単価80万円以上の案件一覧

官公庁向けネットワークシステム構築プロジェクトにおいて、サーバーチームのメンバーとして設計および構築業務を担当いただきます。

– サーバーOS（Windows系、Linux系）および仮想化基盤を用いた構築の豊富な経験
– バックアップ＆レプリケーション環境の構築に関する豊富な経験（特定のデータ保護製品であれば尚良し）
– 円滑な意思疎通が可能なコミュニケーション能力
– 30代から40代前半までの層が活躍しているプロジェクトに対応できること
– 東京都内のプロジェクトルームに常駐可能なこと

複数案件における事業立ち上げ支援、および全社横断的な開発ブースト支援。
CTO/VPoEと連携した組織・プロダクトの課題解決、事業計画フェーズからの新規事業参画、アーキテクチャレビュー、インフラからアプリ両面（フロント・バックエンド）にわたるモダン化の推進。

＜開発環境の一例＞

Go、Next.js、MySQL（Cloud Spanner含む）、Redis、GCP、AWS、Datadog、GitHub Actions、CircleCI、Terraform 等

＜備考＞

業務上、アダルトコンテンツに触れる可能性があります

– インフラ、バックエンド、フロントエンドにおよぶ広範な設計・実装・実務経験
– 大規模システムにおける技術選定やアーキテクチャなどの意思決定経験
– コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術を用いた開発経験
– サーバーサイドにおけるTDD（テスト駆動開発）の実務経験、および静的型付け言語での開発経験
– RDBにおいてパフォーマンスを意識した最適なコーディングができる方
– 新旧様々なシステムへの素早いキャッチアップ能力、および関係者を巻き込む高い推進力

決済基盤の購入領域における、新規機能追加および運用保守・改善開発。レガシー環境（PHP）からモダン環境（Go/Next.js）へのモダナイゼーション推進。
プロジェクトのリードから基本・詳細設計、開発、テスト、保守改修までの一連の工程をチームで横断的に担当。

＜開発環境＞

言語：PHP, Golang, TypeScript (React/Next.js App Router)
インフラ：Kubernetes, AWS, Amazon Aurora MySQL, Terraform
ツール：GitHub Actions, Datadog, Docker, JetBrains IDE / VSCode
生成AI：ChatGPT, Claude Code 等

– バックエンド（API, Batch）およびフロントエンドの各実務経験（3年以上）
– システムの運用保守実務経験（3年以上）
– PHP または Golang の実務経験（どちらか3年以上、両方あれば歓迎）
– TypeScript および React / Next.js の実務経験（3年以上）
– RDBMS（MySQL等）の利用経験（3年以上）
– 生成AI（ChatGPT, Claude等）を実務で活用した開発経験（半年以上）

特定業界の大手企業向けにおけるAI・GPUインフラ基盤の構築支援プロジェクトです。

最先端のGPU製品群を用いたクラスタ構成および導入を中心に、クラスター管理ツール、コンテナ技術、ジョブスケジューラーなどのミドルウェア設計・構築から、GPUサーバーを収容するデータセンター、高速ネットワーク、高性能ストレージの設計まで幅広く対応します。

AIインフラの設計から構築・導入までを一貫して主導できる人員を募集しています。

＜環境＞
NVIDIAGPU、Slurm、コンテナ（Docker/Kubernetes）、BCM、高速NW、ストレージ

– 主要なGPUハードウェア・ソリューションを用いたクラスタ構成および導入の実務経験
– クラスター管理ツール、コンテナ環境、ジョブスケジューラーなどの各種ミドルウェアの設計・構築経験
– GPUサーバーに最適化されたデータセンター、高速ネットワーク、および専用ストレージ等の設計・構築経験

以下の技術要素において、委託先成果物の検証や、委託先との課題協議等に対応できる方を募集します。
（実際のシステム設定や、テスト実行を担当する可能性もあります）

– クラウド環境および仮想化環境の設定経験
– 基盤構築の経験
– IaaSサーバーの構築経験
– CI/CDパイプラインの構築経験
– ネットワーク・通信設定の経験
– クラウドおよびインフラ全般に関する知見

特定業界向けクライアントにおいて、ネットワークインフラ構築プロジェクトを支援いただける方を募集いたします。
ネットワークインフラの構築に関する要件定義から構築、運用改善までを一気通貫で対応いただくほか、組織内でのインフラ構築に関するナレッジのドキュメント化や、後任育成のための技術承継を担当いただく想定です。

◾︎想定業務内容

• ネットワーク要件定義／設計／構築／運用改善の推進
• 実機設定／障害対応までの実務対応（ハンズオン）
• 設計思想・運用ルールの整理およびドキュメント化
• 関係者への共有展開、後継育成、スキルトランスファーの実施
• 継続的な標準化・業務改善の推進

– 設計および運用ルールのドキュメント化に関する経験
– 中長期でのプロジェクト参画が可能であること（2〜3年）
– ネットワーク領域における標準化や改善活動を推進した経験
– 大規模なネットワーク環境（複数拠点接続やハイブリッドクラウド等）に関する実務経験
– 主要なネットワーク機器ベンダー（ routing/switching, firewall, load balancer等）の知見
– 後継者育成や技術承継に対する強い当事者意識（オーナーシップ）

• 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

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス（API）の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

生成AI技術を組み込んだ対話機能を備えるコンテンツ創出系アプリケーションにおいて、サーバーサイド開発体制の強化に伴う要員を募集します。

• APIの設計からテストまでの実務遂行
• PMやPdMと連携したシステム開発に関する議論および協調
• プロジェクト進行のマネジメントサポート
• UI/UXの改善提案および不具合への対応
• 既存ソースコードのリファクタリング
• システムパフォーマンスの最適化など

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：TypeScript
・FW/環境：NestJS・Next.js
・DB：PostgreSQL・Redis
・インフラ：Azure・Docker
・その他：GitHub Actions・Notion・Redash

– TypeScript（Node.js環境）を用いたサーバーサイドの開発経験（3年以上）
– TypeScript（Next.js等）を用いたフロントエンド・バックエンド開発経験（1年以上）
– 自社サービス展開企業におけるエンターテインメント領域の一般消費者向けサービス開発経験（1年以上）

大手エンターテインメント関連企業において、アンケート調査の設計、集計、レポート作成などを担当していただきます。
※想定される業務スコープ例：

• 課題のヒアリング
• アンケート調査の設計
• 各種調査ツールを用いた調査票作成
• アンケートデータの集計
• レポート作成
• アンケート調査設計に関する業務効率化

– アンケート調査設計の実務経験
– アンケートデータの集計およびレポート作成経験（実務において自ら手を動かして検証・作業ができること）
– 事業ニーズや施策立案から逆算した調査設計の経験（事業会社側での市場調査・マーケティングなどの実務経験）
– 生成AIツールやシステム開発等を活用し、アンケート調査設計に関わる業務効率化を推進できるスキル・経験

• 高度な立体データ解析システムの技術開発を担当するポジション
• 独自アルゴリズムの構築に最上流工程から携わる

【作業内容】

• 独自の対象物・形状認識アルゴリズムのスクラッチ開発
• 設計データや空間データとのシステム連携
• 高度なベクトル・幾何学解析処理の実装
• 処理の高速化および精度向上に向けた改善
• アジャイル手法によるプロトタイプ開発
  など

【ツール/環境】
言語：Python, C/C++

– 3次元空間における形状検出や物体認識・検知に関する実務経験
– 高度な数学的知見を実務に適用・応用できる能力
– Pythonを用いた品質の高いソースコードの実装スキル