製造・メーカーの案件一覧

自動車共済システムの保守開発業務。
メンバー管理、お客様向け報告ができる方

汎用系COBOL 設計・開発経験
リーダー経験
コミュニケーション力

家庭用営業システムの保守、定型作業
問合せ対応は、ユーザ部門と直接コミュニケーションを取ってもらう可能性があります。
※休日夜間の対応も想定しておりますが、シフトや代休などで調整させていただきます。

■開発環境■
Java, Oracle, SQLServer

自動車製造業のマスタデータ管理システムの開発業務をお任せいたします。
現在詳細設計中で、2025/6以降の製造・単体テスト業務をご担当いただきます。（2027/1リリース予定）

※後続案件について
Step2開発が現在要件定義中、2025/10～設計開始予定です。

・大手自動車子会社における社内AIプロダクト開発支援を行う。

・Azure Open AI Service開発経験
・ファインチューニング開発経験
・機械学習開発経験

基幹システムの一部機能に対する保守開発（機能追加/不具合対応）

＜想定業務＞
・設計開発テスト納品（完了資料＋開発後ブランチの提出）
・導入支援（データ準備/調整、詳細調査や手順書作成等必要に応じ対応）
・上記付帯する業務一式

・C#.net/Ajax/HTML/CSS/JavaScript
・基本設計～テスト
・コミュニケーション良好な方（会話だけでなくチャットコミュニケーションもしっかり対応可能なこと）

現在開発中のインフラ・アプリケーションに関わる稼働後を見越した運用設計者を募集します。
大規模なユーザーエクスペリエンス機能を提供する大手自動車会社のサービスです。
※一般消費者の方々にも知名度の高いサービスです。
本案件は業務を遂行しながら決めていく性質で、仮定や前提を自ら定めて推進していく必要があります。

■開発環境■
言語:TypeScript
フレームワーク:Express.js
DB:DynamoDB
インフラ:AWS(Lambda, API Gateway, IoT Core, SQS 等)
CI/CD:AWS CodeBuAWS CodePipelineline

・インフラエンジニアとしての業務経験
・AWSに関わる深い理解
(AWS上でのアプリケーション開発経験があり、ある程度のマネジメントサービスを理解している)
・運用設計経験(障害時フロー、定常保守内容などの設計経験)

大手製造系企業で展開中の教育系システムの刷新業務。
既存の要件定義書を元に作成した設計書の内容を
生成AIを活用してコーディングし、レビューと修正をしながら進めていく。

・基本設計以降の開発経験
・TypeScript（Next.js、Nest.js）での開発経験
・TypeScriptでのフロント/バック両方の開発経験
・1人称でコードレビューが可能な方

【募集背景】
・チャットボットシステムの回答精度向上のため、開発速度アップ、回答精度向上、機能向上ができる人材が社内にいないため。

【業務概要】
・大手メーカー企業にて、チャットボット開発におけるAIエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的には、AWS GenUの計画・変更・評価に携わっていただき、チームメンバーとアジャイルに計画・変更・評価を繰り返して開発をしていただきます。
・また、社員の方にスキルトランスファーを行っていただきます。

【参画のメリット】
・大手企業様になりますので、稼働は安定しており、大規模なシステムに携わっていただきます。
・生成AIのトレンドの技術を見つけることが可能でございます。
・基本的にはリモートになりますので、リラックスした環境で勤務することが可能でございます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：TypeScript、Python等
・クラウド：AWS
・その他、Zoom、Teams、GenU
・VPN：提供なし

・生成AI（RAG）を用いた開発のご経験
・AWS環境での開発のご経験
・TypeScript または JavaScriptを用いた開発のご経験

FY24にデータ基盤検証環境として Azure databricksを導入済み。
FY25もデータ連携機能、メタデータ・カタログなどの検証・構築を支援予定

役割：databricks 要件定義・設計・構築・テスト、利活用QA対応

自動車会社様向けの案件にて、アプリケーションの開発要員（アーキテクト）を探しています。
データ活用系の案件ではありますが、フロント部分はアプリケーションを開発して活用のためのデータを提供するようなものを考えています。
UIにはReact
バック部分はDjango
というアーキテクチャです。
裏の仕組みとして、Databricksを使っています。

■アーキテクチャ
★画面系
・画面フロントエンド：React
・セッション管理：Amazon ElastiCache（Redis）
・フロントエンドホスティング：Amazon S3 & CloudFront (Reactやダウンロードファイルの配信)
・フロントエンドとバックエンドの連携：Load Balancer（ALB）
・画面バックエンドバックエンド：Django（Pythonベースの開発）
・サーバサイドフレームワーク：Django REST Framework
・Djangoアプリケーションのコンテナ化：ECS/Fargate
・WAF：AWS WAF
・React単体テスト：Jest + React Testing Library
・Django単体テスト：pytest-django
・React静的解析：ESLint or Prettier
・Python静的解析：pylint
★データ系
・Djangoが使うバックエンドDB：Databricks
・データパイプライン実装：Databricks（Pythonベースの開発）
・全文検索/ベクトル検索：OpenSearch（Serverlessモード）
・生成AI（文章要約、分類、分析）：BedRock
・SNSデータのダウンロード：Zanroo
★バッチ系
・ジョブスケジューラ：Databricks
・イベント駆動処理：AWS Lambda
・外部システムデータ連携：DataSpider + HULFT
★セキュリティ
・重要データの保管：KMS
・個人情報検知と除去：Insight Masking(Insight Technology社の商用製品)
・監査：AWS CloudTrail
・脅威検出：Amazon GuardDuty
・セキュリティスキャン：AWS Inspector
・脆弱性検知：Prisma Cloud
・認証基盤：AWS Cognito
・認証方式：OIDC
★インフラ系
・クラウド基盤：AWS
・IaC：Terraform
★運用系
・監視：Amazon CloudWatch (Newrelic)
・ログ管理＆集約：CloudWatch Logs Insights or Amazon S3 + Athena
★その他
・ソースコードバージョン管理：GitHub
・CI/CD：GitHub Actions