東京都の案件一覧

ユーザーとクリエイターが交流する大規模Webプロダクトにおいて、日常的に活用されるフロントエンド領域の開発を担当していただきます。
フロントエンドフレームワークや型定義付きプログラミング言語を採用した環境にて、利便性を追求した画面構造の設計・構築および機能改善を推進します。
本役割では、新機能の作成にとどまらず、既存画面の改修や処理速度の最適化、操作感を考慮した構築など、製品全体の品質強化に携わります。

■開発環境■
フロントエンド用JavaScriptフレームワーク, 型定義付きJavaScript

■備考■
・特定ジャンルのコンテンツを扱うサービスに抵抗のない方
・時間管理による精算形態で対応可能な方

– フロントエンド用フレームワークを用いたWebアプリケーション開発における実務経験（5年以上）
– 商用環境のプロダクトにおいて、UI設計、状態管理、画面構成を含むフロントエンド全般の設計・構築に携わった経験
– テストや型安全性を前提とした開発プロセスのもと、継続的な改善を実践してきた経験
– チーム内で主体的に技術的判断や実装方針の整理を行い、開発を牽引した経験

・フルスタックエンジニアとして、バックエンド、フロントエンドをはじめ、課題解決のためのあらゆる開発業務に携わっていただきます。

・新機能開発
・新サービス開発
・既存機能改善
・システム改善（新技術検証、負荷対策など）

◆主な開発環境・ツール
・言語：Python
・DB：RDBMS, NoSQL
・インフラ：AWS/GCP/Azure等の各種クラウドサービス（NoSQLデータベース, サーバーレス機能, ストレージ機能, API管理機能, 仮想サーバー, 検索エンジン機能, コンテナ管理機能, 容器レジストリ, クラウドデータベース, CDN機能, DNS機能）, mBaaS等
・ツール：プロジェクト管理ツール, ドキュメント管理ツール, バージョン管理ツール, コミュニケーションツールなど

– Pythonを用いた開発のご経験（5年以上）
– クラウド基盤（AWS/GCP/Azure等）の利用のご経験（5年以上）
– 英語、日本語でのコミュニケーションが可能な方

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

企業向けに開発しているセキュリティ系クラウドプロダクトの開発に際して、設計・開発・テストを担当いただきます。
（例：Web API開発、バッチ処理開発、バックエンド連携処理、フロントエンド開発）
※経験や希望にあわせて対応範囲を相談させていただきます

【配属チーム】

• アジャイル開発組織（2チーム体制）
• 1サイクル1週間

【主要技術スタック】
バックエンド：Kotlin, Webフレームワーク
フロントエンド：TypeScript, 各種フロントエンドフレームワーク・ライブラリ
インフラ：AWS/GCP/Azure等, コンテナ技術, RDBMS, 検索エンジン, インメモリデータベース, 監視ツール, ログ解析ツール, エラー追跡ツール
コード管理：ソースコード管理ツール
コミュニケーション：コミュニケーションツール, Web会議ツール
情報共有・タスク管理：ドキュメント管理ツール, プロジェクト管理ツール
開発環境：各種統合開発環境, AI開発支援ツール
デザイン環境：デザインツール
グループウェア：各種ツール
生成AI：各種生成AIツール

– Java/Kotlin によるWebアプリケーションの開発経験（3年以上）
– Spring Framework/Spring Boot を利用したプロダクト開発の経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の使用経験
– アジャイル・スクラムを採用したチームでの開発経験
– HTML、CSS、JavaScriptなどフロントエンドの開発に必要なSPAの開発経験
– RDBMSの利用経験

データエンジニア / インフラエンジニア
専門性や強みに応じた業務を担当します。

概要：
横断的な組織として、事業部門と連携しながらデータ基盤の構築・運用を担当するチームです。
事業部門側に払い出すクラウドプロジェクトの管理を行い、事業部門のデータはオンプレミスサーバー上に存在します。
セキュアで信頼性が高く、自動化されたデータ基盤構築および共通基盤の実現を目指します。

構築対象の主要なサービス:
・共通

• アクセス制御
• クラウドストレージ
• RDBMS
• コンテナ実行環境
• サーバーレス処理
• コンテナリポジトリ
• ジョブスケジューラ
• メッセージング
• 仮想サーバー
• 秘密情報管理
• 監視ツール
• ログ管理

・データエンジニア

• DWH

・インフラエンジニア

• コンテナオーケストレーション
• セキュリティ管理
• ネットワークセキュリティ
• ネットワーク接続サービス

※AI開発支援ツールや自動化ツールがチーム内の共通ツールです。
拡張機能連携ツールやドキュメント管理ツール等が使用可能で、業務に必要な文章にアクセスできる環境です。
コード管理はCLIコマンド経由で利用可能です。

●クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の実務経験
・共通
– クラウドプロジェクト作成および適切なアクセス制御設定
– CI/CDを実践しての運用業務効率化
– CLIコマンドでのクラウド環境の操作
・データエンジニア
– DWHを用いてのデータ基盤の構築
– ワークフローエンジンを利用したパイプライン処理の構築
・インフラエンジニア
– コンテナ技術でのワークロード構築および継続的な運用改善経験
– セキュリティ境界設計および構築(参画後のキャッチアップも可)

●Infrastructure as Code (IaC)の実務経験
・クラウド環境のリソースを対象にしてのIaCツールでの構成管理経験
・コンテナ技術の実務経験

以下は職種に応じていずれかが必要
●データエンジニア
・データ基盤（DWH等）の概念の理解とDWHおよびクラウドストレージを利用しての構築・運用経験
・データ変換ツールを活用したデータパイプライン構築・運用経験
・オーケストレーションツールの構築経験
・各種データ転送・ワークフローツールの利用経験
・SQLの読み書き（特定DWH特有の構文に習熟していると尚可）

●インフラエンジニア
・コンテナ実行環境上でのワークロード運用経験（セキュリティやネットワークポリシー設計の理解）
・パッケージマネージャーを用いたアプリケーションのデプロイ・管理経験
・権限分離によるコンテナからリソースへのアクセス権限設計経験
・CI/CDパイプラインからのコンテナデプロイ自動化経験
・各種管理ツールを用いたトラブルシューティング経験

大規模コマースサービスを運営する企業にて、スマートフォン向けアプリケーションの開発を担当していただきます。

◆開発環境◆
・言語：ネイティブ言語全般、バックエンド言語
・UI：各種UIフレームワーク
・インフラ：AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤（コンテナ実行環境、分散型RDBMS等）
・CI/CD：自動ビルド・デプロイツール
・その他：RPCフレームワーク、IaCツール、デザインツール、情報共有ツール、コミュニケーションツール

– 週1日以上のオンサイト対応が可能なこと
– Swiftを用いたアプリ開発経験（5年以上）
– SwiftUIを用いた画面実装の経験
– アジャイル手法を用いた開発経験
– 自律的に状況を把握して行動できる能力

【業務内容】：

• AIシステム開発における技術アーキテクチャ設計
• 複数プロジェクト横断での技術品質管理／実装方針策定
• 高難度のシステム連携・カスタマイズ開発のリード
• 生成AI・大型言語モデル特性を踏まえた技術選定
• 若手エンジニアへの技術サポート
• 複数プロジェクト並行対応（3～4プロジェクト、各1～2名体制）

【技術環境】：

• Python／JavaScript
• 生成AI／大型言語モデル
• API連携（外部システムとの統合）

– Python／JavaScriptでの開発実務経験
– 設計・技術リード経験
– 技術アーキテクチャ設計／技術選定の実務経験
– 生成AI／大型言語モデルを活用したシステム実装経験
– 日本語：ネイティブまたはビジネスレベル以上

• ネットワーク領域における移行およびネットワーク切替の実行支援
• 現行／新環境のネットワーク構成整理および移行方式の設計補助
• 回線／機器切替に伴う設定作業および影響範囲確認
• 切替手順に基づく作業実施およびリハーサル対応
• クラウド型電話交換機／IP電話／音声回線／複合機の設定・切替対応
• 拠点での現地対応（ネットワーク／音声機器／複合機の設置・動作確認）
• 関係者（インフラ担当／各種ベンダー／各拠点）との作業調整

●役割：

• ネットワークおよび音声領域における移行・切替作業を担い、
• 拠点インフラ（ネットワーク＋音声）の安定切替・業務継続に寄与する

●背景：
ネットワーク切替に加え、回線・音声を含む拠点インフラ全体の移行対応が必要となっているため

– ネットワーク構築／運用経験（L2／L3／ファイアウォール等）
– 音声系（電話交換機／IP電話／VoIP）の基礎知識または実務経験
– ネットワーク切替または回線切替の実務経験
– 拠点対応または現地作業経験

➀顧客課題の発見・設計

• ステークホルダー（経営層〜現場担当者）との関係構築・調整
• 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案

➁業務フロー構築・PoCの高速実装

• 生成AI技術を活用した検証用システムの高速実装
• 既存クラウドサービスとの連携・データ統合
• フロントエンドからバックエンドに及ぶ実装対応

➂本番導入・伴走支援

• 本番導入の技術支援・運用設計
• セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
• 導入後の利用定着支援・改善提案

➃製品フィードバック

• 現場の意見の製品開発チームへの還元
• 新規活用事例の発見・提案
• サービス改善に繋がるパターンの抽出・体系化

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、各種JavaScriptライブラリ・フレームワーク
データ：DWH、RDBMS、各種データソース
インフラ：AWS/GCP/Azure等（コンテナ技術）、コンテナ仮想化ツール
AI：各種開発用フレームワーク
ツール：コミュニケーションツール、ドキュメント管理ツール、課題管理ツール、ソースコード管理ツール
AI開発支援：各種生成AI開発支援ツール
作業環境：各種PC（標準開発環境）、マルチモニタ対応

– ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– バックエンドおよびフロントエンドに渡る開発経験
– 生成AI技術を活用したアプリケーションの開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発・運用経験