案件内容 |
【案件概要 】 クライアント様で自社開発している社内コミュニケーション活性化SaaSのバックエンド設計~実装までの業務をお任せしたいです。 案件はクライアント様のエンジニアとともに進めていただきます。 ・Railsを用いた自社SaaSのバックエンド機能設計、実装(テスト含む) ・コードレビュー 21年2月のリリース後、利用社数が順調に増えており、toB向けSaaSとしてより拡大を図っていく上で機能開発を加速させています。 機能追加が事業に大きくインパクトを与えるフェーズのため、機能実装のやりがいを感じていただけるかと思います。 |
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必須スキル | ・Ruby on Rails(バージョン6.0以上が望ましい)の実務経験3年以上
・RSpecでのテスト実装経験
・Gitを使用したチーム開発の実務経験
コードレビュー経験
・Dockerを使用した開発の実務経験
・WebAPI設計の実務経験
・DB(テーブル定義)設計の実務経験
・生のSQLを用いた実務経験
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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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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単価や稼働日数などの条件面についてもお気軽にご相談ください。
該当件数:2160件
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案件内容 |
①Unreal Engine 4で開発したコードをAndroid, iOS(Client App), Linux(Server)にビルド・デプロイするCI/CDの構築 |
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必須スキル | ・CI/CD環境構築のご経験
・IaC開発のご経験
・Android, iOS向けのアプリケーション開発のご経験
・勤怠に問題のない方
・コミュニケーション能力の高い方
・主体的に作業が行える方
・長期でご参画いただける方
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- 〜¥850,000 /月
- インフラエンジニア
- 東京都
- メディア・広告・出版
案件内容 |
某大手新聞社が運営するデジタルメディアにおいて、 AWSインフラエンジニアとしてご支援いただける方を募集いたします。 ※ご担当範囲はスキルやご経験により変動いたします。 |
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必須スキル | ・AWSインフラの構築および運用のご経験2年以上
・勤怠に問題のない方
・コミュニケーション能力の高い方
・主体的に動いていただける方
・長期でご参画いただける方
【以下から2点以上必須】
-上流から下流まで一貫した実務のご経験
-Terraformのご経験
-ECS, ELB, Aurora, DynamoDB, Route53, Kinesis, Firelens, Logs等のご経験
-マイクロサービスのご経験
-Dockerのご経験
-CI/CD環境構築や基盤自動化のご経験
-Gitを用いたスクラム開発のご経験
-SREのご経験
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案件内容 |
・要件定義の結果を踏まえたAzure検証環境の構築と設定 ・Azure DataFactoryによるデータ取得とAzure Synapseへの連携の仕組みを設定 ・Azure 環境のコンテナ化 ・上記に付随する標準化に向けたドキュメントや方法論の整備 |
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必須スキル | Microsoft Azure実装経験3年以上
Azure技術についての提案、アドバイスなどの経験
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案件内容 |
・データ基盤 Azure上にデータ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。 顧客案件におけるデータ基盤構築支援(要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など) 【案件概要】 例: ①某金融業様向けBIレポート可視化用データ基盤構築(常駐型) ②某大学様向け農業IoTデータ収集分析基盤構築 対象リソース: Azure Data Factory, Data Lake, SQL Database, Synapse Analytics, IoT Hub, Stream Analytics, ADLS Gen2(またはBlob Storage), Azure AD B2C, 等 ①要件定義 ②基本設計 ③詳細設計 ④構築 ⑤テスト設計 ⑥テスト⑦運用マニュアル作成を行います。 |
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必須スキル | ・Azure PaaS構築経験
・DWH構築経験
・基本設計~製造・テスト経験
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- 〜¥950,000 /月
- データアナリスト
- 東京都
- コンサル・シンクタンク
案件内容 |
新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。 ・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA ・機械学習アルゴリズムの設計・実装 ・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発 ・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。 ・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。 新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。 ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。 既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。 当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。 言語____:Python,TypeScript DB____: FW____: 環境・OS_:AWS (Amazon Web Services),AWS Lambda |
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必須スキル | ・機械学習に関する実務経験3年以上
・モデルチューニングのためのEDAの経験
・パブリッククラウドサービス上での開発経験
・機械学習を用いたシステム開発・運用経験
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案件内容 |
・自社アプリ(iOS/Android)のバックエンド(Firebase)の設計・構築 ・社内向けWebアプリ・ツールのバックエンド(GCP)の設計・構築 ・車載IoTデバイス関連ソフトウェアのバックエンド(GCP, AWS)の設計・構築 ・データ分析部門との連携を通じたデータ基盤の設計・構築 ・各種サービスのパフォーマンスチューニング、障害検知のためのモニタリング |
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必須スキル | ・自社プロダクト開発会社における、インフラ設計・構築業務経験3年以上
・GCP, AWSを採用したクラウドインフラの設計・構築能力
・Docker, Kubernetes等のコンテナ技術への理解
・基礎的なプロジェクトマネジメント能力
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案件内容 |
概要: Saas金融サービスを持つ会社内の事業課題を自発的にデータ分析を用いて解決いただくアナリストを募集しています。 ステークホルダーと会話しながら、事業を理解いただき、ご自身でテーマを設計、分析いただきます。 ・退会要因分析 ・サービスの機能改善後の効果測定 ・分析企画、設計、分析 ・ステークホルダーとの折衝 aws athena、redash、Python、SQL |
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必須スキル | ・データ分析 3年以上
・統計学に関する知識
・SQL経験
・Python経験
・BI経験(なんでも可)
・コミュニケーション能力
・分析を用いた課題解決力
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案件内容 |
某管理系サービスにて国内シェアNo.1を誇る企業での自社サービス(BtoB)および社内システム開発案件にご参画を頂きます。 少人数にて機能設計から運用までを一貫して担っており、経験者を増やすことで開発ペースを上げたいというのが募集背景となります。 具体的な開発環境は下記の通りです。 言語:Ruby その他:PostgreSQL、AWS(EC2, S3, RDS, ElastiCache, OpenSearch, ECS) ■担当工程: 基本設計~テスト ■役割 メンバー ■作業場所: 表参道 ■リモート頻度: |
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必須スキル | Ruby on Railsを用いたWeb アプリケーション開発のご経験(2年以上)
SQLおよびRDBMSのテーブル設計に関する基本的な知識
HTML、CSS、JavaScriptに関する基本的な知識
GitおよびGitHub等を用いた PR(プルリクエスト)ベースの開発に参画したご経験
Hotwire(Turbo + Stimulus)および TailwindCSSを用いたフロントエンドの開発経験(尚可)
Deviseを用いたRails アプリケーションの認証機能開発のご経験(尚可)
Elasticsearchを用いた検索機能開発のご経験(尚可)
Dockerを用いた開発のご経験(尚可)
AWS上で動作するWebアプリケーションの開発・デプロイ・運用・監視に関するご経験(尚可)
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案件内容 |
主に日本市場におけるリテーリング領域のBtoCデータを取り扱う専門集団の一員として従事して頂く案件です。 データドリブンな戦略策定・機械学習などを用いた高度分析・それらを実現するためのデータマネジメントをリードする組織としてご支援頂きます。 ・データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告 ・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 ・各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込み ・グループ内へのデータサイエンス教育 ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者&再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化 |
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必須スキル | ・自ら課題を定義/提案し、解決策の実行まで責任もって取り組める
・幅広く知識/経験を吸収し、プロフェッショナルとして専門性を高める意欲がある
・データサイエンティストとしての実務経験を1年以上有する
・テラバイト以上の構造化データ分析の経験がある
・SQL/R/Pythonのうち、2つ以上を一定レベルで記述できる
・テクノロジー動向に興味がある
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