株式会社テクノスタンダードは「楽しく開発を続けられる会社」をモットーにエンジニアフレンドリーな会社を目指しています。
株式会社テクノスタンダードについて
弊社では、フリーランスや副業で活躍するエンジニア・クリエイターの皆さまに向けて、エンド直案件を中心とした幅広いお仕事をご紹介しており、一人ひとりのスキルや志向にマッチした現場との出会いを支援しています。
Technical Assist Service (TAS)
弊社が提供する「Technical Assist Service」は、企業のITプロジェクトにエンジニアが直接参画し、設計・開発・保守・インフラ構築など多様なフィールドで力を発揮できるサービスです。
サービス領域は、Web・モバイルアプリ開発、業務システムの構築、クラウド環境の設計・運用、ネットワーク・セキュリティ支援、AI・データ分析など多岐にわたります。
準委任契約をベースとした柔軟な働き方が可能で、安定した稼働とスキルアップの両立を支援します。
また、フリーランスや副業エンジニアの方々が無理なく力を発揮できるよう、キャリア相談・技術支援・メンタリングなどのサポート体制も整えており、「ともに成長するパートナー」として一人ひとりと丁寧に向き合っています。
Programmers Guild（プログラマーズギルド）
さらに、私たちのもう一つの軸である「Programmers Guild」では、本業で培ったスキルを副業で活かしたいプロフェッショナルの皆さまに向け、優秀な副業エンジニアを中核としたチームでのシステム開発の請負サービスを展開。
TAS同様、幅広い技術領域で案件に応じて柔軟に関わることができます。
本業で最先端の技術に携わりながらも余力や専門性を活かし、実務経験豊富なメンバーを軸に案件ごとに最適なチームを編成し、スピードとクオリティを両立した開発体制を実現しています。
コミュニティ
弊社では単なる「案件の紹介」だけではなく、「エンジニア・クリエイター同士のつながり」も大切にしています。
社内外を問わず、技術勉強会や交流イベントも開催し、エンジニア・クリエイター同士が刺激し合い、成長できる場づくりにも力を入れています。
是非一緒にお仕事ができることを楽しみにしております！
案件一覧
( 82 件中 1 - 10 件を表示) ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】フルスタックエンジニア ボイスアシストチーム 【内容】 音声を入力とするリアルタイムAI支援プロダクトの開発体制を増強し、開発速度と品質の両立を実現するため、新たに開発メンバーを募集いたします。 【主要業務】 ・スクラムチームでの機能開発・改善 ・音声基盤（LiveKit等）との連携設計、実装 ・STT（音声認識）・話者分離・リアルタイム文字起こしパイプラインの実装・運用改善 ・LLM応答生成・ナレッジ参照機能のAPI設計、実装 ・管理画面・モニタリングUIのフロントエンド設計、実装 ・サービス間通信とパフォーマンス最適化の支援 ・CI/CD・IaC・Observability の継続改善支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・TypeScriptを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（3年以上） ・Node.js / TypeScriptを用いたバックエンドAPIの設計・実装経験 ・Next.js / React等を用いたコンポーネント設計・状態管理・実装経験 ・PostgreSQL等のRDBにおけるスキーマ設計、インデックス設計、トランザクション設計の経験 ・認証・認可、マルチテナント、データ分離を考慮したアプリケーション設計経験 ・WebSocket / WebRTC / ストリーム処理など、リアルタイム性が求められる機能の実装経験 ・Docker / CI / 自動テストを前提としたチーム開発経験 ・複雑な仕様や要件を、他者が理解可能なコード・設計に落とし込める論理的思考力 ・月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ） ・参画時には日本に在住している方 ＜尚可＞ ・LiveKit / WebRTC / Data Channel等を用いた音声・リアルタイム通信の設計・実装経験 ・STT / TTS / 話者分離 / リアルタイム文字起こしの実装・運用経験 ・Amazon Connect / Contact Lens / Kinesis / CT-e1 / SIP等、通話・CTI基盤との連携経験 ・Chrome Extension Manifest V3 / WXT / content script / service worker の開発経験 ・Cognito / OAuth / OIDC / SAMLを用いた認証基盤の設計・運用経験 ・LLM / RAG / LangChain / LangGraph / MCP / vector searchを活用した機能開発経験 ・Terraform / AWS ECS / ALB / ECR / Secrets Manager / WAF等を用いたインフラ構築・運用経験 ・Datadog / OpenTelemetry等を用いた可観測性設計、SLI/SLO設計、障害調査の経験 ・Temporal等のworkflow engineを用いた非同期処理・長時間処理の設計経験 ・テックリードとして、コードレビューや技術選定を通じてチームの技術力を底上げした経験 ＜求める人物像＞ ・事業価値とユーザー体験を最優先に考え、技術を用いて課題解決を推進できる方 ・PoCレベルの「動くもの」に留まらず、保守性・堅牢性を意識した「使い続けられるプロダクト」を構築できる方 ・リアルタイム性・音声品質といった非機能要件を技術的に深く掘り下げられる方 ・曖昧な要件や複雑な技術課題に対し、論理的なコミュニケーションで認識齟齬なくリスペクトを持って議論を進められる方 ・変化の激しい生成AI領域において、新技術を自らキャッチアップし、即座にプロダクトへ適応できる方 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】東京都文京区湯島3-2-12 御茶ノ水天神ビル4F 【期間】6月～ 【稼働日数】週5日 【出社頻度】フルリモート 【単価】80万円〜140万円 ※スキル見合い 【時間】フルフレックス（コアタイムなし） 【面談】2回想定 【精算】140h-180h 【人数】1名 【年齢】47歳まで 【備考】 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【案件名】大手企業が推進する次世代都市関連プロジェクトにおけるスマートシティ開発 【内容】 スマートシティ開発 フロントエンド開発エンジニア ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・TypeScript、React、Next.js、Vite等を用いたWebアプリケーション開発経験5年以上 ・MVVM、Clean Architecture等のアーキテクチャ原則に基づき、責務分離と依存関係低減を適用した実務経験 ・E2E自動テストの作成・実施経験 ・依存関係注入によるテスト実装経験（Fake等のテストダブル活用を含む） ・マルチスレッドおよび非同期処理の課題を理解し、処理競合のない実装を選択・適用できる経験 ・Gitを用いたバージョン管理の経験 ・CI/CDパイプラインおよびデプロイプロセスの理解 ・スムーズなチームコミュニケーション能力 ・英語使用にアレルギーがないこと（ビジネスレベル尚可） ＜尚可＞ ・Playwright等のE2Eツールの使用経験 ・Dockerに関する知識 ・Notion、GitHub、JIRA、Confluenceを用いたチーム開発経験 ・AIコーディング支援ツール（Claude Code、GitHub Copilot等）の積極的な利用経験 ・OSS（オープンソースソフトウェア）へのコントリビュート経験 【使用技術】 フロントエンド: TypeScript, JavaScript, React.js, Next.js Vite, Material UI インフラ・開発環境: AWS（基礎知識）, Git, Docker 開発支援ツール: AIツール（GitHub Copilot, Claude Codeなど） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】 業務指示による出社（裾野市、日本橋オフィス、名古屋オフィス）の可能性あり ※業務初日は貸与PC受領のため日本橋オフィスへ出社 【期間】10月中旬、11月開始予定 【稼働日数】週５日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～100万円程度 ※スキル見合い
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】RAG / AI Agentエンジニア 【内容】 ・エンタープライズ企業向けに高度なRAG（検索拡張生成）/ AIエージェントの設計・実装 ・クライアント固有の業務課題に合わせたカスタマイズ型AIの設計/開発 ・高度なセキュリティ要件を前提としたRAGパイプライン構築 ・複数テクノロジーを組み合わせた制御ロジックの設計/開発 ・自律的に業務を完遂するAIエージェントの実装 ・非同期/ドキュメント重視（Deep Work）な開発プロセスへの参画 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 ・LLM（GPT-4、Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAIエージェントの実装経験 ・日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力 【開発環境】 ・言語/FW：Python（FastAPI）、TypeScript（React, Next.js） ・AI/MLOps：Claude / GPT / Gemini ・LLMOps：phoenix / LangSmith ・DevOps/Infra：マルチクラウド（Azure / GCP） ・IaC：Terraform / Bicep ・コンテナ：Docker ・CI/CD：GitHub Actions ・支援ツール：Cursor / Claude Code / Cline / Roo Code / GitHub Copilot 等 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】即日～ 【稼働日数】週5日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～100万円 ※スキル見合い 【時間】9:00~18:00 【面談】2回想定 【精算】140h-180h 【PC】確認中 【人数】1名 【年齢】～40代まで 【備考】 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【案件名】ファンクラブSNSのML（機械学習）エンジニア 【内容】 クリエイタープラットフォーム（ファンクラブSNS）のAIチームにおいて、コンテンツモデレーション（利用規約やガイドラインに沿った不適切な内容の削除・非表示・制限）向けAIシステムの開発・運用を担っていただくポジションです。 モデル開発・評価設計・推論パイプライン改善のいずれか、または複数領域を担当いただきます。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグの実務経験 ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験 ・ビジネス要件に基づいた評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・実運用を想定したデータセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションガイドラインの作成、およびデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる ＜尚可＞ ■モデル・アーキテクチャ ・セグメンテーションモデルの実装経験(SAM2・SegFormer・Mask2Former等) ・物体検出モデルの実装経験(GroundingDINO・YOLO系等) ・トラッキングモデルの実装経験(ByteTrack・DeepSORT等) ・動画処理パイプラインの設計・実装経験 ・fine-tuning・転移学習の実務経験 ■MLOps ・実験管理ツールの使用経験(MLflow・Weights & Biases等) ・モデルのバージョン管理の経験(Gitタグ・セマンティックバージョニング) ・推論パイプラインの本番運用経験 ・バッチ推論・GPU最適化の経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート ※恵比寿出社可能なら尚可 【期間】即日 【稼働日数】週５日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～100万円 ※スキル見合い
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】不動産テック企業の生成AIエンジニア募集（Python） 【内容】 生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。 本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、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と幅広い範囲で業務をお任せします。 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 複数のモデルを用いた検証と精度の比較 アプリケーションへの実装 継続的な精度向上のための仕組みづくり に取り組んでいただきます。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・Pythonを使用した開発経験3年以上 ・0->1のwebサービスの構築経験3年以上 ・LangChain, LangGraph等、生成AI系の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利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 【主な技術スタック】 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 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】随時～長期 【稼働日数】週５日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～８０万程度 ※スキル見合い 【時間】フルフレックス ※平日日中帯のMTG参加必須 【面談】２回想定 【精算】140h-180h 【PC】確認中 【人数】1名 【年齢】～４５歳まで 【備考】 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】 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 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】生成AI活用プロダクト開発AIエンジニア 【内容】 ・LLM連携（OpenAI/Anthropic等）、モデル選定、プロンプト最適化・評価 ・ベクトル検索（Qdrant）、インデキシング、関連度改善 ・推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ、コスト、再現性） ・品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装 ・サービスのコアとなるAIのPoC主導 ・FAQや業務マニュアル、会話ログなどのデータ加工・分析 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・OpenAI, Claude, GeminiなどのLLM API利用経験 ・LLMに対する知見（transformerの原理理解など） ・Pythonによる開発経験、アルゴリズム/データ構造の実装能力 ・Webアプリケーション開発経験 ・データ分析実務経験 ・Unix, Git, Docker, DBなどの基礎技術理解と利用経験 ・RAGまたはAIエージェント（ReAct等）の設計・実装経験 ＜尚可＞ ・AIエディター（Cursorなど）の活用経験 ・HTTP, TCP/IPなどの低レイヤー技術理解 ・統計理解、データ分析経験 ・機械学習、LLM、自然言語処理分野での高度な実績 ・関連分野のコンペで高成績を収めた経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】即日～長期 【稼働日数】週5日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～90万円程度※スキル見合い 【時間】平日日中8時間 【面談】2回想定 【精算】140h-180h 【PC】貸与あり 【人数】1名 【年齢】40代まで 【備考】 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【案件名】複数の新規自社プロダクト開発を主導するAIエンジニア募集 【内容】生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 Pythonを使用したwebアプリケーションの開発経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ＜尚可＞ Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の熟達 HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 統計の理解、データ分析の経験 機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験 機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験 ＜開発環境＞ フロントエンド: React/Next.js、Chrome Extension バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python データベース: PostgreSQL、Qdrant（ベクトルDB） インフラ: AWS、Terraform CI/CD: GitHub Actions 監視: Datadog AI: OpenAI/Anthropic API 等 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】フルリモート 【期間】随時 【稼働日数】週５日 【勤務時間】フレックス（土日なし）」 【出社頻度】フルリモート 【単価】 ～120万円程度 ※スキル見合い
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【案件名】AIエンジニア 【内容】 生成 AI の独自性を強化し、品質/速度/コストの最適化を進めるため、AI エンジニアを募集します。 ・サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導 ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装など。 チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。 ・データの取得、分析および加工 FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどを取り扱います。 生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。 【主要業務】 ・LLM 連携（OpenAI/Anthropic 等）、モデル選択/プロンプト最適化/評価 ・ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 ・推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） ・品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力 ・月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ） ＜尚可＞ ・Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の熟達 ・HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 ・統計の理解、データ分析の経験 ・機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験 ・機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験 ＜求める人物像＞ ・LLM領域への知的好奇心をお持ちの方 ・コミュニケーション、連携を主体的に取れる方 ・抽象的な課題に対しても、問題を構造化し論理的に解決策を導き出せる方 ・技術的な議論において、相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方 ・自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習・調査を行いながらゴールまで完遂できる方 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】東京都文京区湯島3-2-12 御茶ノ水天神ビル4F 【期間】6月～ 【稼働日数】週5日 【出社頻度】フルリモート 【単価】80万円〜130万円 ※スキル見合い 【時間】フルフレックス（コアタイムなし） 【面談】2回想定 【精算】140h-180h 【人数】1名 【年齢】47歳まで 【備考】 ・外国籍の方NG ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【案件名】 データ分析プラットフォームのバッチ開発・運用エンジニア 【内容】 ライブ配信事業における、Youtubeのデータ取得バッチ基盤リファクタリングおよびdbt移行 ・GKE+Argo Workflows で稼働する外部API連携の分析データ収集バッチの運用・障害対応 ・分析ニーズに応じた新規バッチの設計・実装 ・Snowflake 内でのデータ加工・モデル整備 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【スキル】 ＜必須＞ ・GCP 実務経験（BigQuery / GCS / Pub/Sub / GKE のうち複数） ・Kubernetes 運用経験（Argo Workflows / ArgoCD は特に歓迎） ＜尚可＞ ・dbt／Dataform等のデータモデリングツールを用いた開発経験 ・Snowflakeを用いた開発・運用経験 ・外部API（YouTube Data API／YouTube Analytics API等）のクォータや認可に関する制約を考慮した開発経験 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】田町 【期間】10月～ 【稼働日数】週５日 【出社頻度】フルリモート 【単価】～100万円程度 ※スキル見合い
