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案件一覧
( 5,260 件中 241 - 250 件を表示) ●職務内容 ※必須要件は必ずご確認の上、ご応募ください。要件を満たしていない場合はご案内ができませんのでご了承下さい。 ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です。 ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です。 ※平日日中での稼働が前提となります。 問診やカルテ、音声入力などの医療テキストデータを対象とした自然言語処理（NLP）モデルの開発・運用 音声認識、要約、構造化に関する機械学習アルゴリズムの設計と精度改善 大規模言語モデル（LLM）を活用した機能開発（プロンプト設計、ファインチューニング） 実運用データを用いたモデルの評価と継続的な改善サイクルの推進 モデルの推論環境およびパイプラインの構築と最適化 MLOps環境の整備（CI/CD、再学習、パフォーマンス監視など） カスタマーサクセスや開発チームと連携したプロダクト仕様の設計と実装 ●必須スキル Pythonを用いた機械学習 深層学習モデルの開発実務経験（3年以上） 自然言語処理（NLP）に関する実務経験、または修士 博士レベルの研究経験 数学、統計、アルゴリズムに関する基礎的な知識 ●歓迎スキル 医療分野のテキストや音声データの解析経験 音声認識モデル（ASR）の開発または活用経験 大規模言語モデル（LLM）の実務活用経験（ファインチューニング、プロンプト設計など） MLOps環境の構築 運用経験（MLflow, KubeFlow, Dockerなど） スタートアップや少人数のチームでのプロダクト開発経験 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 【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
■案件名：iOSアプリ開発エンジニア募集 ■概要： iOSアプリ開発を中心としたプロジェクトにて、シニアエンジニアを募集しております。 現在、5〜6名規模のチームで開発を進めております。 開発チームはフルリモート環境ですが、バーチャルオフィスを活用し、 カジュアルにビデオ通話を行うなど、コミュニケーションを重視した体制です。 落ち着いた雰囲気のメンバーが多く、協調性を重視した環境となります。 ■作業内容： iOSアプリ開発を中心に、React／TypeScriptを用いた開発をご担当いただきます。 Capacitorを利用したクロスプラットフォーム対応を行っており、 iOS／Android向けへ変換後、微調整しながら開発を進めていただきます。 ■開発環境： ・iOSアプリ開発 ・TypeScript ・React ・Python ・Azure ・Capacitor ※今後Android対応を視野に入れる可能性あり ■必須スキル： ・Web系開発経験10年以上 ・React／TypeScriptを用いた開発経験 ・シニアエンジニアとしての実務経験 ・チーム開発経験 ・コミュニケーションを取りながら開発推進できる方 ・先々正社員雇用が可能な方 ■尚可スキル： ・iOSアプリ開発経験 ・Pythonでのバックエンド経験 ・Azure環境での開発経験 ・リーダー／テックリード経験 ・クロスプラットフォーム開発経験 ■条件面： ・時期：5月～ ※相談可 ・精算幅：面談後確認 ・場所：フルリモート ※一都三県在住の方のみ ※2〜3ヶ月に1回程度、出社の可能性あり ・稼働時間：確認中 ・募集人数：1名 ・面談回数：2回 ・年齢：30代後半〜40代想定 ・外国籍：要相談 ※ビジネス日本語がネイティブレベル、かつ日本での稼働実績10年以上の方
【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonを用いたバックエンド開発の経験 ・FastAPI 、Flask 、 Djangoなどの経験 ・REST API 、 Webhookによる外部連携の経験 ＜尚可＞ ・MCP / Agent開発の経験 ・LLM / RAGを用いた開発の経験
■案件の内容 医療現場のDXを推進するAI活用SaaSにおいて、エンタープライズ向けの機能拡張を牽引するエンジニアを募集します。 大規模病院やグループ施設での導入急増に伴い、管理者権限の設計やデータ可視化ダッシュボードの構築、セキュリティ要件（IP制限等）の整備といった、大規模運用に耐えうるプロダクトへの再設計をお任せします。 プレイングリーダーとして、商談や導入検討のフェーズから参画し、現場特有の複雑な業務要件をヒアリング・抽象化して汎用的なプロダクト仕様に落とし込むことが求められます。 開発チームのアーキテクチャ方針策定や、CI/CD・テスト方針などの開発プロセス整備も担当いただき、品質とスピードを両立した開発体制の構築をリードしていただきます。 現場の課題から逆算したプロダクト開発を、設計・実装からリリース後の運用改善まで一貫してオーナーシップを持って推進できる、手触り感の強いポジションです。 ■求めるスキル： ・Webアプリケーションの開発実務経験（3年以上） ・BtoB SaaSまたは業務システムの開発経験 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーションの開発経験 ・DB設計およびSQLを用いたデータ操作の経験 ・設計レビューおよびコードレビューを通じた品質向上への関与経験 ・パフォーマンス（レスポンス、コスト、スケーラビリティ）を意識した開発・改善経験 ・AIツール等を活用した開発生産性の向上経験 ・関係者を巻き込み、論点整理から合意形成までを推進した経験 ・複雑な要件を抽象化し、汎用的なプロダクト仕様へ落とし込んだ経験 ■歓迎スキル： ・小規模チームにおけるリーダー経験（タスク設計、レビュー、育成等） ・Pythonを用いたバックエンド、データ処理、LLM周辺開発の経験 ・監視、ログ、エラートラッキング等の運用系ツールの導入・改善経験 ・CI/CD改善、技術負債解消などの継続的なシステム改善経験 ・技術選定やアーキテクチャ改善を主導した経験 ・LLMを用いたプロダクト開発経験（プロンプト設計、RAG構築、API特性の理解等） ■開発環境（主な構成）： バックエンド：TypeScript/Python フロントエンド：TypeScript 開発ツール：LLM/監視・ログ・エラートラッキングツール
【案件概要】 作業内容： 業務システム開発の開発部門において、生成AIを開発プロセス加えて、 AI活用効果を最大化するためのアプローチを検討します。 生成AI活用ノウハウを蓄積して全社展開可能な実効性ある仕組みを構築します 生成AI活用を用いた効率的な開発プロセスの検討 (要件定義～テスト工程)。 要件定義～テスト工程までの成果物作成フローの設計、AIフレンドリーな成果物体系の検討。 AI適用領域の発掘と改善提案。 AIで作成した成果物の品質評価と品質改善。 実験計画と効果測定・改善の運用。 AIの最新トレンド、技術動向、市場動向の継続的な情報収集と分析。 ＜開発環境＞ Python React/Typescript Java/Springboot AWS Git 必須スキル： ・システム開発の実務経験5年以上 ・要件定義～テスト工程におけるレビュー経験 ・Webアプリ開発（React, Spring Boot） ・コーディングエージェントを実務で使用していた経験（Codex、ClaudeCodeなど） ・生成AIを活用したPoC 【条件面】 期間：随時 場所：虎ノ門 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
案件概要 背景 大手製薬企業で、創薬研究の現場では化合物データ・ゲノムデータ・臨床試験データが複数のシステムに分散しており、横断解析が個別の手作業に依存している状況です。研究者がデータ整備に時間を奪われ、本来の解析業務に集中できないことが大きな問題になっています。 課題 社内外のデータソースを統合した解析基盤を新規構築し、データサイエンティストがすぐに分析に取り掛かれる環境を整備する必要があります。本案件ではデータパイプラインからAPI、可視化までを横断する基盤構築を進めます。 主な業務 データ取り込みパイプラインの設計・実装 FastAPIによる解析APIの開発 BigQueryでの大規模データ処理 必須スキル Python実装経験 3年以上 データパイプライン構築経験 歓迎スキル ヘルスケア領域の開発経験
【案件概要】 生成AIの独自性強化に向け、品質・速度・コストの最適化を推進するAIエンジニアとして、LLM連携、推論パイプラインの設計、PoCの実装などを担当いただきます。 下記の業務を担っていただく想定です。 ・LLM連携（OpenAI/Anthropic等）、モデル選択、プロンプト最適化、評価 ・ベクトル検索（Qdrant）、インデキシング、関連度改善 ・推論パイプラインの設計、最適化（レイテンシ/コスト/再現性） ・品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装 ・サービスのコアとなるAI実装のためのPoC主導、ソリューション提案、実現可能性評価 ・データの取得、分析および加工（FAQ、マニュアル、会話ログ等） ※詳細は面談時にお伝えします。 【その他技術】 ・フロントエンド：React/Next.js、Chrome Extension ・バックエンド：TypeScript/Hono/Drizzle、Python ・データベース：PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） ・AI：OpenAI/Anthropic API 等 【システム構成】 業務の自動化・効率化を実現するため、以下の主要機能をマイクロサービスとして実装しています。 ・ナレッジベースの構築・検索 ・業務ワークフロー管理・自動化 ・マルチチャネル（チャット、音声、メール）対応 ・オペレーター支援機能（AIによる応答生成・最適化） ・マルチテナント対応の認証・認可基盤 ・テナントごとのデータ分離・セキュリティ制御 ・パフォーマンス計測・最適化基盤 ・データパイプライン・ETL基盤 【必須スキル】 ・LLMに対する知見（transformerの原理の理解など） ・データ分析の実務経験 ・Webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験 ・標準ライブラリを用いたアルゴリズム、データ構造の実装能力 【尚可スキル】 ・Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の経験 ・HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 ・統計の理解、データ分析の経験 ・機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験 ・機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】フレックス 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】エンド→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】1 【服装】カジュアル 【最寄駅】御茶ノ水駅 【管理番号】anken_10661_003
スキル
【作業詳細】 スクラムチームの専任バックエンドエンジニアとして、以下の業務をご担当いただきます。 ・バックエンドの実装、テストコード追加、検証、リリース ・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応 ・PdMやTechLeadと連携した仕様検討、機能要件の整理 ・各種スクラムイベントへの参加、プロジェクト進行の改善 ・フロントエンドやQAエンジニアとの連携 ■開発環境 Python, Django, AWS, Slack, Notion, Git, CI/CD, アジャイル×ウォーターフォール ■フェーズ 要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース 【時間】 10:00~19:00 【単価】 65～70万円 【必須スキル】 ・バックエンドエンジニア ・Webアプリケーション開発経験5年以上 ・バックエンド領域での開発経験3~4年以上 ・詳細な指示なく基本的なAPI設計およびRDB設計ができる方 ・クラウド環境(AWS, GCP, Azureいずれか)での開発経験 ・Python + Django の利用経験 ・パフォーマンス改善、エラーハンドリング、トランザクション処理の実務経験 ・Reactでの開発経験(1年以上) 【尚可スキル】 ・Tech Lead、メンター等のご経験 ・クリーンアーキテクチャ/DDDのご経験 ・AIを活用した設計、実装経験
●職務内容 KGI/KPI設計・効果測定・改善のロードマップ策定 要件定義/仕様策定（API/IF/データモデル）とエンジニア連携 実験設計（AB/多腕）とプロダクト分析（行動/品質/コスト） PoC→β→本番の導入プロセス設計、CS/営業/マーケ連携 競合分析・優位性検証とプロダクト戦略の立案 ＜開発環境＞ フロントエンド: React/Next.js、Chrome Extension バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python データベース: PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ: AWS、Terraform CI/CD: GitHub Actions 監視: Datadog AI: OpenAI/Anthropic API 等 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～30代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ★期間：随時～ ●必須スキル 自社プロダクト（特にB2B SaaS）のPdM経験（企画〜開発〜リリース〜改善の一連をリードした経験） 内製プロダクト開発での開発チームとの伴走経験（外部SI主体でなく自組織内で推進してきた経験） ステークホルダー（経営 営業 CS エンジニアなど）を巻き込み、プロダクトロードマップを作成 推進した経験 ●歓迎スキル 複数プロダクトの立ち上げ〜グロース経験 生成AIやLLMを活用したプロダクト企画 評価 PoC推進の経験 API設計 データモデリング主導の経験（2年以上） エンタープライズ向け導入プロジェクト推進経験 競合分析 市場分析に基づく戦略策定の経験 toCではなくtoBプロダクト特有の商流理解 ユーザーニーズ把握の経験 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 【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
PM枠は慎重に検討しております。 可能でしたら、必須スキルに対してのコメントをください。 案件概要：S社 AI活用・運用支援プロジェクト
S社の各部署におけるAI環境構築および活用を支援する大規模プロジェクトです。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
基本情報 ・案件規模： 月約500人月稼働予定、100以上のチームが発足予定の超大規模案件 ・期間： 3年間（長期稼働が前提。最低1年〜、3ヶ月等の短期はNG） ・開始時期： 6月1日〜 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー . 技術スタック・要件
【開発環境】 ・言語： Python（FastAPI / バックエンド中心） ・基盤： GCP (Cloud Run, Firestore, Artifact Registry 等) ・AI関連： Vertex AI, RAG, AIエージェント関連技術 【必須・重要スキル】 ・PM枠： ・ML/AI関連の実務経験 ・業務部門との要件整理・データ要件定義の経験 ・データ基盤 / データパイプラインの構築経験 ・100名以上のPM経験(１年) ・フルスタックに対応できる柔軟性 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 案件の性質と注意点 業務内容： 固定の1プロジェクトではなく、100個ほどある社内ユースケースから、 スキルセットに合わせてアサインされる（0からの開発もあれば、既存プロダクトのアジャストもある）。 PMの役割： 案件の推進力（上流工程）が強く期待されている。
