単価80万円以上の案件一覧

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

現行のデータ分析ツールから新規分析ツールへの移行に伴う仕様把握、構築、および顧客対応が主要な業務となります。

【想定業務内容】

• 現行ツールの帳票仕様の確認・理解
• 新規ツールを用いた帳票構築、および移行前後の数値検証
• 顧客への説明、および各種説明資料・手順書の作成
• その他付随する業務

– BI／分析ツールを用いたデータ分析・開発経験
– データ整備・マスターデータ管理の実務経験
– 顧客と直接やり取りを行い、主体的に業務を推進できる方

データエンジニア / インフラエンジニア
専門性や強みに応じた業務を担当します。

概要：
横断的な組織として、事業部門と連携しながらデータ基盤の構築・運用を担当するチームです。
事業部門側に払い出すクラウドプロジェクトの管理を行い、事業部門のデータはオンプレミスサーバー上に存在します。
セキュアで信頼性が高く、自動化されたデータ基盤構築および共通基盤の実現を目指します。

構築対象の主要なサービス:
・共通

• アクセス制御
• クラウドストレージ
• RDBMS
• コンテナ実行環境
• サーバーレス処理
• コンテナリポジトリ
• ジョブスケジューラ
• メッセージング
• 仮想サーバー
• 秘密情報管理
• 監視ツール
• ログ管理

・データエンジニア

• DWH

・インフラエンジニア

• コンテナオーケストレーション
• セキュリティ管理
• ネットワークセキュリティ
• ネットワーク接続サービス

※AI開発支援ツールや自動化ツールがチーム内の共通ツールです。
拡張機能連携ツールやドキュメント管理ツール等が使用可能で、業務に必要な文章にアクセスできる環境です。
コード管理はCLIコマンド経由で利用可能です。

●クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の実務経験
・共通
– クラウドプロジェクト作成および適切なアクセス制御設定
– CI/CDを実践しての運用業務効率化
– CLIコマンドでのクラウド環境の操作
・データエンジニア
– DWHを用いてのデータ基盤の構築
– ワークフローエンジンを利用したパイプライン処理の構築
・インフラエンジニア
– コンテナ技術でのワークロード構築および継続的な運用改善経験
– セキュリティ境界設計および構築(参画後のキャッチアップも可)

●Infrastructure as Code (IaC)の実務経験
・クラウド環境のリソースを対象にしてのIaCツールでの構成管理経験
・コンテナ技術の実務経験

以下は職種に応じていずれかが必要
●データエンジニア
・データ基盤（DWH等）の概念の理解とDWHおよびクラウドストレージを利用しての構築・運用経験
・データ変換ツールを活用したデータパイプライン構築・運用経験
・オーケストレーションツールの構築経験
・各種データ転送・ワークフローツールの利用経験
・SQLの読み書き（特定DWH特有の構文に習熟していると尚可）

●インフラエンジニア
・コンテナ実行環境上でのワークロード運用経験（セキュリティやネットワークポリシー設計の理解）
・パッケージマネージャーを用いたアプリケーションのデプロイ・管理経験
・権限分離によるコンテナからリソースへのアクセス権限設計経験
・CI/CDパイプラインからのコンテナデプロイ自動化経験
・各種管理ツールを用いたトラブルシューティング経験

生活インフラ系向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、バックエンドシステムの開発を担当していただきます。

• 要件定義から技術設計までの対応
• サーバーサイド開発
• データベース設計
• SQL実装
• パフォーマンスの最適化
• システムリリース対応等

◆主な開発環境・ツール◆

• 言語：Python、TypeScript、Java
• データベース：RDBMS、DWH
• クラウド：AWS/GCP/Azure等
• IaC：IaCツール
• その他：ドキュメント管理ツール、AI開発支援ツール
• コミュニケーション：コミュニケーションツール

– Pythonを用いたWebアプリケーションの開発経験
– 10名以上の体制でのプロジェクトマネジメント/プロジェクトリーダー経験
– 自社サービス開発企業でのWebサービス開発経験（1年以上）
– 数百テーブル規模以上のデータベース設計・構築経験
– データベースのパフォーマンスチューニング経験
– 要件定義から技術設計への落とし込み経験
– クラウド環境における開発経験

マイクロサービス群における開発リード業務を担当

• プロダクト責任者から受領したタスクに対するシステム要件の具体化および開発担当者向けタスク整理
• 開発担当者の見積・設計・テストに対するレビュー
• 構成変更を伴う変更時における全体アーキテクトチームへの設計説明・合意形成
• リリース作業の指示および監督
• システム問い合わせの一次対応
• 障害・トラブル発生時の対応リード
  開発環境：マイクロサービスアーキテクチャ／アジャイル・スクラム

– プロダクト責任者や他チーム開発リードとの調整能力
– 英語および日本語でのコミュニケーション能力
– バックエンドWebサービス（管理画面を含む）の開発リード経験
– コンテナ環境におけるアプリケーション開発経験
– 自律的に業務を遂行できる推進力
– プロダクト責任者と開発チームの架け橋となり技術的リーダーシップを発揮できる方

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験