並び順
- おすすめ順
- 新着順
- No elements found. Consider changing the search query.
- List is empty.
案件一覧
( 5,264 件中 931 - 940 件を表示) 【案件概要】 作業内容： 作業内容 ： 基本設計または詳細設計～リリース（ウォーターフォール開発） 開発環境 ： Python、FastAPI、JavaScript、React、Linux、PostgreSQL、Docker、K8S、Jinja2など 必須スキル： ・Pythonでの開発経験がある方 ・FlaskまたはOpenAPIまたはFastAPIを用いたRestAPIの作成経験がある方 ・フロントの言語としてJavaScript、Reactのご経験がある方 ・Linuxの基本操作が問題ない方 ・コンテナ（Kubernetes/Docker）のご経験がある方 ※概要を知っている、コマンドが使えるなど 【条件面】 期間：随時 場所：武蔵小杉 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】 作業内容： 1対1のコミュニケーション(1on1)プロダクトの開発を行って頂きます。 機能拡張や新規サービスの開発における設計実装まで一貫してお取り組みいただきます。 （開発環境） 言語：Python, TypeScript, Ruby フレームワーク：FastAPI, Angular, Ruby on Rails インフラ：AWS＋Terraform AWSの主要な利用機能：Aurora(MySQL) / ECS(Fargate) / Lambda / CloudWatch / Chime / S3 / AWS Batch / etc... CI/CD：GitHub＋Code Pipeline 必須スキル： ・Angularを利用した開発経験1年以上（5年間中に経験） ・フロントエンド経験5年以上 ・フロント、サーバの垣根なくの実装に興味関心のある方 【条件面】 期間：随時 場所：外苑前 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
■業務内容 データエンジニアは、グローバルのデータマネジメント・ガバナンス業務を推進するためのデータ基盤を整備するポジションです。社内に存在するあらゆるデータに対して、全社横断のデータ基盤を構築し、各組織が自律的に分析、データを利活用できる環境を整備しています。 このポジションでは、データエンジニアとして、社内のステークホルダに対して、自ら積極的にコミュニケーションをし、データを利活用するための基盤作りに努めていただきます。具体的には以下のような業務が該当します。 データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを主体的に実施する データアナリストや専門職のメンバーがデータ分析、機械学習などの業務を定常的に実施するための仕組み、環境整備をする 法律関連の機密データを扱うため、個人情報保護法やその他の関連規制を踏まえたセキュアなデータ管理体制の設計・構築に携わる データサイジング・コストを考慮しつつ、各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるセキュアなインフラを整備する データ要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用する 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき、運用・保守する ■求めるスキル（必須） 3年以上の、データエンジニア、もしくはSREとしての業務経験 3年以上の、Python、Goなどプログラミング言語を用いたアプリケーションの開発経験 Claude CodeやCodexなどのコーディングエージェントをチーム共通で使用できる環境を整備した経験 Google Cloudでデータを分析する基盤のアーキテクチャを設計し、実用レベルで構築、運用した経験 Terraformの利用経験 FlunetdやApache Kafkaなどのログ転送、メッセージキューイングを利用したリアルタイムログ転送の実践的構築、運用経験 ■求めるスキル（尚可） MLに係るパイプラインの設計・運用・保守経験 データリネージやメタデータを管理するツール導入、システム開発の経験 機密データを適切に管理するためのアクセス制御・暗号化などのセキュリティ技術の知見 ELT、ETLを行うジョブスケジューラを導入し、冪等性と保守性を考慮したデータ転送ジョブの開発、運用経験 RDB、データウェアハウス上でのデータモデリングにより、実用的なデータマートを設計した経験 ■キーテクノロジー Golang ■面談回数：1回想定 ■週稼働日数：〜週5日 ■PC貸し出し： ■業務時間：10:00〜19:00 ■リモート状況：ハイブリッド（週1-2出社） ■勤務地：渋谷 ■案件番号：7411
スキル
【案件概要】 作業内容： 金融機関向け通貨OP取引開発となります。 新規とエンハンスの開発PJが並行して走っており、いずれかのPJにて要件からテストまでの一通りの工程を担当いただけるエンジニアの方を募集しております。 【技術要素】 バックエンド：Python フロントエンド：JavaScript（FW：React） DB：MongoDB 環境：AWS ソースコード管理：Github チケット管理：redmine コミュニケーションツール：teams/Slack ※スキル次第で高単価もでますのでご相談ください。 必須スキル： ・Pythonでの開発経験 ・システム開発経験7年～10年以上 ・パッケージシステムのエンハンス開発経験 ・既存システム改修における影響調査の経験 ・開発リードのご経験（テックリードとして技術面を引っ張っていける方）、もしくは証券に関する深い業務知見 【条件面】 期間：随時 場所：虎ノ門 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
■案件名： 航空業向け システム保守開発 ■案件内容： 航空業向け システム保守開発 ・販売・予約システムの保守・開発 ・小規模の案件単位で担当し、上流～下流まで一貫して携わっていただきます JAVA, C#, Python, BI ■業種： 航空運輸業 ■担当工程： 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, 単体テスト, 結合テスト, 総合テスト, 運用保守 ■職種： バックエンドエンジニア, SE ■作業場所： 新整備場 ■リモート頻度： フルリモート ■精算： 有り（140h～180h） ■必要スキル： ・5年以上のWebシステム開発経験のある方 ・上流工程経験のある方（要件定義～各種設計） ・Javaを使用したシステム開発経験のある方 ・ユーザまたは上位ベンダとの折衝経験のある方 ・コミュニケーション良好な方 ・自ら動くマインドのある方 ■尚可スキル： ・C#での開発経験 ・Pythonでの開発経験 ・BIツール経験 ■契約期間： 2026年4月～長期 ■支払サイト： 月末締め翌月末支払い ■募集人数： 2名 ■打ち合わせ： オンライン1回(当社同席) ■契約形態： 準委任
【案件名】 メガバンク向けAzure OpenAI/M365連携の業務アプリ開発支援 【業務概要】 メガバンク向けに、Azure OpenAIを活用した業務効率化アプリケーションの開発をご支援いただきます。 単なるクラウド基盤整備ではなく、実際に業務で使うアプリケーションを、 要件整理〜仕様化〜実装まで一気通貫で進めるポジションです。 M365環境(Teams/Entra ID等)と連携しながら、バックエンドはPythonを用いて実装していく想定です。 具体的な業務内容としては下記がございます。 ・メガバンク社員（業務/情シス）と会話しながら、要件を整理し仕様へ落とし込み ・Azure OpenAI（OpenAI Service）を用いたバックエンド開発（Python） ・M365（Teams 等）のUI/連携を前提としたアプリケーション開発支援 ・Azure上でのアプリ実行基盤の設計検討（App Service / Functions等 ※詳細は確認中） ・開発〜テスト〜リリースまでの一連対応 【条件】 ・単価：100～130万目安(幅広くご提案ください) ・時期：2月～長期 ・出社：常駐(リモート併用相談可) ・場所：大手町 ・募集人数：1名 ・個人事業主：可 ・外国籍：不可 ・精算：140-180h ・面談：WEB1回（エンド様 ※弊社同席） 【必須スキル】 ・Pythonでのバックエンド開発経験 ・Azure上での開発経験（設計～実装いずれか） ・M365コンポーネントの理解（Teams / Entra ID など） ・お客様と会話しながら要件を仕様へ落とし込めるコミュニケーション力 【尚可スキル】 ・Azure OpenAI / OpenAI Service を用いた実装経験 ・Teamsアプリ/Teams UIを用いた開発経験 ・Microsoft Graph APIの利用経験 ・認証（Entra ID）や権限設計に関する知見 ・金融業界向け案件経験 【備考】 ・商流：エンド直 ・支払いサイト：35日 ・勤務時間：10：00～18：00(面談時相談) ・契約形態：準委任契約（履行割合型）
スキル
案件概要 担当業務 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入を行っていただきます。 開発環境 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc. ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc. 求めるスキル 必須スキル ・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析のご経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル実装のご経験 ・scikit-learn / LightGBMなど、機械学習におけるライブラリやフレームワークのご利用経験 歓迎スキル ・与信、不正対策の領域におけるデータサイエンスのご経験 ・プロジェクトまたはチームリードの経験 ・LLM等の生成AIに関する知見・実務経験 その他 精 算：140-180h（想定） 時 期：長期 場 所：フルリモート 面 談：1回 サイト：月末締め翌月15日支払い（15日サイト）
【案件名】AIでの音声合成を利用した提案システム開発 【概要】 数十個もの自社サービスを展開しているエンド企業様内で、 AIを駆使してアバターと音声合成を掛け合わせ、 自動でプレゼンを行う提案システムの開発に携わっていただきます。 Claude Codeの活用を推進しており、 エンド様からアカウントの支給も可能です。 【条件】 ・単価：70万程度 ・リモート頻度：フルリモート相談可 ・最寄：品川 ・時期：即日～ 長期 ・募集人数：1名 ・外国籍：不可 ・個人事業主：可 ・面談(WEB)：1回(弊社同席) 【必須スキル】 ・Pythonでの開発経験 3年以上 ・Reactでの開発経験 1年以上 【歓迎スキル】 ・AIを活用した開発経験 ・Dockerを使用した開発経験 【求める人物像】 ・主体的かつ積極的なコミュニケーションが取れる方 ・報連相を適切に行える方 ・手を動かすことが好きな方 【開発環境】 ・言語：Python(FastAPI), TypeScript(React) ・DB：PostgreSQL ・ツール：Redis, Docker, OpenAI, ElevenLabs, Simli ・PC：貸与なし(Mac推奨) ※どうしてもの場合は相談可 【備考】 ・商流：エンド直 ・精算：140-180h ・稼働率：週5日 ・支払いサイト：35日 ・契約形態：準委任契約（履行割合型） ・勤務時間：9:00～18:00
スキル
【案件概要】 作業内容： ・主要ML/AIモデルの推論実行機能 ・地理空間オープンデータの利用機能 ・ユーザーデータの重ね合わせ可視化機能 ・ユーザーセルフ可視化ダッシュボード機能 ・学習/予測ワークフロー管理・実行機能 ・人口取得APIのリアーキテクチャ 仕様検討、機能設計、製造・単体試験、結合試験、マニュアル作成、および必要に応じたソースレビューも対応いただきます。 必須スキル： ・Pythonによる開発経験 ・k8sの使用経験（個人学習可） ・RDBMSを使用したシステム開発経験 【条件面】 期間：随時 場所：フルリモート 精算：140-180 面談：1回（2回の可能性あり） 支払いサイト：15日
【案件名】 AIを活用した業務効率化案件 交代枠/情報・通信業 【案件概要】 大手情報・通信業のお客様にてAIを活用した業務効率化案件が推進されております。 インフラの設計・構築経験があり、AI活用のアイディア・方針に沿って実際の開発業務を担って頂ける方を募集しております。 【商流】情報・通信業 【契約開始】3月 【稼働率】100% 【月額報酬】スキル見合い 【募集人数】1名 【精算条件】固定 【商流制限】貴社まで 【年齢制限】なし 【支払条件】40日 【勤務場所】ハイブリッド(勤務地：渋谷。週3回出社) 【面談回数】２回 【スキル】 ≪必須≫ ・インフラの設計・構築経験 ・Pythonの経験 ・Azure環境の構築経験 ・RAG環境構築の経験（社内情報の検索性向上） ・AIエージェント実装の経験（業務タスクの自動化）※コーディングも可能 ・OpenAIやGeminiの活用経験 ≪ポイント≫ ・特定の業務があるというより、AIを活用したアイディア・方針に基づき、 業務効率化に向けて実装に向けて頭と手を動かしていけるメンバーが欲しい ・Mustの内容は、これらのうち数多くをカバーしていることが望ましいが、 生成AIの経験(業務効率化PJやアプリ開発)、クラウドインフラの経験が必要
