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
( 2,365 件中 401 - 410 件を表示) 【フルリモート／週5】iOSエンジニア・テックリード（Swift／BtoB SaaS・業務支援モバイルアプリ開発およびアーキテクチャ設計） お任せしたいこと 自社で展開するBtoB向けSaaS（現場の業務支援、在庫管理、または営業支援ツールなど）のiOSアプリ開発において、技術的なリードおよび複雑なドメインロジックの実装をお任せします。 華やかなアニメーションやBtoC的なバズを狙うアプリではなく、「電波の届かない倉庫やオフラインの現場でも確実に動作する」「複雑な入力フォームや大量のデータを扱ってもクラッシュしない」という、働く現場のインフラとして極めて高い堅牢性と保守性が求められる泥臭いプロダクト開発に、チームの牽引役として取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・SwiftおよびSwiftUIを用いた、BtoB SaaS向けiOSネイティブアプリケーションの設計・開発 ・The Composable Architecture (TCA) やクリーンアーキテクチャ等を用いた、複雑な業務ロジックと状態（State）を安全に管理・テストするためのアーキテクチャ設計 ・CoreData、Realm、またはSwiftDataを利用した、堅牢なローカルデータベース設計およびオフライン同期（バックグラウンドでの差分アップロード等）の実装 ・ZxingやVision Framework等を利用した、バーコードリーダーやカメラ連携などハードウェア機能を駆使した現場向け機能の開発 ・XCTestを用いた単体テストの徹底、およびUIテスト自動化によるエンタープライズ品質の担保 ・fastlane、GitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築、および社内配布（DeployGate / TestFlight）からApp Storeリリースまでの運用自動化 ・コードレビューを通じた若手・中堅エンジニアへの技術的なメンタリング、およびチーム全体の開発生産性向上 必須スキル・経験 ・iOSアプリの開発実務経験（目安として5年以上）、またはそれに準ずる深い技術的知見 ・Swiftを用いた高度なプログラミング経験、および複雑な状態管理（State Management）の設計・実装経験 ・ローカルデータベース（CoreData, Realm等）を用いた永続化、およびAPIとの同期処理の実装経験 ・Git / GitHubを用いたプルリクエストベースでのチーム開発、およびコードレビューの経験 歓迎スキル・経験 ・BtoB SaaS、またはエンタープライズ向け業務アプリケーションのフロント・クライアント開発経験 ・The Composable Architecture (TCA) を用いたプロダクトの開発・運用経験 ・オフラインファーストなアプリケーションの設計、および競合解決（Conflict Resolution）の実装経験 ・マルチモジュールアーキテクチャ（Swift Package Manager等）の導入・運用経験 ・テックリードやスクラムマスターとして、開発チームのプロセス改善や技術選定を主導した経験 開発・業務環境 開発言語：Swift UI・アーキテクチャ：SwiftUI (一部UIKit), TCA (The Composable Architecture) または MVVM / Clean Architecture 非同期処理・通信：Swift Concurrency (async/await), Combine データベース：CoreData, Realm, または SwiftData テスト・CI/CD：XCTest, fastlane, GitHub Actions, Bitrise デザイン・コミュニケーション：Figma, GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて BtoB SaaSモバイルアプリ開発チームへの配属となります。 「とにかく早く画面を作る」ことよりも、「エッジケース（通信切断、データ不整合、古いOS端末）でどう振る舞うべきか」を徹底的に考え抜く手堅いカルチャーです。ビジネス側からの「とりあえず入力項目を増やして」という要望に対しても、ただ実装するのではなく「モバイルの画面サイズでそれをやると現場の作業員が操作を間違えるため、UXをこう分割しませんか」と、業務フローの根本から建設的に提案できるメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「自分のタスクをこなす」だけでなく、チーム全体のアーキテクチャの指針を示し、他のエンジニアが迷わず実装できる土台作りにやりがいを感じる方 ・BtoB特有の「ドメイン知識（複雑な業務ルール）」を学ぶことを厭わず、顧客の業務フローをパズルを解くように整理することを楽しめる方 ・新しいフレームワークを闇雲に導入するのではなく、プロダクトの寿命やチームの学習コストを踏まえて、オーバーエンジニアリングにならない冷静な技術選定ができる方 仕事の魅力 企業の生産性に直結する「働く人々のためのツール」を、iOSの高度な技術を駆使して作り上げるポジションです。TCAなどのモダンで複雑な状態管理フレームワークの実践や、オフライン環境を前提としたシビアなデータ同期機構の設計を通じて、単なる「画面を作るiOSエンジニア」の枠を超え、大規模で堅牢なクライアントアーキテクチャを牽引できる「モバイルテックリード」として極めて市場価値の高い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。
【フルリモート／週5】Reactフロントエンドエンジニア（BtoB SaaS・複雑な業務要件のUI/UX刷新とコンポーネント設計） お任せしたいこと 自社で展開するBtoB向けSaaS（業務支援システム、管理ダッシュボード等）において、ReactおよびTypeScriptを用いたフロントエンド開発と、全社的なデザインシステム・コンポーネント基盤の構築をお任せします。 「ただ指示された画面を作る」のではなく、エクセルや紙の文化が根付く複雑な業務フローを紐解き、数千行に及ぶデータグリッドや複雑な入力フォームを「誰でも迷わず操作でき、かつ動作が重くならない」モダンなSPAへと昇華させるための、泥臭くも高度なUI/UXエンジニアリングにチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・ReactおよびTypeScriptを用いた、BtoB SaaS向けの複雑なシングルページアプリケーション（SPA）の設計・開発 ・Figma等のデザインカンプを元にした、再利用性・保守性の高いUIコンポーネントの設計、およびStorybookを用いたカタログ化（デザインシステムの構築） ・Zustand、Redux Toolkit、またはJotai等を利用した、複数の画面やコンポーネント間にまたがる複雑な状態管理（State Management）の最適化 ・大量のデータ（テーブル、グラフ等）を描画する際のレンダリングパフォーマンスの改善、およびメモ化（useMemo, useCallback）の適切な運用 ・Webアクセシビリティ（a11y）を意識したマークアップ、およびキーボード操作等に対応した堅牢なフォームの実装 ・React Testing LibraryやJestを用いたコンポーネントの単体・結合テストの実装 ・PdMやドメインエキスパート（業務知識を持つ社内メンバー）と連携し、複雑な業務要件をシンプルで直感的なUIに落とし込むための仕様調整 必須スキル・経験 ・Reactを用いたSPA（シングルページアプリケーション）の実務開発経験（目安として3年以上） ・TypeScriptを用いた型安全な開発経験 ・複雑な状態管理（Redux, Zustand等）、およびAPI連携の実装経験 ・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 ・BtoB SaaS、または大規模な業務システムのフロントエンド開発経験 ・Storybookを用いたUIコンポーネントライブラリ、またはデザインシステムの構築・運用経験 ・WAI-ARIA等のWebアクセシビリティ（a11y）に関する知識と実装経験 ・フロントエンドのパフォーマンスチューニング（バンドルサイズ削減、レンダリング最適化等）の経験 ・GraphQLを用いたAPI連携、およびApollo Client等の運用経験 開発・業務環境 言語・フレームワーク：React, TypeScript, Vite (または Next.js) 状態管理・データフェッチ：Zustand (または Redux Toolkit), TanStack Query スタイリング・UI：Tailwind CSS (または MUI, Chakra UI) コンポーネント管理：Storybook テスト・CI/CD：Jest, React Testing Library, GitHub Actions デザイン・コミュニケーション：Figma, GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて BtoB SaaSフロントエンド開発チームへの配属となります。 「とりあえず動くからコピペで作る」といった場当たり的な実装を嫌い、「このコンポーネントのインターフェースはどうあるべきか」「propsが多すぎて密結合になっていないか」という、フロントエンドの設計の根幹について妥協なく議論する手堅いカルチャーです。ビジネス側の「とにかく入力項目を増やして」という要望に対しても、文句を言うのではなく「それだとユーザーの認知負荷が上がるため、ステップ入力に分けませんか」と、エンジニア目線でUI/UXの改善案を建設的に提示しています。 求める人物像 ・「コンポーネントの再利用性」や「ディレクトリ構成の美しさ」といったフロントエンド特有の設計論に対し、チームの生産性を上げるための手段として前向きに探求できる方 ・BtoB特有の「ドメイン知識（業務のルール）」を学ぶことを厭わず、複雑な仕様をパズルを解くように整理することにやりがいを感じる方 ・特定のライブラリに固執するのではなく、プロジェクトの規模や要件に合わせてオーバーエンジニアリングにならない適切な技術選定ができる方 仕事の魅力 BtoCサービスとはまた異なる、BtoB特有の「極めて複雑な状態管理」や「大量データの描画」というフロントエンドのハードな課題に真っ向から挑戦できるポジションです。アクセシビリティを考慮した堅牢なコンポーネント設計や、全社的なデザインシステムの構築という経験を通じて、Reactエンジニアとして画面を作るだけのレベルを脱却し、大規模アプリケーションのアーキテクチャを牽引できる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】AWSデータエンジニア（大規模データレイク基盤構築・ETLパイプライン開発） お任せしたいこと 自社で展開する複数サービスから生成される膨大なログや業務データを統合し、ビジネス部門やデータサイエンティストが価値を引き出すための「データレイクおよびデータウェアハウス（DWH）基盤」をAWS上で設計・構築・運用する役割をお任せします。 「とりあえずデータをS3に放り込んで終わる（データスワンプ化させる）」のではなく、スキーマの管理、アクセス制御、そしてパフォーマンスを両立させたガバナンスの効いたデータ基盤を作り上げ、AI活用やデータ駆動型の意思決定を根底から支える泥臭くも極めて重要なエンジニアリングにチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Amazon S3を中心としたデータレイクの設計、およびAWS Lake Formationを利用したセキュアなデータアクセス（権限管理）の統制 ・AWS Glue（PySpark / Python）を利用した、大規模データの抽出・変換・ロード（ETL / ELT）パイプラインの構築と最適化 ・Amazon Redshiftのテーブル設計、分散キー/ソートキーのチューニング、および複雑な分析用SQLのコスト最適化 ・Amazon Athenaを利用したサーバーレスなデータ検索環境の整備と、パーティショニングによるスキャン量（クエリコスト）の削減 ・Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)、またはAWS Step Functionsを利用した複雑なバッチ処理のオーケストレーション ・Amazon Kinesis Data Streams / Firehoseを利用した、リアルタイム（ストリーミング）データパイプラインの設計・構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのコード化（IaC）、およびCI/CDパイプラインを通じた自動デプロイ 必須スキル・経験 ・データエンジニアリング（ETL/ELTパイプライン構築やバッチ処理）の実務開発経験（目安として3年以上） ・AWSのデータ系サービス（S3, Glue, Redshift, Athena等）を利用した実運用環境での開発・構築経験 ・RDBMSを用いた複雑なテーブル設計、および高度なSQL（分析関数など）の記述経験 ・Pythonを用いたデータ処理の実装経験 ・Git / GitHubを用いた構成管理、および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 ・PySpark、またはScalaを用いた大規模データの分散処理アーキテクチャ設計経験 ・Apache Airflow等のワークフロー管理ツールを用いたパイプライン構築・運用経験 ・Lake FormationやAWS Glue Data Catalogを利用したデータガバナンス・メタデータ管理の経験 ・dbt（data build tool）を利用したデータモデリング、およびデータ品質テストの導入経験 ・AWS認定データエンジニア – アソシエイト（DEA）、またはデータ分析 – 専門知識（DAS）等の資格 開発・業務環境 クラウド・データ基盤：AWS (S3, Glue, Redshift, Athena, Lake Formation, Kinesis, MWAA, Step Functions等) 開発言語：Python (PySpark), SQL IaC・CI/CD：Terraform, GitHub Actions 監視・管理：Datadog, Amazon CloudWatch 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 データ基盤（データプラットフォーム）開発チームへの配属となります。 「最新のAIモデルを作る」ことよりも、「欠損や遅延のない、綺麗で信頼できるデータを毎日安定して届けること」にエンジニアとしての誇りを持つ手堅いカルチャーです。上流システムの仕様変更によって突然ETLバッチがエラーを吐いた際にも、文句を言うのではなく「どうすればスキーマ変更を自動で検知できるか」「データの品質（Data Quality）をパイプラインの途中でどう担保するか」を前向きに議論し、仕組みでの解決を目指しています。 求める人物像 ・散らかっているデータやフォーマットが不揃いなログに対して、パズルを解くように地道にクレンジング・構造化していくプロセスを楽しめる方 ・「とりあえず動く重いクエリ」を放置せず、実行計画を読み解いてインデックスやパーティションを見直し、処理時間とインフラコストを削減することに喜びを感じる方 ・ビジネスサイド（企画や営業）からの「こういう指標をダッシュボードで見たい」という曖昧な要望をヒアリングし、具体的なデータマートのテーブル設計に落とし込める方 仕事の魅力 どれだけ高度な機械学習モデルやBIツールを導入しても、その土台となる「データパイプライン」が貧弱であればビジネス価値は生まれません。AWSの強力なマネージドデータエコシステムをフル活用し、スケーラビリティとコスト効率を極限まで両立させるアーキテクチャ設計を通じて、これからのAI時代に最も重宝され、あらゆる企業で必要不可欠となる「モダンデータスタックのスペシャリスト」としての息の長い実務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（※毎日の日次バッチ処理等でクリティカルなエラーが発生した場合、ログの調査やリカバリ・再実行をお願いする場合がありますが、チーム内で持ち回り・負荷分散を行っています）。
【フルリモート／週5】Python MLOpsエンジニア（機械学習基盤構築・モデル運用自動化） お任せしたいこと 自社サービスにおいて、データサイエンティストが開発した機械学習モデルを本番環境へ安全かつスピーディーにデプロイし、安定稼働させるための機械学習基盤（MLOps）の設計・構築をお任せします。 「精度の高いAIモデルを作って終わり」ではなく、モデルの劣化（データドリフト）を検知する仕組み作りや、再学習パイプラインの自動化、そして推論APIのレイテンシ削減など、AIを「一過性の実験」から「持続可能なソフトウェアシステム」へと昇華させるための泥臭いエンジニアリング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を用いた、機械学習モデルの推論API（FastAPI等）の設計・開発および高速化 ・MLflow、Kubeflow等を利用した、機械学習モデルの実験管理・バージョン管理手法の標準化 ・GitHub ActionsやCircleCI等を利用した、モデルの学習・評価・デプロイを自動化するCI/CD（CT: Continuous Training）パイプラインの構築 ・AWS（SageMaker, EKS等）やGCP（Vertex AI, GKE等）上での、スケーラブルな機械学習インフラの設計・運用 ・本番環境における推論レイテンシの監視、およびデータドリフト・コンセプトドリフトの継続的なモニタリングとアラート設定 ・データサイエンティスト（研究開発チーム）が作成したJupyter Notebook上の実験コードの、本番運用に向けたリファクタリング（モジュール化、テスト追加） ・特徴量ストア（Feature Store）の設計、およびデータパイプライン（Apache Airflow等）との統合 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたシステム開発、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） ・機械学習モデルをWeb API等として本番環境にデプロイし、運用した実務経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発、およびパブリッククラウド（AWS, GCP等）の基礎知識 ・Git / GitHubを用いた構成管理・チーム開発経験 歓迎スキル・経験 ・MLOpsの実践、または機械学習基盤の立ち上げ・運用経験 ・MLflow、Kubeflow、BentoMLなどのMLOpsエコシステムの利用経験 ・Terraform等を用いたインフラ構成のコード化（IaC）経験 ・Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション基盤の運用経験 ・基本的な機械学習アルゴリズムや、データサイエンスに関する基礎知識 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x フレームワーク：FastAPI MLOpsツール：MLflow (または Kubeflow, DVC等) インフラ・コンテナ：AWS (SageMaker, EKS等) または GCP (Vertex AI, GKE等), Docker, Kubernetes ワークフロー管理：Apache Airflow 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 MLOps基盤（AIプラットフォーム）チームへの配属となります。 「最新のアルゴリズムを追及する」ことよりも、「いかに属人性を排除し、誰でもボタン一つで安全にモデルをデプロイできるか」という『再現性』と『自動化』に最も価値を置く手堅いカルチャーです。データサイエンティストが書いた保守性の低いコードに対しても、文句を言うのではなく「どうすればシステムとして壊れにくい形にリファクタリングできるか」をソフトウェアエンジニアの視点から前向きに伴走し、地道な改善を重ねています。 求める人物像 ・華やかなAIモデルの開発そのものよりも、それを裏側で支える「自動化の仕組み（パイプライン）作り」にやりがいを感じる方 ・「データサイエンティスト」と「バックエンドエンジニア」という異なる言語を話す職種の間に立ち、円滑にコミュニケーションを取れる（翻訳者になれる）方 ・モデルの精度低下や推論エラーが起きた際に、場当たり的な再起動で済ますのではなく、監視体制やテストコードから根本的に改善しようとする姿勢のある方 仕事の魅力 AIの社会実装が進む中、モデルを作る人材以上に枯渇している「モデルを本番で動かし続ける人材（MLOpsエンジニア）」として最前線に立つことができます。インフラ構築からバックエンド開発、データエンジニアリングまでの幅広い領域を横断しながら、非決定的なAIシステムを安定稼働させるための高度な実践的スキルを着実に磨くことができ、どこに行っても極めて重宝される市場価値の高い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。
【フルリモート／週5】Javaバックエンドエンジニア（FinTech・決済基盤プラットフォーム開発） お任せしたいこと 自社で展開するFinTechサービス（決済ゲートウェイやウォレットアプリの裏側など）を支える、ミッションクリティカルなバックエンド基盤の開発をお任せします。 「とりあえず動く」ではなく、「1円のズレも許されない」「絶対に二重決済を起こさない」という金融システム特有の極めてシビアな要件に対し、Javaが持つ堅牢性を最大限に活かした泥臭くも精緻なトランザクション制御とアーキテクチャ設計にチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Java（Spring Boot）を用いた、高可用性が求められる決済APIの設計・開発・テスト ・クレジットカードネットワークや銀行APIなど、外部のレガシーな金融機関システムとの安全な連携インターフェース実装 ・分散システム環境下における、Sagaパターン等を用いた結果整合性の担保および複雑なトランザクション管理 ・金額計算における丸め誤差の徹底排除（BigDecimalの適切な運用）や、悲観的/楽観的ロックを用いた厳密な排他制御 ・モノリスな既存システムから、ドメイン駆動設計（DDD）に基づいたマイクロサービスへの段階的な切り出しとリファクタリング ・JMeterやGatlingを利用した高負荷テストの実施、および決済レイテンシ（応答遅延）の極限のチューニング ・OWASP Top 10等を意識したセキュアコーディング、および脆弱性診断の指摘事項の修正対応 必須スキル・経験 ・Javaを用いたWebアプリケーション、またはミッションクリティカルな業務システムの実務開発経験（目安として3年以上） ・Spring Boot等のフレームワークを利用したAPI開発経験 ・RDBMSを用いたテーブル設計、およびトランザクション分離レベルやロック機構に関する深い理解 ・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 ・決済システム、FinTech、または銀行系コアシステムの開発・運用経験 ・ドメイン駆動設計（DDD）やクリーンアーキテクチャの知識・実践経験 ・マイクロサービスアーキテクチャの設計、および分散トランザクションの実装経験 ・AWS環境（ECS, EKS, RDS, KMS等）におけるインフラ運用・セキュリティ統制の経験 ・PCI DSS等のセキュリティ基準に関する基礎的な知識 開発・業務環境 開発言語：Java 17 (または 21) フレームワーク：Spring Boot データベース：PostgreSQL (または MySQL), Redis インフラ・セキュリティ：AWS (ECS, RDS, KMS, WAF等), Docker テスト・CI/CD：JUnit 5, GitHub Actions 監視・管理：Datadog, AWS CloudWatch 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 FinTech決済基盤・コア機能開発チームへの配属となります。 「スピード感をもってバンバン新しい機能を出す」ことよりも、「絶対にシステムを止めない」「データの不整合を起こさない」ことに最も価値を置く、非常に規律正しく手堅いカルチャーです。コードレビューでは、マルチスレッド環境での競合状態（レースコンディション）のリスクがないか、異常系のエラーハンドリングが適切に組まれているかといった観点で、妥協のないフラットな議論を行っています。 求める人物像 ・「正常に動くハッピーパス」だけでなく、通信エラーやデータベースのタイムアウトといった「異常系（エッジケース）」を想像し、緻密にテストを書ける方 ・金額や小数点計算など、ドメインの複雑な業務ルールに対して深く入り込み、仕様の矛盾をエンジニア目線で指摘できる方 ・障害発生時にパニックにならず、ログのトレースバックから冷静に原因を特定し、ユーザーへの影響範囲を正確に報告できる方 仕事の魅力 社会インフラとも言える「決済」という、システム停止やバグが即座に甚大なビジネスインパクト（および社会的信用）に直結するシビアな領域に挑むことができます。Javaの代名詞とも言える堅牢なエンタープライズ開発の極致であり、高度なトランザクション制御や分散アーキテクチャの知見を通じて、金融ドメインに強いシニアバックエンドエンジニアとして圧倒的な市場価値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（※本番環境へのクリティカルなリリースや、万が一の決済障害対応時など、チームで連携して緊急対応にあたる場合がありますが、事前の計画とシフト調整で特定の個人に負荷が偏らないよう調整しています）。
【フルリモート／週5】Flutterエンジニア（大規模モバイルアプリ開発・クロスプラットフォーム基盤構築） お任せしたいこと 自社で展開するBtoC向け、またはBtoB向けのモバイルアプリケーションにおける、Flutter（Dart）を用いたクロスプラットフォーム開発をお任せします。 「iOSとAndroidが一度に作れて楽だから」という表面的な理由だけでFlutterを使うのではなく、宣言的UI特有の複雑な状態管理（Widgetツリーの肥大化）や、不要な再レンダリングによるパフォーマンス低下（Jank）といった技術的課題に真っ向から向き合い、ネイティブアプリに劣らない滑らかなユーザー体験を泥臭く作り上げていくポジションです。 具体的な業務内容 ・FlutterおよびDartを用いた、iOS / Android向けモバイルアプリケーションの設計・開発・テスト ・Riverpod、BLoC、またはProvider等を利用した、複雑なビジネスロジックとUIを分離する堅牢な状態管理の設計 ・Flutter DevToolsを用いたパフォーマンスプロファイリング、および不要な再ビルド（rebuild）の特定・チューニング ・MethodChannelを通じた、ネイティブAPI（Swift / Kotlin）との連携機能の実装、およびプラットフォーム固有の不具合調査 ・Firebase（Authentication, Firestore, Crashlytics等）やローカルDB（Isar, SQLite等）を利用したデータ連携・オフライン対応 ・Figma等のデザインカンプに基づく、レスポンシブで保守性の高い共通UIコンポーネントの作成 ・単体テスト（Unit Test）、ウィジェットテスト（Widget Test）の記述、およびCodemagicやBitriseを用いたCI/CDパイプラインの運用 必須スキル・経験 ・モバイルアプリ（iOSまたはAndroid）の実務開発経験、またはFlutterを用いたアプリケーション開発経験（合計で目安として3年以上） ・宣言的UIにおける状態管理の深い理解、およびアーキテクチャ設計の実務経験 ・REST API、またはGraphQLを用いたバックエンドとの通信処理の実装経験 ・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 ・Swift（Objective-C）またはKotlin（Java）を用いたネイティブアプリの実務開発経験 ・App Store ConnectおよびGoogle Play Consoleを利用したアプリのリリース・運用経験 ・RiverpodやBLoCを用いた大規模アプリケーションの開発・保守経験 ・MethodChannelを用いたネイティブ連携プラグインの自作経験 ・アジャイル / スクラムでのチーム開発経験 開発・業務環境 開発言語：Dart (一部 MethodChannel用に Swift, Kotlin) フレームワーク：Flutter 状態管理：Riverpod (または BLoC, Provider) BaaS・データベース：Firebase, Isar (または SQLite) テスト・CI/CD：Flutter Test, Codemagic (または Bitrise, GitHub Actions) デザイン・コミュニケーション：Figma, GitHub, Jira, Backlog, Slack, Zoom プロジェクトチームについて モバイルアプリ開発チームへの配属となります。 「なんでもかんでもひとつのWidgetに詰め込む」ような場当たり的なコードを嫌い、「この状態はグローバルに持つべきか、ローカルに閉じるべきか」「このアニメーションはUIスレッドをブロックしていないか」といった設計の根幹について妥協なく議論する手堅いカルチャーです。OSのアップデートによる予期せぬ挙動や、Flutter自体のIssueに対しても、文句を言うのではなく公式ドキュメントやGitHubのソースコードを読み解き、地道に解決していく実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「クロスプラットフォームだから簡単」と甘く見るのではなく、必要であればSwiftやKotlinのネイティブコードまで潜って問題を解決する泥臭さを楽しめる方 ・「とりあえず動く」画面を作るだけでなく、RenderObjectの仕組みやウィジェットのライフサイクルを理解し、パフォーマンスを意識した実装ができる方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」のではなく、iOS/Androidそれぞれのヒューマンインターフェイスガイドライン（HIG / Material Design）を尊重し、デザイナーと建設的な議論ができる方 仕事の魅力 スタートアップからメガベンチャーまで採用が急拡大しているFlutterを極限まで使いこなし、マルチプラットフォーム開発の最前線に立つことができます。単に画面を作るだけでなく、高度な状態管理アーキテクチャの設計や、ネイティブ連携の深い知見を通じて、モバイルアプリエンジニアとして極めて汎用性が高く、どこに行っても重宝される「モダンな宣言的UI設計スキル」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】Goバックエンドエンジニア（大規模トラフィック基盤・マイクロサービス化推進） お任せしたいこと 自社で展開する大規模Webサービスにおいて、Go言語（Golang）を用いたバックエンドAPIの開発、および既存システムのマイクロサービス化（モダナイゼーション）をお任せします。 「流行っているからとりあえずGoで書き直す」といった目的化されたリプレイスではなく、長年の運用でパフォーマンスの限界を迎えている既存のモノリス（PHPやRubyなど）から、トラフィックが集中するクリティカルなドメインを安全に切り出し、Goの圧倒的な処理速度と並行処理能力を活かしてインフラコストを下げつつ、落ちない堅牢なシステムを泥臭く作り上げていくポジションです。 具体的な業務内容 ・Go（標準ライブラリ、またはEcho, Gin等）を用いた、高パフォーマンスなWeb APIおよびバッチ処理の設計・開発 ・goroutineやchannel等の言語特性を活用した、安全で高効率な並行処理（非同期処理）の実装 ・gRPCおよびProtocol Buffersを利用した、マイクロサービス間の高速かつ型安全な通信インターフェースの実装 ・既存の巨大なモノリスアプリケーションのドメイン整理と、段階的な機能切り出し（ストラングラーフィグパターン等の適用） ・RDBMS（MySQL または PostgreSQL）のテーブル設計、および大量データを扱う複雑なSQLのパフォーマンスチューニング ・標準の testing パッケージ等を用いた単体テストの実装と、GitHub ActionsでのCI/CDパイプライン運用 ・Datadog等のAPMツールを利用した、レイテンシ（応答遅延）の計測とボトルネックの根本的な解消 必須スキル・経験 ・Goを用いたバックエンドAPIの開発実務経験（目安として1年以上）、および他言語（Java, C++, PHP, Ruby等）を含めたバックエンド開発経験（合計3年以上） ・RDBMSを用いたテーブル設計、トランザクション制御の理解、およびSQLの記述経験 ・Webの基礎知識（HTTP通信、REST API設計など） ・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 ・マイクロサービスアーキテクチャの設計、または巨大な既存システムからの切り出し（リプレイス）経験 ・gRPC、またはGraphQLを用いたAPIの設計・開発経験 ・AWS、GCP等のパブリッククラウド環境での開発、およびDocker / Kubernetes（EKS, GKE等）の運用経験 ・クリーンアーキテクチャ、オニオンアーキテクチャ、ドメイン駆動設計（DDD）などの設計思想に関する実践経験 ・高トラフィック（秒間数千〜数万リクエスト）を捌くシステムのパフォーマンスチューニング経験 開発・業務環境 開発言語：Go フレームワーク・通信：標準ライブラリ, Echo (または Gin), gRPC データベース・KVS：MySQL (または PostgreSQL), Redis インフラ：AWS (ECS, EKS等) または GCP (Cloud Run, GKE等), Docker テスト・CI/CD：Go標準testing, GitHub Actions 監視・管理：Datadog 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 バックエンド・マイクロサービス推進チームへの配属となります。 Go言語の哲学である「Simple is best」を重んじ、過度に複雑なフレームワークや独自の黒魔術（メタプログラミング等）に頼るのではなく、誰が読んでも処理の流れが追いやすい可読性の高いコードを書くことに価値を置く手堅いカルチャーです。既存のスパゲッティコードに対しても、文句を言うのではなく、「どこに境界線を引けば安全にGoのマイクロサービスとして独立させられるか」をパズルを解くように前向きに議論し、地道に改善を重ねています。 求める人物像 ・「とりあえず動く」コードを書くのではなく、メモリのポインタやガベージコレクション（GC）の挙動、goroutineのリークリスクまで意識した堅牢な実装ができる方 ・少し古いコードやドキュメントのない複雑な業務ロジックに対しても、文句を言うのではなく「どうすれば段階的に綺麗にできるか」を前向きに考えられる方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」のではなく、他チームのエンジニアと密に連携し、システム全体のアーキテクチャ最適化に協力的に動ける方 仕事の魅力 クラウドネイティブな開発において事実上の標準言語となりつつあるGoのパフォーマンスを極限まで引き出し、事業のスケールを技術面からダイレクトに支えることができます。高トラフィック環境下での複雑な並行処理や、gRPCを用いたモダンな分散システムの設計を通じて、バックエンドエンジニアとして極めて需要が高く、どこに行っても通用する「マイクロサービスアーキテクト」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】Rubyバックエンドエンジニア（自社Webサービス・Rails巨大モノリスのリファクタリングとモダナイゼーション） お任せしたいこと 長年運用され、事業の屋台骨として多大な利益を生み出している自社Webサービスにおける、Ruby on Railsを用いたバックエンド開発およびシステムのモダナイゼーション（現代化）をお任せします。 「古いコードをすべて捨てて最新言語でフルスクラッチする」といったリスクの高いアプローチではなく、既存のビジネスロジックをリスペクトしながら、巨大なモデル（Fat Model）やコントローラーの分割、RubyおよびRailsのメジャーバージョンアップ、そしてRSpecによる自動テストの拡充といった「システムを長生きさせるための泥臭い手入れ」と新規機能開発にチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・Ruby on Railsを用いたWebアプリケーションおよびAPIの設計・開発・テスト ・長年の運用で肥大化・複雑化したレガシーコードの紐解きと、Service ObjectやForm Object等のデザインパターンを用いた段階的なリファクタリング ・ActiveRecordの挙動を深く理解した上でのN+1問題の解消、およびRDBMS（MySQL等）の複雑なSQLパフォーマンスチューニング ・RSpec等を用いた自動テストの実装と、安全にデプロイを続けるためのテストカバレッジの向上 ・Ruby本体およびRuby on Railsの定期的なメジャーバージョンアップ対応（技術的負債の返済） ・フロントエンドエンジニアと連携した、ERB/Slimテンプレートベースの画面からモダンなSPA（ReactやVue.js）への移行に伴うAPI開発 ・PdMやビジネスサイドと連携した新規機能の要件定義、および仕様のすり合わせ 必須スキル・経験 ・Ruby on Railsを用いたWebアプリケーションの実務開発経験（目安として3年以上） ・RDBMSを用いたテーブル設計、およびActiveRecord等を通じたデータベース操作・チューニング経験 ・MVCアーキテクチャへの深い理解と、Webアプリケーションのセキュリティに関する基礎知識 ・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 ・レガシーなRailsシステムの大規模なリファクタリング、またはモノリスからのサービス切り出し経験 ・RSpec等を用いたテストコードの記述、およびテスト駆動開発（TDD）の実践経験 ・RubyやRailsのメジャーバージョンアップ（例: Rails 5から7への引き上げなど）の主導経験 ・AWS、GCPなどパブリッククラウド環境での開発・運用経験 ・Dockerなどのコンテナ技術に関する基礎知識と利用経験 開発・業務環境 開発言語：Ruby 3.x (一部既存システムに 2.7等) フレームワーク：Ruby on Rails 7.x (一部移行中の古いバージョンあり) データベース・KVS：MySQL (または PostgreSQL), Redis インフラ：AWS (ECS, RDS, S3, ElastiCache等), Docker テスト・CI/CD：RSpec, RuboCop, 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 バックエンド・Rails基盤開発チームへの配属となります。 「古いシステム＝悪」と決めつけるのではなく、「これまで会社を支えてきた価値あるシステム」として敬意を払い、現実的な範囲でクラスを分割したりテストを書き足したりしていく手堅いカルチャーです。コードレビューでは、Railsの「黒魔術（メタプログラミング等）」の過度な濫用を避け、後から入ったメンバーでも読みやすく保守しやすい設計になっているか、データベースに無駄な負荷をかけていないかといった観点で、フラットな意見交換を行っています。 求める人物像 ・「とりあえず動く」スパゲッティコードに対して文句を言うのではなく、「この機能から少しずつ綺麗にしていこう」と前向きに改善を楽しめる方 ・Railsの便利なマジック（規約）にただ頼るだけでなく、裏側でどのようなSQLが発行されているかを意識して実装できる方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」ではなく、仕様の抜け漏れに気づいたり、チーム全体の生産性向上（CIの高速化など）に協力的に動ける方 仕事の魅力 スタートアップからエンタープライズまで幅広く使われているRuby on Railsのエコシステムにおいて、ただ新規機能を作るだけでなく「技術的負債とどう向き合い、どう安全にスケールさせていくか」という、非常に実戦的で高度な課題に立ち向かうポジションです。大規模トラフィックを捌くデータベースのチューニングや継続的なリファクタリングを通じて、バックエンドエンジニアとして普遍性が高く、どこに行っても重宝される「息の長い設計・保守スキル」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】Reactフロントエンドエンジニア（大規模BtoC・Core Web Vitals改善とコンバージョン最適化） お任せしたいこと 自社で展開する大規模なBtoC向けWebサービス（ECサイト、メディア、またはCtoCプラットフォーム等）における、ReactおよびNext.jsを用いたフロントエンド開発とパフォーマンス改善をお任せします。 「ただ最新の技術を使って画面を作る」こと以上に、ページの読み込み速度を0.1秒縮めることや、Core Web Vitalsのスコアを改善してSEO順位を引き上げることなど、フロントエンドの技術力を駆使して「ユーザーの離脱を防ぎ、売上（CVR）に直結させる」という、泥臭くもビジネスインパクトの非常に大きいエンジニアリングにチームで取り組んでいただきます。 具体的な業務内容 ・React、Next.js、およびTypeScriptを用いた大規模BtoC向けWebアプリケーションの設計・開発・テスト ・Core Web Vitals（LCP, CLS, INP等）の継続的な計測、およびレンダリング最適化やバンドルサイズ削減などのパフォーマンスチューニング ・SEO（検索エンジン最適化）を最大化するための、SSR（サーバーサイドレンダリング）やSSG、構造化データの適切な実装 ・マーケティング部門やPdMと連携した、高速なA/Bテストのロジック実装と効果検証基盤の構築 ・Framer MotionやCSSアニメーションを用いた、「重くならずにユーザーの目を惹く」リッチで滑らかなインタラクションの実装 ・複雑化した巨大なSPAのドメイン分割、またはマイクロフロントエンド化に向けたアーキテクチャの段階的なリファクタリング ・SentryやDatadogを用いたフロントエンドのエラー監視、およびユーザー環境（古い端末や低速回線）で発生する特有のバグの調査・修正 必須スキル・経験 ・React等のモダンフレームワークを用いたSPAの開発実務経験（目安として3年以上） ・Next.js等のフレームワークを利用したSSR（サーバーサイドレンダリング）の実装経験 ・ブラウザのレンダリングの仕組み（DOMツリー構築、ペイント、リフロー等）に関する基礎知識 ・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 ・月間数百万PVを超えるような大規模BtoCサービスのフロントエンド開発・運用経験 ・Lighthouse等のツールを用いたCore Web Vitalsの改善、およびパフォーマンスチューニングの実務経験 ・SEOに関する技術的な知識（クローラビリティの最適化など） ・PlaywrightやCypress等を用いたE2Eテストの実装・自動化経験 ・Google AnalyticsやGoogle Tag Manager等を用いたトラッキング実装の経験 開発・業務環境 言語・フレームワーク：React, Next.js, TypeScript 状態管理・データフェッチ：TanStack Query, Zustand (または SWR) スタイリング：Tailwind CSS (または CSS Modules, Linaria等) ホスティング・インフラ：Vercel, AWS (CloudFront, S3等) テスト・CI/CD：Jest, Playwright, GitHub Actions 監視・分析：Sentry, Datadog, Google Analytics コミュニケーション・管理：Figma, GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて BtoCプロダクト・グロース（成長）開発チームへの配属となります。 「エンジニアが書きやすいコードか」はもちろん重要視しますが、それ以上に「ユーザーの端末でいかに早く、滑らかに表示されるか」という『顧客体験（UX）』に最も価値を置くデータドリブンなカルチャーです。マーケティングチームからの「このバナーを目立たせたい」という要望に対しても、ただ実装するのではなく「その実装だとCLS（レイアウトのズレ）が悪化してSEOに悪影響が出るため、こちらの見せ方にしませんか」と、エンジニア目線で建設的に代替案を提示できるメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「自分の書いたコードが、最終的にどれだけの売上やコンバージョンに貢献したか」というビジネス指標に関心を持てる方 ・最新のNext.jsの機能を闇雲に導入するのではなく、ブラウザの仕組みやキャッシュ戦略を深く理解し、適材適所で技術を選択できる方 ・再現性の低いフロントエンド特有のバグ（特定のスマホブラウザでのみ崩れる等）に対しても、文句を言うのではなく泥臭く実機検証やログ調査を行える方 仕事の魅力 わずかなUIの変更やパフォーマンスの改善が、数百万人のユーザーの行動を変え、数億円単位の売上インパクトを生み出す瞬間をフロントエンドからダイレクトに体感できるポジションです。BtoCならではのシビアなSEO要件や、多様なデバイス環境に向けたCore Web Vitalsの極限のチューニングを通じて、Reactエンジニアとして「ただ画面を作れる」というレベルを凌駕した、極めて市場価値の高いWebパフォーマンスのスペシャリストとしての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】Pythonバックエンドエンジニア（大規模データ連携・マイクロサービス開発） お任せしたいこと 自社で展開するSaaSプロダクト、またはデータ分析プラットフォームにおいて、大量のデータトラフィックを処理するためのバックエンドAPIおよびデータ連携基盤の設計・開発をお任せします。 「とにかく早く作る」ことよりも、膨大なリクエストに対してシステムがパンクしないための非同期処理の設計や、巨大なモノリス（一枚岩）になっていた既存のPythonシステムを、ドメインごとに適切なマイクロサービスへと段階的に分割していく泥臭くも高度なアーキテクチャ改善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, gRPC等）を用いた、高トラフィックなWeb APIおよびマイクロサービスの設計・開発・テスト ・既存の巨大なDjango/Flaskアプリケーションからの機能切り出し、およびモダンなアーキテクチャへのリファクタリング ・Apache KafkaやRabbitMQ等を利用した、システム間の非同期メッセージング処理（イベント駆動）の実装 ・RDBMS（PostgreSQL等）およびNoSQL（MongoDB等）の特性を活かしたデータモデル設計、およびパフォーマンスチューニング ・外部システム（SaaSのAPIや、顧客の社内システム）からの大量データ取り込み（ETLバッチ処理）の設計・実装 ・pytest等を用いた自動テストの記述、およびGitHub ActionsでのCI/CDパイプライン運用 ・Datadog等を用いたパフォーマンスのボトルネック特定、およびメモリーリーク等のトラブルシューティング 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等のWebフレームワークを用いた開発経験 ・RDBMSを用いたテーブル設計、トランザクション制御の理解、および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 ・マイクロサービスアーキテクチャの設計、または既存システムからの移行実務経験 ・gRPC、またはGraphQLを用いたAPIの設計・開発経験 ・メッセージキュー（Kafka, SQS等）を利用した分散システム・非同期処理の実装経験 ・AWS、GCP等のパブリッククラウド環境での開発、およびDocker/Kubernetesの運用経験 ・大規模なデータパイプライン、またはバッチ処理システムの構築経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11以降 フレームワーク・通信：FastAPI, gRPC データベース・KVS：PostgreSQL, MongoDB, Redis メッセージング：Apache Kafka (または AWS SQS) インフラ：AWS (ECS, EKS等) 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 バックエンド・マイクロサービス開発チームへの配属となります。 「最新のアーキテクチャを導入すること」自体を目的とせず、「サービスを停止させずにどうやって古いシステムから移行するか」「大量のデータが来てもタイムアウトしないか」という、システムの可用性と堅牢性に最も価値を置く手堅いカルチャーです。複雑に絡み合った既存コードに対しても、文句を言うのではなく、「どこから境界線を引けば安全に切り離せるか」をパズルを解くように前向きに議論し、テストを書きながら地道に改善を進めています。 求める人物像 ・「とりあえず動くAPI」を作るだけでなく、裏側で走るデータベースへの負荷やメモリの解放まで意識した堅牢な設計ができる方 ・少し古いコードや複雑な業務ロジックに対しても、文句を言うのではなく「どうすれば段階的に綺麗にできるか」を前向きに考えられる方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」のではなく、他チームのエンジニアと密に連携し、システム全体のパフォーマンス向上に協力的に動ける方 仕事の魅力 膨大なデータが行き交うプラットフォームの根幹を支え、パフォーマンスと保守性を両立させるためのアーキテクチャ設計に上流から携わることができます。Pythonの強みであるデータ処理のエコシステムと、FastAPIやgRPCといったモダンな技術スタックを掛け合わせながら、バックエンドエンジニアとして非常にニーズが高く汎用的な「分散システム設計・マイクロサービス開発」の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。
