GCPの案件一覧

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

・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

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

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

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

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

・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

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

・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

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

・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

・メールマガジン基盤の開発・運用・保守業務を行っていただきます・
・既存運用されているメールマガジン基盤の開発・運用・保守（PHP / オンプレ / AWS）
・上記プロダクトの新規基盤へのリプレイス開発（Go / GCP）

◆主な開発環境・ツール
【バックエンド】
・開発言語：Go, PHP
・フレームワーク：Echo, CodeIgniter

【フロントエンド】
・開発言語：TypeScript
・フレームワーク：React（Next.​js）

【インフラ】
・AWS：ECS, ElastiCache, SES, SecretsManager
・GCP：BigQuery
・オンプレ: MySQL, CuenoteFC
・IaC：Terraform

【モニタリング】
・Datadog

【CI/CD】
・Jenkins
・GithubActions

【その他ツール】
・コード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack
・ドキュメント管理：Confluence

【ローカル開発】
・開発マシン：MacBookPro（JIS or USキーボード選択可）
・エディタ：指定無し
・開発環境：Docker

視聴率集計システムで集計された各種データをBigQueryへ集積し、活用するためのデータ分析基盤において、保守運用および機能拡張（エンハンス）をご担当いただきます。既存メンバー3名が既に参画中の、受け入れ体制の整った現場です。

【工程】
・保守運用
・要件定義〜設計・開発〜総合テスト・リリース

・Pythonを用いた開発実務経験

ECをターゲットにしたETLサービスを開発している企業にて、クライアントへの導入やカスタマイズ等の開発をチームで行なっていただきます。

基本的には現場PMの指示に従い詳細設計、実装、テストを担当いただきます。
また現場にはリードクラスのエンジニアがおり、フォロー体制も充実しています。

■開発環境■
Node.js(Nest.js), GraphQL, GCP