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( 42,920 件中 861 - 870 件を表示)
エンジニア
★エンド直【Python/React/リモート併用】リードソフトウェアエンジニア案件
案件概要 担当業務 ・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、要件定義から設計・実装、運用、チームリードまで一貫して担当します。 ・3Dモデルビューア・エディタ機能、スケーラブルなAPIおよびバックエンド基盤、MLOpsの開発・運用を行います。 ・技術選定やプロトタイピング、コードレビュー、CI/CD改善も推進します。 開発環境 ・Python、TypeScript、React、GCP、Babylon.jsを使用します。GitHub、Linear、Notion、Slackを活用し、アジャイル開発で進めます。 求めるスキル 必須スキル ・バックエンドエンジニアとしての実務経験5年以上 ・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 ・Claude Code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 歓迎スキル ・3Dモデル/CGに関する基礎知識、または数学的素養 ・GCPを用いたクラウドネイティブ設計・運用の経験 ・自社プロダクトの0→1または1→10フェーズでの開発経験 求める⼈物像 ・技術選定から実装、チームリードまでを一気通貫で推進でき、先端領域の技術課題に主体的に取り組める方を求めています。 その他 精 算:140-180h 時 期:長期 場 所:六本木一丁目駅 ※リモート併用 面 談:1回

報酬例

6,125 ~ 6,750円/時

業務内容

SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

リモート併用/東京都

スキル


エンジニア
React/Node.js フロントエンドエンジニア
【案件】 React/Node.js フロントエンドエンジニア 【内容】 クラウドからオンプレミスまで提供する動画配信システムに必要なCMS及びフロントサイトのお客様向けカスタマイズ開発作業を担当して頂きます。 新規立ち上げサイト、または既存サービス拡大に向けて増員のため募集いたします。 〈具体的な業務〉 ・HTML/CSS/JavaScript/node.js/Reactによる、フロントサイドのSPA/SSRWEBサイト開発 ・詳細設計/製造/単体テスト。プロジェクトによっては保守・運用までを含む ・スキルとプロジェクトによって基本設計、技術担当として顧客MTG同席の可能性あり 【必須スキル】 ・Reactでの開発経験3年以上 ・Node.jsでの開発経験1年以上 【尚可スキル】 ・決済または認証システムとの外部連携を開発した経験 ・サービス設計やアーキテクチャ設計をした経験 ・基本設計以降の経験3年以上 【勤務地】渋谷(基本出社) ※業務に慣れていただくまでの2〜3ヶ月程度は基本出社になりますが、以降最大週2回のリモートまで相談可能 【時間】10時~19時 【期間】即日〜長期 【単金】〜90万(スキル見合い) 【精算幅】140-180h 【募集人数】複数名 【面談】1回 【備考】 ・コミュニケーション能力の高い方 ・勤怠が安定している方 ※リリース前や障害対応の際に夜勤や残業が発生する可能性あり (昨年実績年3回/2週間前に周知)

報酬例

5,300 ~ 5,600円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

リモート併用/東京都

スキル


エンジニアフルリモート
【週5日/フルリモ】BigQueryデータ基盤構築のデータエンジニア
【事業内容】 データAI・DXソリューション事業 【募集ポジション】 データエンジニア(Data AI Solution) 【募集人数】 1名 【募集背景】 大手証券会社のBigQueryデータ基盤構築プロジェクトにおける、現状のリソース不足にともなう増員募集。 【業務内容】 ・BigQueryデータ基盤構築、データ連携 ・データ連携パイプラインの構築、データモデリング ・Terraformを利用したインフラ構築 【稼働日数】 週5日 フルタイム フルリモートOK 【単価】 80~96万円 【必須条件】 ・BigQueryを含むGoogle Cloudのクラウド基盤構築経験 ・GitHub、dbt、Terraformの実務経験 【歓迎条件】 ・インフラ、権限管理、プロジェクト構成のご経験 ・AWSのご経験、もしくは知見

報酬例

5,000 ~ 6,000円/時

業務内容

データ分析・AI活用、受託、SES、請負

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニア
【PM】大手卸売業向けBox新規機能導入支援
【案件概要】 大手卸売業様にて運用中のBoxに特化して、新規機能の導入/運用を担っていただく案件です。 Boxにおける新規機能の検証、導入、運用経験をお持ちで、自発的に施策を推進できる方を募集しております。 【必須スキル】 ・Boxにおける導入/運用管理の経験 ・Boxにおける新規機能の検証・導入・運用経験 【尚可スキル】 ・PM経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】8:30〜17:30 【契約更新】初月単月(以降複数月更新) 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】新横浜駅 【管理番号】anken_10533_280

報酬例

6,875 ~ 7,500円/時

業務内容

プロジェクトマネージャー、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

リモート併用/神奈川県

スキル


エンジニア
データコンサルタント(シニアクラス)/ SAP S/4HANA移行に伴うデータ整流化・ガバナンス推進
■お任せしたいこと 国内大手企業における「SAP S/4HANA 移行に伴うデータ整流化・データガバナンス推進プロジェクト」にご参画いただきます。 SAP S/4HANA 移行をはじめとする基幹刷新の中で、業務データおよび BI / DWH、Data Lake 等のデータ利活用基盤を対象とした移行・整流化方針の策定、データガバナンス体系の構築、RFI / RFP 提案資料の作成リード、顧客キーパーソン(経営層・部門長等)との要件すり合わせをご主導いただきます。 データマイグレーション/データマネジメント領域の専門性とコンサルティング力を活かし、上流の構想策定から製品導入チームと顧客の橋渡し(翻訳者ロール)までを一貫して完遂できるシニアデータコンサルタントを募集いたします。 ■具体的な業務内容 ・SAP S/4HANA 移行に伴う業務データおよび DWH / Data Lake 利活用プラットフォームの移行・整流化方針設計 ・データガバナンス方針・運用ルールの策定、顧客キーパーソンとの要件すり合わせおよび合意形成 ・RFI / RFP に対する提案資料、意思決定用報告ドキュメント等の作成リードおよびプレゼンテーション ・グローバル標準データガバナンスソリューションの導入支援、製品導入チームと顧客業務部門との橋渡し対応 ■必須スキル・経験 ・マネージャー〜シニアマネージャークラスのコンサルティング能力 ・業務データおよび業務パッケージ(オンプレ・クラウド)を含むシステムアーキテクチャ設計経験(5年以上) ・コンサルタントとして顧客向け資料(提案・報告・意思決定用資料等)の作成実務経験(3年以上) ・RFI / RFP に対する提案資料の作成を主導・リードした実績 ・データ基盤系ファンデーション資格保有(Azure DP-900, SnowPro Associate, OCI Associate, Oracle SQL 1Z0-071 等)、またはデータマイグレーション/ガバナンス/マネジメント領域の実務経験 ■歓迎スキル・経験 ・PM / PMO としての大規模・横断プロジェクト推進・管理経験 ・英語を用いた実務経験(海外プロダクトチームやグローバル拠点との交渉・打ち合わせ等) ・SAP S/4HANA 導入・移行プロジェクトにおけるデータマイグレーション推進実績 ■システム・データ環境 ・基盤・パッケージ:SAP S/4HANA, Azure, Snowflake, Oracle Cloud (OCI), Oracle Database ・データ領域:BI / DWH, Data Lake, データマイグレーション, データガバナンス, データマネジメント ■期間 随時(※参画時期相談可能。中長期的な参画を想定しております) ■働き方 ハイブリッドワーク(最寄駅:虎ノ門駅 または 錦糸町駅。週2日程度出社のハイブリッド勤務。スキル・経験次第で完全フルリモート勤務の相談も可能です。勤務時間は 9:00〜18:00、精算幅は 140h〜180h[基準160h]となります) ■面談回数 1〜2回(※オンライン WEB 面談を実施予定) ■契約形態 準委任契約

報酬例

7,500 ~ 8,500円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

リモート併用/東京都

スキル


エンジニアフルリモート
【PM/フルリモート】通信キャリア向けサービス業務設計案件
案件概要 担当業務 ・通信キャリアのサービス業務設計部門にて、ユーザーフロント領域における業務設計を担う案件主担当として参画いただきます。 ・サービス企画資料を起点に、業務設計書、業務フロー図、仕様書の作成を行っていただきます。 ・基幹システム、フロントエンド、ユーザーIF領域における開発要求の定義を行い、企画営業部門や開発部門など関係部署との調整やディレクションを実施していただきます。 ・企画営業部門向けおよび開発部門向けの課題管理表の運用を行い、WBSやガントチャートを用いて案件対応開始からリリースまでの全タスク計画および進捗管理を担っていただきます。 開発環境 ・ドキュメント作成にはConfluenceやExcel、PowerPointなどを利用します。 ・WBSやガントチャートを用いたタスク管理ツールを活用して進捗管理を行います。 求めるスキル 必須スキル ・サービスの申込〜運用〜解約までの業務フローを設計・構築した経験 ・ゼロベースまたはゼロに近い状態から業務フローを作った経験 ・PM経験, 複数部署へのヒアリングを起点に業務プロセスを落とし込んだ経験 ・WBS作成・スケジュール管理・課題管理の実務経験 ・通信キャリア業界での業務経験 歓迎スキル ・コンサルティングの実務経験 ・インターネット回線に関する知識 ・基幹システム/フロントエンド/ユーザーIF領域の知見 ・Confluence の利用経験 求める⼈物像 ・社員と遜色ない立ち回りで案件主担当として自走できる方を求めています。 ・自分の案件を要件や業務設計からリリースまで主体的にドライブできる方、停滞局面で課題を切り分けて関係者を巻き込み前に進められる方を期待しています。 その他 時 期:長期 場 所:フルリモート 面 談:2回

報酬例

4,750 ~ 5,062円/時

業務内容

SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


PM・ディレクションフルリモート
【0.8~1人月】案件分析・規模算定を担うシステムアーキテクト
【事業内容】 総合コンサルティング事業 【募集ポジション】 システムアーキテクト(案件分析・規模算定・提案支援) 【募集背景】 案件分析・規模算定および提案支援に伴う体制強化 【業務内容】 ・案件分析、規模算定・見積作成、提案支援など、システムアーキテクトとしての推進業務 【稼働日数】 0.8~1人月 【単価】 80~100万円想定 【必須条件】 ・システムアーキテクトとしての実務経験(開発経験をベースとした上流工程経験) ・案件規模算定・見積作成経験 ・複数案件を並行推進できる推進力 【歓迎条件】 ・生成AI・エージェントAI等を活用した業務推進経験(分析・提案・資料作成等での活用経験、最新AI技術のキャッチアップを含む) ・公共案件経験 ・顧客提案経験

報酬例

5,000 ~ 6,250円/時

業務内容

受託、SES、請負

稼働時間目安

週4日/週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5】Python MLOpsアーキテクト(大規模機械学習パイプラインの完全自動化と推論基盤の極限最適化)
【フルリモート/週5】Python MLOpsアーキテクト(大規模機械学習パイプラインの完全自動化と推論基盤の極限最適化) お任せしたいこと 自社で展開する数千万ユーザー規模のレコメンドエンジン、または高度な画像認識・自然言語処理を組み込んだAIプロダクトにおいて、データサイエンティストが開発した機械学習モデルを本番環境で安定かつ高速に稼働させるための「MLOps(Machine Learning Operations)基盤」の設計・構築をお任せします。 「Jupyter Notebookに書かれた属人的なスクリプトを手動で実行する」といった再現性のないAI運用や、「モデルの精度は高いが、推論APIのレスポンスが遅すぎてプロダクトに組み込めない」というビジネスの死活問題を徹底的に排除し、KubernetesやRay、MLflowを駆使した継続的学習(Continuous Training)パイプラインと、GPUリソースを極限まで使い倒す超低遅延な推論基盤を泥臭く牽引していただく中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Python(FastAPI)、Ray Serve、または NVIDIA Triton Inference Server を活用した、数万QPSのトラフィックを捌き切る高スループットかつ低遅延な機械学習推論APIの設計と実装 ・Kubeflow Pipelines や Apache Airflow、MLflow を利用した、データの抽出・前処理から、モデルの学習・評価・デプロイまでを完全に自動化するMLパイプラインの泥臭い構築 ・ONNX RuntimeやTensorRTを利用したモデルの量子化(Quantization)やグラフ最適化による、推論レイテンシのマイクロ秒単位の削減とGPUコスト(FinOps)の劇的な最適化 ・Feast等のFeature Storeの導入と運用による、オンライン推論(リアルタイム)とオフライン学習(バッチ)間での特徴量(Feature)のズレ(Training-Serving Skew)の徹底的な排除 ・Evidently AI や Datadog を利用した、本番環境でのデータドリフト(入力データの傾向変化)やコンセプトドリフト(モデル精度の劣化)の継続的な監視と、自動再学習トリガーの実装 ・GitHub Actionsと連携した、機械学習モデルのCI/CD/CT(Continuous Training)パイプラインの構築と、シャドーデプロイやA/Bテストによる安全なモデル更新基盤の提供 ・データサイエンティストとバックエンドエンジニアの間に立ち、Pythonの強力な型ヒント(Type Hints)やPydanticを用いた、堅牢で保守性の高い本番用コードへの泥臭いリファクタリング ・Docker / Kubernetes(EKS, GKE)環境における、GPUノードのオートスケーリング設定およびPodのメモリ/CPUリソースの極限のチューニング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebバックエンドAPI、またはデータ処理基盤の開発実務経験(目安として3年以上) ・DockerおよびKubernetesを利用したコンテナベースの本番インフラ環境での開発・運用経験 ・機械学習の基礎的なライフサイクル(学習、評価、推論)と、PyTorchやTensorFlow等のフレームワークに関する基礎知識 ・FastAPI等の非同期Webフレームワークを用いた、パフォーマンスを意識したAPI開発経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発、およびCI/CDの構築経験 歓迎スキル・経験 ・MLflow、Kubeflow、Ray等のMLOpsエコシステムを利用したパイプラインの構築経験 ・NVIDIA Triton Inference Server、TensorRT、ONNX等を用いたモデル最適化や推論基盤の構築経験 ・データサイエンティストとしての機械学習モデルの開発経験、またはKaggle等でのコンペティション参加経験 ・Spark、BigQuery等を用いた大規模データエンジニアリングの実務経験 ・SREとしての可観測性(Observability)向上やインフラコスト削減の経験 開発・業務環境 開発言語:Python 3.11+ ML・推論フレームワーク:PyTorch, FastAPI, Ray Serve, ONNX Runtime, Triton MLOpsエコシステム:MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Feast インフラ・コンテナ:AWS (EKS, SageMaker) または GCP (GKE, Vertex AI), NVIDIA GPU 監視・可観測性:Datadog, Prometheus, Evidently AI (または 自社製ドリフト検知) コード品質・自動化:pytest, mypy, Ruff, GitHub Actions 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 「どんなに高精度なモデルも、本番環境でユーザーに価値を届けられなければ単なる研究発表に過ぎない」と確信し、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの深い溝を技術で埋めるMLOps専門チームへの配属となります。 「私のローカル環境では動いた」という再現性の欠如を極めて嫌い、乱数のシード固定や依存ライブラリの厳格なバージョン管理(Poetry, uv等)を通じて、モデル開発プロセスを完全に決定論的(Deterministic)なソフトウェアのプロセスへと昇華させる手堅いカルチャーです。GPUメモリの枯渇(OOM)で推論APIがクラッシュした際にも、単にインスタンスサイズを上げるのではなく、バッチサイズの調整やメモリリークの特定を泥臭く行い、パズルを解くようにインフラコストとパフォーマンスの最適解を導き出す実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「AIモデルを作る」こと以上に、そのモデルを「決して止まらない、スケーラブルなシステム」として社会にデプロイすることにエンジニアとしての強い美学を持てる方 ・データサイエンティストが書いたスパゲッティコード(プロトタイプ)に対して文句を言うのではなく、敬意を持ちながら安全で高速なプロダクションコードへと書き換える過程を楽しめる方 ・日々新しいツールが登場するMLOpsカオスの現状を嘆くのではなく、自社の課題解決に本当に必要な技術を冷静に選定し、前向きに検証とハックを楽しめる知的好奇心を持った方 仕事の魅力 AIの実用化フェーズに突入した現代において、「モデルを作れる人材」以上に「モデルを本番運用できる人材(MLOpsエンジニア)」の枯渇は世界的な課題となっています。複雑な機械学習の数学的要件と、高トラフィックを捌くインフラアーキテクチャの両方のパズルを解き明かす泥臭い経験を通じて、単なる「Pythonバックエンドエンジニア」や「データサイエンティスト」を完全に凌駕し、AI時代にすべてのメガベンチャーから最も高額な条件でオファーが殺到する「Python MLOpsアーキテクト」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。

報酬例

4,600 ~ 5,100円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【Swift/フルリモート】 動画配信アプリまたは空調機向け開発
【案件概要】 元請企業にて、以下2つのFlutterアプリ開発が走っており、スキル感によってどちらかのPJTへアサインをさせていただきます。 ①大手電機メーカー向けのプロジェクトにて、スマートフォン向け空調操作アプリケーションの開発をご担当いただきます。 現在、既存ネイティブアプリからFlutterへのリプレイスが進行中であり、本件ではBLE機能の追加開発が主なミッションとなります。 今回は開発リーダー1名、開発メンバー1名を募集いたします。 本件については、リーダー枠、メンバー枠にて募集をしております。 ②大手メディア企業が保有するコンテンツを活用した、スマートフォン向け動画配信アプリケーションの新規開発プロジェクトです。 ①Flutterを用いたアプリケーションの設計から製造、テストまでの一連の工程をご担当いただきます。 リーダーポジションの方には、チームを率い、クライアントと連携しながらプロジェクトを推進する役割も期待されます。 ②iOSエンジニアとして、FlutterおよびSwiftを用いたネイティブアプリケーションの開発を担当いただきます。 主な機能として、動画再生・ライブ配信機能、AppStore課金機能、会員登録・ログイン、プッシュ通知、外部API連携などを予定しています。 【必須スキル】 ・Flutterを用いたアプリ開発経験 ・自身でタスク分解を行い、スケジュール設計ができる能力 ・クライアントとの折衝を含むコミュニケーション経験 ・1人称で自律して業務を推進できる能力 以下リーダー枠の場合 ・開発リーダーとしての実務経験 ・クライアントやチームメンバーとの円滑なコミュニケーション能力 【尚可スキル】 ・動画配信や再生機能を持つアプリの開発経験 ・AppStoreのサブスクリプション課金機能の実装経験 ・メソッドチャンネルを利用したFlutterとネイティブ(Swift)間の連携実装経験 ・AndroidまたはiOSのネイティブアプリ開発経験 ・BLE(Bluetooth Low Energy)機能の開発経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】10:00〜19:00 【契約更新】初月単月(以降複数月更新) 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】新富町駅 【管理番号】anken_10533_204

報酬例

4,063 ~ 4,688円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5】TypeScript AI駆動アーキテクト(Generative UIの実装とLLMエージェントによる次世代開発プロセスの極限追求)
【フルリモート/週5】TypeScript AI駆動アーキテクト(Generative UIの実装とLLMエージェントによる次世代開発プロセスの極限追求) お任せしたいこと 自社で展開する新規AIプロダクト、または既存の大規模プラットフォームのインテリジェント化において、TypeScriptの強力な型システムと大規模言語モデル(LLM)を掛け合わせた「AI駆動開発(AI-Driven Development)」を技術とプロセスの両面から牽引していただく中核的なポジションです。 「とりあえずChatGPTからコピペした型定義の甘いコードをそのままコミットする」といったエンジニアの思考停止を徹底的に排除し、Vercel AI SDKを利用した動的なGenerative UIの構築から、Zodを用いたLLMの構造化出力(Structured Outputs)の厳格なバリデーション、さらにはCursorやカスタムエージェントを活用したチーム全体のコーディング生産性の10倍化(10x化)までを泥臭く牽引することで、AI時代の新しいソフトウェア・エンジニアリングのあり方を確立していただきます。 具体的な業務内容 ・Vercel AI SDK(AI/RSC等)と Next.js (App Router) を活用した、ユーザーの意図に合わせてUIを動的に生成する「Generative UI」の設計と実装 ・OpenAI APIやAnthropic Claudeを利用し、Zodなどのスキーマバリデーションライブラリを用いてLLMの非決定的な出力をTypeScriptの厳格な型(Type)に安全にマッピングする泥臭いパイプラインの構築 ・LangChain.js や LlamaIndex.ts、および pgvector 等を利用した、フロントエンド/Node.jsエコシステムにおけるスケーラブルなRAG(検索拡張生成)システムの実装 ・Cursor、GitHub Copilot、v0 等の生成AIツールを前提とした、ボイラープレートの徹底的な排除と、プロンプト駆動によるコンポーネント開発手法の社内標準化 ・ts-morph や BabelのAST(抽象構文木)解析とLLMを組み合わせた、大規模なレガシーコード(Any型の撲滅やReact Hooksへの移行等)の自律的なリファクタリング・ツールの開発 ・GitHub ActionsとカスタムLLMエージェントを連携させた、静的解析エラーの自動修正や、コンテキストを理解した高度な自動コードレビュー(AI Reviewer)基盤の構築 ・LLMのプロンプトチェーンやFunction Calling(Tool Use)において生じる複雑な状態遷移を、XState等のステートマシンやTypeScriptの代数的データ型を利用して堅牢に制御するアーキテクチャの設計 ・ユーザー体験を損なわないための、エッジコンピューティング(Cloudflare Workers, Vercel Edge 等)を利用したLLMレスポンスのストリーミング処理とレイテンシの極限の最適化 必須スキル・経験 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション(フロントエンドおよびバックエンド)の開発実務経験(目安として3年以上) ・Next.js、または Node.js(Express, NestJS, Hono等)を用いた本番環境でのアーキテクチャ設計・運用経験 ・OpenAI API等のLLM APIを利用した機能開発の実務経験 ・TypeScriptの高度な型システム(Generics, Utility Types, Conditional Types)に関する深い知識と、Zod等を利用したスキーマ駆動開発の実践経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発、および最新のAIコーディングツール(Cursor等)を日常的に活用している経験 歓迎スキル・経験 ・Vercel AI SDK、LangChain.js等を用いたAIアプリケーション(Generative UI, RAG等)の構築経験 ・Function Calling(Structured Outputs)を活用したAIエージェント、または自律型ワークフローの開発経験 ・AST(抽象構文木)操作を用いたCLIツールや静的解析ツールの開発経験 ・Cloudflare Workers等のエッジ環境でのアプリケーション開発・チューニング経験 ・プロンプトエンジニアリングの知見、およびLLMのハルシネーションをシステム的に防ぐ設計経験 開発・業務環境 開発言語:TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Next.js (App Router), Hono (または NestJS) AIフレームワーク・ツール:Vercel AI SDK, LangChain.js, OpenAI API, Anthropic API AI開発環境:Cursor, GitHub Copilot, v0 バリデーション・状態管理:Zod, XState, Zustand データベース・ベクトルDB:PostgreSQL (pgvector, Drizzle ORM), Pinecone インフラ:Vercel, Cloudflare, AWS コミュニケーション・管理:GitHub, Jira, Slack, Zoom, Notion プロジェクトチームについて 「AIが書いたコードだからなぜ動くか分からない」というブラックボックス化を極めて嫌い、LLMの確率論的な出力をTypeScriptの決定論的な型システムで泥臭く包み込み、エンタープライズ品質へと昇華させる次世代プラットフォームチームへの配属となります。 AIツールによってコードの記述量が爆発的に増える時代だからこそ、不要な抽象化や負債となるコードをレビューで厳しく弾き返す手堅いカルチャーです。LLMが文脈を無視した理不尽なJSONを返してきた際にも、単にプロンプトをいじってごまかすのではなく、Function Callingのスキーマ定義やシステムプロンプトの設計そのものを論理的に見直し、パズルを解くように精度をコントロール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 ・「AIにコードを書かせて楽をする」のではなく、「AIという最強の知的なコンパイラを使いこなし、人間のエンジニアリングの限界を突破する」ことに強い美学を持てる方 ・TypeScriptの型エラーやZodのパースエラーに対して、LLMのプロンプトを調整する泥臭い試行錯誤から逃げず、不確実性をシステムで制御することを楽しめる方 ・数週間単位でパラダイムが変わるAIフロントエンド領域(Generative UI等)の凄まじい進化を恐れるのではなく、既存のコードベースをためらわずに捨ててモダン化できる知的好奇心を持った方 仕事の魅力 ソフトウェア開発の歴史において、過去最大のパラダイムシフトとも言える「AI駆動開発」の最前線に立ち、プロダクトのUXと開発組織の生産性の両方を根底から変革する極めてエキサイティングなポジションです。TypeScriptの型システムとLLMの潜在能力を極限まで引き出す泥臭いアーキテクチャ設計を通じて、単なる「Webフロントエンドエンジニア」を完全に凌駕し、これからのAIネイティブ時代においてすべてのテック企業から最も渇望される「TypeScript AIアーキテクト(AIエンジニア)」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。

報酬例

4,500 ~ 5,200円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル

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