GCPの案件一覧

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該当件数:540

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案件内容

・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

必須スキル
・Java/KotlinとSpringBootを使ったAPI開発経験2年以上
・SQLを用いた開発経験5年以上
・クラウドサービス(AWS, GCPなど)を用いた開発・運用経験3年以上
案件内容

プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の構築~運用、展開、改善に関するエンジニアリング全般をご担当いただきます。
全社~プロジェクト別でのデータ分析業務、KPIマネジメント、アナリスト業務の支援を行っていただく想定です。

・データ分析基盤の設計/開発/運用、パフォーマンス改善をアジャイルプロジェクトにて実行
・AI~分析基盤・ビジネス・インテリジェンス運用支援
・プロジェクトの社外パートナーへの基盤環境導入・運用支援
・データ分析基盤に関する課題解決、新規技術調査と導入

必須スキル
・データ分析 基盤の開発・運用・保守の実務経験(3年以上)

 

下記ご経験 ※2つ以上
・SQLの経験3年以上(パフォーマンス最適化が可能なレベル)
・Linuxの経験3年以上 (ミドルウェアの設定、各種コマンドの活用)
・実プロダクト~基盤 開発 運用経験(5年以上 2件以上)
・AWS、GCPなどパブリッククラウド開発、運用経験(3年以上)
案件内容

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

必須スキル
・IT系メガベンチャー/スタートアップ企業での業務経験1年以上
※経験のある企業名もご教示ください(大変恐縮ですが、クライアント様意向により、ご教示いただけない場合は書類選考にてお見送りとさせていただいております。
・大規模ECサイト(MAU100万以上・累計登録者数500万人以上の規模感)の開発経験※ご経験のあるサイト名等もご教示ください
・プロダクト志向に基づいて、事業成長への能動的にコミットして開発した開発経験
・何かしらの言語を用いたバックエンドの開発経験3年以上
・同一案件で要件定義から運用保守まで一貫した業務経験
・クラウド環境での開発経験
・アジャイルorスクラム環境での開発経験
案件内容

AI Saasを開発する企業において、フルスタックエンジニアとして下記の業務をお願いします。

・技術選定 / アーキテクチャ設計
・要件定義 / 基本設計
・ドキュメント制作
・技術リード

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Python(Fast API)・Typescript(React/Next.js)
・クラウド:GCP・AWS
・ツール:GitHub・Slack・Claude

必須スキル

・要件定義 / 基本設計からWebアプリ開発に携わった経験5年以上
・Pythonを用いたWebアプリの開発経験2年以上
・Fast APIを用いた開発経験
・TypeScript(React・Next.js)を用いたフロントエンドの開発経験2年以上
・自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験2年以上
・クラウド環境での業務経験
・技術選定・アーキテクチャの設計経験

案件内容

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
(1)LLM機能の設計・開発(要件定義〜運用)
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計(Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等)
・自律型エージェントの設計(Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装)
(2)品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤(LLM-as-a-Judge, Ragas等)の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
(3)運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
(4)セキュリティ・安全性設計
・個人情報(PII)保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計

必須スキル
1. LLMシステムの実務経験
・LLMを用いたプロダクト/機能を設計し、PoCで終わらせず本番運用まで持っていった経験
・RAG または Agent のアーキテクチャ設計・実装経験

 

2. ソフトウェアエンジニアリング能力
・Pythonでのバックエンド設計・開発経験(FastAPI等)
・Git / CI/CD を用いたチーム開発経験、コードレビューの実施
・DB/検索基盤の設計経験(PostgreSQL, Elasticsearch, Vector DB等)

 

3. LLM品質評価・改善
・LLMの出力品質を再現性ある形で改善した経験
・評価指標(Ground Truth)の設計、テストセット整備、回帰テストの実施など
案件内容

クリエイター向けSaasプロダクトを開発している企業において、
フルスタックエンジニアとして下記の業務をお願いします。

・技術選定 / アーキテクチャ設計
・顧客折衝 / 要件定義(ドキュメント作成含む)
・クラウド環境の設定 / 運用 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語:Ruby・TypeScript
・FW:Rails・React・Next.js
・DB:PostgreSQL・Redis
・クラウド:AWS・Docker
・開発手法:アジャイル開発

必須スキル
・Ruby(Rails)を用いた開発経験5年以上
・Typescript(React/Next.js)を用いた開発経験3年以上
・AWS / GCP環境の設計・構築経験
・自社開発企業でのSaasプロダクトの開発経験3年以上
・アジャイル or スクラムでの開発経験
・技術選定 / アーキテクチャ設計の経験
・上記技術選定 / アーキテクチャ設計の理由を技術的側面・論理的側面の両方で説明できる方
案件内容

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

必須スキル

・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

案件内容

自動運転サービスに必要な「配車」「運行管理」領域を中心に、システムの設計・開発・運用をご担当いただきます。
サービス立ち上げの初期フェーズから参画いただき、技術面からプロジェクトを一緒に牽引していただけるエンジニアを募集します。

【主な開発内容】
・配車・配送/運行管理システムの設計・開発・運用
・車両データ(車載由来データ等)を扱うアプリケーションの実装
・バックエンドを主軸としつつ、フロントエンドも含めた開発
・アーキテクトやSREメンバーと連携した、品質・運用性の改善
・マイクロサービスを前提としたサービス設計

【技術スタック(予定)】
クラウド:AWS または GCP
基盤:EKS + マネージドサービス
言語:Java / Python / C++ /TypeScriptなど(予定)
その他:マイクロサービス、データ処理設計など

必須スキル

・Webアプリケーション開発経験(言語不問)
・フロントエンド/バックエンド両方対応可能な方
※初期はバックエンド中心ですが、フロントエンドの対応も担っていただきます
・クラウドでの開発経験(AWS または GCP)
・チームでの開発経験
・アジャイル開発経験

案件内容

大手総合商社のDX推進プロジェクトにて、生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援システムの開発を担当。
技術選定から設計・開発・チームリードまで一気通貫で推進し、顧客折衝や開発プロセス構築も担う。

<主な業務内容>
・生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援システムのアーキテクチャ設計/開発
・事業部門との要件定義、仕様調整
・Python(FastAPI) / React Next.js)によるクラウドネイティブ開発
・開発メンバーへの技術指導、コードレビュー
・生成AIツール(Claude / Gemini / Devin等)を活用した開発プロセス構築

必須スキル

・プロジェクトリード経験(技術選定、メンバーマネジメント等)
・顧客折衝を含む要件定義経験
・Python/Reactを用いた開発経験
・AWS/GCP/Azure等クラウド環境での設計~構築経験
・コードレビュー経験

案件内容

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル(Large Epigenome Model, LEM)の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク(バイオマーカー予測、予防医療AIなど)への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容:
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境(AWS 等)での学習・運用

必須スキル

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験

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