単価70万円以上の案件一覧

某メーカーのDX案件における、マスタデータ管理・データ連携システム開発を行うPJです。
データ連携担当ポジションでは、基幹業務システムとデータ基盤とのデータ連携基盤の設計・開発を実施します。
RestAPIの設計開発にあたりMulesoftを利用、RAML形式でAPI定義を行う方針です。

LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードするポジション。
RAG（Retrieval Augmented Generation）やエージェント設計、LLM評価・品質改善、監視・運用、セキュリティ対策まで含め、PoCに留まらず本番運用可能なLLMシステムの構築・継続改善を担当。
品質・コスト・安全性のバランスを考慮しながら、実運用レベルのLLM活用を推進する。

主な業務：
・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）
・セキュリティ・安全性設計（PII、権限管理、プロンプトインジェクション対策）
・チーム開発（コードレビュー、設計、ドキュメント整備）

アート業界向けSaasプロダクト開発案件において、フロントエンド開発をリードいただける方を募集しています。
React/Next.jsを用いたUI設計から実装、パフォーマンス最適化まで幅広く担当いただきます。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語/FW：React, Next.js, TypeScript, Ruby on Rails
・DB：RDS, NoSQL
・ツール：GitHub, Slack, Notion

求人メディアサイトの開発において、下記の業務をお願いします。

・フロントエンド開発
・要件定義
・基本設計〜運用保守
・インフラ環境の構築 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：TypeScript・Ruby・Flutter
・FW/環境：React・Next.js・Rails
・インフラ：AWS・GCP
・ツール：GitHub Actions・Figma・Slack・AIツール など

求人メディアサイトの開発において、下記の業務をお願いします。

・モバイルアプリの開発
・要件定義
・基本設計〜運用保守
・インフラ環境の構築 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Dart・Ruby・TypeScript
・FW/環境：Flutter・Rails・React・Next.js
・インフラ：AWS・GCP
・ツール：GitHub Actions・Figma・Slack・AIツール など

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表（Figure）作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理（欠損値処理、正規化）、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

・エンド様が展開されているスマートセンサ製品において、収集データをAWSのDynamoDBに蓄積する予定となっており、そのデータを可視化するWebシステムの構築を担っていただきます。
・エンド様から提示される概要設計資料を基に、Webシステムの構築をご担当いただきます。
・システム構築後は、エンド社員様に対してのスキルトランスファーもおこなっていただきます。

≪具体例≫
・Webページ製作
・作成物の構成説明
・ソースコード開示
・本作生物の作成、変更、追加方法のレクチャー

生物学的年齢を再定義するアルゴリズム・アーキテクト
・エピジェネティクス情報を用いた新規エイジングクロック（生物学的年齢）算出ロジックの考案 ・臓器別（脳・心臓・腸など）の老化予測モデルの要件定義および実験計画の策定
・深層学習（LLM等）をバイオデータへ適用するためのアーキテクチャ設計および技術選定
・解析結果に基づく「病気にならない体作り（介入方法）」のサービス化に向けた仕様検討

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル（CNN/Transformer等）の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル（LLM）技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発（プルリクエスト、コードレビュー）およびモデル管理, ・クラウド環境（GCP/BigQuery等）を用いた学習基盤の活用

大手通信キャリアが提供する金融サービスのWebアプリケーションにおける
保守・運用開発案件です。
大手SIerに参画いただき
Vue.js（Nuxt.js）で構築されたアプリケーションの機能追加、バグ修正、
リリース作業等を担当いただきます。 　

【主な業務内容】 　
・既存機能の改修、新規機能の実装 　
・バグ修正、リファクタリング対応 　
・内結テスト、外部テスト、総合テスト対応
・リリース作業、手順書の更新