案件内容 |
【概要】 【業務内容】 |
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必須スキル | ・AI技術に関する深い知識と実務経験
・組織内での技術導入や変革推進の経験
・優れたプロジェクトマネジメント能力
・効果的なコミュニケーションと関係構築スキル
・コンサル経験
・ドキュメントスキル経験
・クライアントの課題や要望に対して企画・検討・提案をした経験
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単価100万円以上の案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:978件
単価100万円以上の案件を探す
案件内容 |
・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務 【技術環境】 【組織】 |
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必須スキル | ・コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、または関連分野の学士号以上
・AI、自然言語処理、画像生成等の分野での研究開発経験
・革新的なアイディアを持ち、チームで協力して作業できる能力機械学習分野(特に深層学習)の専門知識と実務経験
・深層学習フレームワークを用いた実務経験
・Python/SQL/機械学習の知識・利用経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
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募集終了【AWS】プラットフォーム構築支援の求人・案件
案件内容 |
・金融業界の企業にて、AWSプラットフォーム構築PJがある |
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必須スキル | ・AWSプラットフォーム構築の知見、一人称での業務経験 |
- 〜¥1,050,000 /月
- フロントエンドエンジニア
- 東京都
- IT・情報通信
案件内容 |
お客様向け、および管理者向けアプリケーションのフロントエンド側バグ改修と単体テストをご担当頂きます。 |
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必須スキル | • Webサービスのフロントエンド開発と運用の実務経験
• AWS環境での開発・運用経験、障害原因調査
• 対応経験
Typescript、React、GitHub
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募集終了【AWS】ヘルスケアアプリ開発 バックエンドエンジニアの求人・案件
案件内容 |
お客様向けおよび管理者向けアプリケーションのバックエンド側バグ改修と単体テストご担当いだきます。 |
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必須スキル | • Webサービスのバックエンド開発と運用の実務経験
• AWS環境での開発・運用経験、障害原因調査
• 以下の対応経験
Java、Server-Side Kotlin、Spring boot、GitHub
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案件内容 |
• AWSを活用したインフラ設計および構築 |
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必須スキル | • AWSでインフラ設計、構築、運用(障害対応含む)の豊富な実務経験
• Terraformを利用したInfrastructure as Codeについての豊富な設計開発経験(Terragruntは少しでも経験が必要)
• CloudWatch、Prometheus等ツールを活用したログ解析、監視、モニタリング経験 • IPS/IDS、FW、WAF等のセキュリティ知識全般と運用経験
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- 〜¥1,000,000 /月
- エンジニア
- リモート
- エネルギー・インフラ
案件内容 |
電気設計士の回路設計業務を自動化するプロジェクトにて、開発~実装までを行っていただける人材を募集しております。 【開発環境】 |
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必須スキル | ・数理最適化や、AI技術に関する高度な知識、及びこれらの経験
・Python、R、C++等による開発経験 (いずれかにおいて2-3年以上の実務経験
・プロジェクトマネジメント経験
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案件内容 |
国内大手金融機関では、データ活用のために機械学習モデルの構築を行っています。 <業務内容> お客さまとの折衝やチームとしての作業が多いため、コミュニケーション能力の高い方を希望します。 |
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必須スキル | ・機械学習モデルの開発およびメンテナンス経験
・Python、Rなどのプログラミング言語によるデータ分析の経験
・データの前処理、特徴量エンジニアリングの経験
・ドキュメンテーションスキル
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案件内容 |
銀行デジタル企画部生成AIを活用したPOC(テーマが10個くらい)を推進していくためのメンバーを探しております。 |
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必須スキル | ・豊富アジャイル経験(開発ではなくスクラムマスターポジション)
・案件推進力
・プロアクティブに動ける方
・コミュニケーション能力
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案件内容 |
LLMを利用したシステム開発 Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジションでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。 |
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必須スキル | – 高度な自己管理能力とリーダーシップ。
– 大規模言語モデル(LLM)に関する深い技術知識、及び社内データとの統合経験。
– 技術戦略の立案と実行経験、データ利活用に関する知識。
– プロジェクト管理とリソース配分の能力、データインフラの設計経験。
– チームビルディングの経験。
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