【作業内容】 AWS Lambda/ダッシュボード開発担当として、業務用複合機から取得した各種データをクラウドに蓄積して可視化する作業を行っていただきます。ダッシュボードの構築・運用を担当していただきます。AWSサービスを活用したバックエンド開発となります。 開発言語 ： 　Python, C, SQL 関連技術 ： 　AWS, Metabase

【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)をご担当いただきます。 【対応工程】 ・要件定義、設計、開発、リリース ・チームリーダー（管理メンバー3～4名程度）※リーダーのみ 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他

【作業内容】 (1) VOCプロジェクトにおいて、過去のプロジェクトドキュメントからAIを用いて顧客の声を抽出し、VOCとして再構成・蓄積・活用するアプリケーションを開発いたします。 開発を通じて業務部門への浸透、業務プロセス改善提案・推進を実施いたします。 (2) KPIツリープロジェクトにおいて、PowerBIおよびExcelマクロで構成された数値進捗管理ツールの運用保守を行います。 顧客とのコミュニケーションを通じた課題抽出、運用改善および機能拡張の提案を実施いたします。

【作業内容】 データエンジニアは、グローバルのデータマネジメント・ガバナンス業務を推進するためのデータ基盤を整備するポジションです。社内に存在するあらゆるデータに対して、全社横断のデータ基盤を構築し、各組織が自律的に分析、データを利活用できる環境を整備しています。このポジションでは、データエンジニアとして、社内のステークホルダに対して、自ら積極的にコミュニケーションをし、データを利活用するための基盤作りに努めていただきます。 - データエンジニアリングに関連する技術選定、設計や構築に関わる開発物のレビューを主体的に実施する - データアナリストや専門職のメンバーがデータ分析、機械学習などの業務を定常的に実施するための仕組み、環境整備をする - 法律関連の機密データを扱うため、個人情報保護法やその他の関連規制を踏まえたセキュアなデータ管理体制の設計・構築に携わる - データサイジング・コストを考慮しつつ、各ステークホルダが継続的かつ効率的にデータへアプローチできるセキュアなインフラを整備する - データ要件を元にしたデータの抽出ロジック、アルゴリズムを開発、運用する - 定常的に実行されるデータパイプラインの実行環境を、定義した要件に基づき、運用・保守する

【作業内容】 RPAを活用した業務効率化を目的とした開発・運用支援を担当します。Python（PyAutoGUI）を用いたRPA構築を中心に、新規RPAの設計・開発、既存RPAおよびPC環境の保守・運用を行います。 【求める人物像】 業務内容を理解し、既存RPAを参考にしながら自走できる方。テストや運用フェーズを丁寧に対応できる方。月末～月初の繁忙を理解し、柔軟に対応できる方。 【開発環境】 開発環境はMac、実行環境はWindowsで、環境差分を意識した対応が必要です。 【ポジションの魅力】 Pythonを用いたRPA開発で業務効率化に直接貢献できます。UiPath移植後は新規RPA構築が中心となり、裁量を持って対応可能です。

【作業内容】 大手金融事業会社（銀行）の開発部・次期情報系にて、AWSを活用した情報系基盤の開発・運用支援を担当します。具体的には、データパイプライン構築、AWSサービス連携、DB設計レビュー、ジョブフロー改善など基盤中核業務を担当します。 【求める人物像】 自律的に行動でき、ハンズオン作業に前向きな方を求めています。関係者との調整やコミュニケーションを円滑に行い、金融案件特有のルールやプロセスに柔軟に対応できる方を歓迎します。 【ポジションの魅力】 金融×AWS×データ基盤の中核を担うポジションで、市場価値の高い経験を積めます。長期継続前提の案件で、安定した参画が見込め、TableauやSnowflakeなど周辺技術にも関与でき、スキル拡張の余地が大きいです。

【作業内容】 Teradataのデータ参照に使用されていた同社製BIツールと同様の機能を持つBIツールの開発を担当します。スケジュールリカバリーに向けたポイント対応も含まれます。

【作業内容】 AWS関連：ECS、Lambda、Cognito、DynamoDB、API Gateway、AWS IoT Coreを用いた開発支援を行います。 【求める人物像】 自律的に考え、行動できる方を求めています。必要な情報を積極的に取りに行き、その正確性を確認できるコミュニケーション力が重要です。また、検証や差異確認を行い、会話で調整できる方が求められます。

【募集背景】 【作業内容】 AIチャット機能のリグレッションテスト実施、AI会議録機能の品質検証・テスト、AIエージェント機能の動作確認・検証、ユーザー受け入れテスト（UAT）の設計・実行、テストケースの作成・メンテナンス、バグレポートの作成・管理、開発チームとの連携によるプロダクト品質向上、AI SaaS プロダクトに関するQA業務を行います。 【開発環境】 開発言語はPython、TypeScript, Next.jsで、インフラはGCP、GPU cloud Servicesを使用しています。ツールとしてSlack, Confluence, Jira, Google Workspace, GitHubなどを活用しています。

【募集背景】 これからの会社のフェーズにおいて、マッチングアルゴリズムを進化させることで事業成長をより加速していくため、チームの強化を測っていきたいと考えております。 【作業内容】 サービス拡大に向け、ユーザーが利用する検索システムを起点にユーザーへ良質な体験を提供することをミッションになります。データ&AI戦略部でデータエンジニアをご担当いただきます。具体的には、検索システムの基盤設計 / 構築 / 運用、推薦（レコメンド）システムの基盤設計 / 構築 /運用、不正検知システムの基盤設計 / 構築 / 運用、データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守、データ分析ツールの管理・運用を行っていただきます。 【求める人物像】 会社のVISION、MISSIONを体現し、価値観、実現したい世界観に共感できる方や、どんなときでもヒトでなくコトにあたれる人、ミッションに向かって協働できる方、自分の領域を定めず、必要であればどんどん染み出していける方を求めています。 【開発環境】 言語：Ruby、Python データ転送：Embulk、Digdag、Fluentd DWH：BigQuery、Airflow データベース：MySQL データ分析ツール：DOMO ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：ASANA コミュニケーションツール：Slack 情報共有ツール： Confluence インフラ環境：GCP、AWS

【作業内容】 顧客企業（某国内大手IT関連）社員と協業し、製品化前のセキュリティ暗号システムにおけるAIエージェントを使用して、セキュリティ上で外部からの攻撃を行うPoCを実施します。設計　～　開発　～　テスト　～　納品を担当します。

【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】 ・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

【募集背景】 ユーザー数のさらなる増加を実現するためのサービス拡大を目指しているが、そのためにはサイトの信頼性を高めるSREの強化が重要なポイントと捉えています。SREとして、プロアクティブに施策を実施していけるようにチームに新たな方を迎えることで、組織強化を図りたいと考え増員募集をします。 【作業内容】 急拡大中の事業を牽引するSRE（Site Reliability Engineer）ポジションを任せします。 具体的には「どのようにしたらサービスをより多くの方に、より便利に使ってもらえるか」というユーザー視点に立ち、 仮説・実行・検証のサイクルを回しながら、サービスの信頼性を高めて頂きます。 ・SLA/SLO/SLIの設定・監視、モニタリング環境の改善 ・OS、ミドルウェアなどの継続的アップデート ・障害対応およびボトルネック調査・対応 ・AWSなど複数クラウドを使用したシステム環境の運用安定化 ・アーキテクチャ改善（マイクロサービス、API Gatewayの導入など） 【ポジションの魅力】 ・自身の技術をベースに、加速度高く信頼性向上を中心としたSRE施策に携わっていける。 ・新技術の調査 / 導入に積極的に関われる。 →マイクロサービス化を進めていたり、分散トレーシングの仕組み作り、カオスエンジニアリング、カナリアリリースなどの技術にも取り組んでいる。 ・まだまだSREとしての活動は完全ではない中で、組織の作り込みから携わることができる。 【開発環境】 ・言語：Go, Python, JavaScript, Ruby, PHP ・サーバ：AWS VPC, EC2, ECS, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, GCP Compute Engine, Amazon EKS, Kubernetes Engine ・サーバOS：Ubuntu, Amazon Linux ・データベース：Amazon Aurora MySQL ・検索エンジン：Elasticsearch, Cloudsearch ・サーバレス：Lambda, Cloud Functions ・プロビジョニング：Ansible, Docker ・オーケストレーション：Terraform, CloudFormation, Capistrano ・アプリケーションモニタリング：NewRelic, AWS X－Ray ・インフラモニンタリング：CloudWatch, Datadog, PagerDuty, Prometheus、Grafana ・ログ管理：Fluentd ・データ分析：Bigquery, Athena ・CI/CD：CircleCI, GitHub Actions, AWS CDK, Argo CD ・バージョン管理：GitHub

【作業内容】 ・LLMの研究開発支援 　- LLMベンチマーク用データの作成、評価実施 　- LLMのファインチューニング、評価結果の取りまとめ・報告、等 　- LLMの安全性向上に関するデータ作成、評価 【求める人物像】 ・複数名で業務を推進しているためコミュニケーション力は必要（お客様とのコミュニケーションが必須）

【作業内容】 ・AIプロダクト開発 - AIエージェントや音声処理など、LLM活用のバックエンドシステム設計・開発 - 自然言語処理パイプラインやAPIの構築・最適化 ・システムアーキテクチャ・インフラ - マイクロサービスによる分散システム設計・スケーラブルなAPI実装 - GCP・Kubernetes運用や大量データ対応のDB設計 - データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応) ・開発プロセス・品質向上 - CI/CDや自動テスト、監視・ログ分析などの開発基盤構築 - セキュリティ要件対応や品質向上のための運用改善 ・機械学習／AI - 機械学習モデルのデプロイ・MLOpsパイプライン構築 - 推論APIの最適化やA/Bテスト基盤の開発 ・チーム協働・技術推進 - 多職種チームとの協働開発・技術選定への参画 - 新技術調査・プロトタイプ開発やプロセス自動化推進 【開発環境】 ・開発言語：Python、TypeScript、Next.js、React ・インフラ：GCP、Docker ・作業環境：Mac

【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

【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】 現行の2システムを1つのシステムに統合しカスタマイズを行うプロジェクトで、契約管理（画面、帳票、データ連携用バッチ、保険料計算機能など）の開発を担当します。 要件定義から本番移行まで対応していただきます（本番リリースは2027年12月予定です）。 【ポジションの魅力】 このプロジェクトでは2つのシステムを統合するという重要な役割を担うことができ、幅広い技術と経験を積むことができます。 【開発環境】 - 開発言語: Python（画面/バッチ）、Java（帳票） 、SQL、シェルスクリプト - DB: MySQL - OS: Linux - FW: Django、PDFBox - その他: AWS、JP1、Adobe Acrobat Pro、CI/CD

【作業内容】 ・機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発に携わっていただきます。 ・技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただきます。 以下のいずれかのプロジェクトに参画いただく予定です。 - AIによるレベルデザイン支援プロジェクト - 自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト - パズルゲームのレベル生成（ステージ生成） - 大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト 等 【ポジションの魅力】 ・大手インターネット広告事業会社での経験を積んでいただけます。 ・現場には業務委託の技術者が多く在籍しておりますので、意見、提案なども言いやすい環境です。

【作業内容】 新機能や追加サービスに対するテスト設計/実行およびレビューを行います。 仕様レビュー、探索的テストを実施します。 E2Eテスト自動化（Autify等）による品質担保と効率化を行います。 開発/QAプロセス全体の改善およびアジリティ向上施策を実施します。 品質指標の策定、測定、不具合分析、品質改善施策の企画と実行を行います。 ドメイン理解を促進するナレッジ整備やオンボーディング支援を行います。 【開発環境】 バックエンド: Python（Django） フロントエンド: TypeScript, Angular, React インフラ: AWS DB: PostgreSQL, Aurora CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeDeploy 品質保証: Autify その他: Slack, JIRA, Confluence, CloudWatch, Datadog, redash

【作業内容】 オンライン議事録生成アプリの開発・保守を担当いただきます。 ・ミーティング録画（Google Meet / Zoom / Microsoft Teams）の安定性改善 ・議事録文字起こし基盤の非同期ワークフロー実装・安定性改善 ・リアルタイム音声機能の実装・保守 ・議事録アプリケーションとAIエージェント基盤システムとの連携実装 【開発環境】 開発言語：Python3,TypeScript / React / Next.js / Nest.js インフラ：GCP

RAG（Retrieval-Augmented Generation）案件です。 トラブルシューティング系の技術ドキュメントを参照しながら、ユーザーからの問い合わせに対して適切な回答を生成する仕組みを構築します。

【作業内容】 複数システムから連携されたデータをデータ連携基盤に取込み、学習内容を分析し、学習ポイントを可視化するWebアプリの不具合箇所の修正を行います。 【求める人物像】 Pythonの経験を活かしつつ、データ連携基盤の開発支援が可能な方 【開発環境】 Python, PostgreSQL, FastAPI, Django, Docker, Git

【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】 AWS環境の設計・構築を行います。 【求める人物像】 プロジェクトを一緒に完遂して頂ける様なスタンス・やる気のある方（重視）。キャッチアップ力、意欲のある方。

【作業内容】 AIエージェントアプリ開発(Dify)において、要件定義、設計、開発、リリースまでを担当していただきます。 【開発環境】 Dify、Python、AWS 他

【作業内容】 既存旅行検索アプリのバックエンド保守、回収を担当いただきます。クライアントから要件・仕様が下りてきたものを、開発していきますが、仕様調整のMTGに参加することがあります。 【開発環境】 バックエンド：AWS Lambda(Python)、DB：DynamoDB、RDS、SQS、フロント：Flutter

【作業内容】 損保会社様の代理店が使用する傷害新種保険の申込書作成システムの構築を担当します。オンライン化できていない約100商品について、AWS上にPython(Django)とCMS機能にて開発を進めています。保険料計算についてはExcel VBAで構築した保険料計算システムを各商品ごとに作成しています。 【開発環境】 AWS，Python（Django）

【作業内容】 既存製品の機能エンハンス作業を行います。作業内容には、Visual Studioを利用したC#でのプログラム開発・単体試験、Pythonのプログラム開発・単体試験、Linux上で動作するプログラムの結合試験・総合試験、設計書修正が含まれます。