単価100万円以上の案件一覧

自社サービスを展開する企業において、機械学習モデルの安定稼働と効率的なデプロイを支える基盤構築、データ処理のためのミドルウェア開発、およびシステム環境の構築を担当していただきます。

◆想定作業内容

【要件定義・ワークフロー開発】

• ビジネス課題の整理とシステムへの要件定義の推進
• 機械学習における一連のワークフロー設計、開発、および運用
• 外部アプリケーションとの連携を目的としたデータ提供用APIの設計・開発・運用
• 迅速かつ安定した運用のための自動実行パイプラインの構築と検証環境の整備

【データ基盤構築】

• 大規模データ蓄積基盤へのログ収集、蓄積、加工を担うデータパイプラインの設計・開発・運用

– システム設計の実務経験
– 状況や要件に応じた複数の技術選定と、それぞれの利害得失を整理して最適な構成を提示できる能力
– 本番環境で安定稼働するプロダクトの開発経験（保守性・拡張性を考慮した実装力）
– バージョン管理、自動化パイプライン、相互レビュー等の現代的な開発プロセスへの理解
– 生成AIなどの先進技術を開発工程へ積極的に取り入れるマインド
– パブリッククラウド環境を用いたシステム構築経験
– IaCツールを用いたインフラの構成管理経験
– Pythonを用いたアプリケーション開発やデータ処理の実務経験
– SQLを用いたログデータの分析、およびコスト最適化や効果検証の実務経験

企業の拠点移転に伴う、移転先でのネットワーク・環境構築、ベンダーマネジメントを支援していただきます。また、構築後の環境に関する説明会やフロント対応など、各グループ会社向けのアナウンス業務も担当していただきます。

• 移転先におけるネットワーク環境の構築支援およびベンダーコントロール
• プロジェクトにおける課題整理、課題解決の推進
• 移転・構築完了後の各グループ会社向けへの説明・フロント対応

– ネットワークの基本知識（構成図の作成や基本用語の理解ができるレベル）
– ネットワーク更改プロジェクト等において、課題整理や課題解決を推進した経験
– 施工管理またはオフィス移転計画に携わった経験

大手金融機関にて、会員のトランザクションデータを活用した自動与信審査モデルの高度化、および優良顧客の「解約・離脱予測モデル」の開発を担当していただきます。既存モデルの精度向上や新規アルゴリズムの導入をリードするポジションです。

• 決済・信用データからのSQL/Pythonを用いた前処理、データマート構築
• 不均衡データに対応した、分類・生存時間分析等の機械学習モデルの構築・チューニング
• XAI（説明可能なAI）技術を用いた予測根拠の可視化と妥当性の検証
• 既存の統計モデルから機械学習モデルへの移行に伴う、バックテストおよび精度比較検証
• リスク管理部門など金融ドメインの有識者との要件定義および仕様策定

– Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験（分類問題、アンサンブル学習、深層学習等）
– SQLを用いた大規模データのクレンジング、データマート構築、チューニング経験
– 金融機関におけるデータ分析、またはリスク管理、与信モデル開発の実務経験
– 高セキュリティ環境や週3日のオンサイト勤務に柔軟に対応できる方

大手小売チェーンのEC・実店舗データを活用し、商品の「需要予測」および「動的価格設定」の機械学習モデルを構築・改善するプロジェクトです。アルゴリズムの選定から実装、ビジネス層への効果説明までを主導していただきます。

• 大規模な購買履歴や販促データのデータ前処理および特徴量エンジニアリング
• 機械学習アルゴリズムを用いた需要予測モデルの設計、実装、評価
• 予測結果に基づく最適な値引き率や価格設定ロジックのモデリングとシミュレーション
• 本番環境へのモデル組み込みを見据えたパイプラインの設計支援
• 事業サイド向けの報告資料作成およびプレゼンテーション

– Pythonを用いた機械学習モデル（回帰、時系列予測等）の設計・開発・運用経験（3年以上）
– SQLを用いた大規模データの抽出・加工スキル
– 需要予測、価格最適化、レコメンデーションなど、小売・EC領域での実務経験
– 数理モデルのロジックや分析結果を、非エンジニアへ分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力

金融・クレジット関連の与信システム刷新（基盤更改・リプレイス）プロジェクトにて、ITアーキテクトとしてメッセージング基盤およびワークフロー基盤領域の整理、ならびに既存基盤システムの解析から基本設計を中心に担当していただきます。

【主な業務内容】

• 既存システム（UNIX系OS、ミドルウェア等）の資料・現行仕様の解析、課題抽出、移行方針の整理
• メッセージング・ワークフロー機能を中心とした処理の整理（役割分解、現行運用・監査観点の把握等）
• クラウド環境を前提としたアーキテクチャ検討および移行方針の策定（非同期・イベント駆動を含む）
• 非機能要件（可用性、性能、監査、運用）の整理および基本設計の作成

– 既存のミドルウェア基盤に関する資料読解および現行システム解析の実務経験
– メッセージング基盤またはワークフロー基盤の移行設計・更改検討経験（パッケージからクラウド環境への置換等）
– AWSの設計実務経験（特に非同期・イベント駆動型サービスを用いた構築経験）
– 非機能要件（可用性、性能、監査、運用）を踏まえた設計整理・判断経験
– 金融系（クレジット・与信等）の本番運用を意識した設計・推進ができる能力

インフラ領域において、プリセールス工程から参画し、顧客要件を踏まえた構成検討・提案から設計、構築・試験までを一気通貫で推進・支援していただきます。案件の状況に応じて、デリバリーフェーズまで継続して参画いただく想定です。

【主な業務内容】

• プリセールス段階におけるシステム構成の検討および提案対応
• 顧客要件に基づくアーキテクチャ設計、各種見積、構成検討の主導
• 決定した構成に基づく基本設計・詳細設計から、構築・試験工程の遂行

– クラウド環境を前提としたシステムにおいて、プリセールス段階での構成検討・提案対応ができること
– 顧客要件を踏まえたアーキテクチャ設計、各種見積、構成検討を主体的に推進できること
– クラウド／インフラ領域に強みがあり、コンテナ技術およびIaCツールを用いた設計・構築経験があること
– 設計工程（基本設計〜詳細設計）から構築・試験まで、自走して対応可能であること

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・実験管理基盤の構築
• 大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
2. 大規模分散学習のエンジニアリング
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– マルチノード環境における通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

予約・決済・在庫・発券等、高トラフィック領域のシステム設計、開発、運用を主導。
大規模Webアプリ・APIのアーキテクチャ設計や技術選定、DDDを意識した設計、チームの生産性向上やメンタリングなど幅広く担当いただきます。

■開発環境■
Java8以上, Spring Boot, AWS, RDBMS, NoSQL, Git

・Java8以上およびSpring Bootでの開発経験3年以上
・大規模Webアプリケーションの開発実務経験5年以上
・技術的な意思決定やリードを行った経験
・RDBMSやNoSQLを用いたデータモデル設計・運用経験
・Gitを利用したチーム開発におけるコードレビューリード経験