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案件一覧
( 10,280 件中 131 - 140 件を表示) 【案件概要】 大手スポーツクラブの基幹システム・WEBシステムの改修業務をご担当いただきます。 複数プロジェクトがあり、小規模〜大規模なものまで幅広くございますので、 スキルによってアサインするプロジェクトが変わります。 Reactを用いた画面側の開発を直近はメインに担当いただく想定ですが、 バックエンド側含め、フルスタックにご担当をいただける方を優先いたします。 【必須スキル】 ・Reactを用いたWebアプリケーション開発経験3年以上 ・JavaScript(Jquery)を用いた開発経験 ・基本設計の経験 ・Java(Spring Boot)を用いた開発経験 ・AWS環境での開発経験 / 知見 【尚可スキル】 ・要件定義の経験 ・メンバーマネジメント経験 ・ThymeLeafを用いた画面側の開発経験 ・toC向け事業会社での業務経験 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】9:00〜18:00 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】麹町駅 【管理番号】anken_10533_404
スキル
■ 案件概要 【AI×金融】ビジネスの成功指標から逆算するAI開発。 LLM・機械学習でトレーディング基盤を革新する事業直結型AIエンジニア 先端技術を「研究」で終わらせず、実際のビジネスインパクトへと昇華させる。 今回募集するのは、当社のコアビジネスである巨大なトレーディングプラットフォームにおいて、AI（LLM・機械学習）を用いた課題解決と機能実装を一手に担うAIエンジニアです。 モデルの精度向上だけを目的とするポジションではありません。 Biz（ビジネス）メンバーと同じ視座に立ち、事業の成長をテクノロジーの力でダイレクトに牽引していただく、非常に裁量と責任の大きな仕事です。 📊 直面している課題 金融・トレーディング領域は、ミリ秒単位の安定性が求められると同時に、膨大なデータからいかに早く正確なインサイトを引き出すかが勝負を分けるシビアな世界です。 現在の課題は、「PoCレベルのAIをいかにして堅牢な本番環境のマイクロサービスに組み込み、継続的に価値を生み出すシステムへと昇華させるか」という点にあります。 事業課題を正しく定義し、最新のLLMやML技術の中から「最適な解」を選択して、既存のアーキテクチャに破綻なく統合していく。 高度なビジネス理解力と泥臭いエンジニアリング力の両方が求められる難易度の高いフェーズに突入しています。 💻 具体的な業務内容 単なる実装担当ではなく、AI技術を用いた「課題解決のプロフェッショナル」として以下のサイクルを回していただきます。 ⚪︎ 戦略立案とアプローチ設計 └ プロダクトマネージャー（PdM）やBizメンバーとディスカッションを行い、「今どの課題を解くべきか」「KPIは何か」を定義。AIを用いた解決策をゼロから設計します。 ⚪︎ プロトタイプから本番実装（LLM/ML） └ 要件に基づき、LLMや機械学習モデルを活用した開発を実行。Jupyter上のプロトタイプ検証から本番稼働を見据えた本実装までを一貫して行います。 ⚪︎ システム統合とアーキテクチャ設計 └ 作成したAI機能を既存のマイクロサービスアーキテクチャや大規模バッチ基盤上へ安全かつ効率的に組み込みます。 ⚪︎ MLOpsの運用・改善サイクル └ 本番環境での稼働後は、精度のモニタリングやアラート設計を実施。運用で得られた知見を基に既存のMLOps基盤の整備・改善に向けたフィードバックをアプリケーション側から主導します。 🌟 このポジションのメリット ⚪︎「事業を創るAIエンジニア」としてのキャリアパス └ 要件定義のさらに上流、「課題の発見と指標設定」から携わることができます。言われた通りにモデルを作るのではなく、ビジネスを直接グロースさせる手応えを得られます。 ⚪︎ PoCで終わらない「本番稼働」の経験 └ 多くのAIプロジェクトが実証実験で終わる中、既存のマイクロサービス上で実際にトラフィックを捌き、ビジネス価値を生み出し続ける生きたAIシステムを運用する稀有な経験が積めます。 ⚪︎ MLOps基盤の進化に上流から関与 └ 出来上がった基盤に乗るだけでなく、アプリケーション側の視点からMLOps基盤そのものの改善提案を行えるため、インフラやアーキテクチャ全体の知見が飛躍的に深まります。 ■ 必須スキル ・Python を用いたソフトウェア開発経験(3年以上) ・機械学習または自然言語処理モデルの構築、テスト、改善の実務経験 ・WebアプリケーションまたはAPI開発運用経験 ・運用保守経験 ■ 歓迎スキル ・LLMや生成AI を用いたアプリケーション開発経験 ・機械学習システムの本番運用経験 ・MLOpsやGenAIOpsツールの利用経験 ・レコメンドや異常検知および不正検知いずれかのモデル開発運用経験 ・AI活用の社内展開やAIツール導入推進経験 ・ビジネス側メンバーとの折衝経験 💡最後に一言 「最新のLLMを使って、目に見えるビジネスインパクトを出したい」 「ビジネス層と対等に議論し、本番環境で動くAIシステムを構築したい」 そんな野心と技術力を併せ持つプロフェッショナルをお待ちしております。 AIの力で共に金融プラットフォームの次の当たり前を創りませんか？ エンジニアの皆様からのご応募、心よりお待ち申し上げておします！ 【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
導入社数800社を超えのマーケティングプラットフォームを運営する顧客にて、 カスタマーサポートチームからのお問い合わせの管理 （日次でサポートMTGを実施しており、そちらの進行もお願いしたい。） カスタマーサポートチームからのお問い合わせに対する技術的調査と回答、 お問い合わせから発覚したバグの修正などを依頼します。 現在は既存社員で分担して対応しておりますが、 今後は参画いただく方が専任として業務にあたっていただきます。 時短勤務の相談可能です。 ■開発環境： クラウドサービス：AWS、Azure AWS：AWS Elastic Beanstalk、Amazon ECS、AWS Lambda、Amazon Aurora MySQL、Amazon DynamoDB Azure：Azure App Service、Azure API Management、Azure Funtions、Azure CosmosDB、Azure Cognitive Search、Azure SQL Database 監視：NewRelic プロビジョニング：Terraform 開発環境：Visual Studio Code、Microsoft Visual Studio、mac、Windows、Figma 使用言語： フロントエンド：Vue.js、React バックエンド：C#、Node.js + TypeScript、Python（AI） ■必須スキル： ・Web開発経験2年以上 ・指示待ちではなく能動的に動ける方 └自走できる方 ・技術をキャッチアップするのが好きな人 ・コミュニケーションが円滑にできる人 ■歓迎スキル： ・C＃ or Javaでの開発経験 ・JavaScriptのご経験 ■勤務地：渋谷区(出社のみ) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~45万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：9:00~18:00(フレックス) ■年齢：~40歳 ■支払サイト：30日
【案件概要】 システムエンジニアとして、プロジェクトマネージャーと連携しながら要件定義から設計、開発までを一貫してご担当いただきます。 クライアントの要求をヒアリングし、新たなアーキテクチャに基づいたシステム仕様を策定・ドキュメント化し、開発を推進する役割を担っていただきます。 【必須スキル】 ・dbMagicの知見 ・Javaを用いた開発経験 ・要件定義からリリースまでの一貫した業務経験 ・1人称で設計書や仕様書を作成し、業務を推進できる能力 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】9:00〜18:00 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】渋谷駅 【管理番号】anken_10533_179
▼案件概要 弊社はプログラミングで人生を変えたいという人を増やすべく、マンツーマンのプログラミングスクール「SUMURAI ENGINEER 」を運営しております。これまでに累計45,000名以上の方にプログラミング指導を行った実績がございます。 ↓スクール卒業生の成果一例 https://www.sejuku.net/award/ 今回、更なる事業拡大に伴い、Pythonを用いた機械学習の開発のレッスンを担当して頂くプログラミング講師を募集いたします。 ▼仕事の詳細 ■業務内容：受講者様へのプログラミング指導（インストラクター業） ∟弊社では受講生様1人1人のレベルにあったオーダーメイドカリキュラムを採用しております。そのため、ご自身の裁量を持って仕事に取り組んで頂くことが可能です。 また、インストラクター業が初めてという方もご安心ください。 毎レッスン後に、受講生様への不満や学習進捗の懸念点を簡単なレポートにてご報告して頂いております。 その際に、カスタマーサクセスや担当コンサルタントのメンバーにて対応しておりますので「サポート体制が手厚い」です！ 共に日本のエンジニア教育のため、プログラミング学習のサポートをしていきましょう！ ■最低条件：週1回3h〜 ∟採用となった場合に担当していただく人数は、ご自身のプライベートとのバランスに合わせて自由に決めていただくことが可能です。 現在、在籍しているインストラクター様は平均すると3名を受け持っておりますが、こちらに関しては最低条件を満たしていればご希望に合わせて要相談となります。 （※受講生様1人につき週に1度のレッスンを行うイメージです。） またレッスンの時間帯についても、完全在宅&受講者様と都合を合わせて自由に調整できますので、ワークライフバランスを重視したい方にも融通の効く職場環境です。 ■時給：2,000円〜3,000円(税込) / 1h ∟研修期間(約1.5ヶ月)は時給1,800円(税込)です。 ∟研修後は一律時給単価2,000円(税込)からのスタートとなりますが、受講生様の満足度等によって年2回昇給のタイミングがございます。 ■業務場所：完全リモートワーク ∟講義は完全オンラインで行うため、弊社へ出勤する必要はございません。 ご自宅からGoogle Meetを使って、講義を行っていただきます。指導が初めてという方は不安を覚えるかもしれませんが、採用後には動画による研修やメンター講師によるメンタリングを行っておりますのでご安心ください。 またインストラクター様専用のコミュニケーションツール(Slack)にて、情報共有が可能です。業務を行う上で、不明点や懸念があった場合にもお気軽にご相談していただける環境となっております。 さらに、現在インストラクター様だけでも在籍は370名を超えております。エンジニアとして活躍する皆様と交流したい方にはメリットとなる環境を提供しております。 ■レッスン詳細：１レッスン 60分～90分（質疑応答がメイン） ∟完全オンラインで、マンツーマンのレッスンを行って頂きます。 レッスン自体は１時間程度となりますが、指導するにあたって事前準備をする必要が有るかと思います。事前準備は、受講者様が利用しているカリキュラムの雛形を見ながら行って頂くので0ベースではありません。また、事前準備にかかった時間も工数として申請いただけます。 ■必須条件 ・Pythonを用いた機械学習の開発経験(2年以上) ・Djangoを用いた開発経験(1年以上) ■歓迎スキル・経験 ・家庭教師や塾講師の経験（何十年前の経験でもOK） ・新卒など社内での育成経験 ▼こんな方におすすめです！ ・教育を行う立場になることで、ご自身のキャリアやスキルアップに活かしたい方 ・教える事を通じて、スキルの棚卸しをしたい方 ・副業として新しい分野に挑戦し、知見を広げたい方 ・エンジニアの育成に興味がある ▼参考情報 インストラクターへのインタビュー https://www.sejuku.net/blog/109417 詳しい求人内容はこちらから https://recruit-instructor.sejuku.net/ 受講生へのインタビュー https://www.sejuku.net/blog/114882 「働いてみたい」「求人情報でわからないことがある」等、ございましたらお気軽に株式会社SAMURAIまでご連絡ください。
大手デジタルマーケティング支援企業にて、BtoB企業（電機メーカー）のMAツール活用支援におけるエンジニアを募集します。 使用ツール…Account Engagement（旧Pardot） 大手電機メーカーを親会社に持つ企業にて、導入済みのAccount Engagementが活用しきれていない課題があります。 現在は別システムでのメール配信も混在しており、今後本格的にAEに移行・運用定着を目指しています。 内部にオペレーションに明るい担当者が不在のため、業務整理から入り、徐々にスコープを広げていただける、PMを支えるテクニカルSEを募集します。 【対応内容】 大手マーケティング支援企業のメンバーと共に、6月後半以降にまず現状のツールの利用状況やデータの状況のヒアリング、業務の棚卸などの整理を行っていただきます。 7月以降でAccount Engagementの知見をもとに実際の運用フェーズにてエンジニアとして実務面でリードしていただきます。 【必須スキル】 ・Account Engagement（旧Pardot）の実務運用経験、または導入支援経験 ・顧客折衝経験 【歓迎スキル】 ・Salesforce（Sales Cloud）の基礎知識 ・若手メンバーの育成やディレクション経験 【月収】 600,000円～750,000円 ※交通費は報酬に含む ※週40H稼働で月額60万円～75万円、週20H稼働で月額30万円～37.5万円想定です。 ※週40Hでの稼働が希望ではありますが、週20H～相談可能です。 【勤務条件】 ・雇用形態 ：業務委託 ※弊社と契約を結び、弊社クライアント先での勤務となります。 ・契約期間 ：2026/6月末～長期（3か月ごとの更新想定） ・勤務時間 ：09:00～18:00 休憩1h ・勤務曜日 ：月～金 ※週20H～ご相談可能です！ ・勤務地 ：東京都渋谷区 ※基本リモートのため、他のお仕事との両立もしやすい案件です。※基本リモートですが、週1程度都内でのお打ち合わせに参加いただく可能性があります。 【応募後の流れ】 応募内容の確認 ↓ 弊社担当者との面談 ↓ クライアントとの面談 （案件番号：JN00491014）
スキル
■案件の内容 最先端のAI技術を活用したデータソリューションを展開する企業にて、AIモデルの学習データ設計、および評価基盤の構築を担うリサーチエンジニアを募集いたします。 具体的には、以下のミッションをリードしていただきます。 ・AIモデルの性能と信頼性を引き上げるデータ設計 ・実運用を想定したモデルの評価指標策定と改善ループの構築 ＜想定業務内容＞ ・LLM、VLM、マルチモーダルモデル向けの学習データおよび安全性検証用データの設計 ・データ前処理、アノテーション方針の策定、および品質や公平性に関するガイドライン構築 ・モデルの実運用性能を測定するための評価指標（ベンチマーク）の設計と結果分析 ・「学習・評価・データ改善」を回すパイプラインの構築と検証 ・AI・機械学習領域における最先端の論文調査、および最新手法の応用 ■求めるスキル： ・機械学習またはAI関連プロジェクトにおける、データ前処理・分析・評価設計の実務経験 ・Pythonを用いたデータ処理およびデータ分析の実務経験 ・モデル性能の向上に対し、データの選別や品質改善の観点からアプローチした経験 ・AIの品質、安全性、バイアス、評価指標といったテーマに関心をお持ちの方 ■歓迎スキル： ・LLM、VLM、画像・動画モデルの特性を踏まえたデータ構成やラベル設計の経験 ・データ処理におけるガイドライン策定、品質基準設計、レビュー運用の経験 ・評価結果（BLEU等の指標）の解釈、ボトルネック分析、または強化学習（SFT/RLHF）に関する知見 ・学会等での論文発表実績、または最新論文の調査・実装経験 ・RAG、AIエージェント、関数呼び出し、ガードレール等の生成AI技術の実装経験 ・ロボティクスやフィジカルAI領域でのデータ収集、評価設計経験 ■開発環境（主な構成）： 言語：Python 対象：LLM/VLM/マルチモーダルモデル/画像認識・物体検知等 領域：Data-centric AI/MLOps/生成AI
【フルリモート／週5／Python】数千万ユーザーの行動データを処理する推薦基盤のデータパイプライン構築およびMLOpsエンジニア お任せしたいこと ［役割］MLOpsエンジニア（またはデータエンジニア）として、月間数千万人が利用する大規模メディア・ECサービスにおける「レコメンド（推薦）エンジン」や「パーソナライゼーション基盤」を本番環境で安定稼働させるための、Pythonを用いたデータパイプライン構築およびMLOps環境の設計をお任せします。 ［役割に対して求める成果］データサイエンティストがJupyter Notebook等で作成した検証用の機械学習モデルを、本番環境の巨大なトラフィックに耐えうる低遅延かつスケーラブルな推論API（FastAPI等）として再設計・実装すること。また、Apache Airflow等を利用して日々のデータ抽出からモデルの再学習、デプロイまでを全自動化する堅牢なパイプラインを構築し、「AIのPoC（実証実験）止まり」を防ぎビジネス価値を継続的に創出できるインフラを提供すること。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、機械学習モデルのリアルタイム推論APIの詳細設計、実装、テスト、およびレイテンシ要件（数ミリ秒以内）を満たすためのパフォーマンスチューニング ・データサイエンティストが記述したプロトタイプコード（Python）の解読と、保守性・再利用性・テスト容易性を担保したプロダクションコードへのリファクタリング ・Apache Airflow（またはPrefect）を用いた、BigQuery等から学習データを抽出・前処理し、定期的にモデルを更新する複雑なバッチパイプラインの開発 ・MLflowやKubeflow等のMLOpsツールを利用した、モデルのバージョン管理、実験管理、およびCI/CDパイプラインへの組み込み ・PySpark等を利用した、数テラバイト〜ペタバイト級のログデータに対する分散処理・特徴量エンジニアリング基盤の構築 ・本番環境で稼働する機械学習モデルの予測精度低下（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知するためのモニタリング環境（Datadog等）の構築 ・GCP（GKE, Vertex AI, Cloud Composer等）を利用した、スケーラブルな機械学習インフラの運用保守とコスト最適化 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはデータ処理パイプラインの実務開発経験（3年以上） ・RDBMS、またはデータウェアハウス（BigQuery等）に対する高度なSQLの記述経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発、およびLinux/ネットワークに関する基礎的な知識 ・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 ・FastAPI等の軽量フレームワークを用いた、高トラフィックなAPIの開発・チューニング経験 ・Apache Airflow、Prefect等を利用したワークフローエンジンの運用経験 ・MLflow、Vertex AI、SageMaker等を利用したMLOps基盤の構築・運用経験 ・PySpark、Hadoop等の分散処理フレームワークの実務経験 ・機械学習（推薦システム、自然言語処理等）のアルゴリズムや評価指標に関する基礎知識 ・GCP（Google Cloud）またはAWSにおける、Kubernetes（GKE/EKS）の運用経験 ・pytest等を用いたテストコードの記述、およびCI/CDパイプラインの構築経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.10以降 フレームワーク・ライブラリ：FastAPI, Pandas, PySpark, Scikit-learn パイプライン・MLOps：Apache Airflow, MLflow データベース・DWH：Google BigQuery, Redis インフラ：Google Cloud (GKE, Cloud Composer, Vertex AI), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて データ戦略本部のMLOps・データエンジニアリングチームへの配属となります。「精度の高いモデルを作ること」と同じくらい、「そのモデルをいかに速く、安定して、自動的に運用し続けるか」というエンジニアリングの価値を重んじるカルチャーです。数理モデリングの専門家であるデータサイエンティストと密に連携しながら、お互いの専門領域（モデルの精度 vs システムの堅牢性）を尊重し合い、泥臭く本番導入に向けた技術的課題を解決していく体制が整っています。 求める人物像 ・「AIや機械学習の華やかなアルゴリズム開発」よりも、それを裏側で支える「落ちないシステム作り」「パイプラインの自動化」といったインフラ・エンジニアリング領域に知的な面白みを感じる方 ・Jupyter Notebook上のスクリプト的なコード（Fatな関数やグローバル変数の多用）を憎み、オブジェクト指向やクリーンアーキテクチャに基づいた美しいPythonコードに書き換えることにやりがいを感じる方 ・データサイエンティスト等の他職種と積極的にコミュニケーションを取り、アルゴリズムの意図や必要なデータ仕様を正しく汲み取れる方 仕事の魅力 現代のビジネスにおいて最も競争力の源泉となる「機械学習の社会実装」を、データエンジニアリングの力で直接的に支える非常に市場価値の高いポジションです。単なるPythonバックエンド開発にとどまらず、Airflowを用いた大規模パイプライン構築や、Kubernetesを活用したMLOpsアーキテクチャの設計など、AI時代に最も必要とされる「データを価値に変えるためのスケーラブルな基盤構築スキル」を実践的に磨き上げることができます。 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。
クライアント先のメガベンチャー社内においてDA業務をお任せします。 ＜業務内容の一例＞ -KPI可視化（経営管理/事業管理) -売上進捗、EC注文状況をダッシュボード化 -データ集計/アドホック分析、記述統計的分析 ■開発環境： SQL BigQuery Trocco Google Spread Sheet,Looker Studio, Redash ■必須スキル： ・SQLデータ抽出・データ分析の業務経験2年以上 ・BigQuery経験、構造化データ抽出＆データ加工 およびダッシュボード作成経験が2年以上 ・ビジネス視点での目的理解、データ構造制約を踏まえ、解決策を考えられる。 ・できるorできないだけでなく、どうすればできるのか？を一緒に考えられる。 ・レスポンスが早い、報連相など一般的なビジネスマナー ・週1以上出社いただける方 ■歓迎スキル： ・経営管理に付帯した業務 ・KPIマネジメント ・ETLツールを用いたデータパイプライン構築 ・Pythonでの分析、簡易アプリケーション実装 ■勤務地：品川区(リモート併用) ■交通費支給あり ■募集人数：1人 ■単価：~70万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：フレックス ■年齢：~50歳 ■支払サイト：30日
■お任せしたいこと 大手メガベンチャー向けにおけるSalesforce（Apex）エンジニアとして、スクラム体制での自社プロダクトおよびCS業務基盤の機能追加・改善業務をお任せいたします。要件定義から実装、テスト、リリース後の効果検証まで一連のアジャイル開発プロセスを能動的にご担当いただきます。 ■具体的な業務内容 ・スクラム体制での自社プロダクトおよびCS業務基盤の機能追加、改善 ・要件定義から設計、実装、テスト、リリース後の効果検証にいたるアジャイル開発の推進 ・Apex RESTを用いたカスタムAPIの開発および外部システム連携 ・コードレビューやペアプログラミングによるソースコードの品質担保 ■必須スキル・経験 ・Salesforceにおけるコード開発（Apex / LWC）の実務経験（4年以上） ・要件定義や設計工程において、自ら提案を行い能動的に業務を進めた経験 ■歓迎スキル・経験 ・スクラム開発またはアジャイル開発の実務経験 ・Salesforceと外部システムを繋ぐAPI連携の実装経験 ・Service Cloudの導入または構築経験 ・Jenkins、GitHub ActionsなどのCI/CDツールの利用経験 ・ReactやVue.jsをはじめとするフロントエンド技術の知見 ■期間 6月または7月 ～ 長期 ■働き方 ・フルリモートワーク ・初日のみPC受け取りのため出社、もしくは郵送にて対応可能な場合も有り ・勤務時間：9:00～18:00（残業少なめ、月180時間以内を想定） ■面談回数 1回（Web面談） ■契約形態 業務委託契約
