【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。
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案件一覧
( 42,920 件中 4,321 - 4,330 件を表示) 【案件】 数式ツール開発・バグ修正担当 【内容】 eラーニングアプリ開発において現場に数学に強い方が少ないため、 数式ツールの開発が進んでおりません。 したがって、数学が得意な要員様を募集しております。 ・数式ツールの開発 ・数式ツールのバグ修正 など 【開発環境】 フロントエンド：TypeScript,React,Next.js バックエンド：Go,Node.js クラウド：AWS インフラ：Terraform 【必須スキル】 ・TypeScriptの経験 ・Goの経験 ・Node.jsの経験 ・Gitの経験 ・お客さんとの会話が苦では無い方 ・数式正誤判定の知見がある方 ・高校卒業レベルの数式の知識と応用力がある方 【尚可スキル】 ・数学・理工系学科卒業の方 ・ASTの知見がある方 【勤務地】フルリモート 【時間】10時30分～19時30分 (柔軟に調整可) 【期間】即日〜長期 【単金】〜90万円(スキル見合い) 【精算幅】140-180h(中間割) 【人数】1名 【面談】1回(弊社同席) 【商流】現場→弊社 【備考】 ・貸与PC無し(自前PCはMacをご使用ください)
スキル
【案件概要】 作業内容： 既存サービスの安定運用を担うインフラ運用担当を募集します。 クラウド環境、ネットワーク、ミドルウェア、データベース、デプロイ資材の保守運用に加え、 障害や不具合への対応、構成変更、改善施策の実施を担当いただきます。 単純な監視オペレーションに閉じず、運用の中で見つかった課題に対して、 手順改善や構成改善まで踏み込める方を想定しています。 【主な業務内容】 クラウド／インフラ環境の保守運用 サーバ設定、ネットワーク設定、関連ミドルウェア設定の変更対応 AMI作成・更新、Packerを用いたイメージ管理 Terraform等のIaC資材に基づく構成変更や保守対応 データベース運用、データ退避、データ移行、データ投入対応 STG／本番環境での動作確認、反映作業、リリース支援 障害発生時の一次切り分け、技術調査、復旧対応 ベンダーやクラウドサポートへの問い合わせ、技術確認 パッチ適用、環境更新、構成見直しなどの定常保守 運用改善、自動化、手順整備、再発防止に向けた改善対応 【想定タスク例】 Terraformによるオートスケーリングやロードバランサ設定の見直し DB関連のスケール調整、データ退避、データインポート VPN、Gateway、MQ、各種ミドルウェア向けAMIの作成・更新 本番／検証環境でのバッチやアプリ周辺の動作確認 ネットワークやDNS設定の軽量化・見直し パッチ適用や構成変更に伴う影響確認 必須スキル： ・クラウド基盤の運用経験 ・Linuxサーバの構築・運用経験 ・ネットワーク、DNS、VPN、FW周辺の基礎知識 ・Infrastructure as Codeの実務経験 ・Terraform、Ansible、Packer等のいずれかを用いた運用経験 ・データベースの基本運用経験 ・障害調査、切り分け、復旧対応の実務経験 ・Gitを用いた構成管理、レビュー運用の経験 【条件面】 期間：随時 場所：雑司が谷 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
【フルリモート／週5／Python】独自LLMを組み込んだ次世代エンタープライズ向け生成AIプラットフォームのバックエンド開発およびRAGパイプライン構築 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、大手企業の機密データ（社内規程、マニュアル、過去の議事録など）を安全に学習・参照し、業務効率化を劇的に推進する「エンタープライズ向け生成AIプラットフォーム」のPython（FastAPI）を用いたAPI開発、およびスケーラブルなRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築をお任せします。 ［役割に対して求める成果］LLM（大規模言語モデル）のレスポンス待ちによるタイムアウトを防ぎ、Server-Sent Events（SSE）等を用いたストリーミング応答を実装して極めて滑らかなユーザー体験を提供すること。また、LangChainやLlamaIndexを活用して社内の膨大なドキュメントを効率的にチャンク化・ベクトル化し、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を極限まで抑え込んだ精度の高いAIアシスタント基盤をスピーディーに本番環境へデプロイし続けること。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、LLMオーケストレーション層およびフロントエンド向けWeb APIの詳細設計、実装、テスト ・LangChain、LlamaIndex等を活用した、セマンティック検索とLLMを組み合わせた高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・開発 ・Qdrant、Pinecone、Milvus等のベクトルデータベースを利用した、数千万〜数億件のドキュメント埋め込み表現（Embeddings）の高速な検索・インデックスチューニング ・PDF、Word、社内Wiki（Confluence等）などの多様な非構造化データを収集・パースし、ノイズを除去してベクトル化する堅牢なETLバッチ処理の実装 ・外部のLLM API（OpenAI, Anthropic等）やローカルLLMを呼び出す際の、堅牢なリトライ制御、レートリミット管理、およびプロンプト・インジェクション対策 ・企業が求める厳格なセキュリティ要件を満たすための、入力プロンプトに含まれる個人情報（PII）や機密情報の自動マスキング処理の実装 ・CeleryやRedisを利用した、重いドキュメント解析処理や非同期ジョブの分散タスクキュー設計 ・pytestを用いたテストコードの拡充と、LLMの出力品質を定量的に評価（LLM-as-a-Judge等）する自動評価パイプラインの構築 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはバックエンドシステムの実務開発経験（3年以上） ・FastAPI、Django、Flask等のWebフレームワークを用いたAPI開発経験（2年以上） ・RDBMS（PostgreSQL, MySQL等）を用いたデータベース設計経験 ・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 ・OpenAI API等のLLMを活用したアプリケーションの開発・運用経験 ・LangChain、LlamaIndex等のLLMオーケストレーション・フレームワークの利用経験 ・ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Chroma等）の構築・チューニング経験 ・RAG（検索拡張生成）パイプラインの設計、またはプロンプトエンジニアリングの深い知見 ・Server-Sent Events（SSE）やWebSocketを利用したストリーミングAPIの実装経験 ・Celery等を利用した非同期処理、分散タスクキューの設計経験 ・AWS（ECS, Bedrock, SageMaker等）、またはGCP/Azureを利用したクラウドインフラ環境での開発経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.12以降 フレームワーク・ライブラリ：FastAPI, LangChain, LlamaIndex, Celery, SQLAlchemy データベース・Vector DB：PostgreSQL, Redis, Qdrant (または Pinecone) LLM・AIサービス：OpenAI API, Anthropic Claude, AWS Bedrock インフラ：AWS (ECS Fargate, RDS, ElastiCache等), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Slack, Notion プロジェクトチームについて AIプロダクト開発部のバックエンドチームへの配属となります。生成AIという数ヶ月でベストプラクティスが覆る激動の技術領域において、「枯れた技術の堅牢性」と「最新AIモデルの俊敏な取り込み」のバランスを何よりも重んじるカルチャーです。単にAPIを叩くだけのラッパーを作るのではなく、「いかにチャンク分割のアルゴリズムを最適化すれば検索精度が上がるか」「プロンプトの実行時間をどうミリ秒単位で削るか」といった、AIとソフトウェアエンジニアリングの境界線における高度な議論が日常的に行われています。 求める人物像 ・「AIモデルの開発」そのものではなく、優れたLLMを組み合わせて「実社会で使えるスケーラブルなプロダクト」に仕立て上げるエンジニアリング領域に知的な面白みを感じる方 ・日々発表される新しいAIツールや論文にアンテナを張り、使える技術はすぐにPoC（概念実証）を行ってプロダクトに還元する圧倒的な学習意欲を持った方 ・LLM特有の「出力の不確実性」を受け入れ、決定論的な従来のシステム設計から思考を切り替えて、例外処理やフェイルセーフの設計に粘り強く取り組める方 仕事の魅力 現代のソフトウェア開発において最もエキサイティングで市場価値が急騰している「LLMアプリケーション（Generative AI）」のバックエンド開発に最前線で取り組むことができます。Pythonの強みであるAIエコシステムをフル活用し、スケーラブルなRAG基盤やベクトルデータベースの高度なチューニングを経験することで、単なるWebエンジニアの枠を超えた「AIインテグレーションのスペシャリスト」として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。
【案件】自社プロダクト開発支援／フルスタックエンジニア募集（React×Go） 【内容】 自社で展開する教育系Webサービスの開発をご担当いただきます。 本プロジェクトでは、バックエンドにGo（Gin）、フロントエンドにTypeScript／Reactを採用したWebアプリケーションの開発・運用を行っています。API設計にはGraphQLを導入しており、フロントエンドとの柔軟なデータ連携を実現しています。 現在は、既存の「Go＋React＋GraphQL」構成から、Next.jsおよびServer Functionsを中心とした構成へのリプレイスを検討しており、アーキテクチャ刷新に関わる設計・検証にも携わっていただきます。 インフラ面では、AWS ECSを用いたコンテナベースの運用を行っており、TerraformによるIaCで環境管理を実施しています。 また、ソースコード管理やCI/CD、コードレビューはGitHubを利用し、チーム開発における品質担保と開発効率の向上を図っています。 【業務内容】 ・Next.js（React）／TypeScriptによるSPA開発 ・Goを用いたWebアプリケーション／API開発 ・アプリケーション要件に基づく技術選定、アーキテクチャ設計、ミドルウェア選定 ・AWS環境の構築・運用（ECS／Terraform） ・PM・PdMとの連携による要件・設計・実装のすり合わせ ・開発プロセス改善（スクラム、TDD推進 など） 【必須スキル】 ・Webバックエンド開発経験（3年以上） ・TypeScript／Reactでの開発経験（3年以上） ・複雑な状況を整理する論理的思考力と、それを文章化できる日本語力 ・指摘をフラットに受け取り、よりよい進め方を考えたり議論できる方 【尚可スキル】 ・Go言語を用いた開発経験 ・Terraformを用いたAWS環境構築の経験 ・Next.jsでの開発経験 ・0→1でのサービスの開発やグロースの経験 ・プロジェクトマネージメントやプロダクトマネージメントの経験 【勤務地】フルリモート 【時間】フルフレックス 【期間】即日〜長期 【単金】〜100万円（スキル見合い） 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】Web1回（弊社同席） 【商流】エンド→弊社 【備考】 ・0.8人月稼働も相談可能 ・PCの貸与がないため、ご自身でご用意いただきます。 CPUスコア(PassMark)：最低15000、推奨30000 メモリ：最低24GB、推奨32GB SSD：容量不問、M.2必須 ・事前課題 └「この薬を飲んだら風邪が治った。だからこの薬は風邪に効く。」という主張に問題点があれば簡潔に説明してください。
スキル
【案件概要】 作業内容： 3Dデータ処理とAIアルゴリズムを中核とするプラットフォームにおいて、 要件定義～設計・実装、運用、チームリードまで一貫して牽引いただきます。 React/TypeScriptでの3Dモデルビューア・エディタ機能の設計・開発 Python/GCPを用いたスケーラブルなAPIおよびバックエンド基盤の構築 ML/AIモデルを本番環境へ統合するためのMLOps開発・運用 技術的不確実性が高い課題へのアーキテクチャ選定とプロトタイピング コードレビューやCI/CD改善を通じた品質・生産性の向上 Python, React, GCP, TypeScript 業種： SaaS・クラウドサービス（BtoB） 担当工程： 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, 運用保守, マネジメント 職種： フロントエンドエンジニア, バックエンドエンジニア, AIエンジニア, クラウドエンジニア, フルスタックエンジニア 必須スキル： ・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上（フロント/バック不問） ・インフラの3年以上の開発経験（GCP） ・テックリード/プロジェクトリードとして技術選定や開発推進を主導した実績 ・GitHub Copilot等のAIツールを高度に活用し生産性を高められるスキル ・複数チーム/ステークホルダーとの合意形成とチームリーダーシップ 【条件面】 期間：随時 場所：神谷町 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
【フルリモート／週5】AWSインフラエンジニア・SRE（自社Webサービス基盤運用） お任せしたいこと 自社展開しているWebサービスの基盤となるAWS環境の運用保守、および継続的な改善活動をお任せします。 新しいAWSサービスを片っ端から導入するのではなく、既存の構成をTerraformで地道にコード化して手作業を減らしたり、夜間に鳴り続ける不要な監視アラートを整理したりといった、システムの安定稼働と運用負荷の軽減に向けた実直な取り組みをチームで進めていただきます。 具体的な業務内容 ・AWS（ECS, EC2, RDS, ElastiCache, S3等）を利用したインフラ環境の日々の運用保守およびトラブルシューティング ・Terraformを用いたインフラ構成のコード化（IaC）の推進、および既存コードのリファクタリング ・DatadogやCloudWatchを用いた監視ルールの見直し、およびノイズ（不要なアラート）の削減 ・開発チームからの依頼に基づく、IAM権限の適切な設計・払い出しや、検証環境の構築サポート ・GitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの保守、およびデプロイ時間の短縮化 ・AWS利用費の分析と、リソース削除やインスタンスタイプ見直しによる継続的なコスト削減 必須スキル・経験 ・AWSを利用したインフラストラクチャの構築、および実運用経験（目安として3年以上） ・Linuxサーバーの構築・運用経験、およびTCP/IP等のネットワークの基礎知識 ・TerraformやAWS CloudFormation等のIaCツールを用いたインフラ構成管理の実務経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発（構成管理）経験 歓迎スキル・経験 ・DockerやECS、EKSなどのコンテナ技術に関する知識と本番運用経験 ・Datadog、New Relicなどの監視SaaSを利用した運用改善の実務経験 ・CI/CDパイプラインの構築・自動化経験 ・Python、Go、Bash等の言語を用いたちょっとした運用自動化スクリプトの作成経験 ・オンコール対応やインシデントコマンダーの経験 開発・業務環境 クラウド・インフラ：AWS (ECS, EC2, RDS, S3, Route 53, CloudFront等) コンテナ：Docker IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions 監視・管理：Datadog, AWS CloudWatch, PagerDuty コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて インフラ開発（SRE）チームへの配属となります。 「流行っているからKubernetesを入れる」といったオーバーエンジニアリングを嫌い、「今のプロダクト規模ならECSで十分」と現実的な判断をする手堅いカルチャーです。インフラエンジニアだけでタスクを抱え込むのではなく、最終的には開発チーム自身が安全にインフラを触れるような仕組みづくり（ガードレールの整備など）を少しずつ目指しています。 求める人物像 ・開発チームからの「こういう環境が欲しい」「デプロイで詰まった」といった相談に対して、インフラの観点から壁を作らずサポートできる方 ・手作業での設定変更（トイル）や古い構成が残っている環境に対しても、文句を言うのではなく地道にコード化・改善していける方 ・「自分の作業が終わればいい」ではなく、属人化を防ぐための運用手順書の整備や、チーム全体の生産性向上に協力的に動ける方 仕事の魅力 自社サービスの土台を守り、開発エンジニアが安心してコードをデプロイできる環境を作る重要なポジションです。AWSの標準的なサービス構成やTerraformを用いたIaC運用、アラートの最適化といった、インフラエンジニア・SREとしてどこに行っても通用する普遍的で息の長い「運用・改善」のスキル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（※障害対応のオンコール当番が発生する場合がありますが、チームで持ち回りし、特定の個人に負荷が偏らないよう調整しています）。
【フルリモート／週5／Java】全国の物流網を最適化する巨大サプライチェーンシステムのマイクロサービス化およびバックエンド開発 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、毎日数百万個の荷物が動く「大規模サプライチェーン・物流管理システム（WMS/TMS）」のJava（Spring Boot）を用いたコア機能開発、および巨大なモノリスからのマイクロサービス化をお任せします。 ［役割に対して求める成果］「入出荷」「在庫引き当て」「配送ルート最適化」といった、物理的なモノの動きと連動する極めて複雑なドメイン知識を整理し、既存の稼働を一切止めることなく新機能を提供すること。また、長年の増改築で密結合となった巨大なレガシーコードに対し、ドメイン駆動設計（DDD）の概念とSpring Cloud等を用いたマイクロサービス・アーキテクチャを導入し、セール時等の急激な物流量増加にも耐えうるスケーラブルな基盤へと刷新すること。 具体的な業務内容 ・Java（Spring Boot）を用いた、物流・在庫管理向けバックエンドAPIおよび重厚なバッチ処理の詳細設計、実装、テスト ・Spring Cloud、またはgRPCを利用したマイクロサービス間のセキュアで高速なAPI連携の設計・実装 ・「ストラングラーフィグ・パターン」を用いた、稼働中の巨大モノリスシステムからマイクロサービスへの段階的かつ安全な切り出し ・数億レコードに及ぶ在庫データや配送トラッキングデータを扱うPostgreSQLにおける、複雑なクエリのチューニングおよびインデックス最適化 ・Apache KafkaやAmazon SQSを利用した、サービス間の非同期メッセージング設計と、結果整合性（Eventual Consistency）を許容する分散トランザクションの制御 ・倉庫内のハンディターミナルやロボット（AGV）から送信される大量のトラフィックを低遅延で処理するためのJVMチューニング ・OpenTelemetryやDatadogを利用した分散トレーシング環境の構築と、複数サービスを跨ぐ複雑な障害のボトルネック特定 ・JUnit、Mockito、Testcontainersを用いた統合テストの自動化による、デグレ（回帰バグ）の徹底的な防止 必須スキル・経験 ・Javaを用いたWebアプリケーション、またはバックエンドシステムの実務開発経験（3年以上） ・Spring Framework（Spring Boot）を用いた開発経験（2年以上） ・RDBMSを用いたデータベース設計、および大量データを扱うSQLのチューニング経験 ・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 ・物流（WMS/TMS）、サプライチェーン、または大規模EC等のドメインにおける業務システムの開発経験 ・マイクロサービス・アーキテクチャでの設計、開発、運用経験 ・ドメイン駆動設計（DDD）、またはクリーンアーキテクチャを用いた開発経験 ・gRPCを用いたサービス間通信の設計経験 ・Apache Kafka等のメッセージキューを用いた非同期処理・分散システムの構築経験 ・Docker、Kubernetes（EKS等）を用いたコンテナオーケストレーション環境の基礎知識 ・AWS（ECS/EKS, RDS, SQS, ElastiCache等）を利用したクラウドインフラ環境での開発経験 開発・業務環境 開発言語：Java 21 フレームワーク：Spring Boot, Spring Cloud, Spring Batch データベース・KVS：PostgreSQL (Amazon Aurora), Redis 通信・非同期処理：REST, gRPC, Apache Kafka, Amazon SQS インフラ：AWS (EKS, RDS, MSK, S3等), Docker, Kubernetes テスト・CI/CD：JUnit, Mockito, Testcontainers, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog (APM), OpenTelemetry, GitHub, Jira, Confluence, Slack プロジェクトチームについて サプライチェーン開発部のバックエンドチームへの配属となります。「システムのバグが、物流センターのトラックの大渋滞や配達遅延という物理的なインシデントに直結する」という強い危機感と責任感を持つカルチャーです。そのため、コードレビューでは単なる構文の美しさだけでなく、「在庫引き当て処理中にDBがフェイルオーバーしたらどう復旧するか」「ネットワーク瞬断時にハンディターミナルからのリトライはどう処理されるか」といった、エッジケースや分散システム特有の耐障害性に関するシビアな議論が日常的に行われます。 求める人物像 ・「物理的なモノの動き」と「システム上のデータ」を一致させるという泥臭く複雑な業務ロジックの解読に、パズルを解くような知的な面白みを感じる方 ・流行りの技術（マイクロサービス等）を無目的・無計画に導入するのではなく、システムの結合度を下げるための手段として適材適所で活用できるバランス感覚を持った方 ・「日本の物流という社会インフラをソフトウェアの力で止めずに進化させる」というプロダクトのミッションに強く共感し、当事者意識を持てる方 仕事の魅力 現代のECやビジネスの生命線である「物流・サプライチェーン」の心臓部を担う、極めて社会的意義とビジネスインパクトの大きなポジションです。Javaエンジニアとして非常にニーズの高い「巨大モノリスのマイクロサービス化」「DDD（ドメイン駆動設計）の実践」「分散トランザクションの制御」といったエンタープライズ領域における最高難易度の課題に最前線で向き合うことで、大規模システムのスペシャリストとして揺るぎない市場価値を獲得することができます。 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（※倉庫内の業務フロー理解や、現場でのシステム稼働テストを目的として、数ヶ月に1回程度、物流拠点等への出張が発生する場合があります）。
【案件】コミュニティアプリ/フロントエンドエンジニア募集（Nuxt.js） 【内容】 ・コミュニティサービスの追加改修（開発） ・ユーザーがサービスを使う上でのガイドライン作成 ・トークルーム内の検索強化（タグとか） ・謎解きの元ネタをイラストに投稿できる機能サービス ※開発環境 フロント ・Nuxt.js(Typescript） ・Tailwind CSS サーバーサイド ・Node.js(Javascript) ・Firebase(Firestore, Storage, Functions, Hosting, Authentication) 【必須スキル】 ・Nuxt.jsを用いた開発経験（2年以上） ・Figma、XDを参考に実装できる ・Firebase利用経験 【尚可スキル】 ・CMS利用経験 ・Gitlab ・Bootstrap ・Node.js(Javascript)を用いた開発経験 【勤務地】基本リモート（月2、3神谷町出社あり） 【時間】10:00〜19:00 【精算幅】140-180h（中間割） 【期間】即日〜長期 【単金】75〜85万円（スキル見合い） 【面談】1回＠Web（弊社同席）
スキル
【案件概要】 作業内容： 【案件概要】 給与業務のWebアプリケーションシステムにおいて、フロントエンド開発の支援に携わっていただきます。 【想定業務】 リーダー： 顧客の要求/要件整理 タスク分解およびメンバーへの作業割り振り 発メンバーのタスク進捗管理・課題管理 メンバー： フロントエンドにおける、設計書の作成、結合テスト、単体テストの作成、実装、テスト実施 【技術・ツール】 言語：TypeScript（フロント、バックエンド共通） フロント：React / Next.js バックエンド：NestJS / Prisma(ORM) API：GraphQL 開発手法：ウォーターフォール 長期の大型案件で、随時増員の可能性があります。 必須スキル： ・リーダー経験※リーダーポジションの場合 ・フロントエンド周りの開発経験が豊富な方（3年以上） ・TypescriptとReact、Next.jsでの開発経験（3年以上） ・１つのプロジェクトで要件定義～テストまで一貫いたご経験が豊富な方 ・自走でき技術調査の対応が可能な方 【条件面】 期間：随時 場所：秋葉原 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
【フルリモート／週5】DevOps・インフラエンジニア（Docker・コンテナ基盤運用） お任せしたいこと 自社プロダクトの開発・本番環境における、Dockerを中心としたコンテナ基盤の運用保守、およびCI/CDパイプラインの改善をお任せします。 「開発者のローカル環境では動いたのに、本番環境で動かない」といったインフラ由来のトラブルを無くし、開発チームが安全かつスピーディーにコードをデプロイし続けられるような、泥臭くも重要な土台作りにチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Dockerを用いたアプリケーションのコンテナ化、および最適なDockerfileの作成・メンテナンス（マルチステージビルドによるイメージサイズの軽量化など） ・AWS ECS（Fargate等）を利用したコンテナ・オーケストレーション環境の構築、運用保守 ・開発メンバーが快適に開発を進めるための、ローカル環境（Docker Compose等）の整備とトラブルシューティングのサポート ・GitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築・保守、およびビルド時間の短縮化 ・Terraformを用いたインフラ構成のコード化（IaC）の推進 ・不要なコンテナイメージの整理や、脆弱性スキャン（Trivy等）の運用によるセキュリティ水準の維持 必須スキル・経験 ・Linuxサーバーの構築・運用経験（目安として3年以上） ・Dockerを用いたコンテナイメージの作成、および実運用環境（クラウド上など）でのコンテナ運用経験 ・Webアプリケーションの基本的な仕組み（TCP/IP、HTTP、DB接続など）に対する理解 ・Git / GitHubを用いたチーム開発（またはインフラ構成管理）の経験 歓迎スキル・経験 ・AWS（ECS, EKS, Fargate等）やGCP（Cloud Run, GKE等）などのクラウド環境におけるコンテナ基盤の構築経験 ・CI/CDパイプライン（GitHub Actions, CircleCI等）のゼロからの構築・自動化経験 ・Terraform等のIaCツールを用いたインフラ管理の経験 ・バックエンド開発（言語問わず）の基礎的な知識・経験 ・アジャイル / スクラムでのチーム開発経験 開発・業務環境 コンテナ技術：Docker クラウド・オーケストレーション：AWS (ECS, Fargate, ECR等) IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions 監視・管理：Datadog, AWS CloudWatch コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて インフラ・DevOpsチームへの配属となります。 「コンテナ技術＝Kubernetes」と飛びつくようなオーバーエンジニアリングは避け、「まずはECSでシンプルに運用しよう」「ローカルの開発体験をどう上げるか」といった、現場の課題解決に直結する現実的なアプローチを好むカルチャーです。開発エンジニアとの垣根を作らず、「インフラのことなら何でも聞いて」というスタンスで他部署をサポートすることにやりがいを感じるメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「Dockerの機能に詳しい」だけでなく、それをどう使えば開発チームの生産性が上がるかを考えられる方 ・開発環境の構築手順書が古かったり、デプロイが手作業だったりする環境に対し、文句を言うのではなく地道に自動化・コード化していける方 ・「自分の作業が終わればいい」ではなく、インフラの知見を開発メンバーにも分かりやすく共有し、チーム全体のボトムアップに貢献できる方 仕事の魅力 現代のWeb開発において必須となった「コンテナ技術」を軸に、開発組織全体の生産性を底上げする非常に貢献度の高いポジションです。華やかな新規構築ばかりではありませんが、Dockerfileの最適化やECSの手堅い運用など、DevOpsエンジニアとしてどこへ行っても重宝される「現場で本当に使えるコンテナ・インフラ技術」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（※障害対応のオンコール当番が発生する場合がありますが、チームで持ち回りし、特定の個人に負荷が偏らないよう調整しています）。
