単価90万円以上の案件一覧

LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードするポジション。
RAG（Retrieval Augmented Generation）やエージェント設計、LLM評価・品質改善、監視・運用、セキュリティ対策まで含め、PoCに留まらず本番運用可能なLLMシステムの構築・継続改善を担当。
品質・コスト・安全性のバランスを考慮しながら、実運用レベルのLLM活用を推進する。

主な業務：
・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）
・セキュリティ・安全性設計（PII、権限管理、プロンプトインジェクション対策）
・チーム開発（コードレビュー、設計、ドキュメント整備）

アート業界向けSaasプロダクト開発案件において、フロントエンド開発をリードいただける方を募集しています。
React/Next.jsを用いたUI設計から実装、パフォーマンス最適化まで幅広く担当いただきます。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語/FW：React, Next.js, TypeScript, Ruby on Rails
・DB：RDS, NoSQL
・ツール：GitHub, Slack, Notion

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表（Figure）作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理（欠損値処理、正規化）、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

生物学的年齢を再定義するアルゴリズム・アーキテクト
・エピジェネティクス情報を用いた新規エイジングクロック（生物学的年齢）算出ロジックの考案 ・臓器別（脳・心臓・腸など）の老化予測モデルの要件定義および実験計画の策定
・深層学習（LLM等）をバイオデータへ適用するためのアーキテクチャ設計および技術選定
・解析結果に基づく「病気にならない体作り（介入方法）」のサービス化に向けた仕様検討

生命のコードをAIに学習させる。LLM×深層学習エンジニア
・Python/PyTorchを用いた深層学習モデル（CNN/Transformer等）の構築・学習・評価, ・大規模言語モデル（LLM）技術を応用したエピジェネティクス解析モデルの実装
・特徴量エンジニアリングおよびハイパーパラメータチューニングによるモデル精度向上
・Git/GitLabを用いたチーム開発（プルリクエスト、コードレビュー）およびモデル管理, ・クラウド環境（GCP/BigQuery等）を用いた学習基盤の活用

・業務内容（Operate支援）：
アプリのオンボーディング推進（重要）
Okta（SSO/MFA）運用、SailPoint（IGA）運用、CyberArk（PAM）運用
手順書整備、KPI/レポート、課題整理〜改善バックログ化
グローバルチーム連携、ステークホルダー調整・定例報告

・業務内容（運用支援）：
アプリのオンボーディング推進
CyberArk運用支援
手順書整備、KPI/レポート、課題整理〜改善バックログ化
ステークホルダー調整・定例報告

・参画クラス：コンサルタント 1名
・案件体制：
　PM：マネージャー 1名
　PL：シニアコンサルタント 1名
　Staff：コンサルタント 1〜2名
・領域：Digital Identity/PAM（CyberArk）

某リテール企業において以下業務をご担当いただきます。

想定業務：
・データパイプライン設計、実装
・データ基盤運用保守
・その他改善活動
・各部門からの分析リクエストに応じたダッシュボードやレポートの作成

【環境イメージ】
S3　⇒　Glue、dbt　⇒　Snowflake　⇒　Looker/Tableau

SOCアラートの内容確認・分類（重要度／原因／影響／対応要否）
追加調査や対応方針の整理
分析結果のレポート作成（月次・週次等）／報告会のとりまとめ
改善提案（検知ルール調整、運用改善、再発防止策の整理）

カーボンニュートラルDXアプリの開発組織において、
VPoEとして開発体制の構築・強化をお任せします。

単なるアドバイザリーではなく、
開発フローの整備、ドキュメント化、ルール策定など、
ご自身も手を動かしながら組織のオペレーティングシステムを作っていただきます。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：TypeScript
・FW/環境：Node.js・NestJS・React・Next.js・Vue.js・Nuxt.js
・DB：DynamoDB・MySQL
・クラウド(サービス)：AWS・Azure
・管理ツール：Notion・Retool
・コミュニケーションツール：Slack・Google Meet・Teams
・その他ツール：Redi・Jest・Synapse Analytics・Redash