リモートの案件一覧

Azure全版な設計・構築支援（ソリューションを提供、手順書を作成

・AWS上にFargate/ECSを構築、CI/CDによる自動化を行います
※テスト仕様書作成・構築・テスト・リリースまで

概要：
需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。
SageMakerの実装を進めていただきます。

依頼内容：

1. 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。
2. Training/Inferenceパイプラインコードの作成
3. CI/CD環境の構築
4. その他追加作業

環境：
SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit

CloudFunctionsで構成されたバックエンドをTypeScript、DBはFirestoreを利用した実装を担当していただきます。

・技術スタック
Node.js, TypeScript, Nuxt.js, Firebase(Cloud Functions, Firestore), etc.

・AWSの技術を使った設計・構築・アーキテクチャの改善等
・Terraformを使用した構成管理

【案件概要】
大手フィットネス企業におけるtoC向けアプリ開発におけるAWSクラウドエンジニアを担っていただきます。

主業務：定義された設計書の意図を理解し、設計書に沿ってデータを加工するパイプラインバッチの開発を行う。

主要な使用技術：BigQuery/dbt/Prefect/great_expectations（一部Airbyteの可能性）
期間：短期間（2024/1〜3月の３ヶ月間）想定
その他希望：週５日フルタイム（フレックス制）、フルリモートOK

目標管理（OKR）のSaaSを提供する会社でのバックエンド、フロントエンド、インフラのエンジニアリング

バックエンドの開発に携わるGo言語エンジニアを募集します。
WEB、モバイル複数のクライアントを提供しており、それら全てのクライアントを支えるバックエンド(API)を開発していただきます。
規模がそれほど大きくない会社のサービス開発なので、開発メンバーが仕様決定に大きく関われる機会がたくさんあります。
メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、前工程のシステム設計、サービス仕様検討に関わっていただき、アイデアをサービスに反映していただくことも大歓迎です。
Go言語を習得しており学ぶ意思があり、コミュニケーション力をお持ちの方を求めています。
バックエンドではAWSを利用しマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。
そのためAWSなどの経験があるのが理想ですが、Go言語を熟知しており、好奇心があり学ぶ意思があれば問題ありません。
開発ＰＪはWEBチーム（5人）とモバイルチーム（3人）という小規模体制で、1人1人が複数の役割を持ち密に連携しながらスクラム開発でプロダクトを作り上げます。
今回メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、このようなチームの中で素早く成果を発揮していただくためのコミュニケーション力が必用です。
■利用技術など
バックエンド：
　Golang(gin, grpc-go, sqlx, testify, zerolog)
　gRPC, Protocol Buffers
フロントエンド：
　React, React Router, React Query（TanStack Query）, Material-UI
　TypeScript
　REST, Axios, Open API
　Adobe XD
クラウド・インフラ：
　AWS(EKS, EC2, RDS(Aurora MySQL), ALB, DynamoDB, S3, CloudFront, ACM, SQS, SES, ECR, Route53)
　Terraform
クラウド・インフラ-運用監視：
　AWS(CloudWatch, SNS, Connect)
　DataDog
その他：
　GitLab(構成管理)
　Visual Studio Code(IDE)
　Confluence(ドキュメント管理)
　Jira(タスク管理)
　Zoom(リモートワーク)

DatabricksMLを使ったユースケース検証対応

内容：
物流マッチングプラットフォームを展開する企業にて、データエンジニアとしてご参画頂きます。
主に各事業のデータ分析基盤（DWHとデータパープライン）の設計・構築・運⽤を⾏っていただきます。
＜具体的な業務内容＞
既存のDWH（BigQuery）とデータパイプラインの拡充

• 利用可能なデータの拡充
• データのリアルタイム性の向上
  将来のデータ基盤戦略の策定とその推進
• 新たなDWHとデータパイプライン（ELT）の設計・構築・運用
  データ分析によるビジネス課題の発見の推進
• データによる課題の可視化
• BIなどを通したモニタリング環境の構築
  技術環境：
  ・言語：Ruby、Python
  ・バージョン管理：Git/GitHub
  ・データ基盤：BigQuery、AWS RDS
  ・BI： Redash、Google Spread Sheet、Google Data Studio
  ・コミュニケーション：Slack、Notion