単価50万円以上の案件一覧

健康アプリに関するLP、記事、コンテンツページの新規デザインおよび改善。
関連バナーや記事内の図版作成など、デザイン業務全般を担当いただきます。

現行のネイティブアプリに対し、AIチャットボットツールの開発を行う。
案件の状況としては、LangGraph による State管理ベースのアプリ(typescript) を
構築する想定で、開発がメイン担当。
レビューワーは別途います。

■技術要素：
Typesprict/LangChain/LangGraph/AmazonBedRock

証券基幹システムの開発プロジェクト
大規模な改修が複数立ち上がるため増員となります。

・金融SaaSサービス運営企業にて、請求書発行や入金、債権消込といったプロセスのワークフローを設計・実装していただきます。
・複雑になりがちなワークフローをシンプルに紐解いていくことに挑戦しています。

≪具体例≫
・「請求」→ 「入金」 → 「債権消込」のワークフローをTemporal +​ Golangで設計/実装
・各事業部のサービスに対して柔軟で利用しやすい柔軟な請求書業務の提供
・アカウンティングやクレジットチームに対して説明責任が果たせる堅固な基盤の設計をリード
・ロードマップの策定
・デザインドックやアーキテクチャレビューのリード
・メンバーのコードレビュー及びメンタリング

【技術環境】
バックエンド：Golang 1.​24+​, gRPC, Temporal
インフラ：Kubernetes (GKE)​, Helm, Istio, Terraform
データ：Cloud SQL (MySQL 8)​
オブザーバリビティ：Prometheus, Grafana LGTM, OpenTelemetry, Cloud Logging
CI/CD：GitHub Actions, ArgoCD

法人の資金管理（支払い、請求、キャッシュフロー）を行なうシステムの新規構築、
ネイティブアプリ、Webサイト、管理サイトからなるシステム構築を行います。

・iOS枠：Swift
いずれも4年～経験目安
・ウォーターフォール開発のご経験
・細かい粒度での設計書作成経験のある方
・他社レビューも積極的に取り組める方

・長期的に行うリプレイスプロジェクトに参画していただきます。
・担当する画面・機能の設計からテストまでを一貫して行なっていただきます。
・AIを活用し、開発生産性の向上を意識した開発に取り組んでいただきます。
・開発内外の折衝なども必要に応じて行なっていただく予定です。

【主な開発環境・ツール】
・Go
・Next.​js
・Aurora/MySQL
・Redis
・BigQuery
・AWS
・DataDog/newrelic

・Goを用いた開発のご経験1年以上
・RDBでのパフォーマンスを意識したコードを書くことができる
・サーバーサイドをTDD(テスト駆動設計)​で書いたことがある

既存システムで使用しているSAPオンプレ環境をSAP RISE環境（クラウド）へ移行する上で、Infomaticaを使用した既存のデータ連携が動作するかの検証の実施。
既存方式が動作しない場合もしくは、既存方式より最適な方式がある場合、
新方式でのInromaticaでのデータ連携の開発・検証の実施。

既存システムで使用しているSAPオンプレ環境をSAP RISE環境（クラウド）へ移行する上で、Infomaticaを使用した既存のデータ連携が動作するかの検証の実施。
既存方式が動作しない場合もしくは、既存方式より最適な方式がある場合、
新方式でのInromaticaでのデータ連携の開発・検証の実施。

・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施
・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善
・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装
・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用
・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など）

【開発環境】
開発言語： Python, SQL 等
開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant
データ基盤： Snowflake
ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)​
インフラ環境： AWS [AppFlow, MWAA, S3 等]​（※インフラの設計・構築・運用は別担当）
社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet
外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk等

・学習データ作成のためのコーパス収集および整備
・機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
・前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
・機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

【参画メリット】
・チームで学習精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献することができる
・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける
・B2BSaaSにおけるフェーズ移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することが可能です。

◆主な開発環境・ツール
言語：C+​+​、Python
ツール：Linux、Github、Confluence
インフラ環境：AWS、docker