お客様内にて開発中のSaaS型ヘッドレスCMSサービスの開発に携わっていただきます。 サブスクリプション決済システムの開発における設計・開発・テストを担当いただく想定です。

【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。

【概　要】：大手自動車メーカーBigData領域開発（Web） 　　　　　・大手自動車メーカーの「運転診断機能」という 　　　　　テーマ追加に伴うWeb開発。（スクラム採用） 　　　　　・メイン言語は Python。AWS上で Lambda ,ECS（Fargate）、 　　　　　StepFunctions等を使用したWebアプリ開発と 　　　　　維持管理が主内容となります。 　　　　　・具体定的な業務作業としては、アルゴリズムは顧客側で 　　　　　研究開発済みのGivenを利用、Spark等に 　　　　　ポーティングするスキームとなります。 【場　所】：完全フルリモート（関東近辺の方は初日のみ横浜、地方可） 【期　間】：10月～中長期 【スキル】：＜必須＞ 　　　　　・Pythonを用いたBigData関連の開発経験 　　　　　（データサイエンティストLikeな方歓迎） 　　　　　・AWS経験 　　　　　・設計経験 　　　　　＜尚可＞ 　　　　　・AWS Lambda、API Gateway、SQS、DynmoDB、 　　　　　Fargate、Kinesis Data Streamsの利用経験 　　　　　・SAM(ServerlessApplicationModel)で 　　　　　管理されたシステムの開発経験 　　　　　・CI/CDが整備されている環境 　　　　　（AWS CodeCommit・CodePipeline・CodeBuild）での開発経験

【作業内容】 ・SNSデータの取り込み・改修 【開発環境】 ・Python ・Google Cloud ・GCS ・BigQuery ・Workflows ・CloudRun / CloudFunctions

【募集背景】 MVP検証終了後、初期パートナー導入と機能拡張を並行する成長フェーズにおいて、導入社数拡大に伴い価値検証から本番運用までを高速に繋ぐフォワードデプロイドエンジニアを募集しております。 【作業内容】 顧客要件の分解を行い、PoC設計から最小実装、本番化まで一連のプロセスを担当していただきます。実運用ワークフローの文書化およびエージェントやタスク定義への落とし込み、Evalsの作成と品質計測、ログやプロンプトデータの分析・改善も行っていただきます。また、内製ツールやスクリプト作成による反復作業の自動化、SDKおよび開発者ドキュメントの改善（顧客フィードバックの反映）にも取り組んでいただきます。 【求める人物像】 最短で価値を届ける実行力があり、学びをテンプレートや仕組みに還元できる方を求めております。顧客価値とプロダクト進化を直結させる思考を持ち、変化を楽しみながら学習ループを高速化できる方、周囲を巻き込みながら推進できる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 顧客要件の整理からPoC、本番運用まで一気通貫で関わることで、顧客価値創出とプロダクト成長の両面に深く貢献できるポジションです。LLMやRAGなど最新の技術スタックに触れながら、内製ツールや標準化の仕組みづくりを通じてプロダクト全体のスケールに寄与していただけます。 【開発環境】 フロントエンドはReactやNext.js、Chrome Extensionを用いて開発しております。バックエンドはTypeScript（Hono/Drizzle）およびPythonを利用し、データベースはPostgreSQLとQdrant（ベクトルDB）を採用しております。インフラはAWSとTerraform、CI/CDはGitHub Actions、監視はDatadogを使用し、AI関連はOpenAIやAnthropicのAPI等を活用しております。

・Chatサービスの負荷テストでは「Python × FastAPI」から「Golang × Echo」に改修したサービスの負荷テストを行う。負荷テストのツールとてしてはLocustを利用。テストコードを作成しパフォーマンスの測定・チューニングを行う。 ・トークンベース認証システムの改修では「Ruby on Rails」から「Golang × Echo」への改修を行う。 ・マイクロサービスアーキテクチャのシステム開発では主に制御部分の実装を担当し「Golang　 × PostgreSQL × MQ」を用いた開発を行う。 ・インフラ構築としてGoogle Cloud(GKE)を利用し、Dockerイメージの作成やKubenetesのリソースの作成も行う。 ・テーブルのマイグレーションやSQLクエリのコストを調査し、パフォーマンス改修も行う。 ・GitLabCIを用いたテストも行う。

【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】 AIを用いた製品の設計・開発を担当いただきます。フロントエンド開発やアーキテクチャ設計と開発、コード品質と継続性改善と保守を含みます。また、メンバー教育とチームビルディング支援なども行っていただきます。 【ポジションの魅力】 ChatGPT等のAI関連の技術を利用した業務効率化ツールを提供している企業で働くことで、新しい技術情報も学べる環境です。 【開発環境】 Python・TypeScript(Next.js・React.js), Linux, GCP, Github, Slack, Google Workspace, Confluence, Jira, Circle CI, Jenkinsなどを活用しています。

【募集背景】 ML審査に対応した新規審査基盤の開発および既存システムとの連携強化を目的としてML審査基盤の構築を行います。 【作業内容】 AWS上におけるML審査基盤の設計・構築を行っていただきます。コンテナ（ECS Fargate）またはサーバーレス（Lambda）を用いたアーキテクチャ設計、VPC設計などのインフラ構築を担当していただきます。Python（FastAPI / Flask 等）でのバックエンドAPI開発や、React／Vue等を用いたダッシュボードのフロントエンド開発も行っていただきます。また、SQS／SNS等を用いた非同期メッセージングアーキテクチャの設計や、Terraformを用いたIaCによる環境管理も担当していただきます。 【求める人物像】 クラウドネイティブなアーキテクチャに関心を持ち、自ら主体的に設計・実装を進められる方を求めています。複数のステークホルダーと協調しながら要件を整理し、既存システムとの共存を意識した柔軟な提案・調整ができる方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 AWS上でML推論を見据えた審査基盤の設計から開発まで一貫して携わることができ、インフラからバックエンド、フロントエンドまで幅広い技術スタックを経験できます。コンテナやサーバーレス、IaCなど最新のクラウド技術を実案件で活用しながらスキルを高めていただけます。 【開発環境】 AWSをメインとしたクラウド環境上で、ECS FargateやLambdaによるアーキテクチャを採用いたします。バックエンドはPython（FastAPI / Flask）、フロントエンドはReact／Vue等、インフラ管理にはTerraform、メッセージングにはSQS／SNSを利用いたします。

【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。

バックエンドを中心としつつもフロントからバックまで一気通貫で開発を担っていただきます。 また新規プロダクトの初期開発にも携わっていただくこともあります。 ≪具体的な業務内容≫ ・サービス仕様の設計および検討 ・システムのアーキテクチャ設計および検討 ・サーバサイドをメインとしたコーディングおよびテスト ・Java、Ruby、Python、Goいずれかの言語でのWebアプリケーションの開発経験 ・Web API及びデータモデル設計の経験 ・クラウドインフラを使った開発経験 ・Dockerを利用した開発経験

・Python (Django)でのAPI開発 ・インフラ構築 ・IaCツールを用いたインフラ構築 ・システム監視基盤構築・運用　etc.

コード生成AIの活用を主眼とした旧システムのモダナイズを主に担当いただきます。　　　　 CursorのようなエディタやGitHub Copilotのような生成AIツールをフル活用し、 VB6.0コードをモダナイズしPythonベースのツールに 「書き直し」「その手順を標準化していく」ような開発を行っていただきます。

【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

通信系企業にてPython＋AWSを活用したシステム開発に携わっていただきます。 主な環境は下記の通りです。 言語：Python フレームワーク：FastAPI プラットフォーム：Docker 開発SW：JIRA/Confluence、Microsoft Teams、Microsoft Office全般、Slack、Git、Cacoo DB知識：MySQL 開発環境：macOS

【募集背景】 既存の旅行検索アプリの機能拡張および安定運用のため、バックエンド開発体制を強化する目的で募集を行っております。 【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、共有された要件や仕様に基づいて機能開発や改修を行っていただきます。また、仕様調整に関する打ち合わせに参加し、技術的な観点からの検討や提案も行っていただきます。 【求める人物像】 クライアントとのコミュニケーションを円滑に行いながら、要件や仕様を正確に理解し、自走して開発を進められる方を求めております。既存サービスのコードを読み解きながら、品質と保守性を意識した開発ができる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 旅行検索アプリというユーザー数の多いサービスに関わりながら、サーバーレスアーキテクチャやクラウドネイティブな技術スタックを活用した開発経験を積むことができます。クライアントとの距離が近く、要件検討から開発まで一貫して携わることで、ビジネス理解と技術力の双方を高められる環境です。 【開発環境】 バックエンドはAWS Lambda（Python）を中心とした構成で、DynamoDBやRDS、SQSなどのマネージドサービスを利用しております。フロントエンドにはFlutterが採用されており、アジャイルやスクラムの手法を用いてチーム開発を行っております。

【募集背景】 AIを活用したプロダクトの機能拡充および品質向上のための開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 AIを活用したプロダクトの設計・開発を担当していただきます。ある程度設計は固まっていますが、AI開発の知見を活かした提案を行いながら開発していくスタイルとなります。設計、開発、テスト、リリースまで一連の工程をご担当いただきます。具体的には、AI連携APIの開発、データ連携やバッチ処理、プロンプトの調整および精度評価などを行っていただきます。 【求める人物像】 AIを活用したプロダクト開発に強い関心を持ち、自ら積極的に提案しながら開発を進めていただける方を求めています。新しいツールや技術のキャッチアップに前向きで、柔軟に設計変更や改善に対応できる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 AI連携APIやプロンプト設計など、先端的なAI技術を活用したプロダクト開発に携わることができます。TypeScriptやPythonに加え、DifyやOpenAI APIといったツールを活用しながら、設計からリリースまで一貫して関わることで、プロダクト開発の経験を広く積むことができます。 【開発環境】 TypeScript（フロント）、Python、Dify、OpenAI APIなどを利用した開発環境となります。

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、 分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。

・PythonでのAPI開発 ・新機能の追加開発や既存機能の改修 ・設計や実装の見直し ・技術的負債の解消　etc.

【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】 ①SQLのレビュー・品質チェック業務(80%) - チームメンバーが作成したSQLが要件に適合しているかの確認 - データ正確性・パフォーマンス・可読性などの確認 - エンドユーザー向けのデータを扱うため、高い精度でのレビューが求められます ②BIツール（DOMO）を活用したデータ分析基盤の構築・運用(20%) - DOMOのダッシュボード/レポートの設計・開発・運用 - BIツールにデータを取り込むためのSQLの記述（データ抽出・集計・加工） - Pythonを用いたデータ処理作業（データ処理の実行・ログ確認など）

・AWSを基盤とした ○ iOSアプリから接続されるAPIの開発 ○ 大規模データを取り扱うデータパイプラインの構築 ○ 各種インフラ構築

【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】 大手鉄道会社や大手通信企業における生成AI活用の土台となるAIエージェント基盤を新規構築するプロジェクトに参画いただきます。 【作業内容】 顧客要求一覧の整理などの要求整理支援を行います。要件一覧の整理・作成など要件定義支援を行います。AIエージェント基盤の機能設計や設計書（基本設計書・詳細設計書）等の作成を行います。Python等を用いたAIエージェント実装やAzure OpenAI Service・Azure Functions等の実装を行います。単体テスト・結合テストの実施やテスト計画書・テスト仕様書の作成を行います。顧客要望に基づく製品説明資料等の各種資料作成も行います。 【求める人物像】 顧客要求や技術的論点を整理しながら関係者と建設的な議論をリードし、納得感のある合意形成へ導くことができる方を求めています。技術タスクを自ら設計し進捗を管理しながら、品質を意識して主体的に推進いただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 既存システムへの単なる機能追加ではなく、企業の今後の生成AI利活用を支えるAIエージェント基盤そのものの構築フェーズから参画することができます。要件整理・設計・開発・テストまで一連のプロセスに携わりながら、大手企業の生成AI活用基盤づくりに一から関わる経験を積むことができます。 【開発環境】 Azureをベースとしたクラウド環境上で、Azure OpenAI ServiceやAzure Functionsを活用しつつ、Python等を用いてAIエージェントを実装する開発環境となります。

【募集背景】 受託プロジェクトの急増に伴い、提案フェーズから本番稼働までを一気通貫でリードできる体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 最先端の生成AI（LLM）技術を活用し、エンタープライズ企業の変革を支援するプロジェクトに参画していただきます。自社開発の国産LLMおよび高精度RAGを活用したAI実装基盤プロダクトを軸に、大手製造業を中心とした顧客への導入を推進していただきます。顧客の業務要件やシステム環境に応じたカスタマイズを前提とした、PoC、本番導入支援、RAG高度化、AIエージェント構築を含む受託プロジェクトに携わっていただきます。 具体的には、顧客への新規提案時における技術的支援およびコンサルティング、プロジェクト提案・PoC・受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定、顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）、プロジェクトに必要な技術を分解し適切な担当エンジニアを定義する業務を行っていただきます。また、技術的側面からプロジェクトをリードおよびサポートし、アーキテクチャ図の読解に基づきシステム的な制約や条件を明確化していただきます。さらに、顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまで一気通貫で伴走していただきます。 【求める人物像】 実装できる経営参謀の定義に共感し、技術とビジネスの両方の視点からプロジェクトを推進できる方を求めております。自律的に動いていける強いオーナーシップと実行力を持つ方、前例のない技術的課題にも臆せず、ある程度決められた枠組みの中で技術的な判断を迅速かつ正確に下せる論理的思考力を持つ方にご活躍いただきたいと考えております。 【開発環境】 自社開発国産LLM、高精度Agentic RAG、AI実装支援プラットフォーム、AWS / Google Cloud 等のインフラ環境、Python / 各種LLMライブラリを利用しております。

クライアントの顧客管理システムの開発・保守をご支援いただきます。 元請けのプロパーをPMとして、システムの設計・開発・テストまでご担当いただきます。 具体的な業務としては下記となります。 ・既存システムへの追加機能の開発 ・保守作業 ・システム刷新に向けた検討　など 既存システム調査などに加え、ご希望やスキルによってはクライアントへの説明や調整もご担当いただきます。

【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でのVisual RAGニーズの急増や、VLMを活用したドキュメント構造化のPoC実施からプロダクト組み込みまでの運用改善、パイプライン構築を担うR&Dリソース強化のため、AI R&Dエンジニア（VLM・マルチモーダル）を募集しています。 【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/フレームワークはPython、TypeScript、Vue.js、Node.jsです。 コンテナはDockerです。 IaCはTerraformです。 クラウドはAWS、Azureです。