単価70万円以上の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:2751

単価70万円以上の案件を探す

案件内容

某印刷会社にて、社内システムの開発を行っている。
当社クライアントとしてはデータ事業チームに入り込んで支援していくこを想定。
そこで、下記のポジションでそれぞれ1名づつアサイン予定。

※ごエントリ頂く際にどのポジションへのエントリーか明示をお願いいたします。
※複数ポジションへのエントリーの際もその旨のご提示をお願いいたします。

   

今件2ポジションの他に求められているポジション
(+5ポジション、合計7ポジション)

【インフラ構築】
・クラウド環境の構築/運用経験(できれば3年以上)
・データベースの管理経験(できれば3年以上)
・データセンターでのシステム運用

【インフラセキュリティ】
・情報セキュリティ管理者業務(できれば3年以上)
・情報セキュリティ監査対応経験
・業務品質監査対応経験

【インフラ業務管理】
・協力会社等との契約手続経験(できれば3年以上)
・システム開発の予算管理経験(できれば3年以上)
・システム資産の管理経験(できれば3年以上)

【開発PMPOリーダー】
・システム開発PL経験(できれば3年以上)
・開発ベンダー管理経験(できれば3年以上)
・3人以上の開発チームリーダー経験
・開発プロジェクトの業務改善経験

【開発PMOメンバー】
・Webアプリ開発の要件定義/基本設計経験(できれば3年以上)
・ユーザー/製品効かう太の機能調整経験
・データベース設計業務(できれば3年以上)

必須スキル
【データチームリーダー】
・医療用システムの導入・運用経験(できれば5年以上)
・ヘルスケアデータの解析経験(できれば5年以上)
・データエンジニア/サイエンティストのマネジメント経験(できれば5年以上)

 

【データチームメンバー】
・データクレンジングの実務経験(できれば3年以上)
・定性データの加工/分析業務経験
・SQLかpythonでのデータ抽出/加工経験(できれば3年以上)
案件内容

【業務内容】
プロダクトと経営に関するデータを可視化し、あるべき姿を導いていくための調査・分析業務
プロダクトと経営の健康状態をモニタリングするための各種KPIの可視化、また、そのためのデータ設計
ユーザー体験を可視化し、あるべきデザインを導くための各種UXリサーチ
ユーザーインサイトの抽出、施策立案、施策の効果検証

【使用ツール】
Metabase
BigQuery
AppsFlyer
Firebase
Google Analytics など

必須スキル
・データアナリストとしての業務経験、またはそれに準ずる能力をもっていること(目安3年以上)
・システムエンジニアとしての経験
・統計学に関する専門性
・大手IT企業にてデータアナリストとして就業経験のある方
・toC向けアプリ案件でのデータアナリスト経験
案件内容

 大手通信事業会社向けキャッシュレス決済アプリ開発を進めており機能実装における技術面でのリーディングが可能なエンジニアを募集しています。
 開発はアジャイルで進めており、POとのコミュニケーションを取りながら、メンバーと一緒に実装作業も担当いただきます。

必須スキル
・対象システム/アプリ問わず開発経験が累計7年以上かつ、Kotlinを用いたAndroid開発経験2年以上
・フロントエンドのテストコードへの理解
・フレームワーク、デザインパターン、リーダブルコード、クリーンコードに深い理解がある
・OSSに深い理解がある
・改善を主導して、チームを育成できる
・Git / GitHubもしくは類似のバージョン管理システムを利用したチームでの開発経験
案件内容

・放送・配信サービスを事業運営しているクライアントにて、事業から得られるコンテンツ情報・データを他サービスと連携したい

当プロジェクトにて、データ収集&AI活用などを用いて事業推進と他社事業との連携設計を行っていただける方を募集しております。

必須スキル
・メタデータサービスの企画やサービス設計の経験がある
・AIや機械学習を利用した業務の設計経験がある
・WEBサービスの企画やサービス設計の経験がある
案件内容

[概要]
生成AIを活用して自社サービスのソフトウェア開発プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指します。社内の開発チームと連携し、生成AI技術の導入とその効果的な運用を支援します。また、業務プロセスの分析も行い、改善点を特定して最適なソリューションを提案します。

[業務詳細]
・業務プロセスの分析と改善点の特定
・生成AIツールの評価、導入、カスタマイズ
・AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り
・AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価
・社内開発チームへのトレーニングとサポート
・継続的なフィードバック収集と改善提案

必須スキル
・ソフトウェア開発やプログラミングの実務経験(1年以上)
・AI技術・機械学習に関する実務経験(1年半以上)
・生成AIツールの実務経験(例:GPT-3、Codexなど)
・プロジェクトマネジメントのスキル
・業務プロセスの分析スキル
・優れたコミュニケーション能力
・ドキュメンテーション能力
案件内容

・クライアントの社内システム間で連携されている各種マスタデータの流れを精査し、マスタ連携・統合・管理基盤の提案・構築を進めるプロジェクト
・段階的にMDMを目指す
・工程:現状分析・要件定義~基盤構築
・ポジション:SE

必須スキル
・要件定義
・DB/データマネジメント
・環境整備/保守
・コミュニケーション能力
案件内容

概要:
現在、データ基盤とAI基盤をパブリッククラウドにて構築しています(データ基盤とAIの検証基盤をGCP、生成AIのAPIをOpenAI, GCP, AWSで各々構築)。
自社サービスのデータ基盤とAI基盤のインフラ運用をよりセキュアで継続性のある運用にしていくため、インフラや業務フローの改善をお願いしたいです。

業務スコープ:
・各パブリッククラウドのアカウント発行のための社内申請フローの整備
・Google CloudのIAM/グループの設計見直し
・インフラ業務、データ基盤業務の作業時間短縮を目的としたインフラ・業務プロセス改善
・Google Cloud上に構築しているML, 生成AI検証を行うためのインフラ環境の利用整備

  • VM上で起動するプロトタイプアプリケーションにIPアドレス制御を入れられる仕組みの整備
  • 情報セキュリティルールの整備とインフラへの設定反映
必須スキル
・インフラ知識
・パブリッククラウドいずれかでのインフラ整備経験
・アーキテクチャ設計能力
・ドキュメンテーション能力
・優れたコミュニケーション能力
案件内容

■募集要項職種 :アプリケーションエンジニア(リードエンジニア)

■任せたい仕事
RI/SP運用の購入自動化・高度化プロジェクトに特化したアプリケーション開発をリードしていただきます。

●アプリケーション開発業務(必須)
RI/SP運用の最適化を実現するためのアプリケーション開発を行います。
具体的には、以下の業務を担当していただきます。
・アプリケーションの要件定義および設計
・BI開発およびバックエンドの開発
・データベース設計および管理
・テストおよびデバッグ
・継続的なアプリケーションの改善と保守

●データ解析業務(必須)
・クライアント企業のRI/SP履歴データ(CUR: Cost and Usage Report)の解析
・BIツールやSQLを活用し、クライアント企業のデータを最大限に活用
・上記分析結果のアプリケーションへの組み込みや可視化

●AI開発業務(任意)
・Python等を活用したAIモデルの構築になります。
・クラウドサーバーの稼働率の予測モデルの構築・評価
・クラスタリングや最適化など、導出した結果を実オペレーションに繋げる実証検証

必須スキル
以下全てに該当する方
– Python言語のコーディングをしたことがある方
– SQLが分かる方 or コーディング経験がある人
– Looker、TableauなどのBIを活用したシステムの構築経験
– メンバーへのタスクの切り出しや、サポートの経験
案件内容

画像認識AIモデルの生成およびアルゴリズム開発

・AI学習用データセットの収集および、モデル開発
・AIモデルの精度向上および自動化システムの仮説と検証
・その他開発アイテムの整理・開発と検証の計画
・統計データの解析業務

【概要】
不妊治療を行っている医療機関向けに精子選別AIシステムの開発を行っており、
画像における機械学習エンジニアを募集しております。

【フェーズ】
システムの精度上げ

【ロール】
データ分析→実装までを一貫して行って頂きます。
※軽量化の対応も想定

必須スキル
・Pythonを使用した開発経験
・Linux環境での開発
・Tensorflow or PytorchのいずれかのフレームワークによるAI生成の実務経験
案件内容

■概要
ネット予約の予測モデル(LightGBM)の精度改善を行って頂きます。
現モデルは季節変動やイベント等、外的要因に対応しきれていない状況です。

■業務スコープ
・要員調査
・精度改善、検証、実装
・レポート作成、報告

必須スキル
・Python(3年以上)のコーディング経験
・Bigquelyの使用経験
・時系列モデリングにおける特徴量エンジニアリングの経験
(Validationなどのモデル生成プロセス全体についての理解と経験、EDAや特徴量)
・エンジニアリングを行いながらモデルを構築した経験
(特にラグ特徴量/集約特徴量/エンコーディング等の特徴量エンジニアリングでモデルを改善した経験)
・ドキュメンテーション能力
・コミュニケーション能力

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