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 531 - 540 件を表示) 【フルリモート／週5】Reactフロントエンド基盤エンジニア（アーキテクチャ刷新・デザインシステム構築） お任せしたいこと 自社で複数展開しているWebサービスにおいて、フロントエンド領域のアーキテクチャ改善および開発者体験（DX：Developer Experience）の向上に特化した「フロントエンド基盤開発」をお任せします。 ユーザー向けの新規機能を直接作るのではなく、各プロダクトで「似たようなボタンやフォームが乱立している」「ビルドに10分以上かかる」「テストが書きづらい」といった現場の課題を解決するため、共通デザインシステムの構築やモノレポ化など、開発組織全体の生産性を底上げする泥臭くもレバレッジの効く取り組みにチームで注力していただきます。 具体的な業務内容 ・複数プロダクトで横断的に利用できるUIコンポーネントライブラリ（デザインシステム）の設計・実装・運用 ・Storybookを利用したコンポーネントカタログの整備と、デザイナー（Figma）との仕様同期フローの構築 ・Webpack等の古いバンドラからVite等への移行によるビルド時間の短縮、および開発サーバーの起動高速化 ・Turborepoやpnpm等を利用したモノレポ（Monorepo）アーキテクチャの導入と、コード共有の最適化 ・ESLint、Prettier、TypeScriptの厳格な型定義のルール策定と、自動テスト（Jest, Playwright等）のCI/CDパイプライン整備 ・肥大化したレガシーなReactコード（Fat Componentや古いContext APIの乱用など）の継続的なリファクタリング方針の策定 ・各プロダクトの開発チームに対する技術サポート、ガイドライン作成、およびコードレビューを通じた品質担保 必須スキル・経験 ・ReactおよびTypeScriptを用いたSPAの開発実務経験（目安として3年以上） ・Webpack、Viteなどのビルドツールに関する基礎知識および設定経験 ・コンポーネントの再利用性を意識したUI設計、およびStorybookの運用経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発、およびCI/CD環境での自動化経験 歓迎スキル・経験 ・プラットフォームエンジニアリング、またはフロントエンドの基盤開発専任としての経験 ・Turborepo、Nx等のツールを用いたモノレポ環境の構築・運用経験 ・Figma等のデザインツールに関する知識、およびデザイナーと協業したデザインシステム構築経験 ・Webアクセシビリティ（a11y）に関する深い知識と実装経験 ・社内勉強会の主催や、他エンジニアへのメンタリング・技術支援経験 開発・業務環境 言語・フレームワーク：React, TypeScript ビルド・モノレポ：Vite, Turborepo (または Nx), pnpm UI・スタイリング：Tailwind CSS (または CSS Modules), Storybook テスト・CI/CD：Jest, React Testing Library, Playwright, 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 フロントエンド基盤（プラットフォーム）チームへの配属となります。 「流行りのツールをとりあえず試す」という開発者本位の考え方ではなく、「社内のアプリケーションエンジニアを顧客（ユーザー）と見立て、彼らが迷わず安全に、そして高速に開発できる環境を提供する」というマインドを大切にするカルチャーです。古いコードやカオスなディレクトリ構成に対しても、文句を言うのではなく、「どうすれば痛みを伴わずに段階的にモダナイズできるか」をパズルを解くように前向きに議論し、地道な改善を重ねています。 求める人物像 ・「ユーザー向けの華やかな機能開発」よりも、インフラやビルドツール、開発環境の改善といった「エンジニアのためのエンジニアリング」にやりがいを感じる方 ・技術的な理想論を押し付けるのではなく、各プロダクトが抱える納期やビジネス事情を理解した上で、現実的な移行計画を提案できる方 ・ルールやLintを厳しくして開発者を縛るのではなく、「自然と良いコードが書ける（ミスしにくい）仕組み」を設計することに喜びを感じる方 仕事の魅力 特定の画面や機能にとどまらず、開発組織全体（数十名のエンジニア）の生産性を掛け算で向上させる、非常に影響力の大きいポジションです。大規模なReactアプリケーション特有の「技術的負債」に真正面から向き合い、アーキテクチャの刷新やデザインシステムの構築といった、フロントエンド領域における最高難易度の課題を解決することで、シニアエンジニア・アーキテクトとして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（※各開発チームのエンジニアやデザイナーに対するサポート・仕様相談のため、日中のSlackやZoomでのコミュニケーションは比較的活発に発生します）。
【フルリモート／週5】Python機械学習エンジニア（推薦システム・検索アルゴリズムの本番実装と運用） お任せしたいこと 自社で展開するメディア、またはECサービスにおける、パーソナライズ（推薦）基盤や検索エンジンのバックエンド設計・実装・運用保守をお任せします。 「精度が1%上がるがレスポンスに3秒かかる最新のAIモデル」よりも、「ユーザーを待たせずに0.1秒でそこそこの結果を返す堅牢なAPI」を重んじ、データサイエンティストが考案したアルゴリズムをいかに本番環境で「早く・落ちずに・安全に」稼働させるかという、泥臭くもプロダクトの売上に直結する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（FastAPI等）を用いた、推薦システムおよび検索用Web APIの設計・開発・テスト ・データサイエンティストが作成したモデル（Jupyter Notebook上のコード等）の本番環境（Web APIやバッチ処理）への組み込みとリファクタリング ・Elasticsearch（または OpenSearch）を利用した検索クエリの構築、およびレスポンスタイム最適化（チューニング） ・A/Bテストを実施するためのロジック実装、および効果検証のためのログ出力基盤の整備 ・RedisやMemcached等を利用したキャッシュ戦略の設計、およびデータベースへの負荷軽減策の実装 ・機械学習モデルの推論遅延や、スパイクアクセス時のタイムアウトを想定した堅牢なエラーハンドリング ・Datadog等を用いたAPIのパフォーマンス監視、およびエラー発生時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） ・機械学習モデル、または複雑なアルゴリズムを本番のWebシステム（API等）に組み込んで運用した経験 ・Webの基礎知識（HTTP通信、ステータスコード、REST API設計など）およびRDBMSの基本知識 ・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 ・Elasticsearch、OpenSearch、Solr等の検索エンジンの運用・チューニング経験 ・データサイエンティスト、またはアナリストと連携してA/Bテスト等の施策を回した経験 ・Pythonの非同期処理（asyncio等）に関する深い知識および実装経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発、およびAWS/GCP上でのインフラ運用経験 ・Apache Airflow等を利用したデータパイプライン構築の基礎知識 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x フレームワーク：FastAPI 検索エンジン・KVS：Elasticsearch (または OpenSearch), Redis データベース：MySQL (または PostgreSQL), BigQuery (ログ集計用) インフラ：AWS (ECS, SageMaker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 検索・推薦基盤（MLエンジニアリング）チームへの配属となります。 「AIモデルの精度（オフライン指標）」だけでなく、「実際のビジネス指標（クリック率やCV率）とシステムの応答速度」に最も価値を置く手堅いカルチャーです。研究開発チームが書いた「とりあえず動くコード」に対しても、文句を言うのではなく、「どうすればメモリリークを防ぎつつ本番のトラフィックに耐えられるか」をソフトウェアエンジニアの視点から前向きに提案し、伴走しながら形にしています。 求める人物像 ・「最新のAIアルゴリズムを研究する」ことよりも、それをシステムに組み込んでユーザーの体験を向上させる「エンジニアリング」にやりがいを感じる方 ・レスポンスタイムの遅延や、検索結果のゼロ件ヒット（ノイズ）といったエッジケースを想像し、丁寧にテストやフォールバック（代替処理）を実装できる方 ・専門用語を多用するのではなく、ビジネスサイド（PdM等）に対してアルゴリズムの挙動や技術的な限界を分かりやすく説明できる方 仕事の魅力 プロダクトの回遊率やコンバージョン（売上）に直接的なインパクトを与える、非常にやりがいのあるポジションです。データサイエンスとバックエンド開発の「橋渡し」という、昨今極めて需要が高い役割を担いながら、FastAPIを用いた高パフォーマンスなAPI設計やElasticsearchのチューニングなど、MLエンジニア・検索エンジニアとして市場価値の高い実践的な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インフラエンジニア・SRE（FinOps推進・クラウドリソース最適化） お任せしたいこと 自社で稼働しているWebサービスや社内システムにおいて、肥大化したAWS利用費用の適正化（FinOps）および、コストパフォーマンスを最大化するためのインフラ構成の継続的な改善・リファクタリングをお任せします。 「クラウドだからとりあえず多めにリソースを確保する」といった過去のどんぶり勘定を見直し、サービスのパフォーマンスや可用性を一切落とすことなく、無駄なリソースの削減やアーキテクチャの最適化を泥臭く推し進める、企業の利益に直結する非常に重要なポジションです。 具体的な業務内容 ・AWS Cost ExplorerやCost and Usage Report (CUR) を利用した、利用料金の可視化と無駄なコスト（オーバースペックなインスタンス、放置されたEBSやEIPなど）の特定 ・Compute Optimizer等のメトリクスに基づいた、EC2やRDSの適切なインスタンスタイプ・サイズへの変更（ライトサイジング） ・バッチ処理や非同期ワーカー等の要件に応じた、スポットインスタンス（Spot Instances）の安全な導入と運用 ・S3のライフサイクルルールの見直しや、不要なデータ転送量（NAT Gatewayの通信費など）を削減するためのVPCエンドポイントの導入 ・開発チームへのヒアリングに基づく、リザーブドインスタンス（RI）やSavings Plansの適切な購入計画の策定と実行 ・Terraformを用いたインフラ構成のコード化（IaC）、および意図しない高額リソースの立ち上げを防ぐためのガードレール設定 ・コスト最適化の意識を開発組織全体へ浸透させるための、ダッシュボード構築やガイドラインの策定（FinOps文化の醸成） 必須スキル・経験 ・AWSを利用したインフラストラクチャの構築、および実運用環境での保守経験（目安として3年以上） ・AWSの主要サービス（EC2, RDS, S3, VPC, ECS等）の課金体系に対する基本的な理解 ・Linuxサーバーの運用経験、およびTCP/IP等のネットワークに関する基礎知識 ・TerraformやAWS CloudFormationを用いたIaCの実務経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発（構成管理）経験 歓迎スキル・経験 ・AWS利用費の大幅な削減、またはFinOps（クラウド財務管理）の実践経験 ・Datadog、New Relic等のモニタリングツールを用いたパフォーマンス分析経験 ・Python、Go、Bash等を用いた、コスト集計やリソース削除の自動化スクリプト開発経験 ・Docker等のコンテナ技術に関する知識、およびECS/EKSの運用経験 ・AWS認定ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル（SAP）等の資格 開発・業務環境 クラウド・インフラ：AWS (Cost Explorer, Compute Optimizer, EC2, RDS, S3, ECS, VPC等) IaC・CI/CD：Terraform, 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 SRE（またはインフラ基盤）チーム内の、FinOps推進担当としての配属となります。 「コスト削減＝ただサーバーをケチる」ではなく、「1リクエストあたりのインフラ原価をいかに下げるか」というエンジニアリングの観点でアーキテクチャに向き合うデータドリブンなカルチャーです。開発チームに対して「リソースを減らしてほしい」とただ要求するのではなく、エンジニア目線で「こちらの構成ならパフォーマンスを維持したまま半額にできる」と建設的な提案を行い、伴走しながらインフラを適正化していくことにやりがいを感じるメンバーが集まっています。 求める人物像 ・AWSの請求書や膨大な利用明細データに向き合い、パズルを解くように無駄を見つけ出すプロセスを楽しめる方 ・インフラコストの削減が、会社の利益（ボトムライン）に直結することに対して強い当事者意識を持てる方 ・「コストを下げるために可用性を犠牲にする」といった極端な判断を避け、開発チームと丁寧にコミュニケーションを取りながら現実的な落とし所を見つけられる方 仕事の魅力 システムの安定稼働だけでなく、「コスト」という非常にシビアで経営に直結する指標にコミットするポジションです。無限に思えるクラウドリソースを適切に統制し、アーキテクチャの工夫でコストを劇的に下げる経験は、クラウドネイティブ時代において極めて市場価値が高く、どのような規模の企業に行っても重宝される「FinOpsエンジニア」「クラウドアーキテクト」としての希少な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。
▼内容 スポーツに特化したビジネスを展開している企業にてデザイナーの方を募集いたします!既存大手のページ制作や、大手スポーツ団体の公式サイト、新規案件のコンペデザイン、自社案件等、WEBサイトのデザインからコーディング業務までご担当いただけます! 【主な業務内容】 ・スポーツ関連WEBサイトのデザイン制作 ・サイトのコーディング ・担当クライアントの定例ミーティング同行 【担当するスポーツカテゴリ例】 サッカー、野球、ゴルフ、競馬、バドミントンその他各世界大会関連など ▼必須スキル ・週5日の稼働ができる方(フルリモート可) ・Photoshop、Illustrataor、XDによるWebサイト制作実務経験5年程度 ・HTML/CSS を用いた実務経験5年程度 ・JavaScriptを用いた実務経験 ・Sass(SCSS)などのCSSメタ言語に関する知識 ・チームでの制作経験 ▼尚可スキル ・スポーツ全般に興味関心があり、情報収集が好きな方 ・チームマネジメント経験のある方 ・DTPデザイン経験のある方 ▼条件 ・単金：～50万円程度(上振れ相談可) ・精算：140h-180h ・面談：1回（弊社同席） ・募集：1名 ・商流：エンド→弊社 ・備考：基本はディレクターを通しての業務となりますが、日々のやりとりはクライアントと直接行う事もあるため、スピード感をもって対応することができます。 ※ポートフォリオの提出もしくはデータも併せてお送り下さい。
【フルリモート／週5／Java】行政DX・スマートシティ推進を支える大規模公共プラットフォームのバックエンド開発 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、全国の自治体や官公庁が利用する行政手続きのデジタル化（DX）およびスマートシティ向けデータ連携基盤の新規開発・モダナイゼーションをお任せします。 ［役割に対して求める成果］数千万人の国民・住民の機密データを安全に扱う最高レベルのセキュリティ要件（ISMAP等）を満たしつつ、レガシーシステムからクラウドネイティブなマイクロサービスアーキテクチャへの移行を成功させ、止まらない強固な社会インフラを実現すること。 具体的な業務内容 ・Java（Spring Boot）を用いた公共向けWebサービスおよびAPI群の詳細設計・実装 ・行政機関の持つ膨大な住民データやトランザクションを処理する大規模バッチ処理（Spring Batch）の開発 ・オンプレミス環境からガバメントクラウドへの移行に伴う、モノリスからマイクロサービスへのリアーキテクチャ推進 ・RDBMS（PostgreSQL/Oracle等）を用いた複雑なデータモデルの再設計および、高度なクエリのパフォーマンスチューニング ・JUnit等を用いたテストの自動化と、機密情報を扱うセキュアコーディングの実践・コードレビュー ・DockerやKubernetesを用いたコンテナ環境におけるアプリケーションの設計と最適化 必須スキル・経験 ・Javaを用いたWebアプリケーションの設計・開発経験（3年以上） ・Spring Framework（Spring Boot）を用いた実務経験（2年以上） ・RDBMSを用いたデータベース設計、トランザクション管理、およびパフォーマンスチューニングの実務経験 ・Git/GitHub等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 ・公共・金融・医療など、高いセキュリティと信頼性が求められるミッションクリティカルなシステムの開発経験 ・マイクロサービスアーキテクチャによるシステム設計・開発・運用経験 ・AWS、GCP、Azureなどのパブリッククラウド環境でのインフラ構築・運用経験 ・レガシーシステム（オンプレミスの巨大なモノリス等）からモダン環境へのマイグレーション（リプレイス）経験 ・CI/CDパイプラインの構築やコンテナ技術（Docker/Kubernetes）の深い知見 開発環境 言語・フレームワーク：Java 21, Spring Boot, Spring Batch, Spring Security, JUnit インフラ・ミドルウェア：ガバメントクラウド (AWS / GCP), PostgreSQL, Docker, Kubernetes ツール：GitHub (または GitLab), Jira, Confluence, Slack (または Teams), Datadog 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、ドメインエキスパート（行政・セキュリティ担当）1名、バックエンドエンジニア6名（今回募集枠含む）、フロントエンドエンジニア3名、SRE2名の体制です。国民の生活インフラに直結するシステムであるため、仕様の正確性と堅牢性を最重視し、ドメインエキスパートと密に連携しながら設計とテストカバレッジの向上に取り組んでいます。 求める人物像 ・「社会のデジタル化」というスケールの大きな課題に対し、強い当事者意識と使命感を持って取り組める方 ・複雑なレガシーコードや業務フローを紐解き、モダンで保守性の高いオブジェクト指向設計へとリファクタリングすることにやりがいを感じる方 ・フルリモート環境下において、他職種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 急加速している日本の行政DXの最前線に立ち、何千万もの人々の生活を便利にする社会インフラを自らの手で作り上げる、非常に公益性と社会的インパクトの高いプロダクトです。高いセキュリティ要件が求められる環境下で、最新のJavaエコシステムとクラウドネイティブ技術を駆使してレガシーシステムからの脱却を主導するという、バックエンドエンジニアとして極めて難易度が高く市場価値の上がる経験を積むことができます。 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。
【フルリモート／週5】Azureデータエンジニア（エンタープライズデータ基盤・ETL開発） お任せしたいこと 自社で展開するBtoBサービス、または顧客向けエンタープライズシステムにおける、Microsoft Azureを活用したデータ統合・分析基盤の設計・開発・運用保守をお任せします。 「最新のAIで魔法のように解決する」といった浮ついたアプローチではなく、社内外のシステムに散らばるフォーマットの揃っていない泥臭いデータを地道に収集・クレンジングし、ビジネス部門やデータサイエンティストが毎日迷わず・安心して活用できる「信頼性の高いデータパイプライン」をチームで作り上げていくポジションです。 具体的な業務内容 ・Azure Data Factory または Synapse Pipelines を用いた、各種データソースからのETL / ELTパイプラインの設計・構築・運用 ・Azure Databricks（PySpark / Python）を利用した、大規模データの分散処理および複雑なデータクレンジングの実装 ・Azure Synapse Analytics（または Azure SQL Database）における、分析用のデータウェアハウス（DWH）およびデータマートのテーブル設計 ・データ量増加に伴うボトルネックの調査、および複雑なSQLのチューニングとコスト最適化 ・Bicep または Terraform を用いた、データ基盤インフラのコード化（IaC） ・Azure DevOps を利用した、データパイプラインやインフラコードのCI/CD環境構築と自動デプロイ ・データ連携エラー時のリカバリ対応、およびAzure Monitor等を用いたパイプラインの死活監視・アラート設定 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） ・Microsoft Azureのデータ系サービス（Data Factory, Databricks, Synapse, SQL Database等）の運用・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の記述経験 ・Pythonを用いたデータ処理の実装経験 ・Git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 ・PySpark、またはScalaを用いた大規模データ分散処理の実務経験 ・オンプレミスのデータベース（SQL ServerやOracle等）からAzureへのデータ移行経験 ・Power BI等のBIツールを利用したレポート作成、またはデータモデル設計経験 ・Bicep、ARMテンプレート、Terraform等を用いたIaCの実務経験 ・Azure認定資格（DP-203: Azure Data Engineer Associate等） 開発・業務環境 クラウド・データ基盤：Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, Synapse Analytics, Data Lake Storage Gen2, SQL Database等) 開発言語：Python (PySpark), SQL IaC・CI/CD：Bicep (または Terraform), Azure DevOps (または GitHub Actions) 監視・管理：Azure Monitor, Log Analytics コミュニケーション・管理：Azure Boards (または Jira), GitHub, Slack (または Microsoft Teams), Zoom プロジェクトチームについて データ基盤開発チームへの配属となります。 「とりあえずデータをデータレイクに溜め込む（データスワンプ化させる）」ことを嫌い、スキーマ定義や命名規則といったガバナンスをしっかり効かせながら、後から使いやすい形に整理していく手堅いカルチャーです。文字化けや仕様変更によって突然エラーを吐くバッチ処理に対しても、文句を言うのではなく、「どうすれば異常データを自動で検知して弾けるか」「リトライ処理をどう組むか」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 ・「AIモデルの構築」そのものよりも、その土台となる「欠損のない綺麗なデータを届けるためのエンジニアリング」にやりがいを感じる方 ・エラーが起きた際に手作業でデータを修正して場当たり的に済ますのではなく、パイプラインのコードを直して再発防止を図れる方 ・ビジネスサイド（企画や営業）からの「こういう指標が見たい」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設計に落とし込める方 仕事の魅力 エンタープライズ領域で圧倒的なシェアを持つMicrosoft Azureのデータエコシステムをフル活用し、企業の意思決定を根幹から支えるポジションです。Azure Data FactoryやDatabricksといった業界標準のモダンデータスタックの実践的な知見を深めながら、複雑なSQLチューニングや分散処理アーキテクチャの設計など、データエンジニアとして非常に需要が高く息の長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（※毎日の日次バッチ処理等でエラーが発生した場合、ログの調査やリカバリ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データエンジニア（クローリング・データ収集基盤開発） お任せしたいこと 自社サービス（価格比較、アグリゲーション、またはデータ分析サービス等）の根幹となるデータをWeb上から収集するための、Pythonを用いたクローラーの開発・運用保守をお任せします。 「一度作って終わり」ではなく、収集先のWebサイトの仕様変更（HTML構造の変更やDOMの更新）によって突然動かなくなるスクレイパーを素早く修復したり、相手先サーバーに負荷をかけないよう適切なリクエスト間隔を制御したりと、サービスの土台を支える泥臭くも非常に重要なデータ収集活動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（Scrapy, BeautifulSoup, Playwright等）を用いた、Webクローラーおよびスクレイピングプログラムの設計・開発 ・収集先サイトのDOM変更や、JavaScriptによる非同期レンダリングに対するスクレイピングロジックの継続的な修正・保守 ・相手先サイトへの負荷を考慮したレートリミット（リクエスト間隔）の制御、およびリトライ処理の実装 ・プロキシサーバーのローテーションや、IPブロック・タイムアウト等の通信エラーに対する堅牢なエラーハンドリングの実装 ・収集した泥臭いデータ（全角半角の混在、表記ゆれ、不要な改行など）のクレンジング処理、およびデータベース（MySQL等）への格納 ・AWS（ECS, Lambda等）やGCPを用いた、分散クローリング環境の構築・運用 ・クローラーの死活監視（エラー検知時のアラート設定）と、データ欠損時のリカバリ対応 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたシステム開発、またはバッチ処理の実務経験（目安として3年以上） ・Scrapy、BeautifulSoup、Requests等のライブラリを用いたWebスクレイピングの実務経験 ・Webの基本的な仕組み（HTTPリクエスト/レスポンス、HTML、CSSセレクタ、DOM等）に関する深い理解 ・RDBMSを用いた基本的なSQLの記述、およびデータ抽出・加工経験 ・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 ・Playwright、Selenium等を用いた、ヘッドレスブラウザによるスクレイピングの実務経験 ・SPA（Single Page Application）や、隠しAPI（ネットワークタブから解析できる非公開API）からデータを取得した経験 ・AWS、またはGCP環境でのバッチ処理・インフラ運用経験 ・Apache Airflow等を用いたワークフロー管理の経験 ・著作権法や利用規約、Webスクレイピングの倫理的なガイドラインに関する基礎的な知識 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x ライブラリ：Scrapy, BeautifulSoup4, Playwright (または Selenium), Requests, pandas データベース：MySQL (または PostgreSQL) インフラ：AWS (ECS, Lambda, EventBridge等) または GCP (Cloud Run, Cloud Scheduler等), Docker 監視・管理：Datadog (または Sentry), Slack コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Backlog, Zoom プロジェクトチームについて データ収集・クローリング基盤チームへの配属となります。 「最新のAI技術を使う」ことよりも、「毎日決まった時間に、欠損なく正確なデータがDBに格納されていること」に最も価値を置く手堅いカルチャーです。相手先サイトの気まぐれな仕様変更によって金曜日の夕方にクローラーが落ちたとしても、文句を言うのではなく、「次はどうすればDOM変更に強い（壊れにくい）セレクタの指定ができるか」「どうすればアラートのノイズを減らせるか」を前向きに議論し、地道に改善を重ねています。 求める人物像 ・複雑なHTML構造や、難解なJavaScriptでレンダリングされるサイトに対し、パズルを解くようにデータの取得方法を探るプロセスを楽しめる方 ・「とりあえず動けばいい」と相手先サーバーに無配慮な大量リクエストを送るのではなく、礼儀正しいクローラーを設計できるバランス感覚を持った方 ・エラーが起きた際に、場当たり的なコード修正で済ますのではなく、仕組みや監視体制から改善しようとする姿勢のある方 仕事の魅力 どれだけ高度なデータ分析やAIモデルも、「良質なデータ」がなければ機能しません。その最も上流工程である「データ収集」の最前線を担うポジションです。DOMの解析から非同期通信の裏側を暴くようなWebフロントエンドの深い知見と、エラーに強い分散バッチ処理を構築するバックエンドの知見を両立させながら、データエンジニアとして非常に需要が高く、かつ「職人芸」とも言える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（※毎日のクローリング結果を担保するため、バッチ処理のエラー検知時に調査等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】Reactフロントエンドエンジニア（BtoB SaaS・複雑な業務UI開発と状態管理） お任せしたいこと 自社で展開するBtoB向けSaaSプロダクト（管理画面や業務ダッシュボードなど）における、ReactおよびTypeScriptを用いたフロントエンド開発をお任せします。 「見た目を綺麗に整える」こと以上に、数百項目の入力フォームや、大量のデータが並ぶデータグリッド、複雑なユーザー権限に基づく表示切り替えなど、BtoB特有のヘビーな業務要件をブラウザ上で破綻なく動かし、ユーザーの業務効率を最大化するための泥臭いUI設計と状態管理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、SPA（Single Page Application）の設計・開発・テスト ・react-hook-formやZod等を用いた、複雑なバリデーションを含む大規模入力フォームの実装 ・ZustandやJotai（またはRedux）を利用したクライアントサイドの複雑な状態管理、およびTanStack Query等を利用したデータフェッチの最適化 ・数千件〜数万件のデータ行を描画するテーブルUIに対する、仮想化（Virtualization）やメモ化（memo, useMemo）を用いたパフォーマンス・レンダリング最適化 ・OpenAPI等のスキーマ定義に基づいた、バックエンドAPIとの堅牢な繋ぎ込みとエラーハンドリング ・JestやReact Testing Libraryを用いた、複雑な業務ロジックやUIコンポーネントの自動テスト実装 ・PdMやデザイナーと連携し、要件に対して「こちらの標準UIパーツを流用した方が実装コストが低く、保守も容易になる」といった技術的な提案と仕様調整 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） ・TypeScriptを用いた開発経験、および型安全なコード設計の知見 ・複雑な状態管理、または大規模な入力フォームの実装・運用経験 ・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、または管理画面・ダッシュボード等のエンタープライズ向けWebシステムのフロントエンド開発経験 ・Reactのレンダリングライフサイクルに対する深い理解と、パフォーマンスチューニングの実務経験 ・TanStack Query、react-hook-form、Zod等のモダンなエコシステムの利用経験 ・MUI、Chakra UIなどのUIライブラリを用いた開発、または独自デザインシステムの構築経験 ・アジャイル / スクラムでのチーム開発経験 開発・業務環境 言語・フレームワーク：React, TypeScript (Vite等のバンドラを利用したSPA構成) 状態管理・データフェッチ：TanStack Query, Zustand (または Jotai, Redux) フォーム・バリデーション：react-hook-form, Zod スタイリング：Tailwind CSS (または MUI等のコンポーネントライブラリ) 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プロダクトのフロントエンド開発チームへの配属となります。 「とにかく凝ったリッチなアニメーションを作りたい」というよりも、「毎日100件のデータを登録する担当者が、いかにマウスを使わずキーボードだけでサクサク入力できるか」「途中で通信エラーが起きても入力データが消えないか」といった、業務システムとしての『堅牢性』と『実用性』に最も価値を置く手堅いカルチャーです。コードレビューでは、将来的な保守性を考慮し、不要な再レンダリングを招く設計になっていないか、カスタムフックの切り出し粒度が適切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 ・デザイナーから渡されたFigmaをただコーディングするのではなく、「この仕様だとデータ量が増えた時にブラウザが固まる」といったリスクを事前に検知し、代替案を出せる方 ・少し古いコードや肥大化したコンポーネントに対しても、文句を言うのではなく地道にテストを書きながらリファクタリングしていける方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」ではなく、ビジネスサイドの要望に対してエンジニア目線で建設的に仕様の取捨選択をリードできる方 仕事の魅力 企業の基幹業務を支える、非常に社会性の高いプロダクトです。BtoB特有の複雑なドメイン知識をUIに落とし込み、フロントエンドにおける「状態管理の複雑さ」や「レンダリングパフォーマンスの限界」といったハードな技術的課題に立ち向かう経験を通じて、Reactエンジニアとして一段上の汎用性が高いアーキテクチャ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】AWSデータ基盤・MLOpsエンジニア（自社サービス・データ活用支援） お任せしたいこと 自社で展開するWebサービスのデータ分析基盤、および機械学習モデルの実運用化（MLOps）を支えるAWSインフラの設計・構築・運用保守をお任せします。 「華やかなAIモデル」を生み出すための裏側にある、データの抽出・加工（ETL）や、データサイエンティストが書いた検証用のコードを本番環境で落ちずに動かすための泥臭い土台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 ・AWS（S3, Glue, Athena, Redshift等）を利用したデータレイクおよびデータウェアハウスの設計・構築・運用 ・AWS SageMakerやStep Functionsを活用した、機械学習モデルの学習・推論パイプライン（MLOps）の構築と自動化 ・データサイエンティストが作成したJupyter Notebook上のコードを、本番稼働に耐えうるPythonスクリプトやコンテナ（ECS/Docker）へリファクタリング・実装 ・Terraformを用いたデータ基盤およびMLOpsインフラのコード化（IaC） ・大量のログデータ処理に伴うボトルネック調査、およびクエリ（SQL）のチューニングとコスト最適化 ・DatadogやCloudWatchを用いたデータパイプラインの死活監視、およびデータ欠損・遅延時のトラブルシューティング 必須スキル・経験 ・AWSを利用したインフラストラクチャの構築、および実運用環境での保守経験（目安として3年以上） ・Pythonを用いたスクリプト作成、またはバックエンド開発の実務経験 ・RDBMSやデータウェアハウスにおける、テーブル設計および複雑なSQLの記述経験 ・Terraform等を用いたインフラ構成のコード化（IaC）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 ・AWS Glue、EMR、Athena等を用いたデータパイプライン（ETL）の構築経験 ・AWS SageMakerを利用した機械学習モデルの本番運用・デプロイ経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発・運用経験 ・Apache Airflowなどのワークフロー管理ツールの導入・運用経験 ・データサイエンティスト、またはアナリストと協業してシステム開発を行った経験 開発・業務環境 クラウド・インフラ：AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, SageMaker, ECS, Step Functions等) 開発言語：Python, SQL IaC・CI/CD：Terraform, 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 データ基盤・MLOps開発チームへの配属となります。 「最新のAIアルゴリズムを使うこと」自体を目的とするのではなく、「欠損のない正しいデータが毎日確実に連携されること」「推論APIがタイムアウトせずに結果を返すこと」といった、インフラとしての基本品質に最も価値を置く手堅いカルチャーです。研究開発寄りのメンバーが書いた「とりあえず動くコード」に対しても、文句を言うのではなく、インフラエンジニアの視点から「どうすれば安全に本番運用できるか」を伴走しながら形にしています。 求める人物像 ・「AIモデルを作る」よりも、それを裏側で支える「データとインフラのエンジニアリング」にやりがいを感じる方 ・フォーマットが揃っていない汚いデータや、謎のエラーで止まるバッチ処理に対しても、原因を地道に特定して仕組みから改善できる方 ・「インフラだけ作ればいい」ではなく、データサイエンティストの要望をヒアリングし、現実的なアーキテクチャに落とし込んで提案できる方 仕事の魅力 企業の競争力の源泉となる「データ」と「AI」の活用において、最も重要かつボトルネックになりやすい「基盤構築」の最前線に取り組むことができます。AWSのデータ系マネージドサービスをフル活用しながら、昨今非常に需要が高まっているMLOpsエンジニア・データエンジニアとして、市場価値が高く汎用的なインフラ構築スキルを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（※データ連携のバッチ処理などでエラーが発生した場合、ログの調査等をお願いする場合がありますが、チーム内で負荷を分散しています）。
【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向けWebサービス開発・パフォーマンス改善） 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（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をお任せします。 大量のトラフィックを捌き、多様なデバイスからアクセスされるサービスのため、単に画面を作るだけでなく、Core Web Vitals（表示速度やレイアウトの安定性）の改善や、Webアクセシビリティ（a11y）の向上など、ユーザー体験を根本から底上げするための泥臭いチューニ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、TypeScriptを用いた大規模Webアプリケーションの設計・開発・テスト ・SEOおよびCore Web Vitals（LCP, CLS, INPなど）の指標計測、およびボトルネック解消に向けたパフォーマンスチューニング ・Storybookを用いた社内共通UIコンポーネント（デザインシステム）の設計・構築および継続的なメンテナンス ・キーボード操作やスクリーンリーダーへの対応など、Webアクセシビリティ（a11y）を意識したマークアップと実装 ・A/Bテストの素早い実装、およびPdMやデータアナリストと連携した効果検証 ・JestやPlaywright等を用いた自動テストの拡充と、CI/CD環境での継続的インテグレーション 必須スキル・経験 ・React等のモダンフレームワークを用いた開発実務経験（目安として3年以上） ・TypeScriptを用いた開発経験 ・HTML、CSS、JavaScriptに関する深い知識と理解 ・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 ・Next.js（App Router または Pages Router）を用いた大規模トラフィックサービスの開発・運用経験 ・Webパフォーマンスチューニング（バンドルサイズの削減、レンダリング最適化など）の実務経験 ・Webアクセシビリティ（WAI-ARIA等）に関する知識および実装経験 ・Node.jsを用いたBFF（Backends For Frontends）層の設計・開発経験 ・GraphQLを用いたAPI連携の実務経験 ・アジャイル / スクラムでのチーム開発経験 開発・業務環境 言語・フレームワーク：React, Next.js, TypeScript 状態管理・データフェッチ：SWR (または React Query, Apollo Client等) スタイリング：CSS Modules (または Tailwind CSS) テスト・CI/CD：Jest, Playwright (または Cypress), 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 BtoCプロダクトのフロントエンド開発チームへの配属となります。 「とにかく最新のライブラリを使いたい」という開発者本位の考え方ではなく、「ユーザーの表示待ち時間を100ミリ秒でも短くする」「誰にでも使いやすいUIにする」という、エンドユーザーの体験向上に最も価値を置くカルチャーです。コードレビューでは、不要な再レンダリングが発生していないか、セマンティックなHTMLになっているかといった観点で、互いにフラットかつ厳密に品質を高め合っています。 求める人物像 ・「デザイン通りに動くから完成」ではなく、実際のデバイスでの描画速度や操作感（カクつき等）まで細かく気配りができる方 ・少し古いコードや肥大化したコンポーネントに対しても、文句を言うのではなく地道にテストを書きながらリファクタリングしていける方 ・「自分のタスクだけ終わればいい」ではなく、デザイナーやバックエンドエンジニアと密に連携し、チーム全体の生産性向上に協力的に動ける方 仕事の魅力 多くの一般ユーザーが日常的に触れるプロダクトにおいて、自身のコードが直接的なユーザー体験（快適さ）やビジネス指標（コンバージョン率など）に直結する非常にやりがいのあるポジションです。React/Next.jsの高度な実装力だけでなく、パフォーマンス最適化やアクセシビリティといった、フロントエンドエンジニアとして一段上の専門性と汎用性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。
