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案件一覧
( 42,461 件中 4,051 - 4,060 件を表示) 【案件概要】 作業内容： PMOとして、AI SFA/CRM サービスの導入支援支援に携わっていただきます。 • エンジニア（AI/インフラ）とビジネス側の技術的橋渡し・調整 • WBS、課題管理表、議事録の作成・更新等の管理実務 必須スキル： ・システム開発プロジェクトにおけるPM/PMOの経験（3年以上目安） ・高度なドキュメンテーション能力（WBS、課題管理、議事録等を自律的に作成可能な方） ・ステークホルダー間の調整・合意形成経験 ・不確実性への耐性があり、AI特有の試行錯誤（PoC）プロセスを柔軟に管理できる方 ・最新のAI技術トレンド（Agentic AI等）への学習意欲が高い方 【条件面】 期間：随時 場所：新宿 精算：確認中 面談：2回 支払いサイト：15日
【案件概要】 作業内容： 自社製品をベースとした個別アプリのカスタマイズ案件において、 要件定義～設計及びプロジェクトの進捗管理と課題解決、顧客との調整や交渉、 メンバーやベンダーの管理、成果物の品質確保までのプロジェクト管理を案件PMとしてお任せします。 必須スキル： ・お客様・エンジニアと折衝のご経験 ・要件定義・基本設計などの上流工程のご経験 ・スマホアプリやWebシステムに携わったご経験 ・チームマネジメント・プロジェクトマネジメントのPMのご経験 【条件面】 期間：随時 場所：港区 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】デジタルコンテンツ通販関連システム開発 【案件概要】 通販事業部向けシステムのリプレイスプロジェクト。 長期的に進行するリプレイス案件の立ち上げフェーズから参画し、フルスタックとして開発を担当。 【スキル】 ＜必須＞ ・Reactを用いた開発経験 ・SSR/CSRの特性理解および設計・実装経験 ・コンシューマ向け大規模Webアプリのバックエンド開発経験 ・PHP／Ruby／Go／Python いずれかでの開発経験（3～5年以上） ・AWSまたはGCPでの設計・構築・運用経験 ・IaCによるインフラ構築・運用経験 ・アダルトコンテンツ対応可 ＜尚可＞ ・Next.js開発経験 ・App Router利用経験 ・Go開発経験（5年以上） ・リリース後の運用・改善まで一貫した経験 【勤務地】基本リモート（六本木出社） 【時期】即日～ 【人数】1名 【単価】75～80万円 【精算】140h～180h 【時間】10:00～19:00 【面談】1回 【年齢】40代前半まで 【外国籍】不可
■案件の内容 3D都市データを活用し、都市開発・地域整備の意思決定を支援する景観シミュレーションツールの開発支援です。 Unityを用いたインタラクティブな表現を中心に、関係者が直感的に景観イメージを共有・検討できる仕組みを構築します。 本ポジションはテックリードに近い役割で、技術選定や設計方針の策定、パフォーマンス最適化、技術課題の解消に加え、開発メンバーへのコードレビューや技術支援も担当します。プロダクト担当者やデザイナーと連携しながら、機能開発を推進いただきます。 ■募集背景 景観シミュレーションツールの高度化と機能拡張に伴い、技術選定や最適化を牽引できるテックリード人材を増員募集します。 ■求めるスキル ・Unityを用いた開発経験3年以上 ・3Dグラフィックスまたは3Dデータ処理に関する知見／実装経験 ・アルゴリズム／データ構造などの基礎的なプログラミング知識 ・フレームワーク／ライブラリの技術選定経験 ・Unity開発におけるディレクションまたはレビュー経験 ■歓迎スキル ・スクラムによる開発経験 ・実務でのコードレビュー経験 ・Cline、Cursorなどのコード生成AIを活用した開発経験 ・GISや3Dデータに関する知識または開発経験 ■開発環境 ・ゲームエンジン：Unity ・開発プロセス：スクラム（想定） ・コミュニケーション：オンラインミーティング、ドキュメントレビュー ・その他：3D都市データの取り扱い、パフォーマンスチューニング
【事業内容】 AI・DXソリューション事業 【募集ポジション】 コンサルタント（AI/RAG領域） 【募集人数】 【募集背景】 体制強化のため 【業務内容】 ・クライアントとの要件定義、仕様調整、スコープ管理 ・プロジェクト計画の策定（スケジュール／リソース／予算管理） ・社内外ステークホルダーとの折衝およびコミュニケーション ・開発進行管理（タスク管理、進捗確認、課題解決推進） ・品質管理および納品までのリスクマネジメント 【稼働日数】 120時間～160時間 【単価】 80～100万円 【必須条件】 ・コンサルティングの経験 ・クライアントと直接対話し、要件定義〜プロジェクト推進までリードできる方 ・プロジェクトマネジメント経験（進捗／品質／課題管理など） 【歓迎条件】 ・AI/データ基盤/RAG領域に関する知見・経験 ・提案～実装・定着まで一気通貫で関わった経験
【スキル】 ■必須 Oracleクラスタ構成の設計/構築 ■尚可 GoldenGate および DataGuard の設計/構築
■ 案件概要：AIの「回答品質」で世界を獲る 最先端のAI SaaSプロダクトにおいて、言語理解の精度向上を担う分析・検証チームに参画いただきます。 単なるラッパーサービスではなく、独自のNLPエンジンを保有する企業です。 大規模言語モデル（LLM）全盛の今だからこそ自社プロダクト特有のドメインに適応させ、「誤検知ゼロ」を目指す非常に知的なプロジェクトです。 ■ 現状と課題：AIの「賢さ」を確信に変える プロダクトは既に多くの企業に導入されていますが、さらなる拡大に向けて以下の課題に直面しています。 ・エッジケースへの対応： 業界特有の専門用語や曖昧な表現に対する「誤答」をいかに減らすか。 ・データクレンジングの高度化： 学習データの質がモデルの限界を決めます。質の高いコーパスをいかに効率よく収集・整備するかが急務です。 ・パフォーマンスの壁： Pythonでの研究開発レベルをC++を用いたプロダクション環境でいかに高速・低遅延に動作させるか。 📝 職務内容：泥臭い分析からエレガントな実装まで 「AIの脳」を研磨するため、データとロジックの両面からアプローチしていただきます。 高品質コーパスの収集・整備 └ 単なるデータ収集ではなく、モデルの「弱点」を補うための特定ドメインデータの選定とアノテーション。 徹底的なエラー分析（Error Analysis） └ モデルの出力結果を多角的に分析。「なぜここで間違えたのか？」を特定し、学習データやアルゴリズムへのフィードバックループを回します。 C++/Pythonによるロジック実装 └ Pythonでの検証結果を元にC++を用いて高速な前処理・後処理エンジンを実装。 └ AWS環境上でのDockerコンテナによるマイクロサービス化。 周辺技術の開発と検証 └ ベクトル検索の最適化や最新論文のアルゴリズムを取り入れた精度向上施策のPoC。 ✨ この案件で得られる「エンジニアとしての希少価値」 「C++ × Python × NLP」の最強トリプルスキル： MLエンジニアが多い中でバックエンド（C++）まで踏み込んでエンジンを最適化できるエンジニアは、2026年現在、極めて市場価値が高いです。 「精度1%の重み」を知る実戦経験： 実験室のスコアではなく、実ユーザーのフィードバックを元にモデルを改善する「MLOps」の神髄を体験できます。 モダンな開発プロセスへの習熟： GitHub、Confluence、AWS、Dockerをフル活用。チーム開発のベストプラクティスが浸透した環境で、自身の開発効率も格段に向上します。 ■ 必須スキル ・Linux環境の使用経験（2年以上） ・スクリプト言語の使用経験（2年以上） ・自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた、開発/運用における1年以上の実務経験 ・ビジネスレベルの日本語 ・分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安） ■ 歓迎スキル ・AWS, GitHubを使用した開発経験 ・アノテーションを含めた機械学習モデルの開発経験 ・ネイティブレベルの英語または中国語 💡 担当営業からのメッセージ：あなたの「探究心」に最高のフィールドを。 このプロジェクトの現場は、技術的な「なぜ？」を大切にする文化があります。 「なんとなく精度が上がった」ではなく、「こういう理由でこのロジックを追加した」というエンジニアの意思を尊重してくれる場所です。 「データ分析の深掘りが好きだ」 「PythonだけでなくC++のパフォーマンスも追求したい」 そんなあなたの情熱、私たちが現場のテックリードにしっかり伝えます！ あなたの書くコードがAIをより「頼れる相棒」へと進化させる。そんなワクワクする仕事を一緒に始めませんか？ 【会社紹介】 エンジニアの自由を孤独にしない。株式会社VOOM ―― 代表は「元ホームレス」のエンジニア。 「エンジニアが開発だけに没頭できる理想郷を作りたい」 そんな想いで、元エンジニアの代表・津田が立ち上げたのがVOOMです。 どん底を知り、技術で這い上がってきたからこそ、エンジニアの苦労もキャリアの難しさも痛いほど分かる。 エンジニアが「開発だけに純粋に没頭できる環境」を追求し続ける、ギルドのような組織です。 圧倒的サポート「7つの業界初」 フリーランスの「不安」と「面倒」を、VOOMがすべて肩代わりします。 【技術】IT塾が無料： ReactやNext.jsなど、最新技術を働きながら習得。 【税務】確定申告が無料： 領収書を送るだけ。プロの税理士が完全代行。 【装備】補助金申請が無料： PCやタブレット購入費の最大2/3を国が支援。 【成長】メンター＆面談対策： ハイスキル層があなたのキャリアを直接バックアップ。 【安心】社保加入サービス： フリーランスの自由さと、正社員の安心を両立。 【絆】交流会が活発： スマブラ大会、BBQ、ダーツ。孤独とは無縁の環境です。 案件の質にも、一切妥協なし。 ・所属エンジニア数 1,500名以上 ・取引先企業数 2,500社（直請け・プライム案件多数） ・主な提供案件 高単価・モダン開発・フルリモートなど厳選案件 ・福利厚生 無料健康診断、正社員紹介支援、記帳代行など まずはカジュアルにお話ししませんか？ 「今の単価に満足していない」「事務作業が苦痛」「もっとモダンな技術に触れたい」 どんなお悩みでも構いません。1,500名の仲間が選んだ「VOOMという選択肢」を、ぜひ一度オンラインで確かめてみてください。 株式会社VOOM
スキル
【概要】 業務支援系SaaSを展開する企業にて、生成AIを活用したアプリケーションのPoCから本実装までを一気通貫で担当いただきます。 不動産業務における非効率なオペレーションの自動化・高度化を目的に、複数モデルの検証、LLMを用いた機能設計・実装、プロダクト統合、精度改善の仕組み化などを初期フェーズから裁量高く推進いただくポジションです。 既存プロダクト群との連携も見据え、0→1開発の知見を活かして開発体制をリードいただきます。 ■必須スキル Pythonの経験 3年以上 Webサービスの0→1開発経験3年以上 LLMを用いたチャットボット開発経験 生成AI関連ライブラリ（LangChain／LangGraph など）の利用経験 CSの基礎知識に基づいた問題解決能力 ■尚可スキル 不動産ドメインに関する知識または実務経験 アジャイル／スクラムでの開発経験 機械学習／NLP／画像認識などAI技術の基礎知識 確率統計の基礎知識 MLモデルの設計、実装経験 ■開発環境 フロントエンド：TypeScript(React/Next.js) バックエンド：TypeScript(Node.js)/Python インフラ：GCP(CDKTF) 開発ツール：GitHub/Slack/Notion ■働き方 業務委託（準委任） 平日日中週5日/フルタイム 面談回数：弊社とのカジュアル面談後、1回 就業時間：10:00~19:00 居住地 ：日本在住の方のみ PC貸与：無 弊社及びクライアントの情報セキュリティ規則に従っていただきます
SNS×EC機能を搭載したソーシャルコマースアプリをリリースしております。 今回はアプリの開発業務を行っていただきます。 ■工程： ■開発環境： 動作環境 ＜サーバ＞ プラットフォーム：Amazon AWS EC2 OS：Ubuntu 18.04.3 LTS（Long Term Support） ロードバランサ：Classic Load Balancer ＜クライアント＞ OS:iOS12, Android8〜11 開発環境 BackEnd (Client, Point, Gateway)：GoLand, Visual studio code(Windows 10) FrontEnd：Visual studio code(Windows 10, MacOS 11.4) iOS：Xcode(MacOS 11.4) Android：Android Studio(Windows 10) ミドルウェア Nginx：1.14.0 Apache Http Server 2.4(mod_rewriteとmod_version必要) mongoDB：4.2.0 MySQL：5.7 Node.js：12.13.1 開発言語 iOS/Android React Native BackEnd (Client, Point, Gateway) : GO Lang, JavaScript FrontEnd: Angular 8 Magento2:PHP7,XML,JavaScript iOS Wallet: Swift 5 Android Wallet: Android java(JDK 1.8.0), Build: Gradle 5.6.4 ■必須スキル： ・React Nativeの実装経験又は知識が深い方 ■歓迎スキル： ・開発経験のある方 ・iOS/Androidアプリの実装経験がある方 ■勤務地：銀座 ■募集人数：1～2名 ■単価：100 ■精算幅：140~180 ■面談回数：1回（弊社同席） ■就業時間：10:00～19:00 ■リモート可否：不可 ■交通費支給あり ■年齢：年齢不問 ■支払いサイト：30日
【フルリモート／週5／AWS】ペタバイト級のデータと大規模GPUクラスタを統制し、AIの限界を突破する次世代生成AIプラットフォームのコアSRE／インフラアーキテクト お任せしたいこと ［役割］SRE（Site Reliability Engineer）兼インフラアーキテクトとして、独自のLLM（大規模言語モデル）の学習・推論、および数千万ユーザーからのリクエストを処理する次世代生成AIプラットフォームにおいて、AWSのポテンシャルを極限まで引き出したミッションクリティカルなインフラ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 ［役割に対して求める成果］「AIモデルの進化スピードをインフラが絶対に邪魔しない」という強烈なコミットメントのもと、Amazon EKSと大規模GPUクラスタを用いたスケーラブルな計算基盤を構築すること。そして、異常なほど高騰しがちなクラウドリソースのコストを、アーキテクチャの工夫とFinOpsの実践によって極限まで最適化し、ビジネスの利益率を劇的に向上させること。 具体的な業務内容 ・AWS（EKS, EC2 P4d/P5インスタンス, S3, RDS等）を利用した、生成AI（LLM）の分散学習および超低遅延な推論APIのためのセキュアで高可用なインフラストラクチャの詳細設計・構築 ・TerraformやAWS CDKを用いた、数百〜数千ノード規模のインフラの完全なコード化（IaC）と、GitHub ActionsやArgo CDを活用したGitOpsによる自動デプロイメントパイプラインの実装 ・Amazon FSx for LustreやAmazon S3を活用した、ペタバイト級の学習データセットに対する超高スループット・低遅延なストレージアーキテクチャの設計 ・Karpenter等を利用した、突発的な推論リクエストのスパイクに対するミリ秒単位のオートスケーリング戦略の実装と、Spotインスタンスの高度な活用によるインフラコストの劇的な削減（FinOps） ・EFA（Elastic Fabric Adapter）を活用した、GPUノード間の広帯域・低遅延なネットワーキング最適化 ・Datadog、Prometheus、Grafana等を利用した、インフラからアプリケーション層、さらにはGPUの使用率（DCGM等）に至るまでの包括的なオブザーバビリティ（可観測性）基盤の構築とSLOの運用 ・障害の未然防止や復旧の自動化（トイルの削減）に向けた、GoやPythonを用いたKubernetesカスタムコントローラー（Operator）や自動化ツールの開発 必須スキル・経験 ・AWSを利用した大規模なWebサービスまたはプラットフォームのインフラ設計、構築、運用経験（3年以上） ・DockerおよびKubernetes（Amazon EKS等）を利用したコンテナオーケストレーションの本番環境での運用経験（2年以上） ・Terraform、AWS CDK、CloudFormationのいずれかを用いたIaCの実務経験 ・Datadog等のモニタリングツールを用いた、システムのパフォーマンス監視、ボトルネック特定、および障害対応経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験 歓迎スキル・経験 ・機械学習（MLOps）インフラ、またはGPUインスタンス（NVIDIA A100/H100等）の大規模な運用・チューニング経験 ・Amazon FSx for Lustre等のハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）向けストレージの運用経験 ・FinOps（クラウドコストの可視化、予測、最適化）のプラクティスを組織に導入し、大幅なコスト削減を達成した経験 ・Go、Python等のプログラミング言語を用いたバックエンド開発、またはSREとしての各種自動化ツールの開発経験 ・Argo CDやFlux等のGitOpsツールを用いた継続的デリバリー環境の構築経験 ・SLI/SLOの定義、およびエラーバジェットに基づいた運用設計の経験 ・AWS認定ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル（SAP）、または同等の高度な資格 開発・業務環境 インフラ・クラウド：AWS (EKS, EC2 GPU Instances, FSx for Lustre, S3, RDS, ElastiCache, Route 53) コンテナ・IaC：Docker, Kubernetes, Karpenter, Terraform, AWS CDK CI/CD・自動化：GitHub Actions, Argo CD 言語（ツール開発）：Go, Python, Bash 監視・分析：Datadog, Prometheus, Grafana, PagerDuty 開発チームについて VPoE直下の「プラットフォーム・SRE部」への配属となります。インフラエンジニア4名（今回募集枠含む）、MLOpsエンジニア2名、AIリサーチャー、バックエンドエンジニア多数の体制です。「手作業はバグの温床である」という強い危機感を持ち、泥臭い運用業務（トイル）をソフトウェアエンジニアリングの力で徹底的に焼き尽くすことに熱狂するハッカー集団です。 求める人物像 ・「トラフィックが増えたからサーバーを足す」という脳死のスケールアウトを嫌い、カーネルやネットワークの低レイヤーまで潜り込んで根本的なパフォーマンス・コストチューニングを行うことに無上の喜びを感じる方 ・AI・機械学習領域の急速な技術進化に知的好奇心を持ち、インフラの観点から「どうすればAIエンジニアがより早く実験を回せるか」をプロアクティブに提案できる方 ・フルリモート環境下において、AIエンジニアやバックエンドエンジニアなど他職種とも自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方 仕事の魅力 現在のテック業界における最大のトレンドである「生成AI」の心臓部となるインフラを、AWSの最先端サービスを駆使して支える非常にエキサイティングなポジションです。ペタバイト級のデータ処理と大規模GPUクラスタの制御という、世界でも一握りのエンジニアしか経験できない最高難易度のアーキテクチャ課題をクリアすることで、AI時代に最も市場価値が高く求められる「AI・クラウドインフラアーキテクト」としての圧倒的なキャリアを確立することができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます（※大規模障害時等には、事前に合意した上でのオンコール対応やシフト調整が発生する場合があります）。
