単価90万円以上の案件一覧

・パブリッククラウド(GCP)へリフト、シフトするための基本設計～詳細設計～構築～運用装着までを実施する。

・基本は既存オンプレ環境から設計踏襲するが、パブクラ固有の設計を実施する必要あり。
【概要】

某通信キャリア事業者向けの料金システムにおける基盤構築・維持保守を行う。

オンプレミス環境のサーバで実装されているAP層の一部をパブリッククラウド(GCP)へリフト、シフトする
【担当チーム】　

パブクラ運用監視実装チーム

システムとして暫くクラウドシフト、リフト案件が継続する見込みのため中長期案件となります。

AWS要件定義からチームリード、設計構築

某大手Sier様の各事業部におけるインフラ案件の対応支援

要件定義、基本設計、詳細設計、試験、運用設計の実施

金融、公共、流通などのエンド顧客に対してクラウド基盤構築を実施

Sier様の各部署はクラウドの知見が浅い為、クラウドのプロフェッショナルとして、設計構築を実施、運用フェーズは別チームが対応。

大手Sier様の各事業部におけるインフラ案件の対応支援

要件定義、基本設計、詳細設計、試験、運用設計の実施

金融、公共、流通などのエンド顧客に対してクラウド基盤構築を実施

大手Sier様の各部署はクラウドの知見が浅い為、クラウドのプロフェッショナルとして、設計構築を実施、運用フェーズは別チームが対応。

クライアントに提供する「DX人財育成プログラム」のテックスキルアドバイザー業務（１グループ担当）

・テーマ（想定）：クライアントのSCM部門におけるロジスティクス関連のDXツール開発（画像処理処理技術を用いたアプリケーション開発が予定されています）

・主なタスク：プロジェクト計画書（PoC実施計画書）の作成支援～実装試行、期間中週1回のグループワーク参加、中間報告会・最終報告会参加、質疑応答にオンラインで随時対応

クライアントに提供する「DX人財育成プログラム」のテックスキルアドバイザー業務（3～4グループ担当）

・テーマ（想定）：クライアントのSCM部門における自動化ツール開発（RPA（UiPath）、PowerApps、PowerAutomate、PowerAutomateDesktop等を用いたアプリケーションの開発が予定されています）

・主なタスク：プロジェクト計画書（PoC実施計画書）の作成支援～実装試行、期間中週1回のグループワーク参加、中間報告会・最終報告会参加、質疑応答にオンラインで随時対応

概要

分析組織のプロジェクトマネージャーのもとで、事業におけるマーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をお任せします。
開発環境

・データベース : BigQuery

・分析環境 : Colaboratory, VertexAIなど

・言語：Python または R

・コミュニケーション/タスク管理 : Slack, Notion

・要件定義の結果を踏まえたAzure検証環境の構築と設定

・Azure DataFactoryによるデータ取得とAzure Synapseへの連携の仕組みを設定

・Azure 環境のコンテナ化

・上記に付随する標準化に向けたドキュメントや方法論の整備

・データ基盤

Azure上にデータ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・作業概要

顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）

【案件概要】

例：

①某金融業様向けBIレポート可視化用データ基盤構築（常駐型）　

②某大学様向け農業IoTデータ収集分析基盤構築　

対象リソース: Azure Data Factory, Data Lake, SQL Database, Synapse Analytics, IoT Hub, Stream Analytics, ADLS Gen2(またはBlob Storage), Azure AD B2C, 等

①要件定義 ②基本設計 ③詳細設計 ④構築 ⑤テスト設計 ⑥テスト⑦運用マニュアル作成を行います。

新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA

・機械学習アルゴリズムの設計・実装

・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発

・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。

・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。
【概要】

新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。

ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。

既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。

当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。
【開発環境】

言語＿＿＿＿：Python,TypeScript

ＤＢ＿＿＿＿：

ＦW＿＿＿＿：

環境・ＯＳ＿：AWS (Amazon Web Services),AWS Lambda

概要：

Saas金融サービスを持つ会社内の事業課題を自発的にデータ分析を用いて解決いただくアナリストを募集しています。

ステークホルダーと会話しながら、事業を理解いただき、ご自身でテーマを設計、分析いただきます。
課題例：

・退会要因分析

・サービスの機能改善後の効果測定
業務スコープ：

・分析企画、設計、分析

・ステークホルダーとの折衝
環境：

aws athena、redash、Python、SQL