Spark × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 9ページ目

作業内容 ・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析 ・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施 ・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する ・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等) 【役割】 事業のPDCAにおける、Check-分析の効率性/スピードと質を向上させ、かつ次のアクションに繋がるインサイトを提供すること ■ 分析基盤整備 ・ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード） ・ユーザー行動の可視化（推移、利用特性） ・分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し） ■ 分析 ・データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策） ・ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類） ・効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等） ・得られたデータを元にしたインサイトの提供 【働く環境】 ・海外や多地点との協働 ・メインが日本語で、英語は読み書きが頻出 ※スキルに応じ英会話等も利用の可能性あり 【使用ツール】 開発言語 ・Go インフラ環境 ・Google Cloud ・Cloud Spanner ・Cloud Function ・Cloud Run ・BigQuery ソースコード管理：GitHub CI/CD: CircleCI, Cloud Build 監視・モニタリング: Google Cloud Logging, Google Cloud Monitoring インシデント管理: PagerDuty コミュニケーション: Slack, Google Meet プロジェクト管理、ドキュメント: JIRA/Confluence/DocBase

作業内容 ------------------------------------------------------------------- ※重要※ 必ずご確認いただきご応募ください。 【必須要件】 ・20代後半～40代の方、活躍中！ ・基本的なコミュニケーションが取れる方必須 ・外国籍の方は、JLPT N1相当またはJPT700点以上のビジネス日本語上級レベル必須 ・フルタイム案件（副業不可） ・エンジニア実務経験3年以上必須 ------------------------------------------------------------------- 【企業概要】 弊社では、下記三つの事業を展開しております。 ・クラウドインテグレーション事業 ・データ分析サービス事業 ・DevOps関連サービス事業 クラウド、OSS、アジャイル、DevOps、データ解析・機械学習等の先端技術について 多くの経験および知識を有するITプロフェッショナル企業として顧客企業と共に、 様々な付加価値を社会に提供し、「社会」および「人々」の進化に貢献している企業です。 【案件内容】 大手自動車部品メーカー様の主に画像データをMLOpsで利用できるデータセットとして管理する基盤の構築するプロジェクトでエンジニアを募集してます。 顧客の要望に応じ、データを加工しデータを用意したり、それに伴うデータベースの構築などご担当いただきます。 また直近ではDWHの移行などの作業もございます。 【配属予定プロジェクト】 ・クライアント/プロジェクト：大手自動車部品メーカー様のMLOps基板構築 ・プロジェクトチーム体制 …5名(エンジニア x4) +顧客PM ・開発形式：アジャイル 　 ・開発環境 　▼使用言語 　・Python言語 　▼使用ツール 　・AWS (Sagemaker、Lambda、SQS、ECS、step functions、DocumentDBなど) 　・snowflake 　・IaC (Terraform)大 【得られるキャリア・職場の魅力】 クライアントや他メンバーと同じチームを組んで、大規模データ処理基盤の構築を行っていただきます。最新の技術スタックに関わりながら大手自動車メーカーの社会プロジェクトへの貢献ができます。 クライアントとも同じメンバーとして働くことができるため密なコミュニケーションが取れるほか、改善や意見を率直に言える環境です。 フルリモート、コアタイムなしのフルフレックス。残業時間も少なく（平均10時間程度）、ワークライフバランスを実現しやすい働き方をお約束します。 【条件】 ・フルリモート ・参画期間 ：2025年4月〜　半年以上 ・面談　　 ：1～2回予定 （PJの弊社PMとの面談後に顧客先との面談実施の可能性あり）

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 当社の各プロダクトのバックエンド開発を行って頂きます。 AWSのマネージドサービスをフル活用しながら将来の事業の変化に合わせた技術の選定、設計、実装を進めます。 サーバーレス化、一部機能のマイクロサービス化、開発効率やスケーラビリティなども考慮しつつ、いかに早く効率的にデリバリーしてユーザに使って頂くかのバランスを取るかをチームで決定しながら開発を進めます。 また一方で、医療情報を扱う事業者として、他の分野と比較して信頼性・セキュリティなどに求められるレベルも高く、インフラ構成も含めて実装を進めます。高い信頼性やパフォーマンスを維持しつつ安定して開発を継続するため、アプリケーションコード、AWSのインフラ、DevOps などをより良い形で実装、改善をして頂ける方を募集します。 チーム構成： ・プロダクトマネージャ ・デザイナー ・フロントエンジニア ・バックエンドエンジニア ・薬剤師など 技術環境： ・言語：Python/TypeScript ・フレームワーク：Angular ・インフラ：AWS(Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3)

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 我々は生成AIとデータ統合を組み合わせて25兆円の意思決定市場を創出することを目指すスタートアップです。 単なるマーケティング支援にとどまらず、AIを用いた“意思決定の高度化”に挑戦しており、マーケティング・HR・キャリアなどグロースに直結する領域で複数のプロダクトを展開しています。 大規模データ基盤の設計・構築、RAG実装、API化などを通じ、革新的プロダクトの成長を牽引する体制強化を図るため、技術力と創造性に優れたエンジニアを募集します。 ▼具体的な業務内容 - LLMを用いたエージェントの構築 - RAGにおけるRetrieverの実装 - LLMOpsの整備（運用自動化含む） - CI/CDパイプラインの構築と、エージェントの継続的デプロイ - エージェントを用いたAPIの実装 ▼上記業務に慣れてきたら以下にもトライいただきたいです - データマートの設計・構築・運用 - BIツール (Tableau, Lookerなど) を用いたデータ可視化基盤の構築・運用 - Deep Learningモデルのモデリングおよびそのためのpre-processing ▼このポジションの魅力 - 大規模データ処理やクラウド環境でのデータ基盤構築、最新AI技術（LLMなど）に実践的に携る事が可能 - 生成AIやLLMを活用したエージェント開発に携わり、実際のプロダクトの進化に貢献できる - 企業の成長に直結するサービスに貢献ができる - データパイプラインやデータウェアハウスの設計・運用を通じ、企業の意思決定基盤に携わる事が可能 - Python、Node.js、Airflow、Spark、Flink、Tableauなど、多様な技術を駆使してスキルの幅が広げられる - 自由度の高い開発環境で新しい技術を試せる - エンジニアリングとプロダクトの両方の視点を養える - 迅速かつ効率的なアジャイル開発で即座にアイデアを形にできる - エンジニア同士の学び合いを大切にする環境

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- 我々は生成AIとデータ統合を組み合わせて25兆円の意思決定市場を創出することを目指すスタートアップです。 単なるマーケティング支援にとどまらず、AIを用いた“意思決定の高度化”に挑戦しており、マーケティング・HR・キャリアなどグロースに直結する領域で複数のプロダクトを展開しています。 大規模データ基盤の設計・構築、RAG実装、API化などを通じ、革新的プロダクトの成長を牽引する体制強化を図るため、技術力と創造性に優れたエンジニアを募集します。 ▼具体的な業務内容 - LLMを用いたエージェントの構築 - RAGにおけるRetrieverの実装 - LLMOpsの整備（運用自動化含む） - CI/CDパイプラインの構築と、エージェントの継続的デプロイ - エージェントを用いたAPIの実装 ▼上記業務に慣れてきたら以下にもトライいただきたいです - データマートの設計・構築・運用 - BIツール (Tableau, Lookerなど) を用いたデータ可視化基盤の構築・運用 - Deep Learningモデルのモデリングおよびそのためのpre-processing ▼このポジションの魅力 - 大規模データ処理やクラウド環境でのデータ基盤構築、最新AI技術（LLMなど）に実践的に携る事が可能 - 生成AIやLLMを活用したエージェント開発に携わり、実際のプロダクトの進化に貢献できる - 企業の成長に直結するサービスに貢献ができる - データパイプラインやデータウェアハウスの設計・運用を通じ、企業の意思決定基盤に携わる事が可能 - Python、Node.js、Airflow、Spark、Flink、Tableauなど、多様な技術を駆使してスキルの幅が広げられる - 自由度の高い開発環境で新しい技術を試せる - エンジニアリングとプロダクトの両方の視点を養える - 迅速かつ効率的なアジャイル開発で即座にアイデアを形にできる - エンジニア同士の学び合いを大切にする環境

作業内容 -------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- 「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」をミッションに掲げ、 アルゴリズムを用いて事業開発を行うAIスタートアップです。 【募集背景】 ChatGPTをはじめとする大規模モデルと隆盛により、データ活用の社会的ニーズが高まってきております。 特に、弊社では金融業界でのデータ活用に向けた取り組みを進めており、技術的には、セキュリティや大規模なデータを扱うことを考えて、モダンなデータスタックの導入ができるように社内での検証を進めてきており、 今回大型のプロジェクトを実行するため、技術ケイパビリティ・経験を持ったエンジニアを今回募集しております。 【業務内容】 メインとして顧客環境に、特にMicrosoft Azureを想定としたデータ基盤を構築し、運用できるようにして頂きます。 データの収集元はテキストデータを中心に多岐に渡る想定であり、収集したデータはLLM/RAGと言われる技術を活用し、ChatGPTのようなボットの活用を行い、問い合わせの自動対応を実現することが目的です。 また、セキュリティ的を十分に考慮しながら設計できることが必要であり、業務としてはデータの基盤の設計及び実行のマネジメントも含めて実行頂きます。 また、必要に応じてクライアントコミュニケーションも行って頂くこともございます。 大型プロジェクトのデータエンジニアとしてのご参画を想定しております。 - アーキテクチャの設計 (既存にAzure上に一定構成されたものは存在) - プロジェクトの技術面での実行 - 顧客環境 (特にMicrosoft Azureを想定)にデータ基盤を構築し運用できるようにする。データの収集元は多岐に渡る想定。 - データ基盤の活用の支援 (BIツール等のデータ基盤の活用に関する助言。場合によっては活用基盤の構築) - 実行メンバーを採用及びメンバーの実行マネジメントの検討・実行 - クライアントコミュニケーション - 他データ基盤のプロジェクトへのアドバイス - アーキテクチャレビュー

作業内容 スマートフォンゲーム制作においてバトル中や演出時のエフェクト制作をご担当いただきます。 具体的な作業内容は下記を想定しております。 ・キャラクターのバトル中の演出時エフェクトの制作 ・スキルや必殺技のエフェクト制作

作業内容

作業内容 ソーシャルゲーム開発において、After EffectsやUnity等を使用した エフェクト制作を行っていただきます。 具体的には下記作業を想定しています。 ・バトル・必殺技エフェクト、背景・環境エフェクト制作

作業内容 GCP

作業内容 新規開発中の少年漫画IPを使用したソーシャルゲームにおいて 3Dエフェクトデザイナーとして作業をお任せいたします。 具体的には下記作業を想定しております。 ・SPARK GEAR、Shuriken等のツールでの炎・爆発・魔法の表現、演出効果エフェクト制作 ・エフェクトに関する表現手法の研究並びに検証

作業内容 BtoB(AI診断)サービス開発プロジェクト。PoCフェーズからサービス提供フェーズへの移行に伴い増員を検討開始。 【役割】①開発PMO、PM：1名②Pythonエンジニア(フロントエンド開発)：2名③フロントエンドデザイナー/PM：1名④クラウドエンジニア(AWS)：1名⑤新規ビジネス企画、推進：若干名

作業内容 ・ソフトウェアエンジニアとして、求人検索エンジンのプロダクト開発をお任せいたします。 ・求人検索エンジンでは、検索サービスを始め、求人情報のクローリング機能、広告 配信機能、求人企業による求人票作成機能等、多くの構成要素が存在します。 ・今回は、求人情報のクローリング機能開発をを中心としたグループにジョイン頂き、 グループの持つ裁量の中で要件定義～開発～リリースと運用まで、幅広く主体的 に担当頂くことが可能です。 ◆開発環境 サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Spark, Flink プロビジョニング：Terraform, Ansible フロントエンド：JS, TypeScript, Vue.js 監視：DataDog, Kibana クラウドサービス：AWS, GCP 分析基盤：fluentd, BigQuery, Athena, Google Data Studio, Redash AWS：ECS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache 開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot 仮想化基盤：Docker その他使用言語：Python, Go ミドルウェア：Elasticsearch, nginx, MySQL, ClickHouse

作業内容 ・ソフトウェアエンジニアとして、求人検索エンジンのプロダクト開発をお任せいたします。 ・求人検索エンジンでは、検索サービスを始め、求人情報のクローリング機能、広告 配信機能、求人企業による求人票作成機能等、多くの構成要素が存在します。 ・今回は、求人情報のクローリング機能開発をを中心としたグループにジョイン頂き、 グループの持つ裁量の中で要件定義～開発～リリースと運用まで、幅広く主体的 に担当頂くことが可能です。 ◆開発環境 サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Spark, Flink プロビジョニング：Terraform, Ansible フロントエンド：JS, TypeScript, Vue.js 監視：DataDog, Kibana クラウドサービス：AWS, GCP 分析基盤：fluentd, BigQuery, Athena, Google Data Studio, Redash AWS：ECS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache 開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot 仮想化基盤：Docker その他使用言語：Python, Go ミドルウェア：Elasticsearch, nginx, MySQL, ClickHouse

作業内容 ・通信会社の情報系のシステムをApache Sparkを使って開発

作業内容 SPARK GEAR、Unityを使用して、スマートフォンのバトル用スキルエフェクトや、マップの環境エフェクトなどの作成をご担当

作業内容 製造～テストをご担当いただきます（設計もお任せする可能性あり）

作業内容 小売業向けの基盤システム開発

作業内容 ・新規パイプラインの設計・構築(Sparkを想定) ・BIツールを活用した既存ダッシュボードの保守、新規ダッシュボード構築

作業内容 ・Java、Pythonを用いたアプリケーション開発に携わっていただきます。 ・主に以下業務をご担当いただきます 　-設計から開発テスト、リリース及び運用業務 　-カタログデータを用いた大規模なデータの構造化サービス開発

作業内容 ・オンプレミスのHadoop環境をクラウドに移行する作業に携わっていただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ 　-オンプレミスのHadoop環境からクラウド（AWSまたはGCP）への移行作業 -現行環境の調査、ソリューション選定、移行計画、環境構築、移行 　-段階的な移行の推進 ※本年度は500TBほどの領域をクラウドに移行し、次年度以降は数PBの領域を移行予定