フルリモートの案件一覧

・事業部にて構築された試作品システムについて、本番展開に向けたクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）への移行およびアプリケーションの継続的な機能拡張を行っていただくプロジェクトです。社内プロジェクト管理者配下にて、ユーザーからのフィードバックやご要望に基づく機能追加・改修の実務（フロントエンド・バックエンドAPI・DB実装）をご担当いただきます。
【業務内容】
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）への実装・本番移行：
提供されるクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）へのアプリケーション実装および本番移行作業
アプリケーションの機能拡張・追加開発
・ユーザーのご要望に基づく機能改修実務（画面開発、API開発、DB定義・実装）
・既存コードの理解・仕様確認：
既存システムのソースコード・ドキュメント（受領予定）の理解および既存ベンダー企業様への質疑応答（QA）対応
【開発環境・技術スタック】
・フロントエンド: React / Next.js
・バックエンド: Python / Node.js
・データベース: DB定義・実装
・インフラ / CI/CD等: クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）, IaCツール, CI/CDツール, セキュリティポリシー

– React または Next.js を用いたフロントエンド開発の実務経験
– Python または Node.js を用いたバックエンドWeb API開発の実務経験
– データベース（DB）の定義・実装経験
– 既存ソースコードやシステム構成を理解・追従できる対応能力

技術部門内の複数ある事業に対して、新規立ち上げ支援や現状プロダクトの課題解決などを横断的に支援を行います。
一つのサービスだけじゃなく、様々なサービスと関わり事業をブーストするために動きます。
迅速なキャッチアップを求められますが横断的に事業に関わることで様々な開発環境に携わることができます。

• 新規立ち上げ、急拡大期、運用期など様々な事業フェーズでの課題解決
• アーキテクチャレビューや技術的課題の解決といった事業部支援
• 生産性向上とリスク軽減のためのモダン化をインフラ、アプリケーションの両面から推進
  業務環境
  技術部門、横断支援メンバー：4名
  ※横断活動をしているメンバーは、所属は異なるため面談内で詳細説明が出来ればと思います
  開発環境
  ■開発環境の一例
  PHP/Go
  Next.js
  RDBMS
  インメモリデータストア
  クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）
  SaaS型監視ツール
  ※支援先によって様々な技術を利用しているためあくまでも一例となります

– 技術選定などの意志決定に関わった経験
– 曖昧な課題に対し、自分で問題を定義し（スコープ・成功条件・関係者）、解決策を設計・実行まで完遂した経験
– 新旧様々なシステムの理解とチームに素早くキャッチアップする力
– 課題設定力および関係者を巻き込みながら計画を遂行する実行力
– インフラからバックエンド、フロントエンドまでの広い実装経験
– コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術の経験
– RDBMSでのパフォーマンスを意識したコードを書くことができる
– サーバーサイドをTDD(テスト駆動設計)で書いたことがある
– 静的型付け言語での経験

【概要】
インフラ・SRE基盤の整備、可観測性の向上、IaC推進、バッチ・監視基盤の改善などをリードいただきます。
可視化、指標設計、アラート改善・自動化、障害対応プロセスの標準化、IaC推進、ミドルウェア設定見直し、開発チームからの問合せ対応および各種ドキュメント整備等を担当します。

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）におけるインフラ設計/構築/運用経験（5年以上）
– ネットワーク、仮想サーバー、データベース、コンテナサービス、サーバーレス環境、監視サービス等の基盤構築・運用経験
– IaCツールを用いたコード管理経験
– 監視環境構築/運用経験
– 自律的な課題発見・改善推進力、技術的ファシリテーション能力

• 学習データ作成のためのデータ収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の不具合分析を含む）
• 前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

– OS環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における実務経験（1年以上）
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力

– 4名以上の開発チーム、または複数職種が関わるプロダクト開発における技術リード相当の経験（2年以上）
– 技術選定、構造設計、設計方針決定、コードレビューを主導した経験
– 現在も主要機能の設計・実装・コードレビューを継続して担当している方
– TypeScriptを用いたUIライブラリ／Webフレームワークでの画面側設計・開発経験
– RDBMSにおける設計・運用・改善経験
– 生成AI／大規模言語モデルを活用したプロダクト、またはAI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発経験
– 自社向け・業務向けプロダクト等で技術課題や不具合を恒久的な改善につなげた経験
– 日本国内在住かつ平日日中に月160時間程度フルコミット可能な方

【案件概要】
カスタマーサポート領域のAIプロダクトにおいて、サービスのコアとなる生成AI機能の設計・開発を担当いただく案件です。
大規模言語モデル連携、RAG、ベクトル検索、AIエージェント等を活用し、試作段階から本番プロダクトへの実装、品質評価・改善まで一気通貫で携わっていただきます。
AIの品質・速度・コストを意識しながら、プロダクトに直結するAI機能の改善を主体的に推進できる方を募集しています。
【業務内容】

• 大規模言語モデルAPIを活用したAI機能の設計・実装
• モデル選定、指示文最適化、品質評価
• RAG／AIエージェントの設計・実装
• ベクトルデータベースを用いたベクトル検索、インデキシング、検索精度改善
• 推論パイプラインの設計・最適化
• 品質評価基盤、A/Bテスト、自動評価メトリクスの実装
• AIソリューションの提案、技術検証、試作開発の主導
• FAQ、業務マニュアル、会話ログ等のデータ取得・分析・加工
  【備考】
• 開発環境：Python、TypeScript、フロントエンドフレームワーク、バックエンドフレームワーク、ORM、RDBMS、ベクトルデータベース、AWS/GCP/Azure等、IaCツール、CI/CDツール、SaaS型監視ツール
• 商用大規模言語モデルAPI等を活用
• AIの試作開発だけでなく、本番実装・品質改善まで携われるポジション

– 大規模言語モデルに関する知見
– データ分析の実務経験
– Webアプリケーション開発経験
– OS基礎、バージョン管理ツール、コンテナ技術、データベース等の基礎技術の理解・利用経験
– RAGまたはAIエージェントの設計・実装経験
– Pythonを用いた実務レベルの開発経験
– アルゴリズム、データ構造に関する実装能力
– 平日月160時間フルコミット可能な方

顧客から提示される抽象度の高い運用要求を整理・具体化し、インフラおよびクラウド環境を対象として、運用プロセス・体制・責任分界・手続等を設計する。
また、顧客・関係チーム・技術チーム・外部パートナー等の関係者との調整を自律的に行い、運用設計から運用開始に向けた推進をリードできる人材。

– 運用設計（運用要件・プロセス・体制・役割分担を設計）
– 顧客折衝（抽象的・困難な要求を整理して現実的な形にする）
– プロジェクトリード（自ら論点・課題を見つけて関係者を動かす）
– インフラ知識（ネットワーク／サーバー／クラウドを横断的に理解）
– クラウド知識（AWS/GCP/Azure等の環境の運用を理解している）
– 公共分野経験（公共特有の要求・調整・ドキュメント文化への対応）
– 運用基盤構築（監視、自動化、運用管理ツール等を実装）

共通基盤ソフトウェア導入案件
クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に構築します。

– 共通基盤ソフトウェア導入案件
⇒監視ツール中継/セキュリティツール中継/サービス管理ツール中継のソフトウェア導入を実施
※参考となるドキュメントあり
– 構成管理ツール/バージョン管理ツールの設計・導入経験
※設計書がない可能性があるため、こちらのスキルを重視