装 → テストまで一貫して担当いただきます。
  週次の定例で進捗・課題をご自身から報告いただく形です。
  各種作業については支援ツールによる開発を進めます。
  ■ 技術環境
• クラウド：AWS/GCP/Azure等（分析サービス／RDBMS／サーバーレス実行環境／ストレージ／仮想マシン）
• データソース：RDBMS、各種ファイル
• BI：分析ツール
• 言語：SQL／Python
  ■ 体制・働き方
• 募集人数：1名
• 体制：PM1名／リーダー1名／開発メンバー3名(予定)
• 報告ライン：週次定例＋チャットツールで随時
• 稼働場所：原則リモート（在宅）。打合せはWeb会議
• 出張：東京都内または岐阜県内へ月1回程度／宿泊を伴う出張の可能性あり／出張費実費支給

– 指示された機能単位で、設計〜実装〜単体テストまで逐次フォローなしに完遂できること（システム開発またはデータ基盤構築の実務経験3年以上が目安）
– SQLでの中程度のデータ加工経験（複数テーブル結合／集計／ウィンドウ関数）
– 業務ユーザーへの直接ヒアリング経験（要件が固まっていない状態からの整理を含む）
– 進捗・課題を定例で自ら報告し、遅延やリスクを早期にエスカレーションできること

共通基盤ソフトウェア導入案件
クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に構築します。

– 共通基盤ソフトウェア導入案件
⇒監視ツール中継/セキュリティツール中継/サービス管理ツール中継のソフトウェア導入を実施
※参考となるドキュメントあり
– 構成管理ツール/バージョン管理ツールの設計・導入経験
※設計書がない可能性があるため、こちらのスキルを重視

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