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単価60万円以上の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：5347件

単価60万円以上の案件を探す

【クリエイティブ】大手健康アプリ 記事コンテンツ・LP制作デザイナーの求人・案件

リモート・常駐 併用
案件内容

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。
必須スキル
・ウェブサイトデザインの豊富な実務経験
・イラストやあしらいを用いたビジュアルデザイン経験
・デザインガイドライン、ブランドガイドを遵守したデザイン経験
・Figma、XD、Photoshop、Illustratorの実務経験
・デザインの4原則（近接、整列、反復、コントラスト）の深い理解

募集終了
【Typesprict】AIチャットボット開発の求人・案件

リモート・常駐 併用
案件内容

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
必須スキル
・フロントエンド開発経験（Typescript）
・Typescript・LangGraphを用いた案件での開発経験

【Go】金融系SaaSサービス運営企業におけるテックリードの求人・案件

リモート
案件内容

・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
必須スキル
・システム設計をリードされたご経験(目安3年以上)​
・システムの運用や改善されたご経験(目安5年以上)​
・Golangでの開発経験
・Kubernetesのご利用経験

募集終了
【開発エンジニア】iOS/Swift 資金管理Webアプリ開発の求人・案件

リモート
案件内容

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。
必須スキル

・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

【Go】国内最大規模のECサービス展開企業のリプレイスPJにおけるフルスタックエンジニアの求人・案件

フルリモート
案件内容

・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
必須スキル

・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

【Shellなど】SAP RISE化PoCにおけるリーダー業務の求人・案件

常駐
案件内容

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。
必須スキル
・ETLの方式検討の業務経験
・案件リーダーとしてメンバーの管理経験
・他チーム、他部署との要件検討の業務経験
・PoCでの報告書作成の経験
・Shellでのバッチ構築
・Pythonでの開発経験
・SQLの知識

【Shellなど】SAP RISE化PoCにおける開発業務の求人・案件

常駐
案件内容

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。
必須スキル
・Infomatica製品（PowerCenter、IICS、IDMC）でのETL開発経験（基本設計・詳細設計・開発・試験）
・Shellでのバッチ構築
・Pythonでの開発経験
・SQLの知識

【Snowflakeなど】タレントマネジメントシステム運営企業におけるデータエンジニアの求人・案件

フルリモート
案件内容

・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
必須スキル
・ディメンショナルモデリング（Dimensional Modeling）の実務経験
・Snowflake, SnowSQLを用いたデータ変換の実務経験
・Apache Airflowやdbtなど用いたワークフロー構築の実務経験

【Linux】AISaaSプロダクトを運営している企業の分析・検証を担う自然言語処理エンジニアの求人・案件

リモート
案件内容

・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
必須スキル
・Linux環境の使用経験（2年以上）
・スクリプト言語の使用経験（2年以上）
・自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験
・ビジネスレベルの日本語
・分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

募集終了
【Python】大規模画像・動画のシーン抽出・重複排除の求人・案件

リモート
案件内容

大規模な2D画像および動画データ群に対し、NVIDIAのフレームワークやVLM(Vision Language Model)を活用して「シーン抽出」や「重複画像排除」の仕組みを構築・検証いただけるエンジニアを募集します。

主な業務内容
大規模データのクレンジングおよび前処理の自動化・高度化を目的とした以下の業務を担当いただきます。

  1. 要件定義・手法検討
    プロジェクト推進元エンジニアの支援を受けながら、対象データに適したシーン抽出・重複排除のロジックを確定。
  2. 実装および検証
    NVIDIAの各種フレームワーク(DeepStream, Video Processing Framework等)や、最新のVLMを活用したスクリプトの実装。既存スクリプトの改修・最適化。
  3. 作業報告書の作成
    検証結果の定量的評価、および実用化に向けた知見のドキュメント化。
必須スキル
・Pythonを用いた画像・動画処理の実務経験:OpenCV、FFmpeg等を用いたメディア操作に精通していること
・機械学習/ディープラーニングの基礎知識:画像認識、物体検知等のモデル選定や評価ができること
・自律的なタスク遂行能力:既存のコードを読み解き、不足している要素を自ら定義して実装まで完結できる方

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