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案件一覧
( 10,922 件中 491 - 500 件を表示) ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。 【具体的には】 ・YouTube / コマース / タレント稼働データの分析・可視化 ・Sigma ダッシュボードの設計・構築 ・各部署（コマース本部・経企・DX等）との要件整理・連携 【開発環境】 使用言語：Python, SQL, HCL（Terraform） ETL：dbt, Trocco データストア：MySQL, Snowflake インフラ：AWS, GCP プロジェクト管理ツール：GitHub, Slack, Notion 【必須スキル】 ・Snowflake を用いたDWH設計・実装経験 ┗BigQueryなどで大規模データを扱った方も検討可能 ・Python / SQL による分析・データ加工の実務経験 ・データマート設計、BIツール連携の経験（Sigma、Tableau、Looker等） ・分析要件のヒアリングと非技術者への説明、可視化アウトプット経験 【歓迎スキル】 ・dbt を用いたデータモデリング経験 ・KPI設計・ファネル分析・コホート分析の実務経験 ・エンタメ・コンテンツ・EC業界の業務データ分析経験 【月収】 500,000円～630,000円 【勤務条件】 ・雇用形態 ：業務委託 ※弊社と契約を結び、クライアント先で勤務する形となります。 ・契約期間 ：即日～長期（3か月ごとの更新想定） ・勤務時間 ：11:00～20:00 休憩1h ・勤務曜日 ：月～金（※週5日稼働） ・勤務地 ：東京都港区 ・最寄り駅 ：各線 田町駅 ※基本リモートですが、MTGなど必要に応じた出社が発生する可能性がございます。 【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：JN00500096）
スキル
●職務内容 ※必須要件は必ずご確認の上、ご応募ください。要件を満たしていない場合はご案内ができませんのでご了承下さい。 ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です。 ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です。 ※平日日中での稼働が前提となります。 《業務内容詳細》 ▼システム信頼性の向上 システムの稼働率、パフォーマンス、容量を継続的に監視・改善。 SLO（Service Level Objective）やSLA（Service Level Agreement）の設定と評価。 インシデント管理とポストモーテムの実施。 ▼インフラストラクチャの管理と運用 クラウド（GCP、AWS、Azure）環境の設計、管理、最適化。 インフラストラクチャコード（IaC）を使用したリソースの自動化（Terraform、Pulumiなど）。 マイクロサービスやコンテナ化環境（Kubernetes、Docker）のデプロイと管理。 ▼自動化と効率化 デプロイメントパイプライン（CI/CD）の設計と運用。 繰り返し発生するタスクの自動化。 モニタリングやアラートシステムの構築（Prometheus、Grafana、Datadogなど）。 ▼トラブルシューティングとパフォーマンスチューニング システムやアプリケーションのボトルネックの特定と最適化。 ネットワーク、データベース、アプリケーションレベルの問題の診断と解決。 実際のトラフィックに基づいた負荷テストの実施。 ▼セキュリティとコンプライアンス セキュリティ脆弱性の監視と対応。 データ保護およびアクセス制御の強化。 クラウドセキュリティベストプラクティスの実施。 ▼文化の醸成 DevOpsの原則をチーム全体に浸透させる。 開発者と運用チームの橋渡し役として、効果的なコラボレーションを促進。 継続的な改善文化を推進。 ●必須スキル SREまたはクラウドインフラ関連の7年以上の実務経験 高トラフィック環境でのシステム設計と運用経験 開発チームや運用チームとの連携経験 ●歓迎スキル 大規模システムの設計 運用経験 プログラミングスキル（Python、Go、JavaScript、Bashなど） Chaos Engineeringの実践経験 機械学習や生成AIを活用したシステム最適化 ITILやAgileの知識 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 【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
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案件概要 担当業務 ・上記プロジェクトにおいて、アプリ側（バックエンド側）でリーダー的な素養がありアーキに明るい技術者（リード補佐）として、要件定義以前の予備検討（方針決定、基盤構成検討など）からご対応いただく想定です。 開発環境 ・データレイクをパブリッククラウド上に構築したビッグデータ基盤上でのJava/SpringBoot、AWS環境下での開発となります。 求めるスキル 必須スキル ・Java/SpringBootのご経験（3年以上） ・方式設計のご経験 ・要件定義から一通りの開発工程を1人称で対応可能な方 ・AWS環境下における開発のご経験 歓迎スキル ・ITアーキテクトまたはテックリードのご経験 ・PM/PL/TL等マネジメントのご経験 ・Databricksの知見(データ利活用のご経験) ・AI駆動開発のご経験 その他 時期：2026年5月11日～ 勤務形態：ハイブリッドワーク ⾯談：1回
■案件名：携帯販売代理店向け精算システムのWEB化対応 ■案件の内容 携帯販売代理店で利用中の精算システムについて、既存のWindowsアプリ（C#）をローコードツール（WebPerformer）を中心にWEBシステムへ移行します。 実装はJava・JavaScriptを用い、要望対応や障害対応まで幅広く担当いただきます。 ■求めるスキル ・Javaでの開発実務経験 ・自走して調査・設計・実装・検証まで進められる方（目安10年以上のベテランクラス） ■歓迎スキル ・SQLに関する知見 ・DataSpiderの利用経験 ・WebPerformer（ローコード開発基盤）の経験 ・C#やWindowsアプリからの移行案件の経験 ■開発環境 ・言語：Java、JavaScript、（既存）C# ・ローコード：WebPerformer ・ミドル/その他：DataSpider、RDB（SQL） ・作業時間：9:00～17:30 ・勤務地：新宿出社（東京都） ・面談：オンライン1回（弊社＋元請け） ■稼働日数：週5日 ■開始時期：随時 ■募集人数：1人 ■チーム規模：6-10名 ■稼働形態：常駐 ■都道府県：東京都
■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。
