単価70万円以上の案件一覧

クラウド環境の標準構成テンプレートについて、設計から実装、検証までを担う。標準環境は要件定義書・基本設計書・IaCがテンプレート化されており、これを用いた品質の安定化と高速な環境提供が価値の中核となるが、既存のIaC資産は別クラウド前提であり、対象クラウド環境版は未整備の状態にある。設計方針に基づき、セキュリティ環境、共通機能セット、コンテナ基盤、CI/CDといった標準構成を該当クラウド上でIaCとして実装し、テンプレートの構造設計、モジュール分割、環境展開の検証、再利用に向けたドキュメント整備までを担当範囲とする。実装段階で判明した課題は設計担当へフィードバックし、標準構成の精度向上に貢献する。

– 該当クラウドに関する知見
– 該当クラウドを用いた基盤構築の実務経験
– IaCツールによるクラウド基盤の設計・実装経験

既存クラウド基盤前提で整備されている標準環境を、別クラウド環境へ横展開するための移行構想策定およびアーキテクチャ設計を担う。
標準環境は要件定義書・基本設計書・IaCテンプレートとして整備済みだが、移行先クラウド向けの知見・アセットは未整備の状態にある。既存クラウド版の設計資産を起点に移行先相当サービスへのマッピング方針を策定し、アーキテクチャ差分の洗い出し、実現可否の判断、移行に伴うリスク・制約事項の整理と対応方針の提示までを担当範囲とする。
並行して進むIaC実装ポジションに対しては、設計方針および標準構成を定義して展開する。移行先クラウドの知見者が確保できていない領域であり、技術的な意思決定を委ねられる立ち位置での推進を期待する。

– OCIに関する知見
– OCIを用いたエンタープライズ基盤のアーキテクチャ設計経験
– クラウド間のアーキテクチャ差分を評価し移行方針・リスク・制約を整理して提示できる能力

■業務内容
ポジション：技術リーダー兼現場 bridge 役
技術リーダーとして全体を牽引しつつ実装も担当

• 技術方針・アーキテクチャ設計
• AIエージェント実装の牽引
• 現場調整・橋渡し役

– 顧客との対話と技術リードを一人称で担えること
– AIエージェント、クラウドプラットフォーム、開発基盤の知識があり横断的に対応できること
– 構想策定だけでなく、試作・実装まで手を出せること

■案件概要
国内研究機関・コンサルティング企業にて、生成AIを活用した新規プロダクト開発を推進している。
詳細設計以降フェーズにおいて、アプリ担当・全体統括など各関係者とコミュニケーションを取りながら、要件や仕様の調整を進める。
進行管理のみではなく、能動的にアーキテクチャの検討・設計・開発を進められる技術者を募集。
■想定業務
オープンソースソフトウェアを導入、設定し、他コンポーネントと接続する前提で以下の工程を遂行。

• 詳細設計
• 運用設計
• 構築作業・テスト

– 自ら情報収集しタスクを組み立てて成果物を完成させることができる能力
– 領域が異なる担当（アプリ担当、プロジェクト管理など）とコミュニケーションを取りながら要件や仕様の調整を進めることができる能力
– コンテナオーケストレーション技術を中心としたクラウドネイティブ／オープンソース基盤の設計・構築経験
– コンテナ実行環境に関する知識・経験
– 統合監視ツール・ログ収集基盤等を用いた監視・ログ基盤の設計・構築経験
– インフラ領域における詳細設計・運用設計・構築・テスト経験
– 複数コンポーネントを組み合わせたアーキテクチャ検討・設計経験

取引先ごとに様式の異なる各種帳票を文字認識ツールで読み取り、LLMで必要項目を抽出・連携先システムへ自動変換する既存AI-OCRのゼロベース再構築プロジェクトです。
業務の中心はLLM側の調整および精度検証ループの推進です。

• プロンプト・処理フローの設計
• 評価用データの整備、項目単位での正誤判定（LLMを活用した自動判定を含む）
• 誤抽出ケースの収集および失敗パターンの分類
• 原因切り分け（プロンプト／入力／モデル）
• 修正後の再検証と精度向上ループの推進
  【技術構成】
  クラウド型ドキュメント解析サービス／クラウド型AI機能／AIワークフロー構築ツール／Python（評価・検証仕組みの実装用）
  【体制】
  技術責任者1名（方針策定）、開発検証メンバー5名（予定）
  【求める人物像】
• 指示待ちにならず、仮説を立てて粘り強く検証・改善を回せる方
• 期間を通して継続して参画いただける自走力のある方

– LLMを組み込んだ開発において、出力品質に責任を持った実務経験
– プロンプトの設計と改善を自ら行った経験
– 精度が出ない際に、原因を切り分けて改善した経験
– Pythonでの開発経験（評価の仕組みをご自身で実装できるレベル）

1. 顧客課題の発見・設計

• 利害関係者（経営層〜現場担当者）との関係構築／調整
• 課題の構造化／仮説構築／ソリューション提案

2. 業務フロー構築／PoCの高速実装

• LLM／AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装
• 顧客の既存SaaSとのAPI連携／データ統合
• フルスタック開発

3. 本番導入／伴走

• 本番導入の技術支援／運用設計
• セキュリティ／コンプライアンス要件への対応
• 導入後の利用定着支援／改善提案

4. プロダクトフィードバック

• 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
• 新規ユースケースの発見／提案
• プロダクト改善に繋がるパターンの抽出／体系化
  開発環境の傾向
• 開発言語：Python、TypeScript、React、Next.js等
• データ：大規模データウェアハウス、RDBMS、各種データソース
• インフラ：クラウドプラットフォーム（AWS/GCP/Azure等）、コンテナ技術
• AI／LLM：各種AIフレームワーク
• ツール：コミュニケーションツール、ナレッジ共有ツール、タスク管理ツール、ソースコード管理ツール
• AI開発支援：各種AI開発支援ツール

– ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– フルスタックでの開発経験
– LLM／生成AIを活用したアプリケーションの開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発／運用経験