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Scalaのフリーランス求人・案件一覧
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求人検索エンジンの開発チームに参画し、バックエンド開発を牽引していただける方を募集します。のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)
案件の内容
SEO関連サービスの開発チームにてSEOを支えるシステムの開発、運用をお願いします。 〈業務詳細〉 ・Airflow を活用した、検索キーワードの組み合わせ群の追加や更新、およびキーワード同士の関連性を管理する一連のシステムの開発、運用を実施します。 ・Scala を用いた API 開発、運用を実施します。 ・スクラム開発でプロダクトオーナーやチームメンバーと相談しながら要件定義、設計、開発、運用まで、一気通貫で実施します。
求めるスキル
・データ設計から開発・運用までの経験 ・Scala、Java11以降、サーバーサイドKotlinでの開発経験（いずれか１年以上） ・スクラム開発の実務経験（１年以上）
求人検索エンジンの開発チームに参画し、バックエンド開発を牽引していただける方を募集します。のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)案件の内容
ネイティブアプリ開発チームに求人アプリのBFFの開発、運用をお願いします。 〈業務詳細〉 ・求人アプリのBFFの開発・運用。 ・プロダクトオーナーやデザイナー、フロントエンドエンジニアと密に連携しながら、スタンバイを支えるBFFの要件定義、設計、開発、運用まで、一気通貫で実施します。 ・機能開発だけでなく、リファクタリングや依存ライブラリの更新、パフォーマンス改善等の様々な保守運用開発も実施します。
求めるスキル
・Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験（5年以上） ・Scala、Java8以降、サーバーサイドKotlinでの開発経験（いずれか１年以上） ・データ設計から開発・運用までの経験
求人検索エンジンの開発チームに参画し、バックエンド開発を牽引していただける方を募集します。のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)案件の内容
求人データクロール、管理、配信を行う開発チームのバックエンドエンジニアとしてプロダクト開発、運用をお任せします。同じグループにはエンジニア以外にもデザイナー・企画担当も在籍しており、職種を超えてグループミッション/目標達成に向けて開発に取り組んでいただきます。 〈業務例〉 ・求人クローリング開発、チューニング ・求人データの最適化 ・求人データへ付加価値をつけるための各種施策 ・パフォーマンス、品質向上、業務改善を目的とした機能開発
求めるスキル
・Webアプリケーション開発・運用経験 ・チームでのアジャイル開発の経験 ・異なる職種の方と協力して業務を推進できる方
求人検索エンジンの開発チームに参画し、フロントエンド開発を牽引していただける方を募集します。のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)案件の内容
求人検索エンジンの開発・運用におけるフロントエンド開発のリード フロントエンド技術の取捨選択、ビルド環境の整備 他、企画・デザイン・設計・開発をご経験に応じて業務をお任せいたします。
求めるスキル
・3年以上のフロントエンドでのWebアプリケーション開発経験 ・JavaScriptないしはTypeScriptによる開発経験 ・Vue.js・React・Angularのいずれかを使用したSPAのフロントエンド開発経験 ・Yarn、Webpackなどを使用したビルド環境の構築経験 ・Web、HTTP知識を前提としたパフォーマンスへの造詣
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Scalaのフリーランス求人・案件について
◯Scalaとは Scala（スカラ）は、Java仮想マシン（JVM）上で動作するマルチパラダイムプログラミング言語です。Scalaは、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの要素を組み合わせており、柔軟なプログラミングスタイルをサポートしています。 ◯Scalaの特徴 オブジェクト指向と関数型の統合: Scalaは、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの要素を組み合わせています。これにより、柔軟なプログラミングスタイルが可能となります。オブジェクト指向の特徴であるカプセル化や継承、ポリモーフィズムといった概念を活用しながら、関数型プログラミングの高階関数や不変性を利用することもできます。 静的型付け: Scalaは静的な型システムを持っています。変数や関数に型を明示的に指定することで、コンパイル時にエラーを検出することができます。これにより、プログラムの安全性を向上させることができます。 コンカレンシーと並列処理のサポート: Scalaは、アクターモデルと呼ばれるコンカレントなプログラミングモデルをサポートしています。アクターモデルは、メッセージパッシングを通じて相互に通信する軽量なスレッド（アクター）を使用して並行処理を実現します。これにより、並列処理や非同期処理を簡潔に記述することができます。 高い拡張性: Scalaは、スケーラブルな（拡張性のある）言語として設計されています。パフォーマンスの最適化やドメイン固有言語（DSL）の作成など、さまざまな拡張性の要求に対応するための機能が提供されています。 Javaとのシームレスな統合: Scalaは、Javaとの相互運用性が非常に高いです。既存のJavaのライブラリやフレームワークを直接利用することができます。また、JavaのクラスやメソッドをScalaのコード内で利用することもできます。これにより、既存のJavaコードを再利用しながら、Scalaの機能を活用することができます。 ◯Scalaの活用事例 大規模データ処理: Scalaは、Apache Sparkという大規模データ処理フレームワークの公式言語として使用されています。Scalaの柔軟性と高いパフォーマンスを活かして、ビッグデータの処理や分析を行うことができます。 ウェブアプリケーション開発: Scalaは、スケーラブルなウェブアプリケーションの開発に使用されています。Play FrameworkやLift FrameworkといったScala用のフレームワークを利用することで、高パフォーマンスで拡張性のあるウェブアプリケーションを構築することができます。 データパイプラインの構築: Scalaは、データパイプラインの構築やETL（Extract, Transform, Load）処理にも活用されています。Akka StreamsやApache Kafkaなどのツールと組み合わせて使用することで、データの処理やストリーミングを効率的に行うことができます。 高性能な分散システムの構築: ScalaのアクターモデルとAkkaというフレームワークを組み合わせることで、高性能な分散システムの構築が可能です。アクターモデルを使用することで、並列処理や非同期処理をシンプルに記述することができます。 機械学習とデータサイエンス: Scalaは、機械学習やデータサイエンスの分野でも使用されています。Scalaの関数型プログラミングの特徴や豊富なライブラリを活用して、機械学習モデルの構築やデータ解析を行うことができます。また、Apache SparkのMLlibと組み合わせて分散機械学習を行うことも可能です。