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案件一覧
( 43,190 件中 2,751 - 2,760 件を表示) 【概要】： 電装機器の製造販売を行う企業における、基幹システム周辺の開発プロジェクトです。 Java（Spring Boot）を用いたバックエンド開発およびETL開発をメインとしつつ、 状況に応じてフロントエンド（React/Next.js）にも携わっていただきます。 主な業務内容： ・Java/Spring Bootを用いた基幹システム周辺のバックエンド開発 ・ETLツールの活用、およびSQLを用いたデータ抽出・加工・バッチ処理開発 ・React.js/Next.jsを用いたフロントエンド開発への関与 《必須スキル》： ・Javaを用いたシステム開発実務経験5年以上 ・ETL開発の複数実績 ・SQLを用いた実務経験 《尚可スキル》： ※優先度順 ・基本設計から開発・テストまで1人称で完結できる方 ・React.js / Next.jsなど、何かしらのJavaScriptフレームワークを使用した開発経験 ・Azureに関する知識、実務経験 勤務：基本リモート（出社対応が発生するため、地方在住不可。初日のみ客先にてPCセットアップあり） 稼働：随時〜中長期 予算：70〜80万円（税抜） 面談：1回
スキル
【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）
スキル
【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
業務内容
データ分析・AI活用、受託、SES、請負
スキル
【案件概要】 toB向けECシステムのカスタマイズに基づく機能開発・保守全般をお任せします。 自ら手を動かし開発をしていきたい方にオススメです。 ・新機能開発 ・機能改善・改修 ・性能改善 ・保守・運用 ・API開発 etc. 【必須スキル】 ・Go言語を用いた開発経験 ・Reactを用いた開発経験3年以上 ・基本設計のご経験 ・販売・物流・在庫管理系の業務系・基幹システムの開発経験 ・DBの設計・構築経験 ・CursolやClaudeCodeなどのコーディングAIツールを用いた開発経験 【尚可スキル】 ・要件定義のご経験 ・ECサイトやSaas系などの自社サービス系での案件経験 ・販売管理システムや決済に関わるシステム開発経験 ・基幹システム連携やERP導入領域での開発経験 ・AWS環境の設計・構築経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】9:30〜18:30 【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】渋谷駅 【管理番号】anken_10533_403
スキル
【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
【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。
【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。
"■案件名 Salesforce Marketing Cloudの機能追加開発 ■案件概要 Salesforce Marketing Cloudにおける機能追加開発をご担当いただく案件です。 JavaScriptを用いた開発を中心に、Salesforce Marketing Cloud環境での機能追加に携わっていただきます。 ■必須スキル ・JavaScript開発経験（4年前後） ■尚可スキル ・Salesforce Marketing Cloud（AMP Script）の開発経験 ■勤務地 基本フルリモート ※リリース時は天王洲または田町へ出社 ■単価 ～55万円 ■期間 10月または11月～ ■募集人数 2名（10月1名、11月1名） ■面談 1回 ■備考 ・外国籍不可
【案件概要】 大規模プラットフォームを運営する企業にて、オンプレ環境からAWS環境へのリプレイス業務をお願いします。 一部決済に関する機能もあり、セキュリティ部門と連携し、要件定義や技術選定、ご経験によってはリードポジションをお任せることもございます。 【必須スキル】 ・直近2~3の案件にて、一年未満で終了している案件がない方 ・要件定義の経験 ・バックエンド言語を用いてAPI・Batchを開発した経験3年以上 ・システム運用保守経験3年以上 ・複数のプログラミング言語を用いた開発経験 ・Terraformを用いたAWS環境の構築/運用経験3年以上 ・RDBMSの利用経験 【尚可スキル】 ・顧客折衝の経験 ・PHP or Go言語を用いた開発経験 ・PCI DSSセキュリティに準ずる業務経験 ・Dockerを用いた業務経験 ・クリーンアーキテクチャの設計経験 ・スクラムでの開発経験 ・PM・PLなどのリードポジション経験 【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】六本木一丁目駅 【管理番号】anken_10533_160
スキル
【案件】DevOps／Kubernetes基盤運営・管理（Azure） ・DevOps／マイクロサービス基盤の運営 ・チーム／関係部署との調整・スケジュール管理 ・会議ファシリテーション ・タスク／進捗／課題／リスク管理 ・Kubernetes基盤の運用支援 ・Azure DevOpsを用いたCI/CD運用支援 ・システム監視・障害対応・エスカレーション管理 ・運用改善・自動化推進 ・運用ドキュメント・報告資料作成 【必須スキル】 ・プロジェクト推進経験 ・タスク／課題／リスク管理経験 ・ファシリテーション経験 ・ステークホルダー調整経験 ・Azure DevOps／CI/CDの基礎知識 ・Azureクラウドの基礎知識 ・Kubernetes／Dockerなどコンテナ技術の知識 ・Linuxオペレーション経験 ・TCP/IP／HTTP／HTTPS／DNS／Load Balancerの基礎知識 ・PostgreSQLの基礎知識 【尚可スキル】 ・PM／PMO経験 ・OpenShift運用経験 ・Azure DevOpsパイプライン構築経験 ・Kubernetes／Docker実務経験 ・PostgreSQLチューニング経験 【勤務地】秋葉原（週3日以上出社） 【期間】長期 【単価】スキル見合い 【精算】140～180h（中間割） 【面談】2回（弊社＋お客様） 【勤務時間】9:00～18:00 【備考】 ・リモート時はカフェ等での作業不可 ・必要に応じて休日出社あり
