単価90万円以上の案件一覧

長年のシステム利用により発生した「日本語検索の精度不足」を解決するため
現行のレガシー検索システムから最新の検索基盤へ移行・構築を行います。
検索の原理原則を理解し、日本語処理技術を用いてユーザー体験を向上させるプロジェクトです。

プロジェクトを成功に導くため、主に以下の業務を一貫してお任せします。
・新しい全文検索エンジンの環境構築(オンプレ)
・辞書を用いた検索ロジックの設計とチューニング。
・既存Webサービスと新検索システムを連携させるためのAPI開発と改修。
・大規模リニューアルにおける移行計画のサポートと、運用マニュアルの作成。

全文検索エンジンの構築・運用経験
Sphinx、Elasticsearch、Solrなど、いずれかの新規構築または大規模なリプレイス経験。
NLPを用いた検索精度改善の実務経験
バックエンド開発経験
Python、PHPなどを用いたAPI開発経験。
オンプレミス環境でのサーバー構築・運用経験への理解。

データ抽出・準備: 施策対象者と非対象者の行動履歴、購買履歴データなどをSQLを用いて抽出し、分析用データセットを整備。

効果測定・分析: クーポン施策による売上・客単価・来店頻度など主要KPIの有意差を統計的に評価。

レポーティング: 分析結果と施策の評価、および次なる改善提案を盛り込んだ報告用資料を作成し、PMと連携しながらクライアントへ提示。

SQLによる基礎集計、t検定を用いた2群比較、報告用資料作成

今回のエンド様がエネルギーの提供を運営されている企業様になっており、エネルギー自由化の競争が激化している中で、案件が複数ございます。
その中で、お客さまの課題を解消するプロダクトや価値を生み出す開発の部分で、テックリードとして開発をリードしていき、特にBtoC向けウェブサービスや、マイクロサービス領域を担っていただきます。

◆主な開発環境・ツール
言語： TypeScript、Go
フレームワーク：React、Next.js、NestJS
データベース：GraphQL
プロジェクト管理：Terraform、Docker、GitHub Actions
コミュニケーションツール：Slack、Teams
インフラ環境：AWS、Azure

・API・SDK の提供や、認証／認可機構の開発 を担当するチームです。
・チームメンバーと協力しながら、各システムの新規開発、旧システムからのリプレイス、および機能改修・保守・運用を担当していただきます。
・ チーム内エンジニアと協力しながらのシステム設計・開発・テスト
・ システム課題の抽出および改善提案・実行
・ 管轄システムの運用業務全般
・ 障害発生時の初動対応・復旧対応（ローテーションによる検知対応を含む）

◆主な開発環境・ツール

【開発マシン】

• Mac（JIS or US選択可）

【利用技術】
・開発言語

• Go
• PHP
• Java
• C#
• Swift
• Objective-C
• JavaScript
• TypeScript

・ライブラリ・フレームワーク

• Echo
• Laravel
• SDK開発ツール
• Unity
• Xcode
• Android Studio

【管理ツール】

• Bitbucket
• GitHub
• JIRA
• Confluence

【コンテナ管理ツール】

• kubernetes
• ArgoCD

【コミュニケーションツール】

• Slack
• GoogleMeet
• Zoom

・Goを用いての開発のご経験1年以上
・モバイルOS向けのネイティブアプリ開発のご経験1年以上
・WEBアプリケーション開発のご経験3年以上
・マイクロサービス開発やドメイン駆動開発などのモダンアーキテクチャの開発のご経験1年以上

AI駆動で開発されたモック版アプリをもとに、「ラストワンマイル実装（API接続〜デプロイ）」をやり切り、監視設計・運用保守・障害対応・軽微改修まで横断して現場で安定稼働と定着を支える役割です。

■スキル
・Python（1年以上）
・FastAPI でのAPI実装経験
・TypeScript（半年以上〜）
・React / Next.js / Nuxt.js いずれかでのフロント実装経験（軽微改修レベルでも可）
・モック／PoC後の本番化作業の経験
・API接続、周辺システム連携、設定・環境差分対応、デプロイ補助など
・既存コードの読み解き／軽微改修／リファクタができること

■外部サービス・連携
・外部API連携の実務経験（サービス種別不問）
・OpenAI / Azure OpenAI / Microsoft Graph 等の経験
・AIアプリの運用に必要な“つなぎ込み”や調整ができること

■OS/運用
・Linuxの基本操作（1年以上目安）
・モニタリング／ログ／アラートの設計または運用経験
・インシデント一次対応、原因切り分け、軽微改修の経験
・手順書整備や運用改善など、安定稼働に向けた地道な対応ができること

■経験
・Webサービス／業務アプリの開発または運用保守経験
・本番環境での障害対応・改善経験（小さくてもOK）
・複数の関係者（開発・運用・現場）と調整しながらタスクを進めた経験

テレビ局データのダッシュボード構築（Tableau）、ダッシュボードに載せる「合成指標」の探索的分析、実装業務

・KPIの整理であったり、指標を組み合わせたモデリングができる

企業向けの課題解決を目的とした新規のBtoBマッチングプラットフォームの開発支援のプロジェクトになります。

【担当範囲】
既存のプロダクトチームにフルスタックエンジニアとして参画し、フロントエンドおよびバックエンド両面から開発を牽引する役割です。

【チーム体制】
pdm：1名
フロントエンド：1名
バックエンド：1名
外部AIチーム：複数名
※本ポジションは、この既存チームの中にフルスタックエンジニアとして参画し、フロント／バック両面から開発を牽引していくイメージになります。

【開発環境】
・実行環境：Azure Container Apps
・フロントエンド：Next.js, React, TypeScript
・バックエンド：Nest.js（TypeScript）
・DB：Azure Cosmos DB
・認証：Azure AD B2C
・メール送信：SendGrid
・AI：Azure OpenAI

・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（3年以上目安）
・Node.js（TypeScript）を用いた API 開発経験
・Webフレームワーク（Nest.js / Express / Fastify など）での開発経験
・RDB または NoSQL データベースを用いた設計・運用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・クラウド（Azure／AWS／GCPのいずれか）上でのWebアプリ構築・運用経験
・Linux環境での開発・CLI操作、ログ調査などの基本スキル
・AIサービスの利用経験（Azure OpenAI／OpenAI API／Vertex AI／Bedrock 等）
・RAG構築やLLMを組み込んだアプリケーション開発経験

・アサイン先案件
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与。

・業務内容・期待役割
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery