Rubyの案件一覧

‧Ruby on Rails 環境でのAPI開発
‧VBScriptおよびストアドプロシージャを解読し仕様を読み解く作業
‧運⽤改善を目的とした既存運⽤の効率化、⾃動化
‧社内向けの管理ツールの実装や、既存運⽤フローの作り直し
‧幅広い運⽤業務改善

開発⾔語：Ruby、VBScript
フレームワーク：Ruby on Rails
データベース：MySQL、SQL Server、Redis
クラウド：AWS、GCP、Microsoft Azure
検索エンジン：OpenSearch
バージョン管理：Git、GitHub
CI/CD：GitHub Actions
コンテナ技術：Docker
監視ツール：Sentry、Datadog
その他ツール：JIRA、Confluence、Slack

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

公共系（本省・外局／関連機構・自治体）向け資料管理システムのミドルウェア更改に伴い、
Ruby／Ruby on Rails および Solr を用いた開発をご担当いただきます。

ウォーターフォール開発にて、詳細設計～製造～テストまでの作業を想定しています。
SE／PG 合わせて最大3名募集の長期プロジェクトです。

・サービスECプラットフォーム運営企業においてプロダクトエンジニアとしてご参画いただきます。
・プロダクト戦略に基づき、ニーズの特定や探索から機能の設計、実装まで一気通貫でご担当いただきます。

≪具体例≫
・プロダクトのニーズに対するソリューション立案及び実現性の最適化
・実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発
・チームに紐付いている機能群の改善や負債解消等のメンテナンス
・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応やシステムアラートの対応
・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善

【技術環境】
・言語：TypeScript, Python,
・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter
・インフラ：AWS
・ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis
・その他： Terraform, Cloudflare, Figma, GitLab, GitLab CI, Test Cafe, CloudFormation, Mackerel, Datadog, Confluence, JIRA, Slack

・React、Vue.js、Angularいずれかのフレームワークでの開発のご経験
・Python, Go, Java, Scala, Node.js , Ruby(Rails)のいずれかを用いたバックエンドの設計・開発・運用のご経験
・MySQL、PostgreSQL、OracleDB等のRDBまたはRedis、mongoDBなどNoSQLを用いた開発のご経験
・GitHubを用いたコードレビューのご経験

・サービスECプラットフォーム運営企業においてプロダクトエンジニアとしてご参画いただきます。
・プロダクト戦略に基づき、ニーズの特定や探索から機能の設計、実装まで一気通貫でご担当いただきます。

≪具体例≫
・プロダクトのニーズに対するソリューション立案及び実現性の最適化
・実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発
・チームに紐付いている機能群の改善や負債解消等のメンテナンス
・仕様確認、不具合調査などの問い合わせ対応やシステムアラートの対応
・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善

【技術環境】
・言語：TypeScript, Python,
・フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter
・インフラ：AWS
・ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis
・その他： Terraform, Cloudflare, Figma, GitLab, GitLab CI,

Test Cafe, CloudFormation, Mackerel, Datadog, Confluence, JIRA, Slack

【概要】
様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトの要件定義から実装・運用移行までを一気通貫で推進していただくエンジニアを募集します。

【主要業務】
AIアプリケーション/LLMエンジニア向け業務
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery