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案件一覧
( 43,246 件中 1,941 - 1,950 件を表示) 【案件概要】 作業内容： 官公庁向けシステムのマイグレーションプロジェクトにご参画いただきます。 既存システムの調査・分析をはじめ、性能改善、負荷テスト、検証業務をご担当いただく予定です。 主な業務内容 既存システムの調査・分析 性能改善に向けた課題抽出および対応 負荷テストの実施 テスト結果の検証および評価 マイグレーションに伴う各種開発支援 必須スキル： ・Javaでのバックエンド設計開発経験（5年程度） ・バッチ開発経験が豊富な方 ・JP1の使用経験 【条件面】 期間：随時 場所：勝どき 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
【案件概要】 ユーザーが利用するモバイルアプリ・オーナーが管理に使用するWebシステムにおける下記業務をお願いします。 ・新機能開発 ・インフラ環境構築 ・既存機能の改善 ・システム改善 etc. 【必須スキル】 ・英語でのビジネスレベルのコミュニケーション経験 ・Pythonを用いた開発経験3年以上 ・基本設計のご経験 ・（MongoDB・DynamoDB・CouchDB・BaseX） 等のドキュメント型データベースのご経験 ・AWSクラウドを用いた開発経験 【尚可スキル】 ・リードエンジニアとしてのご経験 ・大規模システム開発のご経験 ・SQLパフォーマンスチューニングのご経験 ・スクラム開発のご経験 【作業環境】 PC貸与なし（自前PC対応） 【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】浜松町駅 【管理番号】anken_10533_265
スキル
【案件概要】 カーボンニュートラルDXアプリの開発において、下記の業務をお願いします。 ・フロントエンド開発 ・バックエンド開発 ・UI/UX設計 ・障害対応 etc. 【必須スキル】 ・自社開発企業でのtoBtoC向けサービスの開発経験 ・Typescript(Node.js)を用いたバックエンドの開発経験3年以上 ・NestJSを用いた開発経験 ・React.js, Next.jsなどのFW・ライブラリを用いたフロントエンドの開発経験1年以上 ・AWS環境での開発経験 ・基本設計の経験 【尚可スキル】 ・要件定義の経験 ・Vue.js, Nuxt.jsからReact.js, Next.jsへのリプレイス経験 ・Serverless Frameworkを用いた業務経験 ・DDD(ドメイン駆動設計) or クリーンアーキテクチャー環境での業務経験 ・データ分析の経験 ・Azure環境での業務経験 ・UI/UXに関する知見 【作業環境】 PC貸与なし（自前PC対応） 【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】フルリモート 【管理番号】anken_10533_386
スキル
【案件概要】 スポーツ領域のWEBサイト・オウンドメディア、顧客折衝を含むWebディレクション全般をお任せいたします。 上流のプロジェクト管理（PM業務）から細かなサイト運用・保守まで、幅広く手を動かしていただくポジションです。 ・開発案件をはじめとするプロジェクト全体の進捗管理、工数管理 ・既存クライアントワーク、受託案件の仕様・要件整理 ・新規LP制作のディレクションや進行管理 ・定例ミーティングへの出席、クライアントとの折衝・仕様調整 ・サイトの日常的な運用・保守業務のサポート 【必須スキル】 ・Webサイトまたは開発案件におけるディレクション・進行管理の実務経験 ・クライアントとの定例出席や調整など、円滑な顧客折衝が可能な方 ・指示待ちではなく、自ら能動的に情報をキャッチアップして動ける高い自走力 【尚可スキル】 ・スポーツ全般に対する興味・関心 ・Laravel、LAMP環境を用いたWebアプリケーションの開発・運用経験 ・新規LP制作のディレクションや、オウンドメディアの運用保守経験 【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】汐留駅 【管理番号】anken_10533_482
【案件概要】 BtoB向けのマッチングWebサービスの開発・改善をお願いいたします。 ・LLMを用いた機能の設計・実装・改善 ・外部データの調査・収集加工 ・WebAPIの設計 etc. 【必須スキル】 ・Python(FastAPI or Flask)での開発経験3年以上 ・Pythonを用いたデータ収集・加工経験 ・LLMパイプラインの設計・構築経験 ・基本設計〜テストまで一貫した業務経験 【尚可スキル】 ・IT系ベンチャー・スタートアップ企業での業務経験 ・コードレビュー経験 ・SQLを用いたデータ加工・抽出経験 ・AWS(ECS)の設計経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【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】田町駅 【管理番号】anken_10533_449
スキル
【案件概要】 Flutter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。 【必須スキル】 ・Flutterを用いたアプリ開発経験 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】 ・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_186
【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
【案件概要】 400万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるバックエンドエンジニアを募集いたします！ サービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。 0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。 【お願いしたいこと】 ・要件定義、設計、実装、リリース、運用までの全工程をお願いいたします。 （主業務はGo,GCPを用いた設計、実装、リリース、運用） ・アジャイル開発手法にて進行（スクラムを一部導入） ・バックエンドエンジニアは1チームに2〜3名（全体で9名前後） エンジニア組織は大手メガベンチャーでのテックリード経験やマネージャー経験のある方が多く非常に高いレベルでの就業が可能です。 【こんな方におすすめ】 ・少数精鋭でモダンな技術に触れたい方 ・長期でのご参画ができる方 ・プロダクトの体験を意識しながら開発を進めて行ける方 ・toCサービスに関わりたい方 ・高いレベル感の中でプロダクトの成長を感じながら開発したい方 【必須スキル】 ・Go言語での開発・運用経験1年以上（PoCや社内向けサービスなどは含めず2年以上） ・エンジニア経験5年以上 ・GCPまたはAWS上での開発・運用経験 【尚可スキル】 ・テックリードやチームビルド、プロセス改善、PMのご経験 ・アーキテクチャの設計や技術選定から携わったご経験 ・フロントエンド開発のご経験 ・モバイルアプリの開発経験 【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】エンド→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】カジュアル 【最寄駅】渋谷駅 【管理番号】anken_20138_001
スキル
案件概要 担当業務 ・エンタープライズ顧客の現場やビジネスプロセスへのアバターサービス組み込み提案を行います。 ・要求定義・要件定義および技術的チューニングやシステム連携を推進します。 ・顧客現場での検証（PoC）を実施し、その結果を開発チームへフィードバックします。 ・店舗導入されるプロダクトの営業段階から入り込み、アカウントの拡大や案件規模・予算の拡大推進を担います。 開発環境 ・開発環境の詳細は別途面談時にご説明いたします。 求めるスキル 必須スキル ・エンタープライズ顧客に対する上流工程（要求定義・要件定義・事業提案）の知見・実績 ・システム開発・エンジニアリング領域の技術的バックグラウンド ・顧客課題を捉え、自ら提案・推進できる力 歓迎スキル ・ITコンサルティングファーム出身の経験, DX・AX推進、新規事業開発のプロジェクトリード経験 求める⼈物像 ・顧客課題を的確に捉え、自ら提案と推進ができる主体性のある方を求めています。 ・エンタープライズ顧客向けの上流工程に強みを持ち、技術的なバックグラウンドを活かしてビジネスと技術の橋渡しができる方が望ましいです。 その他 時 期：即日〜 場 所：リモート併用 その他： ・年齢制限50代まで ・0.7～1人月
【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。
