フルカイテン株式会社の案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

在庫分析SaaSを開発、運営している企業にて、カスタマーサクセスエンジニア業務をお願いしたいと考えています。
顧客が抱える本質的な課題に向き合い、業界の変革をリードできるメンバーを募集します。
【概要】
ご契約いただいたお客様に対し、サービスを活用した課題解決・成果創出を、カスタマーサクセスと連携を取りながら技術的に支援します。
【業務内容詳細】
①小規模開発案件の進行、管理
②顧客問い合わせ対応
・データに関する調査、回答
・改修に伴う事前調査、要件定義、データ設計
・データ取得、分析、支援ツール作成
③サポートサイト運用など
小規模開発案件：1人/日程度の案件。進行に必要な言語はPostgresSQLのみ
主な業務
顧客より受領したデータを変換し、社内DBに登録しています。
この過程で発生した不具合の調査や、取込元データの変更等の改修設計を行っています。
実際にソースコードは書きませんが、改修の事前調査等では、開発者相当のスキルが必要です。
また顧客対応もお任せするため、社外とのコミュニケーションに抵抗がない方を歓迎します。

SQL、Pythonによるデータ連携の設計および開発をお願いしたいと考えています。
▼受領データの変換処理の開発
顧客企業から受領したデータをSaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤ではデータの変換を行っています。顧客企業によってデータ形式が異なるため、データ変換処理は個別に実装し対応しています。
そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。
設計は、顧客企業から受領したデータをどのように変換するか検討し、設計書に記載していきます。
実装は、作成した設計書を元に変換処理の実装を行います。
▼集計データを顧客システムに繋ぐ開発
集計したデータをお客様に活用していただくため、顧客システムにデータを送信する開発を行っています。
顧客システムで取り込むためにデータ形式を変換して送信しています。設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、プロダクトの要件定義を担当いただきます。

もともと1つのプロダクトに複数の機能が搭載されていましたが、機能ごとに切り出しプロダクト化を進めたため、合計4つのプロダクト数となりました。
マルチプロダクト化による、要件定義数の増加に伴い、本ポジションの募集をしております。
業務内容としては下記を想定しております。
・プロダクトの要件定義
・プロダクト仕様ドキュメントの管理
・プロダクト仕様の策定
・進捗管理

顧客データを扱うコンサルタントとして各種プロジェクト推進を担当していただきます。

データコンサルタントには、次の2つのミッションがあります。

(1) データ連携プロジェクトの推進
コンサルタントとして顧客と協働しながら、自社プロダクトを顧客に導入するプロジェクトを主導していただきます。
顧客に自社サービスを導入するためには、顧客システムと本サービスとの間でデータを自動連携させる必要があります。
この導入時のデータ連携プロジェクトをうまく推進し、スムーズに導入を進めることが1つ目のミッションです。

・データ連携プロジェクトの進行・工程管理（プロジェクトマネジメント）
・データ連携に関わる顧客支援・調整・交渉

(2) データ分析と新機能の企画
データ分析を通して顧客データのよりよい活用方法を検討し、
将来的に価値提供できそうな自社サービスの新機能を企画することが2つ目のミッションです。

・BIツールや表計算ソフトなどを用いたデータ分析
※ケースによっては顧客と協働して実証実験を推進していただきます

【想定している業務内容】
・データ連携プロジェクトの進行・工程管理（プロジェクトマネジメント）
・データ連携に関わる顧客支援・調整・交渉
・BIツールや表計算ソフトなどを用いたデータ分析

React/Typescriptによる在庫分析クラウドのフロントエンド開発をお任せいたします。
自社サービスSaasの新バージョンをこの春リリースし、
エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、
非常に多くの機能改善要望や機能追加要望が出てきています
本案件では、フロントエンド領域において、
これらの機能改善やオプション機能の開発に携わっていただきます。
使用技術は、React & Typescriptを使用し、GraphQLを用いたBFFを導入しています。
社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、
開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。
状況や強み、希望に応じてバックエンド領域をお願いすることも可能です。
【開発環境】
・言語： TypeScript、JavaScript、HTML5、CSS3
・ライブラリ・フレームワーク：React/Redux、Next.js、chart.js、MaterialUI, Devexpress、webpack
・API通信： GraphQL、REST
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： Elastic Beanstalk、Lambda、S3, Cognito
・ツール： Notion、Jira、Slack、GitHub、CircleCI、Sentry、Figma

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発をご担当いただきます。
機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため募集を行なっております。
業務詳細は下記となります。
・機械学習や統計モデリングによる需要予測モデルの研究開発
・機械学習や統計モデリングによるレコメンドシステムの研究開発

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、Pythonによるデータ基盤構築をご担当いただきます。

【詳細】
在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。
自社サービスSaasの新バージョンをこの春リリースし、
エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、
非常に多くの機能改善要望や機能追加要望が出てきています。
顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、
データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。
社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、
開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。
【開発環境】
・開発言語： Python、SQL
・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift
・検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service
・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch
・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry
【募集背景】
新バージョンの機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため。

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、バックエンドの開発をご担当いただきます。

【バックエンドの仕事の魅力】
・我々のプロダクトは高速に大規模データを処理する必要があり、
　極めて難易度が高いプロダクト開発の経験をすることが可能です。
・我々は技術的負債を極力作らぬよう、常にリファクタリングを行っています。

【概要】
GraphQLによるAPIサーバー構築

【詳細】
新バージョンをリリースし、エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、
非常に多くの機能改善要望や機能追加要望が出てきています。
バックエンド領域において、機能改善やオプション機能の追加に開発に携わっていただきます。
Rustでactix-webを使用し、GraphQLサーバーを開発しています。
Rust未経験者でも静​的型付け言語(GoやScalaなど)の業務経験がありましたら、問題ありません。
社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、
開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。
状況やご希望に応じてフロントエンド領域をお願いすることもあります。

【開発環境】
・開発言語： Rust
・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift
・検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service
・ライブラリ・フレームワーク：actix-web, Juniper(GraphQL)
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： EC2、ECS、S3、ALB、CloudWatch
・ツール： GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

AI×SaaSの自社プロダクト開発部門で、インフラ環境の構築と運用、パフォーマンスやコスト改善などの業務をご担当いただきます。

▽募集背景
これまでは在籍しているエンジニアがSREを担当していましたが、事業拡大に伴い、
専任のSREエンジニアを募集し、より安定したサービスの提供を目指したいと考えています。

▽業務内容
・セキュリティ対策：アカウントセキュリティ、マネージドサービスによる防御と検知の設置、ログ集約、障害テストなど
・マルチアカウント対応：アカウントの組織管理、サービスコントロールポリシーとガードレールの設定など
・システムのスケーラビリティの確保：サービスレベルの策定、モニタリング設置、インフラ・アプリ環境の最適化、性能テスト実施など
・自動化の推進：リソース構成のIaC化、監視ツールの導入、セキュリティ検知の自動通知など
・上記タスクに伴う運用ルール、ドキュメントの整備、監査レポートの作成

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、SQL、Pythonによるデータ変換処理の設計および開発をご担当いただきます。

【詳細】
顧客企業から受領したデータをSaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤ではデータの変換を行っています。
顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。
そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。
設計は、顧客企業から受領したデータをどのように変換するか検討し、設計書に記載していきます。
実装は、作成した設計書を元に、変換処理の実装を行います。
【使用技術】
・開発言語： Python、SQL
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Lambda、Cloud Watch
・ツール： GitHub、Jira、Slack

AI×SaaSプロダクトの開発部門で、データサイエンス領域の開発を担当頂きます。
各種データを使って各種指標や統計値さらに機械学習を応用した予測モデルを構築し管理していきます。
【データサイエンスを活用した課題解決方法の立案】
・顧客が抱える課題を統計学や機械学習の考え方を応用して解決まで導くことは、
　プロダクトの成否を左右する重要なものと考えています。

【顧客目線を意識した指標や予測モデルの作成】
・我々は顧客に価値を届けるために必要な指標やモデル作成をしたいと考えます。
　そのために、常に顧客視点をもつことを大切にしています。
【特徴】
エンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。
具体的に、まずキャリア形成の観点では、元々使っていたものにこだわらず、
どんどん新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。
お客様の在庫情報を扱うのでかなりデータ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があるため、
結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能となっております。
【データサイエンティストの担当範囲】
・統計的指標、予測モデルの構築

【業務内容】
・各種指標の開発と管理
・機械学習による予測モデルの構築

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換)
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda
・機械学習ツール：Kedro, MLflow
・ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry