サービスの案件一覧

・大手飲食店向け求人サイト運営企業におけるバックエンドエンジニアとして参画していただきます。
・企画担当やデザイナーと連携し、要件定義、設計、開発、テスト、リリースまでの一連の工程を主導していただきます。
・Ruby on Railsを用いたバックエンドAPIおよびロジックの実装、フロントエンド開発への関与。
・サービスの特性上、求人サイト側の画面（React実装）の改修も一部発生するため、必要に応じてフロントエンドの実装にも携わっていただきます。

◆主な開発環境・ツール
・開発言語：Ruby on Rails
・FW：React
・DB:MySQL
・CI/CD：GitHub Actions
・その他：Git, Slack, Teams, AI開発支援ツール (Cursor, Devin, Claude Code)

・人材系SaaSサービス運営企業において、フロントエンドエンジニアをご担当いただきます。
・新規機能の開発
・バグ等の修正
・デザイン検討の支援

【技術環境】
・言語：PHP, Go, JavaScript, TypeScript, Dart
・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter
・インフラ：AWS
・その他：Docker, GitLab, GitLab CI, MySQL, Terraform, Confluence, JIRA, Slack

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

・サービスECプラットフォーム運営企業においてプロダクトエンジニアとしてご参画いただきます。
・プロダクト戦略に基づき、ニーズの特定や探索から機能の設計、実装まで一気通貫でご担当いただきます。

≪具体例≫
・プロダクトのニーズに対するソリューション立案及び実現性の最適化
・実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発
・チームに紐付いている機能群の改善や負債解消等のメンテナンス
・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応やシステムアラートの対応
・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善

【技術環境】
・言語：TypeScript, Python,
・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter
・インフラ：AWS
・ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis
・その他： Terraform, Cloudflare, Figma, GitLab, GitLab CI, Test Cafe, CloudFormation, Mackerel, Datadog, Confluence, JIRA, Slack

・React、Vue.js、Angularいずれかのフレームワークでの開発のご経験
・Python, Go, Java, Scala, Node.js , Ruby(Rails)のいずれかを用いたバックエンドの設計・開発・運用のご経験
・MySQL、PostgreSQL、OracleDB等のRDBまたはRedis、mongoDBなどNoSQLを用いた開発のご経験
・GitHubを用いたコードレビューのご経験

創業領域（起業家（開業/法人設立）向けのサービス）のアプリケーションデザイナーを募集いたします。

・Figmaを使用したアプリケーションデザイン経験
・要件定義書からワイヤーフレーム、画面遷移図、デザインを作成できる方

toC,toB向けシステムのバックエンド領域を中心としたエンハンス開発をお任せいたします。

■開発環境
・サーバーレスアーキテクチャ
・フロントエンド：HTML5、CSS3、JavaScript、Angular7、Bootstrap
・バックエンド：Nodo.js（Typescriptで実装⇒Nodo.jsにコンパイルしてLambda上にのせる）
・AWS各種サービス（Lambda/SQS/SES/Cognito/DynamoDB/ESS/S3他）
・管理ツール：Github、JIRA
・コミュニケーションツール：Slack
・IDE：自由（VSCodeが主）
・その他：ビルド自動化、CI環境、MacBook Pro

・アジャイル開発経験（3年以上）
・Node.jsを利用したAPIの設計・開発経験（5年以上）
・運用保守プロダクトに参画した経験
・AWSサーバレスサービスでの開発経験
・Amazon DynamoDBのテーブル設計経験
・Elasticsearch（7系以降）を利用した開発経験

toC,toB向けシステムのAIサービス開発の作業をお任せする想定です。

・Pythonを用いた開発経験（3年以上）
・生成系AIを用いたサービス開発経験（サービスは社内・社外向け問わず）
・AWSサーバレスサービスでの開発経験

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業

【業務内容】
レポーティングや要件調整などの要素も強くデータxコンサルティング的な立ち位置として業務に取り組んでいただく想定。

・スマートシティ・まちづくり・リテール・メーカー・エンターテインメント・マスコミ等、広範囲にわたる業界の様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング
・位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
BIツールを用いたデータの可視化、ダッシュボード化
・位置情報データと購買データや商品データ等を活用した分析手法の検証・実装活用方法の企画（例：商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成）

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

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