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案件一覧
( 10,922 件中 151 - 160 件を表示) ■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
【事業内容】 交通・不動産・流通・サービス事業を展開する企業グループ向けのDX・データ活用推進事業 【募集ポジション】 データ抽出・集計担当エンジニア 【募集人数】 1名 【募集背景】 社内のデータ活用ニーズ増加に伴う体制強化のため 【業務内容】 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出業務 ・簡易的なデータ集計、データ加工 ・BIツールの軽微な修正・アップデート作業 【稼働日数】 週3日〜週5日 【単価】 40〜60万円 【必須条件】 ・SQLを用いたデータ抽出の実務経験 ・AWS等のデータベースに関する基礎知識・理解 【歓迎条件】 ・BIツールの修正・運用経験 ・サーバー/データベースの運用経験 ・Python等のスクリプト言語の基礎知識
業務内容
データ分析・AI活用、受託、SES、請負
【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
【案件概要】 大手企業向けマーケティングSaaSの開発案件です。 高トラフィック環境における安定した配信基盤の構築や、新機能開発、既存システムの改善を担当いただきます。 フルスタックとしてバックエンド〜フロントまで関わりながら、プロダクトの成長や技術的な意思決定にも関与できるポジションです。 【主な業務内容】 ・大規模なユーザー数を抱えていても安定した配信可能な開発 ・新機能開発 ・プロダクトロードマップに沿った機能開発 ・顧客ニーズの中から汎用性の高い機能を開発改善活動プロダクトバックログの解消、UI/UXの向上、DX（Developer eXperience）の強化 【必須スキル】 ・Webアプリケーション開発経験5年以上 ・TypeScriptを用いたバックエンド開発経験 ・データベース設計・パフォーマンスを意識した開発経験 ・Reactなどを用いたフロントエンド開発経験 ・コードレビューやテストを含めた品質担保の経験 ・自走して開発を進められる方 【尚可スキル】 ・大規模トラフィック環境での開発経験 ・クラウド（AWS等）を用いたインフラ設計・運用経験 ・マイクロサービスや分散システムの設計経験 ・NoSQLや分散DBの利用経験 ・AI関連機能の開発または活用経験 ・テックリードやチームリード経験 ・グローバルチームでの開発経験 【作業環境】 PC貸与なし（自前PC対応） 【就業時間】09:00〜18:00 【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】オフィスカジュアル 【最寄駅】フルリモート 【管理番号】anken_72094_001
スキル
■概 要： GCP環境におけるデータ分析基盤の構築・運用支援案件です。 BigQueryを中心としたデータ集約・加工・分析基盤の整備を行い、 データ抽出や集計処理、既存データパイプラインの改善などをご担当いただきます。 分析担当や業務部門と連携しながら、実務に即したデータ活用を推進いただきます。 ■スキル: <<必須>> ・GCP環境での実務経験 ・BigQueryを用いたデータ抽出／集計／分析経験 ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験 ・既存処理の内容を理解し、改善提案ができる方 <<尚可>> ・Cloud Composer／Dataflow／Cloud Functions 等の利用経験 ・Pythonを用いたデータ加工・バッチ処理経験 ・BIツール（Looker／Tableau 等）との連携経験 ・データマート設計、テーブル設計の経験 ■単 価：70-80万円（税抜） ■精 算：140～180h ■面 談：1回（WEB） ■期 間：2026年7月～ ■場 所：フルリモート
独自の「AIディスカッションシステム」や「ハイブリッドクラウドIDE連携技術」を持つ、極めて高い技術力を誇るスタートアップ企業からの募集です。 Generative AI / データソリューション実装に携わるシステムエンジニア（FDE）を募集しています。あなたの適性に応じて、顧客対応とシステム開発の両方、またはどちらか一方に深く携わっていただきます。プロトタイプ開発から本実装まで、実践的なスキルを磨ける環境です。 本ポジションは、リード／シニアシステムエンジニア（上位エンジニア）からの指導・レビューを受けながら業務を進めていただくことを前提としています。アーキテクチャ設計や技術選択などの重要な判断については、上位エンジニアと相談しながら推進いただけるため、安心して成長できる体制を整えています。 また、アプリケーション開発に加え、インフラエンジニア、SRE（Site Reliability Engineering）、DevOps といった多様な側面から実践経験を積むことができ、フルスタックなエンジニアとしての成長機会が豊富にあります。 ※FDE（Forward Deployed Engineer） とは 顧客の現場（フォワード・デプロイ）に踏み込み、顧客のビジネス課題のヒアリングから、技術的ソリューションの設計・実装、本番運用までを一気通貫で担うエンジニアを指します。米国Palantir等のテックカンパニーが確立したロールモデルで、深い技術力と顧客課題解決力（ビジネス視点）の両立が求められる役割です。 本ポジションはFDEのうちジュニア～ミッドレベル（FDE3／FDE4相当）に位置し、上位エンジニア（リード／シニアFDE）の指導を受けながら、プロトタイプ開発から本実装まで実践的なスキルを磨いていただくポジションです。 ・募集背景 企業のデジタル変革が加速する中、GenAI / データソリューションを実装できるエンジニアの需要が高まっています。技術スキルと顧客課題の理解を兼ね備えたシステムエンジニア（FDE）（ＦＤＥ／Ｆｏｒｗａｒｄ Ｄｅｐｌｏｙｅｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ）が求められています。 通信事業者様のシステムモダナイズや最新ソリューション開発など、実際のビジネス課題に取り組みながら、グローバルなエンジニアチームの中で成長できる環境です。 ・チーム体制 -Solutions Architect（上位方針策定） -リード／シニアシステムエンジニア（上位エンジニア／メンター・指導役） -開発エンジニアチーム（専門実装担当） -カスタマーサクセスチーム（顧客管理） -プロダクトマネジメントチーム -他のFDE/SEメンバーとの協業 ※上位エンジニア（リード／シニア）から、設計レビュー・コードレビュー・技術相談などの形で継続的に指導を受けながら業務を進めていただきます。 ・具体的な業務内容 あなたの適性と経験に応じて、以下のいずれかの業務に携わっていただきます。 -顧客対応・コンサルティング領域 ┗顧客のビジネス課題をヒアリングし、技術的なソリューション提案 ┗要件定義、POC（プロトタイプ）検証、提案資料作成 ┗顧客教育・ワークショップ実施 -システム開発・実装領域 ┗プロトタイプ開発: Python、JavaScript/TypeScript等を用いたPoC・MVP実装 ┗本番システム実装:フロントエンド開発（React等を用いたUI実装）、バックエンド開発（FastAPI等を用いたREST API設計・実装）、データベース設計・実装（RDB、NoSQL、Vector DB） -データパイプライン構築: ETL/ELT、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの設計・実装 -AI/LLM統合実装: ┗LLM API連携（OpenAI、Azure OpenAI等） ┗プロンプトエンジニアリング・チューニング ┗エージェント・ワークフローの実装 -テスト・品質保証: ユニットテスト、結合テスト、E2Eテストの実装 -デプロイ・運用: Docker/Kubernetes、CI/CDパイプラインの構築、本番リリース対応 -コードレビュー・改善: 上位エンジニアによるレビューを受けつつ、コード品質を継続的に改善 -技術選択肢の検討と提案（上位エンジニアと相談しながら決定） -顧客への技術指導・知識移転 -ドキュメント作成（設計書、API仕様書、運用手順書等） -社内開発チームとの連携 ・開発環境 -言語: Python、JavaScript/TypeScript -フレームワーク: React、FastAPI等 -データ技術: SQL、ETL/ELTツール（Airflow、Dataproc等） -AI/ML: OpenAI Agent SDK、LangFuse、DeepEval、DSPy（LLM Optimization） -ベクトルDB: Pinecone、Qdrant、pgvector等 -クラウド: Azure -その他: Docker、Kubernetes、CI/CD、Git ・MTG頻度とMTG実施の時間帯 顧客MTG: 週1～2回（顧客の営業時間帯に対応） 社内MTG: 週2～3回（設計会議、進捗会議） 実装チームMTG: 適宜（緊急時は即座に対応） 時間帯: 平日日中（グローバル顧客対応時は朝・夜間の対応も可能） ・開始時期/期間 即日開始/中長期（6ヶ月～1年以上） ・必要条件 -開発経験: 2～3年以上のシステム開発経験（フロントエンド・バックエンド両対応） -顧客対応経験: 顧客ヒアリング、要件定義、提案資料作成の経験 -オープンソースソフトウェア活用経験: オープンソースソフトウェアを活用し、システムを開発した経験 -プレゼンテーション・ドキュメンテーション経験: PowerPoint等を用いた技術説明やプロジェクト管理の説明経験 -技術スキル: Python、フルスタック開発（フロント・バック・DB） REST API、マイクロサービスアーキテクチャ データベース（RDB、NoSQL、Vector DB） クラウドプラットフォーム（Azure） Docker、Kubernetes、CI/CD Git、Agile開発 -顧客オフィス（最寄り駅：浜松町駅）に出社可能な方 ・歓迎条件 -GenAI/LLMプロジェクト実装の複数案件経験 -大規模エンタープライズシステム実装の経験 -スタートアップでのフルスタック開発経験 -プロダクト志向のスタンス -複数の業界・業種への対応経験 -エンタープライズセールス支援の経験 -Azureでのクラウドソリューション実装経験 -FastAPI・Reactを用いた開発経験 -英語（ビジネスレベル）が可能な方 ・求める人物像 -課題解決志向: 顧客の課題を深く理解し、最適なソリューションを考える人物 -コミュニケーション能力: 技術者・非技術者双方と効果的にコミュニケーションできる人物 -バランス感覚: 技術的完璧性とビジネス的実用性のバランスを取れる人物 -フットワークの軽さ: 顧客対応、提案、POC実装など、様々な業務に柔軟に対応できる人物 -自律性: 不明確な状況の中でも、自ら主体的に判断・行動できる人物 -チーム意識: 開発チーム、営業チーム等の様々なステークホルダーと良好な関係を築ける人物 -AI/ML分野への興味: AI・LLM技術の発展に興味を持ち、学習する姿勢がある人物 ・報酬 480,000〜960,000円/月程度 （ご経験やスキルにより要相談） ※時間単価：4,000円〜6,000円/時程度 ・稼働時間 120〜160h/月 ※30〜40h/週程度 ・働き方 -常駐が基本（顧客オフィス・港区、今後横浜オフィスも開設予定） -一部リモート勤務を認める（プロジェクトの状況に応じて相談可能） -オンコール: 本番運用時は、緊急対応の可能性あり -Mac を貸与（開発マシンとして Mac を提供）
スキル
【案件】クラウドPOS開発のWebエンジニア（PHP/Python） 【業務内容】 ・ 現行システム（Laravel / PHP）の保守・運用・障害対応 ・ 新基盤（FastAPI / Python）を用いたAPI設計・実装・運用改善 【勤務地】恵比寿（常駐） 【時間】10:00~19:00 【期間】4月～ 【必須スキル】 ・PHP（Laravel）での開発経験3年以上 ・PythonでのWeb API開発経験 ・PostgreSQL / MySQL などRDBを用いた設計・開発経験 ・AI駆動開発経験 【尚可スキル】 ・JWTを用いた認証／認可の実装経験、またはAWS Cognitoの利用経験 ・障害対応（ログ調査、再現、原因特定、修正、再発防止）に抵抗がない方 【単金】80万まで 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】1回(弊社同席) 【服装】私服
スキル
お任せしたいこと ［役割］ バックエンドエンジニアとして、JavaおよびSpring Bootを用いた個人向け資産運用・管理プラットフォームの新規API開発およびサービス連携ロジックの実装を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 外部金融機関（銀行・証券）のAPIから取得するデータの不整合を防ぐため、Springのトランザクション管理や厳密な例外処理を徹底した、堅牢でバグのない決済・同期システムを構築すること。 具体的な業務内容 Java 17 / Spring Bootを用いた、資産推移データの集計・配信を行うREST APIの実装 MyBatis / Hibernate（JPA）を使用した、PostgreSQLデータベースへの効率的なアクセス処理のコーディング JUnitを用いた自動単体テストの作成、およびモック（Mockito）を活用した外部連携テストの実施 金融データ特有の複雑なバリデーションチェックおよび暗号化処理の実装 Dockerを用いたローカルコンテナ環境の構築、およびAWS（ECS/Fargate）環境でのデバッグ GitHubを用いたコードレビューへの参加、およびチームメンバーとの技術的議論への参画 必須スキル・経験 Java（Java 8以降）を用いたWebアプリケーションまたはAPIの開発実務経験3年以上 Spring Boot等のフレームワークを用いた商用プロダクトの開発経験1年以上 RDBMS（PostgreSQL、MySQL等）を用いた開発経験およびSQLの基礎知識 Git/GitHubを用いたチーム開発フロー（プルリクエストの作成からレビュー対応まで）の経験 オブジェクト指向プログラミング（デザインパターン、クラス設計）の基礎知識 歓迎スキル・経験 金融システム、決済代行サービス、または証券/銀行関連システムの開発・運用経験 AWS（ECS, Fargate, RDS）や、Terraformを用いたクラウドインフラに関する基礎知識 大規模なバッチ処理（Spring Batch等）の設計、またはパフォーマンス改善の経験 OpenAPI（Swagger）を活用したスキーマ駆動開発の実践経験 セキュリティ基準（PCI DSS等）に準拠したセキュアコーディングの知見 開発環境 言語・FW：Java 17, Spring Boot, MyBatis インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Confluence 技術スタック：Gradle, JUnit, Mockito, GitHub Actions 開発チームについて テックリード1名、Javaエンジニア4名、QA1名の少数精鋭チームです。 「金融をもっと身近に、安全に」をミッションに掲げ、コードの疎結合性やドキュメントの正確性を非常に大切にしている落ち着いた文化です。 求める人物像 細かなデータ仕様や例外ケース（エッジケース）に目を配り、丁寧で確実な実装ができる方 自身の書いたコードの品質に責任を持ち、テストコードを積極的に充実させられる方 仕事の魅力 需要の根強いJava×Spring Bootの環境で、レガシーではないモダンな設計手法（クリーンアーキテクチャ等）を体験できます。 社会的信頼が求められるFinTechプロダクトの核心部分に携わることができ、バックエンドエンジニアとしての市場価値を高められます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。
■案件の内容 複数のWebマーケットプレイスや自社サービスを展開する企業にて、 プラットフォームのバックエンドを支える基幹システム（販売管理・精算システム）の開発および保守を担当いただきます。 本システムは、各種サービスを通じて発生する取引先企業との精算業務や、 バックオフィス部門が活用する会計データ処理を円滑に行うための重要なインフラ基盤です。 主な業務内容は以下の通りです。 ・ビジネスロジックに基づくデータ処理や、精算機能の拡張・リファクタリング ・担当タスクの要件確認、設計から実装、テスト、リリース、保守にいたる一連の工程の遂行 ・少数精鋭チームにおけるアジャイル（スクラム等）開発プロセスへの参加 ・チームメンバーとの密な情報共有、および課題解決に向けたアプローチ 担当領域を限定せず、要件定義からリリースまでを独力で自走して対応いただくポジションです。 チーム内ではチャットやオンライン通話を用いた気軽な相談・合意形成が盛んで、ドメイン知識を素早くキャッチアップしながら主体的かつフラットに活躍できる環境が整っています。 ■求めるスキル： ・Java（Java 8以上）を用いた開発実務経験 5年以上 ・Spring Bootを用いたフレームワークでの開発実務経験 3年以上 ・RDBMS等のデータ設計およびCRUD実装経験 5年以上 ・動的アプリケーション（API連携を伴うWebサービス等）の開発実務経験 3年以上 ・Gitを用いたバージョン管理およびチーム開発経験 1年以上 ■歓迎スキル： ・ドメイン駆動設計（DDD）やマイクロサービスアーキテクチャに関する知見 ・ECサイトの開発・運用経験、または決済サービスとの連携開発経験 ・経理・財務関連の基礎知識（簿記の知識など） ・アジャイル／スクラム開発プロセスでの実務経験 ■開発環境（主な構成）： バックエンド：Java / Spring Boot データベース：RDBMS ツール：Git / Slack
