単価30万円以上の案件一覧

◆業務概要

・プロダクトマネージャとの仕様策定

・各種AWSサービスをフル活用したアーキテクチャ設計

・設計したシステムの実装と運用

・各種インフラ運用の自動化/ChatOps化　など
新プロダクトにおけるバックエンド側の実装に特化した業務を担って頂きます。

【案件概要】

クライアント（HR系）にて、BIエンジニアとしてPowerBI レポートの開発をご担当いただきつつ、データエンジニアとしてデータモデルの設計・開発をご担当いただきます。

また事業企画との折衝、主には実現方法の検討であったり連携項目の整理といった、レポートで表現するにあたっての要件定義もご担当いただきます。
【お任せしたい仕事内容の例】

・PowerBI レポートの開発・保守運用

・PowerBI レポート用のデータモデルの設計・開発

　└テーブル設計、SQL実装、リレーション構築、バッチ実装

・レポート開発にあたっての要件定義

　└実現方法検討、連携項目整理

オンプレミスのシステムをAWSに移行するマイグレーションプロジェクトにおける、設計、開発、テストをご担当いただきます。(VB.NET利用)

VB.NET、ASP.NET、C#のいずれかの経験あり

金融の市場系システム開発

【概要】

分析サービスのSaaSプロダクトを展開している企業にて、事業の拡大に向けてデータ基盤ソリューションチームでのデータエンジニアポジション
【作業内容】

・Snowflake, dbtなどモダンデータスタックを活用した最先端のデータ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用

・クライアントが保有しているデータを課題解決に活用するための分析要件の策定

[概要]

未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定等をします。

モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる。

等の検討段階から参加していただきます。

- テキスト情報からの評判分析（感情分類や評価文抽出など）

- テキスト情報からのトピック抽出（重要語抽出）

例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。

[対応業務]

- 機械学習（特にDNN） モデル実装・検証・評価

- daily scrum、sprint planning/review参加、報告（英語）

- データ収集計画・PoC遂行 ・ モデル・ＰｏＣ関連ドキュメント作成 （英語）

- API設計・実装・検証 ・ メンバーとのdailyコミュニケーション（slack meet,f2f 英語）

- サービスPoC計画・検証・評価

- AIバックエンド設計・実装・検証
技術環境：AWS,GitHub,JIRA/Confluence、MS(Excel,Word,Power Point),G suite,Slack

言語：Python

●業界：ソフトウェア（特定業界特化型の上場企業）
・新製品サービスの要件整理～基本設計の実施

・ 設計・開発工程における開発部門との調整。

　外部ベンダーの管理、レビュー。

・既存製品サービスや外部サービスとも連携し、

　連携性やモジュール化、運用性等を考慮し製品化を進めていく。

・技術レイヤーの工程管理。

・システム要件定義意向のフェーズの管理。

概要：海外旅行・国内旅行・法人向けといった各販売実績や会計データなど幅広いデータを標準化・集計・分析するシステムになります。
作業：顧客と直接コミュニケーションを取りながら、以下の作業を担当いただきます。

・現行システムの保守開発作業へ落とし込むための要件定義・基本設計

エネルギー関連事業において発生する各種データを集約し、Tableauにて可視化を行う。

【システム関連の環境】

Tableau Server / Tableau Desktop / データベースおよびデータソースは各種存在

【クライアント側の体制・および関係者】

本サービスの担当者、情報システム部門内に若干名。

エンドクライアント側担当者のBIあるいはTableauに対するスキルはあまり高くない。

【作業場所】

顧客オフィス(山の手線内)データ持ち出しはできないため、完全顧客オフィス内作業となる。

【事業概要】

広告効果予測AIを活用した新しいクリエイティブ制作プロセスを確立し、高品質で広告効果の高い当たりクリエイティブの大量制作・納品・配信を可能にすることを目指します。
【業務概要】

新しいクリエイティブ制作プロセスを実現するための、クリエイティブ制作画面の新機能開発と保守運用を担当していただきます。
【業務詳細】

- 効果予測 API のリファクタ・アップデート ( Python, GKE, dbt )

- 新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, GoogleCloud )

- 機械学習基盤、推論基盤のリファクタ・アップデート ( Python, Kubeflow, Vertex AI )

- データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo workflow, Dataflow )

- 自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( CloudBuild )

- サービス保守運用 ( アラート対応、再発防止案策定 )
【文化】

- 設計の見直しやリファクタを適切に行い、高いシステム品質と事業開発力の維持・強化を目指します

- 社内クリエイターから制作プロセスをヒアリングし、制作効率を改善するための施策をメンバーと議論をしながら設計・開発します
【利用ツール/言語】

Vue, TypeScript, Golang, Python, BigQuery, GKE など