【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
( 42,906 件中 2,931 - 2,940 件を表示) 【フルリモート／週5】フルスタックエンジニア（プロダクトの高速仮説検証とフルサイクル開発） お任せしたいこと 自社で展開する新規事業プロダクト、またはアジリティが求められるグロースフェーズのWebサービスにおいて、フロントエンドからバックエンド、インフラストラクチャに至る全レイヤーを境界なく横断し、ユーザーに価値を届けるリードタイムを最速化するフルスタック（フルサイクル）エンジニア業務をお任せします。 「フロント側とバック側でAPIの仕様調整に何日も待たされる」といったサイロ化された開発体制の弊害を自らの手で打破し、ビジネスサイドの要求（仮説）を高速にプロトタイピングしながら、本番稼働に耐えうる堅牢なシステムへと泥臭く昇華させていく、圧倒的なオーナーシップが求められるポジションです。 具体的な業務内容 ・React（Next.js）または Vue.js（Nuxt 3）とTypeScriptを用いた、ユーザー体験（UX）に優れたモダンなSPA/SSRフロントエンドの設計・開発 ・Go、Node.js（NestJS）、またはPython等のバックエンド言語を用いた、スケーラブルなRESTful APIおよびGraphQLの実装 ・RDBMS（PostgreSQL または MySQL）における、将来の仕様変更を見据えた柔軟なテーブル設計および複雑なクエリのパフォーマンスチューニング ・AWS（ECS, Lambda, RDS等）またはGCP（Cloud Run, Cloud SQL等）を利用した、スケーラビリティを考慮したクラウドネイティブなインフラ構築 ・Terraformを用いたインフラのコード化（IaC）、およびGitHub Actions等を利用したフロント・バックエンド一貫したCI/CDパイプラインの整備 ・PdMやデザイナーと密に連携し、技術的な実現可能性（Feasibility）と実装コストを踏まえた上での要件定義・仕様策定への上流からの参画 ・DatadogやSentryを利用した、システム全域（フロントのレンダリング遅延からDBのスロークエリまで）にわたるボトルネックの調査と泥臭いパフォーマンス改善 必須スキル・経験 ・Webアプリケーションの開発実務経験（フロントエンドおよびバックエンドの両領域における何らかの経験・目安として合計3年以上） ・React、Vue.js等のモダンなJavaScriptフレームワークを用いたSPA開発経験 ・Go、Python、Ruby、Node.js、Java等のいずれかの言語を用いたバックエンドAPIの開発経験 ・RDBMSを用いた適切なデータベース設計、およびSQLによるデータ操作の実務経験 ・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 ・新規プロダクトの0→1フェーズにおける立ち上げ、または技術選定の主導経験 ・AWS、GCP等のパブリッククラウドを利用したインフラ構築・本番運用経験 ・GraphQLを用いたAPIスキーマ駆動開発の実務経験 ・Docker等のコンテナ技術、およびCI/CDパイプラインの構築・運用経験 ・スクラム等のアジャイル開発手法における実務経験、またはテックリードとしての経験 開発・業務環境 フロントエンド：TypeScript, React (Next.js) または Vue.js (Nuxt) バックエンド：Go, Node.js, または Python データベース：PostgreSQL, MySQL, Redis インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Terraform テスト・CI/CD：Jest, GitHub Actions 監視・可観測性：Datadog, Sentry 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 特定の機能やコンポーネントではなく、「プロダクト全体の成功」に責任を持つフルサイクル開発チームへの配属となります。 「自分の専門領域はここまで」と境界線を引くセクショナリズムを極限まで嫌い、「ユーザーの課題を最速で解決できるなら、CSSの調整からインフラのデプロイメントまで何でもやる」というマインドを持った手堅いカルチャーです。バグが発生した際にも、フロントエンドとバックエンドで責任を押し付け合うのではなく、システム全体を俯瞰して「どこで状態管理に不整合が起きたか」をチーム全体で泥臭くデバッグする実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「特定の言語やフレームワークのスペシャリスト」という枠に収まるよりも、複数の技術スタックをレゴブロックのように組み合わせて「動くプロダクト」を創り出すことに喜びを感じる方 ・未経験の言語やインフラ領域に直面しても物怖じせず、公式ドキュメントを泥臭く読み解きながら手を動かしてキャッチアップできる学習意欲の高い方 ・「完璧なアーキテクチャ」を何ヶ月もかけて設計するのではなく、ビジネスフェーズに合わせて「今は技術的負債を許容してスピードを優先する」といった現実的なトレードオフの判断ができる方 仕事の魅力 仕様書通りに特定のパーツだけを作る開発とは対極にあり、アイデアがコードになり、ユーザーの手に届き、インフラ上で稼働するまでの「ソフトウェアの全ライフサイクル」を自らの手でコントロールできる圧倒的な裁量とやりがいがあるポジションです。技術の壁を越えてシステム全体を最適化する経験を通じて、これからのアジャイル開発・スタートアップ領域で最も需要が高く、市場価値が跳ね上がっている「フルサイクル・デベロッパー」としての確固たるキャリア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。
業務のデジタル化・自動化により、物流DXを目指してシステム開発を 行っているスタートアップ企業様の案件になります。 PdMとして、以下想定業務をお任せする予定です。 ＜業務内容の一例＞ 大手企業との小／中規模の開発プロジェクトマネジメント 開発パートナーの開発マネジメント・進捗管理 開発要件整理 SQLを利用してデータ抽出、ダッシュボード作成 ■開発環境： -BE：Kotlin, Java -FE： TypeScript, React ,Flutter -DB：PostgreSQL -インフラ：AWS,Firebase,GCP -ツール：Slack, Notion, Google Workspace ■必須スキル： ・小／中規模のプロジェクト管理、遂行経験5年以上 ・Kotlin, Java等を用いたWEBアプリケーション開発経験 ・自社サービスにて、アジャイル開発PJでの管理経験 ・スクラム開発 ■歓迎スキル： ・Sier、オフショア開発のPM経験 ・BIツールの使用経験 └Power BI/Tableau等を使用して、レポートやダッシュボードを作成したご経験 ■勤務地：フルリモート ■募集人数：1人 ■単価：~100万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：10:00~19:00 ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【フルリモート／週5】Javaバックエンドエンジニア（高トラフィックBtoCサービス・モダンJavaエコシステムとパフォーマンス最適化） お任せしたいこと 数百万人のアクティブユーザーを抱える自社の大規模Webサービス（またはプラットフォーム）において、最新のJava（Java 17/21）とSpring Boot 3を用いた高パフォーマンスなバックエンドAPIの開発、およびマイクロサービスアーキテクチャの設計・実装をお任せします。 「Java＝重くて古いエンタープライズの言語」という過去の固定観念を捨て去り、Virtual Threads（仮想スレッド）やRecords等のモダンな言語機能をフル活用して、秒間数万リクエストに耐えうる堅牢かつ低レイテンシなシステムを泥臭く作り上げていく、極めて高度なバックエンド開発基盤にチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Java 21 および Spring Boot 3 を用いた、スケーラブルで高可用なRESTful APIおよびgRPCサービスの設計・開発 ・高トラフィック環境下における、JVM（ガベージコレクション）のチューニングやヒープメモリの最適化、スレッド競合の解消 ・RDBMS（MySQL または PostgreSQL）における徹底したインデックスチューニング、およびRedis等のキャッシュ機構を用いたI/Oバウンドなボトルネックの排除 ・巨大なモノリスシステムから、ドメイン駆動設計（DDD）の境界づけられたコンテキストに基づいた、段階的かつ安全なマイクロサービスの切り出し ・（プロジェクトにより）既存のJavaコードベースからKotlinへの段階的な移行、およびコルーチン（Coroutines）を活用した非同期処理の実装 ・JUnit 5やTestcontainersを利用した、外部依存をモックしない統合テストの自動化とテストカバレッジの担保 ・Datadog等のAPMツールを利用した、本番環境のCPUスパイクやスロークエリの泥臭い原因究明とパフォーマンス改善 必須スキル・経験 ・Javaを用いたWebアプリケーション、またはAPIの開発実務経験（目安として3年以上） ・Spring Framework（Spring Boot）を用いた本番環境での開発・運用経験 ・RDBMSを用いた複雑なテーブル設計、および大規模データに対するSQLチューニングの実務経験 ・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 ・月間数千万〜数億PV規模の高トラフィックなBtoCサービスの開発・運用・負荷対策経験 ・Java 17 / 21 の新機能（Record, Pattern Matching, Virtual Threads等）の実務での利用経験 ・Kotlinを用いたサーバーサイド開発経験 ・AWS（EKS, ECS等）またはGCPにおけるコンテナ環境（Docker / Kubernetes）の運用経験 ・ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャの深い理解と実践経験 開発・業務環境 開発言語：Java 21 (一部 Kotlinへの移行中) フレームワーク：Spring Boot 3.x データベース・キャッシュ：MySQL (または PostgreSQL), Redis, Memcached API連携：REST, gRPC, GraphQL インフラ・コンテナ：AWS (EKS, Aurora, ElastiCache等), Docker, Kubernetes テスト・CI/CD：JUnit 5, Testcontainers, GitHub Actions 監視・可観測性：Datadog, AWS CloudWatch 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 バックエンド開発（コアAPI・パフォーマンス改善）チームへの配属となります。 「サーバーのスペックを上げれば解決する」という力技（札束による殴り合い）を強く嫌い、「どこでミリ秒単位の遅延が発生しているか？ キャッシュのヒット率は適切か？」をAPMのトレースやJVMのヒープダンプから泥臭く読み解き、ソフトウェアエンジニアリングの力で根本解決を図る手堅いカルチャーです。フレームワークの挙動で分からないことがあれば、ブラックボックスとして扱うのではなく、Springのソースコード（内部実装）まで潜り込んで原因を特定する実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「Javaは冗長で書きづらい」と文句を言うのではなく、静的型付け言語の堅牢性とIDEのリファクタリング機能を武器として、保守性の高いコードを書くことに美学を持てる方 ・ビジネス要件を実現するためであれば、新しいライブラリに飛びつく前に「標準ライブラリやデータ構造の工夫で解決できないか」を冷静に思考できる方 ・「APIのレスポンスタイム」や「エラー率」といった非機能要件に対して、ユーザー体験（UX）の観点から強い当事者意識を持てる方 仕事の魅力 世界中のエンタープライズからモダンなテック企業まで幅広く採用されている「Java」という言語のポテンシャルを極限まで引き出し、数百万人のユーザーリクエストを捌き切るという、エンジニアとして最も痺れる経験ができるポジションです。大規模分散システムの設計やJVMのディープなチューニングノウハウを獲得する経験を通じて、「とりあえず動くJavaが書ける人」の枠を完全に抜け出し、あらゆる高トラフィック企業が渇望する「ミッションクリティカルなシステムを支えるコア・バックエンドエンジニア」としての確固たる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】機械学習エンジニア・MLエンジニア（AIプロダクトの社会実装・推論モデル開発） お任せしたいこと 自社で展開するWebサービスやSaaSにおいて、蓄積されたビッグデータを活用し、ビジネス課題を解決するための機械学習モデルの設計・開発、および本番環境への実装（社会実装）をお任せします。 「Kaggleのような綺麗に整ったデータセットに最新のアルゴリズムを適用して精度を競う」といった学術的・実験的なアプローチではなく、欠損だらけで仕様が統一されていない泥臭い生データと格闘し、時に「ルールベースの単純なシステム」という現実的な選択肢も視野に入れながら、確実な費用対効果（ROI）を生み出すAIシステムをチームで作り上げていただきます。 具体的な業務内容 ・Python（Pandas, NumPy, scikit-learn等）を用いたデータのクレンジング、探索的データ分析（EDA）、および高度な特徴量エンジニアリング ・ビジネス課題（レコメンド、需要予測、ダイナミックプライシング、自然言語処理によるテキスト分類など）に対する、最適な機械学習アルゴリズムの選定とモデル構築 ・構築した機械学習モデルの本番運用に向けた、推論用API（FastAPI等）の設計・開発および処理速度（レイテンシ）のチューニング ・データエンジニアと連携した、学習用データパイプラインの設計とSQL（BigQuery等）を用いたデータマート構築 ・MLOpsエンジニアと連携した、推論モデルの本番環境へのデプロイ（Dockerコンテナ化）およびA/Bテストの設計・効果検証 ・稼働中のモデルに対する継続的なモニタリング、および精度劣化（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知した際の再学習サイクルの実行 ・ビジネスサイド（PdMや事業責任者）に対する、モデルの予測根拠（特徴量重要度など）の論理的な説明と期待値調整 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル（分類、回帰、クラスタリング等）の実務開発経験（目安として3年以上） ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、複雑なSQLを用いたデータ抽出・前処理の経験 ・基本的な機械学習アルゴリズムの背後にある数学・統計学的知識 ・Git / GitHubを用いたソースコード管理、およびソフトウェアエンジニアリング（テスト、可読性を意識したコーディング）の基礎知識 歓迎スキル・経験 ・PyTorch、またはTensorFlowを用いたディープラーニング（画像認識、自然言語処理、LLM等）のモデル開発経験 ・作成したモデルをWeb API等のソフトウェアとして本番環境に組み込み、運用した実務経験 ・AWS（SageMaker等）、またはGCP（Vertex AI等）を利用したクラウド上での機械学習基盤の利用経験 ・推薦システム（レコメンデーションエンジン）や検索アルゴリズムの開発・改善経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または関連分野での論文執筆経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL MLライブラリ：scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch (または TensorFlow), Hugging Face Transformers Webフレームワーク：FastAPI (または Flask) データ基盤・インフラ：BigQuery (または Snowflake), AWS または GCP, Docker バージョン管理・CI/CD：GitHub, GitHub Actions コミュニケーション・管理：Jira, Notion, Slack, Zoom プロジェクトチームについて AI・機械学習プロダクト開発チームへの配属となります。 「0.1%の精度向上」のために莫大な計算コストをかけるような精度至上主義を嫌い、「精度はそこそこでも、推論が速く、なぜその結果になったか説明可能なホワイトボックスなモデル」を実務においては高く評価する手堅いカルチャーです。予測が大きく外れた際にも、アルゴリズムをいじる前に「そもそも元のログデータにバグが混入していないか？」と上流のデータパイプラインまで泥臭く遡って原因を特定する、エンジニアリングマインドを持ったメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「最新のAI論文を実装すること」よりも、「自分の作ったモデルでビジネス指標（売上やCVR）が改善すること」に強いやりがいを感じる方 ・Jupyter Notebook上で動く使い捨てのコード（スパゲッティコード）で満足せず、保守性やテスト容易性を意識したプロダクションコードを書こうと努力できる方 ・「AIは魔法ではない」という事実を理解し、非エンジニアからの過度な期待に対して、技術的制約やリスクを誠実に説明・交渉できる方 仕事の魅力 アカデミアや研究室の閉じた世界ではなく、数百万人のユーザーが利用する本番環境において、自ら構築したモデルがダイレクトにユーザー体験を変え、事業に利益をもたらす瞬間を体感できるポジションです。データサイエンスの知識に加えて、ソフトウェアエンジニアリングの実装力（MLOps領域への越境）を身につけることで、「PoC（概念実証）で終わらせない、実務で本当に使えるAIエンジニア」として極めて市場価値の高い希少なキャリア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。
世界的EXPOにて使用されるアプリの開発に携われる案件です。 タスクや成果に対して能動的に動ける人が求められます。 長期稼働が可能で、運用保守の経験もある方だとより確度高いです。 モダンな技術にも触れることができやりがいとスキルアップも叶えることができます。 ＜業務内容の一例＞ ・企業の要望に応じた機能追加/運用保守 ・ConnectHubの開発/保守運用 ・ブロックチェーン技術（Aptos）のR&Dやスマートコントラクトの実装 ・その他関連業務 ■開発環境： ■必須スキル： ・TypeScriptでのフロントエンド開発経験3年以上 ・ビジネス要件を理解し、仕様や設計に落とし込める方 ■歓迎スキル： ・iOS及びAndoridアプリ開発経験のどちらかが3年以上ある方 ・ブロックチェーン関係の技術に興味がある方 ・アプリケーションの運用コスト削減が得意な方 ・フロントエンド/バックエンド/インフラを一気通貫で開発した経験がある方/勘所がある方 ■勤務地：港区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~80万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間制度：フレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
スキル
【案件概要】 Saas開発企業での開発プロジェクトのPMとして、下記業務をお願いします。 ・ステークホルダーとの顧客折衝・要件定義 ・プロジェクト計画の作成 ・スケジュー, 進捗管理 ・キックオフ等のミーティング, ファシリテーション ・課題管理, 変更管理 【必須スキル】 ・自社開発企業でのtoBtoC向けSaasプロダクト開発におけるPM経験2年以上 ・PMとしてプロジェクト計画の作成、スケジュール・タスク管理の経験 ・ステークホルダーとの顧客折衝・要件定義のご経験 【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】西新宿駅 【管理番号】anken_10533_428
【フルリモート／週5】Pythonデータサイエンティスト（ビジネス課題解決・統計モデリング） お任せしたいこと 自社サービスにおいて、蓄積された膨大なユーザー行動データやトランザクションデータを分析し、ビジネス上の意思決定やプロダクトの機能改善を牽引するデータサイエンティストとしての業務をお任せします。 「とりあえず最新のディープラーニングモデルにデータを突っ込む」といった目的化されたAI開発ではなく、欠損だらけの泥臭いデータを地道にクレンジングし、ビジネス要件に合わせて「解釈可能でシンプルな統計モデル」を構築することで、売上向上やユーザー体験の改善といった確実な成果にチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Python（Pandas, NumPy, scikit-learn等）を用いた、探索的データ分析（EDA）および特徴量エンジニアリング ・LightGBM、XGBoost、ランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムを用いた、予測モデル（チャーン予測、LTV予測、レコメンド等）の構築と評価 ・ビジネスサイド（経営層やマーケティング部門）が抱える曖昧な課題をヒアリングし、データで解ける仮説に落とし込む要件定義 ・因果推論や統計的仮説検定を用いた、A/Bテストの設計および効果検証（有意差の判定とビジネスへの影響評価） ・SQL（BigQuery, Snowflake, Redshift等）を用いた、複雑なログデータからの分析用データマート作成・抽出 ・分析結果をJupyter Notebook等で可視化し、非エンジニアにも分かりやすくインサイトを伝えるレポーティングおよびプレゼンテーション ・MLOpsエンジニアと連携した、作成したモデルの本番環境（推論API）へのデプロイに向けたコードのリファクタリング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたデータ分析、または機械学習モデリングの実務経験（目安として3年以上） ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、高度なSQL（Window関数や複雑なJOIN等）を用いたデータ抽出経験 ・統計学、および基礎的な機械学習アルゴリズムに関する数学的な理解 ・Git / GitHubを用いたソースコード管理・チーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・BtoCサービスにおけるA/Bテストの設計・運用、および因果推論の実務経験 ・PyTorch、TensorFlow等を用いたディープラーニング（自然言語処理、画像認識等）の開発経験 ・Tableau、Looker、Redash等のBIツールを用いたダッシュボード構築経験 ・Dockerを用いた再現性のある分析環境の構築、およびクラウド（AWS, GCP）上でのデータ処理経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または論文執筆・学会発表経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL 分析ライブラリ：Pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, SciPy, Statsmodels データ基盤：BigQuery (または Amazon Redshift, Snowflake) 分析環境・BI：Jupyter Notebook, Google Colab, Redash (または Looker, Tableau) バージョン管理・CI/CD：GitHub コミュニケーション・管理：Slack, Jira, Confluence, Zoom プロジェクトチームについて データ戦略・アナリティクスチームへの配属となります。 「精度が0.1%高いが、なぜその結果を出したのか誰も説明できないブラックボックスなモデル」よりも、「精度は少し落ちるが、営業担当者が顧客に理由を説明できるホワイトボックスなモデル（ロジスティック回帰や決定木など）」を実務においては高く評価する、地に足の着いたカルチャーです。綺麗なデータセットが用意されていることは稀であり、「そもそもこのログの定義はおかしくないか？」とデータエンジニアと共に上流のトラッキング仕様から見直していく泥臭い作業を厭わない実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・データサイエンスの業務の8割を占めると言われる「データの前処理・クレンジング」に対して、パズルを解くように前向きに楽しめる方 ・「p値」や「AUC」といった専門用語を並べるのではなく、ビジネスサイドに対して「結局、次にどんなアクションを取るべきか」を平易な言葉で説明できる方 ・最新の論文やアルゴリズムを追うだけでなく、それが自社のビジネス課題に対してコストに見合ったリターンをもたらすかを冷静に見極められる方 仕事の魅力 数字遊びの分析で終わるのではなく、導き出したインサイトがプロダクトの機能変更や数億円規模のマーケティング施策に直結する、事業の意思決定の「心臓部」を担うポジションです。複雑なビジネスドメインを数理モデルに落とし込み、ステークホルダーを動かして価値を創出する経験を通じて、単なる「分析屋」の枠を超えた、極めて市場価値の高い「ビジネス・データサイエンティスト」としての息の長い実力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。
世界的EXPOにて使用されるアプリの開発に携われる案件です。 タスクや成果に対して能動的に動ける人が求められます。 長期稼働が可能で、運用保守の経験もある方だとより確度高いです。 モダンな技術にも触れることができやりがいとスキルアップも叶えることができます。 ＜業務内容の一例＞ ・企業の要望に応じた機能追加/運用保守 ・ConnectHubの開発/保守運用 ・ブロックチェーン技術（Aptos）のR&Dやスマートコントラクトの実装 ・その他関連業務 ■開発環境： フロントエンド Typescript Next.js, React.js Chakra UI Jest バックエンド [API] Python フレームワークは未定 [プロダクト] Typescript Nest.js, Node.js Hasura GraphQL PostgresSQL Drizzle ORM Jest 開発環境 GitHub Slack Figma Miro Notion ■必須スキル： ・Goでの開発経験1年以上もしくはPHP(Laravel)での開発経験3年 ・AWSを利用したバックエンド構築経験 ■歓迎スキル： ・SolidityやMoveによるスマートコントラクトの実装経験 ・FT/NFTによる資産運用経験 ■勤務地：港区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~80万 ■精算幅：あり ■面談回数：1回 ■就業時間：フレックス ■年齢：~45歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 C++で作成された既存の建築業界向けデスクトップアプリケーションをReactを用いてWEBアプリとして再構築するプロジェクトです。 【必須スキル】 ・Reactを用いたWebアプリケーション開発経験3年以上 ・基本設計の経験 【下記いずれかの経験】 ・C++を用いた開発経験 ・Java(Spring)を用いた開発経験3年以上 【尚可スキル】 ・Azure環境に関する知見 ・要件定義の経験 【作業環境】 Windows 【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】麹町駅 【管理番号】anken_10533_414
スキル
【案件概要】 作業内容： 通信系卸サービスにおける業務設計支援 業務フローやWBSの作成を含む、実務に即した業務設計・プロセス設計・調整業務を担当 ドキュメント作成や関係者との調整、進行管理、ファシリテーション システム設計というよりは業務側の視点で業務プロセスを整理し、 ドキュメント化・推進 B2C向けの業務設計を主観しているところでの業務 必須スキル： ・業務設計の実務経験（WBS、業務フロー、業務要件整理など） ・コンサル経験 【条件面】 期間：随時 場所：恵比寿 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
