単価90万円以上の案件一覧

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該当件数:1359

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案件内容

・ローコード開発ツールとコンテナ基盤の連携検証
・(PoC)のプランニング・ディレクション
・要件調整・技術的検証

必須スキル

・ローコード開発ツールを用いたシステム構築経験
・コンテナ基盤(Docker/Kubernetes など)の知識または実務経験
・技術ディレクション・PoC企画立案経験
・AWSなどクラウド環境での開発・運用経験
・柔軟な働き方への対応

案件内容

・医療領域向けアプリ開発
・Spring Boot /Javaを用いた開発業務
・電子署名機能や製造ベンダーとの調整業務
・豊洲および客先対応(必要に応じて出社)
・アジャイル開発(ワンチーム体制)

必須スキル

・アプリケーション開発経験(Spring Boot / Java)
・アジャイル開発経験
・製造ベンダー調整経験
・資格保有者(IT系歓迎)

案件内容

【業務内容】
ブロックチェーン技術とIoT/AIを融合した最新技術を用いたプラットフォームを構築している企業にて、
プラットフォームの新規機能ならびにプロダクトの新規開発をお願いします。

具体的には以下の業務をお願いします。
・既存プラットフォームの機能改善、システム拡張
・基盤開発
・ミドルウェア開発
・アプリケーション開発
※外部のパートナー企業と協力し開発しているため得意分野や興味関心のある分野をお任せ致します。

開発対象
・ブロックチェーンなどの分散技術と独自のデバイス管理技術を用いテレワークなどにおいて安全で快適な作業環境を提供するアプリケーションです。
多様な働き方に欠かせない業務状況の可視化、セキュリティ、PC機能の管理を実現します。

■開発環境
開発環境:AWS
言語:開発する製品に応じて決定

必須スキル
① Hyperledger Fabric を使用した開発経験(3年以上が望ましい) 特に、スマートコントラクト (チェーンコード) の開発、Fabric SDK を用いた実装経験あること。
② Python、Java、JavaScript、Go などの言語による開発経験(5年以上が望ましい) があること。
③ 分散型アプリケーションのセキュリティに関する知識が必要をもち、スマートコントラクト (チェーンコード) の脆弱性や攻撃手法について知識があること。
④ クラウド(特にAWS)上での開発経験(5年以上が望ましい) を有し、RDBやサーバーレスアーキテクチャに関する経験を有していること。
⑤ 新しい技術や問題に対する対応策を、自ら見つけられる高い問題解決能力を有すること。
案件内容

・現在クライアント主導にて、ERPと連動した経営情報の仕組み(BIツール)を構築し、その連携先をグローバルへと展開しています。
・本社が使用するERPはSAPとなりますが、展開先にはSAP以外(EBSやD365等)の拠点もあり、特にファイナンスや連結/PSI領域を中心に、展開先の仕組みを理解した上でデータ収集や連携を進めています。
●役 割:
・BI展開チームのITチーム サブリード
・連結/PSI領域×1名
主な活動イメージとしては、海外拠点との調整、及び進捗管理を主業務とし、
データの確からしさについて、ビジネス側のメンバーと適宜確認、検証していくイメージです。

必須スキル
・ERP、基幹システムの経験者(特にトランザクション周りの知見必須)
・英語ビジネス(尚可、読み書きは必須)
・コンサルファーム出身者
案件内容

秒間25万リクエストを超える動画配信をはじめとした視聴に関するビッグデータの整形・分析・レポーティング等の業務を行なっていただきます。

【業務内容】
蓄積された様々なデータからGCP(Google Cloud Platform)やオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます。
ご入社後まずは、テレビ局ならではのデータの活用、分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。

具体的には・・・
・データテーブル設計
・数理統計や機械学習を用いた分析業務
・Python、SQLを用いた分析フローの実装
・報告書作成からクライアントへの提案、プレゼン
・付随するクライアント対応業務

【開発環境】
■開発言語:Python
■GCP利用サービス:BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI、ワークフロー、Looker
■AWS利用サービス:S3、Athena、Redshift、Glue、SageMaker
■その他ソフトウェア:MySQL、Docker、JupyterNotebook
■ソースコード管理:Git (GitHub)
■プロジェクト管理:GitHub
■情報共有ツール:Slack、Teams、GoogleMeet、Zoom

必須スキル
・ビッグデータに関する興味関心
・SQLを使用したDBプログラミングの開発経験
・Pythonでの分析経験
案件内容

秒間25万リクエストを超える動画配信をはじめとした視聴に関するビッグデータの収集・整形・蓄積まで一貫して行なっていただきます。

【業務内容】
ビッグデータ基盤におけるデータの収集、データレイクからデータウェアハウス/データマートまでのワークフローの開発・運用をお任せします。
ご自身のアイディア・工夫をカジュアルに提案しプロダクトに反映していただける環境であり、単純に作るのではなく価値を提供することを重視しております。
データ基盤はGCP(Google Cloud Platform)を主軸とし、サブシステムにはAWS(Amazon Web Services)を部分的に採用した構成。日々進化するクラウドサービスをキャッチアップし最適な構成に随時進化し続けています。
今後もさらに安定してバージョンアップやスケーラビリティ・パフォーマンス改善を重ねるため、その開発の中核を担っていただくデータエンジニアを募集しております。

【開発環境】
■主要開発技術:GCP(Google Cloud Platform)環境でのワークフロー開発
■開発言語:Python, JavaScript, SQL
■クラウドプラットフォーム : Googleクラウド(BigQuery, Dataform, Workflows, CloufdFunctions, CloudRun)
■データ収集 : Fastly
■データウェアハウス : BigQuery
■コミュニケーションツール:Slack
■開発手法:アジャイル(一部ウォーターフォール)
■開発支援ツール・環境:GitHub, GitHub Actions(CI/CD)
■構成管理 : Terraform
■エディタ/IDE:VSCode Vim(*お好みのエディタを使用していただいてOKです。)

必須スキル
・Pythonを利用した開発経験
・SQLを使ったDBプログラミングの開発経験
・パブリッククラウドを利用したサービス開発・運用経験
・Gitなどのソースコード管理ツールの使用経験
案件内容

重化学工業向けの製造図面に対して、AIを用いて検図業務を効率化するPoCプロジェクトです。
図面上の構成要素(形状稜線・寸法線・技術指示など)をAIで正確に認識し、ルールに基づいた自動チェックの実現を目指します。

主な検証内容としては、以下の3点です:

①図面構成要素の認識
形状稜線/寸法線/その他指示の領域認識を行う。
・学習データ作成(アノテーション)
・セグメンテーションAIモデルの構築・評価

②先端形状の認識
先端形状の周辺の寸法公差や面相度を読み取ることで、先端形状をつくっている稜線の一部が内径を形成しているかを判断する。
・先端形状検出手法の強化・再考
・先端形状と周辺の指示の紐付けし、内径を形成するか判定するアプローチの実装

③ 図面構成要素の関係性の理解
点在する技術指示の紐付けを理解する。
・技術指示の理解、ラベリングを行うモデルの構築・評価
・技術指示同士の紐付けアプローチの実装

その他:
生成AI(LLM/VLM)、AI-OCR、物体検出、ルールベース等を活用し、最適な技術を組み合わせて検証
2026年度に実運用のシステム導入を目指して、2025年下期も実用化に向けたPoCを行う予定。

必須スキル
・画像処理・セグメンテーションに関する知識と開発経験  (例:形状抽出、領域認識などのモデル構築・評価)
・アノテーション作業や学習データの前処理に関する理解
・AIモデルの設計・実装・評価の一連の経験
・PythonによるAI/機械学習の実装経験
・オンプレ環境でのAIシステム構築に抵抗がない方
・機密情報を扱う案件での慎重な対応ができる方
案件内容

■概要
既存フローの仕様理解、仕様ドキュメント化、トラブル時対応、既存フロー変更対応、新規フローの作成対応

■詳細
Power Automateの運用・保守作業を目的とする。少数ではあるが新規フロー作成が発生する可能性がある。

必須スキル
・Microsoft Power Automateの知見および開発経験
・ビジネスサイド(開発未経験者)とのコミュニケーションスキル
・ドキュメンテーションスキル
案件内容

【業務内容】
・大手印刷会社における、生成AIを活用したサービスの開発支援
・生成AIのRAGの回答精度を向上させるための仮設立て・検証。

必須スキル
・生成AIに関する深い知見
・1人称で動ける方
案件内容

XGBoostやLightGBMなどの機械学習アルゴリズムを用いたモデル構築が可能なエンジニアの方を募集しております
クライアント企業のAIエンジニアがモデルの設計を担当し、その後の開発フェーズにおいてのご支援を想定しております。

必須スキル
・XGBoost、LightGBMの実装経験
→これらのアルゴリズムのパラメータチューニング、特徴量エンジニアリング、モデル評価に関する知識と経験
→scikit-learnなどの機械学習ライブラリの習熟

 

・Pythonのプログラミングスキル

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