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 81 - 90 件を表示) 【フルリモート／週5／C言語】車載ECU制御ソフトウェア開発（C／AUTOSAR） お任せしたいこと ［役割］ C言語エンジニアとして、車載ECU（電子制御ユニット）の制御ソフトウェア開発を担当。エンジン制御・車両制御・センサー連携などのリアルタイム処理部分の設計・実装を行っていただきます。 ［役割に対して求める成果］ 安全規格に準拠した高品質な制御ソフトの実装 リアルタイム性を担保した安定稼働 拡張性を考慮したモジュール設計の確立 具体的な業務内容 C言語による車載制御ロジック実装 AUTOSAR準拠のソフトウェア設計 CAN通信制御実装 割り込み処理およびタスク制御設計 単体・結合テストおよび静的解析対応 機能安全ドキュメント作成支援 必須スキル・経験 C言語での開発経験3年以上 組み込みソフトウェア開発経験 車載開発経験またはCAN通信経験 RTOS環境での開発経験 デバッグ・解析経験 歓迎スキル・経験 AUTOSAR経験 ISO26262知識 モデルベース開発経験 車載ECU量産開発経験 開発環境 言語：C 規格：AUTOSAR 通信：CAN OS：RTOS ツール：静的解析ツール, Git 開発チームについて 組み込みエンジニア6名／品質担当2名／PM1名 機能安全を重視する開発体制 長期量産案件 求める人物像 品質と安全性を最優先できる方 車載制御技術に興味がある方 主体的に課題解決できる方 仕事の魅力 次世代車載制御開発に携われる AUTOSAR・機能安全領域の専門性を高められる フルリモートで安定して参画可能 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データエンジニア（モダンデータスタック・ペタバイト級データパイプラインのアーキテクチャ設計） お任せしたいこと 自社プロダクトや全社横断のデータ利活用を根底から支えるため、Pythonおよびモダンデータスタック（dbt, Airflow, Snowflake/BigQuery等）を活用した、ペタバイト級のデータパイプラインとデータプラットフォームの設計・開発をお任せします。 「とりあえずCronで回すだけのスパゲッティ化されたバッチ処理」や「誰も品質を保証できないデータスワンプ（沼）」を徹底的に排除し、冪等性（Idempotency）とデータリネージを担保した堅牢なデータアーキテクチャを泥臭く構築することで、データサイエンティストや経営層が安全かつ最速でビジネス価値を引き出せる基盤を牽引していただく中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Python 3.x および Apache Airflow（または Prefect, Dagster）を用いた、複雑な依存関係を持つELT/ETLデータパイプラインの設計・開発とワークフロー自動化 ・dbt（data build tool）を活用した、SQLによるデータモデリングのコード化（バージョン管理、テスト、ドキュメント生成の自動化） ・Snowflake または Google BigQuery 等のクラウドDWHにおける、ペタバイト規模のクエリパフォーマンス最適化およびコストチューニング ・Apache Kafka、Spark Streaming 等を用いた、リアルタイムに近い非同期ストリーミングデータ処理基盤の実装 ・Great Expectations 等のツールを利用した、パイプライン上でのデータ品質（アノマリー、欠損、型の不一致）の継続的な監視と自動アラート機構の構築 ・Terraformを用いたデータインフラのコード化（IaC）、およびGitHub Actionsを利用したDataOps（データパイプラインのCI/CD）環境の構築 ・様々な外部SaaSのAPI（Salesforce, Zendesk等）やレガシーなオンプレミスRDBMSからの、レートリミットやネットワーク境界を考慮した泥臭いデータ抽出ロジックの実装 必須スキル・経験 ・Pythonを用いたバックエンド開発、またはデータパイプライン構築の実務経験（目安として3年以上） ・複雑なSQLを用いたデータ抽出・加工、および実行計画を考慮したパフォーマンスチューニングの実務経験 ・AWS、またはGCP等のパブリッククラウドを利用したインフラ構築・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 ・Apache Airflow等のワークフローエンジンを用いた大規模なバッチ処理基盤の構築・運用経験 ・dbtを用いたデータモデリング、およびデータウェアハウス（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の実務運用経験 ・Apache Spark等の分散処理フレームワークを利用したビッグデータ処理経験 ・DataOpsの実践経験、またはデータガバナンス・メタデータ管理ツール（DataHub等）の導入経験 ・基礎的な機械学習（ML）の知識、またはMLOps環境構築の支援経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.x, SQL ワークフロー：Apache Airflow (または Prefect, Dagster) データ変換・モデリング：dbt DWH・データベース：Google BigQuery (または Snowflake), Amazon Redshift 分散処理・ストリーミング：Apache Spark, Apache Kafka, AWS Kinesis インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Kubernetes 品質・監視：Great Expectations, Datadog 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 「データこそが企業の最大の競争源泉である」と確信し、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスをデータ領域に持ち込むデータプラットフォームチームへの配属となります。 「データパイプラインが落ちたからアナリストが手動でリトライする」といった属人的な運用を極めて嫌い、障害が発生しても自動でリカバリ可能な冪等性のあるパイプライン構築を重視する手堅いカルチャーです。APIの突然の仕様変更や上流システムの謎のデータ欠損に直面した際にも、文句を言うのではなく、データ品質の監視をコード化して泥臭く検知・防御する実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「データを右から左へ流すだけの作業者」ではなく、データのライフサイクル全体を俯瞰し、アーキテクチャの力でビジネスの意思決定を加速させることにエンジニアとしての美学を持てる方 ・上流のRDBMSの勝手なスキーマ変更や、フォーマットの不揃いな汚いデータ（Dirty Data）に対して、パズルを解くように泥臭いクレンジングと前処理を楽しめる方 ・データアナリストやMLエンジニアと密に連携し、「誰が、何のためにそのデータを使うのか」から逆算して、過不足のないテーブル設計を論理的に提案できる方 仕事の魅力 世界的な潮流である「モダンデータスタック（Modern Data Stack）」の最前線を体感し、ペタバイト級のビッグデータを扱う大規模基盤を少人数で構築・運用する、極めて影響力と社会的意義の高いポジションです。単なる「SQLやバッチ処理を書く人」を完全に凌駕し、ソフトウェアエンジニアリングとデータアナリティクスの境界を繋ぐ「シニア・データエンジニア（データ基盤アーキテクト）」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。
お任せしたいこと ［役割］ Androidアプリエンジニアとして、Kotlinを用いた自社コアアプリケーションの新規機能追加、およびレガシーコードのJetpack Compose化を担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ FigmaのデザインデータやAPI仕様書を正確にコードへ落とし込み、マルチモジュール構成の作法に則った、型安全で保守性の高いネイティブ画面を期日通りにデリバリーすること。 具体的な業務内容 Kotlin / Jetpack Composeを用いた、自社AndroidアプリのUI・新機能実装 Coroutines / Flowを用いた、バックエンドAPIとの高度な非同期通信およびエラーハンドリング Dagger Hiltを用いた依存関係の注入（DI）、およびMVVM/Clean Architectureに基づくレイヤー分離の実装 マルチモジュール構成下でのコード配置の最適化、およびビルド速度向上のためのGradle設定調整 AndroidX Test（Robolectric, Espresso等）を用いた、ロジックおよびUIの自動テストコード作成 GitHubを用いたプルリクエストの作成、およびチームメンバーとの相互コードレビュー対応 必須スキル・経験 Kotlinを用いたAndroidネイティブアプリの開発実務経験3年以上 Jetpack Composeを用いた宣言的UIでの画面開発、およびカスタムコンポーネント設計の経験 Coroutines / Flowを用いた非同期処理、およびWeb API（REST/JSON）との連携実装スキル Git / GitHubを用いたチーム開発における基本的なコマンド操作およびブランチ管理の経験 Android StudioのデバッガーやProfilerを用いた、メモリリークや描画遅延の特定・修正経験 歓迎スキル・経験 大規模アプリにおける、マルチモジュール構成（Feature/Core分離等）の構築・運用経験 Dagger Hilt または Koin を用いたDI（依存関係注入）の実務での利用経験 Firebase（Authentication, Crashlytics, Remote Config等）の活用経験 GitHub Actions等のCI/CDツールを用いた、Androidアプリのビルド・Deploy自動化の知見 Google Play Consoleを用いた、アプリのリリース・ストア申請手続きの実務経験 開発環境 言語・FW：Kotlin, Jetpack Compose アーキテクチャ：MVVM / Clean Architecture, マルチモジュール ツール・CI：Android Studio, Gradle, Firebase, Git 管理ツール：GitHub, Slack, Jira, Figma 開発チームについて Androidエンジニア3名、iOSエンジニア2名、PM1名からなるモバイル専門チームです。 「ユーザーファーストな手触り感」を重視しており、OSの最新機能やGoogleの推奨コンポーネントを積極的に取り入れるモダンな文化です。フルリモートながらSlackでのコミュニケーションが非常に活発です。 求める人物像 AndroidのUIガイドライン（Material Design）を理解し、ピクセルパーフェクトで美しいUIを再現することにこだわりを持てる方 仕様の行間を自分で補完しながら、不明点があれば自発的に質問して前進させられる方 仕事の魅力 Jetpack Composeやマルチモジュールなど、現代のAndroid開発におけるベストプラクティスを実務で深く使いこなす経験が積めます。 仕様が綺麗に整備されているため、フロントエンドとしてのコーディングと設計に100%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］ バックエンドエンジニア（シニアクラス）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 相互コードレビューを通じた、チーム全体のコード品質担保と技術ナレッジの共有 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］ バックエンドエンジニアとして、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、エンジニア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。 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］ インフラ/SREエンジニアとして、周辺のスマート家電（IoT機器）から集まる大量のステータスデータをリアルタイムに集約・処理するAWSインフラ基盤の設計・構築をリードしていただきます。 ［役割に対して求める成果］ Terraformを用いたインフラの完全コード化（IaC）を進め、AWS IoT Coreを用いた数万同時接続を破綻なく捌く、高可用でセキュアなサーバーレス/コンテナ基盤を実現すること。 具体的な業務内容 Terraformを用いた、AWSマルチアカウント環境におけるインフラ構成のテンプレート・モジュール化 AWS IoT Core、Kinesis Data Streamsを用いた、IoTデータのセキュアな集約・配送基盤の設計 ECS/Fargate、Lambdaを組み合わせた、データ処理ロジックのサーバーレス/コンテナ環境の構築 GitHub Actionsを用いた、アプリケーションの自動ビルド・デプロイ（CI/CD）環境の構築 Datadogを用いたシステム監視、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 セキュリティガードレール（AWS Config等）の設計および自動検知・修正の実装 必須スキル・経験 AWS（ECS, Lambda, VPC, IAM等）を用いたクラウドインフラの構築・運用経験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 AWS IoT Core等のIoT関連サービスを用いたシステムの構築・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 Go、Python、またはシェルスクリプトを用いた、運用自動化や内部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 開発環境 クラウド：AWS (IoT Core, Kinesis, ECS, Lambda, DynamoDB, Aurora) 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 SREエンジニア専任チーム（3名）です。「インフラを手作業で構築することを徹底的に排除する」という文化で、新しい技術の提案も通りやすい柔軟な組織です。 求める人物像 手作業によるインフラ構築に「負」を感じ、仕組み化と自動化を徹底的に追求したい方 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%コード化やコンテナ/サーバーレスの混在環境など、モダンなクラウドネイティブスキルを網羅的に実践できます。 急成長中のIoT分野のインフラ根幹を自らの手で設計できる高い裁量があります。 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］ バックエンド/データエンジニアとして、Pythonを用いた地理空間移動データの解析・最適化ロジックの組み込み、および各種検索処理を行うWeb API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］ 詳細設計に基づき、pandasや最適化ライブラリを活用して大量のログデータを効率的に前処理し、例外処理を徹底した高パフォーマンスなAPIを構築すること。 具体的な業務内容 Python（FastAPI）を用いた、位置情報データ等を処理・返却するREST APIの設計および実装 Pydanticを用いたリクエスト/レスポンスの厳密な型定義および入力値のバリデーション実装 pandasやNumPyなどのライブラリを活用した、移動実績データ（GPSログ等）の加工・前処理スクリプトの開発 SQLAlchemy（ORM）を用いた、PostgreSQL（PostGIS）データベースへのアクセス処理・マイグレーション Pytestを用いた、データ処理モジュールおよびAPIエンドポイントの自動単体テスト作成 Dockerを用いたコンテナ開発環境の運用、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 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 pandas、NumPyなど、Pythonを用いたデータ処理ライブラリの実務での利用経験 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（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 位置情報データ（GeoJSON、GISデータ等）を扱ったシステムの開発経験 SQLAlchemyやPrismaなどのORMを用いた効率的なデータクエリの実装経験 AWSやGCPなどのパブリッククラウド環境に関する基礎知識 GitHub Actionsを利用したCI/CDパイプラインの運用経験 開発環境 言語・FW：Python, FastAPI, SQLAlchemy インフラ・DB：AWS, PostgreSQL (PostGIS), Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：pandas, NumPy, Pytest, Poetry, Swagger 開発チームについて テックリード1名、シニアエンジニア2名、データサイエンティスト1名の計5名構成です。 仕様書やSwaggerの定義がきれいなため、ロジックのコーディング作業そのものに集中できる環境です。 求める人物像 コーディング規約（PEP 8など）を意識し、誰が見ても読みやすいコードを書くよう努められる方 進捗状況や仕様の不明点を小まめにチャット（Slack）で共有し、チームと連携して動ける方 仕事の魅力 Pythonの強力なデータ処理能力を活かし、現実世界の複雑なデータを高速に処理するディープな開発が経験できます。 データ処理ロジックのコーディングを通じて、アルゴリズムやDB最適化のスキルが磨かれます。 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］ システムエンジニア（シニアクラス）として、Rustを用いた自社開発の分散型オブジェクトストレージシステムのコアロジック開発および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］ Rustの所有権・借用モデルを活かし、メモリ安全性を担保しつつ、並行処理時のデッドロックやレースコンディションを徹底的に排除した、極めて堅牢で高速なストレージエンジンを構築すること。 具体的な業務内容 Rustを用いた、分散ファイルシステムのアロケーションロジックおよびレプリケーションプロトコルの実装 tokio等の非同期ランタイムを活用した、高並列・低レイテンシなI/O処理の最適化 分散トランザクションにおけるデータ整合性（コンシステンシ）を担保するためのアルゴリズム実装 プロファイリングツールを用いた、CPU・メモリボトルネックの特定および、アセンブリレベルに近いチューニング GitHub上でのプルリクエスト作成、およびテックリード層とのハイレベルな相互コードレビュー対応 必須スキル・経験 Rustを用いた商用Webアプリケーションまたはシステムプログラミングの開発実務経験2年以上 C/C++、Go、Javaなどを用いたシステムプログラミング（並行処理, メモリ管理等）の経験合計5年以上 非同期プログラミング（Rustのasync/await, tokio等）に関する深い知識と実装経験 RDBMSまたはNoSQLの内部構造（B-Tree, LSM-Tree等）に関する基礎的な知見 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 歓迎スキル・経験 Raft、Paxosなどの分散合意アルゴリズムの実装、または詳細な知識 gRPC / Protocol Buffersを用いた、サービス間通信の設計・実装経験 Linuxカーネル、ファイルシステム、ネットワークスタックに関するディープな知見 オープンソースプロジェクト（OSS）へのコントリビューション実績 開発環境 言語・FW：Rust, tokio, gRPC インフラ：AWS (EKS, EC2, S3), Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：Protocol Buffers, GitHub Actions, Datadog 開発チームについて Rustスペシャリストが集まる少数精鋭のチームです。「安全で速いコード以外は本番に入れない」という強い意志を持った、技術密度の高い環境です。 求める人物像 Rustの言語仕様や挙動を深く追求し、コンパイラと対話しながら最適なコードを書くことに喜びを感じる方 トラブル発生時に、テキストログやパケット、メモリダンプを冷静に追いかけ原因特定できる方 仕事の魅力 今最も注目されるRustを用い、技術的難易度の極めて高い「分散ストレージ」の核心部に携われます。 フルリモート環境下で、世界レベルの技術力を持つメンバーと切磋琢磨できる環境です。 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。
【フルリモート／週5／AWS】生成AI（Amazon Bedrock）× 検索（Amazon OpenSearch）統合検索・ナレッジ基盤構築案件 お任せしたいこと ［役割］ AWS環境における、エンタープライズ向け生成AI・高度文書検索サービス（RAG）のインフラ・データパイプラインアーキテクチャ設計および構築 ［役割に対して求める成果］ Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service を組み合わせた大容量文書のインジェスト・ベクトル化パイプラインの安定化（ミリ秒単位のレスポンス維持）、および Terraform による環境構築の完全コード化 具体的な業務内容 Amazon Bedrock（Claude / Titan等）および Amazon OpenSearch Service を活用した、ベクトル検索・ハイブリッド検索基盤の設計・構築 AWS Lambda / Amazon SQS / AWS Step Functions を用いた、大量PDF・ドキュメントデータの非同期前処理・テキスト抽出・ベクトル化（Embedding）パイプラインの構築 Terraform および AWS CDK（Python / TypeScript）を用いた Infrastructure as Code（IaC）のモジュール設計とデプロイ自動化 AWS KMS / IAM / Amazon VPC Endpoints を用いた、データ暗号化・閉域網接続などの高度なセキュリティ要件への対応 Amazon CloudWatch / AWS X-Ray を用いた、LLMリクエスト・ベクトル検索の遅延可視化およびコスト・パフォーマンスモニタリング 必須スキル・経験 AWS 環境におけるインフラ設計・構築および運用実務経験（4年以上） Terraform または AWS CDK を用いた IaC による商用環境の構築・運用経験（2年以上） Amazon OpenSearch Service（または Elasticsearch）のインデックス設計・クラスター運用・パフォーマンス調整経験 AWS Lambda / SQS / Step Functions 等を用いたサーバーレス・イベント駆動型パイプラインの開発経験 歓迎スキル・経験 Amazon Bedrock や AWS Kendra 等を活用した AI / RAG サービスのインフラ構築・運用実績 大容量データ（テラバイト級）のインジェスト・インデックス最適化の知見 AWS Certified Solutions Architect - Professional 等の認定資格 보유 Python または TypeScript による AWS インフラ連携スクリプト / CDK の開発実績 開発環境 クラウド/サービス: AWS (Bedrock, OpenSearch Service, Lambda, SQS, Step Functions, S3, KMS, IAM) IaC / 開発ツール: Terraform, AWS CDK, Python, AWS CLI, Git 監視/セキュリティ: Amazon CloudWatch, AWS X-Ray, GuardDuty, AWS Security Hub コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, GitHub 開発チームについて AI基盤チームはクラウドアーキテクト（1名）、AWSインフラエンジニア（3名/今回募集枠含む）、MLOpsエンジニア（1名）、バックエンドエンジニア（2名）で構成されています。 最新のAWS機能（特にAI/データ領域）をい早くキャッチアップし、PoCから商用化までスピード感を持って検証・デプロイを行う先進的なカルチャーです。 求める人物像 生成AI・ベクトルデータベースなど急速に発展するクラウドサービスに対し、積極的に仕様をキャッチアップして構築へ落とし込める方 セキュリティと利便性のバランスを考慮し、企業データ保護に配慮した堅牢なインフラ設計ができる方 フルリモート環境において、SlackやNotionで技術的根拠に基づいた議論やドキュメント共有ができる方 仕事の魅力 今最も注目されている生成AI（Amazon Bedrock）や高度な検索基盤（OpenSearch）のインフラ構築を最前線で主導できます。 サーバーレス、IaC、高度なセキュリティ、AI基盤の統合など、今後のAWSエンジニア市場で非常に強いアドバンテージとなる経験が手に入ります。 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。
