■ プロジェクトの背景:世界規模のデータをビジネスの武器へ変える。 現在、クライアント企業は世界各国に跨る膨大なデータを保有していますが、それらを一貫したガバナンスのもとで活用し切るための「真の基盤」を構築するフェーズにあります。
国ごとに異なる個人情報保護法(GDPRやAPPI等)への対応、膨大なトラフィックに耐えうるパイプライン、そしてデータサイエンティストが即座に分析を開始できる環境の提供。 これらを一手に引き受ける「データ基盤の心臓部」を作り上げるのが、あなたの役割です。
未来を創るデータエンジニアよ、集え!年収1018万~1200万円、グローバル企業のデータ利活用を支えるインフラアーキテクトとして、世界規模のデータ基盤構築に挑みませんか?VOOMは「エンジニアが開発に没頭できる理想郷」を追求。最新技術習得支援、確定申告代行、社保加入サービスなど、あなたの挑戦を徹底サポートします。Google Cloud、Python、Goを駆使し、MLOps基盤やセキュリティを設計。あなたの技術がグローバル標準となり、市場価値の高いキャリアを築く。この壮大なミッションを共に成し遂げ、未来のデータ活用を定義しよう。
給与・報酬 | 時給 5,300円 ~ 6,250円 |
|---|---|
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
雇用形態 | 業務委託 |
出社頻度 | 週5日出社 |
勤務地 | 勤務場所:渋谷 |
■ プロジェクトの背景:世界規模のデータをビジネスの武器へ変える。 現在、クライアント企業は世界各国に跨る膨大なデータを保有していますが、それらを一貫したガバナンスのもとで活用し切るための「真の基盤」を構築するフェーズにあります。
国ごとに異なる個人情報保護法(GDPRやAPPI等)への対応、膨大なトラフィックに耐えうるパイプライン、そしてデータサイエンティストが即座に分析を開始できる環境の提供。 これらを一手に引き受ける「データ基盤の心臓部」を作り上げるのが、あなたの役割です。
■ 具体的にお任せしたいこと 単なる「作業」ではなく、データエンジニアリングの「最適解」を定義していただく仕事です。
技術選定からレビューまでを統括する「アーキテクト」の役割 ◎ 既存の仕組みに縛られず、グローバル展開に最適な技術スタックを選定。設計から構築までをリードし、成果物の技術的妥当性を担保するためのコードレビューを徹底します。
機械学習・分析を「民主化」するための環境整備 ◎ データサイエンティストが「データの準備」に時間を取られる不毛な時間をゼロにします。機械学習モデルのデプロイや定常的な分析がスムーズに実行できる堅牢なMLOps基盤の構築を推進します。
「プライバシー・バイ・デザイン」の徹底した実装 ◎ 法律関連の機密データを扱うため、セキュアな管理体制の設計は最優先事項です。 各国の規制を踏まえ、権限管理や匿名化・暗号化などのセキュリティ機能をインフラレベルで実装し、「攻め」と「守り」が共存する基盤を創ります。
止まらない「データパイプライン」の追求 ◎ 定常的に実行される大規模なデータ抽出ロジックやアルゴリズムを開発。 要件に基づき、一瞬の停滞も許されない実行環境の運用・保守を行い、ビジネスの血流を支え続けます。
■ プロジェクト環境・チームの魅力 ・スケール: 国内完結では決して味わえない、グローバル規模のトラフィックとデータボリューム。 ・裁量: 技術選定から深く関与でき、あなたの提案がグローバルの標準となる可能性があります。 ・複雑性: 各国の法規制という「制約」の中で、いかにクリエイティブな技術解決策を提示できるかという知的な挑戦。
■ この案件で手に入る「最強のキャリア」 ・グローバル・データガバナンスの実績: 世界水準の法規制(GDPR等)に対応した基盤構築経験は、市場において極めて希少価値の高いスキルになります。 ・技術選定の主導権: 決まったものを作るのではなく、自ら選んだ技術で課題を解決したという成功体験。 ・データサイエンス×エンジニアリングの融合: ML基盤の整備を通じて、データ活用側の視点を備えた「ビジネスに強いデータエンジニア」としての地位。
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 5,300円 ~ 6,250円 |
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
出社頻度 | 週5日出社 |
勤務地 | 勤務場所:渋谷 |
・データエンジニアまたはSREとしての作業経験(3年以上) ・PythonやGoを用いた開発経験(3年以上) ・コーディングエージェントをチーム共通で使用できる環境に整備した経験 ・Google Cloudを用いたデータ分析基盤のアーキテクチャ設計と構築運用経験 ・Terraformの利用経験 ・ログ転送やメッセージキューイングを用いたリアルタイムログ転送の実践的構築と運用経験
・MLに係るパイプラインの設計と運用及び保守経験 ・データリネージやメタデータを管理するツール導入やシステム開発経験 ・機密データを適切に管理するためのアクセス制御や暗号化などのセキュリティ技術の知見 ・ELTやETLを行うジョブスケジューラを導入したデータ転送ジョブの開発や運用経験 ・RDBやデータウェアハウス上でのデータモデリングにより実用的なデータマートを設計した経験
【会社紹介】 エンジニアの自由を孤独にしない。株式会社VOOM
―― 代表は「元ホームレス」のエンジニア。 「エンジニアが開発だけに没頭できる理想郷を作りたい」 そんな想いで、元エンジニアの代表・津田が立ち上げたのがVOOMです。 どん底を知り、技術で這い上がってきたからこそ、エンジニアの苦労もキャリアの難しさも痛いほど分かる。 エンジニアが「開発だけに純粋に没頭できる環境」を追求し続ける、ギルドのような組織です。
圧倒的サポート「7つの業界初」 フリーランスの「不安」と「面倒」を、VOOMがすべて肩代わりします。 【技術】IT塾が無料: ReactやNext.jsなど、最新技術を働きながら習得。 【税務】確定申告が無料: 領収書を送るだけ。プロの税理士が完全代行。 【装備】補助金申請が無料: PCやタブレット購入費の最大2/3を国が支援。 【成長】メンター&面談対策: ハイスキル層があなたのキャリアを直接バックアップ。 【安心】社保加入サービス: フリーランスの自由さと、正社員の安心を両立。 【絆】交流会が活発: スマブラ大会、BBQ、ダーツ。孤独とは無縁の環境です。
案件の質にも、一切妥協なし。 ・所属エンジニア数 1,500名以上 ・取引先企業数 2,500社(直請け・プライム案件多数) ・主な提供案件 高単価・モダン開発・フルリモートなど厳選案件 ・福利厚生 無料健康診断、正社員紹介支援、記帳代行など
まずはカジュアルにお話ししませんか? 「今の単価に満足していない」「事務作業が苦痛」「もっとモダンな技術に触れたい」 どんなお悩みでも構いません。1,500名の仲間が選んだ「VOOMという選択肢」を、ぜひ一度オンラインで確かめてみてください。
株式会社VOOM
※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 4,800円 ~ 5,300円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 4,800円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週4日出社

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 4,698円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
時給 4,500円 ~ 6,000円
稼働時間:
80時間 ~ 160時間(週20 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
年収 700万円 ~ 1,000万円
稼働時間:
10:00 ~ 19:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 4,698円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

開催終了
昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に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、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月23日(木)19:00~20:30

アーカイブ公開中
昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月9日(木)19:00~20:00