GCPの案件一覧

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該当件数:768

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案件内容

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
(1)LLM機能の設計・開発(要件定義〜運用)
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計(Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等)
・自律型エージェントの設計(Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装)
(2)品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤(LLM-as-a-Judge, Ragas等)の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
(3)運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
(4)セキュリティ・安全性設計
・個人情報(PII)保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計

必須スキル
1. LLMシステムの実務経験
・LLMを用いたプロダクト/機能を設計し、PoCで終わらせず本番運用まで持っていった経験
・RAG または Agent のアーキテクチャ設計・実装経験

 

2. ソフトウェアエンジニアリング能力
・Pythonでのバックエンド設計・開発経験(FastAPI等)
・Git / CI/CD を用いたチーム開発経験、コードレビューの実施
・DB/検索基盤の設計経験(PostgreSQL, Elasticsearch, Vector DB等)

 

3. LLM品質評価・改善
・LLMの出力品質を再現性ある形で改善した経験
・評価指標(Ground Truth)の設計、テストセット整備、回帰テストの実施など
案件内容

クリエイター向けSaasプロダクトを開発している企業において、
フルスタックエンジニアとして下記の業務をお願いします。

・技術選定 / アーキテクチャ設計
・顧客折衝 / 要件定義(ドキュメント作成含む)
・クラウド環境の設定 / 運用 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Ruby・TypeScript
・FW:Rails・React・Next.js
・DB:PostgreSQL・Redis
・クラウド:AWS・Docker
・開発手法:アジャイル開発

必須スキル
・Ruby(Rails)を用いた開発経験5年以上
・Typescript(React/Next.js)を用いた開発経験3年以上
・AWS / GCP環境の設計・構築経験
・自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験3年以上
・アジャイル or スクラムでの開発経験
・技術選定 / アーキテクチャ設計の経験
・上記技術選定 / アーキテクチャ設計の理由を技術的側面・論理的側面の両方で説明できる方
案件内容

大手事業会社でのマーケティング部における各種開発や運用保守業務をお願いします。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Go・PHP・TypeScript
・FW:Echo・CodeIgniter・React・Next.js
・DB:MySQL
・OS:Mac
・クラウド/サービス:AWS・GCP・Terraform・Jenkins・GithubActions
・その他ツール:GitHub・Slack・Confluence

必須スキル

・Go言語を用いた開発経験3年以上
・AWS/GCP環境での開発経験3年以上
・要件定義から運用保守まで一貫した業務経験
・高負荷Webアプリの運用保守経験
・DBのチューニングやパフォーマンス向上の経験
・コードレビューの経験

案件内容

・金融SaaSサービス運営企業にて口座/残高/明細などの銀行データを統合し、高精度な与信算出やモニタリングの実現を目指すチームへご参画いただきます。
・AI与信、融資後のリアルタイムのモニタリングなどへの銀行データの活用に向け高可用性や高セキュリティのシステム構築に携わっていただきます。

【技術環境】
・Go / Typescript / GCP
・メンバー全員にClaude / Cursorのライセンスを付与し、コーディング〜テスト〜仕様調査まで日常的にAIエージェントを活用。
・AIにて、タスクの要件・完了条件を詳細に定義し、エージェント実装ができる運用を実践。
 実装時には、レイヤーごとのテスト戦略やアーキテクチャルールをガードレールとして整備。
・GitHub ActionsでのAI自動レビューや self-review スキルの導入により、実装者/レビュアー双方の負荷を軽減しつつコード品質を維持。

必須スキル
・Backendの開発のご経験(3年以上)
・技術的な課題解決のリードのご経験
・Claude Codeや Devin等をのAIエージェントを活用した実務経験
案件内容

・複数ある事業に対して、新規立ち上げ支援や現状プロダクトの課題解決などを横断的に支援を行います。
・一つのサービスだけじゃなく、様々なサービスと関わり事業をブーストするために動きます。
・新規立ち上げ、急拡大期、運用期など様々な事業フェーズでの課題解決
・アーキテクチャレビューや技術的課題の解決といった事業部支援
・生産性向上とリスク軽減のためのモダン化をインフラ、アプリケーションの両面から推進

◆主な開発環境・ツール
■開発環境の一例
・PHP/Go
・Next.​js
・MySQL
・Redis
・AWS, GCP
・DataDog
※支援先によって様々な技術を利用しているためあくまでも一例となります

必須スキル

・GoまたはPHPを用いた開発経験3年以上
・インフラからバックエンド、フロントエンドまでの広い実装経験
・Github Actions、CircleCIの実務経験
・サーバーサイドをTDD(テスト駆動設計)​で書いたことがある

案件内容

自動運転サービスに必要な「配車」「運行管理」領域を中心に、システムの設計・開発・運用をご担当いただきます。
サービス立ち上げの初期フェーズから参画いただき、技術面からプロジェクトを一緒に牽引していただけるエンジニアを募集します。

【主な開発内容】
・配車・配送/運行管理システムの設計・開発・運用
・車両データ(車載由来データ等)を扱うアプリケーションの実装
・バックエンドを主軸としつつ、フロントエンドも含めた開発
・アーキテクトやSREメンバーと連携した、品質・運用性の改善
・マイクロサービスを前提としたサービス設計

【技術スタック(予定)】
クラウド:AWS または GCP
基盤:EKS + マネージドサービス
言語:Java / Python / C++ /TypeScriptなど(予定)
その他:マイクロサービス、データ処理設計など

必須スキル

・Webアプリケーション開発経験(言語不問)
・フロントエンド/バックエンド両方対応可能な方
※初期はバックエンド中心ですが、フロントエンドの対応も担っていただきます
・クラウドでの開発経験(AWS または GCP)
・チームでの開発経験
・アジャイル開発経験

案件内容

大手総合商社のDX推進プロジェクトにて、生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援システムの開発を担当。
技術選定から設計・開発・チームリードまで一気通貫で推進し、顧客折衝や開発プロセス構築も担う。

<主な業務内容>
・生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援システムのアーキテクチャ設計/開発
・事業部門との要件定義、仕様調整
・Python(FastAPI) / React Next.js)によるクラウドネイティブ開発
・開発メンバーへの技術指導、コードレビュー
・生成AIツール(Claude / Gemini / Devin等)を活用した開発プロセス構築

必須スキル

・プロジェクトリード経験(技術選定、メンバーマネジメント等)
・顧客折衝を含む要件定義経験
・Python/Reactを用いた開発経験
・AWS/GCP/Azure等クラウド環境での設計~構築経験
・コードレビュー経験

案件内容

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル(Large Epigenome Model, LEM)の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク(バイオマーカー予測、予防医療AIなど)への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容:
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境(AWS 等)での学習・運用

必須スキル

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験

案件内容

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・切り抜き動画・ショート動画の因果効果分析(PSM/ATE推定)
・エコシステム分析・KPI因果構造の設計支援
・分析手法のレビューと再現性確保

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL(Terraform)
ETL:dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

必須スキル
・統計・機械学習を用いた実務経験(3年以上)
・理系学部・大学院卒(数学・統計・情報系)
・Python による分析実装(pandas、scikit-learn、statsmodels 等)
・因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験
・傾向スコアマッチング(PSM)・差分の差分法(DID)等の因果推論手法の経験
・A/Bテスト設計・効果測定の実務経験
案件内容

・メールマガジン基盤の開発・運用・保守業務を行っていただきます・
・既存運用されているメールマガジン基盤の開発・運用・保守(PHP / オンプレ / AWS)
・上記プロダクトの新規基盤へのリプレイス開発(Go / GCP)

◆主な開発環境・ツール
【バックエンド】
・開発言語:Go, PHP
・フレームワーク:Echo, CodeIgniter

【フロントエンド】
・開発言語:TypeScript
・フレームワーク:React(Next.​js)

【インフラ】
・AWS:ECS, ElastiCache, SES, SecretsManager
・GCP:BigQuery
・オンプレ: MySQL, CuenoteFC
・IaC:Terraform

【モニタリング】
・Datadog

【CI/CD】
・Jenkins
・GithubActions

【その他ツール】
・コード管理:GitHub
・コミュニケーション:Slack
・ドキュメント管理:Confluence

【ローカル開発】
・開発マシン:MacBookPro(JIS or USキーボード選択可)
・エディタ:指定無し
・開発環境:Docker

必須スキル
・GoでのWebアプリケーション開発・運用経験3年以上
・GCPもしくはAWSを用いた開発・運用経験

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