単価90万円以上の案件一覧

大手ヘルスケア関連企業内で現在使用している外部SaaSシステムを内製化するために、グループ企業の既存システムやパッケージをベースに置き換えていくプロジェクトになります。

【想定業務】
（設計者）

• 現場社内でのヒアリング、打合せを行い、仕様や要件整理
• 整理した内容を設計書へ落とし込む
• 生成AIを活用した試作設計の検証および実践
• その他付随する作業

– 生成AIを用いた開発手法に対し、積極的に取り組む意欲があること
– 自律的な対応能力
– システム開発における上流工程の経験
– 円滑なコミュニケーション能力

データ基盤の整備とAI活用の本格推進が経営課題となっている顧客へ、構想から設計・構築まで牽引できる専門技術者を求めている状況。
そのため、以下を推進したい。
・顧客の中核人材の役割を代行・補完し、技術面の意思決定〜設計〜構築を主導できる体制を整える
・AI活用を見据えたデータ構造の設計・ツール選定・構築を行い、AI活用を構想から実装まで進める

【業務内容】
・AI活用を見据えたデータ構造の設計・ツール選定・構築
・データ基盤・データ連携・データ活用の全体設計（AI/分析での利用を前提とした構造）
・データ統制・品質・セキュリティを踏まえた設計、および実装の推進
・既存システム環境を考慮した、複数拠点を持つ企業のデータ活用検討の推進
・システム全体の構造と技術意思決定
・基盤・ネットワーク・クラウド・認証基盤・セキュリティを横断した構造設計と技術判断の主導／支援

– データ構造（データ基盤・データ連携・データ活用）の設計経験
– システム基盤／クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の構造設計から構築までの実務経験（上流から実装まで一括で担える）
– 要件定義から実装・運用設計までを推進する実行力と、技術論点を整理し説明できるコミュニケーション力
– リーダー経験

分析企業に類する、生体試料から遺伝子情報を分析する自社解析拠点を新設します。
この拠点の立ち上げにあたり、検体受入から分析・結果提供までを支える管理システムを構築します。

◼︎役割概要
新設する解析拠点に導入する業務管理システムの要件定義・方式選定・設計・構築・導入をリードしていただきます。実験工程とデータ解析工程をつなぐ、拠点システムの中核ポジションです。品質保証や法的要件担当から受け取る規制・法務要件（確認履歴、利用権限、同意管理、匿名化等）を、システムの機能要件として設計に落とし込みます。双方の重要関係者を担っていただきます。

◼︎業務内容
・拠点業務の要件定義（検体受入 → 抽出 → 前処理 → 計測 → 品質確認 → 結果報告 → 保管/廃棄）
・データ解析工程（データ分離、解析値算出、品質確認取り込み、自動処理起動・結果連携）を含む要件定義
・システム方式選定（既存製品の修正導入 / オープンソース活用 / 新規開発）と理由提示
・検体管理・配置・処理単位を中心としたデータ構造設計
・計測機器・自動化機器・解析処理との連携設計および開発推進
・操作履歴・権限管理・変更履歴・データ整合性を前提とした設計
・現場・解析・基盤・法務の各担当との要件調整および橋渡し
・開発・導入の推進、内製運用・規制対応を見据えた展開計画策定

– 解析拠点向け業務管理システムの構築または導入をリードした経験
– 実験工程（抽出〜前処理〜計測）とデータ解析工程の両方を理解し、双方を接続した経験
– 検体追跡性、各種管理単位を含むデータ構造の設計経験
– 計測機器連携（処理指示作成、結果データの取り込み）の実装または設計経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を前提としたシステム設計の知見
– 関連部署を跨いだ要件定義・合意形成の推進力

・分散処理環境・コンテナ管理環境における以下2つの研究開発テーマについて、提供される仮説やアイデアをもとにした実装・検証・考察・報告を担当するポジション
①分散処理のサービス品質予測モデルの構築
②大規模言語モデル（LLM）・オントロジー連携によるRCA手法の構築
・期待すること：立案された仮説をスピーディーに実装し、関係者と密に連携を取りながら、検証サイクルを回すこと
【作業内容】
・提供された仮説やアイデアのコードベースへの落とし込み
・先行研究論文の数式・アルゴリズムや既存ソースコードの理解、およびそれらの改変・実装追加
・機械学習モデル（グラフ構造処理、強化学習、各種機構等）や損失関数の実装、特徴量加工、データ拡張、パラメータ調整
・手法の検証・実験の実行、結果データ解析
・実装内容および検証結果のチーム内への論理的な説明・フィードバック
【環境】
・言語：Python,Go
・想定ライブラリ：主要な深層学習フレームワーク、各種グラフ系ライブラリ
※その他必要なツールは適宜相談の上決定

-Pythonを用いた機械学習（特に深層学習）モデルの実装経験
-先行研究論文の数式やアルゴリズム、および公開されているソースコードを読み解き、自ら実装・改変できる力
-グラフ構造処理、強化学習、特定の注意機構のいずれか（または複数）に関する基礎知識と実装経験
-実装したコードの意図や検証結果を、チームメンバーに対して分かりやすく論理的に説明できるコミュニケーション能力

・クライアントの現状
非エンジニア部門（営業、カスタマーサポート、事業開発等）において「AIをどのように業務に活用すべきか」の課題があり、組織内展開に向けた現場支援が求められています。
現場の課題（提案資料作成の手間、顧客アプローチの精度向上など）を直接吸い上げ、プロトタイプ構築から現場定着まで伴走できる技術リソースが不足しています。

・業務
営業やカスタマーサポートなどの現場に入り込み、業務上の課題抽出および要件定義
先端AI・データ・自動化ツール等を組み合わせたプロトタイプや業務支援ツール（例：提案自動化、顧客情報抽出等）の迅速な構築・実装
現場メンバーへのレクチャー・試行運用の伴走およびフィードバックに基づく高速改善・プロダクト化への繋ぎ込み

・体制
AI推進チーム（開発責任者、基盤エンジニア等）と連携しながら、ビジネス側の現場チームに直接入り込んで伴走します。

・開発環境
スクリプト言語, 型定義付きJavaScript等, 各種AI基盤機能, AI開発支援環境

– 課題抽出からプロトタイピング・現場導入・改善までを主導した経験（ソフトウェア開発・プロトタイピング能力）
– 先端AIや自動化ツール、外部連携機能等を活用した業務効率化ツール・アプリケーションの開発経験
– 非エンジニア層（営業・カスタマーサポート等）の現場に入り込み、課題や意図を丁寧に汲み取れるコミュニケーション能力
– 金融・決済・会計領域の業務知識
– データや課題に基づく柔軟なアプローチ能力

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験