リモートの案件一覧

グローバル展開する大手エンタメ企業における、世界各国のリージョンを横断した「経営ダッシュボード」および「マーケティングモニタリング環境」の構築・改修プロジェクトです。
一般的なERP等の管理会計システムからデータを抽出するだけでなく、各海外法人が手作業で管理しているExcelデータや、各種SNSマーケティングデータといった、フォーマットや粒度の異なる様々なソースからデータを整理し、一元管理化・可視化していく業務を担います。
最初から要件を固めるのではなく、クライアント側と「可視化したい数値」についてクイックに対話・試作・すり合わせを繰り返しながら、アジャイル（段階的追加）に変革させていく進め方を採用しています。

– 該当BIツール（Power BI等）を用いたダッシュボード構築および改修の実務経験
– プログラミング言語（Python）またはデータベース操作言語（SQL）を用いたデータ処理フロー・パイプラインの構築・改修経験
– データマートの作成や、関数（DAX等）を用いたメジャー設計に関する知見
– フォーマット、粒度、期間がバラバラな散在するデータ（Excel、SNSデータ等の未整備データ）を整理・統合した実務経験
– 要件が不確実な状況下で、クライアントやメンバーと対話をしながら仕様をクイックに具体化していく柔軟なコミュニケーションスキル

・AIエージェント開発: 対話型AI開発ツールによる3種の構成テンプレート（検索拡張生成型、業務自動化型、一問一答型）の構築。
・RAG・自動化の実装: アクセス権限制御・情報元明示付きの組織内横断検索、およびワークフロー自動化ツールによる業務連携。
・データ基盤・ガバナンス: 組織内文書のAI読込処理構築と、操作履歴などの統制機能の実装。
・技術移転（伴走支援）: クライアント担当者への共同開発を通じた技術レクチャーと引継ぎ。

– 対話型AI開発ツールやローコード開発プラットフォームを用いたシステム開発・連携の実務経験
– 検索拡張生成（RAG）や大規模言語モデル（LLM）を活用した商用運用レベルのアプリケーション開発経験
– オフィス系クラウド環境や主要なパブリッククラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の各種機能（コンテンツ管理基盤、データプラットフォーム、認証基盤等）での開発経験

コールセンターにおけるオペレーション自動化に向けた開発プロジェクトです。
構造化データ（YAML等）を用いた設定やプロンプト作成、テスト作成までをアジャイル形式で担当いただきます。
提示される要件や仕様を自ら読み解き、設計から開発・テストまでを主導して一人称で進められる方を募集いたします。

– システム開発の実務経験（3年以上）
– 要件・仕様を自ら読み解き、設計から実装、テストまで主体的に対応できること
– 何らかのプログラミング言語を用いた実装（コーディング）の実務経験 ※Pythonの経験があれば尚可

大手エンターテイメント系企業にて、データエンジニアとして以下業務を担当いただきます。

業務内容

• エンターテイメント関連データのパイプライン構築
• その他データソース（外部連携機能や表計算ファイル）からのデータパイプライン構築
• 接続元の制限を考慮し、他メンバーと調整しながら実装方針を策定

– ワークフロー管理システムやデータ変換ツールの利用経験
– 自身で課題を発見し、周囲のメンバーと協調しながら課題解決まで推進できるコミュニケーション力
– 主要なクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）における大規模データベースやオブジェクトストレージの利用経験
– バージョン管理システムを用いた開発経験
– 構造化クエリ言語（SQL）およびプログラミング言語を用いた開発経験

大手製造業の企業にて、事業部門内で推進している機械学習・AIを活用したシステムの企画、開発、運用保守をご支援いただける方を募集します。
モデルを作成するだけではなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応までを含めた、実運用を前提とする機械学習システム全体の設計・構築ができる方を想定しています。
今後、クラウド上の機械学習サービスやマイクロサービスを組み合わせ、運用・保守を見据えた機械学習システムを構築する案件が増加する見込みです。

■想定業務内容
・クラウド上の機械学習サービスを活用したシステムの設計・構築
・機械学習パイプラインの構築
・API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツール等を組み合わせたシステム構造設計
・本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善
・CI/CD、IaCツール、コンテナ技術等を活用した開発・運用基盤の整備
・クラウド環境におけるネットワーク、権限、セキュリティ設計
・要件整理、システム構造設計、実装、テスト、運用設計までの一連の対応

– クラウド上の機械学習サービスを活用したシステム設計・実装経験
– データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験
– API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視ツールなどを組み合わせたシステム構造設計経験
– 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見
– MLOps、CI/CD、IaCツール、コンテナ技術、権限設計、セキュリティに関する実務経験
– 要件整理からシステム構造設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できること

金融機関におけるAzure基盤の運用技術支援案件です。

・Azure基盤の運用課題に対するプロセス見直しおよび改善
・Azure上で稼働する業務システムに関する技術相談への対応
・開発ベンダが提示する構成案・方式に対するレビューおよび指導
・社内開発システムにおけるAzure前提のシステム構成設計・検討

– Azureの実務経験（3年以上）またはAWSの実務経験（5年以上）
– ネットワークを含むインフラ全般の設計・構築・運用経験

予約、決済、在庫、発券等の大規模高トラフィック領域におけるシステム設計・開発・運用の主導、アーキテクチャ設計、技術選定、およびドメイン駆動設計を意識したモデリングの標準化を行います。
複雑なドメインやレガシー領域の技術課題解決、チームの生産性向上の推進のほか、コードレビュー、メンバーのメンタリング、他職能（PdM、SRE等）との要件定義・仕様検討をご担当いただきます。

■開発環境■
Java8以上、Spring Boot、TypeScript、React、AWS、RDBMS、NoSQL、Git、AI開発ツール

– JavaおよびSpring Bootを用いた開発実務経験（3年以上）
– TypeScriptおよびReactを用いた開発実務経験（3年以上）
– 大規模Webアプリケーションの開発実務経験（5年以上、データモデル設計等含む）
– 主要クラウド（AWS等）におけるインフラ構築・運用および技術的なリード経験
– 高トラフィックかつ大規模データを扱うECサイトの開発・運用経験

複数案件における事業立ち上げ支援、および全社横断的な開発ブースト支援。
CTO/VPoEと連携した組織・プロダクトの課題解決、事業計画フェーズからの新規事業参画、アーキテクチャレビュー、インフラからアプリ両面（フロント・バックエンド）にわたるモダン化の推進。

＜開発環境の一例＞

Go、Next.js、MySQL（Cloud Spanner含む）、Redis、GCP、AWS、Datadog、GitHub Actions、CircleCI、Terraform 等

＜備考＞

業務上、アダルトコンテンツに触れる可能性があります

– インフラ、バックエンド、フロントエンドにおよぶ広範な設計・実装・実務経験
– 大規模システムにおける技術選定やアーキテクチャなどの意思決定経験
– コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術を用いた開発経験
– サーバーサイドにおけるTDD（テスト駆動開発）の実務経験、および静的型付け言語での開発経験
– RDBにおいてパフォーマンスを意識した最適なコーディングができる方
– 新旧様々なシステムへの素早いキャッチアップ能力、および関係者を巻き込む高い推進力

決済基盤の購入領域における、新規機能追加および運用保守・改善開発。レガシー環境（PHP）からモダン環境（Go/Next.js）へのモダナイゼーション推進。
プロジェクトのリードから基本・詳細設計、開発、テスト、保守改修までの一連の工程をチームで横断的に担当。

＜開発環境＞

言語：PHP, Golang, TypeScript (React/Next.js App Router)
インフラ：Kubernetes, AWS, Amazon Aurora MySQL, Terraform
ツール：GitHub Actions, Datadog, Docker, JetBrains IDE / VSCode
生成AI：ChatGPT, Claude Code 等

– バックエンド（API, Batch）およびフロントエンドの各実務経験（3年以上）
– システムの運用保守実務経験（3年以上）
– PHP または Golang の実務経験（どちらか3年以上、両方あれば歓迎）
– TypeScript および React / Next.js の実務経験（3年以上）
– RDBMS（MySQL等）の利用経験（3年以上）
– 生成AI（ChatGPT, Claude等）を実務で活用した開発経験（半年以上）

大規模決済プラットフォームのモダナイゼーションPJにおける品質保証業務。
現状把握から理想のQA体制の策定、テスト設計・実行、モダナイゼーション完遂に向けた品質マネジメントおよび移行後の安定稼働の実現。

◆主な開発環境・ツール

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

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