単価90万円以上の案件一覧

【概要】
・リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

【業務内容】
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

【開発環境】
関連技術：Python3 / AWS SageMaker / Docker
開発基盤：AWS / Microsoft Azure
ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot
CI/CD: GitHub Actions / CircleCI
グループウェア：Google Workspace / Slack
プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp / Jira / GitHub

　クライアントが提供している一般コンシューマ向けアプリにおけるサーバーサイド開発をご担当頂きます。
　MaaSと呼ばれる領域において、AWS上で開発を行っており、トレンドに触れることのできる環境です。
　一部、リリース済みシステムの運用保守対応（改修作業を含む）もお願いする可能性があります。
　クライアントも穏やかで良い方ばかりなので、落ち着いて開発に取り組むことが可能です。
　長期にわたってご支援いただける方を求めております。

アプリエンジニア

【開発環境】
Kotlin
Nestjs、Node.js
MySQL
Firebase、GCP, Kubernetes

【求める人物像】　
・勤怠/健康状態に問題がなく、中長期的に業務に携わっていける方
・コミュニケーション能力のある方
・ハウスルールなど遵守しつつ業務を遂行できる真面目で責任感のある方

・Kotlin開発経験（Android開発経験3年以上）

某キャリアWebアプリケーションのアジャイル/スクラム開発
【作業内容】テックリードの募集になります。
【担当工程】四半期に一度のメジャーバージョンリリース

現在自動車メーカーで、toCのコンタクトセンターで蓄積されているVoCデータへ、生成AIを活用するようなプロジェクトが検討されている。
手始めに本下期中に何らかPoC（研究開発）したいと考えている。
PoCしたい内容は、以下2点。
・VoCデータから要約文を生成
・VoCデータから、FAQを作成
※個人情報を多く含む生VoCデータをPoCへ使うは厳しいため、ダミーデータを顧客内で準備をする予定。

・生成AIおよびプロンプトエンジニアリングの経験（主にエンジニアとしての経験）

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

AIサービスを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用ポジションでの募集です。

クライアントでは主にPower BIにて統合データプラットフォームに接続し、データ抽出からダッシュボードもしくはリスト化・資料化することを実施しております。
教宣活動により、業務部門からの引き合いが増えてきたため、効率よくプロトタイプ的な試作品を作成し、実務部門にてビジネス適用の判断を行っていく構想です。
上記運用について現状のメンバーでは対応が難しく、具現化するための要員を募集いたします。

内容：
・クライアント社員と共に施策を検討、要件をまとめBIツールにて静的データのプロトタイプのダッシュボードを構築。実務としてビジネス適用される場合は、クライアント側の担当者にて連携環境の構築を行う想定。ツールはPower BI（PowerBI・Tableauを利用中、エンタープライズBIはWeb-focusを導入済）
・セルフBIの位置づけとなるため、実務部門へのスキトラも実施予定。

・顧客企業内で進行中の衛生管理に関する新規事業PJをクライアントが支援しております。（現在2名体制）
・同PJで懸案となっている解析業務の要件定義、システム要件定義を3－4ヶ月で顧客企業担当者と関係部署（研究所等）と実施していただきます。

【事業概要】
当社は国内最大級の美容医療口コミ/予約アプリを運営しております。
美容クリニックや審美歯科とユーザーを繋ぐプラットフォームとして、提携クリニックに向けた送客支援などを主に行っています。

最近ではアプリDL数が業界内で国内最多の100万、流通総額が100億円を突破したなど、近年非常に高い成長性を誇っております。今後も拡大していく領域として様々な投資家からも注目されており、約15億円の資金調達を完了させるなど、IPOなども視野に入れながら、組織拡大をしているフェーズです。

日本国内における美容医療（美容外科・美容皮膚科・審美歯科の3領域で構成）の市場規模は約7000億円と言われており、美容医療のイメージが強い韓国よりも大きく、世界4位を誇る成長市場です。（1位中国、2位アメリカ、3位ブラジル、4位日本）
しかし市場は伸び続けている一方で、価格の不透明性などの「情報の非対称性」が大きく、多くのユーザーが不安を抱えていたり、施術に後悔した経験があったり、業界ならではの根深い課題が残っています。

こうした背景から美容医療に関する情報格差を解消し、美容外科・美容皮膚科・審美歯科をあたりまえの選択肢とするべく、2017年に会員による口コミ投稿型の美容医療コミュニティとしてサービスを開始致しました。
弊社は「ありたい自分でいられる世界を実現する」というミッションを掲げ、美容医療の適切な情報と施術経験者のリアルな口コミを提供し、ユーザーが納得のいく意思決定ができる環境を目指し事業に取り組んでいます。今後も圧倒的ユーザー視点をもち、マーケット課題に向き合いながら、業界の発展に貢献していきます。

2017年の創業以降、ミッションの達成に向かって挑戦してきた弊社はこれまでオーガニックに利用者を伸ばしてきましたが、2022年2月にはシリーズB資金調達（総額10億円）も完了し、今後はヒト・モノ・カネの資源に積極的に投資を行い更に利用者を伸ばしていくフェーズにいます。今の成長フェーズでしか向き合えない目の前の価値ある課題に対して、メンバーが一丸となって日々歩んでいます。
私たちと一緒に、このミッションに挑戦してみませんか？

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【お任せしたいミッション】
UXリサーチャーとして、各課題においてリサーチの設計〜実行に加え、組織内でのUXリサーチの体制構築・文化定着を牽引いただきたいです。

ミッションである「ありたい自分でいられる世界」を実現するべく、定期的にユーザーインタビューを実施するなど、ユーザーファーストでのプロダクトづくりにこだわってきました。
これまではプロダクトマネージャーやデザイナー主導で実施してきましたが、事業拡大に伴いUXリサーチ専任ポジションを設け、よりリサーチの精度を高めていきたいと考えています。さらに各リサーチの主導に留まらず、横断的なリサーチ体制の構築をリードいただける方をお迎えしたいと考えています。

【具体的な業務内容】
・事業課題に応じて適切なリサーチプロセスの設計、業務効率化
・UXリサーチ設計〜実行、レポーティングの遂行
┗開発サイクルに合わせたリサーチプロセスの管理やディレクション
・UXリサーチ文化の定着までの企画〜実行・運用
┗プロダクトマネージャーを対象とした研修の実施など