技術力×人間性=上位0.1%。数理アルゴリズムを、理論設計から実装へ。
Excellent Partnersは、企業向けに実務経験10年以上のアルゴリズムエンジニアをご紹介し、難易度の高いアルゴリズムの理論設計（数理モデル化・数値計算を含む）から実装・高速化までを推進します。
技術力だけでなく、チームワーク力、能動的な提案力、自走する力を兼ね備えた人材のみをご提案します。
こんなアルゴリズム開発の悩みはありませんか？
仕様はあるが、ロジックに落ちない
要件が曖昧なまま実装が進み、手戻りや例外対応が増えてしまう
正しさを検証できず、改善が止まる
良し悪しの判断軸が揃わず、改善が属人化してスピードが出ない
複雑な実装が属人化し、保守できない
担当者しか分からないロジックになり、変更や障害対応が怖くなる
エクセレント・パートナーズなら解決できます！
難易度の高いアルゴリズムは、理論設計（数理モデル化）と実装が揃って初めて「動く形」になります。高度な数理ロジックを実装まで落とし込めるシニア人材で、ボトルネックを突破します。
上位0.1%基準を満たす優秀人材のみ
複雑なロジックや統計処理を、実装と運用まで見通して進められるシニア層を前提にご提案します。
- ご紹介する人材は全員、実務経験10年以上
- ロジック設計と実装の両方を担える
- “正しさ”を確認できる観点を整理しながら進められる
- 既存システムや制約を踏まえて現実的に推進できる
理論設計（数理モデル化）→アルゴリズム選定→実装まで一気通貫
仕様を数式・ロジックに落とし込み、計算量や本番制約まで見通した形で実装します。
- 目的関数（何を良くしたいか）と制約条件を整理し、設計の前提を揃える
- 候補アルゴリズムを比較し、精度・計算量・実装難易度のバランスで選定する
- 本番組み込みを前提に、実装と高速化（チューニング）まで落とし込む
1名でも、複数名体制でも相談可能
まずはアルゴリズム担当1名で立ち上げ、必要に応じて実装・運用の役割を追加する進め方にも対応します。
- アルゴリズム担当＋バックエンド/実装メンバーなどの体制もご提案可能
- 既存チーム/ベンダーとの協業も可能
- 参画後の稼働調整や役割再設計もご相談可能
※アサイン形態・稼働条件はご相談内容により調整します。
転職市場では出会いにくい即戦力のアルゴリズムエンジニアとつながる業務委託アサインサービス
正社員採用の母集団だけでは出会いにくい、現役のアルゴリズム実装人材を、必要な役割に合わせてアサインできる形でご提案します。
数理アルゴリズムの理論設計と実装ができるシニア層を前提にご提案
検索・推薦・最適化・予測など、難易度の高いロジックを「理論から実装」まで落とし込めるシニア層を前提に、役割に合わせてアサイン設計します。
精度・速度・コストのトレードオフを、実装で成立させる
理論上の最適解だけではなく、計算量や本番制約まで見通して「運用できる形」に落とし込みます。難しいロジックを現実に動かすところまで担えます。
参画後の運用（追加アサイン・役割調整）も相談しやすい
まずは1名で立ち上げ、必要に応じて実装メンバーを追加するなど段階的な推進が可能です。契約・請求は弊社が窓口となり、運用面も含めて進めやすい形を整えます（詳細はFAQをご確認ください）。
登録型プラットフォームと何が違うのか
登録型／検索型
- 母集団は広い一方で、ニーズに合致した人材に当たるまで探索・比較の工数がかかりやすい
- アルゴリズム方針（何を最適化するか）や評価の決め方を、発注側で詰めながら進める必要がある
- 改善サイクル（検証→修正）が属人化しやすい
弊社のエクセレント・パートナーズ
- 期待された業務を担える層を前提に、要件に合わせて候補をご提案
- 理論設計〜実装の論点を揃え、最短で「動く形」に落とす
- 契約・請求は弊社に一本化し、参画後の調整も含めて運用を支援
1名からのアサインも、チーム編成もご相談可能です
まずは1名のアルゴリズム担当から参画し、進め方や相性を確認したうえで増員する進め方も可能です。最初から複数名の体制を組成する形でもご相談いただけます。
まずは1名から
現状に合わせて、必要な箇所から小さく始められます。
- 既存チームに入り、ロジック設計と実装をリード
- 検証の進め方を整理し、改善が回る形に整える
- 状況に応じて、追加アサイン（増員）もご相談
チームを組成して推進
プロジェクト状況に合わせ、複数名の体制をご提案できます。
- アルゴリズム担当＋バックエンド/フルスタックなど複数名体制もご提案可能
- 役割・期待値・稼働設計を整理して体制を提案
- 必要に応じて段階的に拡張（追加アサイン）も可能
※体制はご相談内容・稼働状況により変動します。
アルゴリズムに多いご相談テーマ
下記は一例です。他社では対応できない上位0.1%人材にてご支援を致します。
検索・推薦・ランキングロジック
御要望、要件を整理し、実装と改善が可能な形に整えます。
- 評価指標（何を良いとするか）と前提条件の整理
- ロジック設計と例外条件の整理
- 改善の検証と、再現性の担保
最適化・スケジューリング・価格ロジック
制約条件の中で、現実的に改善できる形へ落とし込みます。
- 目的関数と制約条件の整理（最適化の前提を定義）
- 実装方針の整理（段階的に改善できる設計）
- 性能・コストを踏まえたチューニング
統計処理・予測・異常検知
ロジックがブラックボックス化しない形で、検証しながら前に進めます。
- 前提条件と入力（特徴量/指標）の整理
- 再現性のある検証手順の整備
- 運用で使い続けるための調整
高負荷・パフォーマンス改善
複雑ロジックが原因で遅い/高い状態を、設計と実装の両面から改善します。
- ボトルネックの特定と切り分け
- 実装改善（計算量の見直し/メモリ/キャッシュ/並列化など）
- テストと運用前提の整理
※役割・稼働により対応範囲は変わります。詳細はご相談ください。
ご提案する人材像
複雑なロジックを「実装できる」だけでなく、検証しながら改善を回せるシニア層を前提にご提案します。以下は人物イメージです（実際の候補は要件に合わせてご提案します）。
アルゴリズムエンジニア（検索/推薦）
要件をロジックに落とし込み、改善が回る形で実装します。
- 目的と判断軸の整理（何を改善するか）
- ロジック設計と実装（例外条件を含む）
- 検証を回し、改善を積み上げる
統計・最適化エンジニア
制約条件の中で、現実的に改善できる形へ落とし込みます。
- 制約条件と優先順位の整理
- 統計処理/最適化の設計と実装
- 再現性を担保し、継続改善へ
バックエンド寄り（高速化・プロダクト実装）
プロダクト組み込みを前提に、性能と保守性を両立します。
- 既存システムとの整合を取りながら実装
- 高負荷・性能課題の改善
- テストと運用前提を整理し、属人化を抑える
※人物・経歴はイメージです。実際の候補は、貴社の要件に合わせてご提案します。
参画までの流れ
御支援例
複合領域開発：ブラックボックス化したロジックを可視化し、改善サイクルを成立
- 体制：4名（開発PM / フルスタックエンジニア / スマホアプリエンジニア / Tech責任者）
- 範囲：新製品アップデート、既存案件の継続対応（障害・緊急対応含む）
- 代表的な改善：工程ごとの可視化、ロジック検証の仕組み化、運用自動化
- 工程ごとに検証できる仕組みを整備し、原因切り分けと品質確認のスピードが向上
- 障害時もチームで調査・復旧を実現し、緊急対応を成立
- 運用の内製化により、外部コストを削減
- デプロイ自動化により、運用負荷と人的ミスリスクを低減
※特定の企業・個人を示すものではありません。複数案件をベースに、公開可能な範囲で一般化しています。
FAQ
契約は誰と結びますか？+
どこまでの業務範囲を依頼できますか？+
既存システムへの組み込みまで依頼できますか？+
既存ロジックがブラックボックスでも相談できますか？+
正しさの検証やテストはどう進めますか？+
稼働開始までどのくらいの期間が必要ですか？+
週3日やスポットでの参画は可能ですか？+
登録型サービスや他社と併用できますか？+
数理アルゴリズムの理論設計と実装をご相談ください
難しいロジックの設計や実装、高速化で詰まっている場合は、まず状況を共有ください。理論と実装の両面から、現実に動く形へ落とし込みます。
- 営業電話による執拗な勧誘はいたしません
- NDA締結のご相談も可能です
- 機密情報は概要レベルで構いません