【作業内容】 ・自社プロダクト開発における品質保証業務を担当します。 ・受入れ試験、バグチケット管理、不具合分析、真因分析、改善活動に従事していただきます。 ・スクラムを伴うシフトレフト活動や品質啓蒙活動も行っていただきます。 【開発環境】 ・BtoC版、BtoB版の自社プロダクトに関わります。

【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

【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】 Snowflakeテーブル管理、各種データ更新、改修対応をメインに担当していただきます。また、ダッシュボード改修・更改も行います。定期型のものと、随時（スポット）型があります。 【ポジションの魅力】 大手通信キャリアでのデータ抽出から可視化までの支援業務を通じ、データの活用とビジネスへの貢献を実感できる環境です。 【開発環境】 DB: Snowflakeを使用、BI: Tableau、PowerBIを使用

【作業内容】 ECアプリケーション運営企業様において、機械学習をリードしていただくMLエンジニアとしてご参画いただきます。要件定義や技術的意思決定の推進や機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。 【ポジションの魅力】 フルリモートのため、ご自身のリラックス出来る環境で作業を行っていただきます。モダンな開発環境であり、ご自身のスキルアップにつなげていただきやすい案件でございます。マーケットインで新機能を随時リリースする体制なので、ご自身の関わった機能が早いスパンでユーザーに使っていただけます。

【作業内容】 クライアントが受託している建設会社向け社内WEBシステムのサーバサイド開発を担当して頂きます。 開発スタイルはアジャイルを採用しております。 【求める人物像】 自ら積極的にコミュニケーションを取れる方を求めております。

【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

【作業内容】 現在開発中の自動運転配車サービスシステムのフロントエンド/バックエンドの開発・保守を行います。

【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】 金融機関とそのグループ企業間で分散している信用リスクシステム（SAS基盤）を統合するとともに、AWS上へ再構築/移行する業務を行います。 SAS資産をAWS/Glue、Python/Pysparkにて再構築します。 詳細設計、プログラム作成、テスト（単体、結合、システム）を担当します。

【作業内容】 現行のネットワーク保守監視システム（ネットワーク設備の監視制御やメンテンナンスを行うシステム）の刷新を行います。 NE（NW装置）からデータ収集し、データレイクに情報を流通させるEMSの開発を行うチームにおいて、Devロールとして作業を行います。 【開発環境】 OS：Linux DB：PostgreSQL 言語：Python ミドルウェア：クラウド基盤（AWS） コンテナAPL基盤：Openshift、Kubernetes フレームワーク：FastAPI（尚可） 開発手法：アジャイル（尚可）

【作業内容】 WEBアプリケーションとワークフローの新規開発を行います。スクラムチームの開発者として発注元POの元、設計、開発、試験を実施いたします。 【求める人物像】 主体性を持って自律的に仕事が進められる方、技術が好きな方、チームを意識して取り組める方を求めております。

【作業内容】 お客様が提供する不動産管理ソリューションへのAI機能拡張に関する設計・開発支援を行います。 不動産業務における承認・申請業務のAI化対応として、OCRを用いた証憑（請求書・契約書等）の読み取り・データ化、申請データと証憑内容の突合・チェックロジックの実装、AIによる承認内容チェック（一次確認）の仕組み構築を行います。 開発・運用保守作業を支援するAI活用として、運用保守業務の効率化・自動化支援、AI活用による業務負荷低減施策の検証・実装を行います。 Azure環境（VNET／Functions／AIサービス等）を利用したAI関連API・処理バッチの設計・開発を行います。 PoC（検証）フェーズから参画し、段階的な本番化を想定した開発支援を行います。 【開発環境】 Azure環境（VNET／Functions／AIサービス等）

【作業内容】 お客様が提供する不動産管理ソリューションへのAI機能拡張に関する設計・開発支援を行います。 不動産業務における承認・申請業務のAI化対応として、OCRを用いた証憑（請求書・契約書等）の読み取り・データ化、申請データと証憑内容の突合・チェックロジックの実装、AIによる承認内容チェック（一次確認）の仕組み構築を行います。 開発・運用保守作業を支援するAI活用として、運用保守業務の効率化・自動化支援、AI活用による業務負荷低減施策の検証・実装を行います。 Azure環境（VNET／Functions／AIサービス等）を利用したAI関連API・処理バッチの設計・開発を行います。 PoC（検証）フェーズから参画し、段階的な本番化を想定した開発支援を行います。

【募集背景】 オンライン薬局サービスにおけるWebアプリの新機能開発および既存機能の改善ニーズに対応するための募集となります。 【作業内容】 オンライン薬局サービスのWebアプリを対象に、Next.js（TypeScript）およびPython（FastAPI）環境にて新機能開発および既存機能の改善対応を行っていただきます。基本設計から実装・テストまでを一貫してご担当いただき、仕様検討段階から技術提案や改善に向けた議論にも参画していただきます。小規模チームの一員として、自走しながら開発を推進していただきます。 【求める人物像】 フロントエンド・バックエンド双方に主体的に関わりながら、基本設計以降の工程を自律的に進められる方を求めております。AIツールを積極的に取り入れつつ、品質と開発スピードの両立を意識して取り組んでいただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 Next.jsやFastAPIなどのモダンな技術スタックに加え、Claude・Cursor等のAIツールを活用した開発スタイルを実践できる環境です。オンライン薬局サービスというドメインにおいて、サービス価値に直結する機能開発や改善にフルスタックで関与できる点も魅力となっております。 【開発環境】 フロントエンドはTypeScriptおよびNext.js、バックエンドはPythonおよびFastAPIを利用しております。インフラはAWS（ECS, RDS, S3など）上に構築されており、ツールとしてGitHub、Slack、Notionなどを利用した開発体制となっております。

【募集背景】 電力システムにおけるエッジ端末制御開発プロジェクトにおいて、即戦力として参画いただける方を募集しております。 【作業内容】 API作成および技術調査対応を中心にご担当いただきます。あわせて、画面仕様書の作成から実装までの一連の作業、試験設計および試験対応、エッジ端末制御開発を行っていただきます。主にPHP、Pythonによる開発が中心となりますが、案件状況により他の言語での開発をお願いする場合がございます。 【求める人物像】 少数精鋭の体制の中で主体的に動き、自ら課題を発見し解決に取り組んでいただける方を求めております。また、周囲と連携しながら着実に成果物を仕上げていける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 電力システムという社会インフラに直結する領域で、エッジ端末側の制御開発に携わることができます。API開発から試験設計まで幅広い工程を経験できるため、スキルの底上げやキャリアの幅を広げていただけます。 【開発環境】 PHPおよびPythonを用いたエッジ端末制御開発環境にて作業していただきます。API開発や試験設計を含む一連の開発工程を担当いただく想定です。

【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】 大規模なユーザーデータとコンテンツデータを活用し、最適な創作と読者を結びつける推薦基盤を発展させるための体制強化を目的として募集しています。 【作業内容】 おすすめ機能や検索機能の要件定義および目標指標の設計、技術選定を行います。 ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴量を抽出するデータ処理基盤を設計・運用します。 LLMや埋め込み技術を用いてコンテンツ理解および検索の基盤を設計・運用します。 推論パイプラインやLLM・機械学習モデルの開発および運用体制（LLMOps / MLOps）の仕組みを設計し、継続的に改善します。 ユーザー行動とコンテンツ情報に基づく推薦エンジンの開発・改善を行います。 コンテンツ分類の仕組みと記事評価機能の開発・改善を行い、その運用をチームとして支援します。 信頼性・安全性向上のため、悪意ある行動を検知しLLMで判定するフィルタリング機能を開発します。 既存の機械学習基盤を最新技術に更新し、性能およびコストの改善を図ります。 新規事業における検索・おすすめ機能の企画・開発・改善に携わります。 【求める人物像】 ミッション・ビジョン・バリューに共感し、その実現に主体的に取り組める方を求めています。 新しい技術への感度が高く、プロダクト品質向上にこだわりを持って取り組める方を歓迎します。 環境変化に柔軟に対応し、建設的な議論を推進できる方を求めています。 計測と実験を重視し、データドリブンに意思決定できる方に適したポジションです。 技術以外の要素も含む複雑なビジネス課題に対して前向きに取り組み、解決を楽しめるマインドをお持ちの方を歓迎します。 生成AIの最新技術を積極的に取り込み、基盤の継続的な改善に強い興味をお持ちの方を求めています。 【ポジションの魅力】 多様なコンテンツとコミュニティから生まれるユニークなデータを扱いながら開発に携わることができます。 国内でも有数のデータ規模を持つコンテンツプラットフォームで、推薦・検索基盤の運用経験を積むことができます。 LLMを推薦に活用する実践的な知見を蓄積できる環境です。 最新のAI技術を積極的に取り入れ、対外的な発信も奨励される文化があります。 技術選定やロードマップ策定に大きな裁量を持ち、AI・機械学習基盤構築の中核として活躍できるポジションです。 【開発環境】 機械学習システムの開発には主にPythonを使用し、Databricks上で動作することを前提にライブラリを選定します。 システム間通信にはProtocol Bufferを利用します。 開発にはJupyter Notebook on Databricksを利用し、Pythonプロジェクトのパッケージングにはrye（uv backend）を利用します。 データ処理基盤としてはSnowflakeおよびDatabricksのSparkを使用し、大規模データの処理・学習・推論を行います。 マネージドクラウドサービスとしてDatabricks on AWSおよびQdrantを利用します。

【募集背景】 ゲーム開発支援ツールやスクリプトの開発需要拡大に伴い、開発および運用保守体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 コンシューマゲーム開発環境向けの各種ツールおよびスクリプトの開発・改善を行っていただきます。C#やPython、cmd、powershellなどを用いて、開発フローを支援するための機能追加や改善を実施いたします。また、コンシューマゲーム開発環境の運用保守サポートとして、担当ツールやジョブの不具合調査や修正対応のサポートも行っていただきます。 【求める人物像】 ゲーム開発を支える開発環境やツール開発に意欲的に取り組める方を求めております。開発フローの効率化や自動化に関心を持ち、主体的に改善提案を行っていただける方ですと望ましいです。 【ポジションの魅力】 コンシューマゲーム開発を支える基盤となるツールやスクリプトの開発に携わることができ、開発チーム全体の生産性向上に直接貢献できるポジションです。ゲーム開発フローや各種開発ツールに関する知見を広く深めることができます。 【開発環境】 C#、Python、cmd、powershell、Gitなどを用いたコンシューマゲーム開発環境向けのツールおよびスクリプト開発となります。

【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ります。 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価および改善 ・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 【ポジションの魅力】 ・フルリモートでご自身のリラックスできる環境で作業を行っていただけます。 ・フルフレックスで中抜けなど柔軟な働き方が可能です。 ・現在、複数名が参画中で、稼働が安定しています。

【作業内容】 婚活Partyサイトの保守、エンハンス業務になります。 【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】 ・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】 開発チームが作成した自動運転ソフト（C++／ROS）をクラウド上に組み込み、シミュレーションテストを通じてソフトウェアの品質を保証するためのシステムの開発・保守の業務となります。 評価ソフトのコンテナ化、AWSクラウド環境のCICD環境の自動化・改善、シミュレーションソフト(フロントエンド、バックエンド)の改修の3点が主な業務となります。

【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】 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】 ゲーム機本体ファームウェアにおける自動テスト開発支援を行います。Jenkinsを用いた自動ビルド・自動テスト環境での業務となります。 テストプログラムを自動実行するためのJenkinsfile作成やJob構成管理、ログ収集・原因切り分けなどの運用／改善を行います。 必要に応じて開発機のメンテナンス（ネットワーク設定、設置・移動、復旧作業等）も実施します。

【募集背景】 弊社クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。 【作業内容】 Python、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用し、実装開発を行っていただきます。 各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築・提供していただきます。 要件定義以降の工程をご担当いただきます。 【求める人物像】 主体性を持って、自ら課題解決に取り組める方を求めています。

【作業内容】 ・仕様検討、設計～開発、テスト作業、リリースを実施いたします。 ・外部の情報ベンダーからIFファイルをDWHに取り込み、他業務やシステムにて利用している現行の取込処理（バッチシステム）をアーキテクチャレベルから改修予定です。 ・26年度にまずは一部ベンダー分を対象に改善を実施いたします。 【開発環境】 ・JP1 ・SQL Server（Transact-SQL） ・vbs、PowerShell、bash ・Python

【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。