東京都の案件一覧

コールセンターにおけるオペレーション自動化に向けた開発プロジェクトです。
構造化データ（YAML等）を用いた設定やプロンプト作成、テスト作成までをアジャイル形式で担当いただきます。
提示される要件や仕様を自ら読み解き、設計から開発・テストまでを主導して一人称で進められる方を募集いたします。

– システム開発の実務経験（3年以上）
– 要件・仕様を自ら読み解き、設計から実装、テストまで主体的に対応できること
– 何らかのプログラミング言語を用いた実装（コーディング）の実務経験 ※Pythonの経験があれば尚可

職種：ネイティブアプリ テックリード

【募集背景・プロジェクト概要】
今後の事業展開の核となる「決済系の基盤システム」の新規立ち上げプロジェクトを進めています。
本プロジェクトはビジネスの根幹を支える重要なシステムであり、エンドユーザーが直接触れるスマートフォンアプリ（iOS/Android）には、高い堅牢性、セキュリティ、そして優れたUXが求められます。また、短期間でのリリースも目標です。
このミッションを最速・最高品質で達成するため、開発現場ではAIを活用した開発を全面採用し、フロントエンド・バックエンドともに主要なプログラム言語への統一を計画しています。
アプリ側はクロスプラットフォーム開発フレームワークを採用し、仕様・設計駆動開発およびテスト駆動開発を徹底することで、複雑な状態管理やUIテストを自動化し、リリースの高速化と品質担保を両立させます。
今回、この新しいモバイルアプリの構造設計を主導し、AIを活用した開発と自動テストの仕組みを構築してチームを牽引していただけるテックリードを募集します。
※技術スタックの選定や見直しから検討に加わっていただくことを想定しています。

【業務内容】
・該当フレームワークを用いたアプリの構造設計・実装
・OS間（iOS/Android）の差異を考慮した、拡張性と保守性の高い部品・状態管理の設計
・バックエンドAPIとのデータ連携、およびエラーハンドリング等の堅牢な設計
・AIを活用した開発の仕組み化と牽引（生成AIが一貫性のあるコードを出力しやすい設計パターンの確立）
・アプリにおけるテスト駆動開発（TDD）の推進、およびテスト自動化環境の構築
・ビルド・配布を見据えたCI/CDパイプラインの構築、コードレビューによる品質担保
・他チーム（スクラムマスター、PjM、バックエンドチーム等）との連携・調整

– クロスプラットフォームでのモバイルアプリ開発・運用経験（3年以上）
– アジャイル開発チームにおいて、テックリードまたはチーフエンジニアとして技術的な意思決定やチームを牽引した経験
– モバイルアプリにおける自動テストの実務経験（単体テスト、コンポーネントテスト、またはE2Eテストツールの導入・運用経験）
– CI/CDツールを用いたアプリのビルド・配信自動化の経験

大手エンターテイメント系企業にて、データエンジニアとして以下業務を担当いただきます。

業務内容

• エンターテイメント関連データのパイプライン構築
• その他データソース（外部連携機能や表計算ファイル）からのデータパイプライン構築
• 接続元の制限を考慮し、他メンバーと調整しながら実装方針を策定

– ワークフロー管理システムやデータ変換ツールの利用経験
– 自身で課題を発見し、周囲のメンバーと協調しながら課題解決まで推進できるコミュニケーション力
– 主要なクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）における大規模データベースやオブジェクトストレージの利用経験
– バージョン管理システムを用いた開発経験
– 構造化クエリ言語（SQL）およびプログラミング言語を用いた開発経験

社内業務の自律化に向けたAIエージェントの導入およびデータ基盤の設計・構築を担当いただきます。
大規模言語モデルやデータパイプラインを駆使し、社内生産性を大幅に向上させる仕組み作りを推進するポジションです。

■主な業務内容
・AIエージェント等を活用した社内業務の効率化・自動化の設計および実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用までの一気通貫での対応
・データパイプラインおよびETLの設計・アーキテクチャ設計・実装支援

• LLM/データ基盤: GPT-4, Claude, Gemini, BigQuery, Snowflake, Redshift
• 各種ツール: LangChain, LangGraph, AutoGen

– 大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLの設計・実装経験
– 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験
– 社内ツールや業務プロセスの自動化に関する実装・運用経験

大手エネルギー関連企業が内製で進めている「数理最適化（配船・燃料調達）アプリケーション」の開発プロジェクトです。
現在、主要な機能やコアロジックの開発は完了しており、実業務での運用に向けた環境整備、テスト、ドキュメント化、および今後の保守対応を担当いただきます。

■具体的な業務内容
・数理最適化システムにおけるテストコードの作成およびテスト環境の構築
・実運用に向けたソースコードのリファクタリング、デバッグ、各種設計書の作成・ドキュメント化
・社内のモデル設計担当者の指示に基づく、制約条件の追加やモデルの微修正
・実運用開始後のシステム保守、およびユーザー要望に応じた機能調整

＜アプリケーション開発環境＞

• 開発基盤: Dataiku（データ・AI分析プラットフォーム）
• 言語・フレームワーク: Python, Streamlit
• 数理最適化ソルバー: Gurobi Optimizer

– 数理分野の学歴またはバックグラウンド（数学、情報科学、統計学等）
– Pythonを用いた実務でのアプリケーション開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）における一般的なWebシステムの開発・テスト経験
– GitHubを用いたソースコードの共同開発・管理経験
– 指示を正確に理解し、ドキュメント作成や細かな調整業務に素直に取り組めるマインド

構築中の官公庁向けネットワークシステムに対する運用設計を担当いただきます。
定型業務や障害対応における運用手順書の作成をはじめ、運用体制の確立に向けた業務を推進していただきます。
※本案件は指定のプロジェクトルームへの常駐対応が必要となります。

– ネットワークエンジニアとしての設計・構築実務経験（10年以上）
– ネットワーク機器の運用手順書（定型業務または障害対応）の作成経験
– 円滑なコミュニケーション能力（プロジェクトやチームのリード経験に準ずるスキル）
– 指定作業場所への常駐が可能なこと

クライアント企業における事業・顧客の意思決定に必要な各種データ（プロダクトログ、業務システム等）の統合、データマート整備、運用の自動化を推進するプロジェクトです。
データソースの責任者や利用者（プロダクト、ビジネス、データサイエンス等）と連携し、組織のデータ活用を加速させる役割を担っていただきます。

■業務内容
・データの機微性に応じたアクセス権限およびデータモデル等の設計・改善
・プロダクトデータベース、各種ログ、SaaS等の業務データを対象とした収集パイプラインの構築・運用
・個人情報の保護（仮名加工やマスク処理等）を前提としたデータレイクの構築・運用
・データウェアハウス（DWH）および再利用性の高いデータマートの整備、コスト最適化
・BIツール等を通じたデータ利活用支援、ドキュメント整備、問い合わせ対応

– データの生成からBI・分析での活用までを見据えたデータアーキテクチャの設計経験（レイク・DWH・マート、権限設計、運用設計含む）
– 複数のデータソース（DB、ログ、SaaS等）を対象としたデータパイプラインの設計・構築・運用経験
– 主要なクラウド環境（GCP/AWS/Azure）でのデータレイク・DWH（BigQuery等）の構築・運用経験
– 高度な日本語コミュニケーション能力

プラットフォームサービスを運営する企業にて、コンテンツ監視向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。
画像認識技術を活用し、投稿コンテンツの検知・分類を行うAIモデルの開発から推論基盤の改善まで幅広く携わっていただきます。
少数精鋭のチームで、プロダクト開発チームと連携しながらAI機能の品質向上や運用改善を推進するポジションです。

【業務内容】
・各種画像認識モデルの開発、学習、評価
・AI推論パイプラインの設計、実装、本番運用
・アノテーションデータの品質管理およびデータセット設計
・モデル精度・処理速度向上に向けた既存パイプラインの改善・最適化
・アノテーターチームへの技術支援およびガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携したAI機能開発および技術支援

– 主要な機械学習フレームワークを用いたモデルの開発・学習・評価経験
– 画像認識モデル（物体検出・画像分類・領域抽出）の実装経験
– 主要な機械学習評価指標の設計・運用経験
– 学習パイプラインの不具合調査・改善経験
– データセット設計およびデータ不均衡対策の経験
– 画像処理ライブラリや動画処理ツールを用いた画像・動画データの前処理経験
– アノテーションデータの品質管理経験
– プログラミング言語によるデータパイプライン構築経験
– クラフト環境（AWS/GCP/Azure等）の利用経験
– コンテナ技術を用いた開発環境構築および実験環境運用経験

大手製造業の企業にて、事業部門内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守をご支援いただける方を募集します。
モデルを作成するだけではなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めた、実運用を前提とする機械学習システム全体の設計・構築ができる方を想定しています。
今後、クラウド上の機械学習サービスやマイクロサービスを組み合わせ、運用・保守を見据えた機械学習システムを構築する案件が増加する見込みです。

■想定業務内容
・クラウド上の機械学習サービスを活用したシステムの設計・構築
・機械学習パイプラインの構築
・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツール等を組み合わせたシステム構造設計
・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善
・CI/CD、IaCツール、コンテナ技術等を活用した開発・運用基盤の整備
・クラウド環境におけるネットワーク、権限、セキュリティ設計
・要件整理、システム構造設計、実装、テスト、運用設計までの一連の対応

– クラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験
– データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験
– API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツールなどを組み合わせたシステム構造設計経験
– 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見
– MLOps、CI/CD、IaCツール、コンテナ技術、権限設計、セキュリティに関する実務経験
– 要件整理からシステム構造設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できること

金融機関におけるAzure基盤の運用技術支援案件です。

・Azure基盤の運用課題に対するプロセス見直しおよび改善
・Azure上で稼働する業務システムに関する技術相談への対応
・開発ベンダが提示する構成案・方式に対するレビューおよび指導
・社内開発システムにおけるAzure前提のシステム構成設計・検討

– Azureの実務経験（3年以上）またはAWSの実務経験（5年以上）
– ネットワークを含むインフラ全般の設計・構築・運用経験