| 案件内容 |
SaaS開発においてそれぞれフロントエンド、バックエンドとして作業していただきます。 【作業環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSクラウド上での開発経験
・アジャイル開発経験
・TypeScript(React)もしくはPythonを使用しての開発経験
|
単価80万円以上の案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:2455件
単価80万円以上の案件を探す
| 案件内容 |
アジャイル開発による販売支援システム開発 スクラムマスター 1名 |
|---|---|
| 必須スキル | 【スクラムマスター】
・スクラムによる管理経験2年以上
・コミュニケーションスキル/ファシリテーションスキル
・問題解決スキル
【デベロッパー】
・React.js経験
・Node.js経験
・スクラム開発経験
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| 案件内容 |
・クライアントグループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託 【業務スコープ】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・ 複雑なSQLを用いたデータ抽出経験
・ ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・ワークフローの構築経験(Digdag / Airflow etc.)
・ GCPでの開発経験
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| 案件内容 |
内容: |
|---|---|
| 必須スキル | ・Ruby on Railsサーバサイド開発経験3年以上
・リモート環境であり、個⼈で動くことが多いので⾃⾛⼒がある方(⼀⼈でやり切る能⼒)
・Vueを用いた開発経験 ※直近React移⾏する可能性あり
・SQLの経験
・Dockerの利⽤経験
・Gitの利⽤経験
・推進⼒ある
・デザイナーとの協業経験
|
| 案件内容 |
会員数3,500万人超のオンラインゲームプラットフォームが展開するモバイルゲーム向けSDKの設計、開発、運用を担当していただきます。 ・モバイルゲーム向けSDK(Unity)の新規開発や改善 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Androidアプリ(Java)の開発経験(1年以上)
・Unityを使用したスマートフォンアプリの開発経験(2年以上)
・Unity IAP を使用したアプリ内課金の実装経験
・要件定義からテスト/運用保守まで自走可能なチームでの開発スキル
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- 〜¥850,000 /月
- システムエンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
| 案件内容 |
医薬企業の材料仕入・検査関連業務にかかわるSalesforce構築案件で、要件定義工程が終了したため、基本設計フェーズでご支援いただくエンジニアを募集。 7〜8月:基本設計 |
|---|---|
| 必須スキル | ・SalesforcePlatformによるカスタマイズアプリケーションの設計経験
・カスタムオブジェクトを用いたオブジェクト構造設計、画面設計、ガバナ
・制限などを考慮して一人称で対応できる方
・Apex/VF/LWCの設計経験
・ウォーターフォール型の開発プロジェクト経験(Salesforce以外でもOK)
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| 案件内容 |
・Azure OpenAI 環境構築(OpenAI、アプリサーバ、CosmosDB 等の構築) |
|---|---|
| 必須スキル | ・NLP に関する基本理解
・指示に従った前処理やモデル構築経験
・簡単なプロンプトエンジニアリング
・Azure の理解(手順書準備予定のため、他クラウド経験でも可)
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| 案件内容 |
アプリ開発の領域で0ベースから顧客と共にサービスをグロースしていくポジション。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Swift,Kotlin,Flutter,ReactNativeなどのアプリ開発経験3年以上
(iOSとAndroid両方の経験が必須となります)
・顧客折衝の経験
・アプリの企画段階から参画された経験
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| 案件内容 |
・ノートブック形式のコードをREST API に移植する作業 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python を利用したWebアプリ開発の経験
・Docker を利用したWebアプリ開発の経験
・クラウドを利用したWebアプリ開発の経験
・FastAPI の基本理解
・CosmosDB(MongoDB)を利用したCRUD処理の実装経験
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| 案件内容 |
クライアントにてMulti Agent Simulatorを使用した事業展開を進めており、検討・実装を行って頂きます。 具体的に。。 |
|---|---|
| 必須スキル | – 機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方(例えば以下のようなご経験のある方)
– 大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
– AI系スタートアップや、メガベンチャーのR&Dチームでのモデル構築経験のある方
– pandas、sklearn、pytourch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
– 古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方
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