フルリモートの案件一覧

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

コネクテッドカー（つながる車）に搭載する各種新機能・新製品の開発プロジェクト。
自動車業界における最新技術を活用し、要件定義から開発、運用保守にいたるまで、複数のプロジェクトを順次横断的に担当。

– 自動車業界の企業、または関連プロジェクトへの参画経験
– システム開発における要件定義から運用保守までの一連の工程実務経験

BtoC向けECサービスのCX（顧客体験）向上チームにおける、フロントエンド領域のリード。
要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定から実装・テストの推進。
週1回のスクラムによるUX改善提案や、顧客インタビューへの参加などプロダクトの価値向上に向けた業務。

– React / Next.js を用いたフロントエンド・サーバーサイドアプリケーションの構築経験
– 要件定義や基本設計などの上流工程、およびアーキテクチャ設計・技術選定の実務経験
– 開発チームにおけるリーダー実務経験
– 技術的制約を踏まえた上で、能動的に仕様や要件を提案できるビジネス思考

金融SaaSサービスを展開する企業にて、核となる信用情報基盤の開発・運用を担当していただきます。フロントエンドからバックエンドまで一貫して携わり、プロダクトの成長を技術面から牽引するポジションです。

【具体的な業務内容】

• 顧客向けの審査情報入力画面の開発および運用
• 社内の審査チームが利用する管理画面の開発および運用
• 他サービスや外部システムと連携する機能の開発および運用

◆技術環境◆

• 言語・FW：TypeScript、React、Hono、Prisma
• インフラ・クラウド：Google Cloud
• CI/CD・ツール：GitHub Actions
• データベース：PostgreSQL

– ソフトウェア開発における実務経験（5年以上）
– フロントエンドおよびバックエンド両面におけるWebアプリケーション開発の実務経験
– プロダクトマネージャー（PdM）やビジネスサイドのメンバーと協調し、要件を具体的な機能やシステム設計に落とし込んだ経験

大手人材サービス企業におけるインフラ構築および移行支援業務です。
既存のアプリケーション資産をコンテナ環境へ移行・最適化し、AI開発支援ツールを掛け合わせたモダンなインフラへの刷新を推進していただきます。

【具体的な業務内容】

• 既存アプリケーション資産のコンテナ化（移行）対応
• コンテナ環境上におけるアプリケーションの起動確認および基本動作検証
• AIツールを活用した、コンテナ移行に伴うアプリ修正およびテストの遂行
• 構築手順書や検証結果資料などの各種ドキュメント作成
• 本番移行・切り替えに向けた技術的な作業支援および運用チームへの引き継ぎ

【担当工程】
環境構築（コンテナ基盤） ＞ アプリ起動・基本動作検証 ＞ アプリ修正・テスト ＞ 移行・切替対応支援 ＞ 運用引き継ぎ対応

◆主な作業環境◆

• OS：Linux
• コンテナ技術：Docker
• インフラ：オンプレミス環境
• バージョン管理：GitHub
• AI支援ツール：Claude Codeなど

– Dockerを用いたコンテナ環境の構築、および各種運用操作の実務経験
– Linux環境におけるシステムインフラの構築・運用経験
– GitHubを用いたチームでの開発・構成管理経験
– Claude CodeやCodeX等のAI駆動開発ツールを活用した、システム開発または検証の実務経験

• 学習データ作成のためのテキスト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（学習結果の誤り分析を含む）
• 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

◆主な開発環境・ツール
言語：C++、Python
ツール：OS環境、バージョン管理システム、情報共有ツール
インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux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1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力（特定の英語資格試験の一定スコア程度目安）

自社サービスを展開する企業において、機械学習モデルの安定稼働と効率的なデプロイを支える基盤構築、データ処理のためのミドルウェア開発、およびシステム環境の構築を担当していただきます。

◆想定作業内容

【要件定義・ワークフロー開発】

• ビジネス課題の整理とシステムへの要件定義の推進
• 機械学習における一連のワークフロー設計、開発、および運用
• 外部アプリケーションとの連携を目的としたデータ提供用APIの設計・開発・運用
• 迅速かつ安定した運用のための自動実行パイプラインの構築と検証環境の整備

【データ基盤構築】

• 大規模データ蓄積基盤へのログ収集、蓄積、加工を担うデータパイプラインの設計・開発・運用

– システム設計の実務経験
– 状況や要件に応じた複数の技術選定と、それぞれの利害得失を整理して最適な構成を提示できる能力
– 本番環境で安定稼働するプロダクトの開発経験（保守性・拡張性を考慮した実装力）
– バージョン管理、自動化パイプライン、相互レビュー等の現代的な開発プロセスへの理解
– 生成AIなどの先進技術を開発工程へ積極的に取り入れるマインド
– パブリッククラウド環境を用いたシステム構築経験
– IaCツールを用いたインフラの構成管理経験
– Pythonを用いたアプリケーション開発やデータ処理の実務経験
– SQLを用いたログデータの分析、およびコスト最適化や効果検証の実務経験