単価80万円以上の案件一覧

大手銀行の法人営業支援AIツール開発プロジェクト

法人営業担当者が顧客課題を整理し、最適な金融ソリューションを提案するプロセスを
AIによって支援するプロダクトの開発プロジェクトです。

銀行の営業業務という複雑なドメインを対象に、
AIを活用した意思決定支援プロダクトのUX設計に関われる点が特徴です。

従来の業務システムとは異なり、
ユーザーの思考プロセスを支援する新しいプロダクト体験の設計に関わることができます。

■業務概要
大手銀行の法人営業活動を支援するAIプロダクトの
UX/UI設計をリードいただくポジションです。

本ポジションでは、単に要件をデザインへ落とし込むのではなく、
ユーザーにとって本当に価値のある体験とは何かを起点に
プロダクト設計から関わっていただきます。

クライアント・PM・エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら
業務課題やユーザーの意思決定プロセスを深く理解し、

UX設計〜UI具体化まで一気通貫でプロダクトデザインを推進いただきます。

■主な業務内容
・ユーザー体験設計（UX設計）および情報設計のリード
・業務フローやユーザー課題を踏まえたプロダクト構造・画面構成の設計
・Figmaを用いたワイヤーフレーム、UIデザイン、プロトタイプ作成
・クライアントとのディスカッションを通じた要件整理・デザイン提案
・PM／エンジニアと連携した仕様整理およびデザイン品質の担保
・AI機能を活かしたプロダクト体験の設計

■補足
・特別な資格や金融知識は必須ではありません
・プロジェクトメンバーと協働しながらドメイン理解を深めていただきます

・Webサービスまたは業務システムにおけるUI/UXデザイン経験（目安：5年以上）
・UX設計や情報設計を含め、プロダクト体験設計を主導した経験
・クライアントまたは事業側ステークホルダーと直接コミュニケーションを取りながらデザインを推進した経験
・要求の背景にある業務課題やユーザー課題を整理し、デザインとして具体化した経験
・Figma等のデザインツールを用いたUI設計・プロトタイピング経験
・PMやエンジニアと協働しながらプロダクト開発を推進できるコミュニケーション能力
・複雑な業務ドメインを理解し、情報構造を整理できる能力

・OMS、社内DB、金融情報端末から取得したデータを組み合わせて、
　金融取引における数値項目を設計・実装する。
・自らコーディング・デバッグを行うとともに、他のメンバーに対して
　コードレビューを行う。
・設計書だけでなく暗黙知やデータ関連の整合性も検証しながら開発する

大手エンタメ企業が提供するオンラインプラットフォームの開発・運用を担うインフラエンジニア案件です。
プラットフォームプロダクト部門と連携し、インフラ領域の要件定義から設計・構築・運用保守までを担当いただきます。

主な業務内容
・プラットフォームにおけるインフラ領域の要件定義、設計、構築、運用保守
・各種ミドルウェアなどの技術検証、選定
・障害対応およびトラブルシューティング
・社内外へのインフラ技術支援

【開発環境】
OS：Linux
クラウド：AWS / Google Cloud
IaC：Terraform / Ansible
コンテナ：Amazon ECS / Amazon EKS / GKE
ミドルウェア：Nginx、MySQL、MongoDB、Redis、PostgreSQL
CDN：CloudFront
監視：Datadog、Zabbix、Grafana
CI/CD：GitHub Actions、ArgoCD
言語：Python、PHP、Go、Java

担当工程：
要件定義 / インフラ設計 / 構築 / 運用 / 保守 / 機能改善 / 検証

・AWSを用いたインフラ設計、構築、運用経験（3年以上）
・Linuxを用いたインフラ設計、構築、運用経験（3年以上）
・Terraform、Ansibleを利用したインフラ設計、構築、運用経験
・Amazon ECS / EKS、または GKE を用いたインフラ設計、構築、運用経験

ライブ配信事業における、データ基板の設計業務に携わっていただきます。

・Trocco / dbt を用いたETLパイプラインの設計・改善
・Snowflakeのロール・権限設計、マスキングポリシー・タグ伝播の実装支援
・データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

ヘルスケア系スタートアップの研究開発部門にて、
DNAメチル化（エピゲノム）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション

DNAのメチル化情報（エピゲノム）やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢（バイオロジカル・エイジ）の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。
・アジア最大規模のゲノム・生体データを活用したAIモデルの構築・評価・改善 ・血液検査の数値等を予測するバイオマーカー予測アルゴリズムの開発 ・予防医療に向けた、ユーザーへの介入・レコメンドAIの構築 ・データの収集・前処理・整形（数十万次元のデータや、不均衡データへの対応など） ・LightGBMなどの機械学習から、深層学習を用いた基盤モデルまでの検証および実装