開発は、Backend/API・Frontend・データ分析・R&Dの4ラインがあり、 業務委託の方を含めて、それぞれ4人のチームで進めております。
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FraudAlertでは、データサイエンティストを募集しています。主な業務は、不正検知アルゴリズムの精度改善や新機能の提案・検証です。必要なスキルは、金融分野での分析経験、Python/Rでのプログラミングスキル、統計学・機械学習の理論的理解などです。年収は500万円〜750万円で、週3日稼働が想定されています。リモート勤務が可能ですが、週1回の出社が必要です。開発環境はAWS、使用言語はPythonです。FraudAlertは、機械学習を用いて不正アクセスを防ぐサイバーセキュリティサービスを提供しており、成長中の事業です。チームでの協力や自律的な学習ができる方を求めています。オフィスは東京・大手町にあります。
給与・報酬 | 年収 500万円 ~ 750万円 |
|---|---|
稼働時間 | 24時間 ~ 64時間（週6 ~ 16時間） |
雇用形態 | 業務委託から正社員 |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | - |
開発は、Backend/API・Frontend・データ分析・R&Dの4ラインがあり、 業務委託の方を含めて、それぞれ4人のチームで進めております。
自社サービスの不正検知アルゴリズムの精度改善、新機能・新サービスの創出に向けて、必要なデータ分析や機械学習アルゴリズムの提案・検証が主な業務となります。
【具体的には…】 ・自社サービスで収集・蓄積される膨大な端末情報やアクセス履歴情報を解析し、不正検出の精度向上のためのアルゴリズム改善、機械学習やAIを用いた新機能の提案・検証を行う。 ・自社カスタマーサクセスチームと協力して顧客の不正アクセス傾向のデータ分析やレポート作成等を行い、顧客の不正アクセス対策における課題解決の支援を行う。 ・継続的に先端技術を習得することによるチームのケイパビリティ向上。 ・チームリーダーの元、データ分析チームの立ち上げに関する業務を行う。
【使用言語】 言語:本番実装においてはPython(3.X)を利用。（分析においては特に問わない） 分析・開発環境:AWS ソースコード管理:git プロジェクト管理:Asana 情報共有ツール:Slack
【年収/稼働日数】 500〜700万円 ※スキル・経験・能力に応じて決定いたします。
最低稼働日数：週1日 想定稼働日数：週3日
雇用形態 | 業務委託から正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 500万円 ~ 750万円 |
稼働時間 | 24時間 ~ 64時間（週6 ~ 16時間） |
出社頻度 | 相談の上決定する |
・金融分野での分析経験 ・データ分析の業務経験あるいは機械学習分野の実務開発経験 1年以上 ・Python/R等で基本的な統計解析や機械学習アルゴリズムを実装できるプログラミングスキル ・基本的な統計学・機械学習アルゴリズムの理論的な理解 ・自ら問題を設定し、その解決に向けて技術調査、モデル構築、検証ができること ・分析結果や提案した施策についてビジネスサイドやデータサイエンスの知識がない者にも説明できるドキュメンテーション/プレゼンテーション能力 ・チームで仕事をした経験 ・日本語必須 ※データサイエンティスト協会が公開するスキルチェックリストVer3.01においてAssociate Data Scientist（独り立ちレベル）レベルかその一歩手前の能力があることを目安とします。(https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf)
【働き方】 リモート勤務可、ただし、週1回会議で出社あり。 また緊急時に出社できる方（オフィス所在地：大手町）であること。 ※東京（大手町）まで通勤可能な方。
・システム開発の経験、特に機械学習を利用したシステム開発に携わった経験（環境、言語は問わない） ・Kaggle等のデータ分析コンペティションでの上位入賞経験 ・セキュリティや日本の金融機関に関するドメイン知識 ・自社サービスでの開発の経験 ・英語でのコミュニケーションがとれること 【求める人物像】 ・チームで取り組むことを意識できる方 ・どんな仕事にも当事者意識を持って改善に取り組める方 ・受け身ではなく自律的に学習を進められる方 ・自分で仕事が進められる方
【FraudAlertとは】 「本人」以外の操作・ログインをブロック。 次々と新たな手口がうまれるサイバー攻撃には、攻撃ごとにセキュリティ対策を行なっていては間に合いません。 そこで必要なのが「不正な試行を検知する予防のサイバーセキュリティ」です。 フロードアラートは機械学習による「本人らしさ」を基に、ユーザーを確認・判定します。 他人or機械による操作・ログインから顧客を守るサービスです。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。
給与・報酬：
時給 4,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 180時間（週10 ~ 45時間）
雇用形態：
業務委託から正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
年収 800万円 ~ 1,200万円
稼働時間：
09:00 ~ 18:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
相談の上決定する
給与・報酬：
時給 4,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~（週10時間 ~ ）
雇用形態：
業務委託から正社員
出社頻度：
相談の上決定する
開催前
パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか？」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス（ offers.jp/jobs ）を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3
開催終了
昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
開催日:
2026年3月17日(火)12:00~13:00
アーカイブ公開中
前回「LT&ディスカッション5ラウンド！うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」（ https://offers.connpass.com/event/298939/ ）のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
開催日:
2026年2月18日(水)19:00~20:00
アーカイブ公開中
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか？ 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
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アーカイブ公開中
2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか？Web標準に回帰することで何が変わるのか？そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか？ 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15
