単価100万円以上の案件一覧

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

主要クラウド（AWS/GCP/Azure等）で動作する販売管理システムの構築

– ネットワーク（プライベート/パブリックサブネット、アドレス変換技術等）の知識
– 該当クラウドサービスを用いた開発経験
– マネージドコンテナオーケストレーション技術を前提としたマイクロサービスアプリケーションの開発・運用経験
– 関係データベース（RDBMS）の知識
– 分散型キーバリューストア（NoSQL）の知識

以下の技術要素において、委託先成果物の検証や、委託先との課題協議等に対応できる方を募集します。
（実際のシステム設定や、テスト実行を担当する可能性もあります）

– クラウド環境および仮想化環境の設定経験
– 基盤構築の経験
– IaaSサーバーの構築経験
– CI/CDパイプラインの構築経験
– ネットワーク・通信設定の経験
– クラウドおよびインフラ全般に関する知見

特定業界向けクライアントにおいて、ネットワークインフラ構築プロジェクトを支援いただける方を募集いたします。
ネットワークインフラの構築に関する要件定義から構築、運用改善までを一気通貫で対応いただくほか、組織内でのインフラ構築に関するナレッジのドキュメント化や、後任育成のための技術承継を担当いただく想定です。

◾︎想定業務内容

• ネットワーク要件定義／設計／構築／運用改善の推進
• 実機設定／障害対応までの実務対応（ハンズオン）
• 設計思想・運用ルールの整理およびドキュメント化
• 関係者への共有展開、後継育成、スキルトランスファーの実施
• 継続的な標準化・業務改善の推進

– 設計および運用ルールのドキュメント化に関する経験
– 中長期でのプロジェクト参画が可能であること（2〜3年）
– ネットワーク領域における標準化や改善活動を推進した経験
– 大規模なネットワーク環境（複数拠点接続やハイブリッドクラウド等）に関する実務経験
– 主要なネットワーク機器ベンダー（ routing/switching, firewall, load balancer等）の知見
– 後継者育成や技術承継に対する強い当事者意識（オーナーシップ）

• 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

– Python、ディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
– AI開発を伴う概念実証から小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
– エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
– 顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
– 機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
– 開発検証環境の構築・運用・外部サービス（API）の利用に関する基礎スキル
– 仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
– 非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

特定業界向け企業様のAI・データ活用部門にて、全社向けAI活用およびデータ活用基盤の推進を支援するプロジェクトです。
現在、組織内向けAI基盤を展開しており、定期的な機能アップデートを行いながら、他システムとのデータ連携やAIアシスタント活用を推進しています。
今後、他システムとの連携・データ活用・AI活用展開が加速する見込みのため、推進・実装検討・ベンダーコミュニケーションを担う人員を募集します。
※原則として実装はベンダーが行いますが、機能改修検討などの際、自ら手を動かして検証する可能性があります。

– AI技術に関連するプロジェクトを先導した経験
– AWSを用いた環境構築の経験（サーバーレスコンポーネント等の修正対応ができること）
– Python等を用いた実務的な技術スキル
– 開発ベンダーとの意思疎通や、客観的な視点での提案・助言ができること
– 関連する各部門と連携を図りながら業務を推し進められること
– システム改修の検討にあたり、自ら実機確認や検証を行えること

サポート終了を迎えるオンプレミス環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトです。
現行の自動実行管理、データ連携・変換、およびデータ蓄積基盤をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、現状の調査から移行設計、実装、各種テスト、および本番切替までを一貫して担当していただきます。

【業務内容】

• 既存環境（自動実行定義、データ処理フロー、データベース資産など）の調査および移行プロセスの策定
• クラウド移行先サービスの選定および基本構成設計（サーバーレスオーケストレーター、統合データ処理サービス、クラウド型DWHなど）
• 自動実行ジョブ、データパイプライン、データ蓄積用の構造定義に関する移行設計および実装
• データの初期移行および差分同期に関する設計と実行
• 検証計画の策定、および各種テスト（結合・性能・受入）の推進
• 本番移行計画の立案、移行作業の遂行、および運用プロセスの設計と引き継ぎ
• 複数の関連部門や外部パートナーとの連携、進捗管理および課題解決の推進

– 複数の関係者との調整や課題管理を主体的に推進できる高いコミュニケーション能力
– 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験
– データ連携、自動実行管理、および大規模データ蓄積基盤の相互連携を理解し、データ分析基盤全体の概念を把握している知識