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案件一覧
( 42,739 件中 5,761 - 5,770 件を表示) 【案件概要】 ゲーム開発において、生成AIを用いた業務効率化や新規コンテンツ制作・プロデュースをお願いします。 【必須スキル】 ・ゲーム開発案件におけるアートディレクターとしての実務経験2年以上 ・Photoshopなどのデザインツールを用いたキャラクターイラストの制作経験 ・stable diffusionなどの画像生成AIツールを用いた画像生成の経験 ※ご用意ある方は、生成AIのポートフォリオの提出をお願いします。 ・アダルトコンテンツに抵抗のない方 【尚可スキル】 ・動画生成AIを用いたご経験 ・3DCGアニメーションの制作経験 【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_377
【案件概要】 作業内容： 生成AIを活用したプロダクトの価値最大化を継続的に推進し、データを元にしたプロダクトマネジメント業務を行っていただきます。 以下詳細となります。 KGI/KPI設計・効果測定・改善のロードマップ策定 要件定義/仕様策定（API/IF/データモデル）とエンジニア連携 実験設計（AB/多腕）とプロダクト分析（行動/品質/コスト） PoC→β→本番の導入プロセス設計、CS/営業/マーケ連携 競合分析・優位性検証とプロダクト戦略の立案 必須スキル： ・自社プロダクト（特にB2B SaaS）のPdM経験（企画〜開発〜リリース〜改善の一連をリードした経験） ・内製プロダクト開発での開発チームとの伴走経験（外部SI主体でなく自組織内で推進してきた経験） ・ステークホルダー（経営・営業・CS・エンジニアなど）を巻き込み、プロダクトロードマップを作成・推進した経験 【条件面】 期間：随時 場所：御茶ノ水駅 精算：確認中 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
【案件名】 金融系AWS環境：戦略的エンハンスト推進 【概要】 ＜AWS環境(金融サービス業務システム)の構築 及び 運用業務を担当＞ ①EC2→AWS-ECSへの切り替え支援 ②障害検知自動起票及びユーザー通知の運用自動化 ③定時的なセキュリティレポートの運用自動化 ④EC2、ADユーザー作成、Zabbixメンテなど運用自動化 ⑤サービス毎の自律復旧アーキテクチャの設計・実装 (SSM Agentなど) ⑥S3マルウェア対策基盤の構築（Cloud One） → S3のマルウェア対策にトレンドマイクロのCloudOneを入れたい要望が応えられるか。 【条件】 ・単価：70～90万 ・時期：6月～（前倒し不可） ・場所：基本リモート/浜松町※地方在住はNG ・募集：2名 ・精算：有り（幅は確認中です） ・面談：2回(１回目サクヤ同席） 【必須スキル】 ★サブリーダー枠 ・後継のVision Oneを提案しながら資料化ができること ・Terraformのレビューができること ・Git（CodeCommit）を理解していること ・作業概要①～⑥について具体的な経歴を説明できるかた ★メンバー枠 ・Terraformが書けること ・Git（CodeCommit）を理解していること ・作業概要①～⑥について具体的な経歴を説明できるkた 【備考】 ・商流：現場直 ・外国籍：不可 ・個人事業主：可 ・就業時間：09:00～18:00 ・支払いサイト：35日
【事業内容】 ファッション領域におけるモバイルアプリおよびSaaSプロダクトの企画/運営事業 【募集ポジション】 エンジニアリングマネージャー（EM）/技術顧問 【募集人数】 1名 【募集背景】 AI活用を見据えた開発体制移行に向け、オフショア管理改善、技術負債解消、インフラ最適化を推進するため 【業務内容】 ・開発組織の再構築およびオフショアチームのマネジメント最適化 ・複雑化したコードベースの整理およびリファクタリング方針策定 ・AWSインフラのコスト最適化および構成見直し ・AI活用による開発効率改善およびAI駆動型開発体制への移行推進 【稼働日数】 月30〜60時間 【単価】 時給5000～6500円 【必須条件】 ・EMまたはテックリードとしてのマネジメント経験 ・オフショア開発のディレクション/管理経験 ・システム全体のアーキテクチャ設計およびリファクタリング経験 ・AWS等インフラのコスト最適化/運用知見 【歓迎条件】 ・AI（LLM等）を活用した開発プロセス導入経験 ・BtoCアプリおよびBtoB SaaS双方の知見 ・将来的な技術責任者（CTO/VPoE）としての参画意欲
営業支援を目的とした業務システムの開発をお任せいたします。 SalesCloud、Experience Cloudを使用してサービス開発しています。 今後、他サービスとの連携や機能拡張を積極的に行っていくため募集しています。 ■具体的な業務内容： ・要件実現に向けた設計～テストの実施 ・Apex, LWC, Flowなどを用いた経験、またそれらを使用したビジネスフローの実装 ・項目作成やレイアウトの配置、入力規則の設定 ・テスト作業や不具合の対応 ・システム障害への対応 ■開発工程： ■開発環境： ■必須スキル： ・Salesforceの開発、カスタマイズ経験 3年以上 ・Apex, Lightning Web Components, Flow, Account Engagementを用いた開発経験 3年以上 ・SalesCloudにおけるプロファイル,権限構造の理解 ※マネジメント経験不問 ■歓迎スキル： ・他言語での開発経験 ・社内SE/情シス経験 ■勤務地：フルリモート ■募集人数：1人 ■単価：~70万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■時間：10:00~20:00 ■就業時間制度：フレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 作業内容： 生成AIを活用して社内の開発プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指しております。 社内の開発チームと連携し、生成AI技術の導入とその効果的な運用を支援していただきます。また、業務プロセスの分析も行い、改善点を特定して最適なソリューションを提案いただきます。 【業務内容】 業務プロセスの分析と改善点の特定 生成AIツールの評価、導入、カスタマイズ AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価 社内開発チームへのトレーニングとサポート 継続的なフィードバック収集と改善提案 最新の生成AI技術動向の調査および適用 必須スキル： ・ソフトウェア開発やプログラミングの経験3年以上 ・生成AI技術（特にGitHub Copilot、PR-Agent、Cursorなど）の知識と経験 ・開発ツール（CI/CD、バージョン管理）の使用経験 ・コード生成ツールやテスト自動化ツールの使用経験 ・プロジェクトマネジメントのスキル ・業務プロセスの分析スキル ・MLOpsの経験 【条件面】 期間：随時 場所：フルリモート 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
【案 件】社内SE（サポートエンジニア/テクニカルエンジニア） ※開発案件ではありません。 【内 容】 アンケート調査システムの開発をしている企業様にてグループ会社先の企画チームと連携しながら現行システムの障害調査/エスカレーションなどをお願いいたします。 軽微な修正などのご対応も可能であればお願いする想定ですので、開発のご経験（ソースコードが読める）が必要となります。 【必須スキル】 ・PHPでの開発経験 3年程度 ・社内SEやサポートエンジニアに近い業務経験がある方 ・SQLへの知見 【尚可スキル】 ・障害に応じて対応いただく時間をフレックスに考えていただける方 【単金】65万〜70万 【勤務地】フルリモート（会社は新宿/福井県） 【時 間】9：00-18：00 【期 間】即日〜長期 【精算幅】140-180h 【人数】1名 【面談】1回(浅尾同席) 【環境】 OS: CentOS / Redhat Enterprise Linux / Windows Server DBMS: PostgreSQL / SQL Server 開発言語: PHP / JavaScript クラウド環境: AWS / GCP その他: Docker / Kubernetes / Terraform / Git / Jenkins 【備考】 ・弊社から6名参画中 ・Mac貸与（自前NG）
◆必須スキル ・Snowflakeを用いたETLの処理作成経験（3年以上） ・AWSでのインフラ構築経験（3年以上） ・Terraformを用いたインフラコードの管理経験 ・GitHubを用いたチームでの開発経験 ◆尚可スキル ・Databricksの利用経験 ・Google Cloudの利用経験 ◆ 年齢：49歳まで ◆ 外国籍：不可 ◆ 勤務形態：フルリモート ◆ 勤務時間： 9:00～18:00 ◆ 就業開始時期：5月～ ◆ 契約：業務委託（準委任契約） ◆ 面談：1回 ◆ 服装：指定なし ◆ PC貸与：有り ◆開発環境 AWS、Google Cloud、Databricks 【工程】 ・要件定義（フロントに立ち非エンジニアである企画メンバーとの要件調整・折衝などからできること） ・設計 ・製造、構築 ・テスト 【業務内容】 ・大手人材サービスを運営されているエンド様にてデータエンジニアとして参画していただきます。 ・データベースをはじめ、多種多少なデータソースとデータ基盤を接続し、必要なデータを安全に取得してデータ基盤に保存します。 ・データガバナンスの担当者と協力してデータに対して適切な加工を行い、安全な状態にしてユーザーに提供します。 【参画メリット】 ・大手企業様ですので、稼働は安定しております。 ・フルリモートですので、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行えます。
スキル
【案件名】 教育系デジタルプロダクトのバックエンド開発支援 【業務概要】 学校教育領域向けの大規模デジタルプロダクト開発案件です。 新規プロダクト立ち上げにおいて、バックエンドエンジニアとして要件定義、設計、開発、運用までご担当いただきます。 ・Goを用いたWebアプリケーション開発 ・AWS環境での開発 ・RDBMSを用いた設計、開発 ・Git／GitHubを利用したチーム開発 ・スクラムフレームワークでの開発 ・運用改善、品質向上 【条件】 ・単価：80万円 ・時期：即日～ ・リモート頻度：フルリモート可 ・面談：WEB2回 ・支払いサイト：45日 ・募集：1名 【必須スキル】 ・GoでのWebアプリケーション開発経験3年以上目安 ・AWS環境での開発経験3年以上目安 ・RDBMSを用いた開発経験3年以上目安 ・Git／GitHubを利用したチーム開発経験3年以上目安 ・スクラムフレームワークを用いたチーム開発経験1年以上 【尚可スキル】 ・Webアプリケーションのセキュリティ対策に関する知識、経験 ・リアルタイム処理に関する開発経験 ・大規模ユーザー向けサービスの設計、開発、運用経験 ・IaCに関する知識、経験 ・NoSQLを利用した開発経験 ・CI/CDパイプライン構築経験 ・アジャイル開発経験 【開発環境】 ・バックエンド：Go ・インフラ：AWS ・DB：RDBMS、NoSQL ・管理：Git、GitHub ・開発手法：スクラム、アジャイル ・工程：要件定義、設計、開発、運用 【備考】 ・フリーランス：可 ・外国籍：不可
スキル
【フルリモート／週5／Python】生成AI（LLM）を活用した自社SaaSプロダクトのバックエンド開発およびRAG基盤構築 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、企業の業務効率化を支援する「生成AI（LLM）組み込み型SaaS」のバックエンドAPI開発、および独自のRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築・運用をお任せします。 ［役割に対して求める成果］OpenAI API等を利用した機能開発において、プロンプトの実行遅延やタイムアウトを防ぐための非同期処理を適切に設計・実装すること。また、社内ドキュメント等の非構造化データをベクトル化し、ハルシネーション（AIの嘘）を最小限に抑えつつ、ユーザーが求める精度の高い回答を高速に生成できるスケーラブルなRAG基盤を安定稼働させること。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、AIプロダクト向けWeb APIの詳細設計、実装、テスト ・OpenAI API（GPT-4等）やAnthropic Claude等のLLMを活用した、自然言語処理バックエンド機能の開発 ・LangChainやLlamaIndex等を利用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャの設計、およびプロンプトエンジニアリングのシステム組み込み ・Pinecone、Qdrant、PGVector等のベクトルデータベースの構築、チューニング、およびインデックスの最適化 ・LLMの推論にかかる長時間の処理をユーザーにストレスなく提供するための、Celery等を用いた非同期タスクキューの設計とWebSocket/SSEによるストリーミング応答の実装 ・pytestを用いた単体テスト・結合テストの拡充によるデグレの防止、およびCI/CDパイプラインでの自動テスト運用 ・LLMのAPIコストやレイテンシの監視（LangSmithやDatadog等を利用）および継続的なパフォーマンス改善 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはバックエンドシステムの実務開発経験（3年以上） ・FastAPI、Django、Flask等のWebフレームワークを用いたAPI開発経験（2年以上） ・RDBMS（PostgreSQL, MySQL等）を用いたデータベース設計、および基本的なSQLの記述経験 ・Git/GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・OpenAI API等のLLMを利用したアプリケーション開発の実務経験 ・LangChain、LlamaIndexなどのLLMオーケストレーションフレームワークの使用経験 ・ベクトルデータベース（Pinecone, Qdrant, Milvus等）の運用経験 ・Celery、Redis等を利用した非同期処理アーキテクチャの設計・開発経験 ・機械学習、または自然言語処理（NLP）に関する基礎的な知識 ・AWS（ECS, RDS, S3等）、またはGCPを利用したクラウド環境でのインフラ運用経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発・運用経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11以降 フレームワーク：FastAPI, LangChain, LlamaIndex データベース・KVS：PostgreSQL (PGVector), Redis, Pinecone インフラ：AWS (ECS, RDS等) または Google Cloud, Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions 監視・分析：Datadog, LangSmith, GitHub, Jira, Slack プロジェクトチームについて AIプロダクト開発部のバックエンドチームへの配属となります。LLMという進化の早い技術を扱うため、最新のペーパーやAPIアップデートの情報をチーム内で日常的にシェアする知的好奇心の高いカルチャーです。一方で、AIのPoC（概念実証）で終わらせず「プロダクトとして安定稼働させる」ことを重視しており、LLMの出力のブレやAPIの障害に対するフォールバック（例外処理）がコードレベルで担保されているかを厳格にレビューし合います。 求める人物像 ・生成AIの技術トレンドに強い関心を持ちつつも、「AIの魔法」に頼るのではなく、エンジニアリングの力でシステムの堅牢性や応答速度を改善していくことにやりがいを感じる方 ・外部API（LLM）の仕様変更やレイテンシの悪化といった自分たちでコントロールできない外部要因に対しても、キャッシュや非同期処理を駆使してユーザー体験を守る設計ができる方 ・不確実性の高いAIプロダクト開発において、PdMやプロンプトエンジニアと密にコミュニケーションを取り、アジャイルに仮説検証を繰り返せる方 仕事の魅力 世界中でニーズが爆発している「LLMを活用したエンタープライズ向けアプリケーション」の開発に最前線で携わることができます。単なるAPIのラッパーを作るのではなく、ベクトル検索の最適化や大規模なRAGパイプラインの構築、ストリーミング処理の実装など、Pythonエンジニアとして現在最も市場価値が高まっているAIアプリケーションアーキテクチャの設計スキルを実践的に磨き上げることができます。 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。
