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案件一覧
( 41,727 件中 571 - 580 件を表示) 導入社数800社を超えのマーケティングプラットフォームを運営する顧客にて、 カスタマーサポートチームからのお問い合わせの管理 （日次でサポートMTGを実施しており、そちらの進行もお願いしたい。） カスタマーサポートチームからのお問い合わせに対する技術的調査と回答、 お問い合わせから発覚したバグの修正などを依頼します。 現在は既存社員で分担して対応しておりますが、 今後は参画いただく方が専任として業務にあたっていただきます。 時短勤務の相談可能です。 ■開発環境： クラウドサービス：AWS、Azure AWS：AWS Elastic Beanstalk、Amazon ECS、AWS Lambda、Amazon Aurora MySQL、Amazon DynamoDB Azure：Azure App Service、Azure API Management、Azure Funtions、Azure CosmosDB、Azure Cognitive Search、Azure SQL Database 監視：NewRelic プロビジョニング：Terraform 開発環境：Visual Studio Code、Microsoft Visual Studio、mac、Windows、Figma 使用言語： フロントエンド：Vue.js、React バックエンド：C#、Node.js + TypeScript、Python（AI） ■必須スキル： ・Web開発経験2年以上 ・指示待ちではなく能動的に動ける方 └自走できる方 ・技術をキャッチアップするのが好きな人 ・コミュニケーションが円滑にできる人 ■歓迎スキル： ・C＃ or Javaでの開発経験 ・JavaScriptのご経験 ■勤務地：渋谷区(出社のみ) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~45万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：9:00~18:00(フレックス) ■年齢：~40歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 システムエンジニアとして、プロジェクトマネージャーと連携しながら要件定義から設計、開発までを一貫してご担当いただきます。 クライアントの要求をヒアリングし、新たなアーキテクチャに基づいたシステム仕様を策定・ドキュメント化し、開発を推進する役割を担っていただきます。 【必須スキル】 ・dbMagicの知見 ・Javaを用いた開発経験 ・要件定義からリリースまでの一貫した業務経験 ・1人称で設計書や仕様書を作成し、業務を推進できる能力 【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】渋谷駅 【管理番号】anken_10533_179
【案件名】 コンテンツ系ECサービス開発・保守支援／C#.NET 【業務概要】 EC系Webサービスにおける新規開発および既存サービスの保守をご担当いただきます。 ・新規サービスの開発 ・現行サービスの改修、保守 ・Web系C#.NETでの設計、実装、テスト ・必要に応じたAWS環境での開発、運用対応 【条件】 ・単価：～60万 ・時期：6月または7月～ ・期間：中長期 ・リモート頻度：完全フルリモート(地方可) ・精算：140h-200h ・面談：Web2回 ・募集：1名 ・勤務時間：10:00～19:00 ※応相談 【必須スキル】 ・C#.NETのWeb系開発経験3年以上 ・AWS経験 ・コミュニケーション能力 ・勤怠良好な方 【尚可スキル】 ・ECサイト開発経験 ・決済周りの開発経験 ・.NET Core経験 ・リーダー経験 【開発環境】 ・バックエンド：C#.NET ・インフラ：AWS ・その他：詳細記載なし 【備考】 ・外国籍：不可 ・年齢：40代まで ・服装：私服可 ・PC貸与：有／Windows想定 ・関東の方は初日のみ都内出社、地方の方は郵送想定
■案件名 【React + TypeScript】在庫管理SaaSの管理画面リプレイス ■案件内容 中堅小売チェーン向けに10年以上運用してきた在庫管理SaaSの管理画面が、jQueryベースのレガシーフロントエンドのまま運用されており、機能追加のたびに既存機能の不具合が発生する状態が続いています。新機能要望が多数積み上がっており、本案件ではモダンなReact + Next.js構成への段階的なリプレイスを進めていただきます。 ■役割 フロントエンドエンジニア ■作業場所 フルリモート ■希望単価 75万前後 ■スキル： 【必須】 ・React実装経験 3年以上 ・TypeScriptでの大規模開発経験 ・Next.jsを用いた本番アプリ構築経験 ・REST／GraphQL APIとのフロント連携経験 ・E2Eテストの設計・運用経験 【尚可】 ・モノレポ（Turborepo／Nx等）運用経験 ・デザインシステム構築経験 ・既存システムのリプレイス／マイグレーション経験 ■契約期間 随時 ※参画時期は応相談 ■支払サイト 月末締め翌月末支払い ■募集人数 1名 ■打ち合わせ WEB1回（当社同席）
スキル
【案件】 大手飲食業務系プロダクトのデザイン業務(UIデザイナー) 【内容】 ・飲食店が使う業務系プロダクトのデザインをご担当いただきます。（店舗向け予約管理システム） ※現在XDでの作業がメインですが、今後はFigmaにツール移行予定です。 ・ディレクター／エンジニアと協力をして改善案を考えていただきます。 【必須スキル】 ・アプリ及びWEBサイトにおけるUI／ビジュアルデザイン実務経験 ・Adobeデザインツールの使用経験3年以上(XD/ Photoshop / illustrator) ・figmaの実務経験 ・プロトタイピングを使用したサービス開発経験 ・iOSとAndroidのデザインレギュレーションの理解とデザインレギュレーションに沿ったUIデザインを作成した実務経験 【尚可スキル】 ・管理画面（toB）、ECや予約サイトのUIデザイン経験 ・フロントエンドエンジニアや開発者と一緒にデザインをした経験 ・技術的な制約を理解したうえで、デザインを提案した経験 ・継続的なサイト運用（PDCA）の経験 【単金】〜83万円（スキル見合い） 【場所】フルリモート(初日に日比谷出社) 【時間】9:00〜18:00 【期間】即日〜長期 【精算】140-180h 【募集】1人 【面談】1回（弊社同席） 【商流】エンド→弊社 【備考】PC貸与有
スキル
【業務内容】 ■開発チーム支援・チームビルディング ・立ち上げ期における心理的安全性の構築と、初期のスクラムイベントの設計・ファシリテーション ・自己組織的かつクロスファンクショナルなチームとなるようなコーチング ・開発メンバー一人ひとりと向き合い、開発の障害を早期に発見・排除するプロセスの構築 ■プロダクトオーナー（PO）支援 ・ビジネスアイデアを、最速で仮説検証できる最小単位（MVP）や、段階的なリリース計画に切り分ける（スライシング）ための壁打ち ・実装可能なプロダクトバックログアイテム（PBI）への落とし込みと、管理手法のレクチャー ・非エンジニアPOに対する技術的リスクの翻訳、およびゴールやスコープのチームへの共有支援 ■組織支援 ・組織的にスクラムを導入・定着させるための支援・立案 ・ステークホルダーに対し、スクラムの価値や経験に基づく製品開発の効果をレクチャーし、開発チームが集中できる環境を守る 【必須スキル】 ・複数チームのスクラムマスター または 立ち上げ経験 ・会議や議論を目的達成に導くファシリテーション能力 ・チームや関係者と円滑に関係を築くコミュニケーション能力 ・複雑な状況を整理し、道筋を立てる論理的思考力（ロジカルシンキング） ・最終意思決定はPOに委ねる前提で支援できる方 ・チームの自律性を阻害しない介入設計ができる方 【尚可スキル】 ・認定スクラムマスター（CSM）などの関連資格を保有している方 ・新しいスクラムチームをゼロから立ち上げた経験がある方 ・組織全体にアジャイル（スクラム開発）を導入・推進した経験がある方 ・開発実務経験 【備 考】 ・希望年齢：40代まで ・地方：不可
大手デジタルマーケティング支援企業にて、BtoB企業（電機メーカー）のMAツール活用支援におけるエンジニアを募集します。 使用ツール…Account Engagement（旧Pardot） 大手電機メーカーを親会社に持つ企業にて、導入済みのAccount Engagementが活用しきれていない課題があります。 現在は別システムでのメール配信も混在しており、今後本格的にAEに移行・運用定着を目指しています。 内部にオペレーションに明るい担当者が不在のため、業務整理から入り、徐々にスコープを広げていただける、PMを支えるテクニカルSEを募集します。 【対応内容】 大手マーケティング支援企業のメンバーと共に、6月後半以降にまず現状のツールの利用状況やデータの状況のヒアリング、業務の棚卸などの整理を行っていただきます。 7月以降でAccount Engagementの知見をもとに実際の運用フェーズにてエンジニアとして実務面でリードしていただきます。 【必須スキル】 ・Account Engagement（旧Pardot）の実務運用経験、または導入支援経験 ・顧客折衝経験 【歓迎スキル】 ・Salesforce（Sales Cloud）の基礎知識 ・若手メンバーの育成やディレクション経験 【月収】 600,000円～750,000円 ※交通費は報酬に含む ※週40H稼働で月額60万円～75万円、週20H稼働で月額30万円～37.5万円想定です。 ※週40Hでの稼働が希望ではありますが、週20H～相談可能です。 【勤務条件】 ・雇用形態 ：業務委託 ※弊社と契約を結び、弊社クライアント先での勤務となります。 ・契約期間 ：2026/6月末～長期（3か月ごとの更新想定） ・勤務時間 ：09:00～18:00 休憩1h ・勤務曜日 ：月～金 ※週20H～ご相談可能です！ ・勤務地 ：東京都渋谷区 ※基本リモートのため、他のお仕事との両立もしやすい案件です。※基本リモートですが、週1程度都内でのお打ち合わせに参加いただく可能性があります。 【応募後の流れ】 応募内容の確認 ↓ 弊社担当者との面談 ↓ クライアントとの面談 （案件番号：JN00491014）
スキル
■案件の内容 エンタープライズ企業向けにAIエージェントプラットフォームを展開するスタートアップ企業にて、 プロダクトの中核技術であるデータの構造化・グラフ領域に特化したAIエンジニアを募集いたします。 具体的には、以下のミッションをリードしていただきます。 ・顧客の業務知識や各種データを構造化する基盤レイヤーの設計と開発 ・過去の対応実績から最適な判断材料を導き出す検索・マッチングアルゴリズムの実装 ＜想定業務内容＞ ・LLMや外部ライブラリを活用した非構造化テキストからの要素（エンティティ）抽出 ・グラフデータベースを用いたスキーマ設計およびクエリの最適化、インデックス設計 ・ベクトル検索とグラフ探索を組み合わせたハイブリッド検索基盤の実装 ・外部データ（各種情報管理ツール、チケットシステム等）からのデータ移行パイプライン構築 ・社内のビジネス担当者やフロントエンジニアと連携した、現場フィードバックの設計反映 ■求めるスキル： ・プロダクトや機能要件を整理し、技術仕様に落とし込めるスキル ・AI開発支援ツールを活用した効率的なコーディングスキル ・コードレビューにおいて、AI出力の品質判定ができる知識 ・外部からの攻撃やエッジケースを想定したテスト戦略の設計経験 ・TypeScriptまたはPythonを用いたバックエンド開発実務経験2年以上 ・情報検索、RAG、ベクトル検索のプロダクション環境への実装経験 ・GitHubを用いたチーム開発経験 ■歓迎スキル： ・グラフデータベースの設計および実装経験 ・LLM APIを用いた固有表現抽出などの実装経験 ・オントロジーやナレッジグラフに関する研究、または実装経験 ・セマンティック検索の実装経験 ・ビジネスレベルの英語力（海外の最新研究やOSSのキャッチアップが可能なレベル） ■開発環境（主な構成）： バックエンド：TypeScript/Python クラウド/インフラ：GCP/Azure/AWS AI/LLM：各種LLM/検索基盤/AIエージェントフレームワーク データベース：グラフデータベース/RDB/NoSQL NLP：各種自然言語処理ライブラリ/NERツール
【事業内容】 プロダクト開発支援プラットフォーム事業 【募集ポジション】 ソフトウェアエンジニア 【募集人数】 1名 【募集背景】 事業拡大およびプロダクト強化に伴うエンジニア組織の拡充 【業務内容】 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発 ・要件定義、設計、実装、テストコード追加、レビュー、検証、リリースまでの一貫した開発 ・サーバー、インフラ、デザイナーなど他領域メンバーと協業したプロダクト開発 【稼働日数】 週5日 【単価】 80~100万円 【必須条件】 ・3年以上のWeb開発経験 ・サーバーサイドの開発経験 ・アジャイル開発の基礎知識 ・リモート環境下でも円滑に業務遂行できるコミュニケーション能力 【歓迎条件】 ・TypeScriptの開発経験 ・AWSの知見 ・データベースおよびフロントエンドの開発経験
【フルリモート／週5／Python】数千万ユーザーの行動データを処理する推薦基盤のデータパイプライン構築およびMLOpsエンジニア お任せしたいこと ［役割］MLOpsエンジニア（またはデータエンジニア）として、月間数千万人が利用する大規模メディア・ECサービスにおける「レコメンド（推薦）エンジン」や「パーソナライゼーション基盤」を本番環境で安定稼働させるための、Pythonを用いたデータパイプライン構築およびMLOps環境の設計をお任せします。 ［役割に対して求める成果］データサイエンティストがJupyter Notebook等で作成した検証用の機械学習モデルを、本番環境の巨大なトラフィックに耐えうる低遅延かつスケーラブルな推論API（FastAPI等）として再設計・実装すること。また、Apache Airflow等を利用して日々のデータ抽出からモデルの再学習、デプロイまでを全自動化する堅牢なパイプラインを構築し、「AIのPoC（実証実験）止まり」を防ぎビジネス価値を継続的に創出できるインフラを提供すること。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、機械学習モデルのリアルタイム推論APIの詳細設計、実装、テスト、およびレイテンシ要件（数ミリ秒以内）を満たすためのパフォーマンスチューニング ・データサイエンティストが記述したプロトタイプコード（Python）の解読と、保守性・再利用性・テスト容易性を担保したプロダクションコードへのリファクタリング ・Apache Airflow（またはPrefect）を用いた、BigQuery等から学習データを抽出・前処理し、定期的にモデルを更新する複雑なバッチパイプラインの開発 ・MLflowやKubeflow等のMLOpsツールを利用した、モデルのバージョン管理、実験管理、およびCI/CDパイプラインへの組み込み ・PySpark等を利用した、数テラバイト〜ペタバイト級のログデータに対する分散処理・特徴量エンジニアリング基盤の構築 ・本番環境で稼働する機械学習モデルの予測精度低下（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知するためのモニタリング環境（Datadog等）の構築 ・GCP（GKE, Vertex AI, Cloud Composer等）を利用した、スケーラブルな機械学習インフラの運用保守とコスト最適化 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはデータ処理パイプラインの実務開発経験（3年以上） ・RDBMS、またはデータウェアハウス（BigQuery等）に対する高度なSQLの記述経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発、およびLinux/ネットワークに関する基礎的な知識 ・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 ・FastAPI等の軽量フレームワークを用いた、高トラフィックなAPIの開発・チューニング経験 ・Apache Airflow、Prefect等を利用したワークフローエンジンの運用経験 ・MLflow、Vertex AI、SageMaker等を利用したMLOps基盤の構築・運用経験 ・PySpark、Hadoop等の分散処理フレームワークの実務経験 ・機械学習（推薦システム、自然言語処理等）のアルゴリズムや評価指標に関する基礎知識 ・GCP（Google Cloud）またはAWSにおける、Kubernetes（GKE/EKS）の運用経験 ・pytest等を用いたテストコードの記述、およびCI/CDパイプラインの構築経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.10以降 フレームワーク・ライブラリ：FastAPI, Pandas, PySpark, Scikit-learn パイプライン・MLOps：Apache Airflow, MLflow データベース・DWH：Google BigQuery, Redis インフラ：Google Cloud (GKE, Cloud Composer, Vertex AI), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて データ戦略本部のMLOps・データエンジニアリングチームへの配属となります。「精度の高いモデルを作ること」と同じくらい、「そのモデルをいかに速く、安定して、自動的に運用し続けるか」というエンジニアリングの価値を重んじるカルチャーです。数理モデリングの専門家であるデータサイエンティストと密に連携しながら、お互いの専門領域（モデルの精度 vs システムの堅牢性）を尊重し合い、泥臭く本番導入に向けた技術的課題を解決していく体制が整っています。 求める人物像 ・「AIや機械学習の華やかなアルゴリズム開発」よりも、それを裏側で支える「落ちないシステム作り」「パイプラインの自動化」といったインフラ・エンジニアリング領域に知的な面白みを感じる方 ・Jupyter Notebook上のスクリプト的なコード（Fatな関数やグローバル変数の多用）を憎み、オブジェクト指向やクリーンアーキテクチャに基づいた美しいPythonコードに書き換えることにやりがいを感じる方 ・データサイエンティスト等の他職種と積極的にコミュニケーションを取り、アルゴリズムの意図や必要なデータ仕様を正しく汲み取れる方 仕事の魅力 現代のビジネスにおいて最も競争力の源泉となる「機械学習の社会実装」を、データエンジニアリングの力で直接的に支える非常に市場価値の高いポジションです。単なるPythonバックエンド開発にとどまらず、Airflowを用いた大規模パイプライン構築や、Kubernetesを活用したMLOpsアーキテクチャの設計など、AI時代に最も必要とされる「データを価値に変えるためのスケーラブルな基盤構築スキル」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。
