2025年12月27日（土）～2026年1月4日（日）の期間を年末年始休業とさせていただきます。お問い合わせの回答は年末年始休業期間後となる場合がございます。
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案件一覧
( 4,105 件中 2,361 - 2,370 件を表示) ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 案件：WEBシステム設計・開発 場所：フルリモート 時期：時期〜 業務内容： 大手通信企業のセキュリティ関連の部署において、 自社開発したシステムの設計・開発およびメンテナンスをお任せいたします。 今回は各システムのバックエンド（Python）及びフロントエンド（TypeScript・React）での設計から実装をご担当いただく想定です。 スキル： 【必須】 ・Pythonでの設計・開発経験3年相当 ・Djangoフレームワークでの製造経験（最重要） ・Linuxシステム開発経験 ・ミドルウェア、ネットワークについての経験・知見がある方 【尚可】 ・JavaScript問題なく扱える方 ・Ansible、Elasticsearch、Apache Kafka、Material-UI ・TypeScript、React製造経験 面談：1回（WEB） 備考： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
スキル
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【案件】求人検索エンジンのビッグデータ解析 (データエンジニア) 【内容】 ・AWSを用いたビッグデータ解析、分散処理基盤のアーキテクチャ選定 / 設計 ・実装、運用フロー ・アーキテクチャの選定 ・各部所ニーズに応じたデータセットの作成 ・機械学習モデルのAPI環境の実装 / git / CI/CDの仕組み作りや維持 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・データ処理基盤の設計 / 構築 / 運用経験 ・AWS or GCPを用いた構築経験 ・SQLを用いたデータ分析経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【稼働条件】週4〜5 【期間】随時 【単価】100万前後 【精算】140h〜180h 【面談】2回 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 SaaSシステムの導入を支援/開発しているクライアントにて、 SaaS間のデータ連携ツール開発を行います。主にソフトウェアアーキテクトとして、 下記業務をご担当いただきます。 ・SaaSシステムの導入を検討している企業との折衝や要件定義 ・システムの設定〜企画等 ・開発業務（場合による） ・アジャイル手法でのプロジェクト進行役 ・ソースコード基盤の構築 ・ライブラリやフレームワークの選定・導入 ・コーディング規約の制定・運用 ・共通関数の作成 ・CI環境の構築 ・ソースコードのレイヤー設計やディレクトリ構成の設計 ・サンプルコードの作成 ＜環境＞ Python、JavaScript、Ruby、PHP、その他 Node.js、Django、Flask、Rails、React.js、Vue.js、AngularJS AWS、FireBase（GCP）、MySQL、PostgreSQL、NoSQL、Linux Slack、ZOOM、Backlog、G Suite、Git... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・システム開発における上流フェーズでの経験 3年以上 （要件定義、基本設計） ＜尚可＞ ・自社プロダクトの開発案件での設計経験 ・AWSの環境構築の経験 ・Typescript/Reactを用いたフロントエンド開発経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】随時〜長期 【単価】〜万 ※完全スキル見合い 【精算】140-180h 【面談】1回 【人数】1名 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 空調温度の最適制御を機械学習/強化学習または流体 シミュレータで行うシステムの開発 機械学習または流体シミュレータで実空間の温度変化等を 予測、強化学習で最適な温度変化を実現する空調制御シナリオを学習する。 今回の案件の目的は、既存の流体シミュレータによる予測機能の 改修、他システムと空調制御システムを連携させることである。 上記システムの設計/製造/試験工程で 作成された成果物のレビュー作業 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ 左記システムの設計書、pythonコード、試験項目書の 矛盾点を洗い出し修正案を提案できる。 ＜尚可＞ 機械学習,強化学習の知識、流体シミュレータ (OpenFoam)の知識 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【稼働条件】週5 【期間】随時 【単価】スキル見合い 【精算】140-180 【面談】1回 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 案件：スマホアプリ開発 場所：フルリモート 時期：即日〜 業務内容： 現在開発中のマッチングアプリのテックリード業務を行っていただきます。 スキル： 【必須】 ・Flutterの開発経験が2年以上 ・フロント、サーバーいずれにも精通されている方 ・モバイルアプリ開発の経験が4年以上 ・上流工程（企画〜要件定義）を携わった経験がある ・CtoCのアプリの開発経験 【尚可】 ・PM経験 面談：1回（WEB） 備考： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 ・RDBのデータベース設計 ・Glue JobでPythonを利用したETL処理の設計・開発 ・API Gateway、Lambdaを利用したAPI開発 調剤薬局向けサービスを複数提供している企業にて サービスを総括的に管理する管理コンソールの開発業務をご担当頂きます。 管理コンソールに必要な機能の集約、追加実装等をお願い致します。 【開発環境】 ・使用言語(FW) : Python ・コミュニケーションツール：Slack ・ソースコード管理：GitLab ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonの利用経験(基本設計～テスト) ・AWSの各サービスの運用経験 ・DWH(データウェアハウス)及び、データマート向けのETLジョブ開発 ＜尚可＞ ・HadoopやSparkなどの経験 ・大規模なデータ処理の開発経験 ・リリース済みのウェブサービスを1年以上運用した経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【稼働条件】週4~5 【期間】随時 【単価】85万円前後 【精算】140h〜180h 【面談】1回 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 新プロダクトのデータサイエンティストとして、事業立ち上げに必要な各種データからわかるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくりを担っていただきます。 0→1のフェーズの構想段階から事業に携わることが可能です。 少数精鋭のため幅広い業務を担当していただきます。 事業開発メンバーとデータサイエンティストが密に議論しながら 新サービスの設計を進めている状況なので、事業に近い部分でデータサイエンスのスキルを活かすことが可能です。 【 具体的な業務 】 新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。 ・データ分析のためのETL ・顧客理解のためのEDA ・事業利益分析 ・データの可視化 ・サービスに影響する因子を推定可能な指標の生成 ・データに基づく需要予測の課題特定 ・予測精度改善につながる特徴量抽出 【 利用技術 】 ・Python ・Jupyter notebook ・Redash ・dDatabricks ・データサイエンスライブラリ（Pandas/NumPy等） ※下記のような統計、データサイエンス、機械学習の基本的知識な理解があると望ましいです。 ・統計的検定 ・ベイズ推定 ・時系列予測 ・ARIMA ・状態空間モデル ・Prophet ・LightGBMのような教師あり学習モデル ・K-Means, OPTICSのようなクラスタリングモデル ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・データサイエンティストとしてのご経験2年以上 ・SQLを用いたデータ抽出の経験 ・Python/Jupyterによるデータ処理の経験 ＜尚可＞ ・大規模な業務ログ／顧客行動ログデータの分析経験 ・分析結果に基づく業務施策立案の経験 ・統計、データサイエンス、機械学習の基本的知識 ・Rredash等のBIツール利用経験 ・AWS サービス（Athena/SageMaker)の利用経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】〜長期 【単価】※完全スキル見合い 【精算】140時間～ 180時間 【面談】1回 【人数】1名 【勤務時間】〜（昼休憩1h） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 自社サービスの開発全般をお任せいたします！ ・新規/既存プロダクトおよび機能の設計・実装・テスト・計測・改善 ・管理ツールの設計、開発、運用 【多彩なキャリア】 得意分野からスタート頂き別領域へキャリアを広げいくことが可能な環境です。 サーバーサイドからフロントエンドまで幅広く携わることができるので、フルスタックな技術に対して触れることができます。 【開発環境】 フロントエンド：JavaScript / TypeScript / React バックエンド：Python / FastAPI インフラ：AWS ( Amazon Linux ) / Docker / ECS / CloudFront / CodePipeline ミドルウェア：Asterisk / SIP DB : MySQL / MongoDB ( DocumentDB ) 開発手法 : アジャイル開発 （工程）基本設計,詳細設計,実装,テスト 【組織構成】 CTO：1名 開発エンジニア：15人 インフラ構築運用：5人 【チームの文化】 元業務システム系の経験者や元 Saas 系の開発経験者はもちろん、元ゲーム業界、元大手メーカー、元パチンコ業界など、プログラム開発の経験では共通していますが業種は様々です。 週1〜2回の出社を基本としておりますが、フルリモート勤務もメンバーも在籍しております。 ■募集背景 新サービス開発に伴う増員採用となります。 コール業務効率化CTIツールを主軸に様々なサービスを展開して参りましたが、2022年はよりCX(Customer Experience)の高いサービスの開発すべくプロジェクトが立ち上がりました！ まだまだ発展途上のチームですので、サービスだけでなくエンジニアの文化を0から作ることができる環境です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Python / PHP / Ruby (3年以上) ・JavaScript (3年以上) ・AWS での開発経験 ・インフラ構築経験 ＜尚可＞ ・インフラ構築・運用（ネットーワーク構築, オンプレミス, AWS, GCPなど） ・クラウドサービス(SaaS, PaaS)の開発経験 ・ネットワークを利用するミドルウェア(Web, DB, DNS, メール, VoIP 等)に関する知識 ・上流工程から下流工程までの実務経験 ・電話主装置やコールセンターシステムまたはVoIP関連技術(Asterisk, SIP, WebRTCなど)に関する知識 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【稼働条件】週3〜週5 【期間】即日〜 【精算】140 ~ 180h 【面談】2回 【人数】1名 【勤務時間】フレックスタイム制 【備考】PC貸与あり ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【内容】 ・物理シミュレーションと機械学習(AI)の融合に関する事業をご担当頂きます。 ・数値流体解析(CFD)などの物理シミュレーションをAIにより高度化・高速化する技術の開発を行っております。 AIの物理シミュレーションへの適用は近年盛んに研究されるようになった分野であり、 AIの新しい適用先として今後成長が見込めるビジネス分野です。 （開発環境） ・言語 ： Python ・コミュニケーションツール：Slack ・開発手法：アジャイル ・ソースコード管理ツール：GitHub ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・流体・熱・構造などの物理シミュレーションで用いられる数値解析手法に関する知見 ・機械学習に関する知見・経験 (特にPythonでのプログラミング経験) ・基礎的な英語力（リサーチ観点で必要となる読み書き能力） ＜尚可＞ ・AIアルゴリズム開発や、データサイエンスの実務経験 ・Pythonベースのディープラーニングフレームワークを用いたAIアルゴリズム開発経験 ・産業界における設計問題に対する設計経験やCAEやCFDなどの数値解析経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモートフレックス 【稼働条件】週5 【期間】1人 【単価】〜90万円 【精算】140h〜180h 【面談】面談1回 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 案件：データエンジニア 場所：フルリモート 時期：随時〜 案件内容： 求人メディアにおけるアクセス解析、SQLでのデータ抽出、データ分析、 データマートの作成（要件定義）がメイン業務となります。 ・SQLでのデータ抽出、集計 ・Adobe Analytics、Googleアナリティクスを用いたアクセス解析 ・上記データを用いたデータ分析 ・データマート設計 ・要件定義、WBS作成管理等のディレクション スキル： 【必須】 Redshift/BigQuery環境を利用したビッグデータ抽出実務経験2年以上 アクセス解析実務経験(AdobeAnalytics、Googleアナリティクスなど)2年以上 データマートの設計・作成経験 データマネジメント経験 SQLを用いたデータ分析の経験 【尚可】 統計学の知見 Pythonでの分析経験 上記の知見を基に裏付けをもって仮説立案、起案ができる 精算：140-200h 面談：1回（WEB） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
