Goの案件一覧

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

大規模決済基盤における新機能追加や運用保守。既存システム（PHP）から新システム（Go）へのモダナイゼーションに伴う、設計・開発およびプロジェクトのリード。

【主な開発環境・ツール】

PHP、Go、TypeScript、React、Next.js、AWS（Aurora、EKS等）、GitHub Actions

– GoまたはPHPを用いた開発経験（3年以上、両方歓迎）
– バックエンド（API、バッチ）の開発経験（3年以上）
– TypeScript、React / Next.jsを用いたフロント開発経験（3年以上）
– 生成AIを活用した開発経験

バックエンドエンジニアとして、要件定義から設計、実装、リリース、運用保守までの一連の業務を担当していただきます。クラウド環境を活用したモダンな開発体制のもと、プロダクトの価値最大化に向けた新機能開発やシステム改善を推進していただきます。

【主な業務内容】

• バックエンド領域における要件定義、詳細設計、実装、およびテスト
• プロジェクトに最適なアーキテクチャの選定および設計
• リリース後の運用保守およびパフォーマンス改善

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Go
・API：Protocol Buffers・gRPC
・インフラ：GCP(Cloud Run・Cloud Firestore・Cloud Spanner)
・CI/CD：GitHub Actions・Cloud Build
・ツール：GitHub・Notion・Terraform

– IT系メガベンチャーまたはスタートアップ企業での実務経験（1年以上 ※経歴書の企業名開示が必須となります）
– Go言語を用いた開発実務経験（2年以上）
– 自社開発企業での開発実務経験（2年以上）
– 要件定義からリリース、運用保守まで一貫して携わった経験
– アーキテクチャ設計または技術選定の経験
– gRPCを用いた開発の実務経験
– 短期案件での参画が連続していない方

ライブ配信事業における、Youtubeのデータ取得バッチ基盤リファクタリングおよびdbt移行に携わって頂きます。

目的

• StepFunctionsベースの既存バッチをk8sコンテナベース構成へ移行
• バッチシステムからdbt部分の分離
• 既存運用負荷軽減・可読性向上

業務内容

• Youtubeの既存バッチの保守
• StepFunction管理dbtの分離
• 既存バッチの処理フローの整理
• 新バッチ開発

・ポイントシステムの開発・保守・運用を実施していただきます。
・主な業務はポイントプロダクトが持つAPIやバッチ、管理サイトの保守・運用として、各サービスからの問い合わせ対応や日次バッチの正常性確認をお願いすることとなります。
・新規機能の開発もあり、ポイントに関する追加システムの構築やAPI・バッチの開発も実施いただきます。
・ボイスチャットやテキストチャットを使ったコミュニケーションがメインで、ペアプログラミングなど会話をしながら開発を進めるスタイルが中心となっています。
・1週間を1スプリントとしたスクラム開発を実施しています。

◆主な開発環境・ツール
＜現行サービス＞
・言語：Java、PHP、Kotlin
・オンプレ環境：CentOS6、CentOS7
・クラウド環境：AWS・GCP
・CI/CDツール：Jenkins
・メトリクス/監視：Datadog
・DB：MySQL

＜リライト後マイクロサービス（想定）＞
・言語：Go
・クラウド環境：AWS・GCP
・コンテナオーケストレーション：Kubernetes（予定）
・CIツール：CircleCI
・CDツール：Spinnaker（予定）
・メトリクス/監視：Datadog
・構成管理ツール：Terraform
・DB：Aurora、DynamoDBなど

＜共通＞
・プロジェクト管理：ZenHub、JIRA- バージョン管理：GitHub、Bitbucket
・情報共有：Confluence、Slack- その他：Re:dash、PagerDuty

＜全体＞
・開発マシン：Mac
・管理ツール: GitHub / ZenHub
・その他ツール: Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform / ChatGPT/Devin / Cursor / CodeRabbit等生成AI

・決済基盤における購入領域の新規機能追加、運用保守・改善開発に参画いただきます。
・購入システムの案件増加対応
・モダナイゼーションの推進
・PRJのリードから設計、開発まで、一通りをお任せしたいと考えております。
・現行システムの開発言語としては主にPHPとなります。
・モダナイゼーション先のシステムはGoとなっております。

【主な開発環境・ツール】
・開発言語：
レガシー環境：PHP
モダン環境：

• フロントエンド,BFF - TypeScript, React, Next.​js(App Router)​
• バックエンド - Golang
  ・インフラ：Kubernetes, AWS, Amazon AuroraMySQL
  ・開発マシン：Mac
  ・開発ツール：JetBrains IDE / VSCode
  ・管理ツール：GitHub
  ・利用可生成AI：ChatGPT / GitHub Copilot / Claude Code / 他、各種利用可能
  ・その他ツール：Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform

バックエンドエンジニアとして、要件定義から設計・実装・リリース・運用保守まで一連の業務をお願いします。
GCPを活用したモダンな環境下で、プロダクトの価値最大化に向けた機能開発や改善を推進していただきます。

◆主な開発環境・技術スタック◆
・言語：Go言語
・クラウド：GCP・Terraform
・CI/CD：GitHub Actions・Cloud Build
・AIツール：ClaudeCode・Cursor・Gemini・GitHubCopilot 等

大手事業会社でのマーケティング部における各種開発や運用保守業務をお願いします。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Go・PHP・TypeScript
・FW：Echo・CodeIgniter・React・Next.js
・DB：MySQL
・OS：Mac
・クラウド/サービス：AWS・GCP・Terraform・Jenkins・GithubActions
・その他ツール：GitHub・Slack・Confluence

・Go言語を用いた開発経験3年以上
・AWS/GCP環境での開発経験3年以上
・要件定義から運用保守まで一貫した業務経験
・高負荷Webアプリの運用保守経験
・DBのチューニングやパフォーマンス向上の経験
・コードレビューの経験

・金融SaaSサービス運営企業にて口座/残高/明細などの銀行データを統合し、高精度な与信算出やモニタリングの実現を目指すチームへご参画いただきます。
・AI与信、融資後のリアルタイムのモニタリングなどへの銀行データの活用に向け高可用性や高セキュリティのシステム構築に携わっていただきます。

【技術環境】
・Go / Typescript / GCP
・メンバー全員にClaude / Cursorのライセンスを付与し、コーディング〜テスト〜仕様調査まで日常的にAIエージェントを活用。
・AIにて、タスクの要件・完了条件を詳細に定義し、エージェント実装ができる運用を実践。
　実装時には、レイヤーごとのテスト戦略やアーキテクチャルールをガードレールとして整備。
・GitHub ActionsでのAI自動レビューや self-review スキルの導入により、実装者/レビュアー双方の負荷を軽減しつつコード品質を維持。