単価50万円以上の案件一覧

カメラ、スマホなどに関連したウェブサービスの企画・設計、及び、ウェブサービスのコンテンツに関する制作を指示するディレクション業務を支援いただきます。
具体的には、複数のサービスについて、毎日の制作進行管理をメインに、下記を行っていただきます。
・メディア運用業務、広告キャンペーン対応、UI/UX改善の設計等
・企画支援業務（要件ヒアリング、課題整理、施策優先度検討）
・設計業務（画面遷移図、ワイヤーフレーム、タスク管理等）

・機械学習に関連する応用研究開発/ソフトウェア開発をご担当いただきます。

【補足】
・エンタープライズ向けAI SaaSサービスを展開されている企業様になります。

【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

vue.jsを用いたWEB開発案件にて、製造・テスト工程を実施。
（工程）詳細設計 , プログラミング , 結合テスト

以下のいずれかをご担当いただきます

【分析基盤のリプレイス】
・リプレイス中の分析環境の構築支援およびバックエンドアプリケーションの開発
・AWSでの開発
・Redash、Athena、Glue、S3等のAWS基盤で動いているBIツールの変更
・QuickSinghtまたはPower BIを予定（選定中）
・Lambda（Python)、EventBridgeを用いた分析基盤へのデータ追加処理の機能追加

【AI基盤の構築＆再構築】
・Azure上に構築済みのAI基盤の機能追加や再構築対応（予定）
・AzureもしくはAWSでの開発
・Azure Functionsの #C → Pythonリライト
・API Mamagerを使ったAPI化

■開発環境 ：開発マシン：Mac
クラウド環境：AWS / Azure
言語：Python / Golang / PHP / #C
管理ツール：GitHub Enterprise / ZenHub etc.
その他ツール：Docker / CircleCI / GitHub Actions / Datadog etc.

■作業
(概要）
・鉄鋼会社のCOBOLで構築されている生産管理システムをJava環境へのマイグレーションするプロジェクトを実施中。
COBOLからJavaへ自動変換し、テスト実施時の障害調査、修正を対応頂きます。

(作業内容)
・現行ホストにおけるDB/ファイルのIOのうち、オープン環境でRDB-IOに移行されるアーキテクチャ全般のスクラッチ開発を担当。
・テスト実施後（オンライン・バッチ）の障害調査、調査内容報告、修正対応
・障害発生時の独自FW含めた修正方針の作成
※プログラムは主にバッチプログラム

データソースからDWH、ETLへ繋ぎ、データマート構築までのワークフロー開発及び、運用までのエンジニアリングをお願いします。

フェーズ：
12月下旬より構築開始
3月末リリース予定
その後、運用

環境：
SQL/Python
Snowflake(DWH)
Alteryx(ETL)
PowerBI(BI)

PowerBIのダッシュボードの設計構築をお願いします。

フェーズ：
12月下旬より構築開始
3月末リリース予定
その後、運用

環境：
SQL/Python
Snowflake(DWH)
Alteryx(ETL)
PowerBI(BI)

某小売企業向けの基幹システムの開発案件です。

【開発環境】
OS：Linux
言語：Bashメイン、画面側はPHP、HTML
DB：PostgreSQL
ツール：Slack、GitLab 等

冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。

・異常検知（異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知）における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用

・API基盤（MuleSoftで構築）とAPI支援基盤（AWS上構築）の構築・運用作業になります。
・API基盤では、VPCやDLBの構築、アラートやモニタリング設定などを行います。
・API支援基盤では、EC2サーバやAWSの各種サービスの構築、CloudWatchによる監視設定などを行います。
・MuleSoftについて
　 https://www.mulesoft.com/jp/integration-solutions/saas/salesforce

環境：
AWS
Anypoint Platform（MuleSoft）
その他（Slack、Backlog、GitLab　など）