単価80万円以上の案件一覧

専門職向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、オンプレミス版製品の設計・実装をリードできるエンジニアを募集します。
Windows対応のクライアント／サーバー型アプリケーションを中心に、既存の大規模コードベースの解析・保守、設計方針策定、レビュー、品質担保まで一貫して担当いただきます。
開発言語（Delphi／C#／C++等）を用いた設計リード経験が求められます。

– Windows対応の業務系クライアント／サーバー型アプリケーションの設計・実装リード経験（Delphi／C#／C++いずれか）
– 大規模・長期運用コードベースの解析・保守リード経験
– RDBMSのテーブル設計・パフォーマンスチューニング
– 開発環境でのチーム開発、バージョン管理ツール／プロジェクト管理ツール等での構成管理・課題管理・レビュー経験
– 影響調査～設計～コーディング～テスト～リリースまで品質責任を持って完遂できること

• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に、プラントの分散データ（RDBMS・ファイル等）を統合する基盤をゼロから構築します
• 決まった仕様を作るのではなく、現場ヒアリングで要件を形にしていくフェーズから伴走いただきます
• 機能単位で設計〜実装〜テストまで一貫してお任せします
  ■ プロジェクト背景・目的
  現場の日報・分析値・在庫データが部署ごとに各種ファイルや基幹DBに分散しており、月次集計に多くの工数がかかっている。
  これらを統合基盤に集約し、BIツールなどで即時に確認できる状態にすると共に、AIなどのより高度な活用を見据えた基盤を整える。
  ■ 担当業務
  主担当（稼働の大半）
• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上のデータ基盤／データマートの構築
• データ取り込み処理の実装（連携元：RDBMS／ファイル等）
• データマートからのファイル出力機能の実装
• BIツールでの可視化画面（レポート・ダッシュボード）の実装
  併せてお願いする業務
• 実ユーザーへの要件ヒアリング
• リリース作業、稼働後のモニタリングおよび課題対応
• 既存資料をベースにしたトレーニング資料の作成、ユーザーへのレクチャー支援
  進め方
  機能単位でアサイン → 現場担当者へのヒアリング → 設計 → 実装 → テストまで一貫して担当いただきます。
  週次の定例で進捗・課題をご自身から報告いただく形です。
  各種作業については支援ツールによる開発を進めます。
  ■ 技術環境
• クラウド：AWS/GCP/Azure等（分析サービス／RDBMS／サーバーレス実行環境／ストレージ／仮想マシン）
• データソース：RDBMS、各種ファイル
• BI：分析ツール
• 言語：SQL／Python
  ■ 体制・働き方
• 募集人数：1名
• 体制：PM1名／リーダー1名／開発メンバー3名(予定)
• 報告ライン：週次定例＋チャットツールで随時
• 稼働場所：原則リモート（在宅）。打合せはWeb会議
• 出張：東京都内または岐阜県内へ月1回程度／宿泊を伴う出張の可能性あり／出張費実費支給

– 指示された機能単位で、設計〜実装〜単体テストまで逐次フォローなしに完遂できること（システム開発またはデータ基盤構築の実務経験3年以上が目安）
– SQLでの中程度のデータ加工経験（複数テーブル結合／集計／ウィンドウ関数）
– 業務ユーザーへの直接ヒアリング経験（要件が固まっていない状態からの整理を含む）
– 進捗・課題を定例で自ら報告し、遅延やリスクを早期にエスカレーションできること

部品を主力に取り扱う製造事業者での事業管理高度化支援。
並行して進む基幹システムの刷新とは別に、現状システム環境で利用可能なデータを用いて目指すべき事業管理像に近づけていく
事業管理高度化の企画案に対して、データによる検証を行い有効性を確認する部分が主なタスク
データの抽出自体はシステム部門が行い、抽出されたデータをBIツールによって加工・分析を行う
なお、可視化画面の構築や実運用環境での連携構築等は対象外

– 大量データの分析スキル（データ整形・加工・テーブル結合等も含む）
– BIツールないしはPython等によって自身で分析した経験
– 事業管理系の評価指標に関する知識

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

• データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 予測モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
• 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
• 分析結果のドキュメント化・組織内共有（再現可能な形で）

– PythonまたはRでのデータ分析経験（各種ライブラリ等）
– 機械学習の実務経験または同等スキル（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

• 工場内の各種データの収集・統合・活用設計
• 生成AI技術を活用した業務支援機能の設計・開発
• 情報検索・ナレッジ活用基盤の構築
• 実装検証推進およびAI適合・改善サイクルの実行
• 内製ソリューション開発との連携
• 既存業務システム等とのデータ連携設計
• 知識構造化のためのデータ設計
• コンテナオーケストレーションを前提としたシステムアーキテクチャ設計

※提案工程からの参画歓迎
※複数検証を横断的に担当いただく想定

– 特定業界向けシステムまたはデータの取り扱い経験
– 生成AI技術を用いたシステム開発または試作検証経験
– データ基盤／データアーキテクチャ設計・構築経験
– 非構造化データの処理・活用経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発経験
– 試作検証をリードしつつ実装まで見据えられる技術力
– 現場関係者とのコミュニケーション能力