単価50万円以上の案件一覧

鉄鋼業向けに引合い～受注までの管理システムを開発していただきます。

・UMLを用いた設計、要件定義、シーケンス図作成
・対象領域：バックエンド

大規模な生データを取り込み、クリーンアップするための堅牢でスケーラブルなデータパイプラインを構築・維持する、技術的デリバリーの要です。Python/SQL、GCP等のツールを用いてデータ品質を徹底的に保証し、データサイエンティストと連携して高品質なBIダッシュボードを本番環境に移行させます。

【役割／タスク】
・大規模データの取り込み・変換・クリーンアップを行うスケーラブルなパイプラインを構築
・高稼働率のBIダッシュボードを本番環境にデプロイし、技術的基盤を管理
・データ品質保証プロセスを主導し、納品前のデータ出力の厳密性を確保

・メンテナンス作業(パッチ、サーバ再起動)
・EOSL対応(ソフトウェアバージョンアップ等)
・クエリ実装(検索、登録、更新、削除など)
・クエリ調査(高負荷SQL、長時間クエリ等)
・障害対応
・問い合わせ対応
・自動化対応

フェーズ：運用・保守

■開発環境■
WindowsServer、Linux、RDBMS(SQLServer,PostgreSQL,Oracle,MySQL)、Servicenow、Redmine、Jobスケジューラ(JP1など)、Zabbix、Mackerel、WinSCP、Teraterm、etc

・クエリ(select、update、delete、join、group by、etc)の実装経験
・ログ調査(障害時、調査依頼等)の経験

既存の損保契約管理システムを自動車保険や火災保険へ展開するため、要件検討および調整、業務フロー設計を行います。
現在は元請社員が担当を担っているが、人事異動のため後任を探しております。

現行のシステムは基幹はSAP HANA、フロントはスクラッチで出来ており、踏襲する可能性があります。

フェーズ：超上流(要件検討、業務フロー設計)

■開発環境■
SAP HANA、スクラッチ

Googleスプレッドシートに保存された広告データを、BigQueryに取り込み、Looker Studioにて可視化・レポート作成を行う支援業務。BigQuery環境の利用が前提
Fivetranを使用したデータ統合の自動化

・BigQueryを用いたデータ連携・加工経験
・Looker Studioでのダッシュボード作成経験
・スプレッドシートとのデータ連携知識（GAS実務経験）

データサイエンス、競合インテリジェンス、および価格最適化の交差点に位置し、高度な分析モデルを構築して戦略的な提言が求められます。
クライアントに直接関わり、大規模なデータから得られた実行可能なインサイトを、エグゼクティブレベルのストーリーとして提示し、ビジネス変革を推進します。

【役割／タスク】
ー高度な価格モデルを構築し、競合インテリジェンスと価格最適化を推進
－分析に基づいた実行可能な戦略的インサイトを、エグゼクティブ向けに提示
ークライアントと連携し、データ活用を通じたビジネス変革を主導

特定ターゲット向けのデータを可視化するシステム開発を行っていただきます

■開発環境■
Windows

・GCP上でのシステム構築経験
・Python言語を使ったバックエンド開発経験
・Reactを使ったフロントエンド開発経験
・要件定義以降の経験

・Power PlatformやSalesforceで構築された既存システムを対象にメンテナンス対応チームを立ち上げて、アジャイル方式で改修・機能追加を行う。
・スクラムリーダーはお客様が担当し、メンバーとして設計、開発、テスト、ドキュメント作成を実施。

■開発環境■
Power Platform, Salesforce, Dataverse, Java, Azure, JavaScript, Python

・Power Apps、Power Automate、Dataverseの設計、開発、テストの経験(※必須)
・Javaによるシステム開発の経験
(技術的には何かの言語のスペシャリスト、というよりはいろんな言語をできる人がよいが上の二種類がそこに含まれていることが望ましい)

・要件を理解して計画・立案ができるスキル
・現行システムの解析及びシステムに関連する担当者との調整
・新しい技術を学ぶことに抵抗なく、すぐに自分のものにできる人(新しく使う言語でもすぐに成果が出せる人、自己研鑽により成長できる人)
・周りの人と協調して開発ができる人(チーム開発の経験がある人)
・テスト等をやって自分が開発したものの品質の担保ができる人
・指示待ちにならずに、自分の作業を見つけてプロジェクトの進捗に貢献できる人
・過去の失敗の経験を生かせる人(失敗の反省を生かして自身の業務のやり方を変えられる人)

車両制御ECU開発

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各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery