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。
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( 2,360 件中 311 - 320 件を表示) 【フルリモート／週5】Pythonデータサイエンティスト（ビジネス課題解決・統計モデリング） お任せしたいこと 自社サービスにおいて、蓄積された膨大なユーザー行動データやトランザクションデータを分析し、ビジネス上の意思決定やプロダクトの機能改善を牽引するデータサイエンティストとしての業務をお任せします。 「とりあえず最新のディープラーニングモデルにデータを突っ込む」といった目的化されたAI開発ではなく、欠損だらけの泥臭いデータを地道にクレンジングし、ビジネス要件に合わせて「解釈可能でシンプルな統計モデル」を構築することで、売上向上やユーザー体験の改善といった確実な成果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（Pandas, NumPy, scikit-learn等）を用いた、探索的データ分析（EDA）および特徴量エンジニアリング ・LightGBM、XGBoost、ランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムを用いた、予測モデル（チャーン予測、LTV予測、レコメンド等）の構築と評価 ・ビジネスサイド（経営層やマーケティング部門）が抱える曖昧な課題をヒアリングし、データで解ける仮説に落とし込む要件定義 ・因果推論や統計的仮説検定を用いた、A/Bテストの設計および効果検証（有意差の判定とビジネスへの影響評価） ・SQL（BigQuery, Snowflake, Redshift等）を用いた、複雑なログデータからの分析用データマート作成・抽出 ・分析結果をJupyter Notebook等で可視化し、非エンジニアにも分かりやすくインサイトを伝えるレポーティングおよびプレゼンテーション ・MLOpsエンジニアと連携した、作成したモデルの本番環境（推論API）へのデプロイに向けたコードのリファクタリング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたデータ分析、または機械学習モデリングの実務経験（目安として3年以上） ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、高度なSQL（Window関数や複雑なJOIN等）を用いたデータ抽出経験 ・統計学、および基礎的な機械学習アルゴリズムに関する数学的な理解 ・Git / GitHubを用いたソースコード管理・チーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・BtoCサービスにおけるA/Bテストの設計・運用、および因果推論の実務経験 ・PyTorch、TensorFlow等を用いたディープラーニング（自然言語処理、画像認識等）の開発経験 ・Tableau、Looker、Redash等のBIツールを用いたダッシュボード構築経験 ・Dockerを用いた再現性のある分析環境の構築、およびクラウド（AWS, GCP）上でのデータ処理経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または論文執筆・学会発表経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL 分析ライブラリ：Pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, SciPy, Statsmodels データ基盤：BigQuery (または Amazon Redshift, Snowflake) 分析環境・BI：Jupyter Notebook, Google Colab, Redash (または Looker, Tableau) バージョン管理・CI/CD：GitHub コミュニケーション・管理：Slack, Jira, Confluence, Zoom プロジェクトチームについて データ戦略・アナリティクスチームへの配属となります。 「精度が0.1%高いが、なぜその結果を出したのか誰も説明できないブラックボックスなモデル」よりも、「精度は少し落ちるが、営業担当者が顧客に理由を説明できるホワイトボックスなモデル（ロジスティック回帰や決定木など）」を実務においては高く評価する、地に足の着いたカルチャーです。綺麗なデータセットが用意されていることは稀であり、「そもそもこのログの定義はおかしくないか？」とデータエンジニアと共に上流のトラッキング仕様から見直していく泥臭い作業を厭わない実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・データサイエンスの業務の8割を占めると言われる「データの前処理・クレンジング」に対して、パズルを解くように前向きに楽しめる方 ・「p値」や「AUC」といった専門用語を並べるのではなく、ビジネスサイドに対して「結局、次にどんなアクションを取るべきか」を平易な言葉で説明できる方 ・最新の論文やアルゴリズムを追うだけでなく、それが自社のビジネス課題に対してコストに見合ったリターンをもたらすかを冷静に見極められる方 仕事の魅力 数字遊びの分析で終わるのではなく、導き出したインサイトがプロダクトの機能変更や数億円規模のマーケティング施策に直結する、事業の意思決定の「心臓部」を担うポジションです。複雑なビジネスドメインを数理モデルに落とし込み、ステークホルダーを動かして価値を創出する経験を通じて、単なる「分析屋」の枠を超えた、極めて市場価値の高い「ビジネス・データサイエンティスト」としての息の長い実力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】機械学習エンジニア・MLエンジニア（AIプロダクトの社会実装・推論モデル開発） お任せしたいこと 自社で展開するWebサービスやSaaSにおいて、蓄積されたビッグデータを活用し、ビジネス課題を解決するための機械学習モデルの設計・開発、および本番環境への実装（社会実装）をお任せします。 「Kaggleのような綺麗に整ったデータセットに最新のアルゴリズムを適用して精度を競う」といった学術的・実験的なアプローチではなく、欠損だらけで仕様が統一されていない泥臭い生データと格闘し、時に「ルールベースの単純なシステム」という現実的な選択肢も視野に入れながら、確実な費用対効果（ROI）を生み出すAIシステムをチームで作り上げていただきます。 具体的な業務内容 ・Python（Pandas, NumPy, scikit-learn等）を用いたデータのクレンジング、探索的データ分析（EDA）、および高度な特徴量エンジニアリング ・ビジネス課題（レコメンド、需要予測、ダイナミックプライシング、自然言語処理によるテキスト分類など）に対する、最適な機械学習アルゴリズムの選定とモデル構築 ・構築した機械学習モデルの本番運用に向けた、推論用API（FastAPI等）の設計・開発および処理速度（レイテンシ）のチューニング ・データエンジニアと連携した、学習用データパイプラインの設計とSQL（BigQuery等）を用いたデータマート構築 ・MLOpsエンジニアと連携した、推論モデルの本番環境へのデプロイ（Dockerコンテナ化）およびA/Bテストの設計・効果検証 ・稼働中のモデルに対する継続的なモニタリング、および精度劣化（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知した際の再学習サイクルの実行 ・ビジネスサイド（PdMや事業責任者）に対する、モデルの予測根拠（特徴量重要度など）の論理的な説明と期待値調整 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル（分類、回帰、クラスタリング等）の実務開発経験（目安として3年以上） ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、複雑なSQLを用いたデータ抽出・前処理の経験 ・基本的な機械学習アルゴリズムの背後にある数学・統計学的知識 ・Git / GitHubを用いたソースコード管理、およびソフトウェアエンジニアリング（テスト、可読性を意識したコーディング）の基礎知識 歓迎スキル・経験 ・PyTorch、またはTensorFlowを用いたディープラーニング（画像認識、自然言語処理、LLM等）のモデル開発経験 ・作成したモデルをWeb API等のソフトウェアとして本番環境に組み込み、運用した実務経験 ・AWS（SageMaker等）、またはGCP（Vertex AI等）を利用したクラウド上での機械学習基盤の利用経験 ・推薦システム（レコメンデーションエンジン）や検索アルゴリズムの開発・改善経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの実績、または関連分野での論文執筆経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL MLライブラリ：scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch (または TensorFlow), Hugging Face Transformers Webフレームワーク：FastAPI (または Flask) データ基盤・インフラ：BigQuery (または Snowflake), AWS または GCP, Docker バージョン管理・CI/CD：GitHub, GitHub Actions コミュニケーション・管理：Jira, Notion, Slack, Zoom プロジェクトチームについて AI・機械学習プロダクト開発チームへの配属となります。 「0.1%の精度向上」のために莫大な計算コストをかけるような精度至上主義を嫌い、「精度はそこそこでも、推論が速く、なぜその結果になったか説明可能なホワイトボックスなモデル」を実務においては高く評価する手堅いカルチャーです。予測が大きく外れた際にも、アルゴリズムをいじる前に「そもそも元のログデータにバグが混入していないか？」と上流のデータパイプラインまで泥臭く遡って原因を特定する、エンジニアリングマインドを持ったメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「最新のAI論文を実装すること」よりも、「自分の作ったモデルでビジネス指標（売上やCVR）が改善すること」に強いやりがいを感じる方 ・Jupyter Notebook上で動く使い捨てのコード（スパゲッティコード）で満足せず、保守性やテスト容易性を意識したプロダクションコードを書こうと努力できる方 ・「AIは魔法ではない」という事実を理解し、非エンジニアからの過度な期待に対して、技術的制約やリスクを誠実に説明・交渉できる方 仕事の魅力 アカデミアや研究室の閉じた世界ではなく、数百万人のユーザーが利用する本番環境において、自ら構築したモデルがダイレクトにユーザー体験を変え、事業に利益をもたらす瞬間を体感できるポジションです。データサイエンスの知識に加えて、ソフトウェアエンジニアリングの実装力（MLOps領域への越境）を身につけることで、「PoC（概念実証）で終わらせない、実務で本当に使えるAIエンジニア」として極めて市場価値の高い希少なキャリアを築くことができます。 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。
お任せしたいこと ［役割］ インフラ/SREエンジニアとして、オンプレミス環境からクラウドへの移行を進めている既存プロダクト群の、AWSインフラ構築、コンテナ移行（EKS）、およびInfrastructure as Code（IaC）の推進を担っていただきます。 ［役割に対して求める成果］ 手作業でのインフラ管理を完全に排除し、TerraformとGitHub Actionsを用いた自動デプロイフロー、およびDatadogによるオブザーバビリティ監視基盤を完成させること。 具体的な業務内容 Terraformを用いた、AWSマルチアカウント環境のリソース構成管理とコード化（モジュール化の推進） Amazon EKS（Kubernetes）環境の設計、クラスタ構築、およびマニフェスト（Helm）の最適化 GitHub Actionsを用いた、コンテナイメージの自動ビルド・デプロイ（CI/CD）環境の構築 Datadogを活用したシステム監視、ログ集約、および適切なアラート定義の設計・チューニング アプリケーション開発チームと連携した、アーキテクチャの改善提案や負荷対策（オートスケーリング設定等）の支援 本番環境での障害発生時における原因究明、トラブルシューティング、および再発防止策の策定 必須スキル・経験 AWS（EKS, ECS, EC2, RDS, IAM等）を用いたクラウドインフラの構築・運用実務経験3年以上 Terraformを用いたInfrastructure as Code（IaC）の実務における運用経験 Dockerを用いたコンテナの作成、およびコンテナ環境でのシステム運用経験 GitHub ActionsなどのCI/CDツールを用いた自動化パイプラインの構築経験 Linuxサーバーの基本的な操作、シェルスクリプトを用いた簡単な運用自動化スキル 歓迎スキル・経験 Kubernetes（EKS, GKE等）を用いたコンテナオーケストレーションの商用運用経験 Datadog、Prometheus、Grafanaなどのモダンなツールを用いた監視環境の構築経験 PythonやGoを用いた、インフラ運用補助・自動化ツールの開発実務経験 大規模トラフィック下での負荷テストの実施、およびパフォーマンスチューニングの経験 AWS認定ソリューションアーキテクト（SAP）などの上位資格の保持 開発環境 クラウド：AWS (EKS, ECS, EC2, RDS, Lambda, S3) IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions, Helm 監視・ログ：Datadog, AWS CloudWatch OS・管理：Linux, Docker, GitHub, Slack 開発チームについて 現在はSRE専任のエンジニアが3名在籍しており、各開発チームを横断的に技術支援しています。 自動化への情熱が非常に強いチームで、手作業でのオペレーションを極限まで排除することを評価する非常にモダンな技術文化です。 求める人物像 「攻めのインフラ」として、最新のクラウドネイティブ技術を積極的に検証・導入できる方 開発チームの生産性を向上させることに喜びを感じ、ホスピタリティを持って技術支援ができる方 仕事の魅力 Terraformによる100%コード化やEKSの導入など、モダンなSREとしてのスキルセットを網羅的に実践できます。 フルリモート環境下で自律的に動くことが推奨されており、自身の裁量で最適なインフラを設計できます。 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
お任せしたいこと ［役割］ バックエンドエンジニアとして、Ruby on Railsを用いた自社EC/倉庫連携システムの在庫管理・ロジスティクスAPIの機能拡張、およびパフォーマンス改善を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 詳細設計書をもとに、Active RecordのN+1問題を回避した高速なクエリ実装を徹底し、同時注文などの同時実行リクエスト時にもデータ整合性を担保する堅牢なロジックを実装すること。 具体的な業務内容 Ruby on Railsを用いた、在庫引当・入出庫ステータス更新APIのエンドポイント設計および実装 Active Recordを活用したデータベース操作（悲観的/楽観的ロックの実装など）およびマイグレーションの作成 Sidekiqを用いた、大量の配送メール通知やデータ同期タスクなどのバックグラウンド非同期処理の実装 RSpecを用いた、モデルおよびリクエストに対する網羅的な単体・結合テストコードの作成 Dockerを用いたローカル開発環境での動作検証、および不具合発生時のバグ修正対応 GitHub上でのプルリクエスト作成、およびコードレビュー指摘事項の迅速な修正 必須スキル・経験 Ruby on Rails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 Active Recordを用いたDB操作、およびインデックス・トランザクション等のRDBMSに関する基礎知識 RSpecを用いた自動テストコードの作成実務経験（Mock/Stubの適切な活用スキル） Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験（docker-composeを自在に扱えるレベル） Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コードレビュー等）の実務経験 歓迎スキル・経験 SidekiqやResqueなどの非同期処理ライブラリを用いたバックグラウンド処理の実装経験 大量データ（数百万件以上）を扱う環境での、SQLクエリのパフォーマンスチューニング経験 RuboCopなどの静的解析ツールを用いたコード品質の維持・改善経験 AWS（ECS, Fargate, RDS, S3）などのクラウドインフラに関する基礎的な知識 既存のファットコントローラー、ファットモデルを適切にリファクタリングした経験 開発環境 言語・FW：Ruby 3.x, Ruby on Rails 7 インフラ・DB：AWS, MySQL, Docker, Redis 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：RSpec, RuboCop, Sidekiq, GitHub Actions 開発チームについて プロダクトマネージャー1名、バックエンドエンジニア4名、フロントエンド2名の計7名構成です。 技術負債の解消やリファクタリングにも非常に理解があり、エンジニアが綺麗なコードを書くことに集中できる、落ち着いた大人の開発環境です。 求める人物像 コーディング規約を尊重し、他のメンバーが読みやすくメンテナンスしやすいクリーンなコードを意識できる方 仕様の不明点がある際、抱え込まずにSlack等のチャットツールで早期に相談・確認ができる方 仕事の魅力 データ整合性とパフォーマンスが極めて重要な領域で、確実性の高いRailsプログラミングスキルが磨かれます。 完全フルリモートのため、周囲を気にせず自身のペースを保ちながら開発に専念できる環境です。 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。
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 21およびSpring Bootを用いた金利・為替レートなどの配信システムの刷新プロジェクトに参画し、大量のメッセージ処理および分散キャッシュ連携ロジックの実装を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 仮想スレッド（Virtual Threads）を活用したスループットの最大化と、厳密な例外処理により、システム障害時にもデータの欠損や重複を一切発生させない堅牢な配信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を用いた、ストリーミングデータ受付・配信APIの新規実装 Spring Kafkaを用いた、大量のトピックメッセージ（時系列データ）の非同期パース処理ロジックの構築 分散キャッシュ（Redis）を活用した、リアルタイムデータのメモリ展開および排他制御の実装 JUnit 5 / Mockitoを用いた、作成したドメインロジックの網羅的な自動単体テスト作成 Dockerを用いたコンテナ環境での動作検証、およびGCP環境（GKE）へのデプロイ・マニフェスト調整支援 必須スキル・経験 Java（Java 11以降）を用いたWebアプリケーションまたはAPIの開発実務経験5年以上 Spring Bootフレームワークを用いた商用プロダクトの開発・運用経験3年以上 分散メッセージングシステム（Kafka, RabbitMQ, SQS等）を用いた非同期処理の開発経験 RDBMS（PostgreSQL/MySQL等）におけるインデックスやトランザクションの深い知識 Git / GitHubを用いた大規模チームでのプルリクエストベースの開発実務経験 歓迎スキル・経験 Java 21の並行処理機能（Virtual Threads等）の実務利用、またはキャッチアップ実績 金融、決済、証券など、信頼性とパフォーマンスが極めて重視されるドメインでの開発経験 Docker / Kubernetesを用いたコンテナネイティブな環境での運用・構築知見 Terraformを用いた、インフラ構成のコード管理に関する基本的な知識 開発環境 言語・FW：Java 21, Spring Boot 3.x, Spring Kafka インフラ・DB：GCP (GKE, Cloud SQL), Redis, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, IntelliJ IDEA 技術スタック：Gradle, JUnit 5, GitHub Actions, Apache Kafka 開発チームについて コードの品質とアーキテクチャの美しさに強いこだわりを持つ、5名ほどのバックエンド専門チームです。 静的解析や自動テストが徹底されており、エンジニアがロジック設計そのものに深く向き合える環境が整っています。 求める人物像 データ不整合のリスクに対して常に先回りし、緻密なリトライロジックやエラーハンドリングを設計できる方 技術的な議論を好み、コードレビューを通じてチーム全体のコード品質向上に寄与できる方 仕事の魅力 Java 21の最先端機能とApache Kafkaを組み合わせた、非常に高度なバックエンドエンジニアリングを実践できます。 フルリモート環境下で、信頼性の高いミッションクリティカルなシステム開発のコアメンバーとして活躍できます。 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］ バックエンド/組み込みエンジニアとして、C++を用いた自動運転シミュレータの物理演算・車両挙動エミュレートエンジンの機能拡張およびリファクタリングを担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 並行プログラミングの最適化とメモリリークの徹底的な排除により、仮想空間内におけるリアルタイムの衝突判定や路面摩擦計算を高フレームレート（60fps以上）のリアルタイム処理で実現すること。 具体的な業務内容 C++17/20を用いた、車両の物理挙動シミュレーションロジックの新規実装・改修 マルチスレッド（std::threadやOpenMP等）を活用した、演算プロセスの並列化・高速化 メモリプロファイラ（Valgrind等）を用いた、メモリリークの検出およびアロケーション最適化 シミュレータのコアエンジンと外部通信インターフェース（gRPC/Shared Memory等）のデータ中継実装 Google Testを用いた、物理演算ロジックに対する網羅的な単体テストコード作成 CMakeを用いたビルド環境の整備、およびGitHub上でのプルリクエストベースのコードレビュー対応 必須スキル・経験 C++を用いたシステムプログラミングまたは3D/物理演算アプリケーションの開発実務経験3年以上 マルチスレッド（スレッドセーフ、排他制御など）を用いた並行処理の実装経験 C++でのオブジェクト指向（メモリ管理、スマートポインタの活用など）に関する深い知識 Linux（Ubuntu）環境での開発、およびGDB等のデバッガを用いたトラブルシューティングスキル Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コンフリクト解消等）の実務経験 歓迎スキル・経験 OpenCV、OpenGL、またはCUDAを用いたGPU並列演算の基礎知識・開発経験 gRPC、Protocol Buffersを用いた、プロセス間通信（IPC）の設計・実装経験 CMakeを用いた大規模プロジェクトのビルド構成管理の経験 自動車の運動力学（物理挙動、車両制御）に関する数理的な知識や興味 開発環境 言語・ツール：C++17/20, CMake, GDB, Google Test OS・環境：Linux (Ubuntu), Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：gRPC, OpenMP, Valgrind 開発チームについて 技術志向が極めて強い、少数精鋭のシニアエンジニアチーム（4名）です。 不要なミーティングを徹底的に排除し、JiraのチケットとGitHubのログを中心に、非同期かつロジカルに開発を推進する合理的な文化です。 求める人物像 「動く」だけでなく、CPUサイクルやメモリフットプリントのレベルまで意識した、妥協のない極限の最適化を楽しめる方 複雑な数理モデルや数式を、可読性の高い美しいコードへと落とし込める抽象化・実装能力のある方 仕事の魅力 C++のポテンシャルを100%引き出す、非常にディープで技術的難易度の高い開発に挑戦できます。 フルリモート環境下で、最高峰の技術力を持つメンバーと切磋琢磨しながらスキルを極めることができます。 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。
お任せしたいこと ［役割］ バックエンドエンジニアとして、Go言語を用いた分散型の共通認証・セッション管理ゲートウェイシステムの新規機能追加およびパフォーマンス最適化を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ Goroutineを用いた並行処理の最適化とメモリ効率の向上を徹底し、秒間数万リクエストのスパイクアクセス時にも遅延のない低レイテンシな認証レスポンスを実現すること。 具体的な業務内容 Go（Gin / gRPC）を用いた、高スループットな認証・認可APIのエンドポイント設計および実装 Redis（クラスター構成）を用いた、高速なセッションキャッシュ戦略と排他制御ロジックの構築 Protocol Buffersを用いた、マイクロサービス間における軽量な通信スキーマの定義 go testを用いた自動単体テストの作成、およびGitHub ActionsでのCI/CDパイプライン運用 Datadogを用いた分散トレーシングの確認、およびパフォーマンスボトルネックの特定・修正 必須スキル・経験 Go言語を用いたWebアプリケーションまたはAPIの開発実務経験3年以上 GoroutineやChannelを用いた並行プログラミングの実装、およびデバッグの実務経験 RDBMS（MySQL/PostgreSQL等）およびNoSQL（Redis等）を用いた開発・運用経験 Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験（docker-composeを自在に扱えるレベル） Git / GitHubを用いたチーム開発フロー（プルリクエスト、コードレビュー）の習熟 歓迎スキル・経験 OAuth 2.0 / OIDC（OpenID Connect）などの認証プロトコルに関する深い知見 gRPC、プロトコルバッファを用いたスキーマ駆動開発の実践経験 AWS（EKS, Aurora, ElastiCache）などのクラウドインフラに関する基礎的な知識 プロファイリングツール（pprof等）を駆使した、CPU・メモリボトルネックの解消実績 開発環境 言語・FW：Go, Gin, gRPC インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Redis, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Datadog 技術スタック：Protocol Buffers, go test, GitHub Actions 開発チームについて 技術志向の強いバックエンドエンジニア4名構成のチームです。 不要なミーティングを削ぎ落とし、GitHubやJiraでのテキストコミュニケーションを中心に高速で開発を回しています。 求める人物像 Goのシンプルさを活かし、複雑な記述を避けた可読性の高いクリーンなコードを書ける方 技術的な仕様の行間について、チームと小まめにチャットで意思疎通が図れる方 仕事の魅力 大量のトラフィックを捌く分散システムのコア領域に携わることができ、Go言語のパフォーマンスを限界まで引き出す開発を経験できます。 完全フルリモートのため、自身のペースを保ちながら設計・開発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。
お任せしたいこと ［役割］ データエンジニアとして、GCP（Google Cloud Platform）環境を中心とした大規模データプラットフォームのETL/ELTパイプライン設計・構築、およびデータウェアハウス（BigQuery）の最適化を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ データサイエンティストやアナリストが即座に分析に利用できるよう、スキーマ定義の統一、クエリパフォーマンスの改善、およびデータ欠損のない堅牢な処理パイプラインを構築すること。 具体的な業務内容 Cloud Dataflow、Cloud Composer（Apache Airflow）を用いた、データ収集・加工パイプラインの開発 dbtを用いた、BigQuery内におけるデータモデル（Mart/Staging等）の設計およびSQL記述 数億件規模の大規模テーブルに対する、パーティショニング、クラスタリングの設定による検索高速化 Terraformを用いた、GCPリソース（BigQuery, Cloud Storage, IAM等）のコードによる構成管理 GitHub Actionsを利用した、SQLやdbtモデルの自動テストおよびCI/CD環境の運用 データ品質の監視、およびコスト最適化（スキャン量削減のためのクリーチューニング）の実施 必須スキル・経験 SQL（BigQuery、Snowflake、Redshift等）を用いた大規模データの抽出・集計・加工の実務経験3年以上 Apache Airflow、Cloud Composer、Digdagいずれかを用いたワークフロー管理の運用経験 Pythonを用いた、データクレンジングやバッチ処理スクリプトの開発経験 Terraformを用いたInfrastructure as Code（IaC）の実務における運用経験 Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コードレビュー等）の実務経験 歓迎スキル・経験 dbt（data build tool）を用いたデータモデリングおよび品質管理の実務経験 Cloud Dataflow（Apache Beam）、Apache Sparkなどを用いたストリーミング/バッチ処理の経験 GCP環境におけるセキュリティ・アクセス権限（IAM）の設計・運用に関する基礎知識 データマートやDWHのアーキテクチャ設計、またはシステム移行に携わった経験 開発環境 クラウド：GCP (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer, Dataflow) IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions ワークフロー・ツール：Apache Airflow, dbt, Python 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 開発チームについて データエンジニア3名、データサイエンティスト2名の構成です。 「生データをいかに綺麗に安全に届けるか」をミッションとし、モダンなデータエンジニアリングツールを積極的に検証・導入する非常に先進的なチームです。 求める人物像 データの不整合や欠損を許さず、正確なパイプラインをロジカルに設計・検証できる方 分析メンバー（データ利用者）のニーズを汲み取り, 協調性を持ってデータマート構築に動ける方 仕事の魅力 国内トップクラスの膨大なデータ量を対象に、BigQueryやdbtなどのモダンなデータテックスタックをフル活用した経験が積めます。 完全フルリモートで、データ基盤の根幹設計から裁量を持って携わることができます。 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。
お任せしたいこと ［役割］ モバイルアプリエンジニアとして、Flutter（Dart）を用いた、iOS/Android向け自社アプリケーションの新規機能開発およびUIリニューアルを担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ Figmaのデザインを忠実に再現したピクセルパーフェクトな画面コンポーネントを設計し、状態管理ライブラリを活用したパフォーマンスの良いモバイルアプリケーションを構築すること。 具体的な業務内容 Flutter / Dartを用いた、iOS・Android向けアプリの新機能画面およびインタラクションの実装 Riverpodなどの状態管理ライブラリを用いた、データの整合性を担保するクリーンな設計 ネイティブ機能（カメラ、位置情報、プッシュ通知等）を利用するためのプラグイン連携とカスタマイズ バックエンドAPI（REST/GraphQL）とのデータ同期処理および非同期エラーハンドリングの実装 Flutterの静的解析ツールを活用したコード品質の維持、および自動テスト（Widget Test）の作成 GitHub Actionsを用いた、ビルド・Deploy・ストア配布（TestFlight/Firebase App Distribution）の自動化対応 必須スキル・経験 Flutter / Dartを用いたiOSおよびAndroid向けネイティブアプリの開発実務経験2年以上 Riverpod, Bloc, Providerいずれかの状態管理ライブラリを用いた開発実務経験 Web API（REST / GraphQL）を呼び出してモバイル側でデータを処理する非同期プログラミングスキル Git / GitHubを用いたチーム開発（プルリクエストベースのコードレビュー）の実務経験 各種UIガイドライン（Material Design / Human Interface Guidelines）に関する基礎的な知識 歓迎スキル・経験 iOS（Swift）またはAndroid（Kotlin）を用いた、各OS固有のネイティブアプリ開発実務経験 App Store Connect / Google Play Consoleを用いたアプリのリリース・申請手続きの実務経験 Firebase（Crashlytics, Analytics, Cloud Messaging等）の導入・運用経験 CI/CDツール（GitHub Actions, Codemagic等）を用いたアプリ配信自動化パイプラインの構築経験 開発環境 言語・FW：Dart, Flutter 状態管理：Riverpod インフラ・バックエンド：Firebase, Web API 管理ツール：GitHub, Slack, Figma, Jira 開発チームについて Flutterエンジニア3名、デザイナー1名、PM1名の少数精鋭チームです。 各自の裁量が高く、「こういうアニメーションを入れた方が使いやすい」といったエンジニアからのUI/UX提案が積極的に採用される文化です。 求める人物像 UIの手触りやスムーズなアニメーション、操作性にこだわりを持って実装できる方 課題が発生した際に、ドキュメントやIssueを英語ソースも含めて自発的に調べて解決できる方 仕事の魅力 Flutterを実務で使い倒しながら、クロスプラットフォーム開発の深い知見を身につけることができます。 フルリモート環境下で、フロントエンドとしての実装に集中できる環境が整っています。 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］ バックエンドエンジニアとして、C#（ASP.NET Core）を用いた、非同期処理を伴う分散型タスク管理システムのAPI機能開発およびリファクタリングを担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ ドメイン駆動設計（DDD）の思想をコードに落とし込み、Entity Framework Coreを用いたデータアクセス最適化と、サービス間通信を考慮した保守性の高いバックエンドアーキテクチャを構築すること。 具体的な業務内容 C# (.NET 8) / ASP.NET Coreを用いた、ステータス管理およびジョブ実行APIのエンドポイント設計・実装 Entity Framework Coreを使用した、SQL Serverに対する効率的なデータアクセスとトランザクション制御 ドメイン駆動設計（DDD）に基づくクリーンなアーキテクチャの適用、およびファットコードのリファクタリング AWS（ECS/Fargate）環境上へのデプロイ、およびクラウドネイティブなキュー（SQS）連携の実装 xUnit / Moqを用いた、自動テストコードの作成と、CI/CDパイプライン（GitHub Actions）への組み込み GitHubを活用したプルリクエスト作成、およびチーム内での相互コードレビュー対応 必須スキル・経験 C#および.NET Framework / .NET Coreを用いたWebアプリケーションの開発実務経験5年以上 ASP.NET Coreフレームワークを用いた商用プロダクトの開発実務経験3年以上 ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャの実プロジェクトへの適用、設計経験 RDBMS（SQL Server / PostgreSQL等）を用いた開発経験、およびSQL/インデックス最適化の知識 Git / GitHubを用いたチーム開発におけるブランチ管理、コードレビュー対応の実務経験 歓迎スキル・経験 Entity FrameworkなどのORMを用いた実務での効率的なクエリ実装経験 マイクロサービスアーキテクチャの設計・開発、またはレガシー移行の経験 gRPC / Protocol Buffersを用いたスキーマ駆動開発の実践経験 Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験 開発環境 言語・FW：C# (.NET 8), ASP.NET Core, Entity Framework Core インフラ・DB：AWS, SQL Server, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：xUnit, Moq, GitHub Actions, gRPC, SQS 開発チームについて 10名程度のスクラム体制のチームです。「技術的負債を解消し、長期的に保守できる基盤を作る」という明確な目標があり、自動テストや静的解析が徹底されています。 求める人物像 複雑なビジネスロジックを読み解き、変更に強く美しく読みやすいコードを書くことに誇りを持てる方 仕様の不明点などを放置せず、チャット等で積極的に連携・確認を取れる方 仕事の魅力 C#の最新機能（.NET 8）をフル活用した、堅牢でモダンなアーキテクチャ構築の実務経験が積めます。 完全フルリモートのため、自身のペースを保ちながら設計・開発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。
