案件内容 |
MotionBoard |
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必須スキル | MotionBoardまたはDr.Sum の構築・開発経験 |
リモートの案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数:2195件
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- 〜¥1,000,000 /月
- フルスタックエンジニア
- 東京都
- IT・情報通信
案件内容 |
<案件の背景> 実現には、街の設備や街の人々に関するデータの収集・分析するデータ基盤の構築、分野をまたがってデータを活用し合えるプラットフォームとアプリケーションが必要となります。 <具体的な業務内容> <開発環境> |
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必須スキル | ※アプリ側、バックエンド側の両面で対応可能なフルスタックエンジニアを想定しています。
なお、下記すべてを満たしている必要はございませんが、優先順位順に記載。
・Swift / Objective-C を用いた Apple プラットフォームのアプリケーション開発の実務経験
・SwiftUI を用いたアプリケーション開発の実務経験
・REST API / GraphQL 開発の実務経験
・システムの設計から実装、運用までの一連の実務経験
・AWSに対する知識、AWSを用いた開発の実務経験
・Terraform / CloudFormation などを使ったインフラのコード化経験
・Firebaseを使ったアプリケーション開発の実務経験
・BFF(Backend For Frontend)アーキテクチャを採用したアプリケーション開発の実務経験
・Github flow / Git flowなどのワークフローを使った開発の実務経験
・CI/CD環境による開発の実務経験
・App Store でアプリを継続的に公開した実務経験
・スクラムを用いた開発の実務経験
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案件内容 |
【業務内容】 |
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必須スキル | ・Kubernetesを利用したインフラ設計構築(インストール)・運用経験
・アプリケーション開発経験(Go言語/Java/Python等でデータ処理経験がある方歓迎)
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案件内容 |
産業用装置の制御プログラム設計を担っていただきます。 |
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必須スキル | ・キーエンスPLCソフト(ラダー図プログラム)のご経験or他メーカーのPLC経験 |
案件内容 |
国内大手メーカー情報システム部門の立場で、同社員が利用できるジェネレーティブAI(生成系AI)を利用したWebアプリの <想定する業務> |
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必須スキル | ・Javascript、HTML/CSSでのフロント開発経験が3年以上ある
・サーバレスの環境構築経験がある(Azure以外のクラウドでも可)
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案件内容 |
案件概要:航空会社様の旅行販売/管理システムの改修対応を行うプロジェクト 作業内容:旅行販売システムにて新規商材の取り扱いに伴う、お客様向けのWebシステムの改修と成果物レビューの実施 対象工程:製造~単体テスト 技術要件:【言語】jQuery,Ruby,RubyonRails,nodejs |
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必須スキル | 「Ruby+JQuery」または「Node.js」の開発経験
※特に成果物のレビュー実施経験がある方。
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案件内容 |
・社内で使用する連絡ツールのスクラッチ開発においてエンジニアを募集。概要設計フェーズから参画するため設計経験がある方を求めています。 |
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必須スキル | ・設計経験(基本・詳細問わず)
・顧客折衝経験がある方
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案件内容 |
・LLMを駆使したAIチャットボットに関連するプロダクトのプロジェクト |
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必須スキル | ・ChatGPT等の生成系AIの実務経験
・Python等の自然言語処理のご経験
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案件内容 |
募集職種 サーバーサイド,インフラ,その他 ■具体的な職務内容:
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必須スキル | 1.ネットワークスペシャリスト、セキュリティ管理者、システムアーキテクトなどの情報技術者の資格
2.AWSサービスによるシステム運用
3. TOEIC600点以上の英語力
4. JLPT N1/N2相当の日本語力
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案件内容 |
データ分析基盤(データクリーンルーム)の設計/開発へ参画いただきます。 |
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必須スキル | ・SQLを用いたDB構築経験 ⇒
・下記いずれかのロール経験 ⇒
(データエンジニア、データアナリスト、データベースエンジニア、アナリティクスエンジニア)
・下記いずれかのクラウドベースのデータウェアハウスの利用スキル ⇒
(Snowflake、Amazon Redshift、BigQuery、Azure Synapse Analytics)
・様々な種類のデータ(構造化/非構造化)を扱った経験 ⇒
・データインジェスト、データパイプライン、ETL、ELT、データモデルの概念の理解 ⇒
・リレーショナルおよびディメンショナルデータ構造、理論、実践に関する知識 ⇒
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