医療・福祉のフリーランス案件・求人一覧

Web/モバイルアプリ開発におけるPM/PL実務経験（目安3年以上）（要件定義～リリースまでの一連の管理経験） フロントエンド・バックエンド双方の実装経験を持つフルスタックエンジニアスキル 社内開発チーム、技術提携先、クライアント等複数のステークホルダーとの折衝・調整能力 ドキュメント管理（要件定義書・仕様書作成・バージョン管理）および進捗/リスク管理の実務経験 ヘルスケア/個人情報保護法に関する基礎知識（要配慮個人情報・バイタルデータの取扱い） アプリ＋API＋DBの構成を理解し、仕様レベルで議論できる高い技術リテラシー

FlutterもしくはReact Nativeを用いた開発経験 Webアプリケーション開発、モバイルアプリ開発両方におけるPM経験3年以上 バックエンド開発経験 生成AIを活用した開発経験

FlutterもしくはReact Nativeを用いた開発経験 Webアプリケーション開発、モバイルアプリ開発両方におけるPM経験3年以上 バックエンド開発経験 生成AIを活用した開発経験

Next.js, Go言語, PHP, 要件定義, 設計, 実装, バックエンド開発, フロントエンド開発

システム設計書の作成スキル（必須） 実装部隊への作業指示と進捗管理（必須） JavaScriptと基本的なSQL（2年以上の経験）

Pythonでの開発経験 Gitを用いたバージョン管理経験 AWS Lambda（Layer含む）を用いた開発経験 AI駆動開発 もしくは AIを活用しながら開発を行った経験 業務やプロダクトに対して改善や提案ができるコミュニケーション能力

AI生成コード／AI生成テストケースのレビューと品質担保の実務経験（生成物を鵜呑みにせず欠陥・仕様逸脱を検出できること）、Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテスト設計の経験、Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテストコード生成の経験（プロンプトの構造化含む）、AI活用を前提とした品質ゲート基準の策定経験（AI生成物に対するレビュー観点・受入基準の定義）、AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断（リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）

Pythonでの開発経験 Gitを用いたバージョン管理経験 AWS Lambda（Layer含む）を用いた開発経験 AI駆動開発の経験 業務やプロダクトに対して改善や提案ができるコミュニケーション能力

「HOPE」経験、またはEGmain-GX、LiffeMark-MX、LiffeMark-HXのいずれかの経験。 複数案件の導入経験（2年～3年）。

Pythonでの開発経験 Gitを用いたバージョン管理経験 AWS Lambda（Layer含む）を用いた開発経験 AI駆動開発の経験 業務やプロダクトに対して改善や提案ができるコミュニケーション能力

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

AI生成コード／AI生成テストケースのレビューと品質担保の実務経験（生成物を鵜呑みにせず欠陥・仕様逸脱を検出できること） Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテスト設計の経験 Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテストコード生成の経験（プロンプトの構造化含む） AI活用を前提とした品質ゲート基準の策定経験（AI生成物に対するレビュー観点・受入基準の定義） AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断（リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）

COMPANY運用保守の実務経験 COMPANY製品（CJK）に関する深い理解 └社会保険関連業務知識 顧客ヒアリング経験 設定～検証～本番移送まで一人称対応可能 ドキュメント作成経験

Web/モバイルアプリ開発におけるPM/PL実務経験（目安3年以上：要件定義〜リリースまで一連） フルスタックでのエンジニア実務経験（フロントエンドおよびバックエンド双方の実装経験） 複数ステークホルダー（事業パートナー・外部技術ベンダー・社内チーム）との要件調整・折衝経験 要件定義書、仕様書のドキュメント作成・バージョン管理の実務経験 Backlog等を用いたWBS・進捗・リスク管理の実務経験 ヘルスケア領域の基礎知識（個人情報保護法・要配慮個人情報の取り扱いに関する理解） アプリ＋API＋DBの全体構成を把握し、エンジニアと仕様レベルで技術対話ができるリテラシー

生保知識(請求・収納だとベター）、在宅勤務可能な方（インターネット環境や在宅用端末の準備が可能な方）

Webアプリケーションシステムの基本設計書・詳細設計書・運用設計書の作成経験 AWSコンテナ（ECS/Fargate）における設計経験（監視、セキュリティ、リリース等） 主要AWSサービスの経験/すべてを満たしていなくともOK（ECS, ECR, DynamoDB, Aurora PostgreSQL, Bedrock, EC2, SQS, CI/CD関連, VPC等）の構築経験

JavaScript,SQL,システム設計,進捗管理

DatabricksやSnowflakeを活用したデータ連携基盤の構築経験 エンド顧客との要件調整の経験

チャットボット導入経験 PMとしての経験 AIに関する知見 一定のインフラ、エンジニアリング知識（エンジニアとコミュニケーションが取れるレベルで可） 社内外の複数の関係者との折衝経験 目黒および板橋への出社対応が可能な方

・Kotlinでのバックエンド開発経験（3年以上） ・Reactでのフロントエンド開発経験（3年以上） ・AI可読仕様書の整備力 ・大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 ・スクラムでの開発経験

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

大規模データ移行（ETL・移行ツール開発・移行リハ）の経験／データ整合性検証の実務 Claude Code等のAI支援ツールを活用した移行スクリプト・変換ロジックの開発経験（プロンプトの構造化含む） AI生成した変換ロジック・マッピング定義のレビュー・検証経験（生成物を鵜呑みにせず、データ欠損・変換誤りを検出できること）

AI生成コード／AI生成テストケースのレビューと品質担保の実務経験（生成物を鵜呑みにせず欠陥・仕様逸脱を検出できること）、Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテスト設計の経験、Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテストコード生成の経験（プロンプトの構造化含む）、AI活用を前提とした品質ゲート基準の策定経験（AI生成物に対するレビュー観点・受入基準の定義）、AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断（リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）

Terraformによるインフラコード作成経験 Azureでのネットワーク等インフラ周りの設計・実装経験

・AI生成コード／AI生成テストケースのレビューと品質担保の実務経験（生成物を鵜呑みにせず欠陥・仕様逸脱を検出できること） ・AI支援ツールを用いたテスト設計のご経験 ・AI支援ツールを用いたテストコード生成の経験（プロンプトの構造化含む） ・AI活用を前提とした品質ゲート基準の策定経験（AI生成物に対するレビュー観点・受入基準の定義） ・AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断（リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）

Ruby,TypeScript, Node.js, Ruby on Rails, Vue.js, AWS SAM, MySQL, DynamoDB, Git, Backlog, Redmine, Slack ベンチャーマインド、主体的に動ける方、非エンジニアとの合意形成、AIを含む技術トレンドの理解リテラシー 必須：提案や主体的な調査・開発、Ruby/Nodeでの開発経験5年程度、Typescript(Vue)での開発経験、パフォーマンス改善経験、AWS環境下での開発経験（チューニング経験含む）、インフラ構成理解とバックエンド開発、インフラログ確認経験

DB移行対応経験、5名ほどのチームリーダー経験、ドキュメント作成経験

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

大規模データ移行（ETL・移行ツール開発・移行リハ）の経験／データ整合性検証の実務 Claude Code等のAI支援ツールを活用した移行スクリプト・変換ロジックの開発経験（プロンプトの構造化含む） AI生成した変換ロジック・マッピング定義のレビュー・検証経験（生成物を鵜呑みにせず、データ欠損・変換誤りを検出できること）

AI生成コード／AI生成テストケースのレビューと品質担保の実務経験（生成物を鵜呑みにせず欠陥・仕様逸脱を検出できること） Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテスト設計の経験 Claude Code、GitHub Copilot等のAI支援ツールを用いたテストコード生成の経験（プロンプトの構造化含む） AI活用を前提とした品質ゲート基準の策定経験（AI生成物に対するレビュー観点・受入基準の定義） AIによるテスト自動生成と手動テストの使い分け判断（リスクベースでAI任せにできる領域／人が担保すべき領域を切り分けられること）