2025年12月27日（土）～2026年1月4日（日）の期間を年末年始休業とさせていただきます。お問い合わせの回答は年末年始休業期間後となる場合がございます。
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案件一覧
( 5,055 件中 3,061 - 3,070 件を表示) E0052 【案件名】 【バックエンド】ECサイトのバックエンド開発／サーバーサイドエンジニア（メンバークラス） 【業務内容】 ECサイトのバックエンド・サーバーサイド開発をご担当いただきます。 ＜想定業務＞ ・各種機能のバックエンド実装（PHP中心） ・既存機能の改善・改修 ・API開発およびデータ連携 ・パフォーマンス改善（難易度はリード層がサポート） ・運用保守対応 ■開発環境 言語：PHP（2年以上必須） ＋Java/Kotlin/Go/TypeScript など任意言語（経験あれば尚可） データベース：MariaDB(MySQL) インフラ：AWS / Azure / GCP CI/CD：GitLab CI/CD バージョン管理：Git その他：DDD, Clean Architecture 【必須スキル】 ・PHPでのWebアプリ開発経験 5年以上 ・Gitによるバージョン管理経験 ・基本設計〜実装〜テストの一連の開発経験 【歓迎スキル】 ・ECサイトやWebサービスの開発経験 ・他言語（Java/Kotlin/Go/TypeScript）の経験 ・クラウド環境での稼働経験 ・CI/CD環境の利用経験 【時期】 2026/01/01～ 【単価】 スキル見合い 【面談】 1回（オンライン可） 【最寄】 フルリモート（出社時：恵比寿駅） ※出張的に出社が求められるタイミングもあり 【備考】 ・チーム規模：21-30名 ・募集人数：3名 ・勤務時間：10時～19時（休憩1時間）
スキル
E0053 【案件名】 【フルスタック】リユースビジネスの次世代プラットフォーム開発エンジニア募集 【業務内容】 ■募集ポジション・目的 ・マイクロサービスアーキテクチャを活用した新規設計・開発および既存機能改修 ・リユースビジネスのコアシステム（POS・商品/売買管理システム等）のリプレイスが中心 ・少数精鋭チームで、自らリーダーシップを発揮し主体的に開発可能な方を募集 ■開発領域 ・バックエンド ・パフォーマンス・スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計 ・要件定義段階でのミドルウェア・フレームワーク選定と技術検証 ・社内チームとの連携によるサービス開発 ・コードレビュー・テスト自動化による品質向上 ・フロントエンド ・Nuxt.jsを用いたモダンなSPA開発 ・ライブラリ・フレームワーク選定と技術検証 ・PM・PO・デザイナー・バックエンドメンバーと密に連携しUX改善 ・コードレビュー・テスト自動化による品質向上 ■ポジションのポイント ・バックエンド・フロントエンド両方に関わることが可能 ・技術選定から設計・開発・品質管理まで幅広く裁量を持てる ・社会課題に直結するサービス開発に携われる ■開発環境 言語：Ruby (Ruby on Rails) /JavaScript (Nuxt.js, Vue.js) // Flutter インフラ環境：AWS / Google Cloud Platform (GCP) / Docker / MySQL ツール：Git / GitHub / Jira / Slack 【必須スキル】 ・RubyでのWebアプリケーション開発経験（5年以上目安、3年以上必須） ・バックエンド開発経験（アーキテクチャ設計・ミドルウェア選定・性能・スケーラビリティ考慮） ・フロントエンド開発経験（ Vue.js / Nuxt.js） ・Webアプリ開発経験（Flutter） ・要件定義～設計～開発まで一連の開発経験 ・チーム開発経験（コードレビューやテスト自動化の実践） ・自発的にリーダーシップを発揮できる方 ・PM・PO・デザイナー・バックエンドチームとのコミュニケーション能力 【歓迎スキル】 ・マイクロサービスアーキテクチャ設計・開発経験 ・クラウド環境（AWS、GCPなど）でのサービス開発経験 ・POS・商品管理・売買管理システムなどリユースビジネス領域での開発経験 ・CI/CDパイプライン構築経験 ・テスト自動化フレームワークの使用経験 ・グローバルサービスの開発・運用経験 ・UX/UI設計に関する知見・フロントエンド最適化経験 【時期】 即日～ 【単価】 スキル見合い 【面談】 1回（オンライン可） 【最寄】 フルリモート（出社時：神奈川県 青葉台駅） 【備考】 ・チーム規模：11-20名 ・募集人数：1名 ・フレックス勤務：標準労働時間1日あたり8時間、コアタイム11時〜15時
スキル
E0051 【案件名】 【Python/React/AWS】金融SaaSのWeb・API・インフラを横断するフルスタック開発 【業務内容】 金融機関向けのAI×SaaSプロダクトにおいて、Web・API・インフラを横断したフルスタック開発をご担当いただきます。 ・FastAPI（Python）を用いたWeb API開発 ・React/TypeScriptによるフロントエンド開発 ・要件をもとにした機能設計～リリース対応 ・MySQLを中心としたRDB設計、クエリ最適化 ・AWS（Fargate, Lambda, RDS, S3 等）を用いたクラウドインフラ構築・運用 ・GitHub Actions や CodeDeploy を用いたCI/CD 改善 ・pytest/Vitest/Cypress 等による自動テスト整備 ・コード品質担保のためのPRレビュー、リファクタリング ■開発環境 ・言語：Python, TypeScript ・FW/ライブラリ：FastAPI, React.js ・DB：MySQL ・クラウド：AWS（Fargate, Lambda, RDS, S3） ・CI/CD：GitHub Actions, CodePipeline, CodeDeploy ・テスト：pytest, Vitest, Cypress 【必須スキル】 ・PythonまたはFastAPIを用いたWebアプリケーション開発経験 ・React/TypeScriptでのフロントエンド開発経験 ・MySQL等のRDBMSを用いたスキーマ設計・運用経験 ・AWSを利用したアプリケーション開発・運用経験 ・複数名でのチーム開発経験（PRレビュー・コード管理） 【歓迎スキル】 ・生成AIを活用したアプリケーション開発経験 ・生成AIをビジネスロジックへ組み込んだ開発経験 ・マイクロサービスアーキテクチャでの開発・運用経験 ・DynamoDB等NoSQLの利用経験 【時期】 2025/12/15～ 【単価】 スキル見合い 【面談】 1回（オンライン可） 【最寄】 目黒駅（常駐） 【備考】 ・チーム規模：2-5名 ・募集人数：1名
スキル
＜運営業務システム運用保守＞ 【概要】 ・顧客情報システム部門のプロジェクト管理サポート ・システムの運用保守 ・制度改定などに伴う改修作業、周辺システムテスト 【必須スキル】 ・課題管理、進捗管理等のプロジェクト管理経験 ・要件定義／基本設計／詳細設計／製造 単体テスト／結合テスト／総合テスト実務経験 ・Pythonの開発経験 ・Git ・VSCode ・AWS開発経験 ・ClaudeなどのAI Agentの使用経験 ・能動的に業務遂行が出来る方 ・勤怠、健康面、コミュニケーションが良好な方 期間：2026年1月～ 場 所：六本木（週3～4日出社） ＊リモート併用 人 数：１名 単 価：～70万円程度 ＊スキル見合い 精算幅：140～180h 勤務時間：9:00～18:00 面 談：2回（オンライン想定、1回目弊社同席）
■案件の内容 自社プロダクトにおいて、営業活動をAIで最適化するための各種モデル開発やアルゴリズム設計をご担当いただきます。 チャネル推薦や成功パターン学習、商談文書の要約・特徴抽出など、生成AI・LLM/RAGの技術を活用した複合AIモデルの構築を推進します。 ビジネスサイド・PdMと連携し、モデル設計から仮説検証、再学習の仕組み設計まで一気通貫で担っていただくポジションです。 LangChainやTransformers、Snowflake＋dbt等のモダンな技術を活用し、構造化データと生成AIを融合したプロダクト開発に関われます。 ・主な業務 企業・人物・ニュース・技術などのマスタ／Publicデータ基盤構築（スクレイピング、構造化、日次更新パイプライン、データクレンジング） 接点強度・受注確度・インテントなどを統合したスコアリングモデル構築と、優先リスト自動生成 「なぜ・誰に・どうアプローチすべきか」を説明できるレコメンド／自然言語AIの設計・実装 RAG基盤、営業エージェント（タスク自動化）、特徴量生成パイプラインやMLOps（再学習・監視・API化・ログ／ダッシュボード）整備 ・担当領域 データ基盤を中心にプロダクト全体の開発・設計にも関与し、「機能」ではなく「提供価値」から逆算した設計思考でプロダクトをつくる。 ■求めるスキル 抽象度の高い課題を構造化し、自走して推進できるPM/TechLeadレベルの能力 スタートアップ特有の高速環境で動けること ビジネス要件からデータ構造を設計できるアーキテクト力 LLM（OpenAI/Gemini/Claude/Llama）と LangChain/LangGraph の活用スキル Transformers・PyTorch・sklearn を用いたモデル実装力 RAG（Retriever設計・Embedding・Ranking・評価）の実務スキル 類似企業分析や行動最適化などのレコメンド開発経験 MLOps（自動再学習・監視・評価）の構築経験 スクレイピング、ETL、特徴量エンジニアリング全般 Snowflake / BigQuery / dbt / Cloud Functions 等のデータ基盤技術 ■歓迎スキル Kaggle Master 以上の実績、または同等レベルのデータサイエンス能力 AWS/GCP を使ったデータパイプラインやワークフローの構築・運用経験 API連携・スクレイピング・オープンデータ活用によるデータ収集／統合の実務経験 正規化や新規テーブル設計など、データベース構造の設計・変更経験 スタートアップでのプロダクト開発経験 データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実行経験 ■開発環境 ・開発言語： Python, TypeScript ・フレームワーク： Django, React ・インフラ： AWS ・データベース： MySQL ※Snowflake + dbt にて現在データ基盤を構築中
■案件の内容 セールスインテリジェンス領域の自社プロダクトにおいて、Snowflake＋dbtを中心としたデータ基盤の刷新・構築業務をご担当いただきます。 直近では、既存のRDS＋Python構成からSnowflake＋dbt構成への移行を進めており、それに伴うアーキテクチャ設計・構築・改善を主にお任せします。 プロダクトマネージャーや事業サイドとも密に連携しながら、データ構造・技術的実現性・ユーザー価値を統合的に捉えた開発を推進いただきます。 課題発見から提案・設計・実装までを包括的に担い、技術だけでなくビジネス視点を持って貢献できるポジションです。 ミッション： Snowflake＋dbt を中心に、散在する既存データを統合し、レイク〜DWH〜マート〜API〜AI活用まで一気通貫で設計・実装するデータ基盤を最速で構築する役割。高頻度・大規模データに耐えるスケーラブル設計やDataOpsまで自走できるシニアデータエンジニアを想定。 主な業務内容： Snowflake への全面移行、既存データの統合・正規化・再定義 dbt モデリング（stg/int/mart）の再設計 企業DB・人物DB・行動ログの粒度統一とデータモデル再構築 データレイク（S3/GCS）の運用設計、監視・エラー通知・スケール設計 API 層の Snowflake 移管（MySQL依存ロジックの分離、性能改善） MySQL ベースの既存DBの移管（揺れ吸収、マッピング、統合アルゴリズム改善） スクレイピング基盤・外部データ取得パイプラインの再構築と自動化 企業データの鮮度維持パイプライン（監視、スケジューリング、品質SLO、ドリフト検知） ■求めるスキル 抽象課題を自走で構造化し推進できるPM/TechLead級の能力 スタートアップの速度感で動けること ビジネス要件からデータ構造を設計できるアーキテクト力 Snowflake を使ったDWH構築経験（3年以上 or 大規模プロジェクト） dbt を用いた実務モデリング経験 AWS/GCP でのデータ基盤構築（IAM, S3/GCS, Lambda, Step Functions など） Python によるスクレイピング・ETL/ELT 実装スキル ID統合・正規化・データ品質管理（SLO含む）に関する知識・実務力 ■歓迎スキル Data Vault モデリングの実務経験 MLOps（SageMaker / Vertex / Feature Store など）の知識・運用経験 API連携やスクレイピングによる外部データ取り込みの経験 マスタデータ管理（MDM）の設計・運用スキル LLM を活用したアプリケーション開発経験 ■開発環境 ・開発言語： Python, TypeScript ・フレームワーク： Django, React ・インフラ： AWS ・データベース： MySQL ※Snowflake + dbt にて現在データ基盤を構築中
【業務内容】 PostgreSQLのバージョンアップと、それに伴うバックエンド側の修正 【必須スキル】 ・PostgreSQLのバージョンアップ経験 ・Typescript経験 ・Nest.js経験 ・日中対応可能な方 ※基本的にフルリモート、フレックスで稼働できますが、 日中（平日09:00~18:00）に作業可能な方を探しております。 ご応募お待ちしております^^
スキル
＝＝＝＝＝ ＜マーケティングツールのバックエンド開発案件＞ 【概要】 マーケティングプロダクト(SFA/CRM)のバックエンド開発をご担当いただきます。 ・クライアント向けカスタマイズの要件定義、基本設計、実装、ソースコードのレビューやチーム内の進捗管理 ・新規機能のバックエンド開発 環境： ・開発言語：Python, TypeScript, React ・インフラ：AWS ・ツール：Slack, Confluence, Jira, Google Workspace, GitHub など 【必須スキル】 ・Pythonを使用したWebアプリケーションの開発経験 ・基本設計の経験 ・AWS（Lambda）での開発経験 尚可： ・要件定義の経験 ・チームリード経験 ・SaaS領域での開発経験 ・MongoDB の経験 期間：12月～ 場 所：西新宿 ＊リモート併用（週3程度出社想定） 人 数：2～3名 単 価：～60万円程度＊スキル見合い 精算幅：140h - 180h 勤務時間：10:00〜19:00 面 談：1回（オンライン想定） ＝＝＝
スキル
＝＝＝＝＝ ＜決済代行システム開発・運用＞ 【概要】 ・業務システムにおける SQL チューニング全般 スロークエリの抽出、実行計画の分析 インデックス設計・見直し、SQLの書き換え提案 統計情報やパラメータを含めた実行計画改善 ・チューニングに伴う成果物作成 改善方針の整理、根拠資料の作成 お客様への説明（原因・対策・効果）の支援 ・DBチューニング・診断 ・障害対応 ※DB構築やバックアップ設計など「基盤構築メイン」ではなく、 既存システムのSQL性能改善をリードいただくポジションです。 【必須スキル】 ◆SQLチューニング経験（アプリ寄り） 直近3年以内で、既存SQLの性能問題を主担当として改善した経験 EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE などで実行計画を読み、 ボトルネック特定〜改善案（SQL／インデックス／スキーマ）まで落とし込める方 スロークエリのBefore/After（例: 5秒 → 0.3秒 等）を説明できるレベルの実績がある方 ◆PostgreSQLの経験 PostgreSQLでのSQL開発またはチューニング経験 pg_stat_statements などの統計ビューを用いたボトルネック調査経験があると尚良 ◆他RDBMSの経験（いずれか） MySQL／Oracle／SQL Server のいずれかで、 SQLチューニングまたはストアド／ビューを用いた性能改善経験 ◆コミュニケーション 性能問題の原因・対策・リスクを、非DBエンジニアにも分かる言葉で説明できる方 ※バックアップ／リストア、バージョンアップ、DR設計など インフラ中心のDBA経験「のみ」の方は、今回の要件とは少し方向性が異なります。 期間：2026年1月～ 場 所：京橋 ※基本リモート ※稀に深夜勤務が発生する場合あり 人 数：1名 単 価：55万円程度＊スキル見合い 精算幅：140～180h 勤務時間：9:00～18:00 面 談：1回（オンライン想定、弊社同席） ＝＝＝
スキル
E0043 【案件名】 【フルリモート/Python】建設業界DXを実現するデータ予測モデル開発・機械学習エンジニア 【業務内容】 建設業界のDXを推進するデータ分析プラットフォームにおいて、 コアとなる機械学習モデルの開発およびデータ分析基盤の整備をリードいただきます。 ・プロダクトのコアとなる建設業界のデータ予測モデル開発 ∟会社ごとの建設データに対する解析処理におけるコーディング実務 ∟分析モデルの解析に必要な処理のコーディング ∟要件定義に基づく新機能開発、モデル・システムの改善 ・データ分析基盤の整備、および保守 ∟建設データを分析するための基盤の開発、整備 ∟建設業界特有のデータを活用したモデルの開発及び運用 ∟データ前処理・後処理のパイプラインの構築 ■担当工程：企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析 ■開発環境： メイン： Python, Pandas インフラ： AWS, Amazon SageMaker 機械学習： 勾配ブースティング その他： GitHub, GitLab, Slack, asana 【必須スキル】 ・Pythonを用いた機械学習の回帰・分類モデルを本番環境で構築・運用した実務経験 ・自然言語処理（NLP）を必要とするプロダクトまたはサービスにおける開発経験 ・AWSなどのクラウド環境におけるシステム開発およびデプロイ・運用のご経験 ・Gitによるチーム開発、**コンテナ技術（Dockerなど）**の知識と実用経験 ・技術的な要件を明確にし、設計・実装に落とし込むための高い論理的コミュニケーション能力 【歓迎スキル】 ・スクラッチから機械学習モデルを設計・開発し、パフォーマンス改善まで行った経験 ・建設業界など、ドメイン特有の複雑なデータに対する機械学習分析モデルの開発経験 ・データ前処理・後処理のパイプライン構築（ETL/ELT）に関する実務経験 ・Amazon SageMakerを活用した機械学習パイプラインの構築経験 ・手をガッツリ動かし、実装が苦なくできる豊富な経験値 【時期】 12月～ 【単価】 スキル見合い 【面談】 1回 (オンライン可) 【最寄】 フルリモート（出社時：市ケ谷駅） 【備考】 ・チーム規模：2-5名 ・募集人数：1名 ・作業開始/終了時間の目安：10時-19時（フルフレックス・コアタイムなし）
スキル
