単価70万円以上の案件一覧

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:4029

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案件内容
  • クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)上に、プラントの分散データ(RDBMS・ファイル等)を統合する基盤をゼロから構築します
  • 決まった仕様を作るのではなく、現場ヒアリングで要件を形にしていくフェーズから伴走いただきます
  • 機能単位で設計〜実装〜テストまで一貫してお任せします
    ■ プロジェクト背景・目的
    現場の日報・分析値・在庫データが部署ごとに各種ファイルや基幹DBに分散しており、月次集計に多くの工数がかかっている。
    これらを統合基盤に集約し、BIツールなどで即時に確認できる状態にすると共に、AIなどのより高度な活用を見据えた基盤を整える。
    ■ 担当業務
    主担当(稼働の大半)
  • クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)上のデータ基盤/データマートの構築
  • データ取り込み処理の実装(連携元:RDBMS/ファイル等)
  • データマートからのファイル出力機能の実装
  • BIツールでの可視化画面(レポート・ダッシュボード)の実装
    併せてお願いする業務
  • 実ユーザーへの要件ヒアリング
  • リリース作業、稼働後のモニタリングおよび課題対応
  • 既存資料をベースにしたトレーニング資料の作成、ユーザーへのレクチャー支援
    進め方
    機能単位でアサイン → 現場担当者へのヒアリング → 設計 → 実装 → テストまで一貫して担当いただきます。
    週次の定例で進捗・課題をご自身から報告いただく形です。
    各種作業については支援ツールによる開発を進めます。
    ■ 技術環境
  • クラウド:AWS/GCP/Azure等(分析サービス/RDBMS/サーバーレス実行環境/ストレージ/仮想マシン)
  • データソース:RDBMS、各種ファイル
  • BI:分析ツール
  • 言語:SQL/Python
    ■ 体制・働き方
  • 募集人数:1名
  • 体制:PM1名/リーダー1名/開発メンバー3名(予定)
  • 報告ライン:週次定例+チャットツールで随時
  • 稼働場所:原則リモート(在宅)。打合せはWeb会議
  • 出張:東京都内または岐阜県内へ月1回程度/宿泊を伴う出張の可能性あり/出張費実費支給
必須スキル

– 指示された機能単位で、設計〜実装〜単体テストまで逐次フォローなしに完遂できること(システム開発またはデータ基盤構築の実務経験3年以上が目安)
– SQLでの中程度のデータ加工経験(複数テーブル結合/集計/ウィンドウ関数)
– 業務ユーザーへの直接ヒアリング経験(要件が固まっていない状態からの整理を含む)
– 進捗・課題を定例で自ら報告し、遅延やリスクを早期にエスカレーションできること

案件内容

共通基盤ソフトウェア導入案件
クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)上に構築します。

必須スキル

– 共通基盤ソフトウェア導入案件
⇒監視ツール中継/セキュリティツール中継/サービス管理ツール中継のソフトウェア導入を実施
※参考となるドキュメントあり
– 構成管理ツール/バージョン管理ツールの設計・導入経験
※設計書がない可能性があるため、こちらのスキルを重視

案件内容

金融・決済システムのインフラ基盤構築案件

クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)上に構築します。

必須スキル

– クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)視点での通信要件整理と設計・設定が可能なこと

– クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)でのRDBMS設計・構築経験

案件内容

【業務概要】
製造事業者の業務効率化を支援する各種サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画をしていただきます。
【募集背景】
画像・ドキュメント・各種属性情報などの様々な形式のデータを、AI・機械学習・検索技術によって横断的に扱い、ユーザーが必要な情報へより正確かつ素早くアクセスできる仕組みを強化すべく、画像・ドキュメントを中心とした検索・AIパイプラインを設計し、検証から本番環境まで一気通貫で実装できるエンジニアを募集します。
特定の技術や既存方式に縛られず、実データを使った仮説検証を高速に繰り返しながら、サービスとして成立する技術へ落とし込んでいただくポジションとなっております。
【業務内容】
特定業界のデータを活用した検索・AI機能について、技術検証から本番環境実装まで幅広く担当していただきます。

  • 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
  • ベクトルモデルを用いた検索手法の検証
  • 画像解析 / 複合データモデルの評価・活用
  • 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
  • データ前処理・特徴抽出手法の検証
  • 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
  • 検証で有効性を確認したアルゴリズムのAPI化・本番環境実装
  • 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
  • 本番運用を通じた継続的な改善
必須スキル

– 機械学習エンジニア、またはAIエンジニアとしての実務経験(3年以上)
– Pythonを用いたシステム開発・実務経験(3年以上)
– Webアプリケーションのバックエンド(API)開発・運用経験

案件内容
  • 自社製品のモバイルアプリ設計/開発/運用のリード
  • クロスプラットフォームフレームワークを用いたアプリにおける構造設計、状態管理、技術選定などの技術的意思決定
  • 新機能および既存機能改善における、技術設計/実装/テスト/リリース
  • 企画担当、デザイナー、サーバーサイドエンジニアと連携した、仕様検討およびユーザー体験の改善
  • 自動テストやCI/CDを含む、開発/リリースプロセスの改善
  • クラッシュ分析、監視、障害対応、性能改善を通じたアプリの安定運用
必須スキル

– Flutterを用いた開発経験(3年以上)
– 構造設計、技術選定、コードレビューなど、技術的な意思決定のリード経験
– 英語を用いた多国籍メンバーとのチーム開発経験

案件内容

部品を主力に取り扱う製造事業者での事業管理高度化支援。
並行して進む基幹システムの刷新とは別に、現状システム環境で利用可能なデータを用いて目指すべき事業管理像に近づけていく
事業管理高度化の企画案に対して、データによる検証を行い有効性を確認する部分が主なタスク
データの抽出自体はシステム部門が行い、抽出されたデータをBIツールによって加工・分析を行う
なお、可視化画面の構築や実運用環境での連携構築等は対象外

必須スキル

– 大量データの分析スキル(データ整形・加工・テーブル結合等も含む)
– BIツールないしはPython等によって自身で分析した経験
– 事業管理系の評価指標に関する知識

案件内容

特定業界向けの機器制御システム(遠隔管理、動作手順管理)におけるバックエンド(データ中継基盤・API)の設計および開発をご担当いただきます。
インターフェース仕様書の作成、データベースのテーブル設計、データ中継層の機能追加・改修、管理画面向けAPI開発、およびデータ処理実装等に携わっていただきます。

必須スキル

– サーバーサイド開発の経験(3年以上)
– RDBMSのテーブル設計・実装経験
– REST APIの設計・実装経験
– 非同期処理・キューイングを用いた実装経験

案件内容

動画配信事業における、外部プラットフォームのデータ取得バッチ基盤再構築およびデータモデル移行に携わっていただきます。
業務内容

  • コンテナ管理基盤およびワークフロー制御ツールで稼働する外部API連携の分析データ収集バッチの運用・障害対応
  • 分析ニーズに応じた新規バッチの設計・実装
  • クラウド型データ倉庫内でのデータ加工・モデル整備
必須スキル

– クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)の実務経験(データ倉庫 / オブジェクトストレージ / メッセージング機能 / コンテナ環境のうち複数)
– コンテナ管理基盤運用経験(ワークフロー制御ツール / 継続的デプロイメントツールは特に歓迎)

案件内容

【案件概要】
法人顧客向けに、通信網領域の導入提案を担う技術支援人材を募集いたします。
営業と連携しながら、顧客の現行構成・課題を把握し、最新動向を踏まえた改善提案を主導できる方を募集いたします。

必須スキル

– 導入提案支援の経験者
– 通信網領域に強みを持つ方(広域通信網/学内・社内通信網/無線通信網/各種統合安全対策/ソフトウェア定義型通信網などの知見)
– 顧客折衝能力を有する方

案件内容

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

  • データの収集・整形・品質確認(欠損/外れ値/分布チェックなど)
  • 探索的データ分析・可視化・仮説検証
  • 予測モデルの作成・評価(ベースライン構築、改善提案)
  • 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
  • 分析結果のドキュメント化・組織内共有(再現可能な形で)
必須スキル

– PythonまたはRでのデータ分析経験(各種ライブラリ等)
– 機械学習の実務経験または同等スキル(分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか)
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

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