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の副業（業務委託）案件・求人情報

■ プロジェクトの社会的意義と技術的背景 現在、自動車産業は「移動」から「体験」の提供へと変革の真っ只中にあります。 本プロジェクトは、高級車セグメントにおけるリアシート・エンターテインメントおよびコンフォート制御（リアコン）の中核機能を担うものです。 単なるデバイス制御に留まらず、CAN/LIN等の車載ネットワークを介した各ECUとの複雑な連携、および高度なリアルタイム性が要求される、非常にテクニカルな領域です。 ■ 詳細な業務内容 「要件の具体化」から「品質の担保」まで、エンジニアとしてのトータルな力量が試される環境です。 1. 制御仕様・要件定義の精緻化 ・上位のシステム要求を紐解き、組み込みソフトウェアとしての実現可否判断（フィジビリティスタディ）および機能仕様への落とし込み。 ・ハードウェアの制約条件（メモリ、CPU負荷等）を考慮したリソース配分計画の策定。 2. アーキテクチャ設計・詳細設計 ・拡張性と再利用性を重視したモジュール設計およびコンポーネント間のインターフェース定義。 ・車載特有のフェイルセーフ（異常系処理）やスリープ・ウェイクアップ制御を含むパワーマネジメント設計。 3. 高信頼性を担保する実装（C / C++ / VC++） ・MISRA-C/C++等のコーディング規約に準拠した高効率かつ堅牢なソースコードの実装。 ・マルチスレッド環境下における排他制御やリアルタイムOS（RTOS）上でのタスク優先度最適化。 4. 徹底した検証と評価プロセス ・単体・結合テストにおけるカバレッジ計測および静的解析ツールを用いたコード品質の定量的評価。 ・実機またはシミュレータ環境を用いた境界値テストや負荷テストによる非機能要件の検証。 ■ 本プロジェクトに参画する「エンジニアとしてのメリット」 この案件は、単なる「組み込み開発の経験」以上の戦略的なキャリア資産をあなたに提供します。 1. 「車載品質」という一生モノの武器を手に入れる 世界で最も厳しいとされる車載ソフトウェアの品質基準。 MISRA-C/C++への準拠はもちろん、静的解析ツール（QAC等）を駆使した徹底的なコード品質の追求は、組み込みエンジニアとして「絶対に落ちないコードを書ける」という最高峰の証明になります。この実績は、他分野（医療、航空、産機）へのスライドも容易にする一生モノのスキルです。 2. 「フルライフサイクル」の介在による視座の向上 「振られたタスクをこなす」だけの分業型開発ではありません。 要件定義のフィジビリティスタディから実機評価まで一貫して携わることで、「システム全体がどう動いているか」というマクロな視点が養われます。 これは、将来的にテックリードやシステムアーキテクトを目指す方にとって不可欠な経験値となります。 3. 「SDV時代」の最先端UX開発実績 現在、自動車は「Software-Defined Vehicle (SDV)」へと進化しています。 その中でリアコンは、ユーザーが最も直接的にソフトウェアの恩恵を感じるインターフェースです。「車をデバイスとして捉え、UXを設計する」という経験は、これからのモビリティ開発において最も需要が高まる領域の一つです。 4. 高度な車載ネットワーク（CAN/LIN/Ethernet）の実践 ECU間の複雑なデータ通信を最適化する経験は組み込み開発の醍醐味です。 マルチスレッドや排他制御、リアルタイムOS上でのタスク制御といった低レイヤーの深い知識をグローバル規模の製品開発を通じてアップデートできます。

【 依頼内容 】 C#によるクライアントサーバ構成のWebシステムを中心に、 非機能要件（性能・負荷）に関するテスト設計〜実施〜報告まで一貫して担っていただきます。 ◆主な業務内容 ・非機能要件（負荷試験・連続運転試験）のテスト計画書作成 ・テストシナリオ／スクリプト設計・実装 ・同時複数端末からのリクエストを模したテスト実施 ・自動テストツール構築 ・テスト実行・結果分析・レポート作成 ・パフォーマンスボトルネックの特定 ・CPU／メモリ／DBクエリ等のメトリクス分析 ・開発・インフラチームとの改善連携 ◆テスト設計（脆弱性診断） -基本設計書／詳細設計書の把握 -単一機能のテスト設計を作成 -テスト設計書のレビュー ◆結果資料の作成と報告、品質改善提案など ◆UI/UX改善提案 ※顧客の事業領域についてのキャッチアップは入社後にサポートさせていただきます！ 【 期間 】 制限なし（ミニマム1ヶ月〜） 【 契約金額(税抜) 】 時給3000円〜4000円スタート （長期またはフルタイムで稼働できる方優遇） 月額制も可能なので一度ご相談ください！ 例：月50万円・月70万円での契約も実績あり！ 【応募条件】 週次20時間以上の稼働ができる方 副業参画大歓迎◎

本ポジションでは、地理空間データや観測データを用いた情報統合・自動処理・可視化システムの設計・開発・実装を担当します。 災害、環境、防災、インフラ、エネルギーなど社会的意義の高い領域において、信頼性の高いデータ基盤を構築し、現場の意思決定を支援するシステム開発に携わります。

- Kotlin - Java - SpringBot - Google Cloud Platform - SQL - Go - リモートあり - 週5日 - 最寄駅：恵比寿 - 20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 - 成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 - 将来リーダーを目指す方歓迎

複合機向け「組み込み型のブラウザ（Chrome）」を開発する。 現行機種の改修案件。 2025年7月～2026年6月(※3か月毎の更新見込み) 4名程度

メンバー数2～5名、開発期間3か月～半年程度の受託開発案件にプロジェクトマネージャー(PM)兼リードエンジニアとしてアサインされ、下記業務を担当します。 - 成果物の要件定義 - 基本設計、詳細設計 - 技術選定 - プロジェクト計画立案、進捗管理 - 実装（100％自社内で開発します） - 顧客への報告（営業担当と一緒に行います） 各プロジェクトにはプロジェクトの営業を担当した営業担当者がアカウントマネージャーという形で参画し、顧客と当社開発チームの橋渡しを行うことで、プロジェクトを円滑に進めるサポートをいたします。 また、経験がない方に関しても、まずはプロジェクトにいちメンバーとして参加いただき、ゆくゆくはPM兼リードエンジニアとして、メンバーサポート含めお任せいたしますので、ご安心ください！ 受託開発というと「どれだけ頑張っても給料が増えない」「炎上率が高い」などネガティブなイメージを持つ方もいると思いますが、2つの理由から上記のような状態からは一線を画した事業運営をしています。 理由の1つ目は高難度×高単価のプロジェクトを多く受託できていること。画像認識やOCR、自然言語処理などAI系のエンジンを積んだWebシステムの開発や、機能が複雑なプロダクトの新規開発、数理モデルを用いたエンハンス・データ分析など、必要な技術の幅が広く、高難度ゆえ競合が少ない分野の案件を比較的高単価で受注しています。 理由の2つ目はリスクの高い案件は請けない、もしくは事前にリスクを排除してから開発に入っていること。案件の受注時に営業担当とCTOを中心に工数見積りと案件のリスクを精査し、妥当と思われる契約内容でしか受注判断を行いません。 その結果として昨年度の社内エンジニアの平均残業時間は5h/月と低水準に抑えることができています。 一般的な企業におけるPMは管理業務が中心で、コードを殆ど書かない職種となっている場合もありますが、当社は技術に精通した人間がプロジェクト管理を担当することがプロジェクトの成功には不可欠であると考えており、PMをエンジニアの延長性上にある職種として捉えています。 そのため、当社のPMはプロジェクト全体のQCD管理だけでなく、リードエンジニアとして技術選定や実装を担当することで技術面からもプロジェクトを牽引していただいています。 業務を通じてマネジメント、プログミングの両方のスキルを身につけることができるため、ビジネスとエンジニアリングの橋渡し的存在として市場価値を高めていただくことができると考えています。 出社/リモートワークのどちらを選ぶかは各自の判断に任されており、自分にとって最適な働き方を実現いただけます。現在でも、約8割の方がフルリモートで勤務されています。 また、平均残業時間は前述のとおり5h/月であり、仮に残業がかさんだ場合も、稼働が増えた分だけ給与も増えていく制度を採用しているため、働けば働くほど体感時給が下がっていくこともありません。 アサインのボリュームはご自身の申告に合わせて調整するため、（法律に違反しない範囲で）多少の残業はいとわず働き、より多くの開発経験を積みたいという方はそのようなアサインをすることも可能です。 受注後の開発はすべて社内のエンジニアが開発するため、ノウハウをどんどん社内に蓄積しています。次々生まれる技術トレンドを勉強し続け、その学んだ技術を実践できる場がありますので、エンジニアはスピード感を持って成長できます。100%自社開発にこだわる理由の1つです。 - 主要言語：TypeScript(JavaScript), python, PHP, Rust, C++ - 主要データベース：Aurora, MySQL, PostgreSQL, DynamoDB - フレームワーク：Nest.js, React, React Native, vue.js, Laravel - サーバOS：Linux 10名

メンバー数2～5名、開発期間3か月～半年程度の開発案件にアサインされ、下記業務を担当します。 - 基本設計、詳細設計 - 技術選定 - 実装（100％自社内で開発します） 少人数での開発となるため担当領域を絞らずにフルスタックなスキルセットを持ったメンバーが活躍しています。 画像認識やOCR、自然言語処理などAI系のエンジンを積んだWebシステムの開発や、機能が複雑なプロダクトの新規開発、数理モデルを用いたエンハンス・データ分析など、必要な技術の幅が広く、高難度ゆえ競合が少ない分野の案件を比較的高単価で受注しています。 ほぼ全案件エンドクライアントと直接取引できており、案件ごとに最適な技術選定をし開発にあたるため、Laravelのプロジェクトを3か月担当→Nest.js＋Auroraでサーバーレスアプリケーションの開発を半年担当→Reactでフロントエンドを3か月担当というように様々な言語、フレームワーク、アーキテクチャを試すことができます。幅広いドメインを扱うことでフルスタックエンジニアやITアーキテクトとしてのスキルを磨くことができます。 社内では（緩くですが）新規開発の際の標準技術スタックも決められているため、特定の技術の習得に腰を据えて取り組むこともできます。 出社/リモートワークのどちらを選ぶかは各自の判断に任されており、自分にとって最適な働き方を実現いただけます。現在でも、約8割の方がフルリモートで勤務されています。 また、昨年度の社内のエンジニアの平均残業時間は5h/月と残業はほとんどありません。 仮に残業がかさんだ場合も、稼働が増えた分だけ給与も増えていく制度を採用しているため、働けば働くほど体感時給が下がっていくこともありません。 アサインのボリュームはご自身の申告に合わせて調整するため、（法律に違反しない範囲で）多少の残業はいとわず働き、より多くの開発経験を積みたいという方はそのようなアサインをすることも可能です。 Webエンジニアとして技術を極める、Web・AIのどちらも開発できるエンジニアとしてキャリアの幅を広げる、マネージャーとしてメンバーのマネジメントの道に進む、顧客への提案などビジネス側に進むなど、ご自身の興味の方向性に沿って職種変更も含め柔軟にキャリアを形成していくことができます。 - リモートワーク制度導入（80％がフルリモート勤務） - フレックスタイム制度導入 - 技術書購入補助 - 資格取得補助 - 社内勉強会を実施 - 兼業・副業OK - 服装自由 - 主要言語：TypeScript(JavaScript), python, PHP, Rust, C++ - 主要データベース：Aurora, MySQL, PostgreSQL, DynamoDB - フレームワーク：Nest.js, React, React Native, vue.js, Laravel - サーバOS：Linux 常に最新技術を取り入れて自己研鑽し続けているスペシャリストが分野ごとに多数在籍しています。フラットな社風で立場も案件の壁も越えて、お互いに相談しあえる環境のため、日々周りのスペシャリストのエンジニアたちから学び続けることが可能です。「10分考えてわからないことは人に聞く」という文化があり、組織全体で助け合う心地よい雰囲気があります。 15名

TUNAGのバックエンドをリードし、大規模Rails アプリケーションの継続的な改善を支えてくれませんか？ - Ruby on Railsアプリケーションの開発・運用 - チーム内外(東京・名古屋両拠点)の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 - 技術的負債の計画的な返済 - Developler eXperienceチームとコラボレーションしながら、より良い開発者体験・開発効率を追求 - バックエンド: Ruby 3.3 (Ruby on Rails 7.2(edge)) - フロントエンド: TypeScript, React.js, Next.js - モバイルアプリ: Swift, Kotlin - データベース: MySQL(Amazon Aurora), Cloud Firestore - ミドルウェア: Elasticsearch, Redis - インフラ: AWS, GCP(一部), Docker, Sendgrid, Twilio, Stripe, Imgix - CI/CD: CircleCI, Cypress - モニタリング: Datadog, Sentry (BugSnag から移行済み) - プロビジョニングツール: AWS CloudFormation - 情報共有：TUNAG（日報）, Slack, Notion ハイブリットワーク 週1日出社 (オフィス出社頻度はチームの状況により変化します)

クラウド：AWS CI/CD　：GitHub Actions ペアプロ：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　 ：CDK for Terraform アーキテクチャ　　：モジュラモノリス パブリッククラウド：AWS(メイン), GCP フロントエンド　　：TypeScript, Next.JS(App Router), Tailwind CSS, AWS Amplify バックエンド　 　：Go GraphQL　　　　 ：PostGraphile, GraphQL Mesh コンテナ　　　　　：ECS on Fargate データベース　　　 ：Aurora Serverless v2(PostgreSQL) , DynamoDB 認証　　　　　　　：NextAuth ソースコード管理　：GitHub CI/CD　　　　　　：GitHub Actions ペアプロ　　　　　：GitHub Copilot / ChatGPT IaC　　　　　　　 ：CDK for Terraform コミュニケーション：Google Workspace / Slack デザイン　　　　　：Figma 情報共有　　　　　：Notion チケット管理　　　：Linear app テックブログ　　　：Zenn(Publication) 東京オフィス　※リモートワーク可

- 画面設計・プロトタイピング - SPA形式でのアプリ実装 - サーバAPIとの統合 - UX改善 - 法規制・自主規制基準に則った顧客説明UIの設計 - ユニットテスト・E2Eテスト - Elm https://elm-lang.org/ - elm-css https://github.com/rtfeldman/elm-css - elm-graphql https://github.com/dillonkearns/elm-graphql - elm-form-decoder https://github.com/arowM/elm-form-decoder - （前提知識としての）HTML/JavaScript/CSS - AWS S3/CloudFront - Elixir https://elixir-lang.org - Phoenix Framework https://www.phoenixframework.org/ - MySQL 5.7, PostgreSQL 11, Ecto https://github.com/elixir-ecto/ecto - GraphQL, Absinthe https://github.com/absinthe-graphql/absinthe - AWS ECS/Aurora/S3/CloudFront/CloudWatch etc. - SendGrid（メール配信サービス） - OAuth2/OpenID Connect等の認証認可技術 - 外部APIサービス連携・Webhook - Docker - ShellScript, make/Makefile - macOSまたはLinux（Windows Subsystem of Linux） - git, GitHub, GitHub Actions - Figma - Microsoft Clarity - Google WorkSpace - Slack - Trello - Esa - freee（人事労務管理）

- DBテーブル・APIスキーマ設計 - マイグレーション実装 - ユニットテスト・統合テスト - ビジネスロジックに基づくデータ制約・APIロジックの実装 - ユーザ通知機能実装 - 非同期処理系の実装・テスト - ロギング - 法定要件に基づく帳簿データ出力系の実装 - 他社システム連携のための認証機能実装 - Elixir https://elixir-lang.org - Phoenix Framework https://www.phoenixframework.org/ - MySQL 5.7, PostgreSQL 11, Ecto https://github.com/elixir-ecto/ecto - GraphQL, Absinthe https://github.com/absinthe-graphql/absinthe - AWS ECS/Aurora/S3/CloudFront/CloudWatch etc. - SendGrid（メール配信サービス） - Elm https://elm-lang.org/ - elm-css https://github.com/rtfeldman/elm-css - elm-graphql https://github.com/dillonkearns/elm-graphql - elm-form-decoder https://github.com/arowM/elm-form-decoder - （前提知識としての）HTML/JavaScript/CSS - AWS S3/CloudFront - OAuth2/OpenID Connect等の認証認可技術 - 外部APIサービス連携・Webhook - Docker - ShellScript, make/Makefile - macOSまたはLinux（Windows Subsystem of Linux） - git, GitHub, GitHub Actions - Figma - Microsoft Clarity - Google WorkSpace - Slack - Trello - Esa - freee（人事労務管理）

大手企業/ITベンチャー含め様々なプロジェクトで 希望するLinux設計・構築案件に参画していただきます。 ※希望、経験、案件現場状況によりテックリードまたはPM業務もお願いします。 下記、システムオンプレインフラの設計/構築 DX,Saas WEB求人WEBサービス/社内システム エンタメ系WEBサービス/社内システム 不動産WEBサービス/社内システム 美容系WEBサービス/美容系社内システム 製造業/保険/医療系/福祉系/WEBシステム/WEBサービス開発 子供向け向けwebサービス/教育系Webサービス HRテクノロジーサービス グルメ/旅行サイト/アパレル/マッチングアプリ/デリバリーアプリ 空港系/運輸系/車両系/交通系WEBシステム 証券、金融、決済、為替、仮想通貨、NFTWEBシステム　等

・Python / Django(REST framework)を主に用いたクライアントワークを担っていただきます。 ・バックエンド開発に係る設計、開発、レビュー業務を担当していただきます。 - 技術スタック Python, Node.js, Django (REST framework), Flask, PostgreSQL, MySQL, Docker, Nginx, AWS, Git

- プロダクトのAPIサーバー開発・機能改善 - アルゴリズムを利用するためのインフラ構成を含めた新規機能の設計と実装 - CI/CD改善など効率よく、安定的に開発を行うための環境整備 - コード管理 : GitHub - 言語：Python - DB：MySQL - OS：Linux - Webフレームワーク：Django - 使用ツール : Docker, Terraform, Sentry - 主なクラウドサービス : Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon SageMaker

小売、保険、モビリティをはじめ、様々なリアル産業のデジタル化を進める上で重要となる**Deep Leanringアルゴリズムの研究開発**や、社内で開発を進めるパッケージをベースにした**AIアルゴリズム・システムの開発**などを担当して頂きます。 - 言語：Python - Deep Learningフレームワーク: PyTorch - OS：Linux

機械学習アルゴリズムをマイコンなどで稼働するための設計/実装/テストをはじめ、幅広い業務をお任せ - 機械学習アルゴリズムをマイコン等のハードウェアへ組み込むための設計、コード実装、品質保証作業 - 顧客要件に合わせたアルゴリズムや組込みプラットフォームのカスタマイズ - AI活用検証のためのデモ機開発 - 開発言語：C、C++、Python3 - 開発環境：Linux、Windows、Microsoft Azure、Vim、Emacs、Visual Studio Code、Git - ドローンの安定航行制御（株式会社デンソー様） 橋梁の点検に利用される産業用ドローンに関する強風に対応した危険予測回避の課題に対し、当社独自のアルゴリズム（AiiR）による危険予測制御機構を構築し、危険状態が予測される場合に回避シーケンスに移行した。 - 散水消雪機の最適稼働（東日本旅客鉄道株式会社様） 上越新幹線の散水消雪機について、返送水が凍結しない、適切な加熱量の算出との課題に対して、返送水温度を± 0.5 ℃の精度で予測し、予測を基に 1～2 ℃ で返ってくるように指令値を最適化した。 - ブレーキの異常検知（東日本旅客鉄道株式会社様） E235系（山手線）のブレーキシステムについて、点検データからの異常検知ができていない課題について、AI 異常検知によりデータから異常度の算出をすることで、リアルタイム運用を見据えた異常検知が可能になった。 - チームによる製品開発を通じたOJT教育、および経験豊富なメンバーからのフォローアップを行っていきます - シニアメンバーによるセミナー/勉強会の実施による知識のキャッチアップを行います 研究開発本部　研究部 - 研究開発本部には6名が在籍しています - 平均年齢は37歳ですが、20代から60代まで幅広い年齢層 が活躍しています - リモート推奨により、業務の都合に応じて、出社か在宅にするかを自分で判断して選べます - Jazzが流れる社内にて、時には気分を変えてソファーやオープンスペースで仕事ができます - フリードリンク、オフィスおかんが完備されており、レトルトカレーやレトルトご飯などの軽食も各自自由に利用可能です - みんなで助け合う風土があり、アットホームな職場環境です Python / C言語 / C++ Microsoft Azure Linux / Windows Git Vim / VisualStudio 要望を勘案して会社で購入後貸与 - プロジェクトリーダーを目指せるポジションです - キャリアチェンジも含めて、新たな挑戦がしやすい環境です

独自アルゴリズムをライブラリ化するための設計、実装、テストおよび周辺機能/ツールの開発など、幅広い業務をお任せします - 独自アルゴリズムを顧客へ提供するための製品設計、コード実装、品質保証作業 - 製品の周辺機能およびツールの開発 - アルゴリズム秘匿化の技術検証 - AIを効率よく実行するための顧客コンサルティング - 開発言語：C、C++、Python3 - 開発環境：Linux、Windows、Microsoft Azure、Vim、Emacs、Visual Studio Code、Git - ドローンの安定航行制御（株式会社デンソー様） 橋梁の点検に利用される産業用ドローンに関する強風に対応した危険予測回避の課題に対し、当社独自のアルゴリズム（AiiR）による危険予測制御機構を構築し、危険状態が予測される場合に回避シーケンスに移行した。 - 散水消雪機の最適稼働（東日本旅客鉄道株式会社様） 上越新幹線の散水消雪機について、返送水が凍結しない、適切な加熱量の算出との課題に対して、返送水温度を± 0.5 ℃の精度で予測し、予測を基に 1～2 ℃ で返ってくるように指令値を最適化した。 - ブレーキの異常検知（東日本旅客鉄道株式会社様） E235系（山手線）のブレーキシステムについて、点検データからの異常検知ができていない課題について、AI 異常検知によりデータから異常度の算出をすることで、リアルタイム運用を見据えた異常検知が可能になった。 - チームによる製品開発を通じたOJT教育、および経験豊富なメンバーからのフォローアップを行っていきます - シニアメンバーによるセミナー/勉強会の実施による知識のキャッチアップを行います 研究開発本部　研究部 - 研究開発本部には6名が在籍しています - 平均年齢は37歳ですが、20代から60代まで幅広い年齢層 が活躍しています - リモート推奨により、業務の都合に応じて、出社か在宅にするかを自分で判断して選べます - Jazzが流れる社内にて、時には気分を変えてソファーやオープンスペースで仕事ができます - フリードリンク、オフィスおかんが完備されており、レトルトカレーやレトルトご飯などの軽食も各自自由に利用可能です - みんなで助け合う風土があり、アットホームな職場環境です Python / C言語 / C++ Docker Microsoft Azure Linux / Windows Git Vim / VisualStudio 現場で選択可能（Windows/Mac） - プロジェクトリーダーを目指せるポジションです - キャリアチェンジも含めて、新たな挑戦がしやすい環境です

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前述した実績によって業績拡大中の弊社で、この度メンバーを増員することが決定しました。 - 自社開発したVisual SLAM（自己位置推定）を用いた独自プロダクトをクラウド環境上に構築するためのバックエンド開発 - SaaSサービスのシステム運用 - 大規模な空間データを保持し、大人数で使用されるスケーラブルなシステムの運用、開発 ※SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは、自己位置推定とマッピングを同時に行うことです。

前述した実績によって業績拡大中の弊社で、この度メンバーを増員することが決定しました。 - 自社開発したCellid SLAMのエンジン部分の継続的な強化と改善 - Cellid SLAM開発に伴う研究、調査、実装 - SLAM開発の過程で得られた成果を外部に向けて発表 業務に取り組みながらSLAMの知識をキャッチアップしていただくことを想定しているので、「SLAM開発の経験がないけどチャレンジしたい」という方も大歓迎です。 ※SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは、自己位置推定とマッピングを同時に行うことです。