単価80万円以上の案件一覧

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。

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。

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。

【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

【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

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。

【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

・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

・オンプレ環境からHeroku上のDBにAWS間通信を用いて連携するバッチの構築・運用作業になります。
・連携方式設計やインフラ設計から非機能要件検討など、上流工程も行います。
・AWSの各種サービスの構築、CloudWatchによる監視設定などを行います。
・そのほか利用が想定されるAWSサービスは、ECS/Fargate/Batch/Step Functions/S3/SQS/EventBridge/PrivateLinkなどです。
環境：
　AWS
　Heroku
　その他（Slack、Backlog、GitHub など）

【概要】
・開発に注力している漫画アプリが立ち上げから1周年を迎えるタイミングで、プロモーション活動（価格調整など）やインセンティブ広告の機能強化を進めるため、サーバーサイドエンジニアを担当

【開発環境】
・API：TypeScript / NestJS
・管理ツール：PHP / Laravel
・DB：Amazon Aurora（MySQL）, Amazon DynamoDB
・インフラ: AWS
・その他（ツール）:GitHub, Jira, Confluence, Slack, gather.town, Google Meet