リモートの案件一覧

Kotlinを用いた暗号通貨取引システムの開発をお任せいたします。

エンド内デジタルコンテンツ（占いwebサイト）のユーザー獲得を目的としたクリエイティブ制作
（バナー・LPなど）をご担当いただきます。

バナーやLPを制作するだけではなく、プロモーションチーム（webマーケティングチーム）と連携を取りながら
クリエイティブの制作は勿論、その後の結果分析をしながらPDCAを回し効果の最大化を図ります。

＜具体的な仕事内容＞
・Google広告やFacebook広告などに出稿する広告バナー画像、LP、ショート動画などの制作
　※Canvaを使った画像、動画制作や、PhotoShopを使ったランディングページの制作が主な業務になります
・バナー制作は自ら訴求内容を考え、平均毎週30枚程度制作しています（リサイズ含む）
・クリエイティブの効果測定・分析

＜環境＞
・広告媒体：Google、Yahoo、Facebook、Instagram
・BIツール：GoogleAnalytics、tableau

・Slerグループにおけるパブリッククラウド案件技術支援
・クラウドネイティブアプリケーションを中心とした
　多種多様なプロダクトやサービス開発を支えるインフラチームの一員として、開発を進めていただきます。
・フロント系・バックエンド系・AI／ML系・モバイルアプリなど、
　幅広く存在する案件において、基盤チームの一員としてインフラ構築だけでなく
　DevOps／MLOpsなどの案件を担当していただきます。

商品開発システムの新規開発に向けたインフラ構築（Azure）支援をお任せいたします。
Azure環境の指定があるためサービス導入の検討から要件定義・整理までをお願いする想定です。

＜作業内容＞
・インフラ領域におけるAzureサービスの検討・選定
・インフラ要件定義（非機能要件など）
・上記、検討および要件整理内容の顧客説明および調整

様々なプロジェクトにおける独自フレームワーク等を利用したJava開発支援を行っていただきます。
スキルに合わせて各プロジェクトへ携わっていただく想定です。

フロント系開発プロジェクトにてテスト計画を推進していただきます。
スキルに合わせて各プロジェクトへ携わっていただく想定です。

Oracleなどの高可用DBのAWS ManagedDBへの移行支援オファリング開発
リーダーとメンバー各1名ずつ募集しております。

お客様から要件をヒアリングし、UiPathで業務の自動化を行っていただきます。
基本設計～詳細設計、製造、単体試験～結合試験、マニュアル作成の工程をお願いする予定ですが、詳細設計からでも検討可能です。
※お顔合わせの際詳細をお伝えします。

データ活用環境を提供するための分析マネージドサービスのMS版開発
Azure上に簡易分析APツールをデプロイする仕組みから対応いただきます。

コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当していただきます。具体的には、CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。
１つの方法にとらわれずに仮説を立てながら色々なアプローチを検討し、実際に変更後の姿も一部みせながらその方法を手順化できる方を募集します。
具体的な業務としては以下になります。
◆コードの分析と整理：
　VB6.0コードの分析をおこない、機能ごとにモジュール化します。
　不要なコードや重複を除去します。
◆ツール検証と導入：
　VB6.0からPythonへの変換に適したAIツールを選定します。
　選定したツール（Second.devやModerne）の特徴や制限を理解します。
◆ツールの検証：
　コード変換ツールの性能と適用可能性を評価します。
◆既存AIツールの活用：
　GitHub Copilot、Azure AI Studio、Claude 3、GCP Vertexなどを活用します。
◆パイロットプロジェクトの実施：
　モジュールごとに段階的に変換するためのシナリオを定義します。
　各段階で変換結果をテストし、問題があれば修正します。
　旧システムの一部機能として重要度の高い機能を選定します。
◆コード変換のプロセスをドキュメント化：
　バリューストリームマッピングを行い、効率化ポイントを明確にします。
　選定したツールによりVB6.0コードをPythonコードに変換します。
　変換されたコードを注意深くレビューします。
　AIに不向きな作業がある場合はプロセスを見直します。
　必要に応じて手動でコードを最適化します。
　コード品質は静的解析ツール（pylint, flake8など）で継続的に監視します。
◆最適化とリファクタリング
　パフォーマンスのボトルネックを特定します。
　必要に応じてPythonの高速化を実施します。(NumPy, Cythonなど）