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案件一覧
( 43,143 件中 3,591 - 3,600 件を表示) 社内システムのクラウド（Azure）移行に伴い、 企画・業務設計・移行設計から実際の移行PJの推進をお任せいたします。 ■開発環境： ■必須スキル： ・Microsoft Azureに関する知見・プロジェクト経験 ・社内情シス業務の経験 （アクセス管理、セキュリティ、コミュニケーションツール） ・規模問わずメンバーのマネジメント経験 ■歓迎スキル： ■勤務地：千代田区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~90万 ■精算幅：固定 ■面談回数：2回 ■就業時間：9:00~17:30 ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 作業内容： 買収会社の業務移行（SAP/Salesforce/周辺システム等）に伴うUATフェーズの管理・推進 海外拠点（グローバルメンバー）と連携したUATのハンドリングおよび進捗管理 クライアントへの主体的な提言、課題解決、およびステークホルダー調整 作業 工程：テスト管理、プロジェクトマネジメント、PMO 必須スキル： ・基幹システム等の大規模PJにおけるテスト計画・管理の実務経験 ・高いプロジェクトマネジメントスキル（PM/PMO実績） ・英語ネイティブレベル（※ビジネスレベル不可、海外拠点をリードできる水準） ・コンサルティングスキル（能動的な提言、クライアントフェイシング能力） 【条件面】 期間：随時 場所：赤坂 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
【案件名】 コンテンツモデレーションAI開発支援／PyTorch 【業務概要】 コンテンツモデレーション向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。 ・セグメンテーション、物体検出、分類モデルの開発、学習、評価 ・推論パイプラインの設計、実装、本番運用 ・アノテーションデータの品質管理、データセット設計 ・既存パイプラインの精度、速度改善 ・アノテーターチームへの技術支援、ガイドライン整備 ・プロダクト開発チームと連携した機能開発支援 【条件】 ・単価：90万～100万程度 ・時期：即日～ ・リモート頻度：フルリモート ・場所：地方可 ・精算：140h-180h ・面談：1回 ※事前面談可能性あり ・募集：2名 ・勤務時間：10:00～19:00目安 ※相談可 ・外国籍：不可 ・PC貸与なし 【必須スキル】 ・PyTorchでのモデル学習、評価、デバッグ経験 ・セグメンテーション、物体検出、分類モデルいずれかの実装経験 ・IoU、Precision、Recall、F1等の評価指標設計、実装経験 ・学習パイプラインの不具合を自力で特定、修正できる方 ・Train / Val / Test分割、クラス不均衡対応等のデータセット設計経験 ・OpenCV、ffmpeg等による画像、動画データ前処理経験 ・アノテーションデータの品質管理経験 ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる方 ・AWS実務経験 ・Dockerを用いた環境構築経験 【尚可スキル】 ・SAM2、SegFormer、Mask2Former等の実装経験 ・GroundingDINO、YOLO系等の物体検出モデル経験 ・ByteTrack、DeepSORT等のトラッキングモデル経験 ・動画処理パイプライン設計、実装経験 ・Fine-tuning、転移学習経験 ・MLflow、Weights & Biases等の実験管理経験 ・モデルバージョン管理経験 ・推論パイプラインの本番運用経験 ・バッチ推論、GPU最適化経験 【開発環境】 ・言語：Python ・ML：PyTorch、OpenCV、ffmpeg ・インフラ：AWS、Docker ・ツール：Slack、Notion、Google Drive
スキル
【フルリモート／週5】機械学習エンジニア・MLエンジニア（AIプロダクトの社会実装・推論モデル開発） お任せしたいこと 自社で展開するWebサービスやSaaSにおいて、蓄積されたビッグデータを活用し、ビジネス課題を解決するための機械学習モデルの設計・開発、および本番環境への実装（社会実装）をお任せします。 「Kaggleのような綺麗に整ったデータセットに最新のアルゴリズムを適用して精度を競う」といった学術的・実験的なアプローチではなく、欠損だらけで仕様が統一されていない泥臭い生データと格闘し、時に「ルールベースの単純なシステム」という現実的な選択肢も視野に入れながら、確実な費用対効果（ROI）を生み出すAIシステムをチームで作り上げていただきます。 具体的な業務内容 ・Python（Pandas, NumPy, scikit-learn等）を用いたデータのクレンジング、探索的データ分析（EDA）、および高度な特徴量エンジニアリング ・ビジネス課題（レコメンド、需要予測、ダイナミックプライシング、自然言語処理によるテキスト分類など）に対する、最適な機械学習アルゴリズムの選定とモデル構築 ・構築した機械学習モデルの本番運用に向けた、推論用API（FastAPI等）の設計・開発および処理速度（レイテンシ）のチューニング ・データエンジニアと連携した、学習用データパイプラインの設計とSQL（BigQuery等）を用いたデータマート構築 ・MLOpsエンジニアと連携した、推論モデルの本番環境へのデプロイ（Dockerコンテナ化）およびA/Bテストの設計・効果検証 ・稼働中のモデルに対する継続的なモニタリング、および精度劣化（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知した際の再学習サイクルの実行 ・ビジネスサイド（PdMや事業責任者）に対する、モデルの予測根拠（特徴量重要度など）の論理的な説明と期待値調整 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル（分類、回帰、クラスタリング等）の実務開発経験（目安として3年以上） ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、複雑なSQLを用いたデータ抽出・前処理の経験 ・基本的な機械学習アルゴリズムの背後にある数学・統計学的知識 ・Git / GitHubを用いたソースコード管理、およびソフトウェアエンジニアリング（テスト、可読性を意識したコーディング）の基礎知識 歓迎スキル・経験 ・PyTorch、またはTensorFlowを用いたディープラーニング（画像認識、自然言語処理、LLM等）のモデル開発経験 ・作成したモデルをWeb API等のソフトウェアとして本番環境に組み込み、運用した実務経験 ・AWS（SageMaker等）、またはGCP（Vertex AI等）を利用したクラウド上での機械学習基盤の利用経験 ・推薦システム（レコメンデーションエンジン）や検索アルゴリズムの開発・改善経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または関連分野での論文執筆経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL MLライブラリ：scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch (または TensorFlow), Hugging Face Transformers Webフレームワーク：FastAPI (または Flask) データ基盤・インフラ：BigQuery (または Snowflake), AWS または GCP, Docker バージョン管理・CI/CD：GitHub, GitHub Actions コミュニケーション・管理：Jira, Notion, Slack, Zoom プロジェクトチームについて AI・機械学習プロダクト開発チームへの配属となります。 「0.1%の精度向上」のために莫大な計算コストをかけるような精度至上主義を嫌い、「精度はそこそこでも、推論が速く、なぜその結果になったか説明可能なホワイトボックスなモデル」を実務においては高く評価する手堅いカルチャーです。予測が大きく外れた際にも、アルゴリズムをいじる前に「そもそも元のログデータにバグが混入していないか？」と上流のデータパイプラインまで泥臭く遡って原因を特定する、エンジニアリングマインドを持ったメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「最新のAI論文を実装すること」よりも、「自分の作ったモデルでビジネス指標（売上やCVR）が改善すること」に強いやりがいを感じる方 ・Jupyter Notebook上で動く使い捨てのコード（スパゲッティコード）で満足せず、保守性やテスト容易性を意識したプロダクションコードを書こうと努力できる方 ・「AIは魔法ではない」という事実を理解し、非エンジニアからの過度な期待に対して、技術的制約やリスクを誠実に説明・交渉できる方 仕事の魅力 アカデミアや研究室の閉じた世界ではなく、数百万人のユーザーが利用する本番環境において、自ら構築したモデルがダイレクトにユーザー体験を変え、事業に利益をもたらす瞬間を体感できるポジションです。データサイエンスの知識に加えて、ソフトウェアエンジニアリングの実装力（MLOps領域への越境）を身につけることで、「PoC（概念実証）で終わらせない、実務で本当に使えるAIエンジニア」として極めて市場価値の高い希少な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。
世界的EXPOにて使用されるアプリの開発に携われる案件です。 タスクや成果に対して能動的に動ける人が求められます。 長期稼働が可能で、運用保守の経験もある方だとより確度高いです。 モダンな技術にも触れることができやりがいとスキルアップも叶えることができます。 ＜業務内容の一例＞ ・企業の要望に応じた機能追加/運用保守 ・ConnectHubの開発/保守運用 ・ブロックチェーン技術（Aptos）のR&Dやスマートコントラクトの実装 ・その他関連業務 ■開発環境： ■必須スキル： ・TypeScriptでのフロントエンド開発経験3年以上 ・ビジネス要件を理解し、仕様や設計に落とし込める方 ■歓迎スキル： ・iOS及びAndoridアプリ開発経験のどちらかが3年以上ある方 ・ブロックチェーン関係の技術に興味がある方 ・アプリケーションの運用コスト削減が得意な方 ・フロントエンド/バックエンド/インフラを一気通貫で開発した経験がある方/勘所がある方 ■勤務地：港区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~80万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間制度：フレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
スキル
【フルリモート／週5】Pythonデータサイエンティスト（ビジネス課題解決・統計モデリング） お任せしたいこと 自社サービスにおいて、蓄積された膨大なユーザー行動データやトランザクションデータを分析し、ビジネス上の意思決定やプロダクトの機能改善を牽引するデータサイエンティストとしての業務をお任せします。 「とりあえず最新のディープラーニングモデルにデータを突っ込む」といった目的化されたAI開発ではなく、欠損だらけの泥臭いデータを地道にクレンジングし、ビジネス要件に合わせて「解釈可能でシンプルな統計モデル」を構築することで、売上向上やユーザー体験の改善といった確実な成果にチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Python（Pandas, NumPy, scikit-learn等）を用いた、探索的データ分析（EDA）および特徴量エンジニアリング ・LightGBM、XGBoost、ランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムを用いた、予測モデル（チャーン予測、LTV予測、レコメンド等）の構築と評価 ・ビジネスサイド（経営層やマーケティング部門）が抱える曖昧な課題をヒアリングし、データで解ける仮説に落とし込む要件定義 ・因果推論や統計的仮説検定を用いた、A/Bテストの設計および効果検証（有意差の判定とビジネスへの影響評価） ・SQL（BigQuery, Snowflake, Redshift等）を用いた、複雑なログデータからの分析用データマート作成・抽出 ・分析結果をJupyter Notebook等で可視化し、非エンジニアにも分かりやすくインサイトを伝えるレポーティングおよびプレゼンテーション ・MLOpsエンジニアと連携した、作成したモデルの本番環境（推論API）へのデプロイに向けたコードのリファクタリング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたデータ分析、または機械学習モデリングの実務経験（目安として3年以上） ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、高度なSQL（Window関数や複雑なJOIN等）を用いたデータ抽出経験 ・統計学、および基礎的な機械学習アルゴリズムに関する数学的な理解 ・Git / GitHubを用いたソースコード管理・チーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・BtoCサービスにおけるA/Bテストの設計・運用、および因果推論の実務経験 ・PyTorch、TensorFlow等を用いたディープラーニング（自然言語処理、画像認識等）の開発経験 ・Tableau、Looker、Redash等のBIツールを用いたダッシュボード構築経験 ・Dockerを用いた再現性のある分析環境の構築、およびクラウド（AWS, GCP）上でのデータ処理経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または論文執筆・学会発表経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL 分析ライブラリ：Pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, SciPy, Statsmodels データ基盤：BigQuery (または Amazon Redshift, Snowflake) 分析環境・BI：Jupyter Notebook, Google Colab, Redash (または Looker, Tableau) バージョン管理・CI/CD：GitHub コミュニケーション・管理：Slack, Jira, Confluence, Zoom プロジェクトチームについて データ戦略・アナリティクスチームへの配属となります。 「精度が0.1%高いが、なぜその結果を出したのか誰も説明できないブラックボックスなモデル」よりも、「精度は少し落ちるが、営業担当者が顧客に理由を説明できるホワイトボックスなモデル（ロジスティック回帰や決定木など）」を実務においては高く評価する、地に足の着いたカルチャーです。綺麗なデータセットが用意されていることは稀であり、「そもそもこのログの定義はおかしくないか？」とデータエンジニアと共に上流のトラッキング仕様から見直していく泥臭い作業を厭わない実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・データサイエンスの業務の8割を占めると言われる「データの前処理・クレンジング」に対して、パズルを解くように前向きに楽しめる方 ・「p値」や「AUC」といった専門用語を並べるのではなく、ビジネスサイドに対して「結局、次にどんなアクションを取るべきか」を平易な言葉で説明できる方 ・最新の論文やアルゴリズムを追うだけでなく、それが自社のビジネス課題に対してコストに見合ったリターンをもたらすかを冷静に見極められる方 仕事の魅力 数字遊びの分析で終わるのではなく、導き出したインサイトがプロダクトの機能変更や数億円規模のマーケティング施策に直結する、事業の意思決定の「心臓部」を担うポジションです。複雑なビジネスドメインを数理モデルに落とし込み、ステークホルダーを動かして価値を創出する経験を通じて、単なる「分析屋」の枠を超えた、極めて市場価値の高い「ビジネス・データサイエンティスト」としての息の長い実力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。
世界的EXPOにて使用されるアプリの開発に携われる案件です。 タスクや成果に対して能動的に動ける人が求められます。 長期稼働が可能で、運用保守の経験もある方だとより確度高いです。 モダンな技術にも触れることができやりがいとスキルアップも叶えることができます。 ＜業務内容の一例＞ ・企業の要望に応じた機能追加/運用保守 ・ConnectHubの開発/保守運用 ・ブロックチェーン技術（Aptos）のR&Dやスマートコントラクトの実装 ・その他関連業務 ■開発環境： フロントエンド Typescript Next.js, React.js Chakra UI Jest バックエンド [API] Python フレームワークは未定 [プロダクト] Typescript Nest.js, Node.js Hasura GraphQL PostgresSQL Drizzle ORM Jest 開発環境 GitHub Slack Figma Miro Notion ■必須スキル： ・Goでの開発経験1年以上もしくはPHP(Laravel)での開発経験3年 ・AWSを利用したバックエンド構築経験 ■歓迎スキル： ・SolidityやMoveによるスマートコントラクトの実装経験 ・FT/NFTによる資産運用経験 ■勤務地：港区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~80万 ■精算幅：あり ■面談回数：1回 ■就業時間：フレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 作業内容： 通信系卸サービスにおける業務設計支援 業務フローやWBSの作成を含む、実務に即した業務設計・プロセス設計・調整業務を担当 ドキュメント作成や関係者との調整、進行管理、ファシリテーション システム設計というよりは業務側の視点で業務プロセスを整理し、 ドキュメント化・推進 B2C向けの業務設計を主観しているところでの業務 必須スキル： ・業務設計の実務経験（WBS、業務フロー、業務要件整理など） ・コンサル経験 【条件面】 期間：随時 場所：恵比寿 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
現在運営中のゲームタイトルのバックエンドの機能開発へご支援いただきます。 GCP環境でのゲーム運用に携わることが出来ます。 プランナーとコミニケーションを取って作業をしていただくことが多いので、 プランナーの意図を理解しそれを実現をするための実装提案が出来る方が望ましいです。 ＜業務内容の一例＞ ・ゲーム内の機能の追加開発と既存機能の更新 ・可能なら管理画面の保守と機能追加 ゲーム機能開発以外にもKPI分析系の処理の開発もご担当いただくことが出来るので、 ご自身のスキルアップや キャリアアップに繋げることができます！ ■開発環境： ・言語: Go(Echo) ・DB: Datastore / Memcache / BigQuery ・インフラ: GCP / AWS ・監視: GCP Observability ・CI: Cloud Build PJ規模：20-30名/うちシステム担当は10名程度(年齢層は30歳〜40歳後半) ■必須スキル： ・GCP、Goを用いた開発経験 ・バックエンドエンジニアとしての経験が5年以上 ・チーム開発(コミュニケーション/レビュー/フィードバックなど)の経験 ・ゲーム用APIの開発経験 ・仕様検討の経験 ・REST APIベースのAPI設計/開発経験 ・DBの設計/開発経験 ■歓迎スキル： ・AWSを用いた開発経験 ・React(Next.js)を用いた開発経験 ・Lookerシステム構築経験 ・パフォーマンスチューニングの経験 ・セキュリティを考慮したシステム設計・開発の経験 ■勤務地：港区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~90万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：10:00~19:00 ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
スキル
【フルリモート／週5】Flutterエンジニア（大規模モバイルアプリ開発・クロスプラットフォーム基盤構築） お任せしたいこと 自社で展開するBtoC向け、またはBtoB向けのモバイルアプリケーションにおける、Flutter（Dart）を用いたクロスプラットフォーム開発をお任せします。 「iOSとAndroidが一度に作れて楽だから」という表面的な理由だけでFlutterを使うのではなく、宣言的UI特有の複雑な状態管理（Widgetツリーの肥大化）や、不要な再レンダリングによるパフォーマンス低下（Jank）といった技術的課題に真っ向から向き合い、ネイティブアプリに劣らない滑らかなユーザー体験を泥臭く作り上げていくポジションです。 具体的な業務内容 ・FlutterおよびDartを用いた、iOS / Android向けモバイルアプリケーションの設計・開発・テスト ・Riverpod、BLoC、またはProvider等を利用した、複雑なビジネスロジックとUIを分離する堅牢な状態管理の設計 ・Flutter DevToolsを用いたパフォーマンスプロファイリング、および不要な再ビルド（rebuild）の特定・チューニング ・MethodChannelを通じた、ネイティブAPI（Swift / Kotlin）との連携機能の実装、およびプラットフォーム固有の不具合調査 ・Firebase（Authentication, Firestore, Crashlytics等）やローカルDB（Isar, SQLite等）を利用したデータ連携・オフライン対応 ・Figma等のデザインカンプに基づく、レスポンシブで保守性の高い共通UIコンポーネントの作成 ・単体テスト（Unit Test）、ウィジェットテスト（Widget Test）の記述、およびCodemagicやBitriseを用いたCI/CDパイプラインの運用 必須スキル・経験 ・モバイルアプリ（iOSまたはAndroid）の実務開発経験、またはFlutterを用いたアプリケーション開発経験（合計で目安として3年以上） ・宣言的UIにおける状態管理の深い理解、およびアーキテクチャ設計の実務経験 ・REST API、またはGraphQLを用いたバックエンドとの通信処理の実装経験 ・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 ・Swift（Objective-C）またはKotlin（Java）を用いたネイティブアプリの実務開発経験 ・App Store ConnectおよびGoogle Play Consoleを利用したアプリのリリース・運用経験 ・RiverpodやBLoCを用いた大規模アプリケーションの開発・保守経験 ・MethodChannelを用いたネイティブ連携プラグインの自作経験 ・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：Dart (一部 MethodChannel用に Swift, Kotlin) フレームワーク：Flutter 状態管理：Riverpod (または BLoC, Provider) BaaS・データベース：Firebase, Isar (または SQLite) テスト・CI/CD：Flutter Test, Codemagic (または Bitrise, GitHub Actions) デザイン・コミュニケーション：Figma, GitHub, Jira, Backlog, 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。 「なんでもかんでもひとつのWidgetに詰め込む」ような場当たり的なコードを嫌い、「この状態はグローバルに持つべきか、ローカルに閉じるべきか」「このアニメーションはUIスレッドをブロックしていないか」といった設計の根幹について妥協なく議論する手堅いカルチャーです。OSのアップデートによる予期せぬ挙動や、Flutter自体のIssueに対しても、文句を言うのではなく公式ドキュメントやGitHubのソースコードを読み解き、地道に解決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 ・「クロスプラットフォームだから簡単」と甘く見るのではなく、必要であればSwiftやKotlinのネイティブコードまで潜って問題を解決する泥臭さを楽しめる方 ・「とりあえず動く」画面を作るだけでなく、RenderObjectの仕組みやウィジェットのライフサイクルを理解し、パフォーマンスを意識した実装ができる方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」のではなく、iOS/Androidそれぞれのヒューマンインターフェイスガイドライン（HIG / Material Design）を尊重し、デザイナーと建設的な議論ができる方 仕事の魅力 スタートアップからメガベンチャーまで採用が急拡大しているFlutterを極限まで使いこなし、マルチプラットフォーム開発の最前線に立つことができます。単に画面を作るだけでなく、高度な状態管理アーキテクチャの設計や、ネイティブ連携の深い知見を通じて、モバイルアプリエンジニアとして極めて汎用性が高く、どこに行っても重宝される「モダンな宣言的UI設計スキル」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。
