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案件一覧
( 9,900 件中 171 - 180 件を表示) 【案件概要】 作業内容： 散在する既存システムやDBを一本化し、AI駆動開発を活用して業務フローを刷新する大規模プロジェクト。 虎ノ門拠点にて、最新技術と高いUI/UXへのこだわりを持って開発を推進する環境。 ▼主な業務 Vue.js (v3) / TypeScriptを用いた、操作性の高いSPAフロントエンド開発 Java (Spring Boot) を用いた堅牢なバックエンドの設計・開発 AI（プロンプト）を活用したソースコードおよびテストコードの自動生成と実装 オンプレミスOracleとAWS（ECS）を組み合わせたハイブリッド環境での開発 必須スキル： ・CodexもしくはClaude codeなどcoding agentの使用経験 ・Java (Spring Boot) を用いたバックエンド開発実務3年以上経験 ・TypeScript、Vue.js (v3) を用いたフロントエンド開発実務経験 ・大規模（10名以上チーム並行）プロジェクトでのチーム開発経験 【条件面】 期間：随時 場所：東京 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
■ プロジェクト概要：データ分析の「土台」を支え進化させる データ分析を専門とする企業様にて、AWS上に構築された大規模なデータ分析基盤の運用・保守・改善をお任せします。 配属されるのは、単にシステムを維持するだけでなく、基盤をより良くするための「分析基盤高度化チーム」です。 日々の安定稼働を守る保守業務と並行して、新たなAWSサービスの導入検証やインフラ設計からリリースまで、幅広いフェーズに一気通貫で携わることができる非常にアクティブなポジションです。 ■ 現状の課題とあなたのミッション：守りながら「攻める」インフラ運用 データ分析の現場では、扱うデータ量の爆発的な増加や、分析手法の多様化が日々進んでいます。 ◉ 現状の課題： 分析者（データサイエンティストやアナリスト）がより速く、より正確にデータを出力・分析できるよう、インフラ基盤も常にアップデートし続けなければなりません。既存環境のボトルネック解消や最新のAWSサービスを活用したコスト最適化・パフォーマンス向上が急務となっています。 ◉ あなたにお任せしたいこと： 日々の問い合わせや障害対応を通じて「現場のリアルな課題」をキャッチアップし、それを解決するための新しいインフラ設計や技術検証を自ら主導すること。運用保守（守り）と新サービス導入（攻め）の両輪を回すことが求められます。 📝 具体的な業務内容：AWSインフラのライフサイクル全般を担う 【攻め】新サービス導入・課題改善（設計〜構築〜リリース） └ 既存基盤の課題抽出と解決に向けた技術検証（PoC）。 └ AWSの各種マネージドサービスを活用したインフラ設計、構築、および本番環境へのリリース作業。 【守り】運用保守・サポート業務 └ 実際に基盤を利用する分析者からの技術的な問い合わせ対応、作業依頼の遂行。 └ アラート検知時の障害対応、原因究明、再発防止策の策定。 ✨ この業務から得られる「圧倒的なキャリアメリット」 この案件は、「クラウドエンジニア」としてワンランク上の市場価値を手に入れるための最高の舞台です。 「大規模データ基盤×AWS」の実践的なスキル └ 単なるWebサーバーの運用ではなく、大量のトラフィックとデータを処理する高度なAWSアーキテクチャの知見が身につきます。 運用保守から「設計・構築」へのキャリアアップ実績 └ 保守対応だけでなく、自ら検証・設計・リリースまで手を動かせるため、「上流工程もできるAWSエンジニア」としての確固たる実績が作れます。 ユーザー（分析者）と直接関わる課題解決能力 └ エンドユーザーである分析者から直接ヒアリングを行い、インフラの力で業務改善を実現する「ビジネス視点を持ったエンジニアリング力」が養われます。 ■ 必須スキル ・AWS等のクラウドサービスを用いたインフラ設計、構築、運用経験 ・汎用プログラミング言語での開発経験（Python、node、Java、Goなど） ・Linux、Windowsの基本操作 ・Gitの基本操作 ・作業手順書、利用者向けマニュアルなどの運用ドキュメント作成経験 ■ 歓迎スキル ・AWSでのインフラ構築経験 ・要件定義の経験 ・ソースコード、設計書のレビュー経験 ・Terraform等のIaCツールの利用経験 ・Kubernetes、ECS、Docker等のコンテナ技術の利用経験 ・Spark等大規模データ処理用FWの運用経験 ・Databricks、Snowflakeなど大規模データ処理サービスの構築、運用、保守経験 💡 担当からのメッセージ 「AWSの資格は取ったけれど実務での経験が保守業務に留まっている…」という方に、ぜひ飛び込んでいただきたい環境です！ 「高度化チーム」という名前の通り、現状維持ではなく「もっと良くするにはどうするか？」を常に考えるポジティブな現場です。分析者の声を聞きながら、最新のクラウドドメインに触れられるやりがいは格別ですよ。 「どんなAWSサービスをメインで使っているのか知りたい！」といったカジュアルなご相談だけでも大歓迎です。 あなたからのエントリーを心よりお待ちしております！ 【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
スキル
■案件の内容 膨大な市場調査データを蓄積・活用するB2B SaaSプラットフォームにおいて、バックエンドおよびネイティブアプリの開発を横断的にご担当いただきます。 テラバイト級のビッグデータを基盤としたシステムであり、今後はこれらの資産を利活用するためのLLM（大規模言語モデル）の導入やAI解析領域への展開を積極的に推進するフェーズです。 具体的な業務は、Kotlin(Spring Boot)を用いた高負荷に耐えうるAPI設計・DB設計、およびReact Nativeによるモバイルアプリの開発・UI/UX改善です。 単なる機能実装だけでなく、技術的負債の解消やCI/CDの自動化、非機能要件の強化など、大規模システムの安定稼働と拡張性を担保する設計・実装を主体的に牽引していただきます。 エンジニアの裁量が大きく、プロダクトマネージャーやデザイナーと仕様検討の段階から密に連携し、技術的な意思決定に関与できる非常にやりがいの大きな環境です。 ■求めるスキル： ・Webアプリケーションの開発・運用経験（5年以上） ・JVM言語（Java/Kotlin等）を用いたバックエンドAPIの設計・実装経験 ・大規模な商用サービスにおけるDB設計およびパフォーマンス最適化の経験 ・フロントエンドからバックエンドまでを一貫して開発・運用した経験 ・サービス仕様の検討段階からチーム開発に参画した経験 ・アーキテクチャ構築において技術的な意思決定をリードした経験 ■歓迎スキル： ・React Nativeを用いたネイティブアプリの開発経験 ・大量データに対するクエリチューニングやデータパイプラインの構築経験 ・テスト駆動開発（TDD）の実践経験 ・テックリードとしてエンジニアチームを牽引した経験 ・LLMやAI技術をプロダクトへ導入・活用した経験 ■開発環境（主な構成）： バックエンド：Kotlin(Spring Boot)/Python フロントエンド：TypeScript(React) モバイル：React Native/Swift/Kotlin データベース：MySQL/クラウドデータウェアハウス インフラ：AWS 開発ツール：GitHub Actions/Notion
【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonでの実務開発経験（3年以上） ・GPT-4などのLLMを用いたアプリ実装およびプロンプト設計の経験 ・RAG（検索拡張生成）の理解と実装経験 ＜尚可＞ ・FastAPIなどを用いたAPI開発の経験 ・Pinecone等のベクトルデータベースの運用経験
【案件名】 医療系AI SaaSにおける機械学習エンジニア 【業務概要】 医療機関向けにAI SaaSを提供するベンチャー企業にて、 自然言語処理・音声認識・生成AIを活用したAI機能の開発および継続的な改善をご担当いただきます。 扱うデータは問診・診療記録・音声入力といった医療現場の非構造データが中心であり、 これらを解析・活用し、医療従事者の業務負荷軽減や診療の質向上を支援するプロダクトです。 MLエンジニアとして、モデル開発・LLM活用・推論基盤の整備といった技術領域を横断しながら、 AI精度向上やCSと連携した顧客ニーズのプロダクトへの反映などをご担当いただくポジションです。 主な業務は以下の通りです。 ・NLPモデルの設計・開発・評価・改善 ・機械学習アルゴリズムの構築・制度改善 ・LLMを活用した機能開発・プロンプト設計・動作チューニング ・実運用データを用いたモデル評価・精度向上・改善提案 ・学習・評価データの前処理・アノテーション設計・整備 ・推論環境・学習パイプラインの構築と最適化 ・MLOps基盤の整備および運用改善 ・開発チームと協力したAI機能のプロダクトへの組み込み・連携 【条件】 ・単価：90～130万 ※上振れ相談可 ・時期：即日または6月 ～ 長期 ※7月も可 ・リモート頻度：フルリモート ※地方歓迎 ※出社希望の場合は出社での作業も可能です。 ・場所：都内 ・勤務時間：フルフレックス制 ※夜間23:00以降/土日を除く ※中抜けなども可 ・募集人数：1，2名 ・外国籍：不可 ・精算：時給 ※1人月稼働できる方を優先させていただきます。 ※1人月未満の方はご相談ください。 ・PC貸与：無し ※自前PCの使用をお願いします。 ※Mac/Windowsどちらも可 ・面談：Web2回（1回目弊社、2回目エンド様 ※弊社同席） 【必須スキル】 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 ・PyTorchまたはTensorFlowの使用経験 【尚可スキル】 ・医療系テキスト、音声データの解析経験 ・音声認識モデル（ASR）の開発経験 ・ファインチューニング経験 ・RAG構築経験 ・LangChainまたはLangGraphの利用経験 ・MLOps環境構築経験 ・推論高速化、軽量モデル開発の経験 【開発環境】 ・言語：Python ・ML：PyTorch、TensorFlow ・LLM関連：LangChain、LangGraph 等 ・MLOps：MLflow、KubeFlow、Docker 等 【備考】 ・商流：エンド→サクヤ ・精算：時給 ※精算幅希望の方は別途相談 ・支払いサイト：35日 ・契約形態：準委任契約（履行割合型）
スキル
【案件名】電子チケットサービスのバックエンド開発（Python） 【業務内容】 ・Webアプリケーション開発業務 ・Webアプリケーションインフラ開発業務 【期間】即日～ 【最寄】恵比寿（常駐） 【時間】10:00～19:00 【必須スキル 】 ・PythonでのWebアプリ開発経験3年以上 ・基本設計から運用保守まで1人称でご対応可能な方 ・AIを活用した開発経験 【尚可スキル】 ・DB設計経験 ・リーダー経験 【単価】スキル見合い 【精算幅】140₋180 【面談】1回 ※弊社同席 【商流】エンド→弊社 【募集枠】2名
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スキル
お任せしたいこと ［役割］ AIエンジニア/バックエンドエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）と社内データを連携させるRAG（検索拡張生成）基盤の設計・実装を主導していただきます。 ［役割に対して求める成果］ ベクトルデータベースの最適化やプロンプトエンジニアリングを通じて、AI回答の正確性と応答速度を劇的に向上させる検索・推論パイプラインを構築すること。 具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、LLM（OpenAI / Anthropic等）連携APIの設計・開発 LangChainやLlamaIndexを活用した高度なRAGパイプライン（Rerank/HyDE等）の構築 QdrantやPinecone等のベクトルデータベースを用いたセマンティック検索機能の実装 データのチャンク分割（Chunking）アルゴリズムの選定および検索精度の継続的な改善 AIエージェント機能（Function Calling等）の実装に向けたバックエンドロジックの構築 検証ツール（Ragas等）を用いた、AI回答精度の定量的評価および改善サイクルの運用 必須スキル・経験 Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの商用開発経験3年以上 OpenAI等のLLM APIを活用したプロダクトの開発または検証経験 ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Weaviate等）の実務での利用経験 RDBMS（PostgreSQL等）およびNoSQLを用いたデータモデリングの知識 GitHubを用いたチーム開発におけるコードレビューおよびブランチ管理の習熟 歓迎スキル・経験 LangChainやLlamaIndexを用いた複雑なRAGシステムの構築・運用経験 自然言語処理（NLP）に関する専門的な知見、あるいは形態素解析器等の利用経験 Docker / Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーションの構築経験 データ前処理、スクレイピング、ETLパイプラインの構築経験 AIモデルのファインチューニングや、量子化に関する基礎的な知見 開発環境 言語・FW：Python 3.11+, FastAPI, LangChain, LlamaIndex インフラ：Azure (AKS, Azure OpenAI Service), Qdrant 管理ツール：GitHub, Slack, Notion, Weights & Biases 技術スタック：Docker, Terraform, Poetry, Pytest 開発チームについて エンジニア5名、データサイエンティスト2名の少数精鋭チームです。 最新の論文や技術動向をSlackで毎日共有し合うなど、学習意欲と技術的好奇心が極めて高い文化です。 求める人物像 生成AIの進化速度を楽しみ、不確実な要件に対して試行錯誤を繰り返して正解を見つけられる方 技術の「凄さ」だけでなく、ユーザーに届ける「価値」を最優先に考えられる方 仕事の魅力 今最も勢いのある「生成AI×RAG」という領域で、実務を通じた最先端のキャリアを構築できます。 技術選定の裁量が非常に大きく、自分の検証結果がダイレクトにプロダクトの精度に反映されます。 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。
【案件概要】 新規AIエージェントの開発に携わっていただき、バックエンドを中心としてインフラやフロントを跨ぐ主要機能や基盤の設計・実装をリードをしていただきます。 【必須スキル】 ・Webアプリケーションのバックエンド開発経験 5年以上 ・LLMを組み込んだアプリケーションの設計・実装経験 （堅牢性・セキュリティ・非機能要件を考慮した上で本番プロダクトとして継続的に運用・改善まで関与した経験が必須。PoC・検証のみはカウント対象外） ・複雑なドメインにおけるアーキテクチャ設計 ・ クラウドインフラの構築・運用経験 ・テックリードまたは技術的にリードした経験 【尚可スキル】 ・ピープルマネジメントにも携わったことがある方 ・LangGraph等を用いた高度なAIアプリケーション開発の経験 ・仕様駆動開発の経験 ・PdM/PjMとして、プロダクトの企画〜リリースに関わった経験 【作業環境】 Mac 【就業時間】10:00〜19:00 【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】カジュアル 【最寄駅】御茶ノ水駅 【管理番号】anken_10661_001
スキル
【案件名】 AI活用型SaaSの開発支援 【業務概要】 法人向け業務プロセスの自動化・効率化を目的としたWebサービスの開発支援案件です。 本年を事業成長における重要な年と位置づけ、複数プロダクトの展開を見据えた開発強化を進めているフェーズとなります。 本募集では、そのうちの1プロダクトに開発メンバーとしてご参画いただき、 フロントエンド / バックエンドの機能開発や改善対応をご担当いただきます。 1→10の成長フェーズにあるプロダクトのため、新たな市場開拓や事業拡大を支える開発経験を積むことができます。 また、AI駆動開発も積極的に取り入れており、スピード感のある環境で、 プロダクトへの貢献をダイレクトに実感しながら開発に携わっていただけます。 中長期的には、ユーザー課題を踏まえた価値創出、開発フロー・運用体制の改善、 他サービス連携や大規模開発を見据えたアーキテクチャ設計にも携わっていただく可能性がございます。 【条件】 ・単価：90～100万 ・時期：5月 ・リモート頻度：フルリモート（地方可） ・募集人数：1名 ・PC貸与：あり ・面談：1回（弊社同席） 【必須スキル】 ・Java / C# / Go / Kotlin等の静的型付け言語を用いたバックエンド開発経験 5年以上 ・TypeScript（Next.js、React）を用いたフロントエンド開発経験 3年以上 ・要件定義から設計、実装、リリース、運用保守まで一連の工程を主体的に担当した経験 ・SaaSプロダクト開発において、AIを活用した機能開発または開発効率化に携わった経験 【尚可スキル】 ・新規サービス／プロダクトの立ち上げ、または初期開発フェーズでの参画経験 ・DDDの考え方を取り入れた設計・開発経験 ・AWS、Azure、Google Cloud等のクラウド環境を用いた開発・運用経験 ・チームリード、テックリード、またはメンバー育成・マネジメント経験 【開発環境】 ・バックエンド：Kotlin（Spring Boot） ・フロントエンド：TypeScript（Next.js / React） ・インフラ：AWS ・DB：Aurora MySQL ・ソース管理：GitHub ・CI/CD：GitHub Actions、AWS CodePipeline ・AIツール：Cursor、Claude Code、CodeRabbit など 【備考】 ・商流：エンド→弊社 ・契約形態：準委任
スキル
