Linuxの案件一覧

大手金融機関における既存オンプレミスサーバー基盤のハードウェア・ソフトウェア保守期限切れに伴う基盤刷新プロジェクトです。
データベースサーバー（2台・コールドスタンバイ）、ビジネスレイヤーサーバー（2台・アクティブ/アクティブ）、オーケストレーションサーバー（2台・ホットスタンバイ）、グリッドサーバー（16台）で構成される大規模環境の更改を担当いただきます。
特に異種データベースから主要RDBMSへの移行をはじめ、基盤設計・運用設計・移行設計（データ・システム移行方針策定）、各種テスト、不具合対応、システム移行本番対応までを一貫して推進いただきます。
東京都内のオフィスへのオンサイトを基本としつつ、設計フェーズではリモートの併用が可能です（※12月以降は現地作業・オンサイトが増加する見込みです）。
開発環境の傾向

• OS：Linux
• データベース：RDBMS
• 運用・監視ツール：ジョブ管理ツール、SaaS型監視ツール
• ツール：データベース移行ツール、各種ミドルウェア

– 主要RDBMSの移行・構築実務経験（3年以上）
– DDL設計、データロードの実務経験
– Linux OSに関する実務知識・操作経験

• 会計連携プロダクトについて、要件の整理・タスク化から設計、開発、リリースまで一貫して携わっていただきます。
• 日常の運用業務に加え、保守開発・改善開発においては、要件定義から設計・開発・テスト・移行の開発プロセス全体的に関与いただきます。
• 日々の安定稼働を支える運用改善はもちろんのこと、チームの重要なミッションであるプロダクトのクラウド移行やシステムリプレースにも関わっていただく可能性があります。
  ※ご自身のスキルやご経験を活かして、以下のような業務もお任せします。
• クラウドサービスを用いたクラウドネイティブな設計・開発
• CI/CDの導入・改善など、開発生産性を向上させるための取り組み
• 将来を見据えたリプレース計画の立案・技術選定
  開発環境の傾向
• バックエンド開発：プロダクトごとに言語が異なるため、Python, Java, Kotlinのいずれかを用いて開発します。
• インフラストラクチャ：IaCツールを用いた構成管理を推進しており、オンプレミス環境からのリフト＆シフトに取り組んでいます。OS：Linux、ミドルウェア：RDBMS、管理ツール：ドキュメント管理ツール, GitHub, コミュニケーションツール, プロジェクト管理ツール、その他：データウェアハウス等
• CI/CD・監視：CI/CDツールによる自動化、SaaS型監視ツールでのパフォーマンス監視など、DevOpsのプラクティスを重視しています。
• 開発プロセスとツール：コードレビューやタスク管理はGitHubに集約しています。また、AIツールを開発やドキュメント作成などで活用し、生産性向上を図っています。

– PythonまたはJavaを用いたアプリケーションの設計・開発・運用経験（5年以上）
– AWS/GCP/Azure等を利用したシステムのアーキテクチャ設計および構築経験
– 既存システムや開発プロセスの技術的な課題を発見し、解決策を提案・導入した経験

• 学習データ作成のためのコーパス収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
• 前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発
  開発環境の傾向
• 言語：C++、Python
• ツール：Linux、GitHub、ドキュメント管理ツール
• インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語
– 分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

案件概要
公共機関向け環境で、演算用サーバー、アプリケーションサーバー、データベースサーバーの構築・設定・試験・運用整備を担当。今後の負荷分散装置導入や負荷分散・冗長化にも対応する。
主なミッション
設計を実環境に落とし込み、構築・動作確認・障害調査・運用引き継ぎまで主体的に進める。
対象環境
オンプレミス環境／各種OS／演算用サーバー／アプリケーションサーバー／該当データベースを利用するDBサーバー／ネットワーク。
負荷分散装置は今後導入を検討。
主な業務
オンプレミス環境における各種サーバーおよびネットワークの構築・運用整備。
想定の成果物

• 詳細設計書、パラメータ定義書
• 構築・設定変更・切り戻し手順書
• 構築済み環境
• 構築・運用スクリプト
• 試験仕様書・結果、作業記録
• 監視・バックアップ・復旧設定資料
• 運用・引き継ぎ資料

– 該当OSの構築・設定・障害調査経験
– 設計書からパラメータ・手順を具体化し、構築した経験
– ネットワーク基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティング、ファイアウォール）
– OS・サービス・ミドルウェアのログ調査経験
– リソース状況に基づく問題の切り分け
– 構築後の動作試験、バックアップ・復旧確認経験
– 手順書、設定一覧、試験結果の作成

案件概要
公共機関向け環境で、認証基盤、AIモデル基盤、情報検索基盤、業務システムを支えるデータベースの設計・構築・運用・性能改善を担当。経験に応じて、インフラ対応、バッチ開発、検索機能改善にも携わる。
主なミッション
クエリ、インデックス、データベース設定の分析・調整を通じて、各システムの処理性能と安定性を向上させる。
対象環境
オンプレミス環境／各種OS
関連領域：認証基盤、AIモデル基盤、情報検索基盤、ベクトルデータベース、インデクサー、業務システム、一括処理。
主な業務

• データベースの設計・構築・設定変更・運用保守
• クエリ実行計画の分析、クエリ改修、インデックスの設計・見直し
• データベースパラメータ、接続数、リソース配分の調整
• メンテナンス処理、統計情報の保守設定の最適化
• 遅延処理、ロック競合、デッドロック、接続障害の調査
• オンライン・バッチの同時実行やシステム間の負荷干渉を考慮した性能改善
• 認証基盤、AIモデル基盤、情報検索基盤、業務システムのデータベースアクセス調査・改善
• 性能試験、改善前後の比較・効果検証
• 監視、アクセス権限、バックアップ・リストアの設計・運用
• 設計書、調査報告書、作業・運用手順書の作成
• 経験に応じて、OSの設定変更、リソース・通信調査、ネットワーク設定確認・変更
• 経験に応じて、データ連携・加工・集計バッチの設計・実装・改修、ジョブ管理、再実行・復旧処理の整備
• 経験に応じて、ベクトル検索・索引の調整、インデクサー・文書取り込み処理の改善
• 経験に応じて、データ分割、差分更新・削除反映、索引の整合性・閲覧権限対応、検索・再評価の改善と品質評価
  成果物の想定
• データベース設計書、パラメータ定義書
• 性能調査・改善報告書
• クエリ・インデックス改善一覧
• 試験仕様書・結果報告書
• 作業・運用・復旧手順書
• 担当範囲に応じて、バッチプログラム、評価資料

– 該当データベースの構築または運用経験
– 該当データベース／クエリの性能チューニング経験
– 実行計画分析ツール等による分析経験
– インデックス、統計情報、メンテナンス処理の知識
– トランザクション、ロック、接続管理の基礎知識
– 該当OSの基本操作・ログ調査
– 計測に基づく原因分析、改善・効果検証
– 文書作成、関係チームとの連携

《具体的な業務内容》
制御領域のAIデータプロジェクトにおいて、幅広い業務を担っていただきます。
・技術検証プロジェクト：大手企業における技術検証等の受託プロジェクトを推進するR&Dプロジェクト
・関連プロダクト開発：自社開発プロダクトの制御機能の開発協力、オープンソースソフトウェアの機能強化・普及促進のための各種活動
【受託プロジェクト】
・例1）技術検証（要件定義/モデル開発/評価/レポーティング）
・プロジェクトの目的、使用する機器、タスク、評価基準など開発背景を理解し、プロジェクト管理担当と協力して要件定義を行う。
・収集したデータでAIモデルなどを学習し作成したモデルを使って評価を行う（実機およびシミュレーション）
・報告資料の作成およびクライアントへの報告を行う
・例2）制御系AI開発に関する技術コンサルティング
・AI開発におけるデータ作成やクライアント所有の機器を使った開発方針の助言、最先端のAI領域の技術調査
・シミュレーションデータの作成や活用方法について、社内R&Dの知見などを元に助言を行う
【R&D】

• AIモデルなどを用いて実機を制御するための実装
• さまざまな条件を比較し、どのようにモデルの性能向上を実現できるのか調査する
  【オープンソースソフトウェア活動】
  開発を進めているデータ収集アプリケーションの要件定義、開発
  【その他業務】
• 顧客提案活動における技術的支援
• イベントの出展や準備、情報発信用のコンテンツ制作などの技術広報活動
  ■仕事の醍醐味
  【物理制御 × AI の深い理解と実践的スキルの習得】
  AIモデルや基盤モデルといった最新技術を扱うだけでなく、データ設計から学習、実機制御までを一気通貫で手掛けます。
  【最先端技術を「実社会」へ応用する経験】
  R&Dで検証した最先端の論文技術やアルゴリズムを、実際の顧客プロジェクトに応用・実装します。
  【産業を支える大規模プロジェクトへの貢献】
  製造業や物流業など、産業基盤を支える大手企業のプロジェクトに参画します。
  【開発のリアルを開拓する面白さ】
  不確実性の高い中で仮説検証を繰り返し、自らの手で開発フローや成功パターンを作り上げていく現場経験が得られます。

– Pythonを用いた開発実務経験
– Linux環境での開発経験、およびバージョン管理ツールを用いたチーム開発経験
– コンテナ技術を用いた環境構築経験
– クラウド（AWS/GCP/Azure等）を活用した開発・運用経験