フルリモートの案件一覧

大手口コミサイト運営企業が展開する、インバウンド事業向けWebサービスのフルスタック開発業務。
・企画段階の要件定義から設計、開発、テスト、リリース、運用保守にいたるまでの一気通貫での対応
・システムアーキテクチャの改善提案・設計・推進
・開発プロセスおよびCI/CD環境の継続的な改善
　　　
■開発環境■
Ruby on Rails, React, MySQL, オンプレミス環境, CircleCI, GitHub Actions, 各種AI開発支援ツール（Cursor, Devin, Claude Code）

– Ruby on Railsを利用したWebアプリケーション開発の実務経験（5年以上）
– 要件定義から設計・開発、運用保守にいたるまでの一連の工程を一人称で完遂した経験
– システムアーキテクチャ設計や画面設計をリード・主導した経験

toB向けSaaSプロダクトにおける、フロントエンドからバックエンドまでの新機能開発および改善業務。
・新機能の設計・実装
・技術課題の調査、およびプロダクトの改善提案・推進

■開発環境■
Go, Next.js, MySQL, AWS, Terraform, GitHub

– Webアプリケーションの開発経験（5年以上）
– Goを用いた開発経験（1年以上）および静的型付け言語でのバックエンド開発経験（3年以上）
– React（Next.js）またはVue.js（Nuxt.js）を用いた開発経験（2年以上）
– 自社開発企業における自社プロダクト（SaaS、EC等）の開発経験
– コーディングAIツールを活用した開発経験
– 直近で短期（1年未満）の案件離職が連続していない方

プラットフォームサービスを運営する企業にて、コンテンツ監視向けAIシステムの開発・運用をご担当いただきます。
画像認識技術を活用し、投稿コンテンツの検知・分類を行うAIモデルの開発から推論基盤の改善まで幅広く携わっていただきます。
少数精鋭のチームで、プロダクト開発チームと連携しながらAI機能の品質向上や運用改善を推進するポジションです。

【業務内容】
・各種画像認識モデルの開発、学習、評価
・AI推論パイプラインの設計、実装、本番運用
・アノテーションデータの品質管理およびデータセット設計
・モデル精度・処理速度向上に向けた既存パイプラインの改善・最適化
・アノテーターチームへの技術支援およびガイドライン整備
・プロダクト開発チームと連携したAI機能開発および技術支援

– 主要な機械学習フレームワークを用いたモデルの開発・学習・評価経験
– 画像認識モデル（物体検出・画像分類・領域抽出）の実装経験
– 主要な機械学習評価指標の設計・運用経験
– 学習パイプラインの不具合調査・改善経験
– データセット設計およびデータ不均衡対策の経験
– 画像処理ライブラリや動画処理ツールを用いた画像・動画データの前処理経験
– アノテーションデータの品質管理経験
– プログラミング言語によるデータパイプライン構築経験
– クラフト環境（AWS/GCP/Azure等）の利用経験
– コンテナ技術を用いた開発環境構築および実験環境運用経験

金融機関向けプラットフォームサービスおよび新規プロダクトにおけるフルスタック開発案件です。

・フロントエンド（React）およびバックエンド（Rails/Java等）の開発全般
・クラウド（AWS/Azure）環境の構築・運用およびアーキテクチャ設計・技術選定
・コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を活用した自動化パイプラインの構築
・チームの内外と連携した技術的ベストプラクティスの推進

– ReactおよびRuby on Railsを用いた開発経験（3年以上）
– クラウド環境での開発経験
– コンテナ技術を用いたインフラ自動化やCI/CDの構築・運用経験（5年以上）
– 10名規模のチームにおけるリード・マネジメント経験

既存のモバイルアプリケーションをクロスプラットフォームフレームワークを用いて刷新する案件

・画面設計およびシーケンスの作成
・製造、単体試験の実施
・不具合の修正

– 該当のクロスプラットフォームフレームワークを用いたモバイルアプリ（iOS/Android）の開発経験
– ネイティブ言語（Kotlin/Swift）を用いた開発経験
– 該当の開発言語（Dart, Swift, Kotlin）に関する知識
– 該当フレームワークによるアプリ開発の実績
– 未経験の言語に対して学習しながら進める意欲

大規模決済プラットフォームのモダナイゼーションプロジェクトにおける品質保証業務全般。
現行システムの品質・テスト状況の把握、理想的なQA体制の策定、各プロダクトのモダナイゼーション完遂および移行後の安定稼働に向けたプロセス改善・品質マネジメントの推進。

◆主な開発環境・ツール

Golang、Kubernetes、AWS（Amazon Aurora MySQL）、Docker、Terraform、GitHub Actions、Datadog

（開発ツール：Mac、JetBrains IDE、ChatGPT、GitHub Copilot）

– JSTQBやSQuBOK等のテスト理論をベースに、品質やテストを体系的に説明・設計できる知識・経験
– Webサービスまたはミッションクリティカル領域（決済、会計、基幹システム等）でのQA/品質保証の実務経験
– 要件定義から設計・開発・運用にいたる全工程での品質改善および品質マネジメント経験

大手通販サイトの信頼性向上・運用改善を目的とした、インフラ構築から自動化の推進。
EKSを用いたコンテナ基盤やTerraformによるIaCの構築・運用、GitHub Actionsを用いたCI/CD改善。さらに、オンプレからクラウド（AWS/GCP）への移行、Datadog等による監視設計、障害対応、リアーキテクチャなど幅広く担当。

◆【技術環境】

開発言語：Ruby, Go, Python
インフラ：AWS, GCP, オンプレミス
コンテナ/IaC：Docker, EKS, Terraform
監視/ツール：Datadog, Sentry, PagerDuty, GitHub Actions

– AWSを活用した大規模Webサービスのインフラ設計・構築・運用経験
– Amazon EKSまたはGKEを用いたKubernetes基盤の構築・運用経験
– Dockerを利用したコンテナベースの開発および運用経験
– Terraform等を用いたIaC（Infrastructure as Code）の運用経験

急成長中のリーガルテック企業にて、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクトの新規機能開発（API実装・デプロイ）および既存AI機能の保守運用・改善。

【技術環境】

Python3、OpenAI API、AWS（SageMaker等）、Azure、Docker、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCI

– Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上）
– Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発経験
– AIやLLMを組み込んだWebアプリケーションの開発経験