【作業内容】 生成AI・LLM・RAGなどの技術を用いたPaaSの開発・導入プロジェクトにおいて、要件定義から設計・開発・運用まで一貫してプロジェクトをリードいただくPMとして、プロジェクトマネジメント業務を行っていただきます。 【作業内容】 ・生成AI、LLM、RAGを用いたPaaS導入のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 ・エンタープライズ企業への提案に伴う技術検討、技術調査、PoCの実施を行っていただきます。 ・システム要件定義および設計、開発、運用、活用支援の全工程管理を行っていただきます。 ・事業開発、エンジニア、デザイナー等との多職種連携を行っていただきます。 ・スコープ調整、期待値調整、および顧客折衝全般を行っていただきます。 ・生成AIを用いた新規事業企画や用途探索の効率化・高度化支援を行っていただきます。 【開発環境】 ・自社開発LLM ・RAG / Agentic RAG ・Python, TypeScript, Vue.js, Node.js ・AWS, Azure ・Docker, Terraform

【募集背景】 既存の旅行検索アプリのバックエンド保守・改修体制を強化するための募集です。 【作業内容】 既存の旅行検索アプリにおけるバックエンドの保守・改修をご担当いただきます。クライアントとのデイリーMTGに参加し、要件・仕様をもとにAWS Lambda（Python）でのサーバーサイド開発を進めていただきます。要件定義や仕様調整MTGにも参加いただき、テストコード（Pytest）の実装およびテスト対応も行っていただきます。 【求める人物像】 要件や仕様を自ら整理しながら開発を推進できる方を求めています。クライアントとのコミュニケーションを円滑に行い、主体的に改善提案や技術的な検討ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 AWS Lambdaや各種AWSサービスを活用したサーバーレスアーキテクチャの開発経験を深めることができます。既存サービスの保守・改修を通じて、運用を意識した設計やテストコード実装のノウハウを身につけられる環境です。 【開発環境】 サーバーサイドはAWS Lambda（Python）を中心とした構成で、DynamoDBやSQSなどのAWSサービスを利用しています。テストにはPytestを用い、アジャイル／スクラムでの開発プロセスを採用しています。

【募集背景】 生成AIの独自性を強化し、品質・速度・コストの最適化を進めるためのAIエンジニア募集になります。 【作業内容】 LLMとの連携やモデル選択、プロンプト最適化および評価を行っていただきます。ベクトル検索やインデキシング、関連度改善などを通じて、推論パイプラインの設計・最適化に取り組んでいただきます。品質評価基盤やA/Bテスト、自動評価メトリクスの実装も担当していただきます。サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCを主導し、ソリューションの提案や実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装などを行っていただきます。また、FAQデータや業務マニュアル、会話ログなどのデータ取得・分析・加工を行い、AIが効果的に利用可能な状態に整えていただきます。 【求める人物像】 LLM領域への知的好奇心を持ち、主体的にコミュニケーションや連携を行っていただける方を求めています。抽象的な課題に対しても問題を構造化し、論理的に解決策を導き出せる方が望ましいです。技術的な議論において相手の意図を正確に汲み取り、指摘やヒントを柔軟に自身の思考に取り入れられる方、自身の担当領域に責任を持ち、自律的に学習や調査を行いながらゴールまで完遂できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 プロダクトに直結する形でAIの品質と体験を磨き込み、運用改善までを一気通貫で推進できる環境です。品質・速度・コストの最適化についてデータに基づいた議論や改善が可能な点が魅力です。 【開発環境】 フロントエンドはReactおよびNext.jsを用い、バックエンドはTypeScriptやHono、Drizzle、Pythonを利用しています。データベースはPostgreSQLおよびベクトルDBのQdrantを使用し、インフラにはAWSとTerraformを採用しています。CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを利用し、AIはOpenAIやAnthropicのAPIなどを活用しています。

【募集背景】 既存の旅行検索アプリの安定運用および機能改善を継続的に行うための体制強化として、バックエンド領域を担っていただける方を募集しております。 【作業内容】 既存旅行検索アプリのバックエンド保守および改修をご担当いただきます。クライアントとのデイリーMTGに参加し、要件や仕様の確認を行いながら、AWS LambdaやPythonを用いて機能追加や修正を実施していただきます。また、仕様調整の打ち合わせに参加し、要件を踏まえた設計や実装方針の検討にも関わっていただきます。 【求める人物像】 クライアントとのコミュニケーションを取りながら主体的に開発を進められる方を求めております。要件や仕様を正確に理解し、自ら課題を抽出して改善提案ができる方、チーム開発において協調性を持って取り組める方にご活躍いただける環境です。 【ポジションの魅力】 既存サービスの保守開発を通じて、AWSを中心としたクラウドネイティブなバックエンド開発経験を積むことができます。クライアントとの直接的なコミュニケーションを通じて、要件定義から実装まで一連の工程に携わることができるため、上流から下流まで幅広い経験を得られます。 【開発環境】 バックエンドはAWS LambdaとPythonを中心に構成されており、データベースにはDynamoDBやRDSを利用しております。メッセージキューとしてSQSを使用し、フロントエンドはFlutterで実装されています。

【作業内容】 AIプロダクトに関するQA業務を行います。テスト設計・実行および自動化を中心に、開発チームと連携しながら品質向上を推進します。 【開発環境】 backend：Django frontend：Vite + React DB：PostgreSQL infra：AWS

【募集背景】 新規見守りポータルアプリ開発プロジェクトにおいて開発体制を強化するための募集です。 【作業内容】 新規見守りポータルアプリ開発プロジェクトにおける設計〜実装〜テストまでをご対応いただきます。 具体的には、Expo（React Native）を用いたネイティブアプリの設計・開発・テスト、見守りポータルアプリのフロントエンド実装、Webブラウザ版の横断的な開発検討および実装、アカウント・ログイン・マイページ機能の開発、非機能要件の見積もりや品質保証業務などをご担当いただきます。 【求める人物像】 主体性を持って積極的に改善・提案ができる方を求めています。新しい技術や未知の課題に対して柔軟に対応し、積極的にチャレンジできる方、ユーザー視点を持ちプロダクトを通じて社会に価値ある変化を生み出すことに情熱を持てる方を歓迎いたします。職種や役職、立場を越えて連携し、チームとして最適解を導き出すことを大切にできる方、変化の早い環境で自身の技術力や知見を主体的にアップデートしていきたい方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 新規プロダクトの立ち上げフェーズに関わることができ、設計から品質保証まで幅広い工程を経験できる環境です。Expo（React Native）やGCP、AIツールなどモダンな技術スタックを活用しながら、フルスタックな視点でサービス開発に携わることができます。 【開発環境】 フロントエンドはExpo（React Native）とTypeScript、バックエンドはHonoおよびTypeScript・Pythonを用いて開発しております。インフラにはGCPとFirebaseを利用し、CI/CDにはGitHub Actionsを採用しています。AIツールとしてClaude CodeやCodex、Cursor、Harnessを活用し、テストにはDetoxによるE2Eテストを実施しています。管理ツールとしてGitHub、Jira、Slackを利用しております。

【募集背景】 Teradata から Databricks への更改プロジェクトにおいて、現行パッケージの全体仕様不明や顧客独自カスタマイズのドキュメント不備により、品質および納期面で課題が顕在化しており、製造遅延や単体／結合テストの不整合が発生している状況でございます。 【作業内容】 Teradata 固有 Web アプリケーション「AccessNavigator」を、Databricks Apps（Python + Streamlit）ベースで再構築していただきます。 品質担保のため、機能単位でのアジャイル型開発サイクルに移行予定であり、Python／Streamlit に精通し、既存チームを技術面でリードしていただきます。 【求める人物像】 Python／Streamlit を用いた開発に精通し、既存チームを技術的にリードいただける方を求めております。 【ポジションの魅力】 Teradata DWH から Databricks への更改プロジェクトにおいて、Databricks Apps（Python + Streamlit）ベースでの Web アプリケーション再構築に携わることができ、品質課題の改善やアジャイル型開発サイクルへの移行に主導的に関わっていただけます。

【作業内容】 ・情報検索やレコメンデーション技術を中心とした機械学習活用やデータ活用の支援を行います。 ・ベクトル検索システムの構築を行います。 ・レコメンドAPIの構築を行います。 ・LLMアプリケーションのPoCやツール化を行います。 ・アプリケーション開発を担当します。 【求める人物像】 ・適切にコミュニケーションを取り、迅速にアウトプットを出せる方を求めています。

【作業内容】 ・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。 ・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を行っていただきます。 ・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を行っていただきます。 ・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を行っていただきます。 ・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を行っていただきます。 ・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善を行っていただきます。 【開発環境】 ・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

【募集背景】 CTO直下のミッションクリティカルなプロジェクトとして、独自のデータ・ドメインに特化したAIプロダクトの設計・構築をリードするためのアーキテクトを募集しています。既存のAIチャットやAIエージェント、AI検索などのサービスを安定的かつ高効率に運用するため、プロダクト全体のアーキテクチャ設計と開発環境の構築が重要性を増している状況です。 【作業内容】 AIプロダクトの技術アーキテクトとして、プロダクト全体の設計・実装から開発環境の構築まで一気通貫で推進していただきます。具体的には、チャット、エージェント、AI検索等のAIプロダクトのアーキテクチャ設計・実装、CI/CDや評価基盤、LLMOps等を含む開発環境の構築・整備、プロンプトキャッシングによる推論コスト・レイテンシの最適化、プロンプトエンジニアリングの設計・標準化と出力品質の改善、LLM APIや自社モデルの選定・統合およびサービス品質の管理などを行っていただきます。 【求める人物像】 独自データや事業領域に強い関心を持ち、新たな価値創造に貢献したいという強い意欲のある方を求めています。非常に困難な課題に対しても粘り強く研究開発を推進できる方、自律的に行動し未知の領域にも積極的に挑戦できる方、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 保有するユニークなデータと事業領域を活かし、他社には真似できない独自のAIプロダクトを設計・構築できるポジションです。サービスへの応用を前提とした開発を進めるため、最先端のAI技術を追求しつつビジネスに直接貢献する実用的なAIプロダクト開発に注力できます。プロダクト全体のアーキテクチャを自ら描き、技術選定から実装まで主導できる裁量の大きい環境です。 【開発環境】 OSはmacOSを想定し、Linux系コンテナ環境を使用します。ミドルウェアとしてPostgreSQLとDockerを利用し、開発言語はPython 3.11+です。フレームワークはQuartとSQLAlchemyを用い、管理ツールとしてGitHub、Supabase CLI、gcloud CLIを利用します。そのほか、OpenRouterやDeepInfra、GCSなどを活用し、開発マシンはMacとなります。

【作業内容】 婚活Partyサイトの保守、エンハンス業務を担当します。BE（Python）/ FE（PHP）どちらかでも可能ですが、ある程度両方できるのが好ましいです。 【求める人物像】 コミュニケーションが円滑にとれる方です。

【作業内容】 社内クリエイターの新しいクリエイティブ制作プロセスを支援するWebアプリケーションの追加機能の開発と運用を担当していただきます。 制作支援機能の拡張として、既存機能が広告プラットフォームAに対応しているところを、新しく広告プラットフォームBにも対応できるようにする開発を行っていただきます。基本的に既存実装を踏襲しますが、一部プラットフォームや要件によっては機能実装の調整が発生する可能性があります。 新しい制作支援機能の実装として、新しいクリエイティブ制作プロセスを支援できるようなバックエンド・フロントエンド双方の新機能実装を行っていただきます。また、ユーザビリティを高めるためのUIUX改善系の業務も想定されています。 【開発環境】 Webアプリケーションは以下の3つのコンポーネントでGoogleCloud上に構成されています。 1. フロントエンド 制作支援ブラウザアプリ：Vue.js、TypeScript 2. バックエンド① 認証および主たるビジネスロジックAPI（BFFのような位置づけ）：Golang、echo 3. バックエンド② 機械学習向け推論API：Python、FastAPI データベースとしては CloudStorage、BigQuery、CloudSQL が利用されています。 作業工程は、基本設計、詳細設計、プログラム設計、コーディング、単体テストとなります。

【案件概要】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。 現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。 立ち上げフェーズのため、技術選定やアーキテクチャ設計にも関わりつつ、開発から運用まで一貫して対応できるポジションです。 【業務内容】※バックエンド側がメイン AIを活用した文章構造化／解析プロダクトのバックエンド開発（Python／FastAPI） 生成AI APIとの連携機能の設計、実装 AWS／Terraformを用いたインフラ構築、運用 React／TypeScriptを用いたフロントエンド開発 サービス品質向上のための開発基盤整備、ドキュメント整備 パフォーマンス改善、監視設計、アラート設計 立ち上げフェーズにおける技術的意思決定への参加 【本ポジションの魅力】 新規事業の中核として参画でき、技術選定にも深く関われる スケーラビリティ、信頼性、保守性を重視したプロダクト開発に取り組める 最新の生成AIツールやAI API（OpenAI／Anthropic／Gemini など）を積極的に利用可能 ユーザーデータを基にした分析基盤の改善にも携われる 最新の生成AIサービスを積極的に導入している。 以下は、エンド社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 【開発環境】 バックエンド：Python、FastAPI フロントエンド：TypeScript、React Router v7 インフラ：AWS（Fargate、Aurora、S3、ElastiCache ほか）、Terraform ツール：GitHub、Docker、Slack、Notion

【作業内容】 ・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。 ・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を行っていただきます。 ・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を行っていただきます。 ・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を行っていただきます。 ・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を行っていただきます。 ・チームの仮説検証サイクルの最速化に向けての改善を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ・業務委託・正社員の垣根無く業務をおこなっていただくため、大きな裁量をもってご稼働いただけます。 【開発環境】 ・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

【作業内容】 ・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施を行っていただきます。 ・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善を行っていただきます。 ・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装を行っていただきます。 ・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用を行っていただきます。 ・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など）を行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ・データモデリングについて更なるスキルアップにつなげていただける案件でございます。 【開発環境】 開発言語： Python, SQL 等 開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant データ基盤： Snowflake ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)​ インフラ環境： AWS [AppFlow, MWAA, S3 等]​（※インフラの設計・構築・運用は別担当） 社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet 外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk等

【募集背景】 自社プロダクトの製造業向けAIエージェント（SaaS）、業務AI実装支援プラットフォーム（PaaS）の導入、運営をしている企業において、エンタープライズ向けのPoCプロジェクトが増加する中、テキスト情報だけでなく図面、図表を含むドキュメントの活用ニーズ（Visual RAG）が急増していることや、VLM（Vision-Language Model）の活用において精度・コスト・速度・信頼性の面で多くの課題があること、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施から安定した機能としてプロダクトに組み込むための運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソースを強化したいことから、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しております。 【作業内容】 ・VLM等の最新技術を活用し、ドキュメント構造化の信頼性や機能を向上させるための研究開発および検証をリードしていただきます。 ・単なるPoCにとどまらず、実運用を見据えた使える技術への昇華を担っていただきます。 ・VLMを活用したドキュメント構造化パイプラインの構築・改善を行っていただきます。 ・プロンプトチューニングなどによるVLM出力精度の向上と、バリデーション機能の開発を行っていただきます。 ・図面解析など、顧客課題に応じたPoCの技術検証・実施を行っていただきます。 【開発環境】 ・使用言語/フレームワーク：Python、TypeScript、Vue.js、Node.js ・コンテナ：Docker ・IaC：Terraform ・クラウド：AWS、Azure

【案件概要】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発を行う新規事業に参画いただきます。現在は定性情報の構造化、文脈理解を伴う解析、意思決定支援AIなど、最新の生成AI技術を活用したサービスを提供しており、大手企業での導入が急速に拡大しています。その中でより多くのお客様が安心してデータ利用いただけるような環境を提供し続けるのがデータチームの役割です。それを支えるBIやデータ基盤の構築や、データ品質の監視体制構築、データリネージ整備等のデータインシデントやデータ品質改善を想定した基盤整理をしていく必要があり、その開発業務をお願いします。 【業務内容】 以下を中心としたデータ基盤・BI構築をお願いいたします。 ・データ品質の監視に加え、データインシデント発生時に対応できるようにするためのデータ基盤構築 ・Amazon Quick Suiteを用いた顧客のBI作成・サポート ・上記2点に関連する業務ならびに、将来的にスケールできるようにするための仕組み・ルール構築 【求める人物像】 ユーザー視点での価値提供を重視する方です。顧客が自力で分析できる環境を構築でき、データの可視化を通じて洞察を引き出せる方を求めます。分析要件を的確に理解し、実装に落とし込め、チームメンバーと連携して業務ができる方であることが重要です。 【開発環境】 最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。開発ツールや生成AIサービスとして、Github CopilotやAzure OpenAI Serviceなどを利用しています。

【作業内容】 ・開発関連: 実装・テストコード追加・検証・リリース ・問い合わせ対応: 仕様確認、不具合調査など ・仕様検討: PdM、TechRead、フロントエンドエンジニアなどと連携し、挑戦いただくことが可能です。 ・プロジェクト進行: ・各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます。 ・フロントエンドエンジニアやQAなど、他領域のエンジニアとのコミュニケーション、連携が重要なポジションです。 【ポジションの魅力】 ・モダンな技術スタック(Python + Django、AWS環境)を使用しています。

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入に携わっていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase、Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

【作業内容】 ・他システムから受け取ったデータをDBに登録後、BIツールが参照するデータマートを作成して頂きます。 ・AWS環境にて要件定義の対応をお願いします。 ・S3に格納したデータをRDSに連携・加工し、Qlik Senseで可視化する構成になります。 ・インフラ環境の構築は別チームが実施します。 ・S3に送られたファイルをDBへ登録して頂きます。（10本＋α） ・BIで表示したいグラフが2種類程度のため、それに必要なデータマートの作成をして頂きます。 ・4～5月では要件定義が中心となり、6月以降は設計・構築を実施して頂きます。

【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

【募集背景】 TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。 【作業内容】 TERASSでは生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。本ポジションでは、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。 具体的には、生成AIを用いたソリューションの考案と実装、複数のモデルを用いた検証と精度の比較、アプリケーションへの実装、継続的な精度向上のための仕組みづくりに取り組んでいただきます。 【求める人物像】 TERASSのミッションや価値観に共感いただける方、自由な働き方の中でも自律自走できる方、高い責任感をもって最後までやりきる力をお持ちの方を求めています。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScript / React.js / Next.js、バックエンドはTypeScript / Node.js / (Python)、インフラはGoogle Cloud Platform / Terraformを利用しています。主な利用ツールはSlack、Notion、Github、Google Workspace（meet, calendar, gmail）です。

【募集背景】 【作業内容】 Databricksによるデータ解析システムの構築支援（設計/実装/テスト）を行います。 【求める人物像】 受け身や指示待ちでなく、主体的に業務に取り組み積極的に行動できる方。 チームメンバーとも積極的にコミュニケーションが取れ、チームとしての動きを意識できる方。 前向きに仕事と向き合える方。 周囲に対して気配りができる方。 【ポジションの魅力】 最新のデータ解析技術に携わり、スキルアップを図ることができます。 【開発環境】 Databricks、Azure Blob Storage、Azure Data Factory、SQL/Python、Power BI

【募集背景】 メンバー退職に伴う体制維持とプロダクト開発強化のための募集となります。 【作業内容】 エントランスページの保守・改修業務をご担当いただきます。 DMMアフィリエイトの機能改修や、Go言語へのリプレイス作業を進めていただきます。 数値改善を目的としたABテストや新機能の実装など、年間計画に基づく開発業務を行っていただきます。 一部でLLMやAIを活用した開発にも携わっていただきます。 要件定義、基本設計、詳細設計から保守改修まで一連の工程をご対応いただきます。 【求める人物像】 常に技術を学び個人的にもアウトプットをされている方を求めております。 積極的に開発へ参加し、主体的に動いていただける方を歓迎いたします。 チームメンバーと協調しながら業務を進められる方を求めております。 リモート環境下でも主体的にコミュニケーションが取れる明るい方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 複数のマーケティング関連プロダクトを横断して扱う組織で、モダンな技術スタックを用いた開発に携わることができます。 GoやPythonを中心としたWebアプリケーション開発に加え、LLMやAIを活用した新しい取り組みに参画いただけます。 マーケティング領域に近いプロダクト開発を通じて、技術スキルとドメイン知識の双方を高めることができます。 【開発環境】 クラウドインフラとしてAWS（Fargate, Athena, Lambda, S3, ALB, Elasticache Redis, CloudFront, Dynamodb）およびGCP（Bigquery, App Engine）を利用しております。 開発言語はGo、Python、TypeScriptを使用しております。 Github、CircleCI、Datadog、Docker、Terraform、Slack、Confluenceなどのツールを活用しております。 開発マシンはMac（M2もしくはM4 Pro）を使用しております。

【作業内容】 金融系SaaSサービスにおけるデータ解析および機械学習モデルの活用をご担当いただきます。 データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価・改善、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、プロダクト内および社内へのAI導入対応に携わっていただきます。 【開発環境】 開発言語：Python、TypeScript 機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy クラウド：Google Cloud Platform 分析基盤：BigQuery アプリケーション：Next.js、FastAPI 構成管理：Terraform、Cloud Build データ関連：Dataform、Cloud Storage 可視化：Metabase、Redash その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot

【作業内容】 証券会社社内用システムの内製開発を行います。 社内用Webシステムのフロントエンドおよびバックエンド開発を担当いたします。 開発手法はアジャイルで、朝会（11:00-11:30）を基本として実施いたします。 ユーザーは社内部署であり、ユーザーヒアリングは社員が実施いたします。 開発は社員とベンダーで協力して行い、設計、開発、テスト、UAT、リリースまでを担当いたします。 【開発環境】 OS等：Windows, Windows Server を利用いたします。 ツール等：Azure DevOps（Repos, Boards, Pipeline）、VSCode、A5M2 を利用し、Docker によるリリースイメージ作成を行います。

【作業内容】 統合マーケティングツールと顧客内のデータベース（クラウド環境）を連携するためのシステム開発および保守を実施いただきます。 【求める人物像】 システム開発が好きで能動的にアクション出来る方を求めております。データベースのデータを見るのが好きな方や、今後ユーザ対応やベンダー調整などリーダー経験を積んでいきたい方に適した案件です。 【開発環境】 クラウド環境としてAmazon Web Serviceを利用しております。DBはAWS Redshift、言語はSQLとPythonを使用しております。ワークフローはApache Airflow DAGを利用し、開発ツールとしてgit/github、Visual Studio Code、DBeaverを使用しております。

【作業内容】 ・他システムから受け取ったデータをDBに登録後、BIツールが参照するデータマートを作成して頂きます。 ・AWS環境にて要件定義の対応をお願いします。 ・S3に格納したデータをRDSに連携・加工し、Qlik Senseで可視化する構成となります。 ・インフラ環境の構築は別チームが実施します。 ・S3に送られたファイルをDBへ登録して頂きます。（10本＋α） ・BIで表示したいグラフが2種類程度のため、それに必要なデータマートを作成して頂きます。 ・4～5月では要件定義が中心となります。（6月以降は設計・構築を実施して頂きます。） 【開発環境】 ・AWS（S3、RDS） ・Qlik Sense

【作業内容】 ・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善を行っていただきます。 ・機械学習モデルのパフォーマンス最適化を行っていただきます。 ・プロダクト内および社内へのAI導入を行っていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、Typescript ・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc. ・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform ・分析基盤：BigQuery ・アプリケーション：Next.js、FastAPI ・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build ・データモデリング：Dataform ・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash ・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc.

【作業内容】 ・AIを活用したプロジェクト管理・議事録管理システムの開発・保守・機能拡張を行います。 ・FastAPIベースのバックエンドAPI開発、React/TypeScriptによるフロントエンド開発、Chrome拡張機能の開発・改修を担当します。 ・OpenAI APIを活用したAI機能の実装、PostgreSQLデータベース設計・最適化を行い、AWS Lambda関数の開発・運用を担います。 ・Slack連携機能の実装・改善、日本語自然言語処理機能の開発を進めます。