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案件一覧
( 10,922 件中 731 - 740 件を表示) 【案件名】 Webプラットフォーム企業におけるフルスタックエンジニア支援（AI活用領域） 【業務概要】 Webプラットフォームを展開する企業にて、AI活用領域のフルスタックエンジニアとしてご参画いただきます。 フロントエンド、バックエンド双方の開発に加え、設計・実装・リリースまで一貫してご担当いただく想定です。 AIを活用した開発を前提に、モダンな技術環境下でプロダクト開発を推進いただきます。 ・TypeScriptを用いたフロントエンド開発 ・バックエンドの設計、開発、運用 ・RDBまたはNoSQLを用いたデータ設計、実装 ・設計～実装～リリースまでの一連対応 ・AIを活用した開発推進 【条件】 ・単価：75万 ・時期：5月～ ・リモート頻度：フルリモート ・個人事業主：可 ・外国籍：不可 ・精算：140h～180h ・PC貸与：無 ・面談：1回 or 2回 ・就業時間：フルフレックス 【必須スキル】 ・TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験3年以上 ・Python、Go、Node.js、Ruby（Rails）のいずれかを用いたバックエンドの設計、開発、運用経験 ・MySQL、PostgreSQL、OracleDB等のRDB、またはRedis、MongoDB等のNoSQLを用いた開発経験 ・設計、実装、リリースまでを一貫して担った経験 ・AIを用いた開発経験 【尚可スキル】 ・テックリード経験 ・AWS等のクラウドインフラ環境下での実務経験 ・GitHubを用いたコードレビュー経験 【開発環境】 ・バックエンド：TypeScript系モダンFW、Go、Node.js、Ruby等 ・フロントエンド：TypeScript、React系 ・インフラ：AWS、Terraform、クラウド基盤 ・モニタリング：監視／APMツール ・データベース：PostgreSQL、DynamoDB等 ・開発／CI：GitHub、CI/CD、API連携ツール 【備考】 ・契約形態：業務委託（準委任） ・支払いサイト：35日 ・AI活用を前提とした開発体制のため、実装力だけでなく新しい開発手法への適応力も求められます ・フロント専任ではなく、バックエンドまで含めて広く対応できるフルスタック人材がマッチします ・モダンな技術スタックでの開発経験がある方ほど親和性が高いです
スキル
■案件名：ミニアプリ新規開発 ■案件の内容 Next.js を用いたフロントと、Java（Spring Boot）によるバックエンドの新規開発を、設計～実装～テストまで一気通貫で担当します。 アジャイル的な進め方でチーム開発を行い、関連ドキュメントを読み解きながら設計・実装へ落とし込む役割です。 ■求めるスキル ・Next.js を用いたフロントエンド開発経験 ・Java + Spring Boot を用いたバックエンド開発経験 ・基本設計レベルの資料から、設計／実装／単体～一部結合テストまで自走できること ・関連資料を読み解き、適切に設計・実装へ落とし込めること ■歓迎スキル ・アジャイル開発の実務経験 ・チーム内外と円滑に連携できるコミュニケーション能力 ・プレイングマネージャーの場合：要件定義や一部マネジメントの対応経験 ■開発環境 フロントエンド：Next.js バックエンド：Java（Spring Boot） 開発手法：アジャイル（スクラムベース想定） その他：リモート開発環境でのコラボレーションツール（例：Git、Issueトラッカー、ドキュメント共有ツール等） ■稼働日数：週5日 ■時期：随時 ■契約期間：長期予定 ■都道府県：東京都
スキル
【リモート併用】3D点群解析/形状検出実装エンジニア 【内容】 電力・鉄道インフラのDXを支える3Dデータ解析プロジェクトに参画いただき、ライブラリを活用した実装と調整をご担当します。 ・Open3D・PCL等を用いた点群／メッシュの幾何処理の実装 ・既存の形状検出アルゴリズム（例：RANSAC）のパラメータ最適化と精度改善 ・3Dデータ処理パイプラインへの組み込み、ならびにテストコードの作成 ・Dockerなどの開発環境運用と、Gitを用いたチーム開発 アジャイル手法で開発を進め、実用化フェーズの品質向上に注力いただきます。 【勤務地】リモート併用（東大前駅／根津駅／本郷三丁目駅） 【時間】10:00～19:00 【必須スキル】 ・Python または C++ を用いた3年以上の開発実務経験 ・Open3D、PCL、もしくは同等の3D処理ライブラリを用いた実装経験 ・点群/メッシュに関する幾何処理（法線推定、フィルタリング、座標変換など）の基礎知識 【尚可スキル】 ・RANSAC、ハフ変換等を用いた形状抽出の実務実績 ・大規模点群データの取り扱い経験 ・数学（線形代数・空間幾何）を実装へ落とし込むスキル 【精算幅】140-180h 【募集人数】1名 【面談】1回
【フルリモート／週5／Python】ペタバイト級のデータ基盤を構築し事業成長を牽引する次世代データエンジニア お任せしたいこと ［役割］データエンジニアとして、グローバルで展開する複数プロダクトから日々生成される数十億件（ペタバイト級）のトラッキングデータやトランザクションデータを統合・処理し、データサイエンティストや経営陣がリアルタイムに価値を引き出せる次世代データ分析基盤（モダンデータスタック）の設計・開発をお任せします。 ［役割に対して求める成果］「データの欠損や遅延が誤った経営判断やAIの精度低下を招く」という強い危機感を持ち、Pythonを用いた堅牢でスケーラブルなETL/ELTデータパイプラインを構築すること。そして、データの品質（Data Quality）とガバナンスを担保し、組織全体のデータ活用におけるアジリティを劇的に向上させること。 具体的な業務内容 ・Python（Python 3.11以降）を用いた、各種外部APIや社内マイクロサービス群からデータを安定的かつ高速に収集するためのデータ抽出・連携バッチの開発 ・Apache AirflowやPrefect等のワークフローエンジンを利用した、数百の依存関係を持つ複雑なデータパイプライン（DAG）の設計、実装、および障害時の自動リトライ・アラート機構の構築 ・Apache KafkaやGCP Pub/Subを用いたストリーミングデータのリアルタイム処理、およびPySpark等を用いた分散データ処理基盤の構築とチューニング ・BigQueryやSnowflakeといったクラウドネイティブなデータウェアハウス（DWH）に対する、dbt（data build tool）を活用したモデリングおよび高度なSQLチューニング ・Terraformを用いたデータインフラのIaC（Infrastructure as Code）化と、GitHub Actionsを利用したデータパイプラインのCI/CD（継続的インテグレーション／デリバリー）運用 ・DatahubやAmundsen等のデータカタログの導入・運用を通じた、メタデータ管理とデータディスカバリ（データの見つけやすさ）の向上 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたサーバーサイド開発、または高度なデータ処理スクリプトの開発・運用経験（3年以上） ・複雑なSQLの記述スキル、およびRDBMSまたはDWHを用いた大規模データ処理の経験（2年以上） ・Apache Airflowなどのワークフローエンジンを用いたデータパイプラインの設計・開発・運用経験 ・Git/GitHubを用いたチーム開発およびPull Requestベースのコードレビュー経験 歓迎スキル・経験 ・テラバイト〜ペタバイト級の大規模データ基盤（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の構築・運用経験 ・dbt（data build tool）を用いたデータモデリングおよびELT開発の実務経験 ・Apache Kafka、Apache Spark等を用いたリアルタイム・ストリームデータ処理の経験 ・AWSまたはGCP環境におけるインフラ構築・運用経験、およびコンテナ技術（Docker/Kubernetes）の知見 ・データガバナンス、データ品質管理（Data Observability）、またはデータメッシュ（Data Mesh）アーキテクチャに関する深い理解 ・機械学習（MLOps）基盤の構築や、データサイエンティストと協業したAIモデルの実環境デプロイ経験 開発環境 言語・フレームワーク：Python 3.11+, PySpark, SQL データインフラ：Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub) または AWS (Redshift, S3, EMR) オーケストレーション・ELT：Apache Airflow, dbt CI/CD・ツール：Docker, Kubernetes, GitHub, GitHub Actions, Terraform, Datadog, Slack 開発チームについて プロダクトマネージャー1名、テックリード1名、データエンジニア5名（今回募集枠含む）、データサイエンティスト・機械学習エンジニア4名、バックエンドエンジニア多数の体制です。「ゴミを入れたらゴミが出てくる（Garbage In, Garbage Out）」というデータ領域の鉄則を深く理解し、泥臭いデータクレンジングやエラーハンドリングを怠らず、美しいデータアーキテクチャの構築に強いこだわりを持つプロフェッショナルなカルチャーです。 求める人物像 ・「ただデータが抽出できればいい」という考えを捨て、パイプラインの冪等性（Idempotency）や実行速度、再利用性を徹底的に追求するエンジニアリング思考を持てる方 ・データアナリストや経営陣からの「このデータが欲しい」という曖昧な要望に対し、背後にある真のビジネス課題を汲み取り、適切なデータマートの設計に落とし込める方 ・フルリモート環境下において、他職種（特にデータサイエンティストやバックエンドエンジニア）とも自発的かつ円滑にテキストや通話でコミュニケーションが取れる方 仕事の魅力 企業の競争力の源泉である「データ」の心臓部を司り、AI・機械学習の実用化やデータドリブンな経営意思決定を土台から支える非常に社会的インパクトの大きなポジションです。ペタバイト級のデータトラフィックや最新のモダンデータスタック（dbt, Airflow, Snowflake/BigQuery等）を用いた高度なパイプライン設計に挑むことで、Pythonエンジニア／データエンジニアとして国内トップクラスの専門性と圧倒的な市場価値を獲得することができます。 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】 社内ナレッジベースをConfluenceからNotionへ移行するプロジェクトで、データ移行スクリプト開発の中心を担っていただくエンジニアを募集します。 数万ページ規模の大規模移行のため、APIを活用した自動化・効率化が求められます。 【業務内容】 移行スクリプト設計・開発・テスト・デバッグ・ドキュメント作成 【移行スクリプト処理概要】 ・Confluence APIを用いたデータ取得 ・取得したデータをnotionに適した形式へ変換 ・Notion APIを用いた移行先ページの作成・構造化 【必須スキル】 ・Pythonスクリプト開発経験 ・次のいずれかを用いた開発経験：Notion API、Confluence API ・HTML/XMLパース処理の開発経験 ・REST APIのレートリミット制御やエラーハンドリングを考慮した開発経験 ・DockerおよびGitHubを用いた開発経験 【尚可スキル】 ・ConfluenceからNotionへのAPIを用いたデータ移行経験 ・データ移行における移行仕様（対象データの選定・変換ルール・エラーハンドリング方針など）の策定経験 ・社内システム・コーポレートエンジニアリング領域での実務経験 【作業環境】 確認中 【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】 【最寄駅】新宿 【管理番号】anken_46155_009
案件概要 担当業務 ・主担当(作業主体) [システムテスト]として、業務設計書分析に基づいてテストシナリオ及びテストケース作成を行います。 ・テスト環境準備及び実施を行います。 ・副担当(作業支援) [実装]として、Java経験を活用したTest Automation Script作成を行います。 求めるスキル 必須スキル ・3年以上のJava経験 ・UT, IT, STどれかの経験 ・2年以上の業務アプリケーション経験 ・日本語スキル：ネイティブレベル（日本保険商品約款及びシステム要件の理解等） ・英語スキル：中級者レベル（TOEIC 700点以上） 歓迎スキル ・金融業界（特に保険）の知識 ・Team Leadの経験 その他 精 算：140-180h（想定） 時 期：中期 場 所：墨田区 ※リモート併用/週2日出社： サイト：月末締め翌月15日支払い（15日サイト）
■案件の内容 アパレル・小売業界向けの業務最適化SaaSを展開するスタートアップにて、 AI需要予測モデルの開発から運用までを一気通貫で担当していただきます。 具体的には、商品の販売予測モデルの設計やチューニングに加え、 MLOps基盤の構築、APIの実装、本番環境へのデプロイまで幅広くリードいただくポジションです。 単なるモデル開発に留まらず、在庫管理や発注判断といったビジネス上の意思決定を自動化するためのアルゴリズム定義や技術検証にも深く関与いただけます。 少人数のチームで裁量を持って、プロダクトのコア機能の成長を支えていただける方を募集しています。 ■求めるスキル： ・Python（pandas、NumPy、scikit-learn、PyTorch/TensorFlow）を用いた開発経験 ・時系列予測、需要予測モデルの設計および実装経験 ・MLflowを用いたモデル管理やバッチパイプライン構築などのMLOps経験 ・SQL、MongoDBを用いたデータの加工や前処理、集計の実務経験 ・AWS（SageMaker、Lambda、RDS）を用いた本番環境での運用経験 ■歓迎スキル： ・小売、流通、EC領域におけるドメイン知識 ・季節性やトレンドを考慮した在庫最適化モデルの開発経験 ・FastAPI等を用いたMLモデルのAPIエンドポイント化の実務経験 ・A/Bテストやモデルの評価設計に関する経験 ・Dockerを用いたコンテナ運用経験 ■開発環境（主な構成）： 言語・FW：Python(pandas/NumPy/scikit-learn/PyTorch/TensorFlow)/FastAPI インフラ：AWS(SageMaker/Lambda/RDS)/BigQuery/Snowflake/dbt ツール：MLflow/Docker/GitHub/MongoDB/SQL
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】 Tech_生成AIエンジニア 【内容】 生成AIを用いた不動産仲介業の効率化に向けたアプリケーション開発。課題の発見、解決策の模索、検証、アプリケーションへの実装までを一貫して担当。具体的には、生成AIを用いたソリューションの考案と実装、複数モデルを用いた検証と精度比較、アプリケーション実装、継続的な精度向上のための仕組みづくりに従事。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonの経験3年以上 ・0→1のWebサービス構築経験3年以上 ・LangChain、LangGraph等の生成AI系ライブラリの使用経験 ・コンピュータサイエンスの基礎知識を活用した問題解決能力 ＜尚可＞ ・不動産領域の知識や不動産ドメインでの業務経験 ・不動産購入、売却経験 ・アジャイル、スクラム体制での開発経験 ・機械学習、自然言語処理、画像認識もしくはAIに関する基本的な知識 ・機械学習モデルの設計、実装経験 ・確率、統計の基礎知識 【開発環境】 ・フロントエンド：TypeScript / React.js / Next.js ・バックエンド：TypeScript / Node.js / Python ・インフラ：Google Cloud Platform / Terraform ・利用ツール：Slack / Notion / Github / Google Workspace ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】長期 【稼働日数】週５日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～90万円 ※スキル見合い 【時間】フルタイム 【面談】２回想定 【精算】140h-180h 【PC】無 【人数】1名 【年齢】47歳まで 【備考】 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
案件概要 担当業務 ・要件定義、基本設計、詳細設計、プログラム設計、コーディング、単体テスト、内部結合テストを担当いたします。 求めるスキル 必須スキル ・Webアプリ開発での設計、実装、CI/CD利用、テスト経験があること ・バックエンドにおけるPython×Webフレームワークでの開発経験があること ・ナレッジAPIアクセス経験があること ・FastAPI、またはDjango / Django REST Framework / Flask / Starlette いずれかの経験があること ・スクラム開発活動において協働・自立の両立ができること ・メンバーとのコミュニケーションが問題なくでき、報連相が滞りなくできること ・作業を前のめりで遂行できること 歓迎スキル ・フロントエンドにおけるTypeScript・React・Next.js、SSRの経験 ・IaCによるAWSシステム構築経験 ・CI/CDパイプライン構築経験 ・AWS各種サービスの知見 ・非機能検証経験 ・AWSシステム（ECS/Fargate、Lambda、Aurora（PostgreSQL））の経験 ・Vibe Codingなどを用いたAI活用の経験 ・生成AI利用によるドキュメント作成の経験 ・ML/DL/NN/LLMに関する知識 その他 精算幅：140-180h 時期：2026年5月 勤務形態：フルリモート
物流の売買関連業務のシステム化案件となります。 元となるシステムであるSAPをフルスクラッチでWEB開発中です。 ■工程：基本設計,詳細設計,開発,単体テスト,結合テスト,総合テスト,運用 ■開発環境： Java、HTML5、Javascript、Spring、jQuery，angular.JS ■必須スキル： ・Javaでの基本設計、機能追加のご経験 ・業務システムでの開発経験3年以上 ・フルスクラッチでのシステム開発経験 ■歓迎スキル： ■勤務地：秋葉原 ■募集人数：1名 ■単価：80 ■精算幅：140~180 ■面談回数：1回（弊社同席） ■就業時間：確認中 ■リモート可否：不可 ■交通費支給あり ■年齢：年齢不問 ■支払いサイト：30日
