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案件一覧
( 43,190 件中 2,781 - 2,790 件を表示) 【フルリモート／週5】Python データアーキテクト（ペタバイト級の大規模分散処理基盤とData Meshアーキテクチャの構築） お任せしたいこと 自社で展開する大規模プラットフォーム、または膨大なトラフィックを抱えるグローバルサービスにおいて、AI・機械学習やビジネスの意思決定を根底から支える「モダンデータスタック」をPythonエコシステムを中心に設計・構築するデータアーキテクトをお任せします。 「誰が書いたか分からない野良のPandasスクリプト」や「エラーハンドリングのないCronバッチ処理」が引き起こす「サイレントなデータ欠損（Silent Data Corruption）」を徹底的に排除し、PySparkやApache Airflow、dbtを駆使した堅牢で冪等性のあるデータパイプラインの構築と、各ドメインチームが自律的にデータを管理する「Data Mesh（データメッシュ）」アーキテクチャへの移行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および Apache Spark（PySpark）を活用した、テラバイト〜ペタバイト級の大規模分散データ処理（ETL/ELT）パイプラインの設計と実装 ・Apache Airflowを利用した、数百〜数千のタスクが複雑に絡み合うDAG（有向非巡回グラフ）の泥臭い依存関係整理と、リトライ・バックフィル機構の実装 ・dbt（data build tool）とJinja/Pythonを組み合わせた、データウェアハウス（SnowflakeやBigQuery）内でのスケーラブルなデータモデリングと変換処理のコード化 ・Great Expectations 等のデータ品質（Data Quality）バリデーションフレームワークをパイプラインに組み込み、異常値やスキーマ変更を本番環境の川下へ流さないための防御的プログラミングの実装 ・Apache KafkaやApache Flink（PyFlink）を活用した、ミリ秒単位の遅延が求められるリアルタイム・ストリーミング処理基盤の設計・構築 ・データエンジニアリングへのソフトウェアエンジニアリング・ベストプラクティス（CI/CD、ユニットテスト、静的解析）の徹底的な導入 ・DatahubやAmundsen等のデータカタログの運用、および全社的なデータガバナンス（アクセスコントロール、PIIのマスキング）の設計と仕組み化 ・DatabricksやSnowflakeのコンピュートリソースに対する、Pythonからの動的プロビジョニングとクエリ実行計画（EXPLAIN）に基づく泥臭いパフォーマンスチューニング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた大規模なデータパイプライン、またはバックエンドシステムの開発実務経験（目安として3年以上） ・PySpark、Hadoop等の分散処理フレームワークを用いた大規模データ処理の経験 ・Apache Airflow、Prefect、Dagster等のワークフローオーケストレーションツールの運用経験 ・高度なSQLの記述能力、およびRDBMSやDWHにおけるパフォーマンスチューニング経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発経験、およびCI/CDの基礎知識 歓迎スキル・経験 ・dbtを用いたデータモデリングの実務経験 ・Snowflake、Databricks、BigQuery等のモダンデータプラットフォームのアーキテクチャ設計経験 ・Great Expectations等を用いたデータ品質管理（Data Observability）の実装経験 ・Apache Kafka、PyFlink等を用いたリアルタイムストリーミング基盤の構築経験 ・Data MeshやData Fabricといった最新のデータアーキテクチャ概念に基づく組織設計・基盤構築の経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11+, SQL (Jinja) データ処理・変換：PySpark, Pandas, PyArrow, dbt, PyFlink オーケストレーション：Apache Airflow (または Prefect, Dagster) データ品質・ガバナンス：Great Expectations, Datahub データベース・DWH：Snowflake, Databricks, Google BigQuery, PostgreSQL ストリーミング：Apache Kafka インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Kubernetes, Terraform 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 「データはプロダクトである（Data as a Product）」という強い信念を持ち、機械学習モデルの精度も経営陣の意思決定も、すべてはクリーンなデータ基盤の上になりたつと確信するデータプラットフォームチームへの配属となります。 「分析基盤のダッシュボードの数字が、本番DBの数字と合わない」というデータエンジニアリング最大の恥辱を極めて嫌い、上流のマイクロサービスで発生した突然のスキーマ変更に対しても、下流のパイプラインが強靭に耐えうるデッドレターキュー（DLQ）や型バリデーションを泥臭く設計する手堅いカルチャーです。Airflowのタスクが謎のメモリ溢れ（OOM）で落ちた際にも、単にリソースを増やすのではなく、PySparkのシャッフル処理やパーティションサイズまで泥臭くプロファイリングし、根本からパズルを解き明かす実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「単にデータを移動させるバッチスクリプトを書く」のではなく、データパイプライン自体を「テスト可能でバージョン管理されたソフトウェア」として扱うことにエンジニアとしての美学を持てる方 ・属人化して誰も触れなくなった巨大なSQLやPandasのスパゲッティコードの解読から逃げず、dbtやPySparkを用いて美しくモジュール化されたモダンなスタックへとリファクタリングを楽しめる方 ・データサイエンティスト（データの消費者）とバックエンドエンジニア（データの生産者）の両方の言語を理解し、サイロ化しがちな組織の橋渡し役を泥臭く担える方 仕事の魅力 生成AIや機械学習のビジネス活用が当たり前となった現代において、その心臓部である「クリーンなデータ」をリアルタイムかつスケーラブルに供給するパイプラインの価値はかつてなく高まっています。ペタバイト級のデータトラフィックと複雑な依存関係を持つ分散システムを、Pythonエコシステムの最先端ツール群で統制する泥臭い経験を通じて、単なる「スクリプトを書くデータエンジニア」を完全に凌駕し、AI時代においてすべてのテック企業が最も渇望する「シニア 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。
【フルリモート／週5】プロジェクトマネージャー（Webシステム・アプリ開発） お任せしたいこと 自社で展開するWebサービス、またはクライアント向けのシステム・アプリ開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーとしての業務全般をお任せします。 企画・要件定義からリリース、その後の改善フェーズまで、スケジュール・品質・コストを適切に管理し、開発チームを牽引してプロジェクトを成功に導いていただくポジションです。 具体的な業務内容 ・プロジェクトの計画立案、スケジュールおよび進捗・予算管理 ・事業部門やクライアントなどのステークホルダーとの折衝、要件定義、仕様策定 ・エンジニア、デザイナー、QA等からなる開発チームのマネジメントとタスク割り当て ・プロジェクト進行中に発生する課題の抽出、リスク管理、およびトラブルシューティング ・アジャイル（スクラム）またはウォーターフォール手法を用いた開発プロセスの推進と継続的な改善 ・リリースに向けた品質管理、および本番稼働後の効果測定・改善提案 必須スキル・経験 ・Webシステムまたはスマートフォンアプリ開発におけるプロジェクトマネジメント実務経験（目安として3年以上） ・要件定義や基本設計など、上流工程のリード経験 ・事業部門やクライアントなど、非エンジニアとの円滑なコミュニケーション・折衝能力 ・エンジニアリングに関する基礎的な知識（Webシステムの仕組みや一般的な開発フローの理解） 歓迎スキル・経験 ・エンジニアとしてのシステム開発実務経験 ・スクラムマスターやプロダクトオーナーとしての経験、またはアジャイル開発の深い知識 ・PMP（Project Management Professional）等のプロジェクトマネジメント関連資格 ・数十名規模の大規模プロジェクト、または複数プロジェクトの並行マネジメント経験 ・UI/UXに関する基礎知識や、データ分析に基づくプロダクト改善の経験 開発・業務環境 プロジェクト管理：Jira, Backlog, Asana ドキュメンテーション：Confluence, Notion, Google Workspace 開発手法：アジャイル (スクラム), ウォーターフォール コミュニケーション・管理：Slack, Zoom, Microsoft Teams, GitHub プロジェクトチームについて エンジニアやデザイナー、QAなど多様な専門性を持つメンバーと協力し、チーム一丸となって目標達成を目指す環境です。 単にスケジュール通りにタスクを消化するだけでなく、「ユーザーにとって本当に価値のあるプロダクトになっているか」をチーム全体で議論することを大切にしています。風通しが良く、プロジェクトの進め方やツールの導入についてもフラットに提案・改善を図れるカルチャーです。 求める人物像 ・プロジェクトの目的やビジネス要件を正しく理解し、開発メンバーに適切な粒度で浸透させることができる方 ・予期せぬ課題や仕様変更に対しても、冷静に優先順位をつけ、柔軟かつ論理的に対応できる方 ・立場や職種の異なるメンバーを巻き込み、プロジェクトを円滑に進行するためのリーダーシップを発揮できる方 ・常に現状の開発プロセスに疑問を持ち、チーム全体の生産性向上のために改善を提案・実行できる方 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】SaaSシステム開発（AI駆動開発） 【案件概要】 ・大手製造業向け調達業務の効率化を目的とした SaaS システム開発 ・AI駆動開発のプロダクト ・フロントエンド2名、バックエンド2名募集 【スキル】 ■フロント側必須 ・TypeScript/Nest.js を用いた基本設計以降 3年以上 ・AWS環境での開発経験 ■バックエンド側必須 ・TypeScript/Nest.js を用いた基本設計以降 3年以上 ・AWS環境での開発経験 【勤務地】六本木(基本リモート) ※週1出社 【時期】即日～ 【人数】複数名 【単価】70〜75万円 【精算】140-180h 【時間】9:00〜18:00 【面談】2回(WEB) 【年齢】45歳まで 【外国籍】不可
【案件概要】 MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務をお願いいたします。 ・機械学習基盤の設計・構築(Vertex AI活用) ・レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など ・ビジネスサイドと連携 【必須スキル】 ・IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験 ・レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 ・大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 ・Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ・ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 ・メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須) 【尚可スキル】 ・リアルタイム推論環境の開発・運用経験 ・ECやソーシャルメディア領域での実務経験 ・データエンジニアリング・インフラ構築の知見 ・特定のアルゴリズム(Two-Tower, Transformer系, GNN等)の実装経験 【作業環境】 Mac 【就業時間】フレックス 【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_425
【案件】事業会社におけるクラウドインフラエンジニア募集 【内容】 開発エンジニアや非エンジニアとも連携しながら、小～中規模のシステムにおける要件定義、設計、構築、運用保守を担当していただきます。 特にWeb系（LAMP）サービスやAWSを活用したインフラの構築・運用経験を活かし、非機能要件の定義、テストケースの作成・実施、障害対応など、安定したシステム運用を支えていただきます。 また、実装方針の検討やコードレビュー経験がある方を歓迎します。 良い意味で社員と業務委託の垣根がなく、コミュニケーション含め非常に風通しのいい環境です。その為、技術的なスキルは勿論ですがコミュニケーション面も重要視されます。 ※D社ではございません。 ＜技術スタック＞ Linux, AWS, Apache, MySQL, Terraform, Ansible, Itamae ＜求める人物像＞ ・チームプレーが行える方 ・職種問わず円滑なコミュニケーションが行える方 ・エンジニア間で意見や提案、相談ができる方 ・担当業務を責任を持って遂行できる方 ・目的を理解した上で、詳細を詰めながら設計・実装・テストを行える方 【必須スキル】 ・Web系（LAMP）サービスにおける構築・運用保守経験（2年以上） ・AWSにおける設計構築・運用保守経験 ・IaC（TerraformやCloudFormation）の実務経験 ・テストケースの作成・実施経験 ・障害対応の実務経験 ・実装方針の検討、コードレビューの経験 【尚可スキル】 ・非エンジニアとの連携経験 ・非機能要件定義の経験 ・エンジニア1名以上をリードしたプロジェクト進行経験 ・AWS以外のパブリッククラウドにおける設計～運用保守経験 ・Web系（LAMP）サービスにおける設計経験 【勤務地】溜池山王（週3日出社） 【想定時間】在宅時：9:00 - 18:00 / 出社時：10:00 - 19:00 【期間】即日〜長期 【単金】〜100万円（スキル見合い） 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】1回（弊社同席） 【備考】 ・弊社から15以上参画中のクライアントです。 ・風通しが良く、社員と業務委託の垣根が良い意味でない環境です。 ・貸与PCをご使用いただきます。（Winのみ）
スキル
【事業内容】 データ活用・AIソリューション事業 【募集ポジション】 データサイエンティスト（Data AI Solution） 【募集人数】 1名 【募集背景】 データAIソリューション事業における新規プロジェクト対応のため 【業務内容】 ・データ基盤上のデータ分析および業務改善ポイントの抽出 ・自動発注に向けた在庫パフォーマンスの仕組み構築 ・需要予測AIモデルの構築 ・在庫シミュレーション評価の実装 【稼働日数】 週5日 【単価】 70～96万円 【必須条件】 ・Python、SQLの実務経験 ・機械学習、またはMLOpsの実務経験 【歓迎条件】 ・顧客への分析結果に基づく提案経験 ・顧客志向で開発を推進できる方 ・プロダクトの成長にオーナーシップを持って取り組める方 ・周囲のメンバーを巻き込み、細部までこだわって推進できる方
【フルリモート／週5】シニア機械学習エンジニア・AIリサーチャー（深層学習によるコアアルゴリズムの開発とビジネス課題の極限解決） 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大規模プラットフォーム、または複雑な課題を抱えるエンタープライズ領域において、事業の心臓部となる機械学習（Machine Learning）および深層学習（Deep Learning）モデルの設計・開発・評価を牽引するシニア機械学習エンジニアをお任せします。 「流行りのライブラリをただインポートして学習させるだけのKaggle的なお遊び」や「ビジネスインパクトを無視して永遠に終わらないPoC（概念実証）」を徹底的に排除し、PyTorch等を駆使した最新論文（arXiv等）のアーキテクチャの独自実装から、数億レコードに潜むノイズと向き合う泥臭い特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）までを遂行することで、AIの力を「実世界のビジネス価値」へと昇華させる中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・PyTorch、TensorFlow等を活用した、画像認識（CV）、自然言語処理（NLP）、または時系列予測・レコメンドエンジンにおける深層学習モデルのスクラッチ設計と学習 ・Pandas、NumPy、およびPySparkを利用した、数億〜数百億レコードのビッグデータに対する泥臭いデータクレンジング、欠損値補完、および高度な特徴量エンジニアリング ・XGBoostやLightGBM等の勾配ブースティングツリーを用いた、テーブルデータに対する高精度な予測モデルの構築と、SHAP値等を利用した予測結果の解釈性（XAI：Explainable AI）の担保 ・最新の学術論文（NeurIPS、CVPR、ACL等）の継続的なキャッチアップと、実運用に耐えうるアーキテクチャの選定・プロトタイピング ・MLOpsエンジニアと密に連携した、学習済みモデルのONNX/TensorRT化による推論速度の極限の最適化、および本番環境への安全なデプロイ ・A/Bテストを通じたオンラインメトリクス（CTR、CVR等）と、オフライン評価指標（AUC、F1-score等）のギャップの泥臭い原因究明とアルゴリズムの改善 ・データセットのバイアス（偏り）やアノテーション品質の低下をシステム的に検知し、Active Learning等を活用した効率的なアノテーションループの構築 ・ビジネスサイド（PdMや事業責任者）と協調し、抽象的なビジネス課題を数理最適化や機械学習の定式化（Loss関数の設計等）へと泥臭く落とし込む要件定義 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル（Deep Learning含む）の開発実務経験（目安として3年以上） ・PyTorch、TensorFlow、Keras等の深層学習フレームワークを用いた本番環境向けのモデリング経験 ・線形代数、微分積分、確率統計論などの数学的知識に基づく、機械学習アルゴリズムの原理に対する深い理解 ・SQLおよびPandas/PySpark等を用いた、大規模データの抽出・前処理（データラングリング）の実務経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発、およびJupyter Notebook等の属人的なコードをプロダクションコードへリファクタリングした経験 歓迎スキル・経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションにおける入賞実績（Master、Grandmaster等） ・トップティアの国際会議（NeurIPS, CVPR, ACL, KDD等）での論文採択、または登壇実績 ・画像処理（CNN, ViT）、自然言語処理（Transformer, BERT）、または推薦システム（GNN, Factorization Machines）の特定領域における極めて深い専門知識 ・Docker、Kubernetes、MLflow等を利用したMLOpsの基礎的な理解 ・AWS（SageMaker）やGCP（Vertex AI）を利用した大規模な分散学習（Distributed Training）の経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11+, SQL MLフレームワーク：PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, LightGBM, XGBoost データ処理：Pandas, NumPy, PySpark, Polars クラウド・インフラ：AWS または GCP, NVIDIA GPU (A100, V100等), Docker 実験管理・MLOps：MLflow, Weights & Biases (W&B) 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 「どんなに最先端のアルゴリズムも、プロダクトのKPIを動かせなければただのコードの塊に過ぎない」と確信し、研究（Research）と開発（Engineering）の境界線を溶かしながら価値創造に執念を燃やすAI・機械学習チームへの配属となります。 「データが汚いから精度が出ない」というデータサイエンティスト特有の責任転嫁を極めて嫌い、データが汚いのであれば自ら前処理の泥臭いロジックを書き直し、ドメインエキスパートにヒアリングを行ってでも意味のある特徴量を絞り出す手堅いカルチャーです。本番環境でモデルの精度が突然劣化した際にも、単に再学習を回すのではなく、入力データの分布変化（データドリフト）やユーザー行動の変化を論理的にプロファイリングし、パズルを解き明かす実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「最新の論文を実装すること」以上に、「その技術を使ってエンタープライズの複雑な業務課題を泥臭く解決すること」に研究者・エンジニアとしての美学を持てる方 ・Jupyter Notebook上で美しい学習曲線を描いて満足するのではなく、推論のレイテンシやメモリ消費量という厳しいインフラの制約の中で、実利に基づいたトレードオフ判断ができる方 ・数式やアルゴリズムの裏にある「ユーザーの真の意図」を想像し、数理モデルという無機質なものに血を通わせる知的好奇心と圧倒的な当事者意識を持った方 仕事の魅力 AIが単なるバズワードから「実社会のインフラ」へと移行した現代において、ビジネスドメインを深く理解し、ゼロからモデルを定式化して本番稼働させられる本物の機械学習エンジニアは極めて希少です。ペタバイト級のリアルデータと強大なGPUリソースを武器に、未解決のビジネス課題を泥臭くハックする経験を通じて、単なる「分析屋」や「PoC要員」を完全に凌駕し、世界中のメガベンチャーやAIスタートアップが最も高額なオファーで渇望する「シニア機械学習エンジニア / AIリサーチャー」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】Azureインフラエンジニア（クラウド基盤の設計・構築・運用） お任せしたいこと 自社で展開するWebサービス、またはエンタープライズ向けのシステムにおいて、Microsoft Azureを活用したインフラストラクチャの設計、構築、運用をお任せします。 開発チームと密に連携しながら、システムの安定稼働、スケーラビリティの確保、およびCI/CDパイプラインの改善を通じた開発組織全体の生産性向上を技術面からサポートしていただくポジションです。 具体的な業務内容 ・Azureを利用したインフラアーキテクチャの設計・構築・運用 ・TerraformやBicep、ARMテンプレートを用いたインフラのコード化（IaC）の推進 ・Azure Kubernetes Service (AKS) や Azure Container Apps、App Service等を活用した環境の構築・運用 ・Azure MonitorやApplication Insightsを用いた監視設計、およびパフォーマンス分析やアラート対応 ・Azure DevOpsやGitHub Actions等を用いたCI/CDパイプラインの構築とデプロイの自動化 ・Microsoft Entra ID（旧Azure AD）やRBACを用いたセキュリティ要件に基づくアクセス制御と脆弱性対応 ・インフラコストのモニタリングおよびリソースの最適化 必須スキル・経験 ・Azureを利用したインフラの設計・構築・運用実務経験（目安として3年以上） ・LinuxまたはWindowsサーバーの構築・運用経験、およびネットワークの基礎知識 ・Terraform、Bicep、ARMテンプレート等のIaCツールを利用したインフラ構築経験 ・Git / GitHub等を用いたチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・Docker、Kubernetes等を用いたコンテナオーケストレーションの実務経験 ・PowerShell、Python、Bash等を用いた自動化スクリプトの開発経験 ・オンプレミス環境からAzureへのシステム移行（マイグレーション）経験 ・SRE（Site Reliability Engineering）のプラクティス実践経験 ・Azure認定資格（Azure Solutions Architect Expert、Azure Administrator Associateなど） 開発・業務環境 クラウド：Microsoft Azure (Virtual Machines, AKS, App Service, Azure SQL Database, Storage Account, Azure Functions等) コンテナ：Docker, Kubernetes IaC・構成管理：Terraform, Bicep, ARM Templates CI/CD：Azure DevOps, GitHub Actions 監視・可観測性：Azure Monitor, Application Insights, Datadog コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Microsoft Teams, Zoom, Notion プロジェクトチームについて プロダクト開発チームやQAチームと連携し、ユーザーが快適かつ安全にサービスを利用できるための基盤を支えるチームです。 手作業によるオペレーションミスを防ぐため、IaCやCI/CDを積極的に取り入れ、インフラ構成をコードで管理する堅実なカルチャーが根付いています。障害発生時にも原因を冷静に分析し、再発防止策を仕組みとして導入していく姿勢を重視しています。 求める人物像 ・システムの課題に対して、インフラアーキテクチャの観点から論理的に解決策を提案・実行できる方 ・開発チームのニーズを理解し、コミュニケーションを取りながら円滑に業務を進められる方 ・日々の運用作業の自動化や効率化に前向きに取り組み、システム全体の品質向上に貢献できる方 ・新しいクラウド技術やサービスのアップデートに対して、継続的にキャッチアップできる方 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】債権債務業務領域におけるクラウド開発 【案件概要】入金請求関連の本番問合せ・インシデント対応（調査・データメンテ）、業務仕様理解および機能改善、将来的なリーダー補佐 【スキル】 必須： ・Java開発5年以上（Java11／SpringBoot） ・TypeScript／Angularでのフロント開発経験 ・要件定義～運用テストまで対応可能 ・クラウド環境での開発経験（GCP尚可） ・API／非同期通信（rx.js）の知見 ・独自FWキャッチアップ経験 ・コミュニケーション能力 尚可： ・債権債務／販売管理の業務知識 ・Docker／Git ・チケット管理ツール／Google Workspace ・簿記資格など会計知識 【勤務地】フルリモート(地方不可) 【時期】即日～ 【人数】1名 【単価】70万円 【精算】140-180h 【時間】9:00〜18:00 【年齢】50歳まで 【外国籍】不可
スキル
【案件概要】 予約や決済システム、在庫管理から発券まで一貫した大規模サービスを開発・運用する企業にて、システム設計から開発、運用保守を主導していただきます。 大規模Webアプリのアーキテクチャ設計リードに加え、複雑なドメインやレガシー領域の課題解決、DDDを意識したモデリングの標準化、若手メンバーのメンタリングなど、技術と組織の両面で貢献いただくポジションです。 【必須スキル】 ・Java(Spring Boot)を用いた開発経験3年以上 ・PMやPL、チームリーダーとして開発チームを牽引した経験 ・技術選定・アーキテクチャの設計経験 ・要件定義から運用保守まで一貫した業務経験 ・toBtoC向けのSaasプロダクトやECサイトの開発経験 ・大規模Webアプリの開発経験5年以上 ・RDBMSやNoSQL等を用いた大規模Webアプリ開発におけるのデータモデル設計・運用経験 ・Gitを用いたコードレビュー経験 ・直近1年未満で終了している案件が続いていない方 【尚可スキル】 ・AWS / GCPなどのクラウド環境の構築・運用経験 ・CTOやテックリード等の技術的なリードポジションの経験 ・DDD(ドメイン駆動設計)・マイクロサービスアーキテクチャに関する知見・業務経験 ・ステークホルダーとの顧客折衝の経験 【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】大崎駅 【管理番号】anken_10533_426
スキル
