クラウドの案件一覧

・学習データ作成のためのコーパス収集および整備
・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

【参画メリット】
・チームで学習精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献することができる
・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける
・B2BSaaSにおけるフェーズ移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することが可能です。

◆主な開発環境・ツール
言語：C+​+​、Python
ツール：Linux、Github、Confluence
インフラ環境：AWS、docker

3PL事業を行う物流会社様の情報子会社様にて、WMS/LMSなどの物流システムの保守開発を行います。
既存の保守チームにて、荷主や物流会社の要望を基に改修案件の対応などをお任せいたします。

対象システム：WGC（WMS）、LMS（物流統合管理システム）、DOMS（書類預かり管理システム）、WOMS（流通支援）
└一部システムの担当から顧客環境、システムの知見を積むと同時に担当範囲を広げるイメージ

o AIやデータ活用に関するプロダクトをWebアプリケーションとして顧客に納品・提供するニーズが高いです。

特に、LLMを活用した開発に関する需要が増えています。
o 当社の中心メンバーはデータサイエンティストで構成されており、Webアプリ開発を担えるメンバーが不足している状況です。こういった領域に関する エンジニア人財を求めています。
o 最近の主な取り組みは生成AI導入支援、音声合成、画像認識、需要予測などです。
求める人物像/人柄
o 主体性をもって働ける、プロジェクトリードに関心のある方
o 画像解析や生成AIなどの案件について関心のある方
o LLMを活用したエージェントやMCP等の最新技術に関心が高く、実践してみ
たい方
o 技術選定やサービス設計に積極的に関与したい方
業務内容
o WebアプリケーションのバックエンドAPIの設計・開発・実装・運用
o AIエージェントのバックエンド開発・実装
o MCP（Model Context Protocol） を活用した、外部ツールとAIをつなぐ連携の実装
o エージェントが自律的にタスクを実行するためのオーケストレーション部分
の設計・構築
o 外部サービスとのAPI連携
o 画像解析や生成AIなどのPoC関連の業務

鉄鋼業向けBIプラットフォームを基盤としたデータ蓄積
BIプラットフォームを基盤としたデータ蓄積機能を流用し、
各システム・業務領域へ横展開していくエンハンス開発案件です。
現行で稼働している機能を流用し、
新たなデータ収集機能を追加していく想定となります。
テスト工程がやや複雑とのことで、開発経験が豊富な方、
もしくはテスト設計・実施まで対応できる方を求めています。

作業内容：
詳細設計、製造、単体テスト、結合テスト

環境：
Microsoft Azure、Microsoft Fabric

生成AIツールにおけるフロントエンド開発

・新規機能のUI/UX実装、コンポーネント設計
・リファクタリング、パフォーマンスチューニング
・各種ドキュメント作成

作業内容：
・生産管理アプリのエンハンス業務
・業務要件～既存機能の調整、および開発者目線を踏まえた詳細設計
・コードレビュー、内部結合仕様書の作成
・基本設計から実装までの検討、仕様に関する顧客調整
・オフショア開発メンバー（中国）からのQA対応、資料整理、指示
・次期フェーズ対応（SMT、PCB、光学工程など）

作業内容：
・POSシステム開発におけるプロジェクトリーダー業務
・プロジェクトの進捗管理、課題管理
・顧客折衝、提案活動
・メンバーへの作業指示（仕様伝達等）、レビュー

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

DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。

・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票（Excel, CSV）からのSQL作成、BI（QuickSight）での可視化・分析
・AWS（Glue, Athena等）を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python (PySpark, pandas), Power Query, VBA, SQL
・DB/DWH：AWS Athena, Glue Data Catalog, AWS RDS (SQLServer), S3
・BIツール：QuickSight
・環境：AWS Lambda
・管理ツール：GitHub

開発済みのサービスやアプリが複数あり、決済会社別にサービス、アプリの改修が必要なため、共通の決済PFを開発します。

【工程】
設計、製造、テスト