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案件一覧
( 43,004 件中 2,221 - 2,230 件を表示) 【案件名】 自動車販売システムのフルスタックエンジニア 【業務概要】 大手自動車販売企業にて、実店舗とオンラインでの購買体験をシームレスにつなぐ新規プラットフォーム開発を、フルスタックエンジニアとしてご支援いただきます。 非エンジニアのPOが主導する0→1の立ち上げフェーズで、要件が不確定な状況でも、計画・行動・報告を主体的に進められる方を募集いたします。 技術横断的なチームのため、フロントエンド、バックエンドに加えて、インフラにも携わっていただきます。 開発フェーズに適した方法で進めるため、基盤構築から初回リリースまではウォーターフォール、機能追加や仮説検証などはスクラムで開発していく想定です。 【条件】 ・単価：80～100万 ・時期：即日または8月～長期 ・リモート頻度：基本リモート ※地方可。ただし必要に応じて出社できる方 ・場所：品川駅 ・募集人数：1名 ・外国籍：不可 ・個人事業主：可 ・精算：140～180h ・面談：Web1回（弊社同席） 【必須スキル】 ・言語を問わず、バックエンド開発経験3年以上 ・GraphQLを使用したAPI実装経験 ・TypeScript、React、Next.jsでのフロントエンド開発経験 ・AWSでのサーバー構築経験（EC2、S3等） 【尚可スキル】 ・IaCの使用経験（Terraform、CloudFormation、CDK等） ・DB設計経験 ・CI／CDの構築経験（GitHub Actions、CircleCI、CodePipeline等） 【人物像】 ・フロントエンド、バックエンド、インフラのいずれかに主軸を持ちつつ、周辺領域にも抵抗なく対応できる方 ・要件が不確定な状況でも、計画・行動・報告を主体的に進められる方 ・システム的な視点だけでなく、ビジネス側の視点を重視できる方 ・新しい技術や未経験技術に対して好奇心旺盛な方 ・チームが成果を出すために必要な思考や行動を取れる方 【備考】 ・商流：エンド直 ・支払いサイト：35日 ・契約形態：準委任契約（履行割合型） ・稼働率：週5のみ ・就業時間：9:30～18:30 ・服装：私服（オフィスカジュアル） ※営業支援費対応可能な場合は応相談 ・PC貸与：あり（基本はMac）
スキル
【案件名】 AI需要予測モデル開発業務 【業務内容】 ・需要予測AIモデルの開発および精度改善 ・要件定義〜設計、実装、試験まで一連の工程を担当 ・AIモデルのチューニングおよび評価・検証 ・データ分析基盤を活用した予測モデルの開発 ・分析結果のレポート作成および改善提案 【開発環境】 ・機械学習ライブラリ ・クラウド環境 ・コンテナ技術 ・データ分析基盤 【勤務地】 浜松町 ※リモート相談可 【募集人数】 2名 【要求スキル】 ■データサイエンティスト枠 ＜必須＞ ・機械学習ライブラリを用いた予測モデル開発経験 ・特徴量エンジニアリング、EDA、ハイパーパラメータチューニングによる精度改善経験 ・クラウド環境でのデータ分析基盤構築経験 ・要件定義〜試験まで一人称で対応可能な方 ・コンテナ環境での開発経験 ・主体的に業務へ取り組める方 ・円滑なコミュニケーション能力 ■開発枠 ＜必須＞ ・FastApiを使ったAPI開発の経験 ・外部システムとの連携の経験 ・IaC(Terraform)を使ったインフラ構築・運用の経験 ・Pythonの開発経歴3年以上 ・コンテナー環境での開発(docker, kubernetes) ・データ分析系の開発知見（ETLなど） ＜尚可＞ ・需要予測や電力関連データ分析経験 ・分析結果の報告資料作成およびプレゼン経験 ・API設計経験 ・DataBricks、Azure Machine Learning等の利用経験 ・OpenStack、Kubernetes構築経験 ・出社対応可能な方 【参画時期】 2026年8月〜11月（長期可能性あり） 【単価】 開発枠：55万円 データサイエンティスト枠：75万円 【清算条件】 140〜180時間 【備考】 リモート相談可、外国籍可、オフィスカジュアル、面談1回
業務内容
データ分析・AI活用、自社サービス、SES
スキル
自治体向けマイナンバー関連システムの保守および追加開発案件に参画いただきます。追加開発については現状の利 用自治体がまだ少ないため、ユースケースを立案しながら地方自治体への拡販活動を行い、要件定義へと落とし込んでいくフェーズです。 また政府の動向によっては、他の標準サービスとの連携開発が発生する可能性もあり、幅広い対応が求められます。 担当者と協力しながら、サブリーダーとして現場をリードする役割です。 【具体的な業務内容】 ・マイナンバー関連システムの保守対応 ・追加開発に向けたユースケースの立案 ・地方自治体への拡販活動および要件定義への落とし込み ・政府動向を踏まえた他標準サービスとの連携開発対応 【必要に応じて対応する業務】 ・機関間・機関内連携に関わる設計・調整業務 ・クライアントとの折衝・合意形成サポート ・チームメンバーとの連携・進行管理（サブリーダーとして） 【将来的な展望】 公共系・自治体向けシステムの上流から保守・開発まで幅広く経験できるポジションです。マイナンバーをはじめと する行政DX領域は今後も継続的な需要が見込まれており、この分野での実績はエンジニアとしての希少価値を高めま す。 【必須経験】 ・自治体向けシステム開発経験、または官公庁向け提案経験 【歓迎条件】 ・マイナンバー関連システムの開発・運用経験 ・機関間連携に関する知見 ・機関内連携に関する知見 【月額】700,000円～800,000円 ※交通費別途支給 【勤務条件】 ・雇用形態 ：業務委託 ※弊社と契約を結び、クライアント先で勤務する形となります。 ・契約期間 ：即日～長期（3か月ごとの更新想定） ・勤務時間 ：9:00～18:00（内休憩1時間 ） ・勤務曜日 ：月～金 ※週5日稼働 ・勤務地 ：豊洲 ※週1日リモート可 【応募後の流れ】 応募内容の確認 ↓ 弊社担当者との面談 ↓ クライアントとの面談 （案件番号：JN00505388）
スキル
■業務内容 Webアプリケーションのフロントエンド（React / TypeScript）・バックエンド（Go / Typescript）双方における機能拡張・新規機能開発の設計・実装・テスト・運用 AIコーディングエージェント（Claude Code、Codex等）を前提とした開発ワークフローの実践・改善（設計支援、実装、コードレビュー、障害対応など） 生成AIやAIエージェントの活用を前提としたプロダクト設計 チームの生産性やプロダクト品質向上のための各種自動化・プロセス整備、知見共有のためのドキュメント執筆 プロダクトの将来像を想定したドメインモデリング・データモデリング 品質と生産性を両立するアーキテクチャの設計（フロントエンド／バックエンド双方の観点から） ■求めるスキル（必須） ・5年以上のWebアプリケーション開発・運用実務経験（フロントエンド・バックエンド双方の経験） ・Goを用いた1年以上のWebシステム開発経験 フレームワークを利用した開発・運用実務経験 ・Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilotなど、AIコーディングエージェントを活用した開発実務経験 ・Linux環境での運用オペレーション経験 ・RDBのスキーマ設計経験 ・Gitを利用したチーム開発経験 ・プルリクエストによるコードレビュー経験 ・単体テストコードの記述経験 ・機能要件をもとに設計から実装まで独力で完遂した経験 ・チームをまたいだステークホルダーと議論し開発の意思決定を行った経験 ・日本語能力試験N1に相当する言語能力 ■求めるスキル（尚可） ・AIコーディングエージェントを用いた開発プロセスをチームに導入・推進した経験（プロンプト設計、レビュー観点の整備、活用ガイドライン策定等） ・Goフレームワーク（Echo、Ginなど）を用いた開発経験 ・モダンフロントエンドフレームワーク（React / Vue / Angular等）を用いたフロントエンド開発の経験 ・フロントエンド・バックエンドを横断したフルスタック開発のリード経験 ・AWS、GCP、Azureのいずれかを利用しシステムを設計・構築した経験 ・Docker等のコンテナ関連の技術を利用した経験 ・DDDまたはクリーンアーキテクチャの実務経験 ・技術的にチームをリードし、技術選定や課題解決を推進した経験 ・チームのコード品質や生産性を高める取り組みを検討・実践した経験 ・チームリーダーとしてメンバーの技術的指導・育成を行った経験 ・大規模もしくは複雑なWebシステムを開発した経験 ・複雑なアプリケーションのドメインモデリング経験 ■開発環境 Notionにまとめています。 https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a|legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Tech… ■開発体制 ■言語/技術 React、TypeScript、AWS、Azure、Golang ■面談回数：確認中 ■最低稼働日数：週5日 ■PC貸し出し： ■業務時間：10:00〜19:00 ■リモート状況：フルリモート（地方不可） ■勤務地：渋谷 ■備考 日本発・ARR100億円突破の事業ノウハウを基盤とした、第二の挑戦に最初期から関われる DealOnは、日本発のAI企業として初めて6年半でARR100億円を突破したLegalOn Technologiesの営業ノウハウを凝縮し、2026年4月にリリースしたばかりの新規プロダクトです。 リーガルテック領域で証明された「ドメイン×AI」のプロダクト開発知見と事業グロースの再現を、今度は営業領域で目指すフェーズに、最初期メンバーとして参画いただけます。グローバルで8,500社以上に利用されているLegalOn Technologiesのアセットを活用しながら、ゼロベースで次の柱事業を立ち上げる醍醐味を味わえるポジションです。 「人が使うツールから、遂行するAI」へ。プロダクトコンセプトそのものを実装していくフェーズ DealOnが目指すのは、従来の「データを入力し、人が判断して動く」営業支援ツールではなく、データ収集から洞察提示、次の一手の設計・実行までをAIが担うProfessional AIです。 2026年4月のリリースはあくまでMVP（Minimum Viable Product）であり、コンセプトを完全に体現するプロダクトに育てていくのはこれからです。AIセールスマネージャー（判断を担うAI）とAIセールスアシスタント（業務を遂行するAI）の双方について、機能拡充の余地が大きく残されており、プロダクトの根幹を設計・実装する裁量が手に入ります。 AIの精度向上・カバー範囲拡大・外部連携強化が最優先の開発テーマ 現在、最も優先度の高い開発要件は次の3つです。 AIの精度向上: 営業判断・アクション提案の精度を、トップセールスの判断基準にどこまで近づけられるか。LLMの活用設計、評価基盤の構築、ドメイン知識のプロダクトへの落とし込みを担います。 AIカバー範囲の拡大: メール作成・日程調整・CRM入力にとどまらず、営業プロセス全体をAIが一気通貫で遂行できる状態を目指します。 外部連携の強化: CRM・SFA・コミュニケーションツールなど、顧客の既存営業環境にシームレスに溶け込むための連携基盤を構築します。 「人は人にしか出来ない仕事に集中し、営業価値を最大化させる世界を創る」というビジョンに共感し、その実装を一緒に担っていただける方をお待ちしています。 ■案件番号：809617180348
【募集ポジション】 クラウドインフラエンジニア（AWS/Azure） 【募集人数】 1名 【募集背景】 案件拡大に伴うインフラ体制強化。今後の大型案件受注を見据え、インフラ領域を一人称で推進できるエンジニアを募集。 【業務内容】 ・AWS/Azure環境の設計・構築・運用 ・クラウド基盤の設計、改善 ・顧客要件に応じたインフラアーキテクチャの提案 ・障害対応、運用改善 ・顧客との技術打ち合わせ 【稼働日数】 週3〜5日 ※応相談 フルリモート 【単価】 80万前後 ※スキル見合い 【必須条件】 ・AWSまたはAzureの設計・構築経験 ・インフラ案件を一人称で推進できる方 ・顧客折衝経験 【歓迎条件】 ・Terraform等IaC経験 ・Linuxサーバ設計構築 ・ネットワーク設計経験 ・クラウド資格（AWS SAA等）
■案件名 メーカー向け大規模Javaシステム刷新・マイグレーション推進支援（PL／アーキテクト） ■内 容 メーカー向け基幹業務システムの刷新PJにおける PL／アーキテクト業務です。Javaバージョンアップや Springへのマイグレーションに伴うリリース・構成管理・ アーキテクチャ方針の策定、PoC・技術検証を担当します。 ■スキル ＜必須＞ 大規模Javaシステム開発経験 Javaを用いた設計～開発経験 リリース計画または構成管理の設計・運用経験 既存システム解析およびマイグレーション案件経験 ＜尚可＞ Spring Frameworkを用いた開発経験 Git／GitHubを用いた構成管理経験 PoC推進経験 複数ベンダー体制でのプロジェクト推進経験 ■単価 95万 ■募集人数 1名 ■面談 2回
【フルリモート／週5】Python機械学習・MLOpsエンジニア（大規模レコメンド・予測アルゴリズムの本番API実装とモデル監視） お任せしたいこと 自社で展開する高トラフィックなBtoCサービス、またはデータドリブンな意思決定がコアとなるSaaSプロダクトにおいて、Pythonを用いた機械学習（ML）モデルの実装、およびそれを安全かつ低遅延で本番稼働させるための「MLOps基盤」の設計・開発をお任せします。 「Jupyter Notebook上でモデルを作って精度（AUC）に満足して終わり」という研究者的なスタンスを徹底的に排除し、本番環境のミリ秒単位のレイテンシ要件をクリアする推論API（Serving）の実装、特徴量ストア（Feature Store）の構築、およびデータの変化に伴うモデルの劣化（Data/Concept Drift）を検知して自動再学習を回すパイプラインを、泥臭く本番運用へ落とし込んでいくポジションです。 具体的な業務内容 ・Python 3.x および FastAPI、Triton Inference Server等を用いた、高スループットかつ低遅延な機械学習推論API（モデルサービング）の設計・開発 ・LightGBM、XGBoost、またはPyTorch等を用いた、レコメンド、検索ランキング、需要予測アルゴリズムの本番環境への組み込みと継続的な精度改善 ・MLflowやWeights & Biases、Prefect等を用いた、モデルのバージョン管理、実験管理、および自動再学習（Retraining）パイプラインの構築 ・Feast等のツールを利用した、リアルタイム/バッチ処理の双方で整合した特徴量を提供する特徴量ストア（Feature Store）の設計・運用 ・ONNXやTensorRTを用いたモデルの最適化（軽量化・量子化）、およびCPU/GPUリソースを効率化する推論パフォーマンスのチューニング ・EvidentlyやPrometheus、Datadogを活用した、本番環境における入力データのドリフト（偏り）や、モデルの推論精度の継続的な監視・アラート設計 ・データエンジニアと密に連携した、データレイク（S3/GCS）やDWH（Snowflake/BigQuery）からの特徴量抽出（ETL/ELT）プロセスの最適化 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたバックエンドシステム、またはデータパイプラインの開発実務経験（目安として3年以上） ・機械学習モデル（Scikit-learn, LightGBM, PyTorch等）を用いた、本番環境での設計・実装・運用経験 ・FastAPI、Flask、Django等のWebフレームワークを用いたAPIの開発・運用経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工、およびRDBMSやNoSQLに関する基礎的な知識 ・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 ・MLOps（Machine Learning Operations）の実践経験、またはMLflow、Kubeflow等を用いたパイプライン構築経験 ・Docker、Kubernetes（Amazon EKS等）を用いたコンテナ環境でのモデルサービング経験 ・AWS SageMakerやGoogle Cloud Vertex AI等のマネージドMLプラットフォームの運用経験 ・分散処理フレームワーク（PySpark, Dask等）を用いた大規模データの並列処理経験 ・Terraform等を用いた、MLOps周辺インフラのコード化（IaC）経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x MLフレームワーク：LightGBM, XGBoost, Scikit-learn, PyTorch API・サービング：FastAPI, Triton Inference Server, Gunicorn MLOps・データ変換：MLflow, Feast, Prefect (または Airflow) データベース：PostgreSQL, Redis, Snowflake (または BigQuery) インフラ・コンテナ：AWS (EKS, ECS, S3 等), Docker, Kubernetes 監視・品質：Datadog, Prometheus, Evidently, pytest コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて データサイエンティストとソフトウェアエンジニアが融合した、ML・データプラットフォームチームへの配属となります。 「データサイエンティストが書いた汚いコードを、バックエンドエンジニアが書き直す」というサイロ化された開発フローを最も嫌い、モデル開発の初期段階から本番運用（コンテナ化、テスト自動化、パフォーマンス検証）を考慮した、共通のエンジニアリング基準を持つ手を手堅いカルチャーです。予測が外れた原因や未知のエラー（Out of Distribution）に対しても、アルゴリズムの理論とアプリケーションのログの両面から泥臭くアプローチし、論理的に原因を特定していく実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「モデルの精度を1%上げること」と同じくらい、「推論スピードを10ミリ秒縮めること」や「システム全体の安定稼働」にエンジニアとしての執念を持てる方 ・データサイエンスの理論に敬意を払いつつも、ビジネス指標（CTR、CVR、売上向上等）の最大化から逆算して、現実的な技術選定（ヒューリスティックなルールとの併用等）ができる方 ・不確実性の高いMLプロジェクトにおいて、泥臭いデータのクレンジングやログの分析作業から逃げず、執拗に課題解決に取り組める方 仕事の魅力 高度なデータサイエンスと、スケーラブルなソフトウェアエンジニアリングが交差する「MLOps」の最前線を体感できるポジションです。実社会の巨大なデータとトラフィックを背景に、機械学習の恩恵をダイレクトにビジネスのグロースへ繋げる経験を通じて、単なる「Pythonが書けるエンジニア」や「Notebook上で分析するデータサイエンティスト」を完全に凌駕し、今後のAI時代において最も重宝される「MLOpsアーテキト」としての圧倒的な市場価値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。
■案件の内容： 複数のモダナイゼーション案件のプロジェクトマネジメントを担当いただきます。 ・プロジェクト全体のQCD／リスク管理、進捗モニタリング ・顧客、ベンダー、オフショア間の調整および報告 ・スケジュール策定、課題管理、体制構築 ※勤務地は東京・大阪のいずれも対応可能です。 ※複数のポジションが並行して募集されています。面談を通じてご経験・ご志向をすり合わせたうえで、そのうちのいずれか1つの案件にアサインが決まる進め方です。 ■求めるスキル： ・業務アプリケーションの開発経験5年以上 ・上流工程（要件定義〜基本設計）の実務経験3年以上 ・チームマネジメント経験5年以上（10名以上） ・プロジェクト管理手法の知識 ・顧客折衝力、リスクマネジメント力 ・オフショア開発体制での協業に抵抗がないこと ■歓迎スキル： ・モダナイゼーション／クラウド移行／ERP刷新プロジェクトの経験 ・大手SIerまたはコンサル企業でのPM経験 ・AI開発や先進的な開発スタイルへの興味
商用車の注文～引き渡しまでの営業管理システムの開発をご担当いただきます。 業務内容としてはAzureクラウド環境を活用したデータ処理/プログラム開発を主に行っていただく想定です。 リレーショナルデータベースやサーバーレスアーキテクチャを使用し、効率的なデータ処理フローの設計・実装を行います。（SQL Server/Azure Functionsなど） エリアごとに合わせたシステム構築を目指しているため、年に数回（1〜2日程度）が発生する可能性があります ■開発環境： ■必須スキル： ・SQLおよびストアドプロシージャの開発 ・Azure SQLの使用 ・Azure Functionsでの開発 ・出張対応が可能 ■歓迎スキル： ・Python、C#、JavaScriptなどの経験 ■勤務地：神奈川県川崎市(リモート併用) ■募集人数：1人 ■単価：~65万 ■精算幅：あり ■面談回数：2回 ■就業時間：確認中 ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 大手自動車メーカー向けのマルチクラウドAIプラットフォーム構築プロジェクトにおける、車載カメラ動画データの収集・加工・蓄積を行う「車両対向サーバ」の開発業務です。 Google Cloud環境への新規構築に伴い、インフラ基盤の設計・構築からPythonを用いたETL処理の設計・開発、さらには技術支援やサブPMとしての推進支援まで幅広く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。 ・Google Cloud環境におけるインフラ基盤の設計・構築 ・Pythonを用いたETL処理の設計・開発 ・アプリケーションとインフラの両領域における技術支援 ・アプリケーションチームとインフラチーム間の技術的な調整・連携 ・基盤領域におけるサブPMとしての推進支援 ※詳細は面談時にお伝えします。 【必須スキル】 ・Google Cloud（Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Cloud SQL, Firestore等）、IaC（Terraform）、CI/CDを活用した開発経験 ・一般的なシステムアーキ（コンテナ、イベントドリブン/非同期処理含むAP処理方式）を活用した開発経験 ・Pythonを用いたアプリケーション開発経験 【尚可スキル】 ・顧客折衝の経験 ・プロジェクトマネジメント経験 【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】豊洲/虎ノ門駅 【管理番号】anken_16067_1546
スキル
