単価90万円以上の案件一覧

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該当件数:1623

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案件内容

最先端の技術スタックを用いて、大手クライアントのDXおよびデータ利活用を最上流からリードしていただくプロジェクトです。
クライアントの経営課題やKPIに基づき、データ基盤のアーキテクチャ設計からAIを活用したソリューション提案まで、大きな裁量を持ってアジリティ高く推進していただきます。

【具体的な業務内容】
・次世代データ基盤(エンタープライズデータレイク)の構築・利活用推進
・クラウド環境(Microsoft Fabric、Azure Databricks)を中心としたデータ基盤のアーキテクチャ設計
・分散処理フレームワーク(Spark)を用いた大規模なETLパイプラインの設計、およびデータインテグレーションの最適化
・生成AIを用いた業務高度化・自動化ソリューション(RAG / AIエージェント)の導入
・社内ナレッジの高度活用を目的とした、先進的なRAGシステム(GraphRAG等)やAI検索機能を駆使したシステムの要件定義および設計・開発

必須スキル

– クラウド環境(Microsoft Azure等)におけるデータ基盤またはAIシステムのアーキテクチャ設計・構築経験
– 該当データプラットフォーム(Microsoft Fabric等)を用いたデータエンジニアリングの実務経験(Spark上でのETL作成、データパイプライン構築など)
– Pythonを用いたデータ前処理、データモデリング、およびスクリプト開発の実績
– 生成AI / 大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム(RAG、プロンプトエンジニアリング等)の設計・開発経験、および関連する主要フレームワーク(FastAPI等)の知見
– クライアントのビジネス課題を理解し、技術的な解決策をロジカルに提案できるITコンサルティングまたは上流工程の経験

案件内容

統合基幹業務システム(SAP)の保守センターにて、複数顧客向けのシステム保守・開発支援を担当していただきます。
最新のERP環境(S/4HANA)における追加機能(アドオン)開発を中心に、基本設計から結合テストまで一貫して対応いただきます。
ユーザーからの問い合わせ対応やパラメータ設定(カスタマイズ)の調査などの保守業務もお任せいたします。

【担当業務】
・追加機能の基本設計、詳細設計、開発、テスト
・最新のERP環境における機能追加・改修対応
・財務会計(FI)、販売管理(SD)、購買在庫管理(MM)領域に関する開発・保守業務
・画面開発技術、標準インターフェース、標準拡張機能等を用いた開発対応
・ユーザーからの問い合わせ対応
・設定内容の調査および影響分析
・結合テストの実施およびテスト結果レビュー
・保守センター内での複数顧客案件対応

必須スキル

– 財務会計(FI)、販売管理(SD)、購買在庫管理(MM)領域のシステム開発経験
– 該当システムの追加機能(アドオン)開発経験5年以上
– 画面開発技術、標準インターフェース、標準拡張機能等を用いた実務経験
– ユーザー問い合わせ対応の経験

案件内容

コールセンターにおけるオペレーション自動化に向けた開発プロジェクトです。
構造化データ(YAML等)を用いた設定やプロンプト作成、テスト作成までをアジャイル形式で担当いただきます。
提示される要件や仕様を自ら読み解き、設計から開発・テストまでを主導して一人称で進められる方を募集いたします。

必須スキル

– システム開発の実務経験(3年以上)
– 要件・仕様を自ら読み解き、設計から実装、テストまで主体的に対応できること
– 何らかのプログラミング言語を用いた実装(コーディング)の実務経験 ※Pythonの経験があれば尚可

案件内容

大手エンターテイメント系企業にて、データエンジニアとして以下業務を担当いただきます。

業務内容

  • エンターテイメント関連データのパイプライン構築
  • その他データソース(外部連携機能や表計算ファイル)からのデータパイプライン構築
  • 接続元の制限を考慮し、他メンバーと調整しながら実装方針を策定
必須スキル

– ワークフロー管理システムやデータ変換ツールの利用経験
– 自身で課題を発見し、周囲のメンバーと協調しながら課題解決まで推進できるコミュニケーション力
– 主要なクラウド環境(AWS/GCP/Azure等)における大規模データベースやオブジェクトストレージの利用経験
– バージョン管理システムを用いた開発経験
– 構造化クエリ言語(SQL)およびプログラミング言語を用いた開発経験

案件内容

大手製造業の企業にて、事業部門内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守をご支援いただける方を募集します。
モデルを作成するだけではなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めた、実運用を前提とする機械学習システム全体の設計・構築ができる方を想定しています。
今後、クラウド上の機械学習サービスやマイクロサービスを組み合わせ、運用・保守を見据えた機械学習システムを構築する案件が増加する見込みです。

■想定業務内容
・クラウド上の機械学習サービスを活用したシステムの設計・構築
・機械学習パイプラインの構築
・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツール等を組み合わせたシステム構造設計
・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善
・CI/CD、IaCツール、コンテナ技術等を活用した開発・運用基盤の整備
・クラウド環境におけるネットワーク、権限、セキュリティ設計
・要件整理、システム構造設計、実装、テスト、運用設計までの一連の対応

必須スキル

– クラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験
– データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験
– API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツールなどを組み合わせたシステム構造設計経験
– 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見
– MLOps、CI/CD、IaCツール、コンテナ技術、権限設計、セキュリティに関する実務経験
– 要件整理からシステム構造設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できること

案件内容

金融機関におけるAzure基盤の運用技術支援案件です。

・Azure基盤の運用課題に対するプロセス見直しおよび改善
・Azure上で稼働する業務システムに関する技術相談への対応
・開発ベンダが提示する構成案・方式に対するレビューおよび指導
・社内開発システムにおけるAzure前提のシステム構成設計・検討

必須スキル

– Azureの実務経験(3年以上)またはAWSの実務経験(5年以上)
– ネットワークを含むインフラ全般の設計・構築・運用経験

案件内容

物流・輸送管理分野の事業会社において、輸送管理システムの機能追加および改修に従事いただきます。
Webアプリケーション(画面・API)、ハンディ端末用アプリケーション、帳票、バッチ処理の新規機能開発および既存機能の改修
サーバーサイド技術およびフロントエンド技術を用いた開発、またはサーバーサイド技術およびネイティブアプリ開発技術を用いた開発ができる方をそれぞれ募集しております。

■開発環境の傾向
Java / Kotlin / Vue.js
OS: Windows
DB: 関係データベース(RDBMS、軽量データベース等)

必須スキル

– Javaの開発経験(3年以上)
– JavaScriptの開発経験(3年以上)
– 設計書を読み、不備を感じた場合に改善に向けた技術的な提案ができること
– 設計書の作成ができること
– フロントエンドフレームワーク(Vue.js)の開発経験
– モバイルアプリ開発言語(Android JavaまたはKotlin)にて設計書を解読し、開発ができること

案件内容

主要クラウド(AWS/GCP/Azure等)で動作する販売管理システムの構築

必須スキル

– ネットワーク(プライベート/パブリックサブネット、アドレス変換技術等)の知識
– 該当クラウドサービスを用いた開発経験
– マネージドコンテナオーケストレーション技術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・運用経験
– 関係データベース(RDBMS)の知識
– 分散型キーバリューストア(NoSQL)の知識

案件内容

複数案件における事業立ち上げ支援、および全社横断的な開発ブースト支援。
CTO/VPoEと連携した組織・プロダクトの課題解決、事業計画フェーズからの新規事業参画、アーキテクチャレビュー、インフラからアプリ両面(フロント・バックエンド)にわたるモダン化の推進。

<開発環境の一例>

Go、Next.js、MySQL(Cloud Spanner含む)、Redis、GCP、AWS、Datadog、GitHub Actions、CircleCI、Terraform 等

<備考>

業務上、アダルトコンテンツに触れる可能性があります

必須スキル

– インフラ、バックエンド、フロントエンドにおよぶ広範な設計・実装・実務経験
– 大規模システムにおける技術選定やアーキテクチャなどの意思決定経験
– コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術を用いた開発経験
– サーバーサイドにおけるTDD(テスト駆動開発)の実務経験、および静的型付け言語での開発経験
– RDBにおいてパフォーマンスを意識した最適なコーディングができる方
– 新旧様々なシステムへの素早いキャッチアップ能力、および関係者を巻き込む高い推進力

案件内容

特定業界の大手企業向けにおけるAI・GPUインフラ基盤の構築支援プロジェクトです。

最先端のGPU製品群を用いたクラスタ構成および導入を中心に、クラスター管理ツール、コンテナ技術、ジョブスケジューラーなどのミドルウェア設計・構築から、GPUサーバーを収容するデータセンター、高速ネットワーク、高性能ストレージの設計まで幅広く対応します。

AIインフラの設計から構築・導入までを一貫して主導できる人員を募集しています。

<環境>
NVIDIAGPU、Slurm、コンテナ(Docker/Kubernetes)、BCM、高速NW、ストレージ

必須スキル

– 主要なGPUハードウェア・ソリューションを用いたクラスタ構成および導入の実務経験
– クラスター管理ツール、コンテナ環境、ジョブスケジューラーなどの各種ミドルウェアの設計・構築経験
– GPUサーバーに最適化されたデータセンター、高速ネットワーク、および専用ストレージ等の設計・構築経験

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