単価70万円以上の案件一覧

既存の COBOL一体型システム（画面含む）を、Java＋COBOL構成へ分離。Java側からOLTPを介してCOBOL処理を呼び出すアーキテクチャとなっています。現在は システムテスト工程 に入っており、並行して Javaアプリケーションの品質向上（性能・処理方式の改善） を実施します。一部機能では 日立製 e-CANDO を利用中。

【作業内容】
・Java（フロント／バックエンド）の品質改善対応
・性能／処理方式を考慮したアーキテクチャ検討
・既存コードの解析、改善方針の検討・反映
・システムテストと並行した品質向上対応

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横串組織として、事業部側と連携しながらデータ基盤の構築・運用を担当しているチームです。事業部側に払い出すGoogle Cloudのプロジェクト自体も管理し、事業部のデータはオン
プレミスサーバー上にあります。セキュアで信頼性の高く、自動化されたデータ基盤構築の実現を目指しています。

求める人物像
セキュアで信頼性の高いデータ基盤の構築・運用を行える方
・アクセスコントロールやセキュリティ境界を意識した設計ができる方
・複数の事業部が利用する基盤を高い視座で効率的な設定、自動化、ルール作りをできる方
新しい技術に対する学習意欲が高い方
・パブリッククラウド、特にGoogle Cloudのキャッチアップを継続的に行っている方
・インフラの知識をベースとして、データエンジニアリングにも興味を持っている方
・Claude Code、Cursor、Devin、Difyなどの生成AIを利用したツールを積極的に利用している方
課題解決に必要なコミュニケーション能力を持っている方
・チームメンバーと協力して課題解決に取り組める方
・事業部との調整や折衝をする際に、エンジニアリング知識が乏しい人とも前向きにコミュニケーションを取れる方

精算管理基盤の再構築に伴い、AWS各種サービスの設計・構築・運用を担当。
DB設計・構築・運用（パフォーマンスチューニング含む）、ETL処理実装、
NewRelicを活用した監視設計・構築・運用、将来的なマルチクラウド対応を想定。

・EC2、ECS、コンテナの保守運用および新規構築経験
・証明書管理およびDNS管理の理解・実務経験

ヘルスケア系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）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション

現行ネットワーク構成から、より効率的で無駄のない構成への移行に伴うトポロジー変更に関連する設計・検証・問い合わせ対応・資料作成業務をご担当いただきます。
ネットワーク設計（基本設計・詳細設計）、物理・論理作業、各種検証業務を実施していただきます。

IoT機器とバックエンド間をセキュアに接続するためのVPN・認証システム（Xサーバ）更改 に伴う、AWS基盤およびアプリケーションの要件定義〜構築・テストを担当いただく案件です。

大規模ネット予約サービスの開発案件。
RubyonRails環境にて、要件定義～設計～実装～テストまで一人称で対応。
AIを活用した機能開発にも携わっていただきます。

【技術環境】
Ruby／Ruby on Rails
MySQL
RSpec

オンプレミス環境からクラウド環境への移行計画策定、見積り、移行作業

■開発環境■
Apache / nginx / PHP / Redis
Linuxサーバー、VMware
mysql / mongo
AWSなど

・オンプレサーバー移行経験
・Webサーバー(Apache / nginx / PHP / Redis)の知見
・Linuxサーバー、VMwareの知見
・DBサーバー(mysql/mongo)の知見
・クラウドサーバー(AWSなど)構築経験

DNAのメチル化情報（エピゲノム）やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢（バイオロジカル・エイジ）の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。
・アジア最大規模のゲノム・生体データを活用したAIモデルの構築・評価・改善 ・血液検査の数値等を予測するバイオマーカー予測アルゴリズムの開発 ・予防医療に向けた、ユーザーへの介入・レコメンドAIの構築 ・データの収集・前処理・整形（数十万次元のデータや、不均衡データへの対応など） ・LightGBMなどの機械学習から、深層学習を用いた基盤モデルまでの検証および実装

転職サイト開発におけるバックエンドポジション。
要件を踏まえたシステム設計～開発までを自走してご担当いただきます。