単価30万円以上の案件一覧

既存ポータルサイトのEOL/大幅リニューアル対応を行います。
要件定義・基本設計から担当いただく予定です。

既存のBtoB向けECサイトとAmazonビジネスをAPI連携する案件の設計業務を担当いただきます。

・AmazonビジネスとのAPI接続経験

PC向けロボットシミュレーターにおいて、クライアントエンジニアとして主にオブジェクト表示部分やUI実装をご担当いただきます。

＜開発環境等＞
・プラットフォーム：PC
・ゲームエンジン：UE5.2.1
・開発言語：C++
・担当パート：オブジェクト表示、UI実装

・スマートフォン向けIPタイトルの衣装デザイン業務
・衣装デザインの制作および、Live2d原画・三面図など衣装デザインに付随するイラスト素材の外注FB業務

福祉事業所向けの事業を展開している企業にて、業務システム開発プロジェクトでのフルスタックエンジニアを募集致します。

toB向け運営支援のプロダクトで、2025年3月に新機能のリリースを予定しております。
児童福祉施設の方が利用されている児童の保護者の方とのコミュニケーションを効率化するために使用するプロダクトで、
導入事業所は4000以上、利用予定者は4万名規模です。
今回の募集はミドル～シニア層を想定しております。

・工程：内部設計／実装／単体テストを中心に機能単位での一貫した開発
・業務ごとの分量：PHP/Laravelを用いたサーバーサイド開発6割、ReactまたはVueを用いたフロントエンド開発4割を想定

＜業務内容＞
・コンポーネントの設計・実装
・ページや機能の設計・実装
・描画パフォーマンスのチューニング
・コンポーネント単位のユニットテスト
・UIの自動化テスト(E2Eテスト)
・コードレビュー
・APIの設計・実装
・要件に沿ったテーブルの追加/設計

＜組織体制・稼動・参画期間＞
・既存メンバー　アプリケーションエンジニア8名、QAエンジニア4名、UXデザイナー1名、PdM2名

＜開発環境＞
・フロントエンド
　toC：TypeScript、React.js
　toB：TypeScript、Vue.js
・サーバーサイド
　toC：TypeScript、node.js
　toB：PHP、Laravel、一部Java
・インフラ：AWS（ALB、Fargate、Aurora、S3、SQS、Lambda、CloudFront、ElastiCache、CloudFormation、etc..）、Docker、Ansible、Fabric
・DB：MySQL、Redis
・開発ツール：GitHub、CircleCI/Jenkins、Slack、Mackerel、Datadog、Fluentd、BigQuery、Redash、etc..

・言語／FM　の経験5年程度（フロントエンド、バックエンド合算）
・PHP/Laravelを用いた実務経験1年以上
・TypescriptでReact または、Vueを用いた実務経験1年以上
・API通信の実装経験
・開発工程上の内部設計経験　2年程度
・PHPUnit、Jest等を用いたユニットテストの実装経験

金融機関向けの開発
工程：基本設計～

開発環境：
Java8＋SpringBoot
Angular＋TypeScript
C Shell, Bash
PostgreSQL
OCI
Docker＋Kubernetes
Gitlab＋Gitlab CI

・Java（SpringBoot）、RDBMSよるバックエンド開発経験
・基本設計の経験

本案件は、粉ミルク缶の異常検出を目的とした外観検査AIシステムのPoCを実施し、
その後のシステム構築フェーズに参加いただくプロジェクトです。

PoCでは、良品学習モデルを用いて、缶内の異常（傷やサビなど）を検出する精度を検証します。
既存の塗膜片検出AIと連携し、新たな異常を発見するためのモデルを開発します。

作業内容:

PoCフェーズ（5月～6月）
・良品学習モデルの作成と精度検証
・既存の塗膜片検出AIと連携し、異常（傷、サビ等）の検出精度を評価
・粉ミルク缶の外観検査における異常検出のAIシステムの検証

システム構築フェーズ（7月～8月）
・良品学習モデルをシステムに組み込み、実際の工場での利用に向けたシステム開発
・顧客工場での現地リリースを目指してシステム運用の準備

また、4月～5月には生成AIやAIエージェントを使ったサービスやソリューションの開発も進行しており、画像系と生成AI系の経験を持つ方が望ましい。

電力会社向けに変電所の機器異常を検出するAIシステムのPoCを実施するプロジェクトです。
特に断路器の刃の入り具合を画像認識技術で検査・監視する手法を開発・改良し、
許容角度誤差5度以内での検出精度を向上させることを目的としています。

背景:
2024年度に実施された検証では、既存の手法では許容誤差範囲を満たしておらず、
さらなる精度向上が必要とされている。
本PoCでは、ブレードの固定切り抜き手法の適用、およびAIモデルの精度向上を図り、
目標とする誤差範囲内での検査可否を検証する。

検証ターゲット:
カメラ台数: 4台

ズームパターン: 4種類
ブレードを最大まで拡大（光学ズーム+デジタルズーム）
ブレードを最大まで拡大（光学ズームのみ）
ブレードとガイドを最大まで拡大（光学ズーム+デジタルズーム）
ブレードとガイドを最大まで拡大（光学ズームのみ）

作業内容:
データアセスメント
画像アノテーション
良品学習＋セグメンテーションを用いた学習モデル作成
モデルのテスト・評価
パフォーマンス調整・改善
検証結果レポートの作成（pptx）

本案件は、電力会社向けに変電所の自動監視を強化するため、監視カメラの画像を活用して
変圧器の漏油を検知するAIシステムのPoCを実施するプロジェクトです。
特に、生成AIを活用した手法（VLM）の有効性を検証し、漏油検知の精度向上を目指します。

背景:
本PoCでは、監視カメラの映像を解析し、漏油の有無を自動で判別できるかどうかを検証し、
実用化に向けた課題や改善点を明らかにします。

検証ターゲット:
カメラ台数: 任意
漏油の状態:
OKパターン（漏油なし）：5パターン
NGパターン（漏油あり）：5パターン

天候・時刻条件: 任意

手法:
VLMを活用し、画像とテキスト情報を組み合わせた漏油検知手法を検証

作業内容:
データ収集・前処理（監視カメラの映像解析）
画像アノテーション（漏油の有無ラベル付け）
VLMを活用した漏油検知モデルの構築・学習
テスト・評価（異常検出精度の検証）
パフォーマンス調整・改善
検証結果レポートの作成（pptx）

・画像認識技術（物体検出・異常検知）の開発経験
・生成AI（特にVLM）の活用経験
・画像アノテーションおよびデータ前処理経験
・Python、TensorFlow/PyTorchなどのAI開発フレームワーク使用経験
・AIモデルの精度評価およびチューニング経験
・PoCの結果をレポートにまとめるドキュメント作成スキル（pptx等）

マルチクラウドのベンダーを担っている企業にてインフラの設計や構築、運用業務をお任せします。
複数案件ございますので、スキルに応じてご相談させていただきます。
環境はAWSがメインとなりますが、一部GCPなどもございます。

・インフラ構築経験3年程度
・AWS経験
・コミュニケーション能力