単価50万円以上の案件一覧

製造業を展開する企業において、基幹システムの刷新に向けた要件整理およびプロジェクトの立ち上げ準備が進行しています。生産管理・調達・原価管理の各領域を対象に、業務特化型パッケージシステムを導入するための要件定義業務をご担当いただきます。

主な業務内容

• 生産計画、調達、原価管理領域における現行業務のヒアリングと課題抽出
• 統合型パッケージシステム（SCM/ERP）を導入するためのシステム要件定義
• 顧客・関係各所との合意形成および導入準備に向けたドキュメント作成

– 特定のサプライチェーン管理（SCM）または基幹パッケージシステムに関する導入プロジェクトへの参画経験

• 専門金融機関における法人向け決済・預金管理システムのクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）移行プロジェクト
• システム移行に伴う要件定義、設計、構築、テストからリリースに至るまでの一連の工程の遂行

– クラウド環境を用いたシステム開発における上流工程（要件定義および基本設計・詳細設計）の実務経験
– 多角的な関係者と円滑に連携できる高いコミュニケーション能力、および自発的に業務を推進できる能動的な姿勢

企業間取引（BtoB）を最適化するWebプラットフォームの新規機能開発および既存システムの改善を担当いただきます。

• 大規模言語モデル（LLM）を活用した先進機能の設計・実装および精度改善
• 外部データソースの調査、およびシステム連携のためのデータ収集・前処理加工
• 堅牢かつ拡張性の高いWebAPIの設計・開発

– Python（FastAPI、Flask等の軽量フレームワーク）を用いたWebアプリケーション開発実務経験（3年以上目安）
– Pythonを活用した構造化・非構造化データの収集およびデータ加工処理の実務経験
– 大規模言語モデル（LLM）の各種APIやライブラリを組み込んだパイプラインの設計・構築経験
– 基本設計、詳細設計から実装・テストまでの一連の工程を一人称で完結できる業務経験

• クラウド環境（AWS）における基本設計フェーズ以降のインフラ構築対応を、単独かつ主導的に担当

– クラウドインフラ（AWS）における、基本設計から環境構築・パラメーターシート作成までの一連の工程を一人称で遂行できる実務経験

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

特定サービス展開企業における、主要なコミュニケーションシステムおよび受付システムの刷新に伴うデータベース（DB）領域の設計、構築、およびテスト対応を担当していただきます。システムの更改に合わせて、インフラ連携のための環境整備や、大規模データ蓄積のための設定、各種試験の環境準備などをDBの専門家として推進する役割です。

主な業務内容：
■ システム更改に伴うDB設計・設定業務

• 外部環境（AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤）からDBへのアクセスを最適化するための構成・セキュリティ設定
• データ蓄積および分析に向けたDBのパラメータ調整・環境構築（詳細設計〜統合テストフェーズを想定）
  ■ 移行および各種試験対応
• システム移行に伴うテストの実施
• 性能試験や運用試験（非機能要件検証）に向けたDB環境の準備、および試験の遂行

– RDBMS（Oracle等）を用いたデータベースの設計および構築の実務経験
– DBリソース（データ領域配置やメモリ割り当て等）の拡張・縮小に関する専門知識
– プロジェクトを円滑に進めるための高いコミュニケーション能力と、主体的な行動力

データ分析プラットフォームを活用した、大規模データの統合および分析環境の構築支援をご担当いただきます。

主な業務内容

• 統合データプラットフォームを用いたデータパイプラインの設計・構築
• さまざまなデータソースからのデータ統合および分析用データマートの作成
• クラウド環境と連携したデータ分析基盤の運用・最適化支援

– 統合データプラットフォーム（Databricks等）を用いたデータ統合およびデータ分析の実務経験
– 主要クラウドサービス（AWS/GCP/Azure等）のデータ分析ソリューションを用いた開発・運用実務経験

AIシステム基盤開発および研究開発業務
先端のAI技術を統合した高度なシステム基盤の開発や、データ分析・最適化業務をご担当いただきます。

主な業務内容

• 最新の技術論文や研究に基づく、大規模言語モデル・検索拡張生成・視覚言語モデル等を統合した複合的なAI基盤の開発
• 確率論や統計学の知見を用いた、AI出力結果の信頼性評価およびアルゴリズムの最適化
• データベース言語等を用いた、AIの学習や検索処理に最適化された大規模データの構築および管理

– AIシステム領域におけるプログラミング実務経験、およびPython等を用いた高い開発能力
– 機械学習、深層学習、または各種アルゴリズムに関する基本的な知識
– 技術論文の読解や海外動向の調査、グローバルなコミュニケーションが可能なビジネスレベルの英語力

• 金融系システムにおける、仮想基盤上のオープンソース系サーバー環境へのWebアプリケーションサーバーおよび関係データベース（RDBMS）の構築・導入
• 上流フェーズである基本設計から、システムテスト、本番移行、およびリリース後のシステム運用までの一連の工程を一気通貫で担当

– 仮想化環境上のLinux系OSへ、商用Webアプリケーションサーバー（WebSphere等）および商用RDBMS（DB2等）を設計・構築した実務経験
– システム開発における基本設計、システムテスト、データまたはシステムの移行、およびシステム運用の各フェーズにおける実務経験

■業務概要

• 金融・基幹系システムにおける外部連携・接続サーバーの更改プロジェクト
• 基本設計（概要設計）フェーズからの参画、および要件定義担当者からのスムーズな仕様・要件の引き継ぎ対応
• プロジェクトにおけるリーダー業務の遂行、および顧客や各ステークホルダーとの各種調整・折衝のリード

– インフラ領域（ネットワークおよびサーバー）における基本設計から構築までの一連の実務経験（5年以上）
– 仮想化プラットフォーム基盤上におけるサーバーの設計・構築経験
– サーバー用OS（Windows Server）およびクラスター機能（WSFC等）を用いた可用性設計・構築経験
– プロジェクト内で発生する課題に対し、指示を待たず一人称で自走し解決できる能力
– クライアント向け説明資料・報告書の作成、およびプレゼンテーションや合意形成の実施経験