■必須条件

以下両方の経験をお持ちの方 ・Javaを用いたシステム開発経験 2年以上 ・要件定義、基本設計などの上流工程への参画経験 2年以上

■必須条件

・社内SEとしての業務経験を2年以上お持ちの方

■必須条件

システムテストorシステム運保守の実務経験1年以上。

■必須条件

・プロジェクトマネージャーとしてインフラシステム構築案件のマネジメント・管理業務経験 ・大規模更改案件等にてプロジェクトの立ち上げ（提案・要件定義）経験　等

■必須条件

・インフラ構築（サーバー/ネットワーク/DB等）の実務経験7年以上 ・基本設計～テスト工程の実務経験 ・クラウド基盤（AWS/Azure/GCP等）の構築経験

■必須条件

* テストシナリオや計画含めたQAのご経験 * パブリッククラウド及びアジャイル環境下での業務経験 * チームのリード経験(人数や規模感不問)

■必須条件

* Webアプリケーションにおけるバックエンド開発経験（3年以上） └TypeScript、Java、Pythonのいずれかを用いた、要件定義からテストまでの一連の経験 * パブリッククラウド及び、アジャイル環境での開発経験 * チームのリード経験(人数や規模感不問)

■必須条件

・TypeScript (Node.js) または Python でのWebアプリケーション開発の実務経験（目安：3年以上） ・API連携、プロンプトエンジニアリング、RAG構築などの実践的な知識・スキル（目安：1年以上） ・LangChain / LangGraph等を用いたAIエージェント開発経験（個人開発やプロトタイプ、検証レベルでも可） ・GitHubを利用したチーム開発経験 ・ビジネスレベルの日本語

■必須条件

・開発経験２年以上

■必須条件

以下いずれかの経験 ・インフラ運用業務経験 ・インフラ構築経験 ・インフラ技術に関する基本的な理解（OSPF、SD-WANなど） ・ネットワークセキュリティに関する基本的な知識 ・サーバー、Cisco機器の基本的な設定もしくは運用経験 ・パケットロスなどネットワーク品質改善に関する理解があれば尚可

■必須条件

以下すべてに該当する方を募集しています： ・業務系 Web アプリケーションの開発経験を 5 年以上お持ちの方 （使用言語：Java / Python / C# / TypeScript / PHP のいずれか） ・周囲のサポートを活用しつつ、詳細設計を自立して担当できる方 ・基本設計において一定のご経験がある方 ・新しい技術や知識を積極的にキャッチアップできる方（変化を前向きに楽しめる方を歓迎します）

■必須条件

Pythonを用いたプログラミングの実務経験 深層学習フレームワーク（PyTorch等）の利用経験 強化学習または模倣学習の基礎知識 Linux環境での開発経験

■必須条件

修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野） 機械学習・深層学習に関する研究経験 査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績 Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験

■必須条件

・SREもしくはそれに準ずる業務経験(2年以上目安) ・CI/CDの構築経験(2年以上目安)

■必須条件

・Linux･Windowsサーバ構築以上の業務を3年以上経験 ・サーバー運用設計の3年以上のご経験

■必須条件

・インフラ案件の構築以上の業務を3年以上経験

■必須条件

システム・ソフトウェア開発 実務経験2,3年以上。 　※テスト工程のみ経験者の方はシステム開発全体を理解把握していること。

■必須条件

・モダンな技術を用いたWebアプリケーション開発5年以上

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた設計・開発経験 ・コードレビューの経験（またはチームの成果物に責任を持った経験） ・フルスタックへの志向性：バックエンド、フロントエンド、インフラ（GCP/AWS）を横断的に理解し、課題に対して最適なアプローチを選択したい方

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：7年以上） ・GCP / AWS等のパブリッククラウドを用いた大規模システムのアーキテクチャ設計・構築経験 ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた、再利用性・保守性の高いバックエンド実装能力 ・技術的な意思決定の経験：複数の選択肢から、ビジネス要件に最適な技術選定・アーキテクチャの提案を行い、プロジェクトを完遂させた経験

■必須条件

・BtoBサービス、業務系などの領域でWebアプリケーション開発の実務経験が3年以上ある方 ・フルスタックにITエンジニアリング経験を積んでいきたい意思のある方

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた設計・開発経験 ・コードレビューの経験（またはチームの成果物に責任を持った経験） ・フルスタックへの志向性：バックエンド、フロントエンド、インフラ（GCP/AWS）を横断的に理解し、課題に対して最適なアプローチを選択したい方

■必須条件

・Webアプリケーションの品質保証（QA）実務経験（目安：5年以上） ・テスト自動化の戦略立案・設計・実装経験： Playwright / Selenium / Cypress等のツールを用い、メンテナンス性の高い自動テスト基盤を構築した経験 ・プログラミングスキル：Java, TypeScript, Go, Python等のいずれかを用いた実務レベルのコーディング能力（テストスクリプトだけでなく、プロダクトコードの理解ができること） ・テスト設計理論の理解：境界値分析、決定表、状態遷移テストなどのテスト技法を、プロジェクトの文脈に合わせて適切に使い分けられること

■必須条件

・BtoBサービス、業務系などの領域でWebアプリケーション開発の実務経験が3年以上ある方 ・フルスタックにITエンジニアリング経験を積んでいきたい意思のある方

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・BtoBサービス、業務系などの領域でWebアプリケーション開発の実務経験が3年以上ある方 ・フルスタックにITエンジニアリング経験を積んでいきたい意思のある方

■必須条件

・Webアプリケーションの品質保証（QA）実務経験（目安：5年以上） ・テスト自動化の戦略立案・設計・実装経験： Playwright / Selenium / Cypress等のツールを用い、メンテナンス性の高い自動テスト基盤を構築した経験 ・プログラミングスキル：Java, TypeScript, Go, Python等のいずれかを用いた実務レベルのコーディング能力（テストスクリプトだけでなく、プロダクトコードの理解ができること） ・テスト設計理論の理解：境界値分析、決定表、状態遷移テストなどのテスト技法を、プロジェクトの文脈に合わせて適切に使い分けられること

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：7年以上） ・GCP / AWS等のパブリッククラウドを用いた大規模システムのアーキテクチャ設計・構築経験 ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた、再利用性・保守性の高いバックエンド実装能力 ・技術的な意思決定の経験：複数の選択肢から、ビジネス要件に最適な技術選定・アーキテクチャの提案を行い、プロジェクトを完遂させた経験

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。