並び順
- おすすめ順
- 新着順
- No elements found. Consider changing the search query.
- List is empty.
案件一覧
( 10,316 件中 551 - 560 件を表示) 【案件概要】 IT企業の新入社員向けの技術研修において、 4名ほどの体制でプログラミング講師として20～30名ほどの受講生に教育をして頂きます。 なお、アシスタント講師につきましては受講生への教育がメインではなく、講師の方へのサポート業務がメインとなります。 ※下記カリキュラムは一例となりますので、他日程等ご希望でしたらご相談ください。 案件(1) 期 間：2026/04/07 〜 2026/06/23 日 数：52日 場 所：オンライン 募集枠：メイン講師：1名・アシスタント講師：1名 報 酬：メイン講師：2,600,000円(メイン講師経験者：2,860,000円) アシスタント講師：1,560,000円(メイン講師・アシスタント講師経験者：1,716,000円) 案件(2) 期 間：2026/04/08 〜 2026/05/14 日 数：23日 場 所：オンライン 募集枠：メイン講師：1名・アシスタント講師：1名 報 酬：メイン講師：1,150,000円(メイン講師経験者：1,265,000円) アシスタント講師：690,000円(メイン講師・アシスタント講師経験者：759,000円) 【メイン講師】 ・Javaを用いた開発実務経験3年以上 ・コードレビューのご経験 【アシスタント講師】 ・Javaを用いた開発実務経験1年以上 【尚可スキル】 ・プログラミング研修等の講師経験 ・塾講師や企業内での勉強会を実施したご経験 ・チームマネジメント経験 【作業環境】 Windows 【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】フルリモート 【管理番号】anken_10533_294
●職務内容 グローバルに法人関係情報（≒インサイダー情報）を管理するGCRシステムでの、上流システム更改対応,上流システムからファイル形式で送付されるデータを、GCRシステムの入力フォーマットに適合するよう、編集を行い、GCRシステムへ送信するプログラムの開発担当。,2026年5月末までに基本設計が完了予定。,その後の詳細設計、CD/UT、IT実施、SITサポート（2026年12月予定）まで担当。,初回のアサインは2，3か月で想定。 ●必須スキル Java Oracle Linuxの初歩的なコマンド Spring Batch（Nice to have） ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 【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】 ＜必須＞ ・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＞ ・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
【フルリモート／週5／Java】金融機関向け次世代・決済オーケストレーション基盤開発 お任せしたいこと ［役割］ 複数の決済手段や銀行APIを統合管理する「決済オーケストレーションプラットフォーム」において、サーバーサイドの設計・開発を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ Java 21の最新機能を活用し、数千TPS（Transaction Per Second）に耐えうる高並列・低遅延な決済パイプラインを構築すること。 具体的な業務内容 Java 21 / Spring Boot 3 を用いたマイクロサービスの設計・開発 Virtual Threads (Project Loom) を活用した、ブロッキングI/Oの効率化とスループット向上 Apache Kafka を利用した、イベント駆動型アーキテクチャによる非同期決済処理の実装 gRPC / Protocol Buffers を用いた、サービス間の型安全かつ高速な通信インターフェースの構築 金融グレードの信頼性を担保するための、JUnit 5 / Testcontainers を用いた徹底的な自動テスト 必須スキル・経験 Javaを用いたバックエンド開発の実務経験（5年以上） Spring Boot を用いたマイクロサービスアーキテクチャの開発・運用経験 RDB（PostgreSQL / MySQL）における、デッドロック回避やインデックス最適化の深い知見 マルチスレッドプログラミングおよび並行処理制御の理解 歓迎スキル・経験 Java 17 / 21 への移行経験、または Record型 / Sealed classes 等の活用経験 AWS (EKS, RDS, MSK) を用いたクラウドネイティブな開発経験 決済システムや基幹系システムなど、「結果整合性」と「強い整合性」の使い分けが必要なドメインの経験 Domain-Driven Design (DDD) を用いた複雑なビジネスロジックのモデリング経験 開発環境 言語: Java 21 フレームワーク: Spring Boot 3.3, Spring Security (OAuth2 / OIDC) DB: PostgreSQL, Redis (Caching / Distributed Lock) メッセージング: Apache Kafka インフラ: AWS (EKS, Aurora, Fargate) ツール: IntelliJ IDEA, GitHub, Slack, Datadog 開発チームについて 技術志向が非常に強く、Javaの言語仕様アップデートに合わせて積極的にリファクタリングを行う文化です。コードレビューでは、計算量（Big O）やスレッド安全性、ガベージコレクションへの影響まで考慮したハイレベルな議論が行われています。 求める人物像 「動くコード」ではなく「美しく、堅牢で、速いコード」を書くことに情熱を持てる方 大規模な分散システム特有の課題（分散トランザクション等）の解決を楽しめる方 フルリモート環境下で、ドキュメントを丁寧に整備し、チームの知識共有に貢献できる方 仕事の魅力 Java 21の目玉機能（Virtual Threads等）を本番環境で大規模に活用する貴重な経験が積めます。 金融インフラという極めてミッションクリティカルな領域で、自分の書いたコードが経済活動を支える手応えがあります。 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。
【事業内容】 CtoC/BtoB向けプロダクト開発・運営事業 【募集ポジション】 フルスタックエンジニア 【募集背景】 体制強化のため 【業務内容】 ・Reactによる動画編集UI(プレビュー/タイムライン/セグメンテーション編集等)の設計・開発 ・FastAPIによるAPIサーバーの設計/開発/運用 ・AWS Batch/S3を用いた動画処理パイプラインとの連携 ・セグメンテーション結果(ポリゴン)の可視化/編集機能の実装 ・モザイク動画生成のワーカー連携/ジョブステータス管理 ・既存システムの改善/最適化(パフォーマンス/UX) ・AIチーム/プロダクト開発チームと連携した機能開発 【稼働日数】 週4日～週5日 【単価】 80万円～110万円 【必須条件】 ・Reactを用いたWebアプリケーションの設計/実装経験 ・TypeScriptでの実装経験 ・HTML5 Video/Canvas APIを用いた動画/画像操作の実装経験 ・状態管理(Redux/Zustand/React Context等)の実務経験 ・Pythonを用いたAPIサーバー開発経験(FastAPI/Flask/Django等) ・REST APIの設計/実装/運用経験 ・非同期処理/ジョブキュー連携の実装経験 ・AWSの実務経験(S3/EC2/ECS/Batch/Lambda等) ・Dockerを用いた環境構築経験 ・GitHubを用いたチーム開発経験 【歓迎条件】 ・動画編集UI(タイムライン/フレーム操作/シーク等)の実装経験 ・WebGL/Canvasによる可視化/描画処理の実装経験 ・ffmpeg/OpenCVを用いた動画処理の知見 ・セグメンテーション結果(ポリゴン/マスク)のUI表示/編集機能の実装経験 ・AI推論結果を扱うフロントエンド設計経験 ・MLモデル推論APIと連携したWebアプリケーション開発経験 ・AWS Batchを用いたジョブ管理の実装経験 ・S3のマルチパートアップロード/署名付きURL活用経験 ・CI/CD環境(GitHub Actions等)の構築経験 ・大規模動画ファイルを扱うシステム設計経験 ・プロジェクトリーダーまたはテックリードとしての開発推進経験 ・AIチーム/データサイエンティストと連携したプロダクト開発経験 ・パフォーマンス最適化(長時間動画の扱い/メモリ効率化等)の経験
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を用いた物流配送最適化プラットフォームのコア機能の開発を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 複雑な配送ルート計算や在庫引当処理を、大量リクエスト下でも正確かつ高速に処理するバックエンド基盤を構築すること。 具体的な業務内容 Java 21 / Spring Bootを用いたマイクロサービスの新規機能設計・実装 高負荷が予想されるバッチ処理のパフォーマンス改善およびSQLチューニング ドメイン駆動設計（DDD）を取り入れた、変更に強いドメインモデルの構築 REST APIの設計・ドキュメント作成（OpenAPI / Swagger） Docker / Kubernetesを用いたコンテナ環境へのデプロイおよび運用支援 GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプラインの構築とテスト自動化の推進 必須スキル・経験 Javaを用いたWebアプリケーションの開発実務経験5年以上 Spring Bootを用いた商用プロダクトの開発経験3年以上 RDBMS（PostgreSQL/MySQL）のテーブル設計および複雑なクエリの最適化経験 Git / GitHubを用いたチーム開発およびコードレビューの経験 静的解析ツールや自動テスト（JUnit）を用いた品質管理の実務経験 歓迎スキル・経験 マイクロサービス間通信（gRPC, WebClient）の実装経験 AWS（ECS, Lambda, SQS）等のクラウドネイティブな開発経験 Redis等のインメモリDBを用いた高速化、キャッシュ戦略の構築経験 物流、在庫管理、またはEC等の複雑な業務ドメインの開発経験 Javaの最新バージョンへの移行プロジェクトに携わった経験 開発環境 言語・FW：Java 21, Spring Boot 3.x インフラ：AWS (ECS, Aurora PostgreSQL, ElastiCache) 管理ツール：GitHub, Jira, Slack, IntelliJ IDEA 技術スタック：Docker, Terraform, GitHub Actions, JUnit, Gradle 開発チームについて バックエンド専任チームは8名。各メンバーが業務ドメインのプロフェッショナルとして自走しています。 技術負債の解消にも予算を割いており、常にクリーンなコードを維持することを推奨する文化です。 求める人物像 複雑なビジネスルールを解き明かし、ロジックとして整理することに楽しみを感じる方 新しいライブラリやJavaの新機能への関心が高く、実務に積極的に取り入れたい方 チーム全体の品質向上のために、コードレビューで活発な提案ができる方 仕事の魅力 物流DXという「実社会を動かす」プロダクトに、技術的な側面から深く関与できます。 Java 21等の最新環境で、DDDやマイクロサービスといったモダンな開発を実践できます。 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】 MLエンジニアとして、事業指標の改善に向けた業務をお願いいたします。 ・機械学習基盤の設計・構築(Vertex AI活用) ・レコメンデーションアルゴリズムの選定・実装、運用フローの自動化など ・ビジネスサイドと連携 【必須スキル】 ・レコメンデーションシステムの実務経験2年以上 ・大規模サービス(MAU数十万規模以上)でのML(機械学習)実装・運用経験 ・Google Cloud(Vertex AI等)またはAWSでのML開発・運用経験 ・ビジネス指標(CTR, CVR等)改善に向けたロードマップ策定・実行経験 ・メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験(※2年以上必須) 【尚可スキル】 ・リアルタイム推論環境の開発・運用経験 ・ECやソーシャルメディア領域での実務経験 ・データエンジニアリング・インフラ構築の知見 ・特定のアルゴリズム(Two-Tower, Transformer系, GNN等)の実装経験 【作業環境】 Mac 【就業時間】フレックス 【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_355
【案件名】：自社サービス開発支援(20代、30代) 【概要】： SaaS/ASP系自社サービスおよびスクラッチ開発案件において 要件定義、設計、開発、検証、運用、保守業務の全てまたは一部に携わっていただきます。 サイト内検索、FAQシステム、IVR(自動音声応答)、AIチャットボット等、 自社のサービスの保守開発に携われることはもちろん、 新サービスの提案・開発や既存サービスの機能拡張といった、 新たな価値を創造する業務に携わることも可能です。 基本は仕様調整、設計、プログラミング 、 案件によってはドキュメントの作成、テスト等も行い、 自分たちでプログラムしたサービスの運用も担当していただきます。 【スキル】： ＜必須＞ ・Web系システムPG経験3年以上(PHP、Python、Java など) ・既存システム開発・運用担当経験3年以上 ＜尚可＞ ■開発経験： 基本設計、詳細設計、開発、テスト経験 開発リーダー経験（仕様調整・スケジュール・進捗管理、見積もり、設計書作成） 稼働中サービスのプログラム解析、及び、追加・改修の開発経験 ■システム運用担当経験： 稼働中サービスの主担当経験 障害時の顧客対応経験 システムEOLによる移行経験やシステムの最新バージョン維持、脆弱性対策などの経験 【作業場所】：渋谷区 ※PC取得導入後はフルリモートとなります。 【参画時期】：即日～長期 【単価】：70万程度(能力や実績によって検討） 【募集人数】：1名 【面談】：1回 WEB/弊社同席 【精算】：140-180h 【勤務時間】：10:00-19:00 ※前後調整可能 【年齢】：40代ぐらいまでを調整だが、スキル次第 【外国籍】：不可 【商流】： 【備考】： （管理番号：NKT20260512-04）
■案件の内容 行政機関の予算編成や経営管理をデジタル化するSaaSを展開する企業にて、サービス導入を加速させるための戦略的新規プロダクト開発にテックリードとして携わっていただきます。 主なミッションは、法令や独自の事務フローが複雑に絡み合う行政ドメインを深く理解し、大規模な展開を見据えた拡張性の高いバックエンドアーキテクチャを設計・実装することです。 AI駆動開発を前提とした実装フローにおいて、型システムや自動テストを組み合わせた品質保証の仕組み作りもお任せします。 PdMやドメインスペシャリストと要件定義段階から議論し、機能分割の妥当性レビューやSaaSとしての汎用性を保つための技術提案など、裁量を持って開発プロセス全般をリードいただける環境です。 ■求めるスキル： ・バックエンド領域での開発実務経験5年以上（Python, Java, PHP, Go等） ・複雑な業務ドメインに対する興味と、それらをシステム設計に落とし込む能力 ・バックエンドチームのリード、および要件定義から保守までの開発プロセス推進経験 ・コードレビューを通じた品質管理やチームのアウトプット最大化に貢献できる方 ・AIコーディングツールを活用した効率的な開発プロセスの構築経験 ■歓迎スキル： ・Python / Djangoを用いたWebアプリケーションの開発経験 ・クリーンアーキテクチャやDDD（ドメイン駆動設計）の実践経験 ・パフォーマンス改善、エラーハンドリング、トランザクション処理の深い知見 ・クラウド環境（AWS等）を利用したインフラ構成の理解 ・詳細な指示なしでのAPI設計およびRDB設計能力 ■開発環境（主な構成）： バックエンド：Python/Django/Celery フロントエンド：TypeScript/React インフラ：AWS(Fargate/CDK/Terraform) データベース：PostgreSQL/Redis 監視・ツール：Datadog/GitHub Actions/GitHub Copilot 等
案件概要 背景 月間アクセス数1,000万超のECサイトで、現状のレコメンド機能はルールベースで運用されており、CVRの伸びが頭打ちになっています。直近1年でユーザーの購買行動が多様化したことで、画一的なレコメンドの精度低下も顕在化してきました。 課題 商品閲覧履歴・購買履歴・ユーザー属性を活用した機械学習レコメンドへの刷新が急務です。さらにA/Bテスト基盤も整備し、継続的にモデル改善を回せる仕組みを構築する必要があります。 主な業務 レコメンドモデルの設計・学習 AWS SageMakerでの運用化 A/Bテスト基盤の構築 必須スキル 機械学習モデルの実装・運用経験 Python実装経験 3年以上
スキル
