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案件一覧
( 42,837 件中 1,111 - 1,120 件を表示) 案件概要 担当業務 ・通信キャリアのサービス業務設計部門にて、ユーザーフロント領域における業務設計を担う案件主担当として参画いただきます。 ・サービス企画資料を起点に、業務設計書、業務フロー図、仕様書の作成を行っていただきます。 ・基幹システム、フロントエンド、ユーザーIF領域における開発要求の定義を行い、企画営業部門や開発部門など関係部署との調整やディレクションを実施していただきます。 ・企画営業部門向けおよび開発部門向けの課題管理表の運用を行い、WBSやガントチャートを用いて案件対応開始からリリースまでの全タスク計画および進捗管理を担っていただきます。 開発環境 ・ドキュメント作成にはConfluenceやExcel、PowerPointなどを利用します。 ・WBSやガントチャートを用いたタスク管理ツールを活用して進捗管理を行います。 求めるスキル 必須スキル ・サービスの申込〜運用〜解約までの業務フローを設計・構築した経験 ・ゼロベースまたはゼロに近い状態から業務フローを作った経験 ・PM経験, 複数部署へのヒアリングを起点に業務プロセスを落とし込んだ経験 ・WBS作成・スケジュール管理・課題管理の実務経験 ・通信キャリア業界での業務経験 歓迎スキル ・コンサルティングの実務経験 ・インターネット回線に関する知識 ・基幹システム／フロントエンド／ユーザーIF領域の知見 ・Confluence の利用経験 求める⼈物像 ・社員と遜色ない立ち回りで案件主担当として自走できる方を求めています。 ・自分の案件を要件や業務設計からリリースまで主体的にドライブできる方、停滞局面で課題を切り分けて関係者を巻き込み前に進められる方を期待しています。 その他 時 期：長期 場 所：フルリモート 面 談：2回
【事業内容】 総合コンサルティング事業 【募集ポジション】 システムアーキテクト（案件分析・規模算定・提案支援） 【募集背景】 案件分析・規模算定および提案支援に伴う体制強化 【業務内容】 ・案件分析、規模算定・見積作成、提案支援など、システムアーキテクトとしての推進業務 【稼働日数】 0.8～1人月 【単価】 80～100万円想定 【必須条件】 ・システムアーキテクトとしての実務経験（開発経験をベースとした上流工程経験） ・案件規模算定・見積作成経験 ・複数案件を並行推進できる推進力 【歓迎条件】 ・生成AI・エージェントAI等を活用した業務推進経験（分析・提案・資料作成等での活用経験、最新AI技術のキャッチアップを含む） ・公共案件経験 ・顧客提案経験
【フルリモート／週5】Python MLOpsアーキテクト（大規模機械学習パイプラインの完全自動化と推論基盤の極限最適化） 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レコメンドエンジン、または高度な画像認識・自然言語処理を組み込んだAIプロダクトにおいて、データサイエンティストが開発した機械学習モデルを本番環境で安定かつ高速に稼働させるための「MLOps（Machine Learning Operations）基盤」の設計・構築をお任せします。 「Jupyter Notebookに書かれた属人的なスクリプトを手動で実行する」といった再現性のないAI運用や、「モデルの精度は高いが、推論APIのレスポンスが遅すぎてプロダクトに組み込めない」というビジネスの死活問題を徹底的に排除し、KubernetesやRay、MLflowを駆使した継続的学習（Continuous Training）パイプラインと、GPUリソースを極限まで使い倒す超低遅延な推論基盤を泥臭く牽引していただく中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）、Ray Serve、または NVIDIA Triton Inference Server を活用した、数万QPSのトラフィックを捌き切る高スループットかつ低遅延な機械学習推論APIの設計と実装 ・Kubeflow Pipelines や Apache Airflow、MLflow を利用した、データの抽出・前処理から、モデルの学習・評価・デプロイまでを完全に自動化するMLパイプラインの泥臭い構築 ・ONNX RuntimeやTensorRTを利用したモデルの量子化（Quantization）やグラフ最適化による、推論レイテンシのマイクロ秒単位の削減とGPUコスト（FinOps）の劇的な最適化 ・Feast等のFeature Storeの導入と運用による、オンライン推論（リアルタイム）とオフライン学習（バッチ）間での特徴量（Feature）のズレ（Training-Serving Skew）の徹底的な排除 ・Evidently AI や Datadog を利用した、本番環境でのデータドリフト（入力データの傾向変化）やコンセプトドリフト（モデル精度の劣化）の継続的な監視と、自動再学習トリガーの実装 ・GitHub Actionsと連携した、機械学習モデルのCI/CD/CT（Continuous Training）パイプラインの構築と、シャドーデプロイやA/Bテストによる安全なモデル更新基盤の提供 ・データサイエンティストとバックエンドエンジニアの間に立ち、Pythonの強力な型ヒント（Type Hints）やPydanticを用いた、堅牢で保守性の高い本番用コードへの泥臭いリファクタリング ・Docker / Kubernetes（EKS, GKE）環境における、GPUノードのオートスケーリング設定およびPodのメモリ/CPUリソースの極限のチューニング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebバックエンドAPI、またはデータ処理基盤の開発実務経験（目安として3年以上） ・DockerおよびKubernetesを利用したコンテナベースの本番インフラ環境での開発・運用経験 ・機械学習の基礎的なライフサイクル（学習、評価、推論）と、PyTorchやTensorFlow等のフレームワークに関する基礎知識 ・FastAPI等の非同期Webフレームワークを用いた、パフォーマンスを意識したAPI開発経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発、およびCI/CDの構築経験 歓迎スキル・経験 ・MLflow、Kubeflow、Ray等のMLOpsエコシステムを利用したパイプラインの構築経験 ・NVIDIA Triton Inference Server、TensorRT、ONNX等を用いたモデル最適化や推論基盤の構築経験 ・データサイエンティストとしての機械学習モデルの開発経験、またはKaggle等でのコンペティション参加経験 ・Spark、BigQuery等を用いた大規模データエンジニアリングの実務経験 ・SREとしての可観測性（Observability）向上やインフラコスト削減の経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11+ ML・推論フレームワーク：PyTorch, FastAPI, Ray Serve, ONNX Runtime, Triton MLOpsエコシステム：MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, Feast インフラ・コンテナ：AWS (EKS, SageMaker) または GCP (GKE, Vertex AI), NVIDIA GPU 監視・可観測性：Datadog, Prometheus, Evidently AI (または 自社製ドリフト検知) コード品質・自動化：pytest, mypy, Ruff, 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 「どんなに高精度なモデルも、本番環境でユーザーに価値を届けられなければ単なる研究発表に過ぎない」と確信し、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの深い溝を技術で埋めるMLOps専門チームへの配属となります。 「私のローカル環境では動いた」という再現性の欠如を極めて嫌い、乱数のシード固定や依存ライブラリの厳格なバージョン管理（Poetry, uv等）を通じて、モデル開発プロセスを完全に決定論的（Deterministic）なソフトウェアのプロセスへと昇華させる手堅いカルチャーです。GPUメモリの枯渇（OOM）で推論APIがクラッシュした際にも、単にインスタンスサイズを上げるのではなく、バッチサイズの調整やメモリリークの特定を泥臭く行い、パズルを解くようにインフラコストとパフォーマンスの最適解を導き出す実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「AIモデルを作る」こと以上に、そのモデルを「決して止まらない、スケーラブルなシステム」として社会にデプロイすることにエンジニアとしての強い美学を持てる方 ・データサイエンティストが書いたスパゲッティコード（プロトタイプ）に対して文句を言うのではなく、敬意を持ちながら安全で高速なプロダクションコードへと書き換える過程を楽しめる方 ・日々新しいツールが登場するMLOpsカオスの現状を嘆くのではなく、自社の課題解決に本当に必要な技術を冷静に選定し、前向きに検証とハックを楽しめる知的好奇心を持った方 仕事の魅力 AIの実用化フェーズに突入した現代において、「モデルを作れる人材」以上に「モデルを本番運用できる人材（MLOpsエンジニア）」の枯渇は世界的な課題となっています。複雑な機械学習の数学的要件と、高トラフィックを捌くインフラアーキテクチャの両方のパズルを解き明かす泥臭い経験を通じて、単なる「Pythonバックエンドエンジニア」や「データサイエンティスト」を完全に凌駕し、AI時代にすべてのメガベンチャーから最も高額な条件でオファーが殺到する「Python MLOpsアーキテクト」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。
【案件概要】 元請企業にて、以下2つのFlutterアプリ開発が走っており、スキル感によってどちらかのPJTへアサインをさせていただきます。 ①大手電機メーカー向けのプロジェクトにて、スマートフォン向け空調操作アプリケーションの開発をご担当いただきます。 現在、既存ネイティブアプリからFlutterへのリプレイスが進行中であり、本件ではBLE機能の追加開発が主なミッションとなります。 今回は開発リーダー1名、開発メンバー1名を募集いたします。 本件については、リーダー枠、メンバー枠にて募集をしております。 ②大手メディア企業が保有するコンテンツを活用した、スマートフォン向け動画配信アプリケーションの新規開発プロジェクトです。 ①Flutter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。 ②iOSエンジニアとして、FlutterおよびSwiftを用いたネイティブアプリケーションの開発を担当いただきます。 主な機能として、動画再生・ライブ配信機能、AppStore課金機能、会員登録・ログイン、プッシュ通知、外部API連携などを予定しています。 【必須スキル】 ・Flutterを用いたアプリ開発経験 ・自身でタスク分解を行い、スケジュール設計ができる能力 ・クライアントとの折衝を含むコミュニケーション経験 ・1人称で自律して業務を推進できる能力 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】 ・動画配信や再生機能を持つアプリの開発経験 ・AppStoreのサブスクリプション課金機能の実装経験 ・メソッドチャンネルを利用したFlutterとネイティブ(Swift)間の連携実装経験 ・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_204
◆企業について◆ 大手自動車流通プラットフォームを展開し、全国の店舗基盤と車両データを強みに各種モビリティサービスを提供する企業です。テクノロジーを活用して業界の課題解決や新しい価値創造を行っています。 ◆募集背景◆ 生成AIやAIエージェントを活用した新たな開発モデルの実用性検証のため。AIエージェントを開発プロセスに組み込んだ少人数でのプロダクト開発および実用性の検証・ナレッジ化を推進するエンジニアを募集します。 ◆業務内容◆ AIエージェントを活用した店舗展示車両向けMAP系プロダクトのPoC開発およびAI駆動開発の実効性検証を担当していただきます。 ・AIエージェントを主軸とした開発体制の立ち上げ、品質担保、改善サイクルの設計・運用 ・店舗展示車両情報を扱うMAP系プロダクトの仮説検証型開発（技術提案、設計・実装・テスト・リリース、改善開発） ・AI駆動開発の進捗・成果・課題に関する定期的なレポーティングおよびナレッジ化 ◆技術スタック◆ フロントエンド：Next.js, React, TypeScript バックエンド：Node.js AI開発支援・AIエージェント：Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Codex, Devin等 その他：API設計, DB設計, CI/CD, テスト自動化 ◆チーム体制◆ 2名体制（相互に連携・議論しながら柔軟に業務を推進） ◆求める人物像◆ ・AIを単なる補助ツールではなく、開発プロセスの一部として扱える方 ・AIに任せるべき作業と、人間が判断すべき作業を切り分けられる方 ・AIの出力を鵜呑みにせず、設計・品質・業務目的に照らして判断できる方 ・環境構築、開発ルール整備、レビュー運用など、開発の土台づくりにも主体的に関われる方 ・不確実性の高いPoC環境でも、小さく作り、早く検証し、改善できる方 ・開発成果だけでなく、プロセス上の学びや課題も言語化できる方 ・ステークホルダーと対話しながら、現実的な開発範囲を提案できる方 ・2名体制の中で、自分の考えに固執しすぎず、相手と議論しながらより良い進め方を選べる方 ◆必須スキル◆ ・Webアプリケーション開発の実務経験 ・フロントエンドまたはバックエンドの設計・実装経験 ・GitHubを用いたチーム開発経験およびPull Requestベースのレビュー経験 ・開発環境、テスト、レビュー運用など、開発プロセスの構築または改善に関わった経験 ・要件が固まりきっていない状況で、関係者と対話しながら開発を進めた経験 ・生成AIやAI開発支援ツールを活用した開発経験、または実務で活用していく強い意欲 ・AIが生成したコードに対しても、通常の開発成果物と同様に、設計・品質・保守性の観点でレビューできること ・開発プロセスの良い点・悪い点を言語化し、改善提案できること ・2名体制で相互に相談しながら、役割を固定しすぎず柔軟に動けること ◆歓迎スキル◆ ・Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codex、Devin等を活用した開発経験 ・AIエージェントを用いたタスク分解、実装、テスト、Pull Request作成の経験 ・AIエージェント向けの開発ルール、プロンプト、ガイドライン整備の経験 ・AI生成コードのレビュー基準や品質チェックの仕組みを整備した経験 ・CI/CD、テスト自動化、品質チェックなどの開発基盤を整備した経験 ・Next.js / React / TypeScript を用いた開発経験 ・Node.js、API設計、DB設計の経験 ・地図・位置情報・画像上のオブジェクト配置などに関するUI開発経験 ・業務システム、店舗オペレーション支援システム、在庫管理系システムの開発経験 ・MVP開発、新規プロダクト立ち上げ、PoC開発の経験 ・スクラムまたはアジャイル開発の経験 ・開発プロセスやチーム開発ルールを整備・改善した経験 ・開発内容や検証結果をレポートとして整理した経験
■お任せしたいこと 金融機関向けプロダクトのPM業務（Biz起点での課題整理、プロダクトの定義・仕様策定、プロジェクト推進および継続的な改善活動） ■具体的な業務内容 ・Biz起点での顧客課題整理、プロダクトの価値とスコープの定義、要件定義・仕様策定 ・進捗・リスク管理、ステークホルダー調整を含むプロジェクトの推進（Biz PM業務） ・定量・定性の情報を用いた仮説検証と継続的な機能・運用改善 ■必須スキル・経験 ・銀行／クレジットカード会社の本部企画経験、またはスタートアップ等でのPM/PO経験 ・高い論理的思考力とドキュメンテーション力（課題整理・論点設計・合意形成） ・複数ステークホルダーを巻き込み、意思決定を前に進められる推進力 ・未経験領域でも短期間で理解し、仮説検証を回せる高い学習・キャッチアップ力 ■歓迎スキル・経験 ・金融機関向けSaaS導入および推進の経験（業務部門・IT部門をまたぐ調整） ・プロダクト開発の基礎理解（要件定義、UAT、リリース計画、運用設計など） ・データを用いた意思決定（KPI設計、分析、改善提案） ■開発環境 Webアプリ クラウド（コンテナ） RDB/NoSQL Notion Slack GitHub Google Workspace等 ■期間 即日～中長期 ■働き方 フルリモート（勤務時間 09:00~18:00 ※フレックス相談可） ■契約形態 業務委託契約
【フルリモート／週5】TypeScript AI駆動アーキテクト（Generative UIの実装とLLMエージェントによる次世代開発プロセスの極限追求） お任せしたいこと 自社で展開する新規AIプロダクト、または既存の大規模プラットフォームのインテリジェント化において、TypeScriptの強力な型システムと大規模言語モデル（LLM）を掛け合わせた「AI駆動開発（AI-Driven Development）」を技術とプロセスの両面から牽引していただく中核的なポジションです。 「とりあえずChatGPTからコピペした型定義の甘いコードをそのままコミットする」といったエンジニアの思考停止を徹底的に排除し、Vercel AI SDKを利用した動的なGenerative UIの構築から、Zodを用いたLLMの構造化出力（Structured Outputs）の厳格なバリデーション、さらにはCursorやカスタムエージェントを活用したチーム全体のコーディング生産性の10倍化（10x化）までを泥臭く牽引することで、AI時代の新しいソフトウェア・エンジニアリングのあり方を確立していただきます。 具体的な業務内容 ・Vercel AI SDK（AI/RSC等）と Next.js (App Router) を活用した、ユーザーの意図に合わせてUIを動的に生成する「Generative UI」の設計と実装 ・OpenAI APIやAnthropic Claudeを利用し、Zodなどのスキーマバリデーションライブラリを用いてLLMの非決定的な出力をTypeScriptの厳格な型（Type）に安全にマッピングする泥臭いパイプラインの構築 ・LangChain.js や LlamaIndex.ts、および pgvector 等を利用した、フロントエンド/Node.jsエコシステムにおけるスケーラブルなRAG（検索拡張生成）システムの実装 ・Cursor、GitHub Copilot、v0 等の生成AIツールを前提とした、ボイラープレートの徹底的な排除と、プロンプト駆動によるコンポーネント開発手法の社内標準化 ・ts-morph や BabelのAST（抽象構文木）解析とLLMを組み合わせた、大規模なレガシーコード（Any型の撲滅やReact Hooksへの移行等）の自律的なリファクタリング・ツールの開発 ・GitHub ActionsとカスタムLLMエージェントを連携させた、静的解析エラーの自動修正や、コンテキストを理解した高度な自動コードレビュー（AI Reviewer）基盤の構築 ・LLMのプロンプトチェーンやFunction Calling（Tool Use）において生じる複雑な状態遷移を、XState等のステートマシンやTypeScriptの代数的データ型を利用して堅牢に制御するアーキテクチャの設計 ・ユーザー体験を損なわないための、エッジコンピューティング（Cloudflare Workers, Vercel Edge 等）を利用したLLMレスポンスのストリーミング処理とレイテンシの極限の最適化 必須スキル・経験 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション（フロントエンドおよびバックエンド）の開発実務経験（目安として3年以上） ・Next.js、または Node.js（Express, NestJS, Hono等）を用いた本番環境でのアーキテクチャ設計・運用経験 ・OpenAI API等のLLM APIを利用した機能開発の実務経験 ・TypeScriptの高度な型システム（Generics, Utility Types, Conditional Types）に関する深い知識と、Zod等を利用したスキーマ駆動開発の実践経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発、および最新のAIコーディングツール（Cursor等）を日常的に活用している経験 歓迎スキル・経験 ・Vercel AI SDK、LangChain.js等を用いたAIアプリケーション（Generative UI, RAG等）の構築経験 ・Function Calling（Structured Outputs）を活用したAIエージェント、または自律型ワークフローの開発経験 ・AST（抽象構文木）操作を用いたCLIツールや静的解析ツールの開発経験 ・Cloudflare Workers等のエッジ環境でのアプリケーション開発・チューニング経験 ・プロンプトエンジニアリングの知見、およびLLMのハルシネーションをシステム的に防ぐ設計経験 開発・業務環境 開発言語：TypeScript, HTML, CSS フレームワーク：Next.js (App Router), Hono (または NestJS) AIフレームワーク・ツール：Vercel AI SDK, LangChain.js, OpenAI API, Anthropic API AI開発環境：Cursor, GitHub Copilot, v0 バリデーション・状態管理：Zod, XState, Zustand データベース・ベクトルDB：PostgreSQL (pgvector, Drizzle ORM), Pinecone インフラ：Vercel, Cloudflare, AWS 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 「AIが書いたコードだからなぜ動くか分からない」というブラックボックス化を極めて嫌い、LLMの確率論的な出力をTypeScriptの決定論的な型システムで泥臭く包み込み、エンタープライズ品質へと昇華させる次世代プラットフォームチームへの配属となります。 AIツールによってコードの記述量が爆発的に増える時代だからこそ、不要な抽象化や負債となるコードをレビューで厳しく弾き返す手堅いカルチャーです。LLMが文脈を無視した理不尽なJSONを返してきた際にも、単にプロンプトをいじってごまかすのではなく、Function Callingのスキーマ定義やシステムプロンプトの設計そのものを論理的に見直し、パズルを解くように精度をコントロールしていく実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「AIにコードを書かせて楽をする」のではなく、「AIという最強の知的なコンパイラを使いこなし、人間のエンジニアリングの限界を突破する」ことに強い美学を持てる方 ・TypeScriptの型エラーやZodのパースエラーに対して、LLMのプロンプトを調整する泥臭い試行錯誤から逃げず、不確実性をシステムで制御することを楽しめる方 ・数週間単位でパラダイムが変わるAIフロントエンド領域（Generative UI等）の凄まじい進化を恐れるのではなく、既存のコードベースをためらわずに捨ててモダン化できる知的好奇心を持った方 仕事の魅力 ソフトウェア開発の歴史において、過去最大のパラダイムシフトとも言える「AI駆動開発」の最前線に立ち、プロダクトのUXと開発組織の生産性の両方を根底から変革する極めてエキサイティングなポジションです。TypeScriptの型システムとLLMの潜在能力を極限まで引き出す泥臭いアーキテクチャ設計を通じて、単なる「Webフロントエンドエンジニア」を完全に凌駕し、これからのAIネイティブ時代においてすべてのテック企業から最も渇望される「TypeScript AIアーキテクト（AIエンジニア）」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。
【案件概要】 海外向け中古自動車のECサイト（中古車販売・輸出管理システム）における開発および保守運用をご担当いただきます。 元請社内のプロジェクトチームにて、要件定義から開発・保守運用まで幅広くご推進いただくポジションです。 【仕事内容】 下記の業務を担っていただく想定です。 ・海外向け中古自動車ECサイトの保守運用および機能開発 ・事業側責任者および担当者との要件定義や各種調整 ・ソースコードベースからの仕様調査および主体的なトラブルシューティング ※詳細は面談時にお伝えします。 【必須スキル】 ・システム開発業務経験7年以上相当（PHP経験、システム保守経験を含む） ・SQLの基礎知識があり、実際に記述できるスキル ・主体的なトラブルシューティングの経験 ・ソースコードベースからの仕様調査経験 ・事業側責任者や担当者との要件定義および各種調整の経験 【尚可スキル】 ・PHPフレームワーク（CakePHPなど）を用いたMVCコーディング経験 ・リーダーまたはマネジメントの実務経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】確認中 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→上位→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】麻布駅 【管理番号】anken_98051_581
■お任せしたいこと 自動運転サービスに必要な配車・運行管理領域を中心に、システムの設計・開発・運用をご担当いただきます。 サービスの立ち上げ初期フェーズから参画し、バックエンドを中心としつつフロントエンドも含めたフルスタック開発を行っていただきます。 また、アーキテクトやSREメンバーと連携しながら品質改善や運用性向上を進め、マイクロサービス前提のサービス設計にも携わっていただきます。 ■具体的な業務内容 ・自動運転サービス向け配車・運行管理システムの設計、開発、運用 ・バックエンドを中心とし、フロントエンドも含めた開発作業 ・アーキテクトやSREメンバーと連携した品質改善および運用性向上の推進 ・マイクロサービス前提のサービス設計およびデータ処理設計 ■必須スキル・経験 ・Webアプリケーションの開発経験（言語不問） ・TypeScript（React / Node.js）を用いたフルスタック開発の深い経験 ・クラウド（AWSまたはGCP）環境での開発経験 ・自動車業界、または配送／配車／運行管理システムに関する知見 ■歓迎スキル・経験 ・チームでの開発経験 ・マイクロサービスの設計・開発経験 ・データ処理設計の経験（運用を意識したデータ活用） ■開発環境 ・クラウド：AWS, GCP ・基盤：EKS, 各種マネージドサービス ・言語：Java, Python, C++, TypeScript ・その他：マイクロサービス, データ処理設計 ■期間 即日〜長期 ■働き方 ・勤務時間：9:00〜18:00 または 10:00〜19:00 ・勤務形態：フルリモート（※PC受け渡しやキックオフ等で出社の可能性あり） ■面談回数 1回（WEB面談） ■契約形態 業務委託契約
【案件概要】 製薬企業のITスタンドアロン化プロジェクトにおいて、ネットワーク・音声領域の移行リーダーをご担当いただきます。 インフラチームと連携しながらネットワーク移行計画の策定から切替戦略の整理、リハーサル、本番切替までを主体的にリードしていただきます。 （1）移行計画・方針策定 ・ネットワーク移行計画策定 ・切替戦略（段階移行／一括切替など）の整理 ・移行順序・依存関係の整理 ・ネットワーク・音声起因のリスク抽出および対策立案 ・移行観点での整合性確認（切替タイミング／依存関係） ・新規敷設環境・WAN 切替環境等、各領域の移行方式を統合し、実行可能な移行シナリオを設計 ・移行手順・標準手順の整理 （2）移行リハーサル・本番移行対応 ・ネットワーク・音声領域の移行リハーサル計画策定 ・リハーサル結果を踏まえた改善・再設計 ・本番移行時の統制・判断 ・切替時インシデントの一次判断・エスカレーション （3）関係者調整 ・インフラチーム（NW／音声／認証／基盤等）との連携・調整 ・システム移行メンバーとの整合調整（アプリとの橋渡し） ・各インフラ領域メンバーとの協働 ベンダー／各拠点／グループ会社との調整 【必須スキル】 ・企業向けネットワークの設計、構築、移行経験 ・複数拠点を対象としたWAN/LAN移行または更改経験 ・ネットワーク移行計画、切替計画、移行手順書の作成経験 ・移行リハーサルおよび本番切替の対応経験 ・ネットワーク領域のリーダーまたはサブリーダー経験 ・ベンダー、拠点担当者、他インフラ領域との調整経験 【尚可スキル】 ・大規模または全国拠点ネットワークの移行経験 ・グループ共通ネットワークから独立環境への移行経験 ・カーブアウト、会社分離、ITスタンドアロン化プロジェクトの経験 ・音声基盤、IP電話、クラウドPBX等の移行経験 ・工場、研究所、物流拠点等におけるネットワーク切替経験 ・認証基盤、セキュリティ、サーバー、クラウド等との移行調整経験 ・切戻し計画やGo/No-Go判定基準の作成経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】確認中 【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】神保町駅 【管理番号】anken_92062_239
