Githubの案件一覧

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該当件数:267

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案件内容

通信関連企業から独立した事業会社にて、すでに運用を開始しているAI基盤の主要機能開発を担当します。
試作ではなく、本番サービスとしての高い信頼性・保守性を追求するフェーズにあります。
【業務内容】
-新規機能の開発
オーケストレーションツールを活用した状態管理ワークフローの設計・実装。
-バックエンド構築
WebフレームワークによるAPI設計、およびデータベースを用いたデータ基盤実装。
-運用保守・改善
本番環境でのパフォーマンス監視、ログ分析、および精度評価指標に基づいた改善。
-上流工程からの参画
曖昧な要求を具体的な技術仕様・工数に落とし込み、リリースまでの実行計画を策定。
【開発環境】
言語/FW:Python,Go,エージェントフレームワーク
DB:RDBMS,NoSQL
インフラ:AWS/GCP/Azure等(コンテナ実行環境,AI基盤サービス),BaaS
管理:タスク管理ツール,コード管理ツール,チャットツール
手法:アジャイル(1週間スプリント)

必須スキル

-ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力
-本番サービスの開発・運用保守の実務経験
不特定多数のユーザーが利用する公開サービスのバックエンド開発・リリース・運用経験を重視します。
-エージェントフレームワークを用いたワークフロー構築の実務経験
自律型エージェントにおける高度な状態管理・ループ処理の実装経験。
-Python(Webフレームワーク)によるバックエンド開発経験
-検索拡張生成(RAG)の定量的な精度評価・分析基盤の構築経験
定性的な評価ではなく、評価指標を用いて改善サイクルを自走した経験。
-設計からリリースまでの一気通貫の担当経験
自身で技術選定やアーキテクチャ設計を行い、本番リリースまで完遂できる能力。
-コンテナ技術/コード管理ツールを用いたチーム開発およびCI/CDの運用経験

案件内容

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード(売上・稼働状況等の可視化)や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整:社内ナレッジ(規定類やFAQ)を参照した問い合わせ自動化(自己解決)AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
(必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます)。

必須スキル

-SQLの実務:データ基盤(AWS/GCP/Azure等)等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発:生成AI(LLM)のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理:セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験:AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

案件内容
  • 学習データ作成のためのデータ収集および整備
  • 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
     
    ■開発環境・ツール■
  • 言語: C++、Python
  • ツール: Linux、ソースコード管理ツール、ドキュメント共有ツール
  • インフラ環境: AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術
必須スキル

– Linux環境の使用経験(2年以上)
– スクリプト言語の使用経験(2年以上)
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における実務経験(1年以上)
– ビジネスレベルの日本語
– 分析を行える英語読解力

案件内容

大手エネルギー関連企業が内製で進めている「数理最適化(配船・燃料調達)アプリケーション」の開発プロジェクトです。
現在、主要な機能やコアロジックの開発は完了しており、実業務での運用に向けた環境整備、テスト、ドキュメント化、および今後の保守対応を担当いただきます。

■具体的な業務内容
・数理最適化システムにおけるテストコードの作成およびテスト環境の構築
・実運用に向けたソースコードのリファクタリング、デバッグ、各種設計書の作成・ドキュメント化
・社内のモデル設計担当者の指示に基づく、制約条件の追加やモデルの微修正
・実運用開始後のシステム保守、およびユーザー要望に応じた機能調整

<アプリケーション開発環境>

  • 開発基盤: Dataiku(データ・AI分析プラットフォーム)
  • 言語・フレームワーク: Python, Streamlit
  • 数理最適化ソルバー: Gurobi Optimizer
必須スキル

– 数理分野の学歴またはバックグラウンド(数学、情報科学、統計学等)
– Pythonを用いた実務でのアプリケーション開発経験
– クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)における一般的なWebシステムの開発・テスト経験
– GitHubを用いたソースコードの共同開発・管理経験
– 指示を正確に理解し、ドキュメント作成や細かな調整業務に素直に取り組めるマインド

案件内容

大手人材サービス企業におけるインフラ構築および移行支援業務です。
既存のアプリケーション資産をコンテナ環境へ移行・最適化し、AI開発支援ツールを掛け合わせたモダンなインフラへの刷新を推進していただきます。

【具体的な業務内容】

  • 既存アプリケーション資産のコンテナ化(移行)対応
  • コンテナ環境上におけるアプリケーションの起動確認および基本動作検証
  • AIツールを活用した、コンテナ移行に伴うアプリ修正およびテストの遂行
  • 構築手順書や検証結果資料などの各種ドキュメント作成
  • 本番移行・切り替えに向けた技術的な作業支援および運用チームへの引き継ぎ

【担当工程】
環境構築(コンテナ基盤) > アプリ起動・基本動作検証 > アプリ修正・テスト > 移行・切替対応支援 > 運用引き継ぎ対応

◆主な作業環境◆

  • OS:Linux
  • コンテナ技術:Docker
  • インフラ:オンプレミス環境
  • バージョン管理:GitHub
  • AI支援ツール:Claude Codeなど
必須スキル

– Dockerを用いたコンテナ環境の構築、および各種運用操作の実務経験
– Linux環境におけるシステムインフラの構築・運用経験
– GitHubを用いたチームでの開発・構成管理経験
– Claude CodeやCodeX等のAI駆動開発ツールを活用した、システム開発または検証の実務経験

案件内容

新規開発中のスマートフォンアプリにおいて、大規模トラフィックを見据えたバックエンドシステムの構築を担当していただきます。高負荷環境に耐えうるAPI設計・開発を中心に、インフラから管理画面開発まで横断的に対応していただきます。

◆主な業務内容

  • クライアント側と連携するバックエンドAPIの設計・開発(ASP.NET Core)
  • RDBMS(主にMySQL)のテーブル設計およびパフォーマンス最適化
  • AWS(Kubernetes)環境でのコンテナ運用・改善
  • 運用・管理画面の開発およびクライアント側との動作確認・連携
  • AIツールを活用した効率的な開発の推進
必須スキル

– BtoC向けWebサービスやアプリ等のバックエンド開発経験(3年以上目安、言語不問)
– 大規模トラフィック・高負荷環境での設計・開発・運用経験
– RDBMS(特にMySQL)を用いたテーブル設計およびクエリチューニングの知見
– GitHubを用いたチーム開発経験

案件内容

自社サービスを展開する大手企業において、社内開発プロジェクト向けに提供している共通プラットフォームの運用・保守を担当いただきます。

主な担当業務

  • IaCツールを用いたクラウド環境のプロビジョニングおよび払い出し業務
  • 開発者からの技術的な問い合わせ対応およびトラブルシューティング
  • 手順書に基づいた運用業務およびコードベースでの構成管理改善
  • クラウドインフラおよび構成管理ツールの保守メンテナンス
必須スキル

– IaCツール(Terraform等)を用いたインフラ構成管理の実務経験
– パブリッククラウド(AWS/GCP/Azure等)の構築または運用経験
– Gitホスティングサービス(GitHub等)を用いたチーム開発・構成管理の経験

案件内容
  • エンドユーザー向けのAI駆動開発環境について、構想から実装まで一貫して支援する業務。
  • 生成AIを活用した基幹システム適用範囲外のシステム構築方法検証と、将来的な内製化基盤の構築を担う。

◆開発環境の傾向

  • ツール等: AI開発支援ツール、ノーコード/ローコードツール、各種生成AI
  • 開発手法: AIネイティブ開発
必須スキル

– AIネイティブ開発の技術検証および全体システム構成の構想立案経験(GitHubコパイロット、ノーコード/ローコード活用等)
– 生成AIによるシステム開発の自動化・半自動化経験(または現在実践中の方)

案件内容
  • 組織横断で利用されるデータサービスの改修および最適化を支援します。
  • 既存のワークフロー管理環境からManaged Airflowへの移行作業を主導します。
  • 分析に必要となるデータの調達から、システムの実装・リリース、提供後の運用・保守までを一貫して担当します。

◆主な業務内容

  • データベースの操作およびApache AirflowからManaged Airflowへの移行対応
  • データパイプラインの実装、リリース、および運用保守業務
必須スキル

– SQLを使用した業務経験
– Webシステム開発経験(Pythonだと尚可)
– コミュニケーション力

案件内容

大手美容系スマホアプリの既存機能改善、不具合修正、パフォーマンスチューニングを担当。
UI/UX改善やAPI連携の拡張、Jetpack Composeを用いたUI開発を実施。
設計検討からテスト、リリースまで一貫して対応し、顧客との要件調整や改善提案も行う。

【主な使用技術】
Kotlin
Jetpack Compose
Coroutines
Flow
MVVM / MVI
Android Architecture Components
Hilt / Dagger
Retrofit / OkHttp
Room
JUnit
GitHub Actions
Firebase
GitHub
Jira
Confluence

必須スキル

・ネイティブアプリの開発経験(3年以上)
・Kotlinでのネイティブアプリ開発経験(Flutterのみ,Unityのみは不可)
・JetpackComposeを使ったUI開発経験
(プロダクト開発または個人開発の場合はGitHub等へのソース展開・ストアリリース等外部アウトプットがあること)
・青色申告をしているか。(フリーランスのみ)

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