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 611 - 620 件を表示) 【フルリモート／週5／TypeScript】月間億規模のトラフィックを支える、次世代マルチテナントSaaSのフロントエンド刷新 お任せしたいこと ［役割］ 急成長を遂げるBtoC向けマルチテナントSaaSにおいて、TypeScriptを用いたフロントエンドのアーキテクチャ刷新と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］ Next.js（App Router）への移行を完遂し、大量のデータ描画が発生するダッシュボード画面や動的UIにおける型安全性を極限まで高め、クライアントサイドのJS軽量化とCore Web Vitalsのスコア大幅改善を実現すること。 具体的な業務内容 Next.js 14（App Router） を用いた、既存SPAからSSR/ISRへのリプレイスおよび共通基盤の構築 TypeScriptの高度な型機能（Generics, Mapped Types, Conditional Typesなど） を駆使した、型安全なAPIクライアント層の設計 TanStack Query (React Query) を用いた、複雑なマルチテナントデータのキャッシュ制御と状態管理の最適化 複雑なデータグリッドや動的チャートを含む、高インタラクティブなUIコンポーネントの設計・実装 Lighthouse や Chrome DevTools を用いた、レンダリングボトルの特定および定量的パフォーマンスチューニング 必須スキル・経験 TypeScript / React を用いたWebアプリケーション開発・運用の実務経験（4年以上） TypeScriptにおける、型安全性を意識したコンポーネント設計や、共通ライブラリ・ユーティリティの作成経験 Next.js を用いた実務での開発経験（App Routerの知見必須） ブラウザのレンダリング仕組みを理解した、フロントエンドのパフォーマンス最適化（Core Web Vitals改善）の経験 歓迎スキル・経験 monorepo構成（Turborepo / Nx） でのマルチパッケージ管理、またはデザインシステムの構築・運用経験 msw (Mock Service Worker) や React Testing Library を用いた、テスタブルなフロントエンド環境の構築経験 Vercel や AWS を用いた、CI/CDを含むフロントエンドインフラの構築・最適化知見 既存の大規模JavaScriptコードベースを、段階的にTypeScriptへ完全移行（型定義の厳格化）した経験 開発環境 言語: TypeScript 5.x フレームワーク: React 18, Next.js 14 状態管理・キャッシュ: TanStack Query, Zustand スタイル: Tailwind CSS, Vanilla Extract インフラ: Vercel, AWS (CloudFront, S3) ツール: GitHub, Slack, Figma, Datadog, Turbo 開発チームについて 静的型付けの恩恵を最大限に享受するため、tsconfigの strict: true はもちろん、型パズル的な抽象化や型定義の美しさにこだわりを持つ、フロントエンドのエキスパートが集まっています。 コードレビューでは、コンポーネントの再利用性やレンダリング効率（無駄な再レンダリングの抑制）、型定義の堅牢性について、極めてハイレベルで建設的なディスカッションが行われています。 フルリモート環境の中で自律的に動いており、週1回の「技術共有会」では最新のTypeScriptの仕様や周辺エコシステムについての知見が積極的に交換されています。 仕事の魅力 最新のTypeScript 5.x系エコシステム や Next.js App Router をフル活用し、最先端のフロントエンドアーキテクチャを追求できる環境です。 膨大なトラフィックを捌くプロダクトだからこそ、型安全によるバグ抑止と、1ミリ秒の表示速度改善がビジネス価値に直結する手応えを感じられます。 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、不要な割り込みがなく、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。
【フルリモート／週5／Python】数千万ユーザーの行動データを処理する推薦基盤のデータパイプライン構築およびMLOpsエンジニア お任せしたいこと ［役割］MLOpsエンジニア（またはデータエンジニア）として、月間数千万人が利用する大規模メディア・ECサービスにおける「レコメンド（推薦）エンジン」や「パーソナライゼーション基盤」を本番環境で安定稼働させるための、Pythonを用いたデータパイプライン構築およびMLOps環境の設計をお任せします。 ［役割に対して求める成果］データサイエンティストがJupyter Notebook等で作成した検証用の機械学習モデルを、本番環境の巨大なトラフィックに耐えうる低遅延かつスケーラブルな推論API（FastAPI等）として再設計・実装すること。また、Apache Airflow等を利用して日々のデータ抽出からモデルの再学習、デプロイまでを全自動化する堅牢なパイプラインを構築し、「AIのPoC（実証実験）止まり」を防ぎビジネス価値を継続的に創出できるインフラを提供すること。 具体的な業務内容 ・Python（FastAPI）を用いた、機械学習モデルのリアルタイム推論APIの詳細設計、実装、テスト、およびレイテンシ要件（数ミリ秒以内）を満たすためのパフォーマンスチューニング ・データサイエンティストが記述したプロトタイプコード（Python）の解読と、保守性・再利用性・テスト容易性を担保したプロダクションコードへのリファクタリング ・Apache Airflow（またはPrefect）を用いた、BigQuery等から学習データを抽出・前処理し、定期的にモデルを更新する複雑なバッチパイプラインの開発 ・MLflowやKubeflow等のMLOpsツールを利用した、モデルのバージョン管理、実験管理、およびCI/CDパイプラインへの組み込み ・PySpark等を利用した、数テラバイト〜ペタバイト級のログデータに対する分散処理・特徴量エンジニアリング基盤の構築 ・本番環境で稼働する機械学習モデルの予測精度低下（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知するためのモニタリング環境（Datadog等）の構築 ・GCP（GKE, Vertex AI, Cloud Composer等）を利用した、スケーラブルな機械学習インフラの運用保守とコスト最適化 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーション、またはデータ処理パイプラインの実務開発経験（3年以上） ・RDBMS、またはデータウェアハウス（BigQuery等）に対する高度なSQLの記述経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いた開発、およびLinux/ネットワークに関する基礎的な知識 ・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 ・FastAPI等の軽量フレームワークを用いた、高トラフィックなAPIの開発・チューニング経験 ・Apache Airflow、Prefect等を利用したワークフローエンジンの運用経験 ・MLflow、Vertex AI、SageMaker等を利用したMLOps基盤の構築・運用経験 ・PySpark、Hadoop等の分散処理フレームワークの実務経験 ・機械学習（推薦システム、自然言語処理等）のアルゴリズムや評価指標に関する基礎知識 ・GCP（Google Cloud）またはAWSにおける、Kubernetes（GKE/EKS）の運用経験 ・pytest等を用いたテストコードの記述、およびCI/CDパイプラインの構築経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.10以降 フレームワーク・ライブラリ：FastAPI, Pandas, PySpark, Scikit-learn パイプライン・MLOps：Apache Airflow, MLflow データベース・DWH：Google BigQuery, Redis インフラ：Google Cloud (GKE, Cloud Composer, Vertex AI), Docker テスト・CI/CD：pytest, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて データ戦略本部のMLOps・データエンジニアリングチームへの配属となります。「精度の高いモデルを作ること」と同じくらい、「そのモデルをいかに速く、安定して、自動的に運用し続けるか」というエンジニアリングの価値を重んじるカルチャーです。数理モデリングの専門家であるデータサイエンティストと密に連携しながら、お互いの専門領域（モデルの精度 vs システムの堅牢性）を尊重し合い、泥臭く本番導入に向けた技術的課題を解決していく体制が整っています。 求める人物像 ・「AIや機械学習の華やかなアルゴリズム開発」よりも、それを裏側で支える「落ちないシステム作り」「パイプラインの自動化」といったインフラ・エンジニアリング領域に知的な面白みを感じる方 ・Jupyter Notebook上のスクリプト的なコード（Fatな関数やグローバル変数の多用）を憎み、オブジェクト指向やクリーンアーキテクチャに基づいた美しいPythonコードに書き換えることにやりがいを感じる方 ・データサイエンティスト等の他職種と積極的にコミュニケーションを取り、アルゴリズムの意図や必要なデータ仕様を正しく汲み取れる方 仕事の魅力 現代のビジネスにおいて最も競争力の源泉となる「機械学習の社会実装」を、データエンジニアリングの力で直接的に支える非常に市場価値の高いポジションです。単なるPythonバックエンド開発にとどまらず、Airflowを用いた大規模パイプライン構築や、Kubernetesを活用したMLOpsアーキテクチャの設計など、AI時代に最も必要とされる「データを価値に変えるためのスケーラブルな基盤構築スキル」を実践的に磨き上げることができます。 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／PHP】全国数百万人の学習データを支えるEdTechプラットフォームのバックエンド開発およびアーキテクチャ刷新 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、全国の学校や学習塾、数百万人の児童・生徒が日々の学習に利用する「大規模EdTechプラットフォーム」のPHP（Laravel）を用いたバックエンドAPI開発、および高負荷に耐えうるアーキテクチャへの刷新をお任せします。 ［役割に対して求める成果］「朝の1時間目」や「テスト期間」など、特定の時間帯に数百万アクセスが集中するスパイク的なトラフィック要件に対し、サーバーダウンやレスポンス遅延を起こさない堅牢なAPIを構築すること。また、長年の運用で肥大化した学習履歴データ（数億レコード）を効率的に処理するため、レガシーなバッチ処理や複雑なSQLを紐解き、Redisを活用したキャッシュ戦略やキューイング（非同期処理）を用いてシステムのパフォーマンスを抜本的に改善すること。 具体的な業務内容 ・PHP（Laravel）を用いた、フロントエンド（React/Vue）およびモバイルアプリ向けWeb APIの詳細設計、実装、テスト ・学校単位での一斉アクセスに耐えうる、RedisやCDNを利用した高度なキャッシュ戦略の設計と実装 ・数億件規模の学習ログや成績データを扱うMySQL（Amazon Aurora）における、N+1問題の特定・解消およびインデックスチューニング ・テスト採点処理や帳票（成績表）のPDF出力など、重い処理をAmazon SQS等を利用してワーカーに逃がす非同期バッチ処理の再設計 ・長年稼働している独自フレームワーク（またはレガシーなPHPコード）から、最新のLaravel環境への段階的なマイグレーション ・「学習進捗」「決済・契約」「コンテンツ管理」といった複雑に絡み合うドメイン知識を整理し、責務を適切に分割するリファクタリング ・PHPUnitを用いたテストコードの拡充による、成績データ等の欠損・不整合（デグレ）の徹底的な防止 ・Datadog等のAPMを利用したスロークエリの監視、およびボトルネックの特定と継続的なパフォーマンス改善 必須スキル・経験 ・PHPを用いたWebアプリケーションの開発実務経験（3年以上） ・Laravel等のモダンなMVCフレームワークを用いた開発経験（2年以上） ・RDBMS（MySQL等）を用いたデータベース設計、および大量データを扱うSQLのチューニング経験 ・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 ・EdTech、メディア、またはゲームなど、特定の時間帯にアクセスが集中する高トラフィックサービスの開発・運用経験 ・Amazon SQS、RabbitMQ等を利用した非同期処理アーキテクチャの設計経験 ・Redis、Memcached等を利用したキャッシュ設計の実務経験 ・稼働中のレガシーシステムに対する、影響範囲を見極めた安全なフレームワーク移行・リファクタリング経験 ・PHPUnit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）の経験 ・ドメイン駆動設計（DDD）の概念を取り入れた開発経験 ・AWS（ECS, Aurora, SQS, ElastiCache, S3等）を利用したクラウドインフラ環境での開発経験 開発・業務環境 開発言語：PHP 8.x フレームワーク：Laravel データベース・KVS：MySQL (Amazon Aurora), Redis 非同期処理・インフラ：Amazon SQS, AWS (ECS Fargate, Aurora, S3等), Docker テスト・CI/CD：PHPUnit, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Confluence, Slack プロジェクトチームについて プロダクト開発部のバックエンドチームへの配属となります。「子どもの学習機会を技術の力で最大化する」という強い社会的ミッションを持つカルチャーです。生徒の「成績」や「学習ログ」という絶対に失ってはならないデータを扱うため、コードレビューでは機能要件の網羅性だけでなく、「このクエリはデータ量が10倍になったときに耐えられるか」「外部APIがタイムアウトした際のリトライ処理は適切か」といった、パフォーマンスや耐障害性に関するシビアな議論が日常的に行われています。 求める人物像 ・「とにかく動くAPI」を作るだけでなく、数百万人が同時に利用する環境を想定し、データベースの実行計画やキャッシュのTTL（有効期限）までを論理的に設計できる方 ・複雑なドメイン（学校の年度更新、クラス替え、カリキュラムの変更など）に対してアレルギーを持たず、自ら仕様を読み解いて美しいデータモデルに落とし込める方 ・教育という社会的意義の大きなドメインにおいて、システムの安定稼働が直接子どもたちの学習体験を守ることに強い責任感とやりがいを感じる方 仕事の魅力 日本全国の教育現場を支える社会インフラとしての重要性が極めて高いシステムであり、自分の書いたコードが数百万人の児童・生徒の学習にダイレクトに貢献する非常にやりがいのあるポジションです。PHPエンジニアとして直面する「スパイクアクセスの処理」「数億レコードの集計」「レガシー環境からの脱却」といった最高難易度の技術課題に最前線で取り組むことで、スケーラビリティを担保した高度なバックエンドアーキテクチャ設計スキルを着実に磨き上げることができます。 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］ Pythonエンジニアとして、大規模言語モデル（LLM）と企業のナレッジデータを組み合わせたRAG（検索拡張生成）システムのバックエンド開発を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ FastAPIを用いた高速なAPI構築と、ベクトルデータベースの最適化により、AIの回答精度と応答速度を実用レベルまで引き上げること。 具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、LLM（OpenAI/Anthropic等）のAPI連携ロジックの実装 LangChainやLlamaIndexを活用した、効率的なRAGパイプラインの構築・改修 ベクトルデータベース（Qdrant/Pinecone等）を用いた、セマンティック検索機能の実装 大量のドキュメント（PDF/Word等）のチャンク分割およびデータ前処理バッチの開発 Pytestを用いたバックエンドロジックの単体テストコード作成、および動作検証 フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携した、APIスキーマ（Swagger）の策定 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Webフレームワークを用いた実務経験1年以上 OpenAI等のLLM API、またはAIを組み込んだプロダクトの開発・検証経験 RDBMS（PostgreSQL等）の基本的な知識、およびSQLの操作スキル GitHubを用いたチーム開発におけるコードレビューおよびブランチ管理の習熟 歓迎スキル・経験 LangChainやLlamaIndexを用いた実用的なRAGシステムの構築・チューニング経験 ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Milvus等）の実務での利用経験 Dockerを用いたコンテナ環境の構築、および運用の基礎知識 データクレンジング、スクレイピング、または自然言語処理に関する知見 AWSやGCPなどのクラウドインフラへのアプリケーションデプロイ経験 開発環境 言語・FW：Python 3.11+, FastAPI, LangChain, LlamaIndex インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Qdrant, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Swagger 技術スタック：Pydantic, SQLAlchemy, Pytest, Poetry 開発チームについて テックリード1名、データサイエンティスト1名、Pythonエンジニア3名の計5名構成です。 生成AIという変化の激しい領域を扱っているため、検証と改善のサイクルを非常に高速に回しているのが特徴です。 求める人物像 最新のAI技術やオープンソースの動向に関心が高く、自ら検証してプロダクトに活かせる方 ドキュメントが未整備な部分があっても、コードを読み解きながら自走できる粘り強さがある方 仕事の魅力 今最もトレンドである「生成AI×RAG」の領域で、商用プロダクトの実務経験を確実に積み上げられます。 少人数チームのため裁量が大きく、AIバックエンドエンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められます。 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］ インフラエンジニアとして、Microsoft 365および社内仮想化基盤の運用改善、構築サポート、各種ドキュメント整備を担っていただきます。 ［役割に対して求める成果］ ヘルプデスクチームと連携した迅速なユーザー対応に加え、インフラ環境の課題を抽出し、より効率的で安全な運用設計へ昇華させること。 具体的な業務内容 Microsoft 365（Exchange Online, Intune, Entra IDなど）を用いた運用改善施策の検討および実施 仮想化基盤（VxRail / vSphereなど）の構築に伴う実務サポートと環境検証 運用・構築プロセスにおける設計書、パラメータシート、および手順書等のドキュメント作成 ヘルプデスク部門と連携した、社内ユーザーからのエスカレーション対応およびトラブルシューティング クラウドおよび仮想化環境におけるパッチ適用やアカウント権限管理の最適化 既存インフラの運用負荷を軽減するための自動化スクリプト等の検討・導入 必須スキル・経験 Microsoft 365（Exchange, Entra ID等）に関する実務での運用・管理経験2年以上 Windows Serverシステム、および仮想化環境（vSphere、Hyper-V等）の構築または運用経験 ITインフラの運用設計、または業務効率化に向けた改善提案を行った経験 システム仕様書やユーザー向け運用手順書などのドキュメントを正確に作成できるスキル チーム内外と円滑に連携し、課題解決にあたれる高いコミュニケーション能力 歓迎スキル・経験 Azure環境における各種リソースの設計・構築、または移行に関わった経験 Intuneを用いたデバイス管理や、Defenderなどのセキュリティツールの導入・運用経験 PMOまたはIT部門支援（情シスコンサル）として、プロジェクトを推進した経験 PowerShell等を用いたM365運用管理の自動化・効率化の実績 ネットワーク（VPC, VPN, ファイアウォール等）に関する基本的な知識 開発環境 対象製品・技術：Microsoft 365 (Exchange, Intune, Entra ID, Defender), Azure 仮想化基盤：VxRail, VMware vSphere, Hyper-V OS環境：Windows Server, Windows 10/11 管理・コミュニケーションツール：Microsoft Teams, SharePoint, Slack 開発チームについて 社内のIT部門、ヘルプデスク、外部ベンダーなど多岐にわたるメンバーと連携して動くチームです。 ドキュメントによるナレッジ共有が推奨されており、リモート環境でもスムーズにキャッチアップが可能です。 各自が裁量を持って動きつつも、重要な判断はチーム内で迅速に合意形成を図るフラットな組織です。 求める人物像 ユーザーや現場の「負」に気づき、より良い運用方法を能動的に提案・実行できる方 手順や仕様の細かい部分まで目を配り、正確で丁寧なドキュメント作成ができる方 変化の早いクラウドサービスの仕様変更に対し、自発的にキャッチアップを楽しめる方 仕事の魅力 多くのユーザーが利用する大規模なM365環境や、VxRailなどの最先端ハイパーコンバージドインフラ（HCI）に携われます。 運用の標準化や改善を通じて、企業全体のITガバナンスとセキュリティ強化に直接貢献できるやりがいがあります。 フルリモート環境下で自身のペースを保ちながら、インフラエンジニアとしてのスキルを幅広くアップデートできます。 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］ フロントエンドエンジニアとして、既存の基幹業務向けSaaSプロダクトにおけるWebアプリケーションのReact/TypeScriptリプレイスおよびコンポーネント設計を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 既存のレガシーコードを読み解き、Next.js（App Router）環境への段階的な移行を進め、型安全で保守性の高いフロントエンド基盤を再構築すること。 具体的な業務内容 React 19 / Next.js（App Router）を用いた、画面コンポーネントの新規実装およびリプレイス TypeScriptを活用した、厳密な型定義によるバグの事前検知とコードベースの堅牢化 Tailwind CSSおよびShadcn/uiを用いた、アクセシビリティに配慮したUI/UXの実装 TanStack Queryを用いたサーバー状態管理の最適化と、効率的なキャッシュ戦略の構築 VitestおよびReact Testing Libraryを用いた単体テスト・結合テストコードの作成 GitHub上での相互コードレビューを通じた、チーム全体のコード品質の平準化 必須スキル・経験 TypeScriptを用いたReactまたはNext.jsの商用Webアプリケーション開発実務経験3年以上 Tailwind CSS等のCSSフレームワークを用いたレスポンシブなUI実装経験 Web API（REST）との連携における非同期処理およびデータハンドリングの実務スキル Git/GitHubを用いたチーム開発におけるブランチ管理、コンフリクト解消の習熟 Jest、Vitestなどを用いたフロントエンドの自動テストコード作成経験 歓迎スキル・経験 Next.js（App Router）を用いた商用プロダクトの構築、または移行・運用経験 デザインシステム（Figmaとの連携含む）の策定およびStorybookでの管理経験 パフォーマンス計測ツール（Lighthouse等）を用いたフロントエンドの高速化実務 ZodやReact Hook Formを用いた、複雑なフォームバリデーションの実装経験 CI/CDパイプライン（GitHub Actions等）へのフロントエンドテストの組み込み経験 開発環境 言語・FW：TypeScript, React, Next.js (App Router) UIスタック：Tailwind CSS, Shadcn/ui, Storybook ライブラリ：TanStack Query, Zod, React Hook Form 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Figma 開発チームについて フロントエンド専任メンバー4名、バックエンド4名、PM1名の構成です。 技術選定においてはボトムアップな議論を重視しており、良い提案であれば即座に採用される柔軟な組織です。 求める人物像 最新のフロントエンド技術に対する感度が高く、品質向上へのこだわりを持てる方 技術的な不明点や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 今最も需要の高いNext.js App Routerをベースとした大規模なリプレイス実務を経験できます。 フルリモート環境下で、高い技術力を持つメンバーとモダンな開発プロセスを実践できます。 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／PHP】BtoB向け勤怠管理SaaSのバックエンドAPI開発および保守 お任せしたいこと ［役割］バックエンドエンジニアとして、国内の中堅〜大手企業を中心に数千社が導入している「勤怠管理SaaSプラットフォーム」のバックエンド機能追加、および保守運用をお任せします。 ［役割に対して求める成果］法改正（労働基準法など）に伴う複雑なロジックの追加や、顧客からの機能要望に対して、既存の稼働システムに影響を与えずに安全に実装すること。また、長年の運用で肥大化したコードベース（技術的負債）に対し、テストコードを拡充しながら着実にリファクタリングを進め、システムの保守性を維持・向上させること。 具体的な業務内容 ・PHP（Laravel）を用いた、WebアプリケーションおよびREST APIの詳細設計、実装、テスト ・法改正や顧客要望に基づく新機能開発における、データモデル設計およびMySQLのスキーマ変更・クエリ作成 ・既存のFat ControllerやFat Modelの解きほぐし、およびクラス分割などの段階的なリファクタリング ・カスタマーサクセス（CS）部門からエスカレーションされた不具合の調査、原因特定、およびバグ修正 ・PHPUnitを用いた単体テストの実装、およびCI（GitHub Actions等）での自動テスト環境の維持 ・Datadog等の監視ツールを利用した、本番環境でのエラーログ調査やスロークエリの特定・改善（インデックスチューニング等） ・PdM（プロダクトマネージャー）やフロントエンドエンジニアと連携した、API仕様の策定とドキュメント作成 必須スキル・経験 ・PHPを用いたWebアプリケーションの開発実務経験（3年以上） ・Laravel、Symfony、CakePHPなどのMVCフレームワークを用いた開発経験（2年以上） ・RDBMS（MySQL等）を用いたテーブル設計、および基本的なSQLチューニングの経験 ・Git/GitHub等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 ・PHPUnit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）の経験 ・稼働中のレガシーなシステムを、安全にモダンなアーキテクチャへリファクタリングした経験 ・AWS（EC2, RDS, S3等）の基礎知識、またはクラウド環境での運用経験 ・Docker等のコンテナ技術を用いたローカル開発環境の構築経験 ・BtoB SaaS、または業務システム（人事・労務・会計など）の開発経験 ・Vue.js、React、またはjQuery等のフロントエンドに関する基礎知識（管理画面の軽微な改修等で役立ちます） 開発・業務環境 開発言語：PHP 8.x フレームワーク：Laravel データベース：MySQL, Redis インフラ：AWS, Docker テスト・CI/CD：PHPUnit, GitHub Actions 監視・ツール：Datadog, GitHub, Jira, Confluence, Slack プロジェクトチームについて 開発本部のバックエンド開発チームへの配属となります。派手な新技術を次々と投入する環境ではなく、「日々当たり前に使われる業務システムを、いかに止めることなく着実にアップデートしていくか」を重んじる堅実なカルチャーです。仕様の意図が読み取りづらい過去のコードに直面した際も、チームメンバーやドメイン知識を持つPdMと相談しながら、泥臭く紐解いていく協力的な体制が整っています。 求める人物像 ・ゼロからの新規開発だけでなく、既存コードを読み解き、周囲への影響範囲を慎重に調査しながら開発を進めることができる方 ・「技術的負債を一度に全て直す」といった極端なアプローチではなく、日々のタスクの中で少しずつコードを綺麗にしていくボーイスカウトルールを実践できる方 ・ビジネス側の要望（PdMやCS）の背景を理解し、エンジニアの視点から実現可能な仕様を建設的に提案できる方 仕事の魅力 すでに多くのユーザーに利用され、ビジネスの基盤として定着しているプロダクトを支えるポジションです。「法改正への対応」など、社会要請に直結する機能開発も多く、自分の書いたコードが企業のバックオフィス業務を直接的に支えているという手触り感を得られます。また、息の長いプロダクトならではのコードの保守・運用スキル（リファクタリングやパフォーマンス改善）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。
お任せしたいこと ［役割］ バックエンドプログラマー（PG）として、Node.js（NestJS）およびTypeScriptを用いた物流倉庫向け在庫管理システムのAPI構築および改修タスクを担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ TypeScriptの高度な型安全性を活かし、入出庫データの整合性を保ちつつ、ミリ秒単位の低レイテンシで処理を実行できるバックエンドロジックを実装すること。 具体的な業務内容 Node.js（NestJS） / TypeScriptを用いた、入出庫ステータス更新APIの新機能実装 Prisma（ORM）を用いた、PostgreSQLに対するトランザクション制御およびクエリの実装 バーコードスキャナー等の端末から送信される、大量の同時リクエストを処理する非同期ロジックの構築 Jestを用いた、作成したサービスやコントローラーの自動単体テストコード作成 Dockerを用いたコンテナ環境での検証、および不具合発生時のログ解析・デバッグ対応 GitHubを活用したプルリクエスト作成、および相互コードレビューの実施 必須スキル・経験 Node.jsまたはTypeScriptを用いたバックエンドAPIの開発実務経験2年以上 Express、NestJS、Fastifyいずれかのフレームワークを用いたサーバーサイド開発経験1年以上 RDBMS（PostgreSQL、MySQL等）のテーブル操作および、トランザクションに関する基礎知識 TypeScriptの型定義（Interface、Generics等）への深い理解と実装スキル Git / GitHubを用いたチーム開発の実務経験（ブランチの運用がスムーズに行えること） 歓迎スキル・経験 NestJSおよびPrismaを用いたプロダクトの開発、またはリプレイス経験 Cloudflare WorkersやAWS Lambdaなどのサーバーレス/エッジ環境への関心・知識 Redis等のインメモリDBを用いたキャッシュ処理や、データの排他制御（分散ロック）の実装経験 GraphQLを用いたAPIの設計、または実装経験 JiraやConfluence、Swagger（OpenAPI）を活用した仕様書駆動での開発経験 開発環境 言語・FW：TypeScript, Node.js (NestJS) ORM・DB：Prisma, PostgreSQL インフラ：AWS (ECS, RDS) 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Swagger 技術スタック：Docker, Jest, GitHub Actions 開発チームについて 技術志向が強く、TypeScriptエコシステムの最新トレンドを積極的に取り入れる30代中心のチームです。 APIのインターフェースがSwagger等で厳密に定義されているため、プログラマーの方が迷わず実装に集中できる環境が整っています。 求める人物像 「Any」を極力排除し、型安全でバグを事前にコンパイルエラーとして検知できるコード作りに妥協しない方 進捗の遅れや技術的なスタック（壁）に直面した際、オープンに相談し軌道修正ができる方 仕事の魅力 今バックエンド領域でも需要が非常に伸びている「NestJS×TypeScript」の実務経験を深く積むことができます。 物流DXという社会インフラに近いシステムに携わるため、ロジックの正確性とパフォーマンスを追求する高いエンジニアリング力が身につきます。 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、Ruby on Railsを用いた自社物件マッチングプラットフォームの機能拡張、および問い合わせ管理システ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］ 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、不具合のない機能改修をスケジュール通りにやりきること。 具体的な業務内容 Ruby on Railsを用いた、一般ユーザー向け物件検索・問い合わせAPIのエンドポイント追加 管理者向けダッシュボード（管理画面）への新機能追加および集計データのCSV出力機能実装 Active Recordを活用したMySQLデータベースへのCRUD処理および、マイグレーションファイルの作成 RSpecを用いた、モデルおよびコントローラーに対する網羅的な単体・統合テストの作成 外部地図サービスやSMS送信APIとのバックエンド連携ロジックのコーディング 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への修正対応 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2年以上 Active Recordを用いたデータベース操作、および基本的なSQL・インデックスに関する知識 RSpecを用いた自動テストコードの作成スキル Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理やコンフリクト解消）の実務経験 HTML/CSS/JavaScriptに関する最低限のフロントエンド知識（管理画面の軽微な改修ができるレベル） 歓迎スキル・経験 Dockerを用いたローカル開発環境の構築、およびコンテナ環境への理解 Sidekiq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 AWS（EC2, RDS, S3）などのクラウドインフラに関する基本的な知識 マッチングサービス（不動産、人材、シェアリングエコノミー等）の開発・運用経験 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（Serviceクラスの分離等）した経験 開発環境 言語・FW：Ruby 3.2, Ruby on Rails 7 インフラ・DB：AWS, MySQL, Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Backlog 技術スタック：RSpec, RuboCop, Sidekiq 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3名、フロントエンド2名の計6名のWeb開発チームです。 アジャイル（スクラム）を取り入れており、毎週の振り返り（レトロスペクティブ）を通じて業務プロセスを常にブラッシュアップしています。 求める人物像 仕様の不明点や気になる点があった際に、抱え込まずにPMや他メンバーへスピーディに確認が取れる方 コーディング規約（RuboCopなど）を尊重し、他の人が読みやすいクリーンなコードを書くよう努められる方 仕事の魅力 自社サービスのため、自分の書いたコードがプロダクトの成長やユーザーの利便性にどう繋がったかを実感しやすい環境です。 Rails 7のモダンな記述やRSpecによる堅牢なテストを徹底しており、バックエンドエンジニアとして着実に実力を伸ばせます。 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］ データサイエンティストとして、大手小売（EC/実店舗）の膨大な顧客購買データや行動ログを分析し、売上予測や需要予測を行うAIモデルの設計・検証を担っていただきます。 ［役割に対して求める成果］ Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの実装と検証を行い、従来の予測精度を大幅に上回るプロダクション向けの予測モデルを構築すること。 具体的な業務内容 SQLを用いた、DWH（BigQuery/Snowflake等）からの大規模な購買・行動ログデータの抽出と整形 Python（pandas, NumPy）を活用した、特徴量エンジニアリング（欠損値処理、データ正規化等） scikit-learn, LightGBM, XGBoostなどを用いた機械学習予測モデルの構築およびハイパーパラメータ調整 時系列データ（売上の季節変動やトレンド）を考慮した、需要予測モデルの検証とモデル評価（RMSE等の算出） 分析結果やモデルの予測精度を、ビジネスサイドのステークホルダー向けに分かりやすくまとめたレポートの作成 モデルのプロダクション化（推論API化）を見据えた、データパイプライン（Airflow等）の要件定義支援 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ルの構築実務経験3年以上 SQL（BigQuery、Snowflake、PostgreSQL等）を用いた大規模データの抽出・集計・加工スキル 機械学習の主要なアルゴリズム（回帰、分類、クラスタリング、時系列解析等）に関する数学的・統計的知識 pandas、NumPy、scikit-learnなどの主要データサイエンス用ライブラリの高度な操作スキル GitHubを用いたソースコード管理、および分析プロセスの共有・レビュー経験 歓迎スキル・経験 LightGBMやXGBoostなどの勾配ブースティングツールの実務における深いチューニング経験 小売・EC業界におけるIDPOSデータ、購買データ、プロモーション効果測定の分析経験 BIツール（Tableau、Looker等）を用いた、分析結果のダッシュボード化・可視化経験 Apache Airflowやdbtなどを用いたデータパイプライン（ETL/ELT）の開発・運用経験 AIモデルをWeb API（FastAPI等）やクラウド（AWS/GCP）の商用環境へ組み込んだ経験 開発環境 言語・環境：Python, Jupyter Notebook データ基盤：GCP (BigQuery), Snowflake ライブラリ：pandas, NumPy, scikit-learn, LightGBM, Optuna 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 開発チームについて データサイエンティスト3名、データエンジニア2名、ビジネスアナリスト1名の構成です。 データの民主化と実ビジネスへの貢献を重視しており、研究室のような閉じた空間ではなく、事業部と密に会話しながら進める非常にエネルギッシュな環境です。 求める人物像 データの中に隠れた規則性や因果関係を、仮説検証を通じて執拗に突き詰めるのが好きな方 専門的な統計用語をビジネス用語に翻訳し、非エンジニアに対しても納得感のある説明ができる方 仕事の魅力 国内トップクラスの膨大なデータセット（ファーストパーティデータ）を扱い、データサイエンスの腕を存分に振るうことができます。 自分の構築したモデルが、実際の仕入れ最適化や売上増といったビジネスインパクトに直職するダイナミズムを実感できます。 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。
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