株式会社Kaizen Tech Agentは、「人と技術をつなぐ」ことを企業理念に掲げ、日々向上していく『技術』と『人』を最適な形でむつび付け提供することで、
お客様にとって真にプラスとなる価値でありたいと考えております。
私たちはそれぞれの個性を尊重し、ほっとする和みの社風でありながら、変化する時代に対して受け身にならず、未来への挑戦心を宿しています。
事業領域は、WEBアプリ開発、業務システム開発、スマホアプリ開発、インフラ構築など幅広く展開しており、
フリーランス様に対して最適な案件をご提案させて頂いております。どんな些細な事でも結構ですので是非いつでもお気軽にご相談ください。
案件一覧
( 1,985 件中 21 - 30 件を表示) お任せしたいこと ［役割］ プロダクトマネージャー（PdM）として、YouTuberや企業のマーケティング担当者が利用する「YouTubeアナリティクスデータ連動型・チャンネルグロース支援SaaS」の新規機能の企画・仕様策定、および開発ディレクションを主導していただきます。 ［役割に対して求める成果］ YouTubeのアルゴリズム変更や市場のニーズをいち早く察知し、競合他社に勝る機能（AIを用いたサムネイルクリック率予測、競合調査ダッシュボード等）をプロダクトバックログとして定義し、エンジニアチームと連携してタイムリーにリリースすること。 具体的な業務内容 自社マーケティングSaaSにおける、YouTubeデータを活用した新規機能の要求定義・要件定義およびプロダクト要求仕様書（PRD）の作成 Figma等を用いた画面ワイヤーフレームの検討、およびUI/UXデザイナー、エンジニアとの実現可能性の調整 Jiraを用いたプロダクトバックログの管理、タスクの優先順位付け、およびマイルストーン（ロードマップ）の策定・更新 YouTubeの公式ドキュメント（API仕様等）や規約改定の調査、およびそれを踏まえた機能制約の整理 開発スプリント（アジャイル）のファシリテーション、およびエンジニアからの技術的な質問・課題に対する意思決定 リリース後のユーザー行動ログ（Amplitude等）や、チャーンレート、CSからの要望に基づく次期機能の改善提案 必須スキル・経験 WebサービスまたはSaaSプロダクトにおける、プロダクトマネージャー（PdM）またはディレクターとしての実務経験3年以上 システムエンジニア（SE）等の開発経験、あるいはAPI、DB構成、システムアーキテクチャの基礎的な知識（コードの概念が理解できること） ユーザーのペイン（課題）を整理し、エンジニアが実装可能な仕様（チケット、PRD）に落とし込める構造化・言語化スキル データ（SQL、BIツール、アクセス解析等）に基づいた、機能の仮説検証および効果測定の実務経験 Jira、Confluence、Notion、Figma等のモダンなプロダクト管理・デザインツールの運用経験 歓迎スキル・経験 YouTubeアナリティクス、YouTube Data APIを活用したサービスや社内ツールの企画・開発経験 動画マーケティング、SNS運用ツール、または広告配信システム関連ドメインでの実務実績 認定スクラムマスター（CSM）またはスクラムプロダクトオーナー（CSPO）の資格保持 ゼロからの新規プロダクト立ち上げ、または大規模なリニューアルをPMとして牽引した経験 プロダクトグロースにおける、ユーザーインタビューやUXリサーチの実践経験 開発環境 管理・ドキュメント：Jira, Confluence, Notion, Slack デザイン・プロト：Figma 技術スタック（開発チーム側）：TypeScript, Next.js, Python, AWS 分析ツール：Amplitude, Google Analytics 開発チームについて PdM1名（今回の募集枠）、デザイナー1名、フロント2名、バックエンド3名、データサイエンティスト1名の、自律性が高く機動力のあるスクラムチームです。 ドキュメント（Notion/PRD）による非同期コミュニケーションが非常に洗練されており、無駄な会議を排除して「本質的な価値作り」に向き合える文化です。 求める人物像 「なぜ作るのか」「誰のための機能か」を常に問い続け、チームに対してデータと情熱を持ってロジカルに説明できる方 エンジニアの技術的好奇心と、ビジネススピードのバランスを保ちながら、現実的な着地点を見出せる調整力のある方 仕事の魅力 今や企業の主要マーケティングチャネルとなった「YouTube」の成長を科学する、非常にトレンド性の高いSaaSプロダクトの舵取りを担えます。 エンジニアやデータサイエンティストの優秀なメンバーが揃っており、PdMとしてのプロダクト戦略の具現化をスピード感持って体験できます。 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。
お任せしたいこと ［役割］ IT統制/内部統制コンサルタント（またはシニアPMOクラス）として、急成長に伴い監査体制の強化を迫られている上流SaaS企業において、J-SOX（財務報告に係る内部統制）に準拠した「IT全般統制（ITGC）」および「IT業務処理統制（ITAC）」のフレームワーク構築・評価を主導していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 現状のプロダクト開発プロセス（Git管理、デプロイフロー）や社内インフラの運用状況を可視化し、監査法人の要求を満たしつつ、開発スピードを阻害しない最適な統制ルール（フロー図、リスクコントロールマトリクス：RCM）を策定・定着させること。 具体的な業務内容 社内ITインフラ（ID管理、ネットワーク、クラウド環境）におけるリスクの抽出と、IT全般統制（ITGC）フレームワークの設計 プロダクト開発チームのソースコード変更・承認フロー（GitHubの運用等）や、本番環境へのリリースプロセスの監査対応検証 3点セット（業務記述書、フロー図、リスクコントロールマトリクス：RCM）の新規作成、および法改正・組織変更に伴う改訂作業 IT全般統制の運用テスト（ウォークスルー等）の計画策定、実行、および証跡（エビデンス）の管理体制の構築 監査法人（公認会計士等）とのコミュニケーション窓口となり、指摘事項に対する改善策（是正措置）の立案・社内調整 社内各部門（情シス、人事、開発チーム等）向けの説明会実施や、統制ルールの定着化に向けたチェンジマネジメント 必須スキル・経験 上場企業、または上場準備中（IPO前）の企業におけるIT全般統制（ITGC）の構築・運用、または評価の実務経験3年以上 J-SOX（内部統制報告制度）に関する深い知識、および3点セット（業務記述書・フロー図・RCM）の作成実績 クラウドサービス（AWS/GCP等）やSaaS（IDPツール、GitHub等）を用いたモダンなシステム開発環境におけるIT統制の知識 複数の部門（エンジニア、コーポレート、経営層）や外部監査法人と円滑に合意形成を導ける、高い調整・コミュニケーション能力 プロジェクトの課題やリスクを整理し、論理的にドキュメントへ落とし込めるドキュメンテーションスキル 歓迎スキル・経験 システム開発（SE/PG）やITインフラエンジニアとしての実務経験（技術的背景への理解） 公認情報システム監査人（CISA）、CIA、システム監査技術者、または公認会計士などの関連資格 アジャイル/スクラム開発を導入しているWeb/SaaS系企業でのIT統制構築の経験 セキュリティコンプライアンス（ISMS、SOC2、PCI DSS等）の認証取得・運用に関わった経験 監査対応の自動化ツール（ガバナンス・リスク・コンプライアンスツールの導入等）の選定・運用経験 開発環境 管理・ナレッジツール：Confluence, Jira, Notion, Slack インフラ・開発環境（監査対象）：AWS, GitHub, 各種SaaS (Okta, Entra ID等) オフィスソフト：Microsoft Office 365, Google Workspace 開発チームについて コーポレートガバナンス部門、IT部門（情シス）、および開発部のテックリード陣と横断的に連携する独立したPMO/コンサルティングポジションです。 従来の「ルールをガチガチに固めて開発速度を落とす」古い統制ではなく、「ガードレールを敷いて安全に高速開発する」モダンなガバナンスを目指しており、経営層も非常に協力的な、理解のある環境です。 求める人物像 「ガバナンス」と「開発現場の利便性」のバランスを客観的に見極め、現場に寄り添った現実的なルール提案ができる方 抽象的な監査要件を論理的に分解し、具体的な業務手順（誰が、いつ、何を承認するか）として言語化・構造化できる能力のある方 仕事の魅力 今、多くのWeb・SaaS企業が課題としている「モダンな開発環境×J-SOX対応」の標準モデルを自らの手で構築する経験が積めます。 経営陣や監査法人とのハイレベルな交渉から、現場のプロセス改善まで、コーポレートガバナンスのプロとして極めて希少価値の高いキャリアが確立できます。 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。
お任せしたいこと ［役割］ iOSアプリエンジニア（SE〜テックリードクラス）として、モバイル端末上で高画質な動画視聴および、簡易的な動画エフェクト編集が行える自社新規モバイルアプリケーションの開発をリードしていただきます。 ［役割に対して求める成果］ SwiftUIを用いた洗練されたモダンなUI/UXの構築と、AVFoundation等のローレベルな動画処理フレームワークを駆使した、メモリ負荷の少ない滑らかな動画再生・編集体験を提供すること。 具体的な業務内容 Swift / SwiftUIを用いた、iOS向け動画再生・編集アプリケーションの新規設計および実装 AVFoundation / AVKitを用いた、動画再生制御（キャッシュ戦略、アダプティブビットレート対応）および簡易エフェクト加工機能の実装 Combine または async/await を用いた、バックエンドAPI（REST/GraphQL）との高度な非同期通信処理の実装 Core Data や Realm を用いた、ローカル環境における動画メタデータのキャッシュ管理・暗号化 XCTestを用いた、ビジネスロジックの単体テストおよびUIテストの自動化 GitHub ActionsとBitriseを組み合わせた、モバイルアプリ向けCI/CD（TestFlight配信など）の構築・運用 必須スキル・経験 Swiftを用いたiOSネイティブアプリの開発実務経験3年以上 SwiftUIを用いた宣言的UIでの画面開発、およびカスタムコンポーネント設計の経験 AVFoundationなどのマルチメディアフレームワークを用いた、動画または音声処理の開発実務経験 async/awaitを用いた非同期処理、およびWeb API（REST/JSON）との連携実装スキル Git/GitHubを用いたチーム開発フローの深い理解 歓迎スキル・経験 iOSアプリにおけるメモリプロファイリング（Instruments）やパフォーマンスチューニングの実務経験 動画配信技術（HLS / DASH）やエンコード（H.264 / H.265）に関する基礎的な知見 Combineフレームワークを用いたリアクティブプログラミングの実装経験 BitriseやGitHub Actionsを用いたモバイルアプリ向けCI/CDパイプラインの構築・運用経験 App Storeへのアプリ新規申請、およびアップデート運用の実務経験 開発環境 言語・FW：Swift 5.x, SwiftUI, AVFoundation ツール・CI：Xcode, Bitrise, Firebase, Git 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Figma 手法：スクラム開発 開発チームについて プロダクトマネージャー1名、デザイナー1名、iOSエンジニア3名、バックエンド2名のチームです。 「モバイルでの動画体験を最高にする」という共通目標があり、最新のiOSの新機能（iOS 17以降のAPIなど）をどん欲に取り入れる挑戦的な現場です。 求める人物像 iOSのUIガイドライン（Human Interface Guidelines）に精通し、手触り感の良いスムーズなアニメーションや操作性にこだわれる方 動画処理というOSのコアな機能に向き合い、低レイヤーの技術仕様を突き詰めるのが好きな方 仕事の魅力 SwiftUIとAVFoundationを駆使した、技術的難易度の高い動画系アプリ開発の核心に携われます。 フルリモート環境下で裁量を持って動きつつ、自分の作ったアプリが多くのユーザーに届けられる達成感を味わえます。 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。
お任せしたいこと ［役割］ バックエンド/データエンジニアとして、YouTube Data APIから取得する膨大な動画メタデータやコメント、視聴統計データを集約・解析する、エンタメ企業向けデータ分析プラットフォーム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］ Python（FastAPI）を用いた高速なAPI構築と、pandas/Polarsを活用した効率的なデータパイプラインにより、最新の動画トレンドをリアルタイムに抽出し、AIによる動画の自動タグ付け処理をバグなく実装すること。 具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、YouTube動画データ収集・解析用Web APIの新規設計および実装 YouTube Data APIを活用した、特定のチャンネルや急上昇動画のメタデータ（視聴数、コメント、高評価等）の自動取得バッチ開発 pandas / Polars を用いた、大量の非構造化データ（テキスト、数値）のクレンジング・特徴量抽出処理 自然言語処理ライブラリ（GiNZA / 外部LLM API等）を組み込んだ、コメントの感情分析および自動キーワード抽出ロジックの実装 Pytestを用いたバックエンドロジックの単体・結合テストコードの作成と品質管理 Dockerを用いたコンテナ環境の構築、およびAWS（ECS/Fargate）へのデプロイ支援 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の開発実務経験3年以上 FastAPI、Django、Flaskいずれかのフレームワークを用いた商用プロダクトの開発経験1年以上 pandas、NumPy、Polars等のライブラリを用いたデータ加工、またはバッチ処理の実務経験 RDBMS（PostgreSQL/MySQL等）の基本的な知識、およびSQLを用いたデータ操作スキル GitHubを用いたプルリクエストベースのチーム開発フローの習熟 歓迎スキル・経験 YouTube Data API、またはその他SNSの外部APIを用いた開発・運用経験 Docker / Kubernetesを用いたコンテナ開発環境の構築および運用の知見 AWS（ECS, Fargate, RDS, Lambda）などのクラウドインフラに関する基礎知識 自然言語処理（NLP）や、OpenAI等のLLM APIを組み込んだプロダクトの開発経験 Apache Airflowなどを用いたデータパイプライン（ETL）の構築経験 開発環境 言語・FW：Python 3.11+, FastAPI インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：Polars, pandas, Pytest, Poetry, YouTube Data API 開発チームについて テックリード1名、データエンジニア2名、Pythonエンジニア2名の計5名構成です。 動画マーケティングやエンタメ領域のデータを扱っており、最新のデータ処理技術（Polars等）を積極的に実務に投入する、非常にモダンで技術意欲の高いチームです。 求める人物像 データ処理の効率化（メモリや処理速度の最適化）に関心があり、綺麗なロジックを書くことにこだわりを持てる方 外部APIの仕様変更などに対しても、ドキュメントを読み解きながら柔軟かつ迅速に対応できる方 仕事の魅力 エンタメ×データ分析という非常に面白いドメインで、Pythonの強力なデータ処理能力を活かした開発ができます。 YouTubeという身近なプラットフォームの裏側にあるデータを扱い、最先端のトレンド解析システム作りに深く関与できます。 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。
スキル
【フルリモート／週5】Python AI・バックエンドエンジニア（生成AIアプリケーション・RAGシステム開発） お任せしたいこと 自社サービス、または社内業務の抜本的な効率化に向けた、LLM（大規模言語モデル）を活用したAIアプリケーションおよびRAG（検索拡張生成）システムのバックエンド開発をお任せします。 「最新のAIを使えば魔法のようにすべて解決する」といった幻想は捨て、社内に散らばる泥臭いドキュメント（PDF、社内Wiki、古いマニュアル等）を地道にクレンジングしてベクトル化し、ユーザーの質問に対して「ハルシネーション（もっともらしい嘘）を抑えつつ、実用的なレスポンス速度で」精度の高い回答を返すための、堅牢なAIシステム基盤作りにチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI等）を用いた、AIアプリケーション向けWeb APIの設計・開発・テスト ・LangChainやLlamaIndex等を利用した、LLM（OpenAI, Anthropic等）との連携ロジックおよびRAGパイプラインの実装 ・社内データ（テキスト、PDF、HTML等）の抽出、チャンク分割、エンベディング（ベクトル化）、およびベクトルデータベース（Pinecone, Qdrant, または PostgreSQL + pgvector等）への格納処理 ・プロンプトインジェクション等のセキュリティリスク対策、およびLLM APIのレート制限や一時的な障害に対する堅牢なリトライ・フォールバック処理の実装 ・LLMの出力精度を継続的に計測・改善するための、定量的な評価フレームワーク（RAGAs等）の導入およびログ分析 ・PdMやドメインエキスパートと連携した、「AIに何をさせれば本当に業務が楽になるのか」という要件定義およびプロンプトのチューニング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはバックエンドAPIの開発実務経験（目安として3年以上） ・FastAPI、Django、FlaskなどのWebフレームワークを用いた開発経験 ・RDBMSを用いたデータベース設計、および基本的なSQLの記述経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・LLM（OpenAI API等）を利用したアプリケーションの開発・運用経験 ・RAGシステムの構築、またはベクトルデータベースの利用経験 ・LangChain、LlamaIndexなどのLLMオーケストレーションフレームワークの使用経験 ・非構造化データ（PDFやWebページ等）のスクレイピング・データクレンジング経験 ・AWSやGCP等のパブリッククラウド環境でのインフラ構築・運用（Docker, ECS/Cloud Run等）経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11以降 フレームワーク・ライブラリ：FastAPI, LangChain, LlamaIndex データベース：PostgreSQL (pgvector), Pinecone (または Qdrant) インフラ：AWS または GCP, Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて AIアプリケーション開発チームへの配属となります。 「流行りのLLMをとりあえずチャットUIにするだけ」というアプローチを嫌い、「AIが読み込みやすいように、まずは元の社内ドキュメントのフォーマットを整理しよう」といった根本的なデータ基盤の課題から目を背けない手堅いカルチャーです。AIの出力という「非決定的な（毎回結果が変わる）システム」に対して、文句を言うのではなく、ソフトウェアエンジニアの視点から「どうすればテスト可能で、ユーザーの期待を裏切らないプロダクトにできるか」を前向きに議論しています。 求める人物像 ・華やかなAIモデルの学習そのものよりも、それをビジネスで安全に使える形にする「AIとシステムの繋ぎ込み（配管工事）」にやりがいを感じる方 ・フォーマットがバラバラな汚いデータに対しても、パズルを解くように地道な前処理・クレンジングを楽しめる方 ・「プロンプトを変えたらたまたま上手くいった」で満足するのではなく、出力結果をデータに基づき定量的に評価・改善する仕組みを作れる方 仕事の魅力 急速に進化する生成AIの技術を、実際のビジネス価値に変換する「応用領域」の最前線に立つことができます。単なるAPIの呼び出しにとどまらず、RAGの精度向上に向けた高度なデータエンジニアリングや、非決定的なシステムの品質保証といった、これからあらゆる企業で必要不可欠となる「AIエンジニア（LLMアプリケーションエンジニア）」としての極めて市場価値の高いスキルを着実に磨くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。
【フルリモート／週5／Java】大規模ECプラットフォーム・決済および会員基盤のリプレイスエンジニア お任せしたいこと ［役割］ 月間アクティブユーザー数1,000万人を超える自社ECプラットフォームにおいて、決済・会員基盤マイクロサービスの設計・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へのアップデートおよびドメイン駆動設計（DDD）へのリプレイスを推進し、密結合になったビジネスロジックを整理することで、新機能開発のスピードとシステムの保守性を大幅に向上させること。 具体的な業務内容 Java 21 / Spring Boot 3 を用いた、決済および会員基盤マイクロサービスの新規設計・開発 Virtual Threads (Project Loom) を活用した、外部決済APIや認証認可処理の非同期・高並列化によるスループット向上 Apache Kafka を利用した、注文・決済イベントの分散メッセージング処理の実装 JUnit 5 / Mockito を用いた、テストカバレッジの向上および回帰テストの自動化推進 Datadogを用いたパフォーマンス計測と、ボトルネック（商用DBのクエリ最適化など）の特定・改修 必須スキル・経験 Javaを用いたバックエンドアプリケーションの開発・運用実務経験（4年以上） Spring Boot を用いたWebアプリケーションまたはWeb APIの開発経験 RDB（MySQL / PostgreSQL等）における、インデックス設計やクエリチューニングの経験 静的型付け言語における、オブジェクト指向設計、デザインパターン、型安全性を意識した実装スキル 歓迎スキル・経験 Java 17 / 21 への移行、またはRecord型、Pattern Matchingなどの新機能を用いたリファクタリング経験 DDD（ドメイン駆動設計） やクリーンアーキテクチャの知見、および実践経験 AWS（EKS, Fargate, Aurora）などのクラウドネイティブなインフラ環境での開発・運用知見 決済、認証、請求など、データの強い整合性とセキュリティが求められるドメインの開発経験 開発環境 言語: Java 21 フレームワーク: Spring Boot 3 DB: PostgreSQL, Redis, DynamoDB インフラ: AWS (EKS), Docker ツール: IntelliJ IDEA, GitHub, Slack, Datadog, Apache Kafka 開発チームについて Javaの仕様やモダンな設計手法への関心が高いエンジニアが集まっており、技術的負債の解消へ積極的に投資する文化です。 コードレビューでは、計算量、スレッド安全性、層のモデリングが適切かどうかに焦点を当てた質の高い議論が行われています。 フルリモート・フルフレックスの体制が強固に確立されており、ドキュメント（Notion/GitHub）をベースとした自律的な非同期開発が進められています。 仕事の魅力 最新のJava 21エコシステム を大規模かつミッションクリティカルな商用環境でフル活用する経験が積めます。 大規模トラフィックと複雑なビジネスドメインが交差する領域で、リプレイスを通じた高度なアーキテクチャ設計スキルを磨けます。 フルリモート環境の中で不要な割り込みがなく、自身の最高の生産性を維持しながらエンジニアリングに100%集中できます。 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。
【フルリモート／週5／Flutter】大規模エンタメ・マンガ配信アプリの新規機能開発およびUI刷新 お任せしたいこと ［役割］ 累計ダウンロード数1,000万を超える大規模マンガ・エンタメ配信プラットフォームにおいて、Flutterを用いたiOS/Androidアプリ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］ コンテンツの増加に伴う画面遷移の複雑化をクリアにし、マンガビューアやアニメーション演出のパフォーマンスを損なうことなく、滑らかで快適な読書体験を提供すること。 具体的な業務内容 Flutter (Dart) を用いた、プロダクトの新規機能開発および機能改修 Riverpod をベースとした、厳格な単方向データフロー（UDF）による状態管理の設計 カスタムペイントやアニメーションを用いた、リッチなエフェクト・読込画面の実装 画像（マンガ原稿データ）のプリフェッチ・キャッシュ戦略の最適化による表示速度の向上 段階的なマルチモジュール構成への移行、およびCI/CDパイプラインによる検証自動化 必須スキル・経験 Flutterを用いたモバイルアプリの設計、開発、運用の実務経験（3年以上） Dart の非同期処理（Future, Stream, async/await）やジェネリクスに関する深い理解 Riverpod などの状態管理ライブラリを用いた、テストコードを意識したアーキテクチャ設計経験 各種OS（iOS/Android）固有のライフサイクルやUIガイドラインの基礎知識 歓迎スキル・経験 iOS（Swift）またはAndroid（Kotlin）いずれかのネイティブ開発・保守経験 メモリプロファイラを用いたパフォーマンスチューニング、メモリリークの特定・改善経験 Codemagic などのCI/CDツールを用いたビルド・配信の自動化設定経験 デザインツール（Figma）からUIコンポーネントを設計・実装するコンポーネント駆動開発の経験 開発環境 言語: Dart フレームワーク: Flutter 3.x 状態管理: Riverpod, Freezed ローカルDB: Isar, Hive インフラ: AWS, Firebase ツール: GitHub, Slack, Figma, Notion 開発チームについて 現在はモバイルアプリ専任のエンジニアが5名在籍しています。最新のFlutterのバージョンアップへの対応速度が非常に早く、コミュニティの動向や新しいプラグインの検証を積極的に行う文化です。 SlackやGitHubを活用した非同期コミュニケーションが極めてスムーズで、仕様の意図や技術的な意思決定のログがしっかりと残されているため、迷いなく実装に集中できます。 各メンバーが担当コンポーネントに裁量を持って進めており、割り込みミーティングも少なく、個人が最高のパフォーマンスを出せる環境を重視しています。 仕事の魅力 数百万規模のアクティブユーザー が日常的に使うアプリで、自分の書いたコードがダイレクトに体験価値へ繋がります。 大規模プロダクトならではの、パフォーマンス最適化やマルチモジュール化といった一歩踏み込んだFlutter開発を経験できます。 フルリモート・フルフレックスが定着しており、無駄なミーティングを極力減らし、実装に集中できる環境です。 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。
【フルリモート／週5／Azure】エンタープライズ向け大規模ハイブリッドクラウド基盤の設計・移行（Azure）エンジニア お任せしたいこと ［役割］ 大手製造業のグローバル展開を支える基幹システムおよび、膨大なIoTデータを集約する次世代プラットフォームにおいて、Microsoft Azureを用いたクラウドインフラのアーキテクチャ設計・移行・運用自動化を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ オンプレミスおよび他社パブリッククラウドで運用されている複数のレガシーシステムを、Azureのマネージドサービスをフル活用したクラウドネイティブ構成へと再構築し、システムの冗長性向上と運用管理コストの適正化を達成すること。 具体的な業務内容 Bicep または Terraform を用いた、Azure環境（VNet, Entra ID, AKS等）のInfrastructure as Code（IaC）による構成管理・自動化 Azure Kubernetes Service (AKS) を用いたコンテナ基盤の設計、およびマルチリージョンにまたがる高可用なネットワーク（Azure Front Door, ExpressRoute）の構築 Azure IoT Hub および Azure Stream Analytics を活用した、毎秒数万件にのぼる工場機器ログのリアルタイムデータパイプライン構築 Microsoft Entra ID（旧Active Directory） をベースとした、RBAC（ロールベースのアクセス制御）および条件付きアクセスによるセキュリティガバナンスの最適化 Azure Monitor / Log Analytics を用いた監視ダッシュボードの構築、およびオートスケーリング・アラート通知プロセスの自動化 必須スキル・経験 Microsoft Azureを用いた企業向けクラウドインフラの構築・運用実務経験（3年以上） Bicep、Terraform、またはARMテンプレートを用いた、IaCによるインフラ管理・デプロイ自動化の実務経験 Microsoft Entra ID を用いた認証・認可基盤、およびエンタープライズネットワーク（ExpressRoute等）の設計知見 Dockerを用いたコンテナ運用の経験、および Azure Kubernetes Service (AKS) などのオーケストレーションツールの活用経験 歓迎スキル・経験 Azure Solutions Architect Expert または Azure DevOps Engineer Expert の保有 オンプレミス環境からAzureへの大規模なシステム移行（Azure Migrate等を活用したLift & Shift）の実績 Azure Cosmos DB や Azure SQL Database を用いた、大規模・高可用なデータベースのチューニング経験 Azure DevOps（Azure Pipelines）を用いた、インフラおよびアプリケーションのCI/CDパイプライン構築経験 開発・運用環境 インフラ: Microsoft Azure (AKS, IoT Hub, Stream Analytics, Functions, Cosmos DB, Azure SQL, VNet) 構成管理 (IaC): Bicep, Terraform ID・セキュリティ: Microsoft Entra ID, Azure Key Vault, Azure Defender for Cloud CI/CD: Azure DevOps, GitHub Actions 監視・ログ: Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights ツール: GitHub, Slack, Jira, Notion 開発チームについて マイクロソフトの最新テクノロジー（Azureの各種GA機能、プレビュー機能）へのキャッチアップが非常に早く、公式ドキュメントやアーキテクチャガイド（CAF / WAF）に準拠した美しいインフラ設計を好むメンバーが集まっています。 インフラの変更はすべてプルリクエストベースで管理されており、コードレビュー（Bicep/Terraformレビュー）では、セキュリティの脆弱性や最小権限原則の遵守、コスト効率が厳格にチェックされます。 フルリモートワークを前提としたオープンな文化で、設計の意図や技術的な決定事項、トラブル時のポストモーテム（事後分析）はすべてドキュメント化され、チーム内で非同期に共有・アップデートされています。 仕事の魅力 エンタープライズ規模のダイナミックなAzureアーキテクチャの設計から構築まで、最上流から一気通貫で携わることができます。 単なるリソースの作成に留まらず、AKSを用いたコンテナ化や、IoT連携、厳格なセキュリティ統制など、Azureの深部に迫る高難易度なクラウドエンジニアリングを追求できます。 フルリモート・フルフレックスの体制が成熟しており、無駄なミーティングや社内政治に煩わされることなく、エンジニアとしての本質的な課題解決に100%集中できます。 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。
【フルリモート／週5／AWS】月間億単位のログを処理するデータ基盤クラウドインフラエンジニア お任せしたいこと ［役割］ 数十の自社SaaSプロダクトから出力される、月間億単位のマルチテナントログ・アクティビティデータを集約・分析する「全社共通データプラットフォーム」のAWSインフラ設計・構築・運用を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ Infrastructure as Code（IaC）を徹底し、データの急増に耐えうるオートスケーリング機構と、サーバーレスアーキテクチャによるインフラコストの最適化（前年比20%削減）を両立させること。 具体的な業務内容 Terraform を用いた、AWSリソース（VPC, IAM, ECS, Lambda等）の構成管理およびCI/CDパイプラインによるデプロイ自動化 Amazon Kinesis Data Firehose や AWS Glue を用いた、大量ログデータのストリーミング・ETLパイプラインの構築とチューニング Amazon S3 上のデータレイクに対する、Amazon Athena を用いた高速かつ低コストなクエリ基盤の最適化（パーティション設計・Apache Parquet化） Amazon ECS on Fargate を用いたマイクロサービス群のコンテナインフラ構築と、疎結合なネットワーク設計 AWS Cost Explorer や Datadog を用いたコストボトルネックの特定、およびリザーブドインスタンス/Savings Plansの最適配置 必須スキル・経験 AWSを用いたパブリッククラウドインフラの構築・運用実務経験（3年以上） Terraform（またはAWS CloudFormation）を用いた、コードによるインフラ管理（IaC）の実務経験 Dockerを用いたコンテナオーケストレーション（Amazon ECS / EKS）の運用経験 ネットワーク（VPC, Route 53, ALB）および、IAMポリシーを用いた最小権限原則に基づくセキュリティ設計の知識 歓迎スキル・経験 AWS Certified Solutions Architect - Professional または DevOps Engineer - Professional の保有 AWS LambdaやAmazon DynamoDBなどを組み合わせた、サーバーレスアーキテクチャの開発・運用経験 Amazon EMR や Apache Spark を用いた、大規模な分散データ処理・分析基盤の運用知見 既存のオンプレミス環境、または他社クラウドからAWSへの大規模なシステム移行（マイグレーション）の実績 開発環境 インフラ: AWS (ECS on Fargate, Lambda, Kinesis, Glue, Athena, S3, RDS, DynamoDB) 構成管理 (IaC): Terraform, Terragrunt CI/CD: GitHub Actions, AWS CodePipeline 監視・ログ: Datadog, Amazon CloudWatch ツール: GitHub, Slack, Jira, Notion 開発チームについて インフラを「ソフトウェア」として捉え、手動運用の撲滅と自動化に強いこだわりを持つSRE/インフラエンジニアが集まっています。 コードレビュー（Terraformレビュー）では、Terraformのモジュール設計の再利用性や、IAMの権限設定が最小限に絞られているか、コスト効率が考慮されているかなどが徹底的に検証されます。 フルリモート環境が前提となっており、アーキテクチャの変更提案（RFC）やトラブルシューティングのポストモーテム（事後分析）などは、すべてNotionへ詳細にドキュメント化される文化です。 工作の魅力 マネージドサービスをフル活用したモダンなAWSアーキテクチャの設計に、最初から最後まで深く潜り込むことができます。 単にサーバーを立てるだけでなく、億単位の大規模データを扱うためのデータパイプラインやコスト最適化など、高難易度なクラウドエンジニアリングを追求できます。 フルリモート・フルフレックスの柔軟な環境が整っており、ミーティングによる中断を最小限に抑え、インフラコードの記述や検証作業に100%没頭できます。 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。
【フルリモート／週5／C#】モダン.NETへの刷新・大規模基幹システムのクラウド移行（AWS/Azure）エンジニア お任せしたいこと ［役割］ 長年オンプレミス環境で運用されてきた大規模な基幹ビジネスシステムにおいて、C#および最新の.NET環境を用いたクラウドネイティブアーキテクチャへのリプレイス・新機能開発を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ .NET Frameworkで構築されたレガシーな資産を、モダンな .NET 8 / 9 へ移行し、マイクロサービス化やコンテナ化を推進することで、システムの保守運用コストを大幅に削減し、パフォーマンスを向上させること。 具体的な業務内容 C#（.NET 8 / 9） を用いた、高並列・高スループットなWeb APIおよびバックエンドサービスの設計・開発 Entity Framework Core を用いた、データベースアクセス層の最適化およびクエリのチューニング 既存の Windows Forms や WCF で書かれたレガシーコードの解析、および ASP.NET Core（Web API / Blazor）への段階的リプレイス Docker / Kubernetes を用いたコンテナ環境への移行、およびクラウド（AWSまたはAzure）上へのデプロイ・インフラ設計 xUnit / Moq を用いた自動テストの導入、および GitHub Actions によるCI/CDパイプラインの構築・運用 必須スキル・経験 C#を用いたWebアプリケーションまたは業務システムの開発・運用実務経験（4年以上） .NET Core または .NET 5以上（C# 9.0以降の言語仕様）を用いた開発実務経験 RDB（Microsoft SQL Server / Oracle Database / PostgreSQLなど）の利用経験、および複雑なSQLの作成・チューニングスキル LINQを用いた効率的なデータ処理の実装、および非同期プログラミング（async/await）の深い理解 歓迎スキル・経験 .NET Frameworkから最新の .NET (.NET Core) への大規模なシステム移行（リプレイス）の実績 AWS（ECS, Lambda）または Azure（App Service, AKS）などのパブリッククラウドを用いたインフラ構築・運用知見 依存性の注入（DI）、クリーンアーキテクチャ、またはドメイン駆動設計（DDD）に基づいた設計経験 基幹システム（金融、製造、流通、医療など）におけるミッションクリティカルなドメイン知識 開発環境 言語: C# (.NET 8 / 9) フレームワーク: ASP.NET Core, Entity Framework Core DB: Microsoft SQL Server, PostgreSQL インフラ: AWS (ECS, Aurora) / Azure (App Service, Azure SQL) ツール: Visual Studio 2022, JetBrains Rider, GitHub, Slack, Datadog 開発チームについて C#の最新仕様（C# 12 / 13など）や、.NETのパフォーマンス向上に関するアップデートに対して非常に感度が高いエンジニアが揃っています。 コードレビューでは、メモリ割り当ての最適化（SpanやMemoryの活用）や、静的コード分析ツールを用いたコード品質の均質化について、論理的でオープンな議論が行われています。 フルリモート環境が前提となっており、仕様検討から設計の合意形成までドキュメント（Notion / GitHub Issue）ベースでクリアに集約されているため、自身のタスクに集中しやすい環境です。 仕事の魅力 「古いC#」から「最先端のC# / .NET」へのリプレイスという、技術的にも難易度が高く、市場価値の非常に高いエンジニアリングに深く携わることができます。 単なる機能追加ではなく、アーキテクチャの選定やクラウド移行など、インフラからアプリケーションまでを横断するダイナミックな開発を経験できます。 フルリモート・フルフレックスの柔軟な環境が整っており、無駄なミーティングを排除し、自身の開発パフォーマンスを最大限に発揮してコードに没頭できます。 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。
