単価90万円以上の案件一覧

クラウド環境におけるアクセス管理および権限設計の企画・構築・運用を担当いただける方を募集いたします。

ガバナンス強化、アクセス統制の自動化のほか、クラウド基盤開発を推進するセキュリティエンジニアとして業務を進めていただくポジションです。

– 英語での業務経験（ビジネスレベル歓迎）
– クラウド型アクセス管理機能の設計・構築経験（5年以上）
– IaCツールを用いた構成自動化経験
– コンテナ向けサーバーレス実行環境等の利用経験
– PythonまたはGoでの開発経験
– セキュリティ・監査ログ運用経験
– 構成管理ツールの利用経験

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験

セキュリティ基盤案件における提案・技術支援を担当いただけるクラウド技術者を募集します。自社メンバー2名との体制で提案を予定しており、本募集は技術スペシャリスト1名となります。
　
■業務内容

• クラウド基盤を中心とした技術検討
• セキュリティ基盤の構成・設計支援
• 実現性検証（フィージビリティチェック）
• 提案資料作成・見積支援
• 技術観点での提案支援

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の設計・構築経験
– クラウド基盤を活用したアーキテクチャ設計経験
– 提案・要件検討フェーズでの技術支援経験

既存のシステムに対して機能を追加導入する案件です。
アプリ構築を中心にご支援いただくポジションを想定しています。

想定業務内容

• 機能導入に伴うアプリ設計・実装
• 既存システムへの機能追加に関する技術検討
• 顧客との仕様調整・折衝
• 説明資料、検討資料等の作成
• 必要に応じた課題整理、対応方針の検討

– アプリ構築経験
– Pythonでのコーディングスキル
– AI開発に関する知見
– 顧客折衝経験
– 説明資料、検討資料等の作成スキル

仮想化基盤において、性能課題・障害対応を中心とした技術支援案件です。
仮想化環境のボトルネック解析や性能改善、障害切り分けなど、即戦力として対応できる技術者を募集しております。
　　　
■想定業務内容

• 仮想化基盤の性能分析・チューニング
• ボトルネックの調査、原因分析、改善提案
• 障害対応、ログ解析、切り分け
• 仮想化基盤に関する技術支援

– 特定のハイパーコンバージドインフラ環境の設計・構築経験
– 該当仮想化基盤の性能チューニング経験
– 障害解析・原因切り分けの実務経験
– ハイパーコンバージドインフラのアーキテクチャに関する知見

• システムインテグレーターの支援先である大手小売企業において、既存の店舗決済システムを次世代システムへ刷新するプロジェクトが進行しています。
• アプリケーション側の基本設計および詳細設計をご担当いただける方を募集しています。

– システム開発経験（5年以上）
– 基本設計経験（5年以上）
– 詳細設計経験（5年以上）
– 円滑なコミュニケーション能力

• 大手小売業向けの決済端末システム開発プロジェクト
• クラウド環境で動作する決済システムの構築を担当

– ネットワーク（プライベート/パブリックサブネット、ネットワークアドレス変換/ブリッジなど）の知識
– AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスを用いた開発経験
– コンテナオーケストレーションツールを前提としたマイクロサービスアプリケーションの開発または運用経験
– RDBMSの知識
– NoSQLの知識

省庁向けの大規模ネットワークシステム構築プロジェクトにおける、個別システムのNW移行を担うハイクラスNWエンジニアポジション。
・省庁側の個別システムNW移行にともなう基本・詳細設計、構築、および移行業務の遂行
・リードSEとしての主体的な作業推進、および移行に関わるタスクの牽引
・クライアント（管理者・利用者）向けの説明資料作成、および移行にともなうフロントでの説明対応
・各ステークホルダーとの折衝・調整業務全般

– 中・大規模ネットワークインフラ案件における豊富な設計・構築、および移行の実務経験（SD-WANの経験があれば尚可）
– プロジェクトでのリーダーまたはサブリーダー経験（リードSEとして自走できること）
– エンドユーザー（管理者・利用者）向けの分かりやすい説明資料の作成、およびプレゼン・説明経験
– 業務システムや基幹システムの移行に関する基本知識を有し、フロントに立って移行を推進できる能力
– ステークホルダーとの円滑な折衝ができる高いコミュニケーション能力
– プロジェクトルームへ常駐対応が可能な方

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力