単価60万円以上の案件一覧

・オンプレ環境で稼働しているマイページの機能追加に携わります
・工程：基本設計～開発、テスト

フィンテックサービスを運用している企業にて
iOS版アプリの新規機能開発、ユーザー体験を損なわず各事業のグロースを
見据えた中長期的なシステム設計、コードの品質改善を行っていただきます。
・iOS版アプリの設計/開発/運用、UI/UX開発
・万単位のアクティブユーザーを抱えるアプリの新機能開発
・運用されていくコードを生産性高く維持するための設計改善、リファクタリング
・チーム間を越えたアプリ全体での開発推進
・アーキテクチャや使用技術の選定

BIツール（tableau）を使用し、経営指標の可視化を行います

・BIツールを用いたダッシュボード構築経験があること

業務内容：
　 Windows/Linuxサーバ設計構築
・基本設計書作成
・詳細設計
・テスト設計
・構築
・テストのベンダーコントロール
スケジュール
　- 基本設計書　：2024年8月～11月予定
　- 詳細設計以降：2024年12月～2025年7月予定

AI Solutions事業部におけるPoCエンジニアとして、顧客向けに弊社クライアントSaas商品（大規模言語モデル）のプロトタイプを作り、クライアントとの商談対応までをお任せ致します。

＜具体的な業務内容＞
・altBRAINを顧客向けにカスタマイズ
・顧客向けのプロトタイプ
・営業と商談の同行
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 等

・クレジットカード会社のデータ分析支援業務。データ抽出を担当。
・SASを使ったデータ抽出、抽出したデータをDataRobotへ投入する。
大量のデータを処理していくことに注力
・Pythonを使用した業務の効率化等も進める。
言語 ：SAS、Python

・SQL、pythonの経験

現在進行しているアプリ開発プロジェクトでの増員のため要員を募集いたします。

■データ分析基盤チーム
エンド会社が提供する各プロダクトからのデータ収集、加工・集計対応。
その後可視化、分析結果からの将来予測など。
データレイク、DWH。

【開発環境】
インフラ：AWS（Athena、Redshift、Glue、QuickSightなど）
データベース：RDS（Aurora MySQL）
ETL：AWS Glue
BIツール：QuickSight
言語：Python
コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

■概要
　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義
　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備
　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し）
　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、多様な環境の多様なデバイスからコンテキスト情報を収集するETL機能の研究開発の支援
　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit
　プログラム言語（メイン） ：未定
　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補
　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない）
　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU
　OS ：AlmaLunuxほか
　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか

■概要
　「超分散コンピューティング基盤における、ゼロトラストの概念に基づいた認証認可機能の研究開発」の支援
■工程
　2023/02~2024/03：概念設計、（研究の）要件定義
　2024/04~2024/06：信用スコアリング機能試作開発準備
　2024/07~2024/11：信用スコアリング機能試作開発（評価項目検討、設計、試作開発、検証、評価の繰り返し）
　2024/12~ ：信用スコアリング機能の課題対応、改善、更なる評価
■業務内容
・信用スコアリング機能の内の一つのコンポーネント（機能）である、機械学習モデルを用いた信用スコア生成機能の研究開発の支援
　- （主要な作業）方式設計、コンポーネント設計、機能設計、実装、評価
　- （発生可能性のある作業）評価指標検討、技術選定、概念設計書更新、要件定義書更新

※追加や変更が発生する可能性あり
※重視する点を★としています
　AIフレームワーク ：★PyTorch,★TensorFlowの二つが候補
　コンテキスト収集用途 ：★Fluentd★ FluentBit
　プログラム言語（メイン） ：未定
　プログラム言語（採用可能性あり）：Rust, Go, Java, Pythonほか ※コンポーネントやOSSとの相性により使い分け
　DB（Tobe） ：★YugabyteDB等のNewSQLが候補
　DB（単一環境での試作段階）：PostgreSQL, MySQLほか（こだわらない）
　DPU ：NVIDIA BlueField-2 DPU
　OS ：AlmaLunuxほか
　その他開発に利用するツールや環境：Gitlab, AWS, OpenTofu, Docker, NVIDIA DOCAほか