常駐の案件一覧

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該当件数:1749件

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案件内容

金融機関におけるクラウド上のデータプラットフォーム基盤の設計・構築・ガバナンス策定プロジェクト
既存のクラウド環境、全社認証・セキュリティシステムと連携した検証・準本番・本番環境の立ち上げを推進

必須スキル

– データプラットフォーム分野の実務経験(7年以上)(うち対象クラウドデータ基盤のアーキテクチャ設計・実装の豊富な経験)
– 対象クラウドデータ基盤のアカウント/環境戦略、マルチ環境構築・運用の設計実績
– 仮想リソースのサイジング、パフォーマンス/コスト最適化、アクセス制御、ロール階層設計の深い知見
– 基本設計書/詳細設計書、構成標準書、パラメータシート等の上流設計ドキュメント作成能力
– ストレージ統合、外部連携、認証信頼関係、セキュリティ統制に関する深い理解
– 日英バイリンガルスキル(日本語:ビジネスレベル以上 / 英語:ビジネスレベル以上)
– 金融業界特有のハイセキュリティ環境におけるシステム設計・構築の知見

案件内容

不動産企業における社員代替の主要メンバーポジション。事業・業務に関するデータ分析依頼に基づき、BIツールを活用したダッシュボード設計・構築・データ分析、ならびにスクリプト開発を実施し、自律的なコミュニケーションで業務推進を担当する。
■開発環境:BIツール, 各種データベース/プログラミング言語, 分析用データ基盤

必須スキル

– BIツールを用いたダッシュボード設計・構築・データ分析経験
– プログラミング/コード開発(データ抽出・加工・スクリプト作成等)の実務経験
– 社内関係者や関連部署と連携し、社員代替として業務を推進できるコミュニケーション能力

案件内容

大手情報通信企業におけるクラウド仮想デスクトップおよびBCP(災対)環境構築プロジェクト。
属人化リスクを解消するため、仮想デスクトップ環境を中心にネットワーク、認証基盤、プロファイル管理等のクラウドサービスを横断的に理解し、技術課題の整理・障害調査・原因分析・改善提案・設計構築およびナレッジ展開を主体的に推進する。
■開発環境:クラウド基盤(AWS/GCP/Azure等)、仮想デスクトップ環境、プロファイル管理ツール、クラウド認証基盤、専用線接続、VPN、クラウドファイアウォール、ネットワークセキュリティグループ、ロードバランサー、オフィスツール

必須スキル

– 過去参画プロジェクトの多くで半年以上の継続実績があり、技術課題を自走・主体的に調査できる方
– 仮想デスクトップ(AVD等)の設計または構築実務経験
– クラウド基盤における構築経験
– ネットワーク設計または障害解析・原因分析の実務経験
– クラウド認証基盤(Entra ID等)に関する知見
– インフラ設計書および各種技術ドキュメント(調査報告書等)の作成能力
– 顧客および社内外ベンダーとの技術調整・コミュニケーション能力

案件内容
  • 大手ITサービス企業支援のプロジェクトにおける認証連携関連のネットワークシステム設計・構築業務
  • プロジェクト推進補助および障害対応・検証作業
  • 無線LAN認証周辺を中心としたトラブルシューティング対応
  • 各種機器メーカーやベンダーサポートへの問い合わせ・連携および調整業務
必須スキル

– ネットワークインフラにおけるトラブルシューティングの実務経験(特に無線LAN認証周辺)
– 各機器メーカーやベンダーサポートとのやり取り・折衝の経験
– 主体的に業務を遂行できるコミュニケーション能力

案件内容
  • 大規模ネットワークシステム構築プロジェクトにおける公共機関側個別ネットワークの移行業務
  • ネットワークエンジニアとしての設計・構築・更改・切り替え作業全般
  • 関係者との折衝およびプロジェクト推進・調整業務
必須スキル

– 大規模ネットワークインフラ案件での更改・切り替えの実務経験が豊富な方
– 関係者との折衝を含む、円滑なコミュニケーション能力
– 東京都内のオフィスへ常駐が可能な方

案件内容

■案件概要
国内研究機関・コンサルティング企業にて、生成AIを活用した新規プロダクト開発を推進している。
詳細設計以降フェーズにおいて、アプリ担当・全体統括など各関係者とコミュニケーションを取りながら、要件や仕様の調整を進める。
進行管理のみではなく、能動的にアーキテクチャの検討・設計・開発を進められる技術者を募集。
■想定業務
オープンソースソフトウェアを導入、設定し、他コンポーネントと接続する前提で以下の工程を遂行。

  • 詳細設計
  • 運用設計
  • 構築作業・テスト
必須スキル

– 自ら情報収集しタスクを組み立てて成果物を完成させることができる能力
– 領域が異なる担当(アプリ担当、プロジェクト管理など)とコミュニケーションを取りながら要件や仕様の調整を進めることができる能力
– コンテナオーケストレーション技術を中心としたクラウドネイティブ/オープンソース基盤の設計・構築経験
– コンテナ実行環境に関する知識・経験
– 統合監視ツール・ログ収集基盤等を用いた監視・ログ基盤の設計・構築経験
– インフラ領域における詳細設計・運用設計・構築・テスト経験
– 複数コンポーネントを組み合わせたアーキテクチャ検討・設計経験

案件内容

【業務内容】
省庁向け大規模ネットワークシステムの設計・構築プロジェクトにおいて、検証およびテストチームのリーダークラスエンジニアとして推進を担当。
<想定業務>
・各種ネットワーク環境・端末等の構築に伴う検証およびテストの推進
・数人規模のチームリードとしての取りまとめ全般

必須スキル

– インフラ系プロジェクトにて、ネットワーク機器の検証やテストのリーダー経験がある方
– 指定拠点(東京都内のオフィス)に常駐可能な方

案件内容

■ 背景・目的
事業会社内における販売オペレーションの効率化を目的として、CRM/SFA基盤を中核とした大規模な業務システム刷新プロジェクトが進行中です。
本プロジェクトでは、既存の複数システムを統合し、業務プロセスの標準化・自動化を推進しています。
また、クラウド基盤への移行を前提に、データ2次活用などの検討も行っております。
■体制概要
全4チーム
開発チームと保守チームに分かれております。
現場環境は非常に安定しており、新しい知識や技術の習得にも前向きに取り組める方にとって相性の良い現場です
■開発手法・言語・技術スタック
手法: アジャイル開発(1週間スプリント)
言語・技術:

  • CRM/SFA基盤
  • Java(Webフレームワーク)/ JavaScript
  • ローコード開発基盤
  • クラウド型AIサービス・データ分析サービス(データ二次活用)
    業務効率化の一環としてデータ二次活用の検討も並行して進めており、
    クラウド環境のAIサービスやデータ分析サービスを活用したさらなる業務効率化にも取り組んでいます。
必須スキル

– アジャイル開発経験
– CRM/SFA基盤の開発経験
– Java(Webフレームワーク)/ JavaScriptを用いた開発経験
– ローコード開発基盤を用いた開発経験
– クラウド型AIサービス・データ分析サービスの利用経験

案件内容

・外部金融機関接続基盤構築案件
・各拠点・支店の会計・経理システムと拠点ごとに異なる取引金融機関を連携する
・金融機関によって異なる連携仕様を吸収し、入出金照会や振込処理を行うにあたって会計・経理システム側が意識しなくて良い状態を実現する

必須スキル

– 主要金融機関の法人向けサーバー連携サービスの設計または実装経験
※詳細なサービス仕様等は後ほどお伝えいたします。

案件内容

■業務内容
AI分野の研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。
1.データ解析・研究開発
•大規模データの前処理・品質評価
•探索的データ分析・可視化・仮説検証
•特徴量設計・データ表現の設計
•学習用データセットおよび評価用データセットの整備
2.機械学習 / 深層学習モデル開発
•機械学習モデルの設計・実装・評価
•ベースライン構築およびモデル改善
•表現学習 / 自己教師あり学習 / 基盤モデル開発
•GPU環境を用いたモデル学習・実験運用
•モデル性能評価、誤差分析、改善提案
3.大規模学習・開発基盤
•分散学習ジョブの設計・運用・最適化
•学習パイプライン / 開発基盤 / 実験管理基盤の構築
•大規模データI/Oや再現性を考慮した研究開発フローの整備
•運用自動化 / 機械学習システム観点での改善
4.研究プロセス・チーム連携
•評価指標設計・ベンチマーク設計
•実験の再現性担保、ログ管理、ドキュメント化
•分析結果のドキュメント化・社内共有
•研究者・データサイエンティスト・エンジニアとの協働

必須スキル

– 以下1, 2のいずれかの領域において、「実装・最適化」の経験を有すること。
– 1.アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– •各種モデルを用いた大規模モデルの設計・実装経験。
– •基盤モデルに基づき、大規模データ学習に必要な計算リソースを定量的で見積もる能力
– •一定規模のモデルにおける事前学習のハイパーパラメータ・チューニングおよび学習安定化の経験
– 2.大規模分散学習のエンジニアリング
– •各種ライブラリを、モデルの規模やネットワーク帯域に合わせてカスタマイズ・チューニングした経験
– •マルチノード環境におけるGPU間の通信ボトルネックの解消、および大規模データに対する効率的なI/Oパイプラインの設計経験
– •各種並列化技術の実装を通じた、単一GPUメモリに収まらないコンテキストの学習最適化

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