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案件一覧
( 43,210 件中 2,451 - 2,460 件を表示) ■案件 【フルリモート】マイクロソフトサービス基盤上で開発されるアプリケーション開発の案件推進（PM/PL） ■業務内容 マイクロサービス基盤上で開発される個別案件（10～20人月程度）の上流工程推進とPJ推進チームの管理 ・顧客・利用部門との要件整理および各種調整 ・開発計画の策定、進捗管理、課題管理、品質管理 ・要件定義～リリースまでのプロジェクト推進 ・アプリケーション開発チーム、アーキテクトチーム、DBAチームなど関係者との調整 ・各種レビュー（要件、設計、テスト計画等）の実施・推進 ・リスク管理およびステークホルダーへの報告 ・開発メンバーへのフォローおよびプロジェクト運営 ■必須スキル ・業務システム向けの要件定義など上流工程の実務経験 ・PMまたはPLとしてのプロジェクト推進経験 ・10名前後の規模程度の開発チーム管理経験 ・進捗管理、課題管理、品質管理の実務経験 ・顧客や関係部署との調整・折衝経験 ・技術とマネジメントの両面でチームをリードできる方 ・複数関係者を巻き込みながら円滑に調整できる方 ・課題を早期に検知し、解決に向けて自走できる方 ■尚可スキル ・マイクロサービスアーキテクチャ案件の経験 ・Javaを用いた業務システム開発経験 ・GitHub Copilot等の生成AI活用経験 ■場所：フルリモート ■単価：65～70万円程度 ■面談：2回（いずれもWEBでの実施）
スキル
■業務内容 SAP Business One（B1）導入プロジェクトにおけるデータ移行業務 【具体的な作業内容】 ・レガシーシステムから新システム（B1）へのデータ移行設計 ・マスタデータ（取引先、アイテム等）の抽出・マッピング・補正 ・トランザクションデータ（買掛金残、売掛金残等）の移行 ・CSV形式でのデータ作成とDTW（SAP提供の移行ツール）への投入 ・AI（Claude、Codex等）を活用した移行・補正作業の自動化開発 ・データ品質チェックと検証 ・ゴーライブ後の本番サポート対応 【現状と課題】 ・現在、手作業でCSVを作成し、DTWを使用してデータ移行を実施中 ・SAP独自フォーマットへの対応が複雑で、エラーが多発 ・AI＋Claude/Codexを活用した全自動化を目指している ■求めるスキル（必須） ・ERPデータ移行経験 ・マスタ／トランザクションデータ移行経験 ・データマッピング ・データ補正 ・Oracle ・SQL ・Claude、Codex等のAIエージェント活用経験 ■求めるスキル（尚可） ・Python ・C# ・その他開発言語（言語不問） ・AIを活用した自動化開発経験 ■開発環境 ・OS：Windows / Mac（どちらでも可） ・DB：SQL Server ・言語：Python、C#等（制約なし） ・ツール：Claude、Codex、AI Agents等 ■開発体制 ・現在：プロパー3名体制で複数プロジェクト実施中 ・外部フリーランス約20名が参画 ■言語/技術 SQL、Python、C# ■面談回数：1回 ■最低稼働日数：週5日 ■PC貸し出し：確認中 ■業務時間： ■リモート状況：フルリモート（地方不可） ■勤務地：京橋駅（初期1ヶ月のオンサイト時） ■備考 ■案件番号：832239224554
【フルリモート／週5】Python 不正検知・グラフデータアーキテクト（大規模トランザクションのリアルタイム解析と巨大ネットワークの解明） お任せしたいこと 自社で展開する数千万ユーザーを抱える決済プラットフォーム、または巨大な経済圏を持つCtoCマーケットプレイス等において、Pythonのデータ処理エコシステムとグラフデータベースを極限まで駆使し、金融犯罪（マネーロンダリング等）や悪意ある不正アカウント群をリアルタイムに炙り出す「アンチフロード（不正検知）基盤」の設計・構築をお任せします。 「正規ユーザーの利便性を損なうだけの、IF-THENルールをツギハギした脆い検知ロジック」や「バッチ処理による事後対応（被害発生後のモグラ叩き）」を徹底的に排除し、PyTorch Geometric等を用いたグラフニューラルネットワーク（GNN）の実装と、Apache Kafkaを経由したミリ秒単位でのストリーミング・スコアリングを泥臭く牽引することで、プロダクトの安全性とビジネスの収益性を最高次元で両立させる中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI等）を活用した、決済やログイン要求に対して数ミリ秒〜数十ミリ秒で不正スコアを返却する、超低遅延・高スループットな推論APIの設計と実装 ・Neo4j、Amazon Neptune等のグラフデータベースを利用した、ユーザー・デバイス・IPアドレス・決済手段の複雑な関係性をモデリングする巨大なナレッジグラフの泥臭い構築 ・NetworkXを用いたグラフ構造の基礎的なネットワーク分析（中心性、コミュニティ抽出等）と、CypherやGremlin等のグラフクエリ言語の極限のパフォーマンスチューニング ・PyTorch Geometric（PyG）や DGL（Deep Graph Library）を活用した、グラフニューラルネットワーク（GNN）による高度な不正ネットワークの予測モデル開発 ・Apache Kafka および PyFlink（Apache Flink）を利用した、ペタバイト級のトランザクションデータからリアルタイムに特徴量（Feature）を抽出・集計するストリーミングパイプラインの構築 ・Scikit-LearnやXGBoostを利用した既存の機械学習モデルと、グラフ表現学習（Graph Representation Learning）から得られた埋め込み（Embedding）ベクトルの最適なアンサンブル実装 ・誤検知（False Positive）による正規ユーザーへのビジネス逸失利益と、未検知（False Negative）による実害額のトレードオフを定量化し、動的な閾値（スレッショルド）制御を行う基盤の開発 ・Airflow等のワークフローオーケストレーションを利用した、日々進化する不正手法に適応するための継続的な再学習（CT）およびグラフデータの非同期バッチ更新パイプラインの構築 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（特に分類問題、異常検知）の本番環境へのデプロイ・運用経験 ・巨大なリレーショナルデータ、またはNoSQLデータベースに対する複雑なデータモデリングとチューニング経験 ・Apache Kafka等のメッセージキューを利用した、非同期処理またはストリーミング処理基盤の開発経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発、および大規模トラフィックを想定したパフォーマンステストの実務経験 歓迎スキル・経験 ・Neo4j、Amazon Neptune等のグラフデータベースを用いたシステム構築経験 ・PyTorch Geometric等のGNNフレームワークを用いた研究、または実務でのモデル開発経験 ・決済システムにおける不正検知（Anti-Fraud）、AML（アンチマネーロンダリング）、またはリスクマネジメント領域での実務経験 ・PyFlinkやSpark Streamingを用いたリアルタイム分散処理基盤の構築経験 ・Docker / Kubernetesを利用したコンテナベースの推論基盤の運用経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11+ Web・推論フレームワーク：FastAPI ML・グラフ解析：PyTorch (PyTorch Geometric), NetworkX, XGBoost, Scikit-Learn データベース：Neo4j (または Amazon Neptune), PostgreSQL, Redis ストリーミング・データ処理：Apache Kafka, PyFlink, Apache Airflow インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Kubernetes 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 「悪意ある攻撃者は常にシステムの手薄な部分を突いてくる。我々はそれをコードと数学で迎え撃つ」という強い使命感を持ち、犯罪者のネットワークをプロファイリングによって暴き出すフロード・リスク対策コアチームへの配属となります。 「とりあえず怪しいからアカウントを凍結する」というユーザー体験を軽視した強権的な対応を極めて嫌い、なぜそのアカウントが不正と判定されたのかを、グラフのトポロジーや特徴量のSHAP値から泥臭く論理的に説明しようとする手堅いカルチャーです。本番環境で未知の不正アタック（ゼロデイ的な攻撃）が発生し被害が出た際にも、現場の運用担当者を責めるのではなく、グラフ構造のどの特徴を見落としていたのかを徹底的に分析し、パズルを解き明かすように新たな防御ロジックを実装する実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「単に言われた通りのAPIを作る」のではなく、攻撃者がどのようにシステムを騙そうとしているのかという「犯罪者の思考モデル」をハッカー的な知的好奇心を持って想像できる方 ・複雑に絡み合った数億ノード・数十億エッジのグラフデータから、目視では絶対に気づけない「微かな不正の匂い（異常なサブグラフ）」を数理的に抽出することに美学を持てる方 ・誤検知（正常なユーザーをブロックしてしまうこと）の重みを深く理解し、ビジネスの成長を阻害せずに安全性を高めるという、極限のトレードオフ調整を泥臭く楽しめる方 仕事の魅力 金融やECが完全にデジタル化した現代において、高度に組織化された詐欺グループやボットネットワークからシステムを守り抜く「不正検知基盤」の強弱は、企業の存続を直接的に左右します。最先端のグラフニューラルネットワーク（GNN）とリアルタイム分散処理基盤を掛け合わせ、実世界の巨大な悪意を泥臭くアルゴリズムで制圧する経験を通じて、単なる「Pythonバックエンドエンジニア」を完全に凌駕し、世界中の決済プラットフォームや金融機関が最も高額な条件で渇望する「リスク＆フロード データアーキテクト」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（※極めて機密性の高い不正手口の分析や、緊急のインシデント対策会議などにおいて、スポットでオフィスでの密な同期コミュニケーションが発生する場合があります）。
【スキル】 ＜必須＞ ・GoによるバックエンドAPI設計・開発経験 3年以上 ・大規模トラフィック環境（月間数百万〜数千万リクエスト規模）での開発・運用経験 ＜尚可＞ ・AWSを活用したインフラ構築・運用経験（ECS, RDS, SQS等） ・Webhook等の到達保証を伴う非同期連携（マイクロサービス間連携）の設計・実装経験
【案件概要】 金融業様にて、サーバー、DBの設計、構築、運用保守業務が推進。 設計構築に加え、サーバー、DBに関するサービスデスク、トラブルシューティングをご対応いただきます！ 【必須スキル】 ・VMwareの構築経験 ・Linuxの構築経験 ・ODA基盤の構築経験 ・Oracleに関するDB周りの経験 ・英語へのアレルギーない方(翻訳ツールを使って業務ができる方でも可) 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】9:00〜18:00 【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】北品川駅 【管理番号】anken_10533_157
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 （工程）基本設計〜開発・テスト 【開発環境】 言語：Java、Kotlin、TypeScript FW：Spring Boot、React サーバ構成：AWS（Fargate / Lambda / ApiGatewayなど）、Linux ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Java Springを使用しての開発経験（3年程度） ・基本設計の経験 ・自己学習能力がある方 ＜尚可＞ ・アジャイル開発経験 ・お客さんと折衝経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【単価】55-85万円 【精算】140‐180h 【場所】フルリモート 【稼働条件】週5日 【期間】随時〜長期 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
お任せしたいこと ［役割］ システムエンジニア（シニアクラス）として、Rustを用いた自社開発の分散型オブジェクトストレージシステムのコアロジック開発および最適化を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ Rustの所有権・借用モデルを活かし、メモリ安全性を担保しつつ、並行処理時のデッドロックやレースコンディションを徹底的に排除した、極めて堅牢で高速なストレージエンジンを構築すること。 具体的な業務内容 Rustを用いた、分散ファイルシステムのアロケーションロジックおよびレプリケーションプロトコルの実装 tokio等の非同期ランタイムを活用した、高並列・低レイテンシなI/O処理の最適化 分散トランザクションにおけるデータ整合性（コンシステンシ）を担保するためのアルゴリズム実装 プロファイリングツールを用いた、CPU・メモリボトルネックの特定および、アセンブリレベルに近いチューニング GitHub上でのプルリクエスト作成、およびテックリード層とのハイレベルな相互コードレビュー対応 必須スキル・経験 Rustを用いた商用Webアプリケーションまたはシステムプログラミングの開発実務経験2年以上 C/C++、Go、Javaなどを用いたシステムプログラミング（並行処理, メモリ管理等）の経験合計5年以上 非同期プログラミング（Rustのasync/await, tokio等）に関する深い知識と実装経験 RDBMSまたはNoSQLの内部構造（B-Tree, LSM-Tree等）に関する基礎的な知見 Git / GitHubを用いたチーム開発におけるブランチ管理、コンフリクト解消の習熟 歓迎スキル・経験 Raft、Paxosなどの分散合意アルゴリズムの実装、または詳細な知識 gRPC / Protocol Buffersを用いた、サービス間通信の設計・実装経験 Linuxカーネル、ファイルシステム、ネットワークスタックに関するディープな知見 オープンソースプロジェクト（OSS）へのコントリビューション実績 開発環境 言語・FW：Rust, tokio, gRPC インフラ：AWS (EKS, EC2, S3), Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：Protocol Buffers, GitHub Actions, Datadog 開発チームについて Rustスペシャリストが集まる少数精鋭のチームです。「安全で速いコード以外は本番に入れない」という強い意志を持った、技術密度の高い環境です。 求める人物像 Rustの言語仕様や挙動を深く追求し、コンパイラと対話しながら最適なコードを書くことに喜びを感じる方 トラブル発生時に、テキストログやパケット、メモリダンプを冷静に追いかけ原因特定できる方 仕事の魅力 今最も注目されるRustを用い、技術的難易度の極めて高い「分散ストレージ」の核心部に携われます。 フルリモート環境下で、世界レベルの技術力を持つメンバーと切磋琢磨できる環境です。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 キャリア向けAWS案件における管理業務全般を担当いただきます。 進捗管理や課題・リスクの可視化および解消推進、メンバーのタスク整理や優先順位付け、関係者との調整・エスカレーションなどを行います。 客先の技術マネージャーによるサポートのもとで業務を推進していただくポジションです。 【開発環境】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・進捗管理 ・関係者との調整・エスカレーション ＜尚可＞ ・課題／リスクの可視化と解消推進 ・メンバーのタスク整理・優先順位付け ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【単価】40-50万円 【精算】140‐180h 【場所】フルリモート 【稼働条件】週5日 【期間】随時〜長期 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【フルリモート／週5／React】データビジュアライゼーション・ダッシュボードSaaSのReact 19 × Canvas / WebGL 高速化基盤開発案件 お任せしたいこと ［役割］ React 19 / TypeScript を用いた、エンタープライズ向け大規模データ分析プラットフォームのインタラクティブ・ダッシュボードおよびデータビジュアライゼーション機能の開発・パフォーマンス最適化 ［役割に対して求める成果］ 数十万件のデータポイントをリアルタイム表示するチャート・ノードグラフ画面において、D3.js / WebGL 描画レイヤーの最適化によるインタラクション遅延の削減（ズーム・パン時 60fps 維持） 具体的な業務内容 React 19 / TypeScript / Deck.gl (または Visx, D3.js) を活用した、高度なデータグラフ・ヒートマップ・ネットワーク図のフロントエンド実装 Canvas API / WebGL を併用した大容量データの描画アクセラレーションおよび、画面外要素の描画スキップ（バーチャライゼーション）設計 Web Workers を活用した、大量データのフィルタリング・ソート・集計処理のクライアントサイド非同期化 Zustand / TanStack Query を活用した複合フィルタリング状態の効率的な管理およびキャッシュ戦略の再構築 Playwright を用いた大容量データ読み込み時のリグレッションテスト・自動化パイプライン運用 必須スキル・経験 React を用いた Web アプリケーションのフロントエンド開発・運用実務経験（4年以上） TypeScript を用いた型安全なアーキテクチャ設計および開発実務経験（3年以上） D3.js / Canvas API / WebGL / Chart.js 等を用いたデータビジュアライゼーション機能の開発実績 ブラウザのレンダリングパフォーマンス解析（Chrome DevTools Performance Profiler）およびメモリ管理の実務経験 歓迎スキル・経験 Deck.gl / Three.js / WebGL を用いた大容量データグラフィック描画の最適化実績 Web Workers や WebAssembly を用いたブラウザ計算処理の高速化経験 React 19（Compiler / Server Components）の最新機能検証・実運用知見 Storybook を用いたデータビジュアル用コンポーネントライブラリの構築・運用経験 開発環境 言語/ライブラリ: TypeScript, React 19, Vite, Deck.gl, D3.js 状態管理/通信: Zustand, TanStack Query, WebSockets スタイリング/UI: Tailwind CSS, Radix UI, Storybook テスト/ツール: Vitest, Playwright, Biome / ESLint クラウド/インフラ: AWS (S3, CloudFront), Vercel, GitHub Actions コミュニケーション: Slack, Notion, Figma, Jira 開発チームについて プロダクトマネージャー（1名）、UI/UXデザイナー（1名）、フロントエンドエンジニア（4名/今回募集枠含む）、データエンジニア（2名）のスクラムチームです。 「複雑なデータをいかに美しく、ストレスなくユーザーに届けるか」を追求しており、ミリ秒単位の操作感や可視化の精度に徹底的にこだわるカルチャーです。 求める人物像 データ構造（木構造・グラフ構造）やレンダリングアルゴリズムに関心を持ち、技術的なアプローチで描画限界を突破できる方 複雑なデータ要件を整理し、保守性の高いコンポーネント構成へ落とし込める高い設計力を持つ方 フルリモート環境において、FigmaやSlackでデザイナーやデータエンジニアと自発的に議論を進められる方 仕事の魅力 通常のWebアプリ（CRUD）とは一線を画す、高度なデータビジュアライゼーションおよびフロントエンド高速化技術（Canvas/WebGL/Web Workers）を極められます。 データの可視化によってユーザーのビジネス意思決定を直接支える、手触り感と達成感の大きいプロダクト開発に参画できます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。
【職務内容】 FA設備・自動化設備・産業装置・ロボット設備における PLCを含むインテグレーション 電装設計 制御盤設計 I/O設計・配線設計 設備立ち上げ 現場調整・デバッグ 不具合解析 サプライヤー・加工業者との技術調整 ※小型ロボットだけでなく、大型ロボットを含む設備全般が対象。 【必須条件（MUST）】 ・ PLCの実務経験 ・電装設計経験 ・PLCラダー設計 ・I/O設計 ・PLCデバッグ ・FA設備・自動機・産業装置・生産設備の設計または立ち上げ経験 【歓迎条件】 ・ 現場調整 ・ 設備立ち上げ ・ 不具合対応 ・ メカ設計 ・ 機械設計 ・ 設備設計 ・ 治具設計 ・ 制御盤設計 ・ 配線設計 ・ センサ ・ サーボ ・ ロボット ・ アルミフレーム ・ コンベア ・ エンドエフェクタ ・ KEYENCE PLC ・ ロボットSI経験 ・ 安全設計 ・ リスクアセスメント
