単価100万円以上の案件一覧

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

・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

・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）

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

・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

大手銀行の法人営業支援AIツール開発プロジェクト

法人営業担当者が顧客課題を整理し、最適な金融ソリューションを提案するプロセスを
AIによって支援するプロダクトの開発プロジェクトです。

銀行の営業業務という複雑なドメインを対象に、
AIを活用した意思決定支援プロダクトのUX設計に関われる点が特徴です。

従来の業務システムとは異なり、
ユーザーの思考プロセスを支援する新しいプロダクト体験の設計に関わることができます。

■業務概要
大手銀行の法人営業活動を支援するAIプロダクトの
UX/UI設計をリードいただくポジションです。

本ポジションでは、単に要件をデザインへ落とし込むのではなく、
ユーザーにとって本当に価値のある体験とは何かを起点に
プロダクト設計から関わっていただきます。

クライアント・PM・エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら
業務課題やユーザーの意思決定プロセスを深く理解し、

UX設計〜UI具体化まで一気通貫でプロダクトデザインを推進いただきます。

■主な業務内容
・ユーザー体験設計（UX設計）および情報設計のリード
・業務フローやユーザー課題を踏まえたプロダクト構造・画面構成の設計
・Figmaを用いたワイヤーフレーム、UIデザイン、プロトタイプ作成
・クライアントとのディスカッションを通じた要件整理・デザイン提案
・PM／エンジニアと連携した仕様整理およびデザイン品質の担保
・AI機能を活かしたプロダクト体験の設計

■補足
・特別な資格や金融知識は必須ではありません
・プロジェクトメンバーと協働しながらドメイン理解を深めていただきます

・Webサービスまたは業務システムにおけるUI/UXデザイン経験（目安：5年以上）
・UX設計や情報設計を含め、プロダクト体験設計を主導した経験
・クライアントまたは事業側ステークホルダーと直接コミュニケーションを取りながらデザインを推進した経験
・要求の背景にある業務課題やユーザー課題を整理し、デザインとして具体化した経験
・Figma等のデザインツールを用いたUI設計・プロトタイピング経験
・PMやエンジニアと協働しながらプロダクト開発を推進できるコミュニケーション能力
・複雑な業務ドメインを理解し、情報構造を整理できる能力

ヘルスケア系スタートアップの研究開発部門にて、
DNAメチル化（エピゲノム）データを活用した統計解析・データ分析業務を担当いただきます。

本プロジェクトでは、以下のデータを統合し、
生物学的年齢（Biological Age）や疾患発症リスク・死亡リスクの予測モデルの研究開発を進めています。

・DNAメチル化データ（CpGサイト：約27万特徴量）
・人間ドック・健康診断データ
・大学研究機関の長期追跡研究データ（20年スパンの死亡率・疾患発症データ）

チーフサイエンティストおよびバイオインフォマティクスチームと連携しながら、
研究開発に必要なデータ前処理・探索的分析・統計解析・可視化を担っていただきます。

また解析結果は、
医学論文・学会発表・研究レポート等で利用されるため、Publication Qualityのデータ可視化が重要なミッションとなります。

【主な業務内容】
・DNAメチル化データ／医療データのクレンジング・整形
・探索的データ分析（EDA）
・統計解析（回帰分析、生存時間解析など）
・医療研究向けデータ可視化（論文・学会用図表作成）
・Python / Rを用いた解析パイプライン構築
・研究チームとの仮説検証ディスカッション

DNAのメチル化情報（エピゲノム）やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢（バイオロジカル・エイジ）の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。
・アジア最大規模のゲノム・生体データを活用したAIモデルの構築・評価・改善 ・血液検査の数値等を予測するバイオマーカー予測アルゴリズムの開発 ・予防医療に向けた、ユーザーへの介入・レコメンドAIの構築 ・データの収集・前処理・整形（数十万次元のデータや、不均衡データへの対応など） ・LightGBMなどの機械学習から、深層学習を用いた基盤モデルまでの検証および実装

・生命保険業界の企業様と、営業記録動画の解析や生成AIによる提案仮説の出力を通じた営業の高度化・効率化を実現するAIシステム開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
・既に顧客内部で運用中のAIシステムの保守・継続改善プロジェクトにおけるバックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・AWS環境上で稼働するWebアプリのバックエンドの保守(不具合対応、機能修正)
・開発進捗報告、開発ドキュメントの作成、仕様調整、テスト支援
・PoCを終えた後のAIシステムのテストフェーズから参画し、バックエンドエンジニアとして業務を担当いただく
・設計・構築・内部結合テストまでは完了しているシステムの外部結合テスト・性能検証の実施（元請のAzure環境でのMVP構築フェーズ）
・上記構築後のお客様環境への移築・テストの実施（お客様Azure環境での本格稼働システム構築フェーズ）

バックエンドの開発経験(5年以上)
・pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

その他開発経験
・AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
・Azure環境を用いた開発経験(2年以上)
・Gitを利用したチーム開発経験
・生成AI（LLM）を用いたシステム開発経験
・プロンプトエンジニアリングの実務経験
・Difyまたは類似のAI開発プラットフォーム（LangChain, Azure AI Foundryなど）の利用経験

姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方
・新しい技術を吸収し、論理的に考え実装へつなげることを楽しめる方
・チームの成果のために、率直かつ建設的に議論できる方