- 〜¥1,150,000 /月
- フルスタックエンジニア
- 東京都
- ゲーム・エンタメ
| 案件内容 |
事業部側の現場・PMとコミュニケーションを取りながら、社内向けツールの開発業務を行っていただきます。 ・要件定義、設計、実装、テスト(フルサイクル) |
|---|---|
| 必須スキル | ・バックエンド開発経験3年以上
・社内ツール開発経験
・目的ベースで技術選定、手法選定ができる方
・チーム開発の経験
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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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該当件数:2438件
| 案件内容 |
事業部側の現場・PMとコミュニケーションを取りながら、社内向けツールの開発業務を行っていただきます。 ・要件定義、設計、実装、テスト(フルサイクル) |
|---|---|
| 必須スキル | ・バックエンド開発経験3年以上
・社内ツール開発経験
・目的ベースで技術選定、手法選定ができる方
・チーム開発の経験
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| 案件内容 |
現在参画しているメンバーのスキル不足により、正社員が技術的なフォロー等に多大な工数を割かれている状況を改善するため |
|---|---|
| 必須スキル | セキュリティ製品(EDR、XDR、EPP等)の設計・構築・運用経験
顧客や社内関係者との円滑なコミュニケーション能力
受動的なQA対応ではなく、自ら検証機等を用いて仕様を確認し、根拠を持って回答を作成できる論理的思考力・検証能力
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| 案件内容 |
Informaticaを用いたデータHub、ETL開発 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Informatica開発経験(データHub、ETL)
・要件定義、基本設計の経験
・エンドとのコミュニケーション
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| 案件内容 |
・大手インターネット銀行の運営企業様において、開発PLとして参画していただきます。 【参画メリット】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Javaを用いた開発のご経験(5年以上)
・銀行または証券会社における業務のご経験
・プロジェクトにおけるチームリーディングのご経験
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| 案件内容 |
大手通信キャリアで新クラウド基盤(実態はAWS)の検討がスタートしており、AWS開発・構築経験者の募集。 |
|---|---|
| 必須スキル | 開発・構築経験5年以上※AWS経験を有していること |
| 案件内容 |
・Google Cloudを用いたデータパイプライン・集計パイプラインの構築 |
|---|---|
| 必須スキル | ・主要クラウドサービス(AWS、Google Cloud、Azure)を用いた開発経験(1年以上、Google Cloudが望ましい) |
| 案件内容 |
・決済基盤における購入領域の新規機能追加、運用保守・改善開発に参画いただきます。 【主な開発環境・ツール】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・GoまたはPHPを用いた開発のご経験3年以上
・バックエンド(API, Batch)の開発経験3年以上
・生成AIを活用した上での開発経験
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| 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。 |
|---|---|
| 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 |
| 案件内容 |
大手銀行の法人営業支援AIツール開発プロジェクト 法人営業担当者が顧客課題を整理し、最適な金融ソリューションを提案するプロセスを 銀行の営業業務という複雑なドメインを対象に、 従来の業務システムとは異なり、 ■業務概要 本ポジションでは、単に要件をデザインへ落とし込むのではなく、 クライアント・PM・エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら UX設計〜UI具体化まで一気通貫でプロダクトデザインを推進いただきます。 ■主な業務内容 ■補足 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Webサービスまたは業務システムにおけるUI/UXデザイン経験(目安:5年以上) |
| 案件内容 |
・OMS、社内DB、金融情報端末から取得したデータを組み合わせて、 |
|---|---|
| 必須スキル | ・証券アナリスト資格保有(または同等以上の金融知識、業務経験)
・6年以上のコーディング経験があり、
設計書を基に実務でロジックを実装・修正できること
・6年以上のデータベースを用いた実務経験(RDBの構造理解・データ
抽出・整合性確認・データ分析用途でのSQL記述読解(数百行程度))
・Pythonを用いたデータ処理経験
(ライブラリ(Pandas等)でデータ分析・加工が可能なレベル)
・デバック・レビューを通じて論理エラーを発見し修正できる能力
・設計・実装・デバックを通じて業務整合性を理解できること
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