- 〜¥850,000 /月
- バックエンドエンジニア
- 東京都
- IT・情報通信
| 案件内容 |
・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 ◆開発環境 ◆作業環境 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを用いたWebアプリケーション開発のご経験(3年以上)
・複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクト開発のご経験
・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) のご経験85
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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。
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該当件数:2545件
| 案件内容 |
・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用 ◆開発環境 ◆作業環境 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを用いたWebアプリケーション開発のご経験(3年以上)
・複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクト開発のご経験
・クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) のご経験85
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| 案件内容 |
・API・SDK の提供や、認証/認可機構の開発 を担当するチームです。 ◆主な開発環境・ツール 【開発マシン】
【利用技術】
・ライブラリ・フレームワーク
【管理ツール】
【コンテナ管理ツール】
【コミュニケーションツール】
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|---|---|
| 必須スキル | ・Goを用いての開発のご経験1年以上 |
| 案件内容 |
自治体向けモバイルアプリの開発業務。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Flutterでの実装経験
・Flutterでの実装経験iOS/Androidいずれかのネイティブコード実装経験
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| 案件内容 |
AI駆動で開発されたモック版アプリをもとに、「ラストワンマイル実装(API接続〜デプロイ)」をやり切り、監視設計・運用保守・障害対応・軽微改修まで横断して現場で安定稼働と定着を支える役割です。 |
|---|---|
| 必須スキル | ■スキル ■外部サービス・連携 ■OS/運用 ■経験 |
| 案件内容 |
テレビ局データのダッシュボード構築(Tableau)、ダッシュボードに載せる「合成指標」の探索的分析、実装業務 |
|---|---|
| 必須スキル | ・KPIの整理であったり、指標を組み合わせたモデリングができる |
| 案件内容 |
企業向けの課題解決を目的とした新規のBtoBマッチングプラットフォームの開発支援のプロジェクトになります。 【担当範囲】 【チーム体制】 【開発環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Webアプリケーションのバックエンド開発経験(3年以上目安) |
| 案件内容 |
・アサイン先案件 ・業務内容・期待役割 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoC〜小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
・エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
・顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
・機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
・開発検証環境の構築・運用・外部サービス (API) の利用に関する基礎スキル
・仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
・非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力
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| 案件内容 |
・クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出~グロースを担っている部門にてインフラエンジニアとして参画していただきます。 ◆主な開発環境・ツール |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用のご経験が3年以上
・Docker、Kubernetesを用いた開発環境の構築および運用のご経験
・IaCツール(Terraform等)を用いた環境構築の実務経験
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| 案件内容 |
・クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出~グロースを担っている部門にてバックエンドエンジニアとして参画していただきます。 ◆主な開発環境・ツール |
|---|---|
| 必須スキル | ・TypeScript(Node.js)を用いたソフトウェア開発のご経験3年以上 |
| 案件内容 |
時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。 |
|---|---|
| 必須スキル | Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験
時系列データ分析・予測モデルの実務経験
特徴量エンジニアリング・多重共線性対策の実務経験
機械学習アルゴリズム(線形回帰、ツリーモデル、時系列モデルなど)への理解
構造的因果推論(SCM、DoWhy、causal impact など)の実務経験
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