リモート・常駐 併用の案件一覧

特定の事業展開企業において、内製化に向けた開発支援業務を行います。
現在外部協力会社へ業務委託している商談分析アプリについて、社内体制への移行を進めています。
社内担当者の体制整備までの期間、システム引き継ぎおよび各種開発対応を担っていただきます。
＜業務詳細＞
分析アプリのバックエンドおよびAI/データ分析基盤の協力会社からの引継ぎ、追加機能開発、ならびに社内メンバーへのナレッジ共有業務。

• 既存の分析基盤（AIモデル・データ処理基盤・バックエンド）のコード解析および挙動把握
• 協力会社が作成した各種分析モデル（音声解析、テキスト解析、データ分類等）のレビュー・評価
• 予定されている追加開発（分析精度の向上、新しい分析ロジックの追加、Web API構築等）
• 内製化に向けたシステム構成図・データフロー・環境構築手順・Web API仕様書等の整理・標準化
  共通業務：
  開発した追加機能および整理したドキュメントをベースに、社内メンバーへのレクチャー
  社内メンバーが自立して保守・運用・追加開発ができるよう、協働作業や質疑応答を通じたサポート

– Pythonを用いたWebアプリケーションおよびWeb APIの開発実務経験（3年以上）
– 機械学習・自然言語処理または音声解析を用いたプロダクトの開発・運用経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上での分析基盤・バックエンド構築・運用経験
– 既存のソースコードやシステムを迅速に理解し、仕様書・設計書にドキュメント化できる能力
– コミュニケーション能力
– モバイルアプリの開発知見

■背景

• コンテンツ配信事業で運用してきた基幹システムを、停止させずに段階的に新システムへ移行するプロジェクト。
• 当初は要件定義・課題整理のフェーズ。
• その後の実装フェーズ以降も体制が必要と想定。
  ■作業内容
• システム共通の土台となる設計方針の検討（データを一元管理する仕組みの設計）
• 認証の仕組みの検討（社内・社外それぞれに適した認証方式の設計）
• 旧システムから新システムへのデータ移行方法の検討（移行方式、並行稼働時の確認方法、リハーサル計画など）
• 他の担当者（開発者、顧客側の関係者）との技術的なすり合わせ・調整

– データ設計の経験：基幹データ設計、大規模RDBMSのスキーマ設計経験
– 認証基盤の設計経験：クラウド認証サービスを用いた、SAML連携・多要素認証・APIキー認証の設計経験
– 大規模データ移行の企画・設計経験：既存システムから新システムへのデータ移行方式の設計、並行稼働時の差分同期・データ照合方式の設計経験
– 要件が固まりきっていない段階で方針を決める力：詳細仕様が未確定な初期段階から実現可能な技術方針を提示できること
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）を用いた基盤の設計経験：ストレージ設計、既存環境の課題を踏まえた改善提案ができること

【プロジェクト概要】
すでに構築・検証が完了している生成AI・大規模言語モデルを活用した試作モデルを、実際の業務で活用するための本番運用環境への移行、事前検証、および必要な追加機能の拡張開発を一貫して担当するプロジェクトです。
アプリの主機能は、社内情報や引き継ぎ事項を一つのデータ領域に蓄積し、指示文に応じて迅速に検索・回答ができるRAGシステム（対話形式）を想定しています。
【チーム体制・環境】

• 体制：社内推進体制（情報システム部門など）と連携しながら、外部パートナーが作成した試作モデルを引き継ぎ、運用体制を詰めて開発を進めていただきます。
• 技術環境：
  クラウド：AWS/GCP/Azure等
  アプリケーション言語：Python（アプリ改修に使用）
  AI技術：大規模言語モデル、RAG（検索拡張生成）等
  【具体的な業務内容】
  ① 試作モデルの本番移行・実装
  他社が作成した既存の試作モデルをクラウド環境に載せ替え、本番環境で動作するよう構成を整えて実装します。
  Pythonで書かれたアプリケーションのソースコード回収・本番化対応。
  ② 事前運用と機能拡張
  モデルを本番環境へ載せた後、テスト運用として実際の業務で動作するか検証を行います。
  業務範囲や現場の追加要件に応じて、必要な機能拡張（応答精度向上、画面連携など）を定義し、追加開発を行います。

– Pythonを用いたWebアプリケーション開発・改修の実務経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上でのアプリケーション構築・運用経験
– 大規模言語モデル、RAG（検索拡張生成）などを活用したAIアプリ開発、指示文調整の実務知識または経験
– 指示された機能単位で、設計～実装～テストまで自律的に完遂できること

士業向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、データ活用基盤チームの立ち上げを支援します。
データ集約基盤の設計、データ連携フロー整備、分析基盤運用、データマート設計、データ管理体制構築、将来的なAI活用基盤への拡張までを担うポジションです。
基幹・会計データの経営判断向け活用基盤への移行フェーズとなります。

– クラウド型データ倉庫・データ集約基盤の設計・構築・運用経験
– SQLによるデータ加工・分析経験（高度なクエリ設計含む）
– Pythonによるデータ処理・分析経験（各種データ分析ライブラリ等）
– データ統合・パイプライン構築ツールを用いた開発経験

【案件概要】
法人顧客向けに、通信網領域の導入提案を担う技術支援人材を募集いたします。
営業と連携しながら、顧客の現行構成・課題を把握し、最新動向を踏まえた改善提案を主導できる方を募集いたします。

– 導入提案支援の経験者
– 通信網領域に強みを持つ方（広域通信網/学内・社内通信網/無線通信網/各種統合安全対策/ソフトウェア定義型通信網などの知見）
– 顧客折衝能力を有する方

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

■ 想定業務

• 現状構造分析および分割方針設計（各種基幹業務領域）
• クラウドネイティブ構想（特定パブリッククラウド前提）
• 領域横断の統合設計
• 中長期計画の策定
• 技術的な協議・意思決定支援
  ■ 課題
• 複数業務領域が同一のオンプレミス環境に存在するため、分離してクラウドへ移行したいが管理人材が不足
• オンプレミス前提の設計や取り組みが先行しており、クラウドネイティブを前提とした全体設計が不足
• 全体を統括できる設計担当者が不足
• 各種期限対応が迫っている中、将来の構造検討が不十分
• 外部支援の費用感や長期的な参画体制に懸念がある
  ■ ミッション
• 大規模基幹システムにおいて、各業務領域を切り分けつつ全体最適の構造を構築すること
• 特定クラウド前提の移行方針策定に向けた体制構築
• 個別プロジェクトを横断した全体構想・整合性の確保を推進すること

– 大規模基幹システムおよび決済・料金・請求・ポイント等の業務知見
– 大規模基幹システムにおけるアーキテクト経験（100名以上規模でのリード経験）
– クラウド移行の実務経験
– ミッションクリティカルなシステムを理解しキャッチアップできる能力および人柄
– 他社事例を含む業界標準の理解
– 大規模モダナイゼーションの全体設計経験
– 一時的な助言にとどまらず、長期的かつ主体的にプロジェクトを推進できる方