SQL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】

P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど、
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長している企業でございます。

現在、アジアへの進出などを見据えた組織、事業作りに取り組んでおり、
AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、自社プロダクトに直接貢献してくださる方、
既存の音声認識モデルの改造ではなく、自社モデル生成の研究開発を推進いただける方を募集しております！

AIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せいたします！

【想定している業務内容】
・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発
・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入
・音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価
・国際会議、論文などによる技術調査
・モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など

【技術環境】
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理：Bitbucket
開発管理：Notion, JIRA
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

クライアント情報、スタッフ情報、受注情報、サービスサイトからの情報など、様々なデータをAmazon Redshiftにインポートし、
そのデータをDataSpiderCloudというツールを使用しSalesforceにデータ連携を行っています。
DataSpiderCloudにデータを渡すためのSQLの保守運用、エンハンスを行っていただきます。

不動産管理会社向けに提供しているバーティカルSaasの中でも、
入居者の更新・退去管理をするサービスの運用開発を担当していただきます。
今回は、PHP/Laravelを使用したサーバーサイドの開発をお願いいたします。

エンタープライズSaaSプロダクトにおけるデータパイプラインの設計、構築、および最適化をご担当いただきます。
▼具体的な業務内容
・様々な外部データソース（例：Google Drive, Dropbox, Web page, etc）とのデータ連携のための処理の実装
・データの正確性、完全性、一貫性を保証するためのデータ品質管理プロセスの設計と実装、およびデータパイプラインの健全性を監視するシステムの構築

【案件概要】
あらゆる業界に対してITコンサル～開発まで一貫して対応し、企業様のIT面をサポートしております。
今回は、不動産管理SaaSのERPシステム開発のSEとして参画して頂きます。
同社のSEチーム体制のメンバーとして、顧客向け個別サービス（カスタマイズ）の定義・設計（基本設計以上）と開発成果物レビュー、
IT以降のテストとリリース準備までを行うことが主な業務となります。
【技術環境】
・言語：Java（/JSP）
・フレームワーク：Struts
・DB：Oracle
・アプリケーションサーバ：Tomcat
・IDE：Eclipse
・ソース管理：CVS
・コミュニケーション：Teams、Jira、Slack

大手金融系サービスにおいてCFD取引にまつわるシステムの開発を行っていただきます。
5月から設計工程が始まり、6月以降は製造工程に移行する想定です。

不動産業界向けWebサービス開発を行っている企業にて、下記業務を担当していただきます。

・開発・提案・リリース
・要件定義
・チームマネジメントなど

業務内容は下記になります。
AMLの業務で利用するSaaSの大手金融機関向け保守プロジェクトとして、追加機能開発を担当していただきます。
開発ツールとしてOracle製のローコードツールを使用してます。

VMwareで構築している仮想化オンプレ基盤をAWSにクラウドリフトしていただきます。
※約1年かけて現基盤をAWSにクラウドリフトします。

AIキャラクターとの音声通話、チャットができる自社サービスの開発を行っていただきます。
主に下記のような機能を開発いただきます。
・メッセージ検索
・チャット
・AI作成

最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AI/LLMを用いてクライアントの事業課題を解決するべく、新規プロダクト・既存プロダクトの開発・改善業務に携わっていただく
プロンプトエンジニアを募集いたします！
【具体的な職務内容】
・クライアントニーズに合わせた効果的なプロンプトの開発・最適化
・大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、性能向上
・PoCの計画・実行・評価
・LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・クライアントから受領したデータのクレンジング（前処理・加工）
など
【開発環境】
・言語：Python
・DB：PostgreSQL,Redisなど
・LLM関連: OpenAI,Anthropic,AWSBedrock,Dify,LangChain
・インフラ：AWS ,GCP,Docker,Kubernetes
・ソースコード管理：Git,GitHub,GitLab
・情報共有ツール：Slack,Notion

最先端LLM/AIエージェントシステムの開発を進めている企業にご参画いただきます！
急成長中の企業でプロダクト開発に携わることができます。
SaaS/キャリアプラットフォームに用いるデータ基盤の構築・運用、バックエンドAPIの開発をメインにお願いします。

【業務内容】
・LLMを用いたプロダクトのバックエンドAPI開発、運用
・スケーラブルなクラウドインフラの構築、運用
・LLM用のベクトルデータストアの整備
上記の業務に慣れてきましたら下記の業務もお任せする想定です。
・LLM/AIエージェントの構築
・ビジネス部門との連携によるデータニーズの把握、データ活用支援
・ドキュメンテーション、技術共有、チームへの貢献
【環境】
- バックエンド: Node.js, TypeScript, Python
- データパイプライン関連（ELT・DWH・BIツール等）: SQL
- AI関連: OpenAI API, LangChain
- データベース: PostgreSQL, Firestore, Supabase
- インフラ: AWS, GCP

某行政向けシステム構築を行なっていただきます。
テスト設計からコード修正までご対応いただきます。

※詳細については面談時にお伝えいたします。

さまざまな企業向けに複数のプロダクトを展開しております。
本ポジションでは、AIや自然言語処理を活用した新規プロダクトの開発に携わり、
業種を問わず活用できるトレーニングツールの機能強化を行っていただきます。

データプランナーとして下記の業務を行う想定です。
・データ抽出/集計業務
・データマート構築のQuery構築業務
・BIツール（Looker）の可視化環境構築業務

決済アプリの開発及び運用保守業務を行なっていただきます。

案件概要としては下記を想定しております。
・決済アプリの開発及び運用保守業務
・ユーザーからのテクニカルな問い合わせ対応
・障害発生時の対応
・エンハンス案件の要件定義及びテスト
・業務フローの設計

・フロントオフィス業務で使用する銀行投信信託窓販パッケージの開発支援です。（タブレットでの投資信託商品・保険商品販売サポートのパッケージ）
・担当工程は「概要設計、外部設計、システムテスト計画～リリース支援」、及び「オフショアのQA対応/査収」がメイン作業になります。
・内部設計～内部連結テスト工程はお客様ご契約の中国社へオフショアとなっています。　
※国内で製造工程は担当しません。
[環境・言語]
・OS：Linux
・DB：oracle
・言語：JSP(画面)、COBOL(ビジネスロジック)、SQL

官公庁向けの機能追加として、BIツール（MotionBoard）を使用した、
ダッシュボード画面の設計および開発業務を想定しております。

学生向け進学サイトのインフラ領域を担当していただきます。
具体的な業務詳細は面談時にお伝えしますが、下記を想定しております。
【想定業務】
インフラ、MW要件定義～保守運用まで。
インフラ観点の資料作成、保守（システム構成図など）
アプリ開発<->基盤運用チーム間の折衝

大手求人検索サービスを展開されている企業様にてデータエンジニアとしてご参画いただきます。
現在構築を進めている新しいデータ基盤への移行を推進するための開発作業をご担当いただきます。
【環境】
クラウドサービス：AWS (S3, Athena, Glue, MWAA, Kinesis, Lambda, etc.)
データ基盤：Databricks, Redash, etc.
プロビジョニング：Terraform
開発ツール：GitHub, Slack, JIRA

製薬企業向けビッグデータソリューションの開発をお願いします。
主に2つの開発に携わっていただく予定です。
①製薬企業向けプラットフォーム開発
　└製薬企業が活用するプラットフォーム（Google Cloud Lookerで構築）の開発
　└要件調整、実装（自動単体テスト含む）、コードレビュー、（テストは別担当者）、リリースを実施
　└案件毎にPdM、QAと少人数チームを構成し協調して業務を行います
　└エンジニアも企画や仕様策定に積極的に関わることが期待されます
②社内向けプラットフォーム開発
　└社内活動（提案支援、フィジビリ調査）を支援するプラットフォーム（DataStudioで構築）の開発
　└チーム体制、期待事項などは①と同様

【主な開発環境】
・Tableau Desktop／Tableau Online
・Google BigQuery／SQL
【具体的な業務】
・ダッシュボード開発要望のヒアリングと詳細要件定義、画面設計
・Tableauダッシュボード実装
・ダッシュボード実装に必要なデータマート整備（DB整備自体はエンジニアが担当するためエンジニアに対する要件提示）

※時期による波は一定ありますが、新規ダッシュボード開発（既存ダッシュボードの流用含む）は2件~3件/月、
既存ダッシュボードの改修・メンテナンス4件~5件/月程度です。

インフラエンジニアとしてクライアントプロダクト【AWS/GCP/CDN】ビッグデータインフラ基盤の開発および運用保守の業務に携わって頂きます。
マネージャー・開発エンジニアと協働しながら、基盤開発や各国展開に関わっていただきます。

新規案件（開発期）
オンラインゲームの開発。主にアプリケーションレイヤーとなります。
・Go言語を使ったオンラインゲームに必要な機能開発
■開発環境・使用予定ソフト：
Go言語、Git(GitHub)/SourceTree/Subversion
Google Cloud Platform/Amazon Web Services/MySQL互換DB
VisualStudioCode
Redmine、Chatwork

スポーツチーム向けに展開しているパッケージの設計開発を担当いただきます。
業務内容や詳細は面談時にご説明いたします。
スキルによってはスポーツチーム向け案件以外にも飲食店向け、建築業向けの案件にアサインされる可能性がございます。

ふるさと事業システムや管理システム、
APIなどふるさと事業システムに関わるシステムの運用・保守、新規機能開発。
設計・コーディング・テスト・運用まで一貫して行います。

※具体的な業務※
● 設計ツールなどを利用した設計
● PHP(Laravel、FuelPHP)を用いた実装
● テスト設計書を用いたテスト
【開発環境】
・PHP8 　
・Laravel、FuelPHP
・AWS ECS 　
・クリーンアーキテクチャ

営業職員向けシステムの再構築をおこなうため増員いたします。
なお、再構築に入るか、既存アプリメンテに入るかは、その時のチーム事情により変化いたします。
アプリ開発を行うグループに参画し、メンバーとして保守開発を実施していただきます。
開発対象として考えているのは、コールセンター用アプリ、営業職員用アプリの2点を予定おり、どちらもJavaWebシステムです。
作業タスクは保有スキルを鑑みながら、リーダーから割り振られる形です。
ある1機能を任されることもあれば、製造のみ、という事もあり、案件と状況に応じてアサインさせていただきます。

バックエンドエンジニアとしてPHP（Laravel）を用いて不動産業界向けサービスプロダクトの開発に携わっていただく想定です。

SQLを用いてデータ集計・加工からデータモデリング、ER図の設計を想定しております。
若手から中堅までのレンジの方で探しております。

日本外食業界の最大手企業ににて、さらなる成長を支えるデータアナリストをお任せいたします。

DX戦略に基づく労働生産性の改善やデータに基づく改善を目指したプロジェクトを担っていただき、
下記業務をお任せする予定でございます。
・実際に自ら業務データにアクセスし仮説検証を行い、DXプロジェクトの企画・推進を行う。
・実際のプロジェクトを担当することでビジネス理解を深める。
・扱うデータや専門性により、外部や社内有識者と課題や解決策について検討しプロジェクト推進を行う。
・部署内外の若手データサイエンティスト候補への教育及び支援。

大規模プラットフォームの検索・レコメンドプロダクトの設計・開発業務全般を行なっていただきます。
主に PythonとSQLを用いてGCP上でバッチ開発をしていただきます。
工程は詳細設計、開発、テスト、保守まわりを想定しています。

検索・レコメンドを機械学習を用いて改善していくロールを持ち、
改善施策実施のために検索・レコメンド専任の基盤チームがございます。