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機械学習・データ活用 LaravelのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 7

1~7件を表示

レバレジーズ株式会社

レバレジーズ株式会社

CTO室/渋谷/開発/テックリード

プロダクトマネージャー(PdM)

-

正社員

東京都(渋谷区)

役割 toC、toB、社内向けシステム含め、様々なユーザの声を聞きつつ、フルスタックに開発に携わっていただきます。 既存サービスの最適化を進めるプロジェクトにおいては、事業・マーケ・開発の3者を巻き込みながら、技術面をリードする立場として設計方針の策定や改善提案を行っていただきます。 また、レバテックが保有する日本最大級のデータの価値を最大化するためにプロダクトとオペレーションの観点から再設計していくプロジェクトが進行しており、設計や開発推進に携わっていただきます。 業務内容の例 ●フロント、バックエンド、インフラを一気通貫し、複数システムにまたがるアーキテクチャ設計 ● 担当サービスの新規機能開発と継続的改善のマネジメント ●アジャイルを通じた開発プロセス改善や、プロジェクトの目的に応じた体制構築 ●コードレビュー/最適な内部品質の探索や技術的負債への方針策定 ●新技術導入調査/チームへの導入推進 等 具体的なサービス例 ●[レバテックフリーランス](https://freelance.levtech.jp/) [レバテッククリエイター](https://creator.levtech.jp/) ●[レバテックキャリア](https://career.levtech.jp/) [レバテックダイレクト](https://levtech-direct.jp/) ●[レバテックルーキー](https://rookie.levtech.jp/) ●[レバテックプラットフォーム](https://platform.levtech.jp/) ●[レバテックID](https://tech.leverages.jp/entry/2022/08/08/184428) ●[上記レバテックのサービスを支えるマイクロサービス群](https://tech.leverages.jp/entry/2022/01/12/182827) 進行中のプロジェクト例 ●レバテックへのユーザ登録体験の最適化 レバテックIDという認証・認可基盤を元に、いかにユーザがストレスなくサービスを受けられるかを考え、営業やマーケティングメンバーと協力しつつ最適なUXを探り、施策を作って開発していくプロジェクト ●マスタデータの最適化、機械学習エンジンとの連携(MLOps)を通じたマッチングの効率化 エンジニアと企業のデータの最適化を行い、ユーザ自身やキャリアアドバイザーがよりマッチする相手(企業もしくはエンジニア)を探すことができる基盤を整えていくプロジェクト ●複数システム連携部分のアーキテクチャ再設計 システム統合、モノレポ化、モジュラーモノリス化など、様々なアーキテクチャを考えつつシステム連携のあるべき姿に向けて設計と再構築(実装)を行っていくプロジェクト ●オブザーバビリティ(o11y)の強化 マイクロサービスのシステム間トレーシング・APMや、事業目標に応じたSLI/SLOの策定を通じて開発体験の改善や可観測性を高めるプロジェクト 他にも様々なプロジェクトが進行・計画されています。 全てに関わるわけではなく、ご志向と適性に合わせてどんなプロジェクトに携わっていただくか、一緒にミッションを考えさせていただきたいです。 開発組織について レバレジーズグループでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、自社サービス開発を行っております。 CTO室について CTO室は、2023年11月に立ち上げた組織となります。 現在はレバテック社長直下の組織として、配下1名体制で主にシステム戦略を立てる動きをしています。 直近で3~4名体制を目指しており、それぞれが得意分野を元に、システム戦略策定に関わる動き、また戦略を元に他開発メンバーを巻き込んでフルスタックに開発を主導していく動きを期待しています。 開発組織は、正社員・業務委託メンバー合わせて80名ほどの体制になっています。 ▼詳細は以下の記事をご確認ください [「日本を、IT先進国に。」に向けて、レバテックCTO室を設立。](https://tech.leverages.jp/entry/2023/10/02/130539) 開発環境 開発言語・フレームワーク: ・TypeScript-Node.js、React.js / Next.js、Vue.js / Nuxt.js、NestJS、Frourio ・PHP-Laravel ・Dart-Flutter インフラストラクチャ:AWS-EC2、ECS、S3、RDS、ElastiCache、Lambda、Opensearch、SQS、EventBridge、Amplify 他 DB:MySQL(AWS Aurora) 構成管理ツール:CDK、Terraform CI/CD:Github Actions 監視ツール:Cloudwatch、Datadog その他:Docker、GitHub、gRPC、GraphQL、StoryBook 開発マシン:Mac Book Pro

Datadog

Docker

React

Flutter

NestJS

GitHub

Amazon CloudWatch

Next.js

Amazon CloudFront

TypeScript

AWS

CircleCI

Node.js

Nuxt.js

Vue.js

Laravel

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

メガベンチャー

CTO室/渋谷/開発/テックリード

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

役割 toC、toB、社内向けシステム含め、様々なユーザの声を聞きつつ、フルスタックに開発に携わっていただきます。 既存サービスの最適化を進めるプロジェクトにおいては、事業・マーケ・開発の3者を巻き込みながら、技術面をリードする立場として設計方針の策定や改善提案を行っていただきます。 また、レバテックが保有する日本最大級のデータの価値を最大化するためにプロダクトとオペレーションの観点から再設計していくプロジェクトが進行しており、設計や開発推進に携わっていただきます。 業務内容の例 ●フロント、バックエンド、インフラを一気通貫し、複数システムにまたがるアーキテクチャ設計 ● 担当サービスの新規機能開発と継続的改善のマネジメント ●アジャイルを通じた開発プロセス改善や、プロジェクトの目的に応じた体制構築 ●コードレビュー/最適な内部品質の探索や技術的負債への方針策定 ●新技術導入調査/チームへの導入推進 等 具体的なサービス例 ●[レバテックフリーランス](https://freelance.levtech.jp/) [レバテッククリエイター](https://creator.levtech.jp/) ●[レバテックキャリア](https://career.levtech.jp/) [レバテックダイレクト](https://levtech-direct.jp/) ●[レバテックルーキー](https://rookie.levtech.jp/) ●[レバテックプラットフォーム](https://platform.levtech.jp/) ●[レバテックID](https://tech.leverages.jp/entry/2022/08/08/184428) ●[上記レバテックのサービスを支えるマイクロサービス群](https://tech.leverages.jp/entry/2022/01/12/182827) 進行中のプロジェクト例 ●レバテックへのユーザ登録体験の最適化 レバテックIDという認証・認可基盤を元に、いかにユーザがストレスなくサービスを受けられるかを考え、営業やマーケティングメンバーと協力しつつ最適なUXを探り、施策を作って開発していくプロジェクト ●マスタデータの最適化、機械学習エンジンとの連携(MLOps)を通じたマッチングの効率化 エンジニアと企業のデータの最適化を行い、ユーザ自身やキャリアアドバイザーがよりマッチする相手(企業もしくはエンジニア)を探すことができる基盤を整えていくプロジェクト ●複数システム連携部分のアーキテクチャ再設計 システム統合、モノレポ化、モジュラーモノリス化など、様々なアーキテクチャを考えつつシステム連携のあるべき姿に向けて設計と再構築(実装)を行っていくプロジェクト ●オブザーバビリティ(o11y)の強化 マイクロサービスのシステム間トレーシング・APMや、事業目標に応じたSLI/SLOの策定を通じて開発体験の改善や可観測性を高めるプロジェクト 他にも様々なプロジェクトが進行・計画されています。 全てに関わるわけではなく、ご志向と適性に合わせてどんなプロジェクトに携わっていただくか、一緒にミッションを考えさせていただきたいです。 開発組織について レバレジーズグループでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、自社サービス開発を行っております。 CTO室について CTO室は、2023年11月に立ち上げた組織となります。 現在はレバテック社長直下の組織として、配下1名体制で主にシステム戦略を立てる動きをしています。 直近で3~4名体制を目指しており、それぞれが得意分野を元に、システム戦略策定に関わる動き、また戦略を元に他開発メンバーを巻き込んでフルスタックに開発を主導していく動きを期待しています。 開発組織は、正社員・業務委託メンバー合わせて80名ほどの体制になっています。 ▼詳細は以下の記事をご確認ください [「日本を、IT先進国に。」に向けて、レバテックCTO室を設立。](https://tech.leverages.jp/entry/2023/10/02/130539) 開発環境 開発言語・フレームワーク: ・TypeScript-Node.js、React.js / Next.js、Vue.js / Nuxt.js、NestJS、Frourio ・PHP-Laravel ・Dart-Flutter インフラストラクチャ:AWS-EC2、ECS、S3、RDS、ElastiCache、Lambda、Opensearch、SQS、EventBridge、Amplify 他 DB:MySQL(AWS Aurora) 構成管理ツール:CDK、Terraform CI/CD:Github Actions 監視ツール:Cloudwatch、Datadog その他:Docker、GitHub、gRPC、GraphQL、StoryBook 開発マシン:Mac Book Pro

-

東京都(渋谷区)

Datadog

Docker

React

Flutter

NestJS

GitHub

Amazon CloudWatch

Next.js

Amazon CloudFront

TypeScript

AWS

CircleCI

Node.js

Nuxt.js

Vue.js

Laravel

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

メガベンチャー

レバレジーズ株式会社

レバレジーズ株式会社

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

【DX】Webエンジニア/ 東京

AI・機械学習(LLM)エンジニア

430~900万円

正社員

東京都(渋谷区)

顧客である大手事業会社に対して、顧客直で開発プロジェクトへ参画していただきます。 弊社の現場マネージャー、エンジニアと一緒に、ISTチームとして上流から下流まで一気通貫で携わっていただきます。 ■業務詳細 要件定義~設計~開発~テスト~リリース・リリース後対応など、 上流から下流まで一気通貫でご対応いただきます。 参画直後は、ご自身のこれまでの経験+αをお任せして、 徐々に対応範囲を広げていっていただくケースが多いです。 弊社社員がいる現場(3名~20名)で、業務インプットの支援体制などもある環境で入っていただけるので、 参画からの立ち上がりもスムーズに行えます。 ※案件事例※ ①業務内容 大手証券会社のAI CoE組織にて、LLMと連携したAIアプリケーションのバックエンド開発をご担当いただきます。 AIを活用した新規アプリケーション開発、および既存アプリケーションのエンハンス開発が主な業務です。 アジャイル(スクラム)開発を採用しており、企画段階から顧客と密に連携し、 要件定義、設計、実装、テスト、リリースまで一気通貫で携わっていただきます。 当社からは既に8名のエンジニアがチームとして参画しており、フォロー体制も万全です。 安心して業務にキャッチアップし、パフォーマンスを発揮できる環境です。 ②技術スタック・使用ツール 言語:Java (Spring Boot), Python フロントエンド:Angular, React データベース:MySQL など 開発手法:アジャイル(スクラム) その他:生成AI, LLM 【主要な開発言語】 バックエンド :Java(Spring Framework) / PHP(Laravel) / Go / Ruby …etc フロントエンド:JavaScript(Vue.js / React.js / Angular) / TypeScript モバイル   :Kotlin / Swift / React Native / Flutter ■入社直後のプロジェクト参画イメージ まずはこれまでの経験に応じたフェーズを担当していただきます。 初月はPCセットアップ・環境構築から始まり、 業務把握のためのインプット・ドキュメント読み込み・弊社社員との会話、 上記と並行しながら、徐々に業務にも入っていただきます。 ■参画時のサポート体制 弊社は2次請け・3次請けのSES企業から転職されてくる方が多くいますが、 仕事の進め方や業務上の困りごと・相談事項などは、弊社社員に聞ける環境があります。 Slack等を使ったライトなコミュニケーションも取りやすいため、 スムーズに立ち上がれる方が多いです。 単なる連絡だけでなく、チーム全体で「みんなで話し合いながら問題に立ち向かう」文化が根付いています。 自分の意見を話しやすい環境で、主体性を発揮しながら働けるため、充実感を持って働くことができます。 ※特に、議論や話し合いを通じてチームで物事を進めることにやりがいを感じる方にはフィットする環境です。

iOS

Android

React

Java

Flutter

React Native

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

Vue.js

Laravel

Angular

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

【DX】Webエンジニア/ 東京

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

顧客である大手事業会社に対して、顧客直で開発プロジェクトへ参画していただきます。 弊社の現場マネージャー、エンジニアと一緒に、ISTチームとして上流から下流まで一気通貫で携わっていただきます。 ■業務詳細 要件定義~設計~開発~テスト~リリース・リリース後対応など、 上流から下流まで一気通貫でご対応いただきます。 参画直後は、ご自身のこれまでの経験+αをお任せして、 徐々に対応範囲を広げていっていただくケースが多いです。 弊社社員がいる現場(3名~20名)で、業務インプットの支援体制などもある環境で入っていただけるので、 参画からの立ち上がりもスムーズに行えます。 ※案件事例※ ①業務内容 大手証券会社のAI CoE組織にて、LLMと連携したAIアプリケーションのバックエンド開発をご担当いただきます。 AIを活用した新規アプリケーション開発、および既存アプリケーションのエンハンス開発が主な業務です。 アジャイル(スクラム)開発を採用しており、企画段階から顧客と密に連携し、 要件定義、設計、実装、テスト、リリースまで一気通貫で携わっていただきます。 当社からは既に8名のエンジニアがチームとして参画しており、フォロー体制も万全です。 安心して業務にキャッチアップし、パフォーマンスを発揮できる環境です。 ②技術スタック・使用ツール 言語:Java (Spring Boot), Python フロントエンド:Angular, React データベース:MySQL など 開発手法:アジャイル(スクラム) その他:生成AI, LLM 【主要な開発言語】 バックエンド :Java(Spring Framework) / PHP(Laravel) / Go / Ruby …etc フロントエンド:JavaScript(Vue.js / React.js / Angular) / TypeScript モバイル   :Kotlin / Swift / React Native / Flutter ■入社直後のプロジェクト参画イメージ まずはこれまでの経験に応じたフェーズを担当していただきます。 初月はPCセットアップ・環境構築から始まり、 業務把握のためのインプット・ドキュメント読み込み・弊社社員との会話、 上記と並行しながら、徐々に業務にも入っていただきます。 ■参画時のサポート体制 弊社は2次請け・3次請けのSES企業から転職されてくる方が多くいますが、 仕事の進め方や業務上の困りごと・相談事項などは、弊社社員に聞ける環境があります。 Slack等を使ったライトなコミュニケーションも取りやすいため、 スムーズに立ち上がれる方が多いです。 単なる連絡だけでなく、チーム全体で「みんなで話し合いながら問題に立ち向かう」文化が根付いています。 自分の意見を話しやすい環境で、主体性を発揮しながら働けるため、充実感を持って働くことができます。 ※特に、議論や話し合いを通じてチームで物事を進めることにやりがいを感じる方にはフィットする環境です。

430~900万円

東京都(渋谷区)

iOS

Android

React

Java

Flutter

React Native

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

Vue.js

Laravel

Angular

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

【ラボ】PM

プロジェクトマネージャー(PM)

800~1,400万円

正社員

東京都(渋谷区)

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

JavaScript

Java

Microsoft Azure

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Laravel

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

【ラボ】PM

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

800~1,400万円

東京都(渋谷区)

JavaScript

Java

Microsoft Azure

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Laravel

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社システムアイ

株式会社システムアイ

FDE(Forward Deployed Engineer:フォワード・デプロイド・エンジニア)

データエンジニア

400~1,500万円

正社員

東京都(中央区日本橋馬喰町)

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript           Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:     Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell           SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest           API Gateway(Kong / APIGW )           gRPC / Protocol Buffers           SDD(Spec Driven Development) モバイル:     Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:    AWS/Azure/Google Cloud           Kubernetes(EKS / GKE)           IaC(Terraform / CDK / Pulumi)           GitOps(ArgoCD / FluxCD)           サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers)           デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など)           SREプラクティス SaaS/OSS活用:   Slack/Teams           GoogleWorkspace/Backlog/Box           Auth0 / Firebase Auth           GitHub Actions / GitLab CI           Cloudflare/Datadog データ/AI層:    Gemini/ChatGPT/ClaudCode/           Devin/cursor/Antigravity           Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma)           RAG基盤(Retrieval Augmented Generation)           Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store)           BigQuery / Snowflake           MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow)           オブザーバビリティ           (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

React Native

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

NestJS

Kubernetes

Microsoft Azure

Snowflake

Flutter

Rails

JavaScript

React

MLOps

Datadog

GitLab

Django

BigQuery

生成AI・LLM

Backlog

Next.js

Spring Boot

TypeScript

AWS

Swift

Slack

Dart

Vue.js

Firebase

Terraform

Laravel

Angular

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

転勤なし

生成AI開発ツール導入

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

FDE(Forward Deployed Engineer:フォワード・デプロイド・エンジニア)

データエンジニア

正社員

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層: TypeScript /JavaScript           Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:     Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell           SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest           API Gateway(Kong / APIGW )           gRPC / Protocol Buffers           SDD(Spec Driven Development) モバイル:     Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:    AWS/Azure/Google Cloud           Kubernetes(EKS / GKE)           IaC(Terraform / CDK / Pulumi)           GitOps(ArgoCD / FluxCD)           サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers)           デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など)           SREプラクティス SaaS/OSS活用:   Slack/Teams           GoogleWorkspace/Backlog/Box           Auth0 / Firebase Auth           GitHub Actions / GitLab CI           Cloudflare/Datadog データ/AI層:    Gemini/ChatGPT/ClaudCode/           Devin/cursor/Antigravity           Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma)           RAG基盤(Retrieval Augmented Generation)           Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store)           BigQuery / Snowflake           MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow)           オブザーバビリティ           (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

400~1,500万円

東京都(中央区日本橋馬喰町)

React Native

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

NestJS

Kubernetes

Microsoft Azure

Snowflake

Flutter

Rails

JavaScript

React

MLOps

Datadog

GitLab

Django

BigQuery

生成AI・LLM

Backlog

Next.js

Spring Boot

TypeScript

AWS

Swift

Slack

Dart

Vue.js

Firebase

Terraform

Laravel

Angular

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

転勤なし

生成AI開発ツール導入

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

株式会社カカクコム

株式会社カカクコム

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データエンジニア

700万円~

正社員

東京都(渋谷区宇田川町)

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

PHP

MySQL

Haskell

AWS

Vue.js

Laravel

Redis

育児支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データエンジニア

正社員

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

700万円~

東京都(渋谷区宇田川町)

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

PHP

MySQL

Haskell

AWS

Vue.js

Laravel

Redis

育児支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

株式会社DYM

株式会社DYM

20代600万~840万スタート【経験者のみ募集(経験2年以上)!】CTO候補 フルスタックエンジニア

テックリード

600~840万円

正社員

東京都(品川区)

最新技術を駆使した課題解決に向けたシステム開発エンジニアの募集 <システム部DX推進課について> DYMグループのデータ活用と業務効率化を推進し、AIや数理モデルを駆使して組織の成長を加速させる、成長著しいDX推進課で活躍しませんか? 最新の技術環境で、これからの成長を支えるコアメンバーとして参加いただける方を求めています! 具体的な職務内容 DX推進課では、DYMグループ全体の業務効率化を実現するために、最新のデジタル技術を駆使して業務プロセスの最適化に取り組んでいます。 具体的には、以下の業務をお任せします 各組織の業務効率化支援やコンサルティング ●業務分析・課題抽出(業務フローの可視化、非効率なプロセスの洗い出し) ●WebスクレイピングやRPA、外部API連携を活用した業務効率化 ●数理モデルや統計的手法を用いたデータ分析(AIによる意思決定支援) ●分散管理された情報をDB化により一元管理(データの整合性の向上と迅速なアクセスの実現) ※スキルや経験に応じた業務を担当していただきます。 技術スタック 幅広いスキルセットを活かして、以下の技術に触れることができる環境です 言語:Python、Rust、Go、C#、PHP、HTML/CSS、JavaScript、TypeScript フレームワーク:Laravel、Django、Vue.js、Next.js、React.js、Node.js インフラ/ツール:AWS(EC2、ECS、Step Functions、DynamoDB、RDS、Amplify、Bedrock、S3など)、Git、Docker、WordPress、Slack データベース:MySQL、PostgreSQL、MongoDB その他:Tailwind CSS、LangChain、Pandas 以上の技術を駆使し、成長と挑戦ができる環境が整っています。 一日のスケジュール(例) 09:00~11:00:開発タスク 11:00~12:00:技術会議 12:00~13:00:開発タスク 13:00~14:00:休憩 14:00~15:00:社内組織ミーティング 15:00~18:00:開発タスク 18:00~19:00:部署内ミーティング(進捗確認および翌日のタスク整理) スケジュールは柔軟に調整可能で、効率的な開発とコミュニケーションを重視しています。

Django

Tailwind CSS

Docker

PostgreSQL

React

JavaScript

Java

Rails

Linux

GitHub

MongoDB

Python

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Laravel

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

20代600万~840万スタート【経験者のみ募集(経験2年以上)!】CTO候補 フルスタックエンジニア

テックリード

正社員

最新技術を駆使した課題解決に向けたシステム開発エンジニアの募集 <システム部DX推進課について> DYMグループのデータ活用と業務効率化を推進し、AIや数理モデルを駆使して組織の成長を加速させる、成長著しいDX推進課で活躍しませんか? 最新の技術環境で、これからの成長を支えるコアメンバーとして参加いただける方を求めています! 具体的な職務内容 DX推進課では、DYMグループ全体の業務効率化を実現するために、最新のデジタル技術を駆使して業務プロセスの最適化に取り組んでいます。 具体的には、以下の業務をお任せします 各組織の業務効率化支援やコンサルティング ●業務分析・課題抽出(業務フローの可視化、非効率なプロセスの洗い出し) ●WebスクレイピングやRPA、外部API連携を活用した業務効率化 ●数理モデルや統計的手法を用いたデータ分析(AIによる意思決定支援) ●分散管理された情報をDB化により一元管理(データの整合性の向上と迅速なアクセスの実現) ※スキルや経験に応じた業務を担当していただきます。 技術スタック 幅広いスキルセットを活かして、以下の技術に触れることができる環境です 言語:Python、Rust、Go、C#、PHP、HTML/CSS、JavaScript、TypeScript フレームワーク:Laravel、Django、Vue.js、Next.js、React.js、Node.js インフラ/ツール:AWS(EC2、ECS、Step Functions、DynamoDB、RDS、Amplify、Bedrock、S3など)、Git、Docker、WordPress、Slack データベース:MySQL、PostgreSQL、MongoDB その他:Tailwind CSS、LangChain、Pandas 以上の技術を駆使し、成長と挑戦ができる環境が整っています。 一日のスケジュール(例) 09:00~11:00:開発タスク 11:00~12:00:技術会議 12:00~13:00:開発タスク 13:00~14:00:休憩 14:00~15:00:社内組織ミーティング 15:00~18:00:開発タスク 18:00~19:00:部署内ミーティング(進捗確認および翌日のタスク整理) スケジュールは柔軟に調整可能で、効率的な開発とコミュニケーションを重視しています。

600~840万円

東京都(品川区)

Django

Tailwind CSS

Docker

PostgreSQL

React

JavaScript

Java

Rails

Linux

GitHub

MongoDB

Python

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Laravel

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

株式会社ボールド

株式会社ボールド

関東勤務【システムエンジニア/ハイミドルスキル枠】

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

400~1,120万円

正社員

東京都

システムエンジニアやプログラマーとしてこれまで培ってきた業界知識や技術スキル、ご経験に合わせ、弊社の様々な業界、フェーズの案件にアサインします。 プロジェクト例 ●不動産会社向け基幹システム開発(Java/Spring/React/PostgreSQL/AWS) ●保険会社向け営業管理システム開発(Python/Django/JavaScript/MySQL) ●損保業界のECサイト企画開発(PHP/Laravel/MySQL) ●IoTプラットフォーム開発・実証実験(Java/Spring/Vue.JS/PostgreSQL/Azure) ●AIを活用したデータ分析(Python) プロジェクト参画までの流れ ①各営業が参画するプロジェクト候補を獲得 ②営業マネージャー指揮のもと、案件選抜会議を実施 ※案件を持ち寄り、エンジニアが一番自分のキャリアに近づけて、会社が定める条件に近いプロジェクトはどれかを選抜する ③エンジニアと営業が面談 ※今までの経歴や今後の方向性を確認する ④お客様やプロジェクトメンバーと顔合わせを実施し、参画するプロジェクトが決定

Laravel

Vue.js

AWS

MySQL

PHP

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Java

JavaScript

React

Django

Spring

研修・勉強会あり

転勤なし

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

関東勤務【システムエンジニア/ハイミドルスキル枠】

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

システムエンジニアやプログラマーとしてこれまで培ってきた業界知識や技術スキル、ご経験に合わせ、弊社の様々な業界、フェーズの案件にアサインします。 プロジェクト例 ●不動産会社向け基幹システム開発(Java/Spring/React/PostgreSQL/AWS) ●保険会社向け営業管理システム開発(Python/Django/JavaScript/MySQL) ●損保業界のECサイト企画開発(PHP/Laravel/MySQL) ●IoTプラットフォーム開発・実証実験(Java/Spring/Vue.JS/PostgreSQL/Azure) ●AIを活用したデータ分析(Python) プロジェクト参画までの流れ ①各営業が参画するプロジェクト候補を獲得 ②営業マネージャー指揮のもと、案件選抜会議を実施 ※案件を持ち寄り、エンジニアが一番自分のキャリアに近づけて、会社が定める条件に近いプロジェクトはどれかを選抜する ③エンジニアと営業が面談 ※今までの経歴や今後の方向性を確認する ④お客様やプロジェクトメンバーと顔合わせを実施し、参画するプロジェクトが決定

400~1,120万円

東京都

Laravel

Vue.js

AWS

MySQL

PHP

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Java

JavaScript

React

Django

Spring

研修・勉強会あり

転勤なし

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

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