単価50万円以上の案件一覧

大手スポーツクラブの基幹システム・WEBシステムの改修業務をご担当いただきます。

複数プロジェクトがあり、小規模〜大規模なものまで幅広くございますので、スキルによってアサインするプロジェクトが変わります。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Java・JavaScript(Jquery)
・FW：Spring・SpringBoot・Seaser2
・インフラ：AWS
・その他：ThymeLeaf・SVN・Slack

・金融SaaSサービス運営企業にて新規事業の立ち上げに携わっていただきます。
・法人向けクレジットカード事業をはじめとした既存事業から派生し、お客様へ新たな価値提供を行うための金融サービスを開発いたします。
・方向性は決まっておりますが、これからプロダクトの開発・成長に向けて大きな裁量をもって業務に携わっていただきます。

≪具体例≫
・新規事業のプロダクト開発とローンチ後の運用
・bizサイドと連携し仕様の策定と設計
・社内の他チームと連携しマイクロサービス間の通信の実装

【技術環境】
TypeScript/React/Hono/Prisma/G​oogle Cloud/Github Action/PostgreSQL

Azure上に構築されたLinux（RHEL7）環境のRHEL8へのバージョンアップ案件。
基本設計内容を踏まえた詳細設計、移行対応、動作確認までを担当。

工事原価管理システムにおけるプログラム開発および検証業務を担当
C#を用いたアプリケーション開発、Oracleデータベースを利用した実装を実施

自動車会社様向けにインフラ運用要員を募集。
HPC(ハイパフォーマンス/コンピューティング)またはUNIXの運用、障害対応が1人でできる方。
HPC運用業務がメインですが、Windows/UNIX/DBが運用範囲となります。

■開発環境■
UNIX, Linux Server, シェルスクリプト, VMware vSphere, AWS, Azure, HCI, IaC, RPA, AI agent

・1チーム4〜10名（PM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チーム）
・要件定義〜リリースまで全員が関わるスタイル
・「品質を上げるからこそ速く作れる」を実直に実行するスタイル
・バックエンドエンジニアは1チームに2-3名、総勢9名前後
・Go, Google Cloudを用いた設計、開発、保守、運用

データ加工・クレンジング（SQLを用いた抽出・変換・統合）
データ整備に伴う検証・不整合調査
クライアント要件の確認および折衝（要件ヒアリング・調整対応）
データ移行計画書・手順書等のドキュメント作成

研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備

・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験（Pandas, Tidyverse等）
・論文やレポート向けの高度なデータ可視化スキル（見た目を美しく分かりやすく整えられる能力）
・統計学の基礎知識
・他職種（研究者・エンジニア）と連携して仮説検証を進めるコミュニケーション能力

・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）

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）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備