単価100万円以上の案件一覧

省庁向けの大規模ネットワークシステム構築プロジェクトにおける、個別システムのNW移行を担うハイクラスNWエンジニアポジション。
・省庁側の個別システムNW移行にともなう基本・詳細設計、構築、および移行業務の遂行
・リードSEとしての主体的な作業推進、および移行に関わるタスクの牽引
・クライアント（管理者・利用者）向けの説明資料作成、および移行にともなうフロントでの説明対応
・各ステークホルダーとの折衝・調整業務全般

– 中・大規模ネットワークインフラ案件における豊富な設計・構築、および移行の実務経験（SD-WANの経験があれば尚可）
– プロジェクトでのリーダーまたはサブリーダー経験（リードSEとして自走できること）
– エンドユーザー（管理者・利用者）向けの分かりやすい説明資料の作成、およびプレゼン・説明経験
– 業務システムや基幹システムの移行に関する基本知識を有し、フロントに立って移行を推進できる能力
– ステークホルダーとの円滑な折衝ができる高いコミュニケーション能力
– プロジェクトルームへ常駐対応が可能な方

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力

某省庁向けの政府共通ネットワークシステム（GSS）の設計・構築における、SD-WAN（検証）チームのハイクラスNWエンジニアポジション。
・SD-WAN領域を中心としたネットワークシステムの基本・詳細設計および検証業務の遂行
・各種納品ドキュメント（設計書、パラメーターシート等）の作成・執筆
・リードSEとして、ステークホルダーとの折衝・調整を含めたプロジェクトの主体的な牽引

– 大規模ネットワークインフラ案件における豊富な設計・構築実務経験
– ネットワーク設計書やパラメーターシートなどの各種納品ドキュメントにおける豊富な執筆経験
– 開発チームでのリーダーまたはサブリーダー経験（リードSEとして自走し、作業を主導できること）
– ステークホルダーとの円滑な折衝・調整ができる高いコミュニケーション能力
– 東京・大手町のプロジェクトルームへ常駐対応が可能な方

電力会社（一般送配電・発電事業者等）向けに、広域ネットワークおよびデジタル変電所関連システムの提案から構築までを担当します。

・電力統合ネットワークの設計・構築
・新世代のルーティング技術（MPLS/SR-MPLS/SRv6等）を活用した次世代ネットワーク設計
・国際規格（IEC 61850等）に準拠したデジタル変電所ネットワーク設計
・ネットワーク運用の高度化・自動化の推進
・電力デジタルトランスフォーメーション（DX）に向けた上流コンサルティング業務

– ネットワークの設計・構築実務経験
– 高度なネットワーク通信プロトコル（MPLS/IPネットワーク等）に関する知識
– プロジェクトリーダー（PL）またはプロジェクトマネージャー（PM）としての実務経験
– 顧客とのコミュニケーションを通じた要件整理の経験
※上記いずれかの経験・スキルの保有

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

– 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

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

– 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

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

– 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

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）

– 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