単価90万円以上の案件一覧

グローバル規模で展開する小売・消費財データを活用し、価格戦略・競合分析を支援するデータ活用プロジェクトに参画。
データサイエンティストと連携し、膨大な生データを経営判断に直結する分析データへと昇華させる役割を担う。
大規模データ基盤の設計・構築から、データ品質管理、運用・保守までを技術面の中核として推進する。

■具体的な業務内容
基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• 現行基盤の課題整理および改善方針の策定
• 次世代データ基盤の要望・要件整理・設計
• 技術・ツール選定、比較検討
• パフォーマンスチューニング
• キャパシティプランニング
• CI/CDパイプラインの改善
• 新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生。
  ※リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明が発生。
  ※会議におけるファシリテーションなどが発生。

■求める人物像
・円滑なコミュニケーション能力を有している方
・抽象的な問題を整理し、具体的な課題解決へ落とし込む能力を有している方
・自立的に課題解決に取り組んで頂ける方

・大手ToC向けサイト運営企業におけるフルスタックエンジニアとして参画していただきます。
・インバウンド事業におけるWebサービス開発全般を、少数精鋭の開発チームの一員として担当いただきます。
・要件定義から設計、開発、運用までを一貫して主導し、事業成長に直結するプロジェクトを推進していただきます。

◆主な開発環境・ツール
・開発言語：Ruby
・FW： React
・DB： MySQL
・インフラ：オンプレミス
・CI/CD： CircleCI、 GitHub Actions
・その他：Git, Slack, Teams, AI開発支援ツール (Cursor, Devin, Claude Code)

業界横断の業務課題に対して、エキスパートAIを用いたプロダクトを提供して解決する事業です。現在は、オンライン/ 対面問わずすべての会議・商談を高精度に記録し、データを組織の資産に変えるAI議事録ツールを提供している会社です。

AI議事録SaaSの活用を目的とした、音声認識AIおよび議事録生成AI技術の精度改善PoCおよびAI機能開発の全般を担うアルゴリズムエンジニアを募集します。
社内のAIエンジニアおよびPdM、ソフトウェアエンジニアと協業しながら、　議事録SaaSの価値提供の根幹となるAI機能の開発を通じて、プロダクトの成長をリードいただくことが可能です。

業務内容
・音声認識AI・議事録生成AIの精度改善におけるPoC実行
・PoC成果をPythonライブラリの形式で開発・資産化する
・Pythonライブラリの保守運用
コードベースの保守性を向上 → 開発生産性を向上させ、またメンテナンスの属人性を下げる。
・テストやCI/CDを用いた高品質・高頻度な改善サイクルの推進
・AI機能に関するエラー・問い合わせ対応

現行事業者からの引継ぎを行っており、年末まで準備期間となります。
準備期間の間は設計などの習熟と、基盤保守のチームリーダーとしてチームビルディングを行って頂きます。
「顧客や、関連会社との調整・コミュニケーション」、「能動的なチーム運営」を重要視しています。

基盤の運用および改善業務を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
• テーブル・ビュー追加/改修作業
• データ閲覧権限管理作業
• データパイプライン運用/改修作業
• Google Cloud設定変更作業
• 技術調査/検証作業
• その他運用改善に伴うツール開発/改修業務
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します

■求める人物像
・円滑なコミュニケーションが取れる方
・能動的に仕事に取り組める方

大規模な生データを取り込み、クリーンアップするための堅牢でスケーラブルなデータパイプラインを構築・維持する、技術的デリバリーの要です。Python/SQL、GCP等のツールを用いてデータ品質を徹底的に保証し、データサイエンティストと連携して高品質なBIダッシュボードを本番環境に移行させます。

【役割／タスク】
・大規模データの取り込み・変換・クリーンアップを行うスケーラブルなパイプラインを構築
・高稼働率のBIダッシュボードを本番環境にデプロイし、技術的基盤を管理
・データ品質保証プロセスを主導し、納品前のデータ出力の厳密性を確保

Googleスプレッドシートに保存された広告データを、BigQueryに取り込み、Looker Studioにて可視化・レポート作成を行う支援業務。BigQuery環境の利用が前提
Fivetranを使用したデータ統合の自動化

・BigQueryを用いたデータ連携・加工経験
・Looker Studioでのダッシュボード作成経験
・スプレッドシートとのデータ連携知識（GAS実務経験）

データサイエンス、競合インテリジェンス、および価格最適化の交差点に位置し、高度な分析モデルを構築して戦略的な提言が求められます。
クライアントに直接関わり、大規模なデータから得られた実行可能なインサイトを、エグゼクティブレベルのストーリーとして提示し、ビジネス変革を推進します。

【役割／タスク】
ー高度な価格モデルを構築し、競合インテリジェンスと価格最適化を推進
－分析に基づいた実行可能な戦略的インサイトを、エグゼクティブ向けに提示
ークライアントと連携し、データ活用を通じたビジネス変革を主導

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AI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-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