【インフラ】システム刷新に伴うアーキテクチャ設計および検証推進の求人・案件
| 案件内容 |
システム基盤の現代化に向けた環境移行や自動化仕組みの導入における、技術検証および基本設計を推進していただきます。実構築の前段階となる技術方針の策定や影響調査、システム全体の構造設計を主導する役割です。 ◆各施策における業務内容
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| 必須スキル | – 自動化ツール(各種CI/CDツール等)の利用経験、または運用を通じた仕組みの基礎的な理解 |
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該当件数:3889件
| 案件内容 |
システム基盤の現代化に向けた環境移行や自動化仕組みの導入における、技術検証および基本設計を推進していただきます。実構築の前段階となる技術方針の策定や影響調査、システム全体の構造設計を主導する役割です。 ◆各施策における業務内容
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| 必須スキル | – 自動化ツール(各種CI/CDツール等)の利用経験、または運用を通じた仕組みの基礎的な理解 |
| 案件内容 |
インフラサービス展開企業にて、スマートメーターから取得する大量データの可視化エラーを解消するプロジェクトです。クラウドデータプラットフォームを用いて効率的なデータ加工を行い、新たにデータマートを構築して可視化ツールとの連携を最適化していただきます。 ◆主な業務内容
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| 必須スキル | – SQLを用いた実務経験 |
| 案件内容 |
サポート終了を迎える物理サーバー環境からパブリッククラウド環境へシステムを移転するプロジェクトです。現行の運用機能(自動実行管理、データ連携・変換、データ蓄積基盤)をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、調査、移行設計、実装、検証から移行作業までを一貫して担当していただきます。 ■業務内容
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| 必須スキル | – 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験 |
| 案件内容 |
金融・リース領域の事業会社におけるServiceNowの新規導入プロジェクトです。初期の少数精鋭体制(有識者1名枠)の主軸として、設計・構築からテスト・リリース・保守まで一気通貫でご対応いただきます。 ◆業務内容
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| 必須スキル | – ServiceNowの関連資格保有、または同ツールを用いた開発(設計・実装)経験3年以上 |
| 案件内容 |
新規開発中のスマートフォンアプリにおいて、大規模トラフィックを見据えたバックエンドシステムの構築を担当していただきます。高負荷環境に耐えうるAPI設計・開発を中心に、インフラから管理画面開発まで横断的に対応していただきます。 ◆主な業務内容
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| 必須スキル | – BtoC向けWebサービスやアプリ等のバックエンド開発経験(3年以上目安、言語不問) |
| 案件内容 |
既に稼働している基幹システムにおいて、外部パートナーに依存していたシステム改修を自社チームへ移管していく構想に伴い、内製化の初期メンバーとして開発・保守対応を主導していただきます。運用保守チームがまとめた要件に対し、技術的視点から実装方法を検討し、各種開発を推進するポジションです。 ◆想定業務内容
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| 必須スキル | – 基幹ERPシステムにおける開発の実務経験 |
| 案件内容 |
自社サービスを展開する企業において、機械学習モデルの安定稼働と効率的なデプロイを支える基盤構築、データ処理のためのミドルウェア開発、およびシステム環境の構築を担当していただきます。 ◆想定作業内容 【要件定義・ワークフロー開発】
【データ基盤構築】
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| 必須スキル | – システム設計の実務経験 |
| 案件内容 |
複数領域で構成される大規模な基幹システムにおいて、調達領域のシステム運用保守および追加開発を担当していただきます。単なるシステム運用にとどまらず、ユーザー部門や関連部門の担当者と連携しながら課題の整理や要件定義、関係各所との調整を主導する役割を想定しています。 ■想定業務内容
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| 必須スキル | – 基幹システム(ERP)における調達領域の運用保守に関わる実務経験 |
| 案件内容 |
企業の拠点移転に伴う、移転先でのネットワーク・環境構築、ベンダーマネジメントを支援していただきます。また、構築後の環境に関する説明会やフロント対応など、各グループ会社向けのアナウンス業務も担当していただきます。
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| 必須スキル | – ネットワークの基本知識(構成図の作成や基本用語の理解ができるレベル) |
| 案件内容 |
大手金融機関にて、会員のトランザクションデータを活用した自動与信審査モデルの高度化、および優良顧客の「解約・離脱予測モデル」の開発を担当していただきます。既存モデルの精度向上や新規アルゴリズムの導入をリードするポジションです。
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| 必須スキル | – Pythonを用いた機械学習モデルの構築経験(分類問題、アンサンブル学習、深層学習等) |
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