単価80万円以上の案件一覧

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該当件数:2148

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案件内容

【主な支援内容】
機械学習モデル、推論機能の設計・実装を行うチームの一人として業務
・機械学習モデル、推論機能の設計・実装
・設計、実装はAzure Databricks上で行う

必須スキル
・大量のトランザクションデータを使って顧客の行動予測した経験
・機械学習モデルの学習、評価、デプロイ経験
・大量データのパイプラインをDatabricks上で、設計・実装経験
案件内容

■概要
・生成AIのアセットや事例の情報収集
・クライアントの生成AI環境を使ったPoCの実装
・打ち合わせ資料の作成、ファシリテーション

■詳細
生成AIユースケースリード伴奏支援
①生成AIユースケースリーダー伴奏支援
 a.ユースケース一覧作成のアドバイス及び必要に応じて不足情報をビジネスオーナーにヒアリング
 b.ユースケース評価基準の策定と評価支援
 c.ユースケース実装に向けた進め方支援
 d.ユースケースPoC実施支援
②現状課題整理
 a.生成AI導入における現状課題ヒアリング、整理
 b.課題解決のための示唆出し

必須スキル
・生成AIの概要や実装方法に関する知識
・Python
・コアコン(コミュニケーション、資料作成)
案件内容

動画配信サービスを展開する企業にて新規サービスの開発、または機能追加開発をご担当頂きます。
 具体的な業務は下記となります。
 ・クライアントとtoC向けのサービス開発を担当
 ・オープン系技術による、フロント/バックエンド、WebAPIの開発。
 ・アーキテクト選定/基本設計/詳細設計/製造/単体テスト。プロジェクトによっては保守・運用までを含む。
 ・スキルとプロジェクトによって基本設計、技術担当としてクライアントMTG同席の可能性あり。

必須スキル
 ・開発PJ内で顧客へ開発見積、提案した経験
 ・PJ規模として30人月以上の大型案件の経験
 ・仕様検討、要件検討などの折衝経験
 ・設計におけるドキュメント成果物の作成経験
 ・システム設計時にアーキテクト検討、提案、選定をした経験
案件内容

PMやアプリエンジニアとやり取りをしながらの設計書の作成、案件全体合わせて50名程度の規模で
バックエンド開発者12名のメンバーとしての開発をお願いしたいです。
1機能を実現するための設計から実装を担当いただきます。

必須スキル
・主体的(自発的)に考え、動ける人。報連相が出来る人
・Web or アプリサービスのシステム設計・開発経験3年以上(BtoB,BtoC問わず)※保守のみは不可
・Java/Kotlinでの開発経験1年以上
案件内容

通信・放送事業者にて、コンテンツデータサービスを提供するデータ基盤の効率的な運営と他社からの効率的なデータ収集の実現、AIを活用した効率的な連携データ生成をご担当いただきます。

必須スキル
下記いずれかの業務経験をお持ちの方。異業種でのご経験も大歓迎です。
・AI/機械学習業務設計
・データ活用基盤設計/開発管理
・WEBシステム・アプリケーション設計/開発管理
案件内容

【概要】
プロダクトに溜まったデータを活用したデータソリューション事業立ち上げに伴うデータサイエンティスト業務をお願いします。

【業務スコープ】
・ビジネス課題の理解・構造整理
・技術コンセプト策定
・データサイエンス問題の定義と必要な分析/技術開発タスクのマイルストン策定
・データ分析のためのデータマート・データウェアハウス構築・整備
・事業開発のための分析業務(EDA、データ可視化、利益シミュレーション等)
・コアとなるAI技術開発(技術課題特定, 開発, 精度改善)
・プロダクト開発業務(モデリング、モニタリング等)
・上記に付随するドキュメンテーション、報告

【開発環境】
■主な環境
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
・データサイエンスライブラリ(Pandas/NumPy等)
■ライブラリ等
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

必須スキル
・Python/Jupyter経験2年以上
・SQLを用いたデータ抽出経験2年以上
・ビジネス構想策定/要件定義/運用定着フェーズにおけるデータサイエンス関連業務に取り組まれた経験
・定式化・統計モデル/機械学習モデルを用いた、ビジネス課題を改善・解決するまでの一連の実務経験
・AWS上での業務経験
案件内容

【概要】
薬剤在庫管理における需要予測モデルの改善や運用、及びPoC後の新規プロダクト開発に向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップをお願いします。
最初は時系列予測、多クラス分類を想定しています。

【業務スコープ】
・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA
・機械学習アルゴリズムの設計・実装
・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発

【開発環境】
■主な環境
・Python
・TypeScript
・AWS (Glue,Athena,Fargate,SageMaker,Lamdba,CDK)
・Databricks
■ライブラリ等
・Pandas
・NumPy
・Scikit-Learn
・LightGBM
・Prophet
・PuLP

必須スキル
・Python経験2年以上
・業務要件から機械学習モデルを設計〜実装し、運用した経験
・AWS環境での開発経験
・機械学習モデルの構築、チューニング経験
案件内容

中央省庁が制度を施行・運用する補助金事業運営を、元請のファームメンバーとして支援いただきます。
具体的には、庁が発行する公募要領を元に、①補助金事業のルール修正、②データ格納の仕組みづくり を主に支援いただきます。

①補助金事業のルール修正:
 ・ゼロからルールを作成するのではなく、前回作成したルールの修正/変更が主
 ・ルールはWordベースで作成(変更履歴などの基本的なWordの機能を利用)

②データ格納の仕組みづくり:
 ・現在はデータをExcelで保管しているがデータボリュームが増えてきたこともありRDBを新たに構築予定
 ・本格的なDB環境構築は別のシステムチームが担うため、業務側の担当として要件をシステムチームに伝えて頂く役割
 ・DBを用いたシステム開発に携わった経験があれば十分対応可能な想定

※上記の他、制度チームとして必要な作業を実施いただきます。

今回募集する制度チームの他に弊社クライアントから複数名が参画しており、今回体制強化のため新たな増員を計画しています。
同チームは20代のメンバーが中心のチームです。また、補助金の趣旨としては事業承継に係る費用・経費補助となり、

M&Aや事業承継に携わることが可能です。

必須スキル
・上流工程(要件定義/基本設計)で仕様書作成経験がある(Wordを用いた文章中心の仕様書作成経験があるとBest)
・RDBの基本的な知識/用語の理解がある
・長期参画が可能(現メンバーは1年以上継続頂いています)
案件内容

【PJ概要】
大手製造業向け社内工場の製品検査業務効率化のため部品位置判定ツールの開発支援
【ポジション】
メンバー(プログラマー)
【背景、業務内容】
アジャイルを意識したプログラム開発(開発自体はウォーターフォールだが、期間が短いためアジャイル開発のように柔軟に要望された機能を素早く形にしていく)
html、javascriptでのWebアプリ開発
c#でのWindowsアプリ、バッチ開発
現地におけるシステム構築・導入の支援
【スケジュール】
・8月~9月末:ツール開発・テスト
・10月~10月末:非機能テスト、現地へツール導入の支援
・11月~12月末:受入テストと本番稼働後の問い合わせ対応

必須スキル
・html、javascriptでのWebアプリ開発
・c#でのWindowsアプリ、バッチ開発
案件内容

・マルチモーダルLLMを活用することで、社内に膨大に存在する図面情報のデータ抽出を実施
・製造業メーカー様におけるCADのような複雑な図面データをみて、処理データの最適化を実施していく
・クライアント内のコンサルと一緒になってAI活用を推進していくマルチモーダルLLMを実用していくこと進めていただくポジション
・8月のPoCから参画想定
・ベストプラクティスに向けて実際のデータを見ながら最適なクレンジング手法、読み取りロジックを検討していく
・機械学習やデータサイエンティストとして分析やデータ加工をするだけではなく、ユーザーが何をしたいのかというシーズの掘り起こしや具体化された課題をどのようにシステマチックにアプローチしていくことに関わることのできる新規プロジェクト

必須スキル
・画像処理のアノテーションが可能
・研究系の画像処理経験
・図面データを生成AIの学習素材とするための最適化が可能
・CADデータの読み取り経験
・RAG/Finetuningいずれかを経験しており採択理由を理解している

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