リモート・常駐 併用の案件一覧

・フルスタックエンジニアとして、バックエンド、フロントエンドをはじめ、課題解決のためのあらゆる開発業務に携わっていただきます。

・新機能開発
・新サービス開発
・既存機能改善
・システム改善（新技術検証、負荷対策など）

◆主な開発環境・ツール
・言語：Python
・DB：RDBMS, NoSQL
・インフラ：AWS/GCP/Azure等の各種クラウドサービス（NoSQLデータベース, サーバーレス機能, ストレージ機能, API管理機能, 仮想サーバー, 検索エンジン機能, コンテナ管理機能, 容器レジストリ, クラウドデータベース, CDN機能, DNS機能）, mBaaS等
・ツール：プロジェクト管理ツール, ドキュメント管理ツール, バージョン管理ツール, コミュニケーションツールなど

– Pythonを用いた開発のご経験（5年以上）
– クラウド基盤（AWS/GCP/Azure等）の利用のご経験（5年以上）
– 英語、日本語でのコミュニケーションが可能な方

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

現行のデータ分析ツールから新規分析ツールへの移行に伴う仕様把握、構築、および顧客対応が主要な業務となります。

【想定業務内容】

• 現行ツールの帳票仕様の確認・理解
• 新規ツールを用いた帳票構築、および移行前後の数値検証
• 顧客への説明、および各種説明資料・手順書の作成
• その他付随する業務

– BI／分析ツールを用いたデータ分析・開発経験
– データ整備・マスターデータ管理の実務経験
– 顧客と直接やり取りを行い、主体的に業務を推進できる方

大手コマース企業における受発注管理システム（基幹システム）のリプレイスプロジェクトです。
外部開発チームによる成果物のコードレビュー、テスト、新旧システム検証およびリリース判断を行う受入体制の強化を目的とします。
参画後は外部チームのコード受け入れ、レビュー、デプロイフローの巻き取り、および社内メンバーと連携した仕様設計サポートを担当いただきます。

【主な開発環境・ツール】
言語 ： Python（主軸）、Go（一部）、解析対象（Java、C#等）
インフラ : AWS/GCP/Azure等（コンテナ実行環境、RDBMS等）、オンプレミス
その他 ： Webフレームワーク、コミュニケーションツール、ソースコード管理ツール、開発環境、コンテナ技術、Web会議ツール

– 外部チームが開発したソースコードのコードレビューやテストコードの担保、受け入れに関わった実務経験（2年以上）
– 大規模システムにおけるリプレイス時のシステム影響範囲を考慮したレビューおよびリリース可否の判定経験
– コンテナ技術、ソースコード管理ツールを用いたチーム開発経験、およびCI/CD、デプロイ環境の運用・管理経験
– Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの設計・開発実務経験
– 仕様書が未整備な状態でも能動的に情報を吸い上げ、仕様の紐解きができるコミュニケーション能力

企業向けに開発しているセキュリティ系クラウドプロダクトの開発に際して、設計・開発・テストを担当いただきます。
（例：Web API開発、バッチ処理開発、バックエンド連携処理、フロントエンド開発）
※経験や希望にあわせて対応範囲を相談させていただきます

【配属チーム】

• アジャイル開発組織（2チーム体制）
• 1サイクル1週間

【主要技術スタック】
バックエンド：Kotlin, Webフレームワーク
フロントエンド：TypeScript, 各種フロントエンドフレームワーク・ライブラリ
インフラ：AWS/GCP/Azure等, コンテナ技術, RDBMS, 検索エンジン, インメモリデータベース, 監視ツール, ログ解析ツール, エラー追跡ツール
コード管理：ソースコード管理ツール
コミュニケーション：コミュニケーションツール, Web会議ツール
情報共有・タスク管理：ドキュメント管理ツール, プロジェクト管理ツール
開発環境：各種統合開発環境, AI開発支援ツール
デザイン環境：デザインツール
グループウェア：各種ツール
生成AI：各種生成AIツール

– Java/Kotlin によるWebアプリケーションの開発経験（3年以上）
– Spring Framework/Spring Boot を利用したプロダクト開発の経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の使用経験
– アジャイル・スクラムを採用したチームでの開発経験
– HTML、CSS、JavaScriptなどフロントエンドの開発に必要なSPAの開発経験
– RDBMSの利用経験

大規模コマースサービスを運営する企業にて、スマートフォン向けアプリケーションの開発を担当していただきます。

◆開発環境◆
・言語：ネイティブ言語全般、バックエンド言語
・UI：各種UIフレームワーク
・インフラ：AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤（コンテナ実行環境、分散型RDBMS等）
・CI/CD：自動ビルド・デプロイツール
・その他：RPCフレームワーク、IaCツール、デザインツール、情報共有ツール、コミュニケーションツール

– 週1日以上のオンサイト対応が可能なこと
– Swiftを用いたアプリ開発経験（5年以上）
– SwiftUIを用いた画面実装の経験
– アジャイル手法を用いた開発経験
– 自律的に状況を把握して行動できる能力

【業務内容】：

• AIシステム開発における技術アーキテクチャ設計
• 複数プロジェクト横断での技術品質管理／実装方針策定
• 高難度のシステム連携・カスタマイズ開発のリード
• 生成AI・大型言語モデル特性を踏まえた技術選定
• 若手エンジニアへの技術サポート
• 複数プロジェクト並行対応（3～4プロジェクト、各1～2名体制）

【技術環境】：

• Python／JavaScript
• 生成AI／大型言語モデル
• API連携（外部システムとの統合）

– Python／JavaScriptでの開発実務経験
– 設計・技術リード経験
– 技術アーキテクチャ設計／技術選定の実務経験
– 生成AI／大型言語モデルを活用したシステム実装経験
– 日本語：ネイティブまたはビジネスレベル以上

• ネットワーク領域における移行およびネットワーク切替の実行支援
• 現行／新環境のネットワーク構成整理および移行方式の設計補助
• 回線／機器切替に伴う設定作業および影響範囲確認
• 切替手順に基づく作業実施およびリハーサル対応
• クラウド型電話交換機／IP電話／音声回線／複合機の設定・切替対応
• 拠点での現地対応（ネットワーク／音声機器／複合機の設置・動作確認）
• 関係者（インフラ担当／各種ベンダー／各拠点）との作業調整

●役割：

• ネットワークおよび音声領域における移行・切替作業を担い、
• 拠点インフラ（ネットワーク＋音声）の安定切替・業務継続に寄与する

●背景：
ネットワーク切替に加え、回線・音声を含む拠点インフラ全体の移行対応が必要となっているため

– ネットワーク構築／運用経験（L2／L3／ファイアウォール等）
– 音声系（電話交換機／IP電話／VoIP）の基礎知識または実務経験
– ネットワーク切替または回線切替の実務経験
– 拠点対応または現地作業経験

➀顧客課題の発見・設計

• ステークホルダー（経営層〜現場担当者）との関係構築・調整
• 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案

➁業務フロー構築・PoCの高速実装

• 生成AI技術を活用した検証用システムの高速実装
• 既存クラウドサービスとの連携・データ統合
• フロントエンドからバックエンドに及ぶ実装対応

➂本番導入・伴走支援

• 本番導入の技術支援・運用設計
• セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
• 導入後の利用定着支援・改善提案

➃製品フィードバック

• 現場の意見の製品開発チームへの還元
• 新規活用事例の発見・提案
• サービス改善に繋がるパターンの抽出・体系化

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、各種JavaScriptライブラリ・フレームワーク
データ：DWH、RDBMS、各種データソース
インフラ：AWS/GCP/Azure等（コンテナ技術）、コンテナ仮想化ツール
AI：各種開発用フレームワーク
ツール：コミュニケーションツール、ドキュメント管理ツール、課題管理ツール、ソースコード管理ツール
AI開発支援：各種生成AI開発支援ツール
作業環境：各種PC（標準開発環境）、マルチモニタ対応

– ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（3年以上）
– バックエンドおよびフロントエンドに渡る開発経験
– 生成AI技術を活用したアプリケーションの開発経験
– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発・運用経験