単価80万円以上の案件一覧

企業向けの課題解決を目的とした新規のBtoBマッチングプラットフォームの開発支援のプロジェクトになります。

【担当範囲】
既存のプロダクトチームにフルスタックエンジニアとして参画し、フロントエンドおよびバックエンド両面から開発を牽引する役割です。

【チーム体制】
pdm：1名
フロントエンド：1名
バックエンド：1名
外部AIチーム：複数名
※本ポジションは、この既存チームの中にフルスタックエンジニアとして参画し、フロント／バック両面から開発を牽引していくイメージになります。

【開発環境】
・実行環境：Azure Container Apps
・フロントエンド：Next.js, React, TypeScript
・バックエンド：Nest.js（TypeScript）
・DB：Azure Cosmos DB
・認証：Azure AD B2C
・メール送信：SendGrid
・AI：Azure OpenAI

・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（3年以上目安）
・Node.js（TypeScript）を用いた API 開発経験
・Webフレームワーク（Nest.js / Express / Fastify など）での開発経験
・RDB または NoSQL データベースを用いた設計・運用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・クラウド（Azure／AWS／GCPのいずれか）上でのWebアプリ構築・運用経験
・Linux環境での開発・CLI操作、ログ調査などの基本スキル
・AIサービスの利用経験（Azure OpenAI／OpenAI API／Vertex AI／Bedrock 等）
・RAG構築やLLMを組み込んだアプリケーション開発経験

・アサイン先案件
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与。

・業務内容・期待役割
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

・クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出～グロースを担っている部門にてインフラエンジニアとして参画していただきます。
・主な業務内容として、AIを用いた営業職向けの2つのサービスの機能開発として、クラウドインフラ環境の構築・運用やCI/CDパイプラインの整備、監視・ログ管理システムの構築、パフォーマンス監視・改善に携わっていただきます。

◆主な開発環境・ツール
言語：TypeScript、Node.js
FW：React
DB：PostgreSQL
インフラ：AWS
その他：GraphQL、Kubernetes、Terraform

・クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出～グロースを担っている部門にてバックエンドエンジニアとして参画していただきます。
・主な業務内容として、AIを用いた営業職向けの2つのサービスの機能開発として、API設計・開発やデータベース設計・最適化、セキュリティ対策の実装、パフォーマンスチューニングに携わっていただきます。

◆主な開発環境・ツール
言語：TypeScript、Node.js
FW：React
DB：PostgreSQL
インフラ：AWS
その他：GraphQL、Kubernetes、Terraform

・TypeScript(Node.js)を用いたソフトウェア開発のご経験3年以上
・RESTful API / GraphQL の設計・開発経験
・PostgreSQL、MySQL等を用いたデータベース設計・運用経験

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

・社内システム改修に関する実作業業務全般を行っていただきます。
・古いシステムの調査
・検証仕様書の作成
・検証作業の実施
・課題が見つかった場合の改修作業

◆主な開発環境・ツール
・OS: CentOS, Ubuntu, AmazonLinuxなど
・ミドルウェア： Apache, Nginx, MySQLなど
・開発言語： メインはPHP5.6系、 7系、他に例外でJava、mysql
・FW： php(laravel)
・管理ツール：Confluence, Jira, Googleスプレッドシートなど

【概要】
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各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

半導体関連製品（フォトマスク、ガラス基板など）の製造工程において、各種測定データ（膜厚、寸法精度、光学特性、欠陥数など）の統計分析を担当。
測定結果の集計・可視化、工程能力分析（CP/CPK）、異常傾向の抽出、分析結果に基づく改善提案まで一連のデータ解析を行い、製品歩留まりと品質向上を支援します。

・半導体・精密機器の製造工程や測定データの理解
・統計分析の実務経験（工程データ、品質データなど）
・Excel、Python、R、Minitabなどによるデータ集計・分析経験
・データ可視化・報告書作成経験

本案件は、SAPシステム（SD／MM領域）における保守運用支援業務です。
ユーザー部門からの問い合わせ対応やトラブルシューティング、業務改善要望のヒアリングを中心に、日々の運用保守をリードしていただきます。
また、開発・テスト・導入まで一貫して自走できる実務担当者としての参画を想定しています。