単価70万円以上の案件一覧

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該当件数:2751

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案件内容

薬局の在庫管理をAIにて実施するため、クライアント担当者と伴走しながらデータの分析からモデル作成などデータサイエンス領域全般を担当いただきます。

既に初期モデルはあり、10月から実装・検証フェーズとなるため、既存モデルのバージョンアップ、顧客へのフィッティング並びにチューニング作業がメインとなる想定です。

必須スキル
・SQL
・Python ※Pandas、Scikit-learn、LightGBM、Jupyter Lab
(検証モードモジュールを作成できるエンジニアリング力)
・検証内容を整理して話せること
・統計学の知見
・顧客折衝力
・診療報酬明細書(レセプトデータ)を用いた分析経験
案件内容

■業務内容
設計、実装、テスト

必須スキル
・モデルをゼロから作成したり、チューニングしたりした経験
・モデルをプロダクトやサービスに組み込んだ経験
・toBのプロダクト開発に従事した経験
・需要予測や売上予測などの経験
 ※研究や分析メインではなく
・Pythonでの開発経験(TensorFlow、PyTorchなど)
・最適化アルゴリズムの知識
・SQL経験
・AWSやGCP上での開発経験
・Ruby on Railsの知識、経験
案件内容

概要:
課題解決、ビジネス要件の実現に向けたクラウドベースの
システム導入に関わるAWS基盤のアーキテクチャ設計
構築を担って頂きます。

必須スキル
・Kubernetesの構築経験 or Terraformの使用経験2年以上
・顧客折衝経験、提案書作成経験
・Linux/Windowsサーバーの構築・運用経験
・AWS(ELB、EC2、EKS、Aurora、Lambda、Kinesis)に関する深い知識
案件内容

■概要
①大規模/グループ共通アプリケーション(ミドルウェア)基盤の、Denver向け部分の移行方式の検討
②①に関するチームマネジメントおよびステークホルダーマネジメント​
③①に関するチームとの英語でのコミュニケーション・コラボレーション​
※上位者(SM相当を想定)の下で作業いただく役割を想定しています

■詳細
企業買収に係るPMIプロジェクトにおけるITカーブアウト・スタンドアロン化(IT Day2)の方針検討、グランドデザイン策定に関するアドバイスおよび支援、その他関連するアドバイスの提供

必須スキル
【役割①における必要スキルセット】
・独自系アプリ基盤・フレームワーク・構造整理ができること、オンプレからクラウドへの移行経験​
※アプリ、インフラの移行アプローチを理解し、業務アプリ単位に構造へ踏み込み、分解や移行検討を行えること​
・大規模基幹システムでの基盤更改/移行経験​
以下の技術スキルセット​
1.アプリケーションフレームワーク関連技術
-Javaアプリケーションフレームワーク構築、活用に関する知見★​
-アプリケーションAPI、IF構築、移行に関する知見★​
-バッチアプリケーション構築、移行に関する知見​
2.認証・認可関連技術
-アプリケーション認証・認可の処理に関する知見★  ​
-Active Directoryの構築、移行に関する知見​
3.DB・サーバ・ネットワークミドルウェア関連技術
-アプリケーション負荷分散に関する知見(セッション管理、ロードバランシング等)★​
-ホスト基盤更改に関する知見
-マスタ管理、移行に関する知見​
-各種ミドルウェア製品に関する知見​
(Docker★ 、Redhat7★ 、Git、Vmware、Hulft、ftp、Mqなど)​
【役割②における必要スキルセット​】
・大規模システム構想策定・要件定義フェーズにおけるプロジェクトマネジメント経験
・大規模システム開発における共通化チームとして、アプリ・インフラチームとのコミュニケーション、ステークホルダーマネジメント経験​
※異なっている見解を理解し、論点を明確にしながら検討をドライブして推進ができること

 

【役割③における必要スキルセット​】
・インフラチームとコラボレーションできるビジネスレベルの英語力(会話・読み・書きが必要)​
案件内容

■業務内容
コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。
具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。

1つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。

具体的な業務としては以下になります。
・コードの分析と整理
・ツール検証と導入
・ツールの検証
・既存AIツールの活用
・パイロットプロジェクトの実施
・コード変換のプロセスをドキュメント化
・最適化とリファクタリング

■開発環境
・技術環境:GCP, Azure, AWS
・使用言語 :VB, Python
・コード生成AI:GitHub Copilot,Second.dev, Moderne(随時選定)

必須スキル
・コード生成AIを活用した業務システム開発経験(開発言語:Python)
・Pythonによる業務システム開発経験
・VB6.0プログラムの経験(読解ができればOK)
・業務報告書もしくは運用手順書等の納品経験
案件内容

大手エンターテインメント企業にて、
小規模分析課題の分析を行っていただきます。

業務詳細
・担当者と議論し分析課題の設計
・データ加工 (python,SQL等)
・分析 (モデルを使うことは少なめ)
・レポーティング

言語:SQL、Python

必須スキル
・SQL、Pythonを用いた実務経験がある
・機械学習手法を用いた分析経験がある
・フリーテキストの集計、分析ができる
案件内容

大手エンターテインメント企業にて、
効率的なデータマートとダッシュボード作成運用を、分析官と一緒に行っていただきます。

業務内容
①データマート作成
②Looker StudioまたはLookerによる可視化

▼①の業務詳細
・決められた要件に従いデータマートを作成
・他分析官作成のデータマートの整備

▼②の業務詳細
・決められた要件に従い①で作成したデータマートを使用して可視化を行う

言語:SQL
環境・ツール:BigQuery、Git

必須スキル
・SQL:数百行のクエリを解読・作成できる
・BIツール:BIツールの使用経験がある
・データマートの作成において、コストを意識したテーブル・クエリ設計、スケジュール設定ができる
案件内容

・性能改善の対応
①上流(要件定義・基本設計)時点で、非機能要件を作りこむときに、性能疎外要員がないかを検討する
②結合テスト以降にて、想定したパフォーマンスが出なかった場合に、調査を行い、チューニングを行う
エスカレーション組織に所属を頂いて、SI様部内のプロジェクトの要請に応じて、そのプロジェクトを支援する
・作業場所:豊洲がオフィスですが、支援先での作業となるケース多数
・参画期間:常時募集 2024/11~長期
・契約期間:契約については、四半期ごとに更新
・工程:要件定義から総合テストまで
・単金:ご相談 @5,500/時程度
まで調整可
・精算:完全時間精算
・定例ミーティングや勤怠についての対応有り、支援するプロジェクトが別になるケースがあり、一人称でのご対応を想定。

必須スキル
・MS系、DB系の有識者で、SQLserverや、PostgresなどのDBMSを利用しているシステムの性能改善をおこなったことがある
・一人称で対応ができる
・大容量のDBMSを扱ったことがある
※Oracleについては、多くのエンジニアがいるため、Oracle以外のDBMS
(Postgres,DB2,SQLserver,MySQLなど)の品質改善エキスパートをご希望
案件内容

本プロジェクトでは、国民の利用シーンやニーズを深く理解し、安心して使用してもらえるようなサイトの作成を目指します。
AsIs ToBeの検討から画面設計、UIデザイナーのディレクションなどデザイン作成の一連に携わっていただくことになります。
UXデザインを初期段階から関わることができ、成果物が幅広いユーザーに利用される、やりがいのあるポジションです。

業務内容:
・AsIs Tobeの検討
・要求定義
・サービスブループリント作成
・ユーザーフロー作成
・画面設計
・ユーザーテストの設計、実施
・UIデザインの品質、スケジュール管理
・ステークホルダーへのレビュー実施、折衝
など

必須スキル
・ウェブディレクション~UIデザインの実務経験3年以上
・Figmaを用いた画面設計、UIデザイン経験
・ペルソナ設定、カスタマージャーニーマップ作成による体験設計の経験
・ユーザーリサーチ、インタビュー等の経験
・日本語での円滑なコミュニケーション能力
・週1日のオンサイト(虎ノ門or神谷町)
※オンサイトに対してお客様ファーストで柔軟な発想をお持ちだとベスト
案件内容

業界シェアNO.1タレントマネジメントシステムを展開する企業にて下記をお任せいたします。
事業価値向上のためのデータ分析の実施(目的整理 → 分析の設計・実施→結果の可視化)
ステークホルダーとのコミュニケーションによる課題整理等のプロジェクト補助

必須スキル
・Python、SQLなどのデータ集計に利用する言語による業務経験(1年以上)
・データサイエンスの基礎理論(分類、回帰、クラスタリングなど)の理解
・データを用いてビジネス課題を探索し発見、提案した経験

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