単価70万円以上の案件一覧

現在参画しているメンバーのスキル不足により、正社員が技術的なフォロー等に多大な工数を割かれている状況を改善するため
指示待ちやQAの右から左への流しではなく、自走してロジカルに検証根拠を積み上げられる、教育コストのかからない即戦力を求めている
・業務内容：
CrowdStrike製品の提案・導入・オンボーディングフェーズにおける技術支援
提案時の技術Q&A対応、構成案の技術的裏付け
PoC（概念実証）の環境構築、検証支援、QA対応
導入設計、構築作業、オンボーディング支援（手順書作成等含む）
導入後の技術フォローアップ

生保基幹システム対外接続サーバー更改案件にて、以下の内容を行っていただきます。

・概要設計工程から参画。
・要件定義担当者から内容の引継ぎ。
・リーダー業務、顧客や関係者の調整を担当

Informaticaを用いたデータHub、ETL開発
フェーズ：要件定義、基本設計

・大手インターネット銀行の運営企業様において、開発PLとして参画していただきます。
・開発チームのリーダーとしてプロジェクトを牽引していただきます。
・ユーザー部門との折衝業務も担っていただきます。

【参画メリット】
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働き方が可能でございます。
・フレックスとなりますので、柔軟な働き方が可能となっております。

・データ抽出/集計業務
・データマート構築のQuery構築業務
・BIツール（Looker）の可視化環境構築業務

大手通信キャリアで新クラウド基盤(実態はAWS)の検討がスタートしており、AWS開発・構築経験者の募集。
新クラウド基盤上へ金融サービス(スマホ決済、クレジットカード等)を移行する予定でおり、現在稼働中のサービスをどのように新クラウド基盤で動作させるか、システム全体最適を含めた検討を行う。

開発・構築経験5年以上※AWS経験を有していること

・Google Cloudを用いたデータパイプライン・集計パイプラインの構築
・BIツール（例：Looker Studio、Streamlit）を用いたダッシュボード構築
・要件定義に従った開発業務

・主要クラウドサービス（AWS、Google Cloud、Azure）を用いた開発経験（1年以上、Google Cloudが望ましい）
・Python、SQL、Git、Dockerを用いた開発経験（3年以上）

・決済基盤における購入領域の新規機能追加、運用保守・改善開発に参画いただきます。
・購入システムの案件増加対応
・モダナイゼーションの推進
・PRJのリードから設計、開発まで、一通りをお任せしたいと考えております。
・現行システムの開発言語としては主にPHPとなります。
・モダナイゼーション先のシステムはGoとなっております。

【主な開発環境・ツール】
・開発言語：PHP / Golang
・インフラ：Kubernetes, AWS, Amazon AuroraMySQL
・開発マシン：Mac
・開発ツール：JetBrains IDE(開発者全員が利用可)​
・管理ツール：GitHub
・利用可生成AI：ChatGPT / GitHub Copilot / Claude Code / 他、各種利用可能
・その他ツール：Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform

・既存WebアプリケーションのAPIへのリプレイスおよび技術リード
・既存Webアプリケーションの仕様を紐解きながら、APIへのリプレイスをリードしていただきます。
・その中で、クリーンアーキテクチャやドメイン駆動設計（DDD）に基づいたモデルの構築および実装、そしてチーム全体の技術力向上を担っていただきます。
・単なる実装に留まらず、品質と納期のバランスを見極めた意思決定を主導していただくことを期待しています。

【開発環境】
PHP8.​4やLaravel11など、最新のスタックを用いた開発環境です。
◆開発言語：PHP8系（随時バージョンアップします）
◆フレームワーク：Laravel11系（随時バージョンアップします）
◆既存Webアプリケーション：PHP5.​6（CakePHP2、FuelPHP1.​8）
◆データベース：MySQL5.​7系（別プロジェクトにてバージョンアップ予定です）
◆インフラ：AWS、Docker
◆バージョン管理：Git、GitHub
◆CI/CD：GitHub Actions
◆ローカル開発環境：Docker、Docker Compose
◆統合開発環境：Visual Studio Code

【アーキテクチャ・設計・チームのリード】
■ドメイン駆動設計（DDD）の実践と推進スキル
-業務ルールをモデルに落とし込んだ経験がある
-ユビキタス言語の策定ができる
-境界づけられたコンテキストの設計ができる
-チームメンバーに対し、DDDの思想や実装パターンを教育し、チーム全体の設計力を底上げできる能力がある

■クリーンアーキテクチャの思想を深く理解した実装スキル
-各層の責務を明確に分離した実装ができる
-プロジェクト固有の層構造の意図を理解しつつ、より良い実装へ昇華できる
-チームメンバーに対し、クリーンアーキテクチャの思想や実装パターンを教育し、チーム全体の設計力を底上げできる能力がある

◼️技術的意思決定と推進スキル
-曖昧な要件や技術的課題に対し、選択肢とトレードオフ（品質・コスト・納期）を提示し、合意形成ができる

■プロジェクトマネジメントの補佐スキル
-進捗遅延のボトルネックを特定し、工数見積もりの精度向上やプロセスの改善を主導できる

【実装】
■モダンPHP（8.​4）/ Laravelを駆使したコーディングスキル
-モダンPHPの型システム、Enum、Readonly等を活用し、堅牢で自己文書化されたコードが書ける
-LaravelのService Container、Middleware、Eloquentなどの内部構造を理解し、パフォーマンスと可読性を両立できる

■レガシーコード（PHP5.​6 / CakePHP2 / FuelPHP1.​8）の解析能力
-ドキュメントのないレガシーコードから仕様を読み解き、特定することができる

■段階的かつ安全な移行戦略の実行スキル
-既存ビジネスを止めずに、新旧システムを稼働させながらAPI化を推進することができる

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル（Large Epigenome Model, LEM）の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク（バイオマーカー予測、予防医療AIなど）への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容：
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境（AWS 等）での学習・運用

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験