【お盆期間の対応について】2026年8月10日（月）～8月16日（日）のお問い合わせについて、一部8月17日（月）以降のご回答となる場合がございます。ご了承のほど宜しくお願い申し上げます。
並び順
- おすすめ順
- 新着順
- No elements found. Consider changing the search query.
- List is empty.
案件一覧
( 42,903 件中 2,521 - 2,530 件を表示) 【フルリモート／週5】AWSプラットフォームエンジニア（Platform Engineering推進・社内開発者プラットフォーム構築） お任せしたいこと 自社の開発組織全体がスピーディーかつ安全に価値を提供し続けられるよう、AWS上に「社内開発者プラットフォーム（Internal Developer Platform: IDP）」を構築・運用するプラットフォームエンジニアリング業務をお任せします。 「インフラ構築の依頼をチケットで受けて手作業でサーバーを立てる」といった旧態依然とした運用を完全に廃止し、アプリケーションエンジニアが自律的にインフラをプロビジョニングできる「舗装された道（Paved Road）」を整備することで、開発者の認知負荷（Cognitive Load）を極限まで下げ、組織全体の生産性を泥臭く引き上げていくポジションです。 具体的な業務内容 ・AWS（EKS, ECS, RDS等）を基盤とした、アプリケーションエンジニア向けのセルフサービス型開発・デプロイメント環境の設計・構築 ・Terraform、またはAWS CDKを利用したインフラリソースのモジュール化、および再利用可能なテンプレート（カタログ）の提供 ・Backstage等の社内ポータルツール（Developer Portal）の導入・カスタマイズによる、サービスカタログやAPI仕様、マイクロサービス間の依存関係の可視化 ・開発者がインフラを触る際の安全性を担保するための、AWS OrganizationsやSCP、OPA（Open Policy Agent）等を用いた強固なガードレール（統制）の策定と自動化 ・GitHub Actions、またはArgoCD等を利用した、GitOpsベースの高度なCI/CDパイプラインの標準化と全社展開 ・DatadogやOpenTelemetryを組み込んだ、モニタリング・ロギングの標準テンプレートの作成と、開発チームへのオブザーバビリティ（可観測性）実装支援 ・プラットフォーム利用に関するドキュメントの整備、および社内エンジニアへの啓蒙活動（エバンジェリストとしての役割） 必須スキル・経験 ・AWSを利用したインフラ環境の設計、構築、および運用保守の実務経験（目安として3年以上） ・Terraform、AWS CDK等を用いた高度なIaC（Infrastructure as Code）の実践経験 ・Docker / Kubernetes（EKS等）を利用したコンテナ運用、またはマイクロサービス基盤の運用経験 ・Git / GitHubを用いた構成管理、およびCI/CDパイプラインの構築経験 ・ソフトウェアエンジニアとしての何らかの開発経験（Go, Python, TypeScript等・インフラツール開発に必要なため） 歓迎スキル・経験 ・プラットフォームエンジニア、またはSREとしての実務経験 ・Backstage等のInternal Developer Portal（IDP）の構築・運用経験 ・ArgoCD等を利用したGitOpsの運用経験 ・数十名〜数百名規模の開発組織における、横断的なプロセス改善やアーキテクチャ標準化の主導経験 ・ゼロトラストセキュリティやクラウドネイティブなセキュリティ設計の実務経験 開発・業務環境 クラウド・インフラ：AWS (EKS, ECS, Organizations, IAM, RDS 等) IaC・構成管理：Terraform, AWS CDK コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes, Helm CI/CD・GitOps：GitHub Actions, ArgoCD 社内ポータル・ツール開発：Backstage, Go, TypeScript, Python 監視・可観測性：Datadog, OpenTelemetry コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Notion, Slack, Zoom プロジェクトチームについて 全社横断のプラットフォームエンジニアリング（基盤開発）チームへの配属となります。 「インフラチームの承認待ちで開発が1週間止まる」といった組織のサイロ化によるリードタイムの遅延を最も嫌い、「いかにして人間の介入をなくし、自動化されたセルフサービスを提供するか」に全力を注ぐ手堅いカルチャーです。プラットフォームを「社内向けのひとつのプロダクト」として捉え、アプリケーションエンジニアを「顧客」と見立てて、「使い勝手はどうか？ 無駄な認知負荷をかけていないか？」を泥臭くヒアリングし、継続的に改善を回しています。 求める人物像 ・「自分がインフラの権限を握ってコントロールしたい」というゲートキーパー的な思考を捨て、開発者に権限と責任を安全に委譲するための仕組み作りに喜びを感じる方 ・インフラの知識だけでなく、アプリケーション開発者のペイン（苦痛）に深く共感し、ソフトウェアエンジニアリングのアプローチでそれを解決できる方 ・新しいバズワード（Platform Engineering等）に踊らされることなく、自社の組織規模と課題に合わせた「ちょうどいい塩梅」の基盤を現実的に設計できる方 仕事の魅力 SREのさらに一歩先を行く「Platform Engineering」の実践を通じて、特定の機能開発にとどまらず、会社全体の「ソフトウェアの作られ方」そのものを根本からアップデートできる極めて影響力の大きいポジションです。クラウドインフラの深い知見とソフトウェア開発力を掛け合わせ、モダンな開発組織に不可欠な「社内プラットフォーム」をゼロから設計・運用する経験は、現在のテック市場において最も需要が急増している「プラットフォームエンジニア」としての圧倒的な市場価値をもたらします。 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 国内基幹システム生産領域アプリの改善及び保守 ■内 容 国内基幹システム販売領域アプリの改善及び保守業務となります。 要件定義から基本設計、開発、保守までを一気通貫でご担当いただきます。 ■勤務地 品川（常駐） ■期間 即日 ～ 長期 ■スキル ＜必須＞ Typescript開発経験2年以上 Angular開発経験1年程度 SQLを用いた開発経験1年以上 生成AIを用いた経験 SPAアーキテクチャ開発経験2年以上 ■単価 70万程 ■面談 1回（WEB）
【案件概要】 製薬系の複数事業のデータオペレーション業務や、プロジェクトの進行アシスタント業務を行って頂きます。 ・アンケート作成 ・データ集計 ・レポート作成 ・SQLを用いたデータ抽出 ・サポート業務（関係者の日程調整） etc. 【必須スキル】 ・PM・PMOとしてプロジェクト管理を行った経験 ・SQLを用いたデータ抽出経験 ・Excelマクロを用いた自動化のご経験 ・BIツールを用いたレポート作成経験5年以上 ※特にDatabricks 【尚可スキル】 ・医療業界での業務経験 ・Databricksを用いた業務経験 【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】フルリモート 【管理番号】anken_10533_223
スキル
【案件名】 自社Webサービスの開発・改善支援（React／Laravel） 【業務概要】 Webサービスおよび社内業務システムに関する開発において、以下をご支援いただきます。 ・自社Webサービスの新機能開発、既存機能改修 ・求人検索、管理画面まわりの改修 ・サービスサイトのUI/UX改善 ・CRM／SFA等とのシステム連携 ・AWS環境での開発、運用改善 ・AIを活用した業務効率化機能の開発補助 【条件】 ・単価：～60万 ・時期：7月～ ・リモート頻度：フルリモート ・精算：要確認 ・面談：1～2回 【必須スキル】 ・React／TypeScript開発経験3年以上 ・PHP／Laravel開発経験3年以上 ・AWSを用いたWebアプリケーション開発、運用経験 【尚可スキル】 ・Dockerを用いた開発環境構築、運用経験 ・GitHub Actions等によるテスト、ビルド、デプロイ自動化経験 ・Terraform等を用いたAWS環境構築、管理経験 ・求人、人材紹介、CRM、SFA領域の業務知見 ・小規模改善開発を短サイクルで進めた経験 【開発環境】 ・バックエンド：PHP 8.3、Laravel 10、Python ・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js、TailwindCSS ・インフラ：AWS、S3、EC2、ECS、Lambda、API Gateway ・その他技術：Docker、GitHub Actions、Terraform ・開発手法：要確認 【備考】 ・契約形態：準委任契約（履行割合型） ・個人事業主：可 ・外国籍：不可
スキル
案件概要 担当業務 ・音声認識システムから生成AI基盤へのリアルタイム連携を実現するためのインフラ基盤構築をご担当いただきます。 ・AWS上の音声認識システムからAzure上の生成AIサービスへ音声データを連携するため、マルチクラウド間ネットワーク連携の設計・構築を実施していただきます。 ・具体的には、AWS側でのNLB構築とルーティング設計、Azure側でのサブスクリプションおよびネットワーク、Azure OpenAIサービスの構築、Private EndpointおよびPrivateLinkの設定などを行っていただきます。 ・また、ルーティングやDNS、セキュリティ関連の設定を含む非機能要件の設計・構築や、統合基盤標準に基づく監視・セキュリティ設定、エージェントインストールなども実施していただきます。 ・さらに、音声認識システム担当ベンダーや業務アプリベンダーとの仕様・設定値の調整、構築タイミングの調整といったマルチベンダー間の調整業務も担っていただきます。 ・エンド側メンバーと共同で作業を進め、スケジュール管理や技術的な支援、若手メンバーへの教育も行っていただきます。 ・要件定義工程の結果を踏まえ、基本設計から試験まで一連の工程を推進していただく想定です。 開発環境 ・AWS上の音声認識システム基盤とAzure上の生成AI基盤（Azure OpenAI）を対象としたマルチクラウド構成となっております。 ・AWSではNLB、VPCエンドポイント、PrivateLinkなどを利用し、Azureではサブスクリプションおよび仮想ネットワーク、Private Endpoint、Azure OpenAIサービスを組み合わせた構成を想定しております。 ・監視・セキュリティについては顧客の統合基盤標準に準拠した設定や統合運用製品のエージェント導入などを行っていただきます。 求めるスキル 必須スキル ・AWSのネットワーク構築経験（NLB、VPCエンドポイント、PrivateLink、ルーティング設定等の経験） ・Azureのインフラ・ネットワーク構築経験（サブスクリプション作成、Private Endpoint等の経験） ・インフラの非機能要件（監視、セキュリティ、権限等）の設計および構築経験 ・詳細設計・構築だけでなく、要件定義や基本設計といった上流工程から試験まで自己完結して推進できる能力 ・複数ベンダーが参画する環境下での円滑なコミュニケーション能力および調整力 歓迎スキル ・Azure OpenAIをはじめとする生成AIサービスに関する基礎知識や仕様の理解 ・マルチクラウド（AWS⇔Azure間）のセキュアなネットワーク設計の知見 ・タイトなスケジュールの中でタスクを並行推進できるプロジェクト管理・タイムマネジメント能力 求める⼈物像 ・マルチクラウド環境におけるネットワーク設計・構築に主体的に取り組み、要件整理から試験までを自走して推進できる方を求めております。 ・複数の関係者と協調しながら、状況に応じて柔軟にコミュニケーションを取り、タスクの優先度付けや進行管理を行える方です。 ・若手メンバーに対して技術面でのフォローや教育を行うことに意欲のある方を歓迎いたします。 その他 精 算：140-180h（想定） 時 期：中期 場 所：千代田区 ※常駐/週5日出社 サイト：月末締め翌月15日支払い（15日サイト）
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ■案件名： サーバー構築案件 ■作業期間： 8月～ ■作業場所： 大船 ※リモート併用 ■必須スキル： ・Windows、Linux構築経験 ■尚可スキル ・Windows、Linux設計経験 ■募集人数： 1名 ■単価： 50万まで ■面談： WEB1回想定 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 現在、現場にてAIを活用したHR領域の新規プロダクトを立ち上げています。 今回募集するのは、この0→1フェーズにおいて、プロダクトの体験設計を中核から担っていただくプロダクトデザイナーです。 完成された画面や決まった仕様があるわけではなく、ユーザー課題の整理、体験設計、情報設計、プロトタイピング、検証を高速に回しながら、プロダクトの勝ち筋をつくっていくフェーズです。 そのため、単にUIを制作するだけではなく、抽象的な事業仮説やユーザー課題を理解し、「どのような体験にすべきか」「どの順番で検証すべきか」「どこまで作り込むべきか」から一緒に考えていただきます。 事業責任者、プロダクトマネージャー、エンジニア、マーケティングメンバーと連携しながら、新規プロダクトの立ち上げを推進していただくポジションです。 ユーザー課題や事業仮説を理解したうえで、どのような体験にすべきかを考え、情報設計やUIに落とし込み、必要に応じてFigmaだけでなく、v0、Lovable、Claude Code、CursorなどのAIツールも活用しながら、動くプロトタイプをつくって検証できる方を想定しています。 ■具体的な業務 ・AIを活用したHR領域の新規プロダクトにおけるUX設計、情報設計、UIデザイン ・ユーザー課題、事業課題、マーケット仮説を踏まえた体験設計 ・Figmaを用いたワイヤーフレーム、UIデザイン、プロトタイプ作成 ・v0、Lovable、Claude Code、Cursor等のAIツールを活用したプロトタイピング ・事業責任者、プロダクトマネージャー、エンジニア、マーケティングメンバーとの連携 ・ユーザーインタビューや定量データをもとにした仮説検証 ・リリース後の効果検証、改善施策の立案 ・グロースを見据えたLP、オンボーディング、初回体験、継続利用体験の改善 ・デザインシステムやコンポーネント設計の整備 ・エンジニアと協働した実装連携、仕様調整、品質担保 【必須スキル】 ・Webサービス、アプリ、SaaS、プラットフォーム型サービス等におけるUI/UXデザイン経験 ・0→1フェーズの新規プロダクト、またはそれに近い不確実性の高い環境で、UI/UX設計やプロトタイピングを推進した経験 ・Figmaを用いたUIデザイン、プロトタイピングの実務経験 ・ユーザー課題を起点に、情報設計、体験設計、画面設計を行った経験 ・プロダクトマネージャー、エンジニア、Bizメンバーと協働しながら、プロダクト開発を推進した経験 ・抽象的な課題や事業仮説を理解し、具体的なUIや仕様に落とし込めること ・デザインの意図を言語化し、関係者と議論しながら意思決定できること ・不確実性の高い環境において、自ら論点を整理し、前に進められること 【尚可スキル】 ・新規事業や新規サービスの立ち上げ初期から、体験設計・UI設計に関わった経験 ・BtoB SaaS、HR Tech、人材領域、プラットフォーム型サービスのいずれかに関する知見 ・v0、Lovable、Claude Code、Cursor、ChatGPT等のAIツールを活用したプロトタイピング経験 ・デザインシステム、コンポーネント設計、UIガイドラインの設計・運用経験 ・ユーザーインタビューやUXリサーチをもとにしたプロダクト改善経験 ・LP、オンボーディング、Activation、Retention改善など、グロースに関わるデザイン経験 ・情報量の多い管理画面、業務画面、ダッシュボード等の設計経験 ・HTML/CSS/JavaScript/React等、フロントエンド実装に関する基礎理解 ・エンジニアと実装レベルで会話しながら、UI品質を高めてきた経験 ・プロダクトマネージャー、事業責任者、またはそれに近い立場でのプロダクト推進経験 【求める人物像】 ・見た目の美しさだけでなく、ユーザーが迷わず使える体験を重視できる方 ・抽象的な課題を整理し、具体的な画面や導線に落とし込める方 ・Figmaだけでなく、AIツールを使って動くプロトタイプをつくることに前向きな方 ・ユーザー体験と事業成長の両方を意識してデザインできる方 ・プロダクトマネージャーやエンジニアと対等に議論しながら、より良い体験をつくれる方 ・不確実な状況でも、自ら仮説を立てて検証を進められる方 ・HR領域や人と組織に関わる領域の変化に関心がある方 ・職種の境界に閉じず、必要なことを自分で拾いにいける方 ・きれいなデザインデータよりも、ユーザーに価値が届くプロダクトを重視できる方 ・デザインを、事業やプロダクトの勝ち筋をつくる手段として捉えられる方 【勤務地】恵比寿（フルリモートOK）※出社可能な方は尚可（可能な頻度をご教示ください。） 【時間】10:00～19:00（応相談） 【期間】※原則単月毎の更新となります 【稼働】週5日（フルコミット可能な方のみ） 【単金】72～80万程度 ※時給精算となります。4500～5000円（スキル見合い、上振れ応相談） 【精算】時給精算 【商流】エンド→弊社 【面談】WEB1回(弊社同席) 【支払いサイト】35日 【年齢】～39歳まで 【備考】 ・PC貸与無し（出社いただく場合はご自身のPC持ち込みとなります）
スキル
【募集背景】 生成AIを活用した新規事業のプロジェクトです。 MVPの検証が終わり、パートナーへの初期導入と機能拡張といった成長フェーズに入っています。 開発組織が50名規模に拡大する中、複数プロダクトを横断して事業戦略とプロダクト戦略を推進するポジションを必要としております。 CEO・CTOと並走しながら、プロダクト全体の優先度の判断、組織課題の解決、をリードできるプロダクトマネージャー（PdM）を募集します。 【主要業務】 ・複数プロダクトを横断したロードマップ統合・優先度判断・リソース配分の意思決定 ・KGI/KPI設計と、グロース施策の立案・実行 ・各プロダクトPdMへの伴走と、要件定義・仕様策定プロセスの品質担保 ・経営・開発・営業・CSを繋ぐ意思決定ハブとしてのステークホルダーマネジメント ・CEO・CTOと並走した、技術アーキテクチャを踏まえた事業判断・投資判断 ・プロダクト組織のスケールに向けた採用・オンボーディング・評価設計の支援 【システム構成】 業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。 ・ナレッジベースの構築・検索 ・業務ワークフロー管理・自動化 ・マルチチャネル（チャット、音声、メール）対応 ・マルチテナント対応の認証・認可基盤 ・テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御 ・パフォーマンス計測・最適化基盤 ・データパイプライン・ETL基盤 ■求めるスキル（必須） 大変お手数をおかけしますが、ご紹介時は以下要件に対し「〇 or ×」のご回答をお願いいたします。 ・B2B SaaSプロダクトにおけるPdM経験 3年以上 └企画〜リリース〜改善の一連をリードした経験 ・複数プロダクトまたは大規模プロダクトのロードマップ策定と、経営陣を巻き込んだ優先度判断の経験 ・0→1フェーズの立ち上げから1→10のスケールまでを一貫して経験した方 ・KGI/KPI設計とデータに基づく意思決定の実務経験 ・PdMを含む15名以上の内製開発組織におけるマネジメント・育成・評価の経験 ・エンジニアと技術アーキテクチャレベルで会話・議論ができる技術素養 ・経営・開発・営業・CSを横断したステークホルダーマネジメントの主導経験 ・月160時間フルコミットできる方（平日コミット必須） ・参画時に日本在住の方 ■求めるスキル（尚可） 大変お手数をおかけしますが、ご紹介時は以下要件に対し「〇 or ×」のご回答をお願いいたします。 ・エンジニア出身でPdMにキャリアチェンジした経験 ・生成AI・LLM・マルチエージェントを活用したプロダクト開発・事業推進の経験 ・コンパウンドSaaSや複数プロダクト並行開発の戦略設計・実行経験 ・エンタープライズ向けSaaSの導入・グロース推進経験 ・競合分析・市場分析を踏まえた戦略策定の経験 ■開発環境 ・フロントエンド：React/Next.js、Chrome Extension ・バックエンド：TypeScript/Hono/Drizzle、Python ・データベース：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） ・インフラ：AWS、Terraform ・CI/CD：GitHub Actions ・監視：Datadog ・AI：OpenAI/Anthropic API 等 ■開発体制 ・事業責任者・PdM(CEO): 1名 ・CTO: 1名 ・BizDev: 2名 ・AI R&D: 6名 ・ソフトウェア開発: 8名 ・デザイン: 1名 ■言語/技術 ■面談回数：1回 ■最低稼働日数：週5日 ■PC貸し出し： ■業務時間： ■リモート状況：フルリモート（地方可能） ■勤務地： ■備考 業務委託という形ながら、50名規模の開発組織を横断してプロダクト全体の方向性に直接影響を与えられるポジションです。 生成AI領域のプロダクトを、事業責任者と同じ視座で動かす経験は、スタートアップでも大企業でも希少だと思います。 裁量と責任の両方がある環境で、事業インパクトを実感しながら働きたい方に向いています。 ■案件番号：794144877278
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【内容】 〈インフラ基盤構築・運用改善〉 ・ALB配下のEC2アプリケーションサーバー群をAuto Scaling Groupで管理し、需要に応じたスケールアウト／インを自動化 ・Terraform / CloudFormation / CDK等のIaC導入・整備による構成変更の標準化および再現性の担保 〈マイクロサービス化の設計・構築〉 ・現行モノリシックアーキテクチャのサービス分割方針の策定・設計 ・ECS / EKSを活用したマイクロサービス基盤の構築・移行 〈コンテナ化・マイクロサービス移行支援〉 ・既存EC2ベースのサービスをECS / EKSへ段階的に移行する設計・実装 ・DockerコンテナによるアプリケーションのCI/CDパイプライン整備 …など ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・AWS（特にEC2 / ALB）等のIaaS環境の運用経験（または強い興味がある方） ・ECS・EKSを活用したコンテナオーケストレーションの構築・運用経験 ・DockerやLinuxコンテナ等のコンテナ系技術のご経験 ・MySQL / PostgreSQL等のDBMSの構築・チューニング経験 ・IaC（Terraform / CloudFormation / CDK）や構成管理（Ansible等）の実務経験 ＜尚可＞ ・マイクロサービスアーキテクチャの設計・構築・移行経験 ・手作業の運用を「仕組みで減らしたい」と考えられる方 ・段階的な移行を現実的に設計できる方 ・監視・障害対応に抵抗がなく、原因切り分けを粘り強く進められる方 ・小まめな報告・連絡・相談ができ、変更作業の影響範囲を言語化できる方 ・ネットワークの基礎知識がある方（VPC / サブネット / SG、HTTP/HTTPS、DNS等） ・ドキュメント整備（手順の標準化、運用ルール化）を厭わない方 ・AI駆動でこれらの作業を推進できる方 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【単価】70-100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】機械学習基盤・MLOpsエンジニア（AIモデルの本番運用・継続的デリバリー基盤の構築） お任せしたいこと 自社プロダクトに組み込まれた機械学習モデル（推薦システム、予測モデル、LLM等）を、単なる「PoC（概念実証）」で終わらせず、本番環境で安定的かつスケーラブルに稼働させ続けるためのMLOps（Machine Learning Operations）基盤の設計・構築をお任せします。 データサイエンティストがJupyter Notebookで作った手動のコードをそのままデプロイするような属人的な運用を廃止し、ソフトウェアエンジニアリングとSREの知見を駆使して「学習パイプラインの自動化」「推論APIのコンテナ化」「精度監視と再学習サイクル」を泥臭くシステム化し、AIのビジネス価値を持続的に提供し続けるための根幹をチームで作り上げていただきます。 具体的な業務内容 ・MLflow、Kubeflow、またはVertex AI Pipelines等を利用した、機械学習モデルの実験管理からデプロイまでのパイプライン（CI/CD/CT）の設計・構築 ・データサイエンティストが開発したモデルの、DockerおよびKubernetes（EKSやGKE）を利用したコンテナ化、およびFastAPI等による推論APIの実装 ・推論環境におけるレイテンシ（応答速度）の極限のチューニング、およびトラフィック急増に備えたオートスケール機構の設計 ・本番環境で稼働するモデルの精度モニタリング基盤の構築、およびデータドリフト（入力データの傾向変化）やコンセプトドリフトの自動検知 ・Apache AirflowやArgo Workflows等を利用した、大規模なデータ前処理・バッチ推論ジョブのワークフロー管理と自動化 ・Terraformを利用した機械学習インフラのコード化（IaC）、および権限管理を含むセキュアなAI開発環境の整備 ・モデルの安全な本番導入に向けた、シャドウデプロイメントやカナリアリリース、A/Bテスト等のデプロイメント戦略の実行支援 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたバックエンドAPI、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） ・AWS、またはGCPにおけるクラウドインフラの構築・運用経験 ・Docker等のコンテナ技術、およびCI/CDパイプライン（GitHub Actions等）の実務経験 ・機械学習の基本的な概念（学習・評価・推論のプロセス）に関する理解 ・Git / GitHubを用いた構成管理、およびチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・MLOpsエンジニア、またはデータエンジニアとしての実務開発経験 ・Kubernetes（EKS, GKE等）を用いた本番環境の構築・運用経験 ・MLflow、Kubeflow、Airflow等のML/データオーケストレーションツールの運用経験 ・SREとしての知見、およびDatadog等を用いたシステムの監視・トラブルシューティング経験 ・大規模なデータウェアハウス（BigQuery, Snowflake等）を利用したデータ基盤の構築経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL, Go (一部インフラツール周り) MLOpsツール：MLflow, Kubeflow, Apache Airflow (または Argo Workflows) クラウド・インフラ：AWS (SageMaker, EKS等) または GCP (Vertex AI, GKE等) コンテナ・IaC：Docker, Kubernetes, Terraform 監視・CI/CD：Datadog, 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 データプラットフォーム・MLOps推進チームへの配属となります。 「最新のアルゴリズムで精度を0.1%上げること」よりも、「精度はそこそこでも、エラーなく毎日確実に推論結果を返し続けるシステムを作ること」を実務において高く評価する、エンジニアリングマインドの強いカルチャーです。「モデルの精度が落ちた」というアラートに対しても、場当たり的に手動で再学習を回すのではなく、「どうすればこの再学習とデプロイのプロセス自体を自動化できるか」を常に仕組みの観点から泥臭く議論しています。 求める人物像 ・データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング（インフラ）の境界線に立ち、異なる言語を話す両者の橋渡し役になることを楽しめる方 ・「同じ作業を2回繰り返すくらいなら自動化のスクリプトを書きたい」という、システム運用に対する良い意味での怠惰さを持っている方 ・機械学習モデル特有の「振る舞いの不確実性（バグなのかデータの仕様なのか判別しづらい問題）」に対して、ログと事実に基づいて論理的に原因を特定できる方 仕事の魅力 AIモデルがどれほど優秀でも、それを本番環境で安全に運用する「基盤」がなければビジネス価値は生まれません。データサイエンティストと連携しながら、予測モデルからLLM（大規模言語モデル）まで多様なAI技術をプロダクションレベルの堅牢なシステムへと昇華させる経験を通じて、AI活用時代においてあらゆるテック企業が最も喉から手が出るほど欲している「MLOpsのスペシャリスト」としての極めて希少な市場価値を着実に磨くことができます。 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。
