単価100万円以上の案件一覧

データ抽出・準備: 施策対象者と非対象者の行動履歴、購買履歴データなどをSQLを用いて抽出し、分析用データセットを整備。

効果測定・分析: クーポン施策による売上・客単価・来店頻度など主要KPIの有意差を統計的に評価。

レポーティング: 分析結果と施策の評価、および次なる改善提案を盛り込んだ報告用資料を作成し、PMと連携しながらクライアントへ提示。

SQLによる基礎集計、t検定を用いた2群比較、報告用資料作成

今回のエンド様がエネルギーの提供を運営されている企業様になっており、エネルギー自由化の競争が激化している中で、案件が複数ございます。
その中で、お客さまの課題を解消するプロダクトや価値を生み出す開発の部分で、テックリードとして開発をリードしていき、特にBtoC向けウェブサービスや、マイクロサービス領域を担っていただきます。

◆主な開発環境・ツール
言語： TypeScript、Go
フレームワーク：React、Next.js、NestJS
データベース：GraphQL
プロジェクト管理：Terraform、Docker、GitHub Actions
コミュニケーションツール：Slack、Teams
インフラ環境：AWS、Azure

・API・SDK の提供や、認証／認可機構の開発 を担当するチームです。
・チームメンバーと協力しながら、各システムの新規開発、旧システムからのリプレイス、および機能改修・保守・運用を担当していただきます。
・ チーム内エンジニアと協力しながらのシステム設計・開発・テスト
・ システム課題の抽出および改善提案・実行
・ 管轄システムの運用業務全般
・ 障害発生時の初動対応・復旧対応（ローテーションによる検知対応を含む）

◆主な開発環境・ツール

【開発マシン】

• Mac（JIS or US選択可）

【利用技術】
・開発言語

• Go
• PHP
• Java
• C#
• Swift
• Objective-C
• JavaScript
• TypeScript

・ライブラリ・フレームワーク

• Echo
• Laravel
• SDK開発ツール
• Unity
• Xcode
• Android Studio

【管理ツール】

• Bitbucket
• GitHub
• JIRA
• Confluence

【コンテナ管理ツール】

• kubernetes
• ArgoCD

【コミュニケーションツール】

• Slack
• GoogleMeet
• Zoom

・Goを用いての開発のご経験1年以上
・モバイルOS向けのネイティブアプリ開発のご経験1年以上
・WEBアプリケーション開発のご経験3年以上
・マイクロサービス開発やドメイン駆動開発などのモダンアーキテクチャの開発のご経験1年以上

企業向けの課題解決を目的とした新規のBtoBマッチングプラットフォームの開発支援のプロジェクトになります。

【担当範囲】
既存のプロダクトチームにフルスタックエンジニアとして参画し、フロントエンドおよびバックエンド両面から開発を牽引する役割です。

【チーム体制】
pdm：1名
フロントエンド：1名
バックエンド：1名
外部AIチーム：複数名
※本ポジションは、この既存チームの中にフルスタックエンジニアとして参画し、フロント／バック両面から開発を牽引していくイメージになります。

【開発環境】
・実行環境：Azure Container Apps
・フロントエンド：Next.js, React, TypeScript
・バックエンド：Nest.js（TypeScript）
・DB：Azure Cosmos DB
・認証：Azure AD B2C
・メール送信：SendGrid
・AI：Azure OpenAI

・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（3年以上目安）
・Node.js（TypeScript）を用いた API 開発経験
・Webフレームワーク（Nest.js / Express / Fastify など）での開発経験
・RDB または NoSQL データベースを用いた設計・運用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
・クラウド（Azure／AWS／GCPのいずれか）上でのWebアプリ構築・運用経験
・Linux環境での開発・CLI操作、ログ調査などの基本スキル
・AIサービスの利用経験（Azure OpenAI／OpenAI API／Vertex AI／Bedrock 等）
・RAG構築やLLMを組み込んだアプリケーション開発経験

・アサイン先案件
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与。

・業務内容・期待役割
先端AI技術を社会実装する複数プロジェクトに横断的に関与し、AIエンジニアリングの責任者として、主にAI設計・開発検証の品質担保・エンジニアチームのマネジメント・顧客への技術的説明をリードいただきます。
・ビジネス要件を踏まえたAI活用の方針策定、AIの要件定義・設計、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・AIの検証設計、検証の実行、結果の分析、改善方針の策定
・他のAIエンジニアのマネジメント、成果物 (コード・報告資料) の品質管理
・PMとの連携、顧客への技術的説明

・クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出～グロースを担っている部門にてリードエンジニアとして参画していただきます。
・主な業務内容として、AIを用いた営業職向けの2つのサービスの機能開発として、チーム全体の技術方針決定やアーキテクチャ設計・レビュー、技術的課題の解決支援、コードレビューとメンタリングを行っていただきます。

◆主な開発環境・ツール
言語：TypeScript、Node.js
FW：React
DB：PostgreSQL
インフラ：AWS
その他：GraphQL、Kubernetes、Terraform

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

半導体関連製品（フォトマスク、ガラス基板など）の製造工程において、各種測定データ（膜厚、寸法精度、光学特性、欠陥数など）の統計分析を担当。
測定結果の集計・可視化、工程能力分析（CP/CPK）、異常傾向の抽出、分析結果に基づく改善提案まで一連のデータ解析を行い、製品歩留まりと品質向上を支援します。

・半導体・精密機器の製造工程や測定データの理解
・統計分析の実務経験（工程データ、品質データなど）
・Excel、Python、R、Minitabなどによるデータ集計・分析経験
・データ可視化・報告書作成経験

本案件は、SAPシステム（SD／MM領域）における保守運用支援業務です。
ユーザー部門からの問い合わせ対応やトラブルシューティング、業務改善要望のヒアリングを中心に、日々の運用保守をリードしていただきます。
また、開発・テスト・導入まで一貫して自走できる実務担当者としての参画を想定しています。