単価100万円以上の案件一覧

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該当件数:1139

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案件内容

NIST CSF 2.0 準拠に向けた実務レベルでの伴走支援
実際の業務対応、会議への参加、ドキュメント作成、ロードマップ策定
将来的なグローバルへの展開・横展開を見据えた、英語でのコミュニケーションを含む支援

必須スキル
NIST CSF 2.0のコンサルティング経験
NIST CSF 2.0の社内への実装経験
英語でのコミュニケーション能力
案件内容

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
(1)LLM機能の設計・開発(要件定義〜運用)
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計(Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等)
・自律型エージェントの設計(Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装)
(2)品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤(LLM-as-a-Judge, Ragas等)の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
(3)運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
(4)セキュリティ・安全性設計
・個人情報(PII)保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計

必須スキル
1. LLMシステムの実務経験
・LLMを用いたプロダクト/機能を設計し、PoCで終わらせず本番運用まで持っていった経験
・RAG または Agent のアーキテクチャ設計・実装経験

 

2. ソフトウェアエンジニアリング能力
・Pythonでのバックエンド設計・開発経験(FastAPI等)
・Git / CI/CD を用いたチーム開発経験、コードレビューの実施
・DB/検索基盤の設計経験(PostgreSQL, Elasticsearch, Vector DB等)

 

3. LLM品質評価・改善
・LLMの出力品質を再現性ある形で改善した経験
・評価指標(Ground Truth)の設計、テストセット整備、回帰テストの実施など
案件内容

・データの収集・整形・品質確認(欠損/外れ値/分布チェックなど)
・探索的データ分析(EDA)・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・評価(ベースライン構築、改善提案)
・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有(再現可能な形で)

必須スキル

・PythonまたはRでのデータ分析経験(Pandas / NumPy 等)
・機械学習の実務経験または同等スキル
(分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか)
・実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

案件内容

ITコンサル・アプリ開発を行っている企業において、下記業務をお願いします。
・技術選定 / アーキテクチャ設計
・Typescript(React/Next.js)を用いたフロントエンドの開発
・UIコンポーネントの設計経験 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Ruby・TypeScript
・FW:Rails・React・Next.js
・DB:PostgreSQL・Redis
・クラウド:AWS・Docker
・開発手法:アジャイル開発

必須スキル
・Typescript(React/Next.js)を用いた開発経験3年以上
・フロントエンドのシステム設計・パフォーマンス最適化経験
・UIコンポーネント設計の経験
・自社開発企業でのtoBtoC向けサービスの開発経験
・アジャイル or スクラムでの開発経験
・技術選定 / アーキテクチャ設計の経験
・上記技術選定 / アーキテクチャ設計の理由を技術的側面・論理的側面の両方で説明できる方
案件内容

クリエイター向けSaasプロダクトを開発している企業において、
バックエンドエンジニアとして下記の業務をお願いします。

・技術選定 / アーキテクチャ設計
・Ruby(Rails)を用いたAPI開発
・セッションやセキュリティ周りに関する実装 etc

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Ruby・TypeScript
・FW:Rails・React・Next.js
・DB:PostgreSQL・Redis
・クラウド:AWS・Docker
・開発手法:アジャイル開発

必須スキル

・Ruby(Rails)を用いた開発経験5年以上
・REST API or OpenAPI を用いたAPI設計・運用経験
・NoSQLを用いたDB設計・構築経験
・ユーザー認証・認可における標準仕様(OIDC/OAuth等)に基づいたシステム設計経験
・自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験3年以上
・アジャイル or スクラムでの開発経験
・技術選定 / アーキテクチャ設計の経験
・上記技術選定 / アーキテクチャ設計の理由を技術的側面・論理的側面の両方で説明できる方

案件内容

クリエイター向けSaasプロダクトを開発している企業において、
フルスタックエンジニアとして下記の業務をお願いします。

・技術選定 / アーキテクチャ設計
・顧客折衝 / 要件定義(ドキュメント作成含む)
・クラウド環境の設定 / 運用 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Ruby・TypeScript
・FW:Rails・React・Next.js
・DB:PostgreSQL・Redis
・クラウド:AWS・Docker
・開発手法:アジャイル開発

必須スキル
・Ruby(Rails)を用いた開発経験5年以上
・Typescript(React/Next.js)を用いた開発経験3年以上
・AWS / GCP環境の設計・構築経験
・自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験3年以上
・アジャイル or スクラムでの開発経験
・技術選定 / アーキテクチャ設計の経験
・上記技術選定 / アーキテクチャ設計の理由を技術的側面・論理的側面の両方で説明できる方
案件内容

官公庁、自治体、公共インフラ関連のシステム開発・再構築・運用保守案件において、部門がデータに基づいた迅速な意思決定を行えるよう、データ抽出から統計的アプローチを用いた分析、そして最終的なアウトプット(BI・帳票)の設計・構築までを一気通貫でリードしていただきます。

制度要件や業務要件を正確に理解しつつ、調整負荷の高い案件や整理し切れていない現場でも、スピード感と柔軟性を持って案件を前に進められる方を求めます。
リモートメインの想定ですが、エンド企業の要請があれば必要に応じて都内オンサイトが発生する想定です。

業務内容については商談時に開示想定

必須スキル
・Pythonでのデータ分析経験
・pandasでの集計経験
・SQLでのデータ抽出経験
・Power BI または Tableauでの可視化経験
・統計分析経験
・帳票レイアウト設計経験
案件内容

事業部側の現場・PMとコミュニケーションを取りながら、社内向けツールの開発業務を行っていただきます。

・要件定義、設計、実装、テスト(フルサイクル)
・保守・運用

必須スキル
・バックエンド開発経験3年以上
・社内ツール開発経験
・目的ベースで技術選定、手法選定ができる方
・チーム開発の経験
案件内容

・Google Cloudを用いたデータパイプライン・集計パイプラインの構築
・BIツール(例:Looker Studio、Streamlit)を用いたダッシュボード構築
・要件定義に従った開発業務

必須スキル

・主要クラウドサービス(AWS、Google Cloud、Azure)を用いた開発経験(1年以上、Google Cloudが望ましい)
・Python、SQL、Git、Dockerを用いた開発経験(3年以上)

案件内容

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル(Large Epigenome Model, LEM)の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク(バイオマーカー予測、予防医療AIなど)への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容:
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境(AWS 等)での学習・運用

必須スキル

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験

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