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案件一覧
( 38,628 件中 2,311 - 2,320 件を表示) 【案件概要】 作業内容： 既存サービスの安定運用を担うインフラ運用担当を募集します。 クラウド環境、ネットワーク、ミドルウェア、データベース、デプロイ資材の保守運用に加え、 障害や不具合への対応、構成変更、改善施策の実施を担当いただきます。 単純な監視オペレーションに閉じず、運用の中で見つかった課題に対して、 手順改善や構成改善まで踏み込める方を想定しています。 【主な業務内容】 クラウド／インフラ環境の保守運用 サーバ設定、ネットワーク設定、関連ミドルウェア設定の変更対応 AMI作成・更新、Packerを用いたイメージ管理 Terraform等のIaC資材に基づく構成変更や保守対応 データベース運用、データ退避、データ移行、データ投入対応 STG／本番環境での動作確認、反映作業、リリース支援 障害発生時の一次切り分け、技術調査、復旧対応 ベンダーやクラウドサポートへの問い合わせ、技術確認 パッチ適用、環境更新、構成見直しなどの定常保守 運用改善、自動化、手順整備、再発防止に向けた改善対応 【想定タスク例】 Terraformによるオートスケーリングやロードバランサ設定の見直し DB関連のスケール調整、データ退避、データインポート VPN、Gateway、MQ、各種ミドルウェア向けAMIの作成・更新 本番／検証環境でのバッチやアプリ周辺の動作確認 ネットワークやDNS設定の軽量化・見直し パッチ適用や構成変更に伴う影響確認 必須スキル： ・クラウド基盤の運用経験 ・Linuxサーバの構築・運用経験 ・ネットワーク、DNS、VPN、FW周辺の基礎知識 ・Infrastructure as Codeの実務経験 ・Terraform、Ansible、Packer等のいずれかを用いた運用経験 ・データベースの基本運用経験 ・障害調査、切り分け、復旧対応の実務経験 ・Gitを用いた構成管理、レビュー運用の経験 【条件面】 期間：随時 場所：雑司が谷 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
【案件概要】 海外基地局ベンダーにおいて、通信キャリア向けの5Gコアネットワーク（SMF/UPF）の構築および検証業務をお任せします。 ネットワークの設計・構築から、他ベンダー製のNFとの相互接続性試験までをご担当いただきます。 【仕事内容】 下記の業務を担っていただく想定です。 〜具体的な業務内容〜 ・通信キャリア向け5Gコアネットワーク（SMF/UPF）のネットワーク設計および構築業務 ・他ベンダー製のNFとの相互接続性試験の実施 ※詳細は面談時にお伝えします。 【必須スキル】 ・ネットワークの設計・構築経験 ・L3、L2の知見 ・LTE/5Gのアーキテクチャ（システム構成）の理解 ・LTE/5Gのコアネットワーク装置の構築経験 ・サーバ構築、コンテナ技術への深い知見 【尚可スキル】 ・3GPPを査読し、5Gコアネットワークの仕様を理解できるスキル ・翻訳ソフト・サイトを利用して英文の仕様書の内容を理解できるスキル ・基地局、または端末の検証経験がありRAN（無線/プロトコル）の知見・知識 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】9:00〜17:30 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→上位→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】1 【服装】カジュアル 【最寄駅】飯田橋駅 【管理番号】anken_16067_1471
【フルリモート／週5】Androidアプリエンジニア（Kotlin / 自社サービス開発） お任せしたいこと 自社で展開しているAndroidアプリの設計、開発、運用保守をお任せします。 日々の新規機能開発だけでなく、既存のXMLベースのUIからJetpack Composeへの段階的な移行や、毎年のAndroid OSアップデート対応、多様な端末での動作検証など、アプリを長く健全に保つための保守・改善活動にもチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Kotlinを用いたAndroidネイティブアプリの設計・開発・テスト ・Jetpack Compose（一部既存コードはXML）を用いたUIの実装 ・Kotlin Coroutines / Flowを利用した非同期処理の実装と、バックエンドAPIとの連携 ・Firebase等のBaaSを利用した機能実装（プッシュ通知、クラッシュログ収集、アナリティクス等） ・新しいAndroid OSバージョンへの対応、および多種多様なAndroid端末での動作検証・改修 ・Android Profiler等を利用したメモリリークの解消、パフォーマンス改善 ・PdMやデザイナーと連携したUI/UXの検討、および仕様のすり合わせ 必須スキル・経験 ・Androidネイティブアプリの実務開発経験（目安として3年以上） ・Kotlinを用いた開発・運用経験 ・Google Play Consoleを通じたアプリのリリース、および本番運用経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・Jetpack Composeを用いたUI開発、または本番環境での運用経験 ・MVVM等のアーキテクチャを用いた設計・開発経験 ・Bitrise、GitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・マテリアルデザイン（Material Design）のガイドラインへの理解 ・アジャイル / スクラムでのチーム開発経験 開発・業務環境 開発言語：Kotlin UIフレームワーク：Jetpack Compose (一部既存コードにXMLあり) 非同期処理：Coroutines, Flow インフラ・BaaS：Firebase テスト・CI/CD：JUnit, Bitrise (または GitHub Actions) デザイン・コミュニケーション：Figma, GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて モバイルアプリ開発チームへの配属となります。 「ただ言われた通りに画面を作る」のではなく、デザイナーやPdMと意見を出し合いながら、Androidユーザーにとって本当に使い心地の良いUI/UX（戻るボタンの挙動など、OS特有の慣習も含め）を追求していくカルチャーです。コードレビューでは、将来的な保守性や、メモリリークを起こしやすい実装になっていないかなど、互いにフラットな視点で品質を高め合っています。 求める人物像 ・AndroidやKotlinの新しい技術動向に興味を持ち、無理のない範囲で実務に取り入れていける方 ・少し古いコードや複雑な仕様に対しても文句を言うのではなく、地道にテストを書きながら綺麗にしていける方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」ではなく、仕様の抜け漏れに気づいたり、チームの生産性向上に協力的に動ける方 仕事の魅力 自社サービスの成長をユーザーの手元からダイレクトに支えるポジションです。段階的なJetpack Composeへの移行や、多種多様な端末でのクラッシュ改善など、地に足の着いた泥臭い開発業務を通じて、Androidエンジニアとして汎用性が高く息の長いスキルを着実に磨くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます（※検証用のAndroid端末が必要な場合は会社から貸与・郵送いたします）。
【フルリモート／週5／Python】独自LLMを組み込んだ次世代エンタープライズ向け生成AIプラットフォームのバックエンド開発およびRAGパイプライン構築 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、大手企業の機密データ（社内規程、マニュアル、過去の議事録など）を安全に学習・参照し、業務効率化を劇的に推進する「エンタープライズ向け生成AIプラットフォーム」のPython（FastAPI）を用いたAPI開発、およびスケーラブルなRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築をお任せします。 ［役割に対して求める成果］LLM（大規模言語モデル）のレスポンス待ちによるタイムアウトを防ぎ、Server-Sent Events（SSE）等を用いたストリーミング応答を実装して極めて滑らかなユーザー体験を提供すること。また、LangChainやLlamaIndexを活用して社内の膨大なドキュメントを効率的にチャンク化・ベクトル化し、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を極限まで抑え込んだ精度の高いAIアシスタント基盤をスピーディーに本番環境へデプロイし続けること。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、LLMオーケストレーション層およびフロントエンド向けWeb APIの詳細設計、実装、テスト ・LangChain、LlamaIndex等を活用した、セマンティック検索とLLMを組み合わせた高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・開発 ・Qdrant、Pinecone、Milvus等のベクトルデータベースを利用した、数千万〜数億件のドキュメント埋め込み表現（Embeddings）の高速な検索・インデックスチューニング ・PDF、Word、社内Wiki（Confluence等）などの多様な非構造化データを収集・パースし、ノイズを除去してベクトル化する堅牢なETLバッチ処理の実装 ・外部のLLM API（OpenAI, Anthropic等）やローカルLLMを呼び出す際の、堅牢なリトライ制御、レートリミット管理、およびプロンプト・インジェクション対策 ・企業が求める厳格なセキュリティ要件を満たすための、入力プロンプトに含まれる個人情報（PII）や機密情報の自動マスキング処理の実装 ・CeleryやRedisを利用した、重いドキュメント解析処理や非同期ジョブの分散タスクキュー設計 ・pytestを用いたテストコードの拡充と、LLMの出力品質を定量的に評価（LLM-as-a-Judge等）する自動評価パイプラインの構築 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはバックエンドシステムの実務開発経験（3年以上） ・FastAPI、Django、Flask等のWebフレームワークを用いたAPI開発経験（2年以上） ・RDBMS（PostgreSQL, MySQL等）を用いたデータベース設計経験 ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・OpenAI API等のLLMを活用したアプリケーションの開発・運用経験 ・LangChain、LlamaIndex等のLLMオーケストレーション・フレームワークの利用経験 ・ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Chroma等）の構築・チューニング経験 ・RAG（検索拡張生成）パイプラインの設計、またはプロンプトエンジニアリングの深い知見 ・Server-Sent Events（SSE）やWebSocketを利用したストリーミングAPIの実装経験 ・Celery等を利用した非同期処理、分散タスクキューの設計経験 ・AWS（ECS, Bedrock, SageMaker等）、またはGCP/Azureを利用したクラウドインフラ環境での開発経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.12以降 フレームワーク・ライブラリ：FastAPI, LangChain, LlamaIndex, Celery, SQLAlchemy データベース・Vector DB：PostgreSQL, Redis, Qdrant (または Pinecone) LLM・AIサービス：OpenAI API, Anthropic Claude, AWS Bedrock インフラ：AWS (ECS Fargate, RDS, ElastiCache等), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Slack, Notion プロジェクトチームについて AIプロダクト開発部のバックエンドチームへの配属となります。生成AIという数ヶ月でベストプラクティスが覆る激動の技術領域において、「枯れた技術の堅牢性」と「最新AIモデルの俊敏な取り込み」のバランスを何よりも重んじるカルチャーです。単にAPIを叩くだけのラッパーを作るのではなく、「いかにチャンク分割のアルゴリズムを最適化すれば検索精度が上がるか」「プロンプトの実行時間をどうミリ秒単位で削るか」といった、AIとソフトウェアエンジニアリングの境界線における高度な議論が日常的に行われています。 求める人物像 ・「AIモデルの開発」そのものではなく、優れたLLMを組み合わせて「実社会で使えるスケーラブルなプロダクト」に仕立て上げるエンジニアリング領域に知的な面白みを感じる方 ・日々発表される新しいAIツールや論文にアンテナを張り、使える技術はすぐにPoC（概念実証）を行ってプロダクトに還元する圧倒的な学習意欲を持った方 ・LLM特有の「出力の不確実性」を受け入れ、決定論的な従来のシステム設計から思考を切り替えて、例外処理やフェイルセーフの設計に粘り強く取り組める方 仕事の魅力 現代のソフトウェア開発において最もエキサイティングで市場価値が急騰している「LLMアプリケーション（Generative AI）」のバックエンド開発に最前線で取り組むことができます。Pythonの強みであるAIエコシステムをフル活用し、スケーラブルなRAG基盤やベクトルデータベースの高度なチューニングを経験することで、単なるWebエンジニアの枠を超えた「AIインテグレーションのスペシャリスト」として確固たるキャリアを築くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。
【案件概要】 作業内容： プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の構築～運用、展開、改善に関するエンジニアリング全般を担い、全社～プロジェクト別でのデータ分析業務、KPIマネジメント、アナリスト業務の支援を行います。 データ分析基盤の設計/開発/運用、パフォーマンス改善をアジャイルプロジェクト下で実行 AI～分析基盤・ビジネス・インテリジェンス運用支援 プロジェクトの社外パートナーへの基盤環境導入・運用支援 データ分析基盤に関する課題解決、新規技術調査と導入 技術環境： プログラミング言語: Python, Ruby, Go, C#, Javascript, PHP, Java, Swift 開発環境: AWS, GCP, Linux, Android, iOS,GitLab、GitHub,copilot 開発ツール: Athena, BigQuery, Terraform, Digdag, MySQL, Redis, Docker, Unity, Jenkins 必須スキル： ・データ分析 基盤の開発・運用・保守の実務経験（3年以上） ・SQL3年 上級以上（パフォーマンス最適化が可能なレベル） ・Linux 3年以上 （ミドルウェアの設定、各種コマンドの活用） ・実プロダクト～基盤 開発 運用経験（5年以上 2件以上） ・AWS、GCPなどパブリッククラウド開発、運用経験（3年以上） 【条件面】 期間：随時 場所：フルリモート 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
■案件名 【Go】勤怠管理SaaSのバックエンドAPI開発 ■案件内容 中小企業向けSaaS型勤怠管理システムで、契約企業数が1,500社を超え、給与計算連携・36協定対応など新機能要望が積み上がっています。Go製のバックエンドAPIに新機能を追加しながら、既存コードの可読性向上も並行で進めていただきます。 ■役割 バックエンドエンジニア ■作業場所 フルリモート ■希望単価 75万前後 ■スキル： 【必須】 ・Go言語での実装経験 3年以上 ・gin等のGo用Webフレームワーク経験 ・PostgreSQL／MySQL でのDB設計経験 ・REST API設計経験 【尚可】 ・労務／勤怠／給与ドメインの知識 ・大量データ処理／バッチ処理の設計経験 ・SaaS型サービスの開発経験 ■契約期間 随時 ※参画時期は応相談 ■支払サイト 月末締め翌月末支払い ■募集人数 1名 ■打ち合わせ WEB1回（当社同席）
■案件名：【Python / React / フルリモート】社内ChatGPT機能拡張の新機能開発 ■案件の内容： 社内向け生成AI SaaS（社内ChatGPT）の機能拡張・改善に参画いただきます。 【業務内容】 社内ChatGPTの新機能開発および既存機能の改善 既存コードベースの把握と改修対応 生成AI関連APIの活用、運用改善 スプリント内タスク（週30〜40件程度）から担当範囲を選定して遂行 ■求めるスキル： ・多様なステークホルダーと円滑に調整できるコミュニケーション力 ・フロントエンドまたはバックエンドいずれかの実務開発スキル ・生成AI関連サービスの開発経験 ・AWSやAzureなど主要クラウドの利用経験 ■歓迎スキル： ・Python（FastAPI）でのAPI/バックエンド開発経験 ・Reactを用いたフロントエンド開発経験 ・GCPの利用経験やマルチクラウドでの設計運用経験 ・アジャイル開発（スクラム）での実務経験 ■開発環境： 言語/フレームワーク: React、Python（FastAPI） クラウド: AWS、GCP、Azure ドキュメント: Confluence 開発プロセス: アジャイル（スクラム） 補助ツール: GitHub Copilot（申請により利用可）、その他AIコーディング支援は社内申請に準拠 ■稼働日数：週5日 ■募集人数：1人 ■チーム規模：6-10名 ■稼働形態：フルリモート
【案件】自社プロダクト開発支援／フルスタックエンジニア募集（React×Go） 【内容】 自社で展開する教育系Webサービスの開発をご担当いただきます。 本プロジェクトでは、バックエンドにGo（Gin）、フロントエンドにTypeScript／Reactを採用したWebアプリケーションの開発・運用を行っています。API設計にはGraphQLを導入しており、フロントエンドとの柔軟なデータ連携を実現しています。 現在は、既存の「Go＋React＋GraphQL」構成から、Next.jsおよびServer Functionsを中心とした構成へのリプレイスを検討しており、アーキテクチャ刷新に関わる設計・検証にも携わっていただきます。 インフラ面では、AWS ECSを用いたコンテナベースの運用を行っており、TerraformによるIaCで環境管理を実施しています。 また、ソースコード管理やCI/CD、コードレビューはGitHubを利用し、チーム開発における品質担保と開発効率の向上を図っています。 【業務内容】 ・Next.js（React）／TypeScriptによるSPA開発 ・Goを用いたWebアプリケーション／API開発 ・アプリケーション要件に基づく技術選定、アーキテクチャ設計、ミドルウェア選定 ・AWS環境の構築・運用（ECS／Terraform） ・PM・PdMとの連携による要件・設計・実装のすり合わせ ・開発プロセス改善（スクラム、TDD推進 など） 【必須スキル】 ・Webバックエンド開発経験（3年以上） ・TypeScript／Reactでの開発経験（3年以上） ・複雑な状況を整理する論理的思考力と、それを文章化できる日本語力 ・指摘をフラットに受け取り、よりよい進め方を考えたり議論できる方 【尚可スキル】 ・Go言語を用いた開発経験 ・Terraformを用いたAWS環境構築の経験 ・Next.jsでの開発経験 ・0→1でのサービスの開発やグロースの経験 ・プロジェクトマネージメントやプロダクトマネージメントの経験 【勤務地】フルリモート 【時間】フルフレックス 【期間】即日〜長期 【単金】〜100万円（スキル見合い） 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】Web1回（弊社同席） 【商流】エンド→弊社 【備考】 ・0.8人月稼働も相談可能 ・PCの貸与がないため、ご自身でご用意いただきます。 CPUスコア(PassMark)：最低15000、推奨30000 メモリ：最低24GB、推奨32GB SSD：容量不問、M.2必須 ・事前課題 └「この薬を飲んだら風邪が治った。だからこの薬は風邪に効く。」という主張に問題点があれば簡潔に説明してください。
スキル
【案件概要】 作業内容： 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを中核とするプラットフォームにおいて、 要件定義～設計・実装、運用、チームリードまで一貫して牽引いただきます。 React/TypeScriptでの3Dモデルビューア・エディタ機能の設計・開発 Python/GCPを用いたスケーラブルなAPIおよびバックエンド基盤の構築 ML/AIモデルを本番環境へ統合するためのMLOps開発・運用 技術的不確実性が高い課題へのアーキテクチャ選定とプロトタイピング コードレビューやCI/CD改善を通じた品質・生産性の向上 Python, React, GCP, TypeScript 業種： SaaS・クラウドサービス（BtoB） 担当工程： 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, 運用保守, マネジメント 職種： フロントエンドエンジニア, バックエンドエンジニア, AIエンジニア, クラウドエンジニア, フルスタックエンジニア 必須スキル： ・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロント/バック不問） ・インフラの3年以上の開発経験（GCP） ・テックリード/プロジェクトリードとして技術選定や開発推進を主導した実績 ・GitHub Copilot等のAIツールを高度に活用し生産性を高められるスキル ・複数チーム/ステークホルダーとの合意形成とチームリーダーシップ 【条件面】 期間：随時 場所：神谷町 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
【案件概要】 大規模サービス基盤のクラウド移行案件において、統合監視基盤・運用セキュリティ基盤を中心としたマネージドサービス領域の設計・構築支援をお任せします。 クラウド環境上のサーバ・運用基盤領域を対象に、Ansibleを用いたIaC対応、運用ミドルウェア構築、運用自動化、各種検証などを担当していただきます。 【仕事内容】 下記の業務を担っていただく想定です。 ・Ansibleを利用したIaC対応および運用ミドルウェアの構築 ・運用自動化スクリプトの作成 ・各種検証、基盤試験の実施およびパラメータシートの整備 ・運用自動化・標準化に向けた、構築手順や設定情報の整理、試験・レビュー対応 ※詳細は面談時にお伝えします。 【必須スキル】 ・クラウド環境上でのインフラ構築・試験経験 ・手順書・設計書に沿った構築・検証作業経験 ・Shell等を用いた基本的なスクリプト読解・修正経験 ・AnsibleなどIaCツールの利用経験 【尚可スキル】 ・OCI等クラウド利用経験、クラスタ構成の知識 ・JP1/AJS、HULFT等の運用ミドルウェア知識 ・Serverspec等のテストツール利用経験 ・運用自動化、標準化対応経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】確認中 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→上位→上位→当社 【精算幅】160〜160 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】都内 【管理番号】anken_16067_1472
