株式会社Kaizen Tech Agent

株式会社Kaizen Tech Agent

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

( 2,351 件中 61 - 70 件を表示)
エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5】Python LLMアーキテクト・AIエンジニア(高度なRAGパイプラインと自律型AIエージェントの構築)
【フルリモート/週5】Python LLMアーキテクト・AIエンジニア(高度なRAGパイプラインと自律型AIエージェントの構築) お任せしたいこと 自社で展開するBtoB SaaS、または大規模な社内DX基盤において、大規模言語モデル(LLM)の真価を引き出し、実用的なビジネス価値へと昇華させるための高度なAIアプリケーションアーキテクチャの設計・開発をお任せします。 「とりあえずOpenAIのAPIを叩くだけの薄いラッパーアプリ」や「ハルシネーション(幻覚)を放置した実用性のないチャットボット」の量産を徹底的に排除し、チャンキング戦略やハイブリッド検索を極めた泥臭い「RAG(検索拡張生成)」の構築や、複数のツールを自律的に操作する「Agentic AI(AIエージェント)」の実装を通じて、非決定的なLLMの出力をエンタープライズの厳しい要件に耐えうる水準へと引き上げる中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Python(FastAPI)および LangChain、LlamaIndex 等のLLMオーケストレーションフレームワークを利用した、スケーラブルなAIバックエンドAPIの設計・開発 ・エンタープライズの独自ドキュメント(PDF、社内Wiki等)を正確に回答させるための、泥臭いドキュメント解析(パース)、高度なチャンキング戦略、およびセマンティック検索を用いた高度なRAGパイプラインの構築 ・Qdrant、Milvus、Pinecone等のベクトルデータベースの運用と、BM25等を組み合わせたハイブリッド検索による検索精度(Recall/Precision)の最適化 ・ReActプロンプティングやFunction Calling(Tool Use)を活用した、外部API(CRM、ERP等)と連携して自律的にタスクを遂行するマルチエージェント基盤の実装 ・RagasやTruLens等を利用した、LLMの回答精度(文脈の関連性、正確性)の定量的な評価指標(LLM-as-a-Judge)の導入と、継続的なテストパイプラインの構築 ・LangSmithやWeave等を用いたLLMOps基盤の構築と、本番環境におけるプロンプトのバージョン管理、およびレイテンシ・トークン消費コスト(FinOps)の極限の最適化 ・Redis等を用いたセマンティックキャッシュの導入による、応答速度(TTFT:Time To First Token)の短縮とAPIコールコストの削減 ・AWS、またはGCP環境における、Docker/Kubernetesを利用したコンテナベースのAIアプリケーションの安定運用とCI/CDパイプラインの構築 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたWebアプリケーションのバックエンド開発、またはデータパイプラインの構築実務経験(目安として3年以上) ・OpenAI API、Anthropic API等のLLM APIを利用したアプリケーションの実装経験 ・FastAPI、Flask等を用いたRESTful APIの設計・開発経験 ・ベクトルデータベース、およびRAG(Retrieval-Augmented Generation)の基礎的な実装経験 ・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 ・LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel等のAIフレームワークを用いた実務レベルの開発経験 ・Function Callingを用いたツール実行、またはAgentic AI(AutoGPT、CrewAI等)の構築経験 ・Elasticsearch等を用いた検索システムの開発、または自然言語処理(NLP)に関する基礎知識 ・LLMOps(LangSmith等)の運用、またはLLMの定量評価(Ragas等)に関する経験 ・OSSのローカルLLM(Llama 3、Mistral等)のデプロイ、またはファインチューニング(PEFT/LoRA)の経験 開発・業務環境 開発言語:Python 3.11以降 Webフレームワーク:FastAPI AIフレームワーク:LangChain, LlamaIndex, CrewAI (または AutoGen) データベース・ベクトルDB:PostgreSQL, Redis, Qdrant (または Milvus, Pinecone) LLMOps・評価:LangSmith (または Weave), Ragas インフラ・コンテナ:AWS または GCP, Docker, Kubernetes コミュニケーション・管理:GitHub, Jira, Slack, Zoom, Notion プロジェクトチームについて 「AIの不確実性」を「ソフトウェアエンジニアリングの確実性」で包み込み、ユーザーが安心して使えるプロダクトへと変換するAIアプリケーション開発チームへの配属となります。 「プロンプトエンジニアリングという名の、お祈り駆動開発」を極めて嫌い、プロンプトの微小な変更がシステム全体に与える影響をテストデータセットで定量的に評価し、論理的に精度をコントロールしていく手堅いカルチャーです。LLMが理不尽な回答(ハルシネーション)を吐き出した際にも、単にプロンプトをいじってごまかすのではなく、前処理のチャンキングサイズや抽出ロジック、あるいはベクトル空間の歪みまで泥臭くプロファイリングし、根本原因を特定する実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「魔法のようなAIツールを作ること」以上に、「エンタープライズの複雑な業務フローの中にAIを違和感なく溶け込ませること」にエンジニアとしての美学を持てる方 ・決定論的(Deterministic)な従来のプログラミングと、確率論的(Probabilistic)なLLMの出力のギャップに苛立つのではなく、その不確実性をパズルのように制御することを楽しめる方 ・LLMエコシステムの凄まじい進化スピード(毎週のように発表される新モデルや論文)を前向きにキャッチアップし、既存のコードベースをためらわずに捨ててモダン化できる知的好奇心と柔軟性を持った方 仕事の魅力 世界中の企業が「AIの導入」を急ぐ中、実用的なレベルでAIアプリケーションを構築できる人材は極めて不足しています。生成AIの最前線において、単なるAPI連携を超えた複雑なAgenticワークフローや高度なRAGアーキテクチャを最前線で構築する泥臭い経験を通じて、単なる「Pythonエンジニア」を完全に凌駕し、これからのAI時代においてすべてのテック企業が最も高額な条件で渇望する「LLMアーキテクト(AIエンジニア)」としての圧倒的な市場価値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。

報酬例

4,500 ~ 5,100円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5】AWS 生成AI基盤アーキテクト(Amazon Bedrockフル活用によるエンタープライズRAG構築とLLMOps統制)
【フルリモート/週5】AWS 生成AI基盤アーキテクト(Amazon Bedrockフル活用によるエンタープライズRAG構築とLLMOps統制) お任せしたいこと 自社で展開する大規模エンタープライズ向けSaaS、または機密性の高い社内データを扱う巨大DXプラットフォームにおいて、Amazon BedrockやAmazon SageMakerを中心としたAWSの生成AIマネージドサービスを極限まで使い倒し、セキュアかつスケーラブルな「エンタープライズ生成AIプラットフォーム」の設計・構築をお任せします。 「とりあえずパブリックなLLMのAPIを叩くだけの薄いラッパーアプリ」や「ハルシネーション(幻覚)と情報漏洩リスクを放置した野良AI」を徹底的に排除し、AWS VPC内の閉域網に閉じられた安全なRAG(検索拡張生成)パイプラインの構築から、Bedrock Agentsを活用した自律型ワークフローの泥臭い実装までを牽引することで、生成AIのポテンシャルを「実社会のセキュアなビジネスインフラ」へと昇華させる中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Amazon Bedrock(Claude 3, Llama等)を活用した、VPCエンドポイント(AWS PrivateLink)経由での完全閉域網かつセキュアなLLMバックエンドAPIの設計と実装 ・Amazon OpenSearch Serverless(Vector Engine)や Amazon Aurora PostgreSQL(pgvector)を利用した、数億ドキュメントに及ぶエンタープライズベクトルデータベースの泥臭い設計・チューニング ・Amazon S3に蓄積された社内の巨大な非構造化データ(PDF、Office文書等)を対象に、AWS GlueやAWS Step Functionsを利用してチャンキング・埋め込み(Embedding)を自動化するデータ処理パイプラインの構築 ・Agents for Amazon Bedrock および AWS Lambdaを利用した、社内DBや外部SaaS(CRM、ERP等)のAPIを自律的に叩いてタスクを完遂するマルチエージェント基盤の実装 ・Guardrails for Amazon Bedrock 等を利用した、不適切な発言のブロックや機密情報(PII等)のマスキングによる、徹底したAIガバナンスとコンプライアンス要件のシステム的な担保 ・LangChainやLlamaIndexとAWSインフラストラクチャのシームレスな統合、およびFargate / App Runnerを利用したスケーラブルなAIアプリケーションのコンテナ運用 ・プロンプトのバージョン管理や、Amazon CloudWatch、AWS X-Rayを利用したLLMのレイテンシ・トークン消費量(FinOps)の泥臭い可観測性(Observability)基盤の構築 ・Terraform または AWS CDK を用いた、複雑な生成AIインフラストラクチャの完全なコード化(IaC)と、安全なCI/CDデプロイメントパイプラインの提供 必須スキル・経験 ・AWS環境におけるバックエンド、またはインフラストラクチャの設計・構築・運用実務経験(目安として3年以上) ・Amazon Bedrock、または Amazon SageMaker等のAWSのAI/MLサービスの実務利用経験 ・Pythonを用いたAPI開発、またはデータパイプライン(ETL)の実装経験 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の基礎概念の理解、およびベクトルデータベースの構築・運用経験 ・Terraform、またはAWS CDKを用いたIaC(Infrastructure as Code)の実践経験 歓迎スキル・経験 ・LangChain、LlamaIndex等のLLMオーケストレーションフレームワークを用いた開発経験 ・Function Calling(Tool Use)を用いたAIエージェントの設計・実装経験 ・大規模な自然言語処理(NLP)モデル、または機械学習モデルの本番デプロイ・運用経験 ・AWS Certified Machine Learning - Specialty、または AWS Certified Data Engineer の資格 ・エンタープライズにおける情報セキュリティ、およびコンプライアンス要件に準拠したシステム設計経験 開発・業務環境 クラウド・生成AI:AWS (Amazon Bedrock, SageMaker, Q Business) ベクトルDB・検索:Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Aurora (pgvector), Amazon Kendra データパイプライン:AWS Step Functions, AWS Glue, Amazon S3, Lambda 開発言語・AIフレームワーク:Python 3.11+, LangChain, LlamaIndex IaC・構成管理:Terraform (または AWS CDK) 監視・LLMOps:Amazon CloudWatch, AWS X-Ray, LangSmith (または MLflow) コミュニケーション・管理:GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて 「生成AIの不確実性」を「AWSの強固なインフラストラクチャ」で包み込み、エンタープライズ企業が安心して利用できるレベルの確実性へと変換するAI基盤専門チームへの配属となります。 「プロンプトエンジニアリングの偶然の成功」に依存することを極めて嫌い、LLMの応答精度やレイテンシのブレを、システムのアーキテクチャ設計(高度なRAG戦略やガードレール設定)で論理的にねじ伏せる手堅いカルチャーです。本番環境でLLMが予期せぬフォーマットを返却して後続処理がクラッシュした際にも、単にプロンプトをいじって祈るのではなく、出力スキーマのバリデーション定義やBedrock Agentsの推論ステップ(Trace)を泥臭くプロファイリングし、パズルを解くように根本的なロジックを修正する実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「流行りのAIツールを触って満足する」のではなく、「機密データへのアクセス制御やネットワーク分断を考慮し、泥臭くセキュアなAIインフラを構築すること」にエンジニアとしての美学を持てる方 ・LangChainなどの抽象化されたライブラリの裏側で、AWSのマネージドサービスがどのように動き、課金されているのか(FinOps)を深く理解しようとする知的好奇心を持った方 ・LLMモデルの急速な陳腐化(数ヶ月単位での新モデル登場)に疲弊するのではなく、特定のモデルに依存しない疎結合なアーキテクチャをAWS上で美しく設計することを楽しめる方 仕事の魅力 世界中のエンタープライズ企業が「生成AIの業務実装」に多額の投資を行う中、セキュリティ要件とインフラの拡張性を両立した「AWS上のセキュアな生成AI基盤」を構築できるクラウドアーキテクトは市場にほとんど存在しません。BedrockやOpenSearchといった最新のマネージドサービスをパズルのように組み合わせ、ペタバイト級の社内データを知能化する泥臭い経験を通じて、単なる「AIアプリ開発者」を完全に凌駕し、今後のクラウド時代においてすべてのメガベンチャーや大手コンサルティングファームが最も高額な条件で渇望する「AWS 生成AI基盤アーキテクト」としての圧倒的な市場価値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。

報酬例

4,400 ~ 5,100円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5】Python 生成AI・LLMアプリケーションエンジニア(自律型AIエージェント基盤と高度なRAGアーキテクチャの構築)
【フルリモート/週5】Python 生成AI・LLMアプリケーションエンジニア(自律型AIエージェント基盤と高度なRAGアーキテクチャの構築) お任せしたいこと 自社で展開するBtoB SaaS、または全社の生産性を劇的に向上させる社内プラットフォームにおいて、Pythonを用いた大規模言語モデル(LLM)の社会実装と、プロダクションレベルの生成AIアプリケーションの設計・開発をお任せします。 「流行りのOpenAI APIをとりあえず繋いでチャットボットを作りました」といったPoC(概念実証)レベルのお遊びを徹底的に排除し、エンタープライズの複雑な業務ドメインを自律的に解決するマルチエージェントシステムの構築や、独自データとLLMを掛け合わせた極めて精度の高いRAG(検索拡張生成)パイプラインを、ハルシネーション(幻覚)の壁と戦いながら泥臭く本番運用へと落とし込んでいくコアポジションです。 具体的な業務内容 ・Python 3.x および FastAPIを利用した、非同期処理(LLMの長い推論待ち時間)を前提としたスケーラブルで低遅延なAI推論APIの設計・開発 ・LangChain、LlamaIndex、またはLangGraphを駆使した、複雑な業務ワークフローを自律的に遂行するAIエージェント(関数呼び出し、ツール利用)の実装 ・Qdrant、Pinecone、または pgvector(PostgreSQL)等を利用したベクトルデータベースの設計と、ハイブリッド検索(セマンティック検索+キーワード検索)によるRAGの検索精度向上 ・PDFや社内ドキュメント等の非構造化データに対する、泥臭いテキストクレンジング、チャンク分割(Chunking)の最適化、およびエンベディング(埋め込み)パイプラインの構築 ・RagasやTruLens等を用いたLLM出力の定量評価(Evaluation)基盤の構築と、プロンプトエンジニアリングによる精度の継続的なチューニング ・vLLM等を利用したオープンソースLLM(Llama 3等)のローカルホスティング、および必要に応じた小規模なファインチューニング(PEFT / LoRA)の検証・実装 ・CeleryやRedisを活用した重い生成タスクの非同期キューイング、およびストリーミングレスポンス(Server-Sent Events)の実装 ・APIコスト(トークン消費量)とレイテンシの極限の最適化、および入力プロンプトに対するセキュリティ(プロンプトインジェクション対策)の設計 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたバックエンドWebアプリケーション、またはデータパイプラインの開発実務経験(目安として3年以上) ・OpenAI API、Anthropic API等のLLMを利用したアプリケーションの開発、およびプロンプトエンジニアリングの経験 ・LangChain、LlamaIndex等の生成AIフレームワークを利用した実装経験 ・FastAPI、Django等を用いたRESTful APIの設計・開発経験 ・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 ・高度なRAG(Retrieval-Augmented Generation)アーキテクチャの構築、および検索精度(Recall/Precision)の改善経験 ・LangGraphやAutoGen等を用いたマルチエージェントシステムの設計・開発経験 ・ベクトルデータベース(Pinecone, Milvus, Qdrant等)の運用経験 ・LLMOps(LLMの評価、監視、デプロイメント)に関する実務経験 ・AWS(Bedrock, SageMaker等)、またはGCP(Vertex AI等)を利用したクラウドネイティブなAIインフラ構築経験 開発・業務環境 開発言語:Python 3.x AI/LLMフレームワーク:LangChain, LlamaIndex, LangGraph API・Webフレームワーク:FastAPI LLMモデル:GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, OSS LLM データベース:PostgreSQL (pgvector), Qdrant, Redis インフラ・コンテナ:AWS または GCP, Docker, Kubernetes 非同期処理:Celery, RabbitMQ テスト・品質・評価:pytest, Ragas, LangSmith (または Trulens) コミュニケーション・管理:GitHub, Jira, Slack, Zoom プロジェクトチームについて 生成AIのポテンシャルを「実社会のビジネス価値」へと変換する、AIアプリケーション(LLMコア)チームへの配属となります。 「LLMがよしなに解決してくれる」という魔法のような期待を極めて嫌い、非決定的なAIの出力をエンジニアリングの力でいかにコントロール(決定論的なシステムと統合)するかに執念を燃やす手堅いカルチャーです。回答精度が上がらない際にも、「プロンプトの微調整」というお祈り駆動開発に逃げるのではなく、ドキュメントのパース処理やチャンク分割のロジック、検索クエリの拡張といった泥臭いデータの前処理に立ち返り、論理的に課題を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 ・「最新のAI論文を読むこと」自体を目的とせず、「その技術を使ってユーザーの業務時間を何時間削減できるか」というビジネス価値の創出に圧倒的な当事者意識を持てる方 ・数週間単位で破壊的アップデートが起こる生成AI界隈の進化スピードに対して文句を言うのではなく、前向きにキャッチアップし、既存のコードを捨てることを楽しめる方 ・LLMの華やかな出力の裏側にある、PDFからのテキスト抽出やチャンキングといった「極めて泥臭く地味なデータ処理」から逃げずにやり切れる知的好奇心を持った方 仕事の魅力 世界中の企業が「生成AIのPoCの壁」を越えられずに苦しむ中、最新のLLMエコシステムを駆使してエンタープライズの要件に耐えうる本番品質のAIエージェントを最前線で構築する、極めて難易度が高くエキサイティングなポジションです。不確実性の高いAIモデルと、堅牢なソフトウェアエンジニアリングを融合させる高度な経験を通じて、単なる「Pythonが書けるエンジニア」を完全に凌駕し、これからのAI時代においてメガベンチャーから全産業の企業が喉から手が出るほど欲しがる「生成AI・LLMアプリケーションアーキテクト」としての圧倒的な市場価値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。

報酬例

4,400 ~ 4,800円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/AWS】AWS Organizations 統合&Control Tower / GuardDuty によるマルチアカウントセキュリティ・ガバナンス自動化案件
【フルリモート/週5/AWS】AWS Organizations 統合&Control Tower / GuardDuty によるマルチアカウントセキュリティ・ガバナンス自動化案件 お任せしたいこと [役割] グループ会社・事業部ごとに分散していた数百規模のAWSアカウント群に対する、AWS Control Tower / Service Control Policies (SCP) を用いた統制基盤の構築およびセキュリティ運用の自動化 [役割に対して求める成果] 全社AWS環境におけるセキュリティポリシー適用率100%の達成、AWS GuardDuty / Security Hub アラート処理の自動化(SOAR化)、および新規アカウント発行から初期ガードレール適用までの完全セルフサービス化(数分で完了する仕組み構築) 具体的な業務内容 AWS Control Tower / AWS Organizations を用いたマルチアカウント管理構造の設計・ガードレール策定・自動デプロイ Service Control Policies (SCP) および AWS Config Rules による、高リスク操作(パブリックS3作成、不正リージョン利用等)の防止・検知 AWS Security Hub / Amazon GuardDuty / AWS CloudTrail のログを Amazon EventBridge + AWS Lambda で集約し、Slack 通知および自動修復(Auto-Remediation)ロジックの構築 Terraform / AWS Account Factory for Terraform (AFT) を用いた Account provisioning パイプラインの構築 IAM Identity Center (旧 AWS SSO) と Okta / Entra ID 連携による、最小権限の原則(Least Privilege)に基づくSSO・一時アクセス許可基盤の整備 必須スキル・経験 AWS 環境におけるマルチアカウント構成(AWS Organizations / Control Tower)の実務構築・運用経験(3年以上) Terraform または AWS CloudFormation / CDK を用いた Infrastructure as Code (IaC) 実装経験(3年以上) AWS Security Hub / GuardDuty / Config / CloudTrail 等を用いたセキュリティ可視化・運用の実務経験 Python または Bash スクリプトを用いた AWS CLI / Boto3 / Lambda 自動化ツールの開発経験 歓迎スキル・経験 AWS Certified Security - Specialty または AWS Certified Solutions Architect - Professional の保持 AWS Account Factory for Terraform (AFT) の導入・運用実績 CIS AWS Foundations Benchmark などのセキュリティ基準に基づく診断・是正対応の経験 大規模エンタープライズ企業におけるクラウドガバナンス体制構築・ルール策定の主導実績 開発環境 クラウド/サービス: AWS (Control Tower, Organizations, Security Hub, GuardDuty, Config, CloudTrail, IAM Identity Center, Lambda, EventBridge) IaC / ツール: Terraform, AFT, Python, Boto3, AWS CLI, Git ID統合/監視: Okta, Datadog, Slack Webhook コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, Confluence 開発チームについて セキュリティ&クラウドガバナンスチームは、セキュリティアーキテクト1名、AWSインフラエンジニア3名(今回募集枠を含む)、SOCエンジニア1名の計5名構成です。 「開発者のスピードを落とさずにセキュリティを守る(Guardrails over Gates)」を理念とし、ガバナンスのコード化(Security as Code)を積極的に推進するカルチャーです。 求める人物像 開発チームの利便性とセキュリティ統制のバランスを冷静に見極め、合理的な仕組みを設計できる方 障害発生やセキュリティインシデント発生時に、ログを的確に追いかけて迅速に対処・自動化策を提示できる方 フルリモート環境において、Notionでの設計ドキュメント化やSlackで開発者向けにわかりやすくセキュリティ手順をアナウンスできる方 仕事の魅力 数百アカウント規模の大規模エンタープライズAWS環境において、最新のマルチアカウントガバナンス技術を実践導入できます。 単なるインフラ構築にとどまらず、AWSセキュリティや自動化のスペシャリストとして極めて高い市場価値を獲得できる案件です。 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。

報酬例

4,500 ~ 5,300円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/Java】金融・決済基盤のJava 21(Virtual Threads)導入&Spring Boot 3 高並行マイクロサービス移行案件
【フルリモート/週5/Java】金融・決済基盤のJava 21(Virtual Threads)導入&Spring Boot 3 高並行マイクロサービス移行案件 お任せしたいこと [役割] Java(Java 21 / Spring Boot 3)を用いた、高負荷なオンライン決済・口座振替プラットフォームにおけるトランザクション処理エンジンの設計・開発および高並行処理化 [役割に対して求める成果] Java 21 の Virtual Threads(仮想スレッド)導入および I/O ブロッキングの最適化による、大量決済リクエスト発生時のスループット向上(処理能力2倍・レイテンシー30%削減)およびリソース消費量の抑制 具体的な業務内容 Java 21 / Spring Boot 3 を活用した、低遅延・高可用のオーソリ・決済処理APIおよび非同期バッチ処理の実装 仮想スレッド(Virtual Threads / Project Loom)を活用した並行処理アーキテクチャの再設計およびスレッドセーフなコードへのリファクタリング Spring Data JPA (Hibernate 6) / R2DBC を用いた PostgreSQL のトランザクション制御および、デッドロック防止・クエリチューニング Apache Kafka / RabbitMQ を用いた決済ステータス通知の分散イベント駆動処理の実装 JUnit 5 / Testcontainers を用いた結合テスト自動化および、Datadog による APM 監視・プロファイリング(JFR活用) 必須スキル・経験 Java(Java 11以上)を用いたバックエンド・サーバーサイドの実務開発・運用経験(5年以上) Spring Boot を用いた商用 Web API / マイクロサービスの設計・開発経験(3年以上) マルチスレッドプログラミングおよび並行処理(CompletableFuture, ThreadPool等)に関する基礎知見 RDBMS(PostgreSQL, Oracle等)でのトランザクション設計およびパフォーマンスチューニングの実務経験 歓迎スキル・経験 Java 17 / 21 の最新仕様(Virtual Threads, Record, Pattern Matching 等)の実務活用または移行評価実績 決済、金融、カード、ポイントなどデータ整合性とセキュリティ要件が極めて高いドメインでの開発経験 Apache Kafka や Pulsar を用いた高スループットなイベント駆動アーキテクチャの構築実績 Testcontainers を活用した高品質な統合テスト環境の構築・運用経験 開発環境 言語/フレームワーク: Java 21, Spring Boot 3, Spring Security ORM/DB/メッセージング: Spring Data JPA, R2DBC, PostgreSQL, Redis, Apache Kafka 開発/テストツール: IntelliJ IDEA, JUnit 5, Testcontainers, Gradle, Docker クラウド/監視: AWS (ECS, Aurora, ElastiCache), Datadog, GitHub Actions コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, Confluence 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)、Javaシニアエンジニア(3名/今回募集枠含む)、SRE(1名)のスクラムチームです。 Java の最新LTS(Java 21/25)の言語機能を積極的に導入し、レガシーさを排したモダンでクリーンなアーキテクチャを維持・追求する文化です。 求める人物像 Java の言語仕様や JVM(Java Virtual Machine)のメモリ・スレッド挙動を正しく理解し、パフォーマンスと堅牢性を重視したコードが書ける方 決済システムの「失敗が許されない」要件に対し、例外処理やリトライ構造を慎重かつロジカルに設計できる方 フルリモート環境において、コードレビューやドキュメント(Notion/Slack)で技術的な根拠をもった意見交換ができる方 仕事の魅力 Java 21 の目玉機能である Virtual Threads を実サービスレベルで導入し、高並行処理のボトルネックに挑む貴重な開発実績が得られます。 ミッションクリティカルな決済インフラにおいて、Javaエンジニアとしての市場価値を大幅に高められるプロジェクトです。 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。

報酬例

4,500 ~ 5,300円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/TypeScript】Monorepo(Turborepo)環境における大規模デザインシステム開発&型安全エンドツーエンド(tRPC)設計案件
【フルリモート/週5/TypeScript】Monorepo(Turborepo)環境における大規模デザインシステム開発&型安全エンドツーエンド(tRPC)設計案件 お任せしたいこと [役割] TypeScript を用いた、複数のSaaSプロダクト群(Web/Mobile/Desktop)を横断するデザインシステムパッケージの設計・開発および、フロントエンド・バックエンド間の型安全な通信基盤(tRPC / Connect-TS)の構築 [役割に対して求める成果] Turborepo / pnpm Workspaces による Monorepo(モノリポ)開発基盤の再構築とキャッシュ最適化による CI ビルド時間の50%削減、および完全型安全なデザインシステムコンポーネントライブラリの整備 具体的な業務内容 TypeScript 5.x をフル活用した、アクセシビリティ(WAI-ARIA)準拠のデザインシステムUIコンポーネントライブラリ(React / Tailwind CSS)の開発・維持 Turborepo / pnpm Workspaces を用いた Monorepo 構成の設計・構築およびパッケージ共有・依存関係の可視化 tRPC または Connect-TS を用いた、クライアント(TypeScript)からサーバー(Node.js / Bun)まで一切の型定義生成(コードジェネレート)を挟まないエンドツーエンド型安全通信ライブラリの設計 TypeScript の高度な型システム(Conditional Types, Template Literal Types, Infer)を駆使したユーティリティ型ライブラリの設計・共通化 Storybook 8 を用いたコンポーネントカタログ構築および Vitest / Playwright による視覚的リグレッションテスト(Visual Regression Testing)の自動化 必須スキル・経験 TypeScript を用いた Web アプリケーションまたはライブラリの開発・運用実務経験(4年以上) 型安全な設計方針(Strict Mode、Generics、高度な型の活用)に対する深い知識と実践経験 Monorepo ツール(Turborepo, Nx, pnpm Workspaces 等)の導入・運用経験(2年以上) UI コンポーネントライブラリ(Radix UI, Headless UI 等)やデザインシステムの開発・設計実績 歓迎スキル・経験 tRPC または Connect-TS, GraphQL Codegen 等を用いたスキーマ駆動 / エンドツーエンド型安全通信の構築実績 Storybook や Chromatic を用いたデザインシステムおよび視覚的リグレッションテストの自動化運用経験 Biome, ESLint カスタムルール作成や Typecheck パフォーマンス(tsc --noEmit の高速化)チューニング知見 Web Accessibility (WCAG 2.1 / WAI-ARIA) に基づく設計・検証・アクセシビリティ監査の経験 開発環境 言語/環境: TypeScript 5.x, Node.js / Bun, Monorepo (Turborepo + pnpm) UI/ライブラリ: React 19, Tailwind CSS, Radix UI Primitives, Storybook 8 通信/型安全: tRPC, Connect-TS, Zod テスト/ツール: Vitest, Playwright, Chromatic, Biome インフラ/CI: Vercel, GitHub Actions, AWS (S3, CloudFront) コミュニケーション: Slack, Notion, Figma, GitHub 開発チームについて デザインシステム・共通基盤チームは、プロダクトデザイナー2名、フロントエンドアーキテクト1名、TypeScriptシニアエンジニア3名(今回募集枠を含む)の計6名構成です。 全社の複数プロダクト開発スピードを最大化するため、「開発体験(DX)の向上」と「型の厳密さ・アクセシビリティ」に高いプライドを持つチームです。 求める人物像 単に画面を作るだけでなく、開発チーム全体の開発効率やコードの堅牢性を高める「基盤づくり・ライブラリ開発」にやりがいを感じる方 TypeScript の型システムを深く理解し、過度な複雑さを避けつつ汎用性と安全性を兼ね備えた抽象化ができる方 フルリモート環境において、FigmaやGitHubのPRでデザイナーや他チームのエンジニアと建設的な議論・レビューができる方 仕事の魅力 全社のプロダクト開発基盤となる Monorepo & デザインシステムをゼロから育て上げる、インパクトの大きなポジションです。 TypeScript 5.x の高度な型定義や tRPC/Connect-TS など、TypeScript エコシステムの最先端のプラクティスを存分に発揮・習得できます。 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。

報酬例

4,600 ~ 5,100円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/Swift】3Dメタバース&空間コンピューティング(visionOS / iOS)アプリのMetal × RealityKit 描画最適化案件
【フルリモート/週5/Swift】3Dメタバース&空間コンピューティング(visionOS / iOS)アプリのMetal × RealityKit 描画最適化案件 お任せしたいこと [役割] Swift を用いた、次世代 3D SNS・空間コンテンツ共有プラットフォーム(iOS / visionOS)のクライアントアーキテクチャ設計および 3D グラフィックレンダリングエンジンの最適化 [役割に対して求める成果] Metal / RealityKit を用いた 3D オブジェクトシェーダー処理の最適化による、Apple Vision Pro および iPhone 上での描画フレームレート安定化(90fps / 60fps 維持)およびバッテリー消費量の低減 具体的な業務内容 Swift / SwiftUI / visionOS SDK を用いた、空間UI・3Dアバター表示・インタラクティブオブジェクトの機能開発 RealityKit および Metal API を活用した、カスタムシェーダー、ライティング計算、粒子エフェクトの高速レンダリング実装 Swift Concurrency (async/await, Actor) を用いた、大容量 3D アセット(USDZ)の非同期バックグラウンドロードおよびキャッシュ制御 ARKit を用いた空間トラッキング・ジェスチャー認識ロジックと SwiftUI 空間ウインドウのリアルタイム同期 Instruments (Metal System Trace, Game Performance) を活用した GPU / CPU ボトルネック解析およびメモリリークの徹底修正 必須スキル・経験 Swift を用いた iOS アプリの開発・運用実務経験(4年以上) RealityKit, SceneKit, または Metal を用いた 3D グラフィック / AR アプリの開発経験(2年以上) Swift Concurrency や Combine を用いた高度な非同期処理・マルチスレッド設計の実装経験 Instruments を用いたアプリのパフォーマンスチューニング(GPU / メモリ解析)実務経験 歓迎スキル・経験 visionOS (Spatial Computing) 向けアプリの開発・検証実績 Custom Metal Shader (MSL: Metal Shading Language) の自作・最適化経験 USDZ / glTF などの 3D フォーマットやアセットパイプラインに関する知見 Unity (PolySpatial) または Unreal Engine から iOS / visionOS へのネイティブ移植実績 開発環境 言語/フレームワーク: Swift, SwiftUI, visionOS SDK, RealityKit, Metal, ARKit 開発ツール: Xcode, Reality Composer Pro, Instruments, Swift Package Manager (SPM) CI/CD / ツール: Fastlane, GitHub Actions, TestFlight, Figma コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, Discord 開発チームについて プロダクトマネージャー(1名)、3Dテクニカルディレクター(1名)、Swift / 3Dエンジニア(3名/今回募集枠含む)、バックエンドエンジニア(2名)のスクラムチームです。 Apple の最新ハードウェア・SDK 技術をいち早くキャッチアップし、「現実とデジタルが自然に融合する最高の操作体験」を追求する先鋭的なチームです。 求める人物像 3D 数学(行列計算・ベクトル)やグラフィックスパイプラインの知見を持ち、フレームレート向上に粘り強く取り組める方 SwiftUI と 3D 空間要素を組み合わせた新しい UI/UX 設計に対してアイデアを出し合える方 フルリモート環境において、DiscordやSlackを通じてデザイナーやテクニカルディレクターと密にコミュニケーションが取れる方 仕事の魅力 visionOS や Spatial Computing(空間コンピューティング)といった最先端領域で、Swift × Metal / RealityKit の高度な開発実績を構築できます。 単なる一般的なアプリ開発を超え、グラフィックエンジンや低レイヤー描画技術の領域で強いエンジニア価値を獲得できる案件です。 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。

報酬例

4,600 ~ 5,400円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/Kotlin】メディア・動画配信SaaSにおけるサーバーサイドKotlin(Ktor)× リアクティブ配信基盤開発案件
【フルリモート/週5/Kotlin】メディア・動画配信SaaSにおけるサーバーサイドKotlin(Ktor)× リアクティブ配信基盤開発案件 お任せしたいこと [役割] Kotlin / Ktor を用いた、高トラフィックな動画配信・コンテンツ管理SaaSのバックエンドAPI設計・実装および非同期処理基盤の最適化 [役割に対して求める成果] Kotlin Coroutines / Flow と Netty(Ktor)を活用した非同期I/O処理の全社標準化により、ピーク時のAPIレスポンス遅延を30%削減し、サーバーインフラコストを抑制 具体的な業務内容 Kotlin / Ktor を活用した、低遅延な動画メタデータ取得・視聴履歴同期・認証認可Web APIの設計・実装 Coroutines / Flow による非同期ストリーミング処理および、動画変換ジョブ(Transcoding)の非同期イベントワーカー構築 Exposed(Kotlin SQLライブラリ)または Spring Data R2DBC を用いた PostgreSQL / Redis のデータアクセス層設計 Protocol Buffers / gRPC を用いた内部マイクロサービス間通信の実装および、Ktor クライアントによる外部サービス連携 Kotest / Mockk を用いたテスタブルなアーキテクチャ設計および単体・結合テストの自動化 必須スキル・経験 Kotlin を用いた サーバーサイド / Web API の開発・運用実務経験(3年以上) Kotlin Coroutines / Flow を用いた非同期・並行処理の実装経験(2年以上) RDBMS(PostgreSQL, MySQL等)でのテーブル設計、インデックス最適化、SQLパフォーマンス調整の実務経験 gRPC または REST API の設計・運用経験 歓迎スキル・経験 Ktor フレームワークを用いた Web API やマイクロサービスの構築・運用実績 Arrow-kt 等を用いた関数型プログラミング(Functional Programming)の知見・実践経験 Kafka や RabbitMQ を用いた非同期イベント駆動型アーキテクチャの開発実績 Docker / Kubernetes (EKS, GKE) 上でのコンテナ運用およびパフォーマンスモニタリングの経験 開発環境 言語/フレームワーク: Kotlin 1.9+, Ktor, Coroutines, Flow, Arrow-kt ORM/DB/キャッシュ: Exposed, PostgreSQL, Redis, Apache Kafka 開発/テストツール: IntelliJ IDEA, Kotest, Mockk, Gradle, Docker クラウド/インフラ: AWS (EKS, Aurora, CloudFront), GitHub Actions コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub 開発チームについて テックリード(1名)、Kotlinバックエンドエンジニア(3名/今回募集枠含む)、フロントエンドエンジニア(2名)、SRE(1名)のチームです。 Ktor や Coroutines など「純粋なKotlinのエコシステム」を最大限に活かし、フレームワークのオーバーヘッドを削ぎ落とした軽量で高パフォーマンスなコードを追求する文化です。 求める人物像 Javaのパラダイムに留まらず、Kotlin特有の非同期処理(Coroutines)や表現力を活かしたクリーンな設計ができる方 システムのメモリ・スレッド挙動を意識し、効率的なI/O処理にこだわりを持てる方 フルリモート環境において、コードレビューやドキュメント(Notion/Slack)で技術的意図を論理的に発信できる方 仕事の魅力 Spring Boot に頼らない「Ktor × Coroutines」の本格的なサーバーサイドKotlin環境で、高度な非同期処理技術を身につけられます。 高トラフィックなメディア配信基盤において、軽量でスケーラブルなマイクロサービス開発を主導できるやりがいのあるプロジェクトです。 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。

報酬例

4,400 ~ 5,200円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/Go】大規模マイクロサービス群のGo 1.23+ 刷新&gRPC / Connect-Go 通信基盤高速化案件
【フルリモート/週5/Go】大規模マイクロサービス群のGo 1.23+ 刷新&gRPC / Connect-Go 通信基盤高速化案件 お任せしたいこと [役割] Go言語(Golang)を用いた、月間アクティブユーザー(MAU)1,000万人規模の認証・アカウント基盤におけるマイクロサービス群の設計・開発およびサービス間通信の低遅延化 [役割に対して求める成果] 旧来の REST / JSON 通信から Connect-Go (gRPC / HTTP/3) への移行推進によるサービス間レイテンシーの削減(レスポンスタイム 35% 削減)、および抽象化層の見直しによるコードベースの単純化・軽量化 具体的な業務内容 Go (1.23+) を活用した、高可用・低遅延な ID 連携・認証認可・OAuth2.0 / OIDC マイクロサービスの設計・開発 Protocol Buffers (Buf) および Connect-Go を用いた、型安全かつ軽量な gRPC / HTTP/3 通信インターフェースの構築 Go 1.23 の最新標準ライブラリ(unique パッケージ等)や sync.Pool を活用した、メモリ割り当ての極小化とプロファイリング(pprof)による最適化 Spanner / PostgreSQL および Redis Cluster に対するデータアクセス層設計および、分散トランザクション(Saga パターン)の実装 OpenTelemetry / Jaeger を用いた分散トレーシング環境の整備と、GitHub Actions を用いた CI/CD 自動化 必須スキル・経験 Go言語(Golang)を用いたバックエンド Web API / マイクロサービスの開発・運用実務経験(4年以上) gRPC / Protocol Buffers を用いたサービス間通信の設計・開発経験(2年以上) RDBMS(PostgreSQL, Spanner, MySQL等)のテーブル設計およびクエリ最適化の実務経験 OpenTelemetry や Datadog 等を用いた分散システムの可観測性(Observability)改善経験 歓迎スキル・経験 Connect-Go または Buf ツールチェーンを用いたスキーマ駆動開発の実績 OAuth 2.0 / OpenID Connect / SAML 等の認証認可プロトコルに関する知識・実装経験 Kubernetes (EKS / GKE) 上での Go アプリケーション構築・運用および HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 最適化経験 Go のランタイム・ガベージコレクション挙動に配慮したプロファイリング・パフォーマンス改善実績 開発環境 言語/通信: Go 1.23+, Connect-Go, gRPC, Protocol Buffers (Buf) DB/キャッシュ: Google Cloud Spanner, PostgreSQL, Redis Cluster 可観測性/監視: OpenTelemetry, Jaeger, Datadog, Grafana インフラ/ツール: GCP (GKE), AWS (EKS), Docker, Terraform, GitHub Actions コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub 開発チームについて バックエンドアーキテクト(1名)、Goシニアエンジニア(4名/今回募集枠含む)、SRE(2名)、セキュリティエンジニア(1名)で構成されています。 「Goのシンプルさ(KISS原則)」を尊重し、過度なフレームワークに頼らず標準ライブラリや公式のベストプラクティスを活かした堅牢なコードを好む文化です。 求める人物像 大規模分散システムにおけるネットワークトレースやプロファイラ結果を読み解き、論理的な根拠に基づいてボトルネックを解消できる方 セキュリティや可用性の要件を満たしつつ、保守しやすくシンプルなコード設計を維持できる方 フルリモート環境において、ドキュメント(Notion/GitHub PR)で背景や意図を明確にテキストコミュニケーションできる方 仕事の魅力 1000万人規模のトラフィックを支えるコア認証基盤において、Go言語の最新機能や Connect-Go などの先進的な通信スタックを活用できます。 分散トレーシングを活用したボトルネック特定や高可用のマイクロサービス設計など、Goエンジニアとして最前線のスキルを磨けるプロジェクトです。 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。

報酬例

4,700 ~ 5,300円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル


エンジニアフルリモート
【フルリモート/週5/Flutter】リアルタイムコミュニケーション・マッチングアプリのDart Frog(BFF)活用&アニメーション / UI高速化案件
【フルリモート/週5/Flutter】リアルタイムコミュニケーション・マッチングアプリのDart Frog(BFF)活用&アニメーション / UI高速化案件 お任せしたいこと [役割] Flutter / Dart を用いた、リアルタイム動画・音声通話およびテキストチャットを軸とした大規模マッチングプラットフォームのモバイルアプリ機能開発および Dart Frog による BFF(Backend For Frontend)レイヤーの構築 [役割に対して求める成果] Impeller レンダリングエンジンの特性に最適化したカスタムアニメーション実装によるフレーム落ち解消(60fps維持)、および Dart Frog によるモジュール再利用とクライアント・サーバー間の型共有による開発効率化 具体的な業務内容 Flutter / Dart を用いた、リアルタイム通話・メッセージング・プロフィールカードの滑らかなスワイプ UI / アニメーションの実装 Dart Frog(Dart 製の軽量Webフレームワーク)を用いた BFF(Backend for Frontend)の構築および、クライアント・サーバー間でのモデルクラス・バリデーションロジック共有 WebRTC / Agora SDK を用いた低遅延な動画・音声通話機能および、WebSocket によるリアルタイムチャット・既読制御の実装 Flutter DevTools (Performance / Memory) を用いた、画像キャッシュ処理の最適化およびメモリリークの解消 Patrol / integration_test を用いた画面遷移およびインタラクションの自動化テスト作成と CI 運用 必須スキル・経験 Flutter / Dart を用いた iOS / Android アプリの開発・運用実務経験(3年以上) Rive や Implicit / Explicit Animations を用いた複雑な Flutter UI / アニメーションの構築経験 Riverpod または Bloc を用いた状態管理の設計および、非同期データフローの最適化経験 REST API, GraphQL, または WebSocket を用いたリアルタイム通信機能の開発実績 歓迎スキル・経験 Dart Frog や Serverpod などの Dart サーバーサイド技術の実務または検証活用経験 WebRTC や Agora / Twilio 等のメディアストリーミング SDK を活用した開発実績 Impeller レンダリングエンジンや Flutter 内部の描画メカニズム(PipelineOwner / RenderObject)に関する知識 Codemagic または GitHub Actions によるマルチプラットフォーム自動ビルド・配信基盤の運用経験 開発環境 言語/フレームワーク: Dart, Flutter 3.x (Impeller), Dart Frog 状態管理/ライブラリ: Riverpod, Freezed, Agora SDK, WebRTC 開発/検証ツール: VS Code, Flutter DevTools, Patrol, Git CI/CD / ツール: Codemagic, Firebase, Sentry, Figma コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub 開発チームについて プロダクトマネージャー(1名)、UI/UXデザイナー(1名)、Flutterエンジニア(4名/今回募集枠含む)、バックエンドエンジニア(2名)で構成されたスクラムチームです。 「アプリの手触り感(マイクロインタラクション)と速度がユーザーエンゲージメントを左右する」という考えのもと、細かなアニメーションやレスポンスに徹底的にこだわるカルチャーです。 求める人物像 デザインの意図を正確に汲み取り、フレームレートを落とさずに美しいUI/アニメーションをコードへ落とし込める方 フロントエンド(Flutter)にとどまらず、BFF(Dart Frog)など周辺技術にも関心を持ち、開発体験の向上を追求できる方 フルリモート環境において、FigmaやSlackでデザイナーやバックエンドエンジニアと積極的にコミュニケーションが取れる方 仕事の魅力 単なるCRUDアプリの開発を超え、高度なリアルタイム通信や Dart Frog を活用したフルスタックDart開発など、先端的なFlutter開発に挑戦できます。 インタラクティブで動きのあるアプリ開発を通して、モバイルエンジニアとして非常に強力なポートフォリオを築ける案件です。 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。

報酬例

4,300 ~ 5,000円/時

業務内容

システム開発・運用、SES

稼働時間目安

週5日

はたらく場所

フルリモート

スキル