単価80万円以上の案件一覧

秒間25万リクエストを超える動画配信をはじめとした視聴に関するビッグデータの収集・整形・蓄積まで一貫して行なっていただきます。

【業務内容】
ビッグデータ基盤におけるデータの収集、データレイクからデータウェアハウス／データマートまでのワークフローの開発・運用をお任せします。
ご自身のアイディア・工夫をカジュアルに提案しプロダクトに反映していただける環境であり、単純に作るのではなく価値を提供することを重視しております。
データ基盤はGCP（Google Cloud Platform）を主軸とし、サブシステムにはAWS（Amazon Web Services）を部分的に採用した構成。日々進化するクラウドサービスをキャッチアップし最適な構成に随時進化し続けています。
今後もさらに安定してバージョンアップやスケーラビリティ・パフォーマンス改善を重ねるため、その開発の中核を担っていただくデータエンジニアを募集しております。

【開発環境】
■主要開発技術：GCP（Google Cloud Platform）環境でのワークフロー開発
■開発言語：Python, JavaScript, SQL
■クラウドプラットフォーム : Googleクラウド（BigQuery, Dataform, Workflows, CloufdFunctions, CloudRun）
■データ収集 : Fastly
■データウェアハウス : BigQuery
■コミュニケーションツール：Slack
■開発手法：アジャイル（一部ウォーターフォール）
■開発支援ツール・環境：GitHub, GitHub Actions（CI/CD）
■構成管理 : Terraform
■エディタ/IDE：VSCode Vim（＊お好みのエディタを使用していただいてOKです。）

●概要●
従来のTCP/IPベースのL2/L3の上に仮想的なL2/L3ネットワーク層を構築し、その上でカスタム通信プロトコルスタックを設計・実装するプロジェクトです。以下の先端要素技術を取り入れた次世代ネットワーク基盤の企画・設計段階から参画いただきます。

DID/NFTとの連携
完全サーバレスなP2P通信
動的セキュアストリーム（DSSP）
動的セキュアメッシュ（DSM）

主な業務内容
◆技術企画・要件整理
・DID/NFTと連携可能なネットワーク構成の検討
・P2Pベースの通信アーキテクチャ設計
・仮想L2/L3層における通信モデルの検討

◆上流設計・ドキュメント化
・通信プロトコル設計・仕様策定
・DSSP/DSM構成に関するアーキテクチャドキュメント作成
・セキュリティ要件・通信制御要件の整理

◆エンジニアリングチームとの連携
・下流工程に向けた技術仕様の引き渡し
・プロトタイピングフェーズにおける技術支援
・他エンジニア・PMとの壁打ち、合意形成

◆技術調査・PoC
・新技術（P2P、仮想L2/L3、DSSP/DSM等）の技術調査
・必要に応じた軽微なPoC（C++/Go/Rust等）

■概要
既存フローの仕様理解、仕様ドキュメント化、トラブル時対応、既存フロー変更対応、新規フローの作成対応

■詳細
Power Automateの運用・保守作業を目的とする。少数ではあるが新規フロー作成が発生する可能性がある。

XGBoostやLightGBMなどの機械学習アルゴリズムを用いたモデル構築が可能なエンジニアの方を募集しております
クライアント企業のAIエンジニアがモデルの設計を担当し、その後の開発フェーズにおいてのご支援を想定しております。

・S/4 Private cloud(RISE) 2023の導入にあたり会計領域（FI）のSEを担当
・担当予定機能：I/F、レポート(ALV)、SAPクエリ、BADI、EXIT
※UIはSAPGUIベースの導入
※Fioriは使用しません。
※EAI製品はMagic xpiを使用

クライアント(AIベンチャー)メンバーの一員として大手製造業向け開発支援サービスのWebシステム開発において、主にフロントエンド部分の開発をお願いします。

具体的な業務イメージ
■ 仕様書から基本設計・詳細設計を行う
■ 詳細設計をもとに実装を行う
■ 詳細設計をもとにテストケースを作成し、単体テストを実施し結果をまとめる
■ 仕様書・基本設計をもとに結合テストを計画・作成し、実施結果をまとめる

言語：Python, Typescript
フレームワーク：FastAPI, React, Next.js
DB：RDB(MySQL, PostgreSQLあたりを予定), Redis
ソースコード管理：GitHub
PJ管理：GitHub, Backlog
情報共有ツール：Slack
その他インフラ：AWS
システム規模：スクラッチ開発
開発体制：3名 PM(1)、リードエンジニア(1),エンジニア(1)

PJの各工程において、必要に応じて以下資料を作成していただきます。　
◆仕様策定・基本設計
　○ 機能仕様書
　○ 画面仕様書
　○ 画面設計
◆詳細設計
　○ UIコンポーネント設計書
　○ データフロー図
◆テスト
　○ UIコンポーネントテスト項目
　○ E2Eテスト項目

本プロジェクトでは、自動車のカメラやセンサーを活用した画像解析の精度向上を目指し、LLM/LMMを活用して、誤検知の削減と認識精度の向上を図ります。

【想定業務内容】：

1. 車両検知精度向上のためのモデル開発
   ・既存のレーダー認識技術から画像解析へ移行し、YOLOやSSDなどの物体検出アルゴリズムを使用して、車両や周辺構造物の正確な識別を実現させる
2. 道路標識認識精度向上
   ・道路標識を他の物体と誤認識しないよう、画像データを用いて標識認識モデルを最適化
   ・臨時標識や地図情報との不一致を解消するため、リアルタイムで地図データと統合

本プロジェクトでは、生成AIを活用した対話型コミュニケーションの高度化を目指し、カーナビシステムにおける音声認識・自然言語処理の精度向上と、新たなユーザー体験の提供を行います。

クライアントは、長年にわたり自動車業界でユーザー向け対話システムの開発・運用を行っております。
今回のプロジェクトでは、より柔軟かつ高度な応答処理を実現する技術開発が求められています。

本プロジェクトは、クライアントと連携しながら、上流工程から開発まで一貫して関与できる環境です。
仕様が完全に固まっているわけではないため、技術的な点を理解したうえで最適なアプローチを考え、複数ある選択肢から比較・検討・提案しながらプロジェクトを推進できる方を募集しています。

【想定業務内容】：リード・アイデア創出・品質担保の3軸での支援

1. 生成AIを活用した対話システムの開発
   ・ユーザーの自然な会話を理解し、適切な応答を生成する対話システムの設計・開発
   ・既存の音声認識システムと連携し、ユーザーの発話から意図を抽出・分析する仕組みの構築
2. セキュリティ強化と制度整備
   ・データの適切な管理・運用
3. 上流工程（提案・企画）からの参画
   ・クライアントと連携し、生成AIの活用方法や新たな価値創出の提案
   ・AIを活用したユーザー体験の最適化に向けたアイディア出し
4. システム開発とアジャイル推進
   ・生成AIシステム開発の前処理・データ処理の実装