Pythonの案件一覧

大手予約サービスでのSREシステム基盤開発を担当していただきます。

【募集背景】
・チャットボットシステムの回答精度向上のため、開発速度アップ、回答精度向上、機能向上ができる人材が社内にいないため。

【業務概要】
・大手メーカー企業にて、チャットボット開発におけるAIエンジニアとして参画をしていただきます。
・具体的には、AWS GenUの計画・変更・評価に携わっていただき、チームメンバーとアジャイルに計画・変更・評価を繰り返して開発をしていただきます。
・また、社員の方にスキルトランスファーを行っていただきます。

【参画のメリット】
・大手企業様になりますので、稼働は安定しており、大規模なシステムに携わっていただきます。
・生成AIのトレンドの技術を見つけることが可能でございます。
・基本的にはリモートになりますので、リラックスした環境で勤務することが可能でございます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：TypeScript、Python等
・クラウド：AWS
・その他、Zoom、Teams、GenU
・VPN：提供なし

・生成AI（RAG）を用いた開発のご経験
・AWS環境での開発のご経験
・TypeScript または JavaScriptを用いた開発のご経験

現在開発中のNFT放置ゲームにおいて運営プランナーとして下記業務をお任せいたします。

・マスターデータの運用
・新規開発の企画立案、開発進行
・各セクションとの折衝

ツール：Unity
コミュニケーションツール：Slack、Gather
バージョン管理：GitHub
タスク管理：backlog

・直近2年間マスターデータ業務に携わっていた方
・AIの知見
・マスターデータやプランニングの際にAI(VBA,Pythonなど｜言語不問)を用いて自動化を行った経験

【業務内容】
・AI技術や関連分野（機械学習、深層学習、自然言語処理など）の最先端研究と応用開発
・新規プロダクトやサービスの可能性を探るためのPoC（Proof of Concept）実施
・大量データの分析を通じた新規アルゴリズム開発やモデル評価
・社内外の研究機関やアカデミアとの連携、共同研究プロジェクトの推進
・AIに関わる特許出願や学会・カンファレンスでの発表・論文投稿

AI Agent機能の開発に伴う「AWS環境の設計・構築・運用」および「技術調査」をご担当いただきます。

・AI Agent機能開発環境の技術調査および構築（AWS環境）
AI Agent機能を実装するための開発環境構築に向けた技術調査を行っていただきます。
〇想定される作業内容
－採用候補となるLLM活用型AIアプリケーション開発プラットフォーム（例：Difyなど）の技術調査および検証環境構築
－Amazon Bedrockを活用したAI Agent開発基盤の設計・構築　　など

・技術選定後の環境構築および運用
調査を踏まえて選定した技術基盤を用い、開発・本番環境の構築と運用をご担当いただきます。
〇想定される作業内容
－AI Agent開発環境の設計・構築・運用（Infrastructure as Code：Terraform を使用）

①AWS（実務経験3年以上）
・AWS環境の設計・構築・運用経験がある方
・以下のサービスに精通していること
－IAM / ECS（Fargate含む）/ Lambda / ECR / API Gateway / ALB / VPC / Security Group / S3
/ RDS / DynamoDB / Amazon Bedrock / CloudWatch Logs
②インフラ構成管理（IaC：Infrastructure as Code）（実務経験3年以上）
・Terraformを使用した構成管理の経験
③コンテナ技術（実務経験3年以上）
・DockerおよびDocker Composeを用いた環境構築経験
④バージョン管理（実務経験3年以上）
・Git（GitHub）を使用したソースコード管理の経験
⑤必須の業務経験
・AWS環境をゼロから設計・構築した経験
・OSS（オープンソースソフトウェア）を外部から取得し、AWS上で構築・運用した経験
・1,000人以上のユーザーが利用する規模のインフラ運用経験
⑥フットワークが軽く、臨機応変に動ける方

最先端のAI技術を駆使したサービスを多角的に展開する事業会社において、
ゼロイチ(新規サービス)の開発PJTに携わっていただきます。

具体的には事業会社プロパーと共に、下記の対応をお願いしたいと考えています。

• 開発対象製品の品質と生産性を両立する開発基盤(CI・CD補助ツール、自動テスト基盤)の設計・実装
• 上記自動テスト基盤を用いた自動テストの設計・実装
• 開発メンバーへの自動テスト設計・実装の指導・助言・レビュー
• チームの生産性やプロダクト品質向上のための、各種自動化やプロセスの整備、
  　チームに知見を共有するためのドキュメント執筆
• DevOps、SRE、QAなどと関わりの深い、Platform Engineer領域での多岐にわたる開発業務

【開発環境/使用ツール】
新規事業における開発環境や使用ツールについては、
これから決定して参りますが、一部、以下を想定しております。

• プロダクト開発言語: Go, TypeScript
• ツール開発言語等: Bash, make, JSON, Docker Desktop

– なんらかのモダンなプログラミング言語(Java, Go, Rust, Python等)を用いた開発経験5年以上
– Linux OS上のシステムの開発・構築・運用・テストの自動化
– 分散データベースまたは各種のリレーショナルデータベースを用いたシステムの開発・構築・運用・テストの自動化
– Web APIの開発・構築・運用・テストの自動化
– Git, CI/CD, DevOpsなどの経験

AWS基盤の構築運用対応を行っていただきます。

FY24にデータ基盤検証環境として Azure databricksを導入済み。
FY25もデータ連携機能、メタデータ・カタログなどの検証・構築を支援予定

役割：databricks 要件定義・設計・構築・テスト、利活用QA対応

・社内サービス間および外部サービス間でのAPI開発
・既存APIの保守、新規APIの開発

・API開発経験2年以上(直近3~4年の間で)
・Python開発経験2年以上
・フル出勤で問題ない方

自動車会社様向けの案件にて、アプリケーションの開発要員（アーキテクト）を探しています。
データ活用系の案件ではありますが、フロント部分はアプリケーションを開発して活用のためのデータを提供するようなものを考えています。
UIにはReact
バック部分はDjango
というアーキテクチャです。
裏の仕組みとして、Databricksを使っています。

■アーキテクチャ
★画面系
・画面フロントエンド：React
・セッション管理：Amazon ElastiCache（Redis）
・フロントエンドホスティング：Amazon S3 & CloudFront (Reactやダウンロードファイルの配信)
・フロントエンドとバックエンドの連携：Load Balancer（ALB）
・画面バックエンドバックエンド：Django（Pythonベースの開発）
・サーバサイドフレームワーク：Django REST Framework
・Djangoアプリケーションのコンテナ化：ECS/Fargate
・WAF：AWS WAF
・React単体テスト：Jest + React Testing Library
・Django単体テスト：pytest-django
・React静的解析：ESLint or Prettier
・Python静的解析：pylint
★データ系
・Djangoが使うバックエンドDB：Databricks
・データパイプライン実装：Databricks（Pythonベースの開発）
・全文検索/ベクトル検索：OpenSearch（Serverlessモード）
・生成AI（文章要約、分類、分析）：BedRock
・SNSデータのダウンロード：Zanroo
★バッチ系
・ジョブスケジューラ：Databricks
・イベント駆動処理：AWS Lambda
・外部システムデータ連携：DataSpider + HULFT
★セキュリティ
・重要データの保管：KMS
・個人情報検知と除去：Insight Masking(Insight Technology社の商用製品)
・監査：AWS CloudTrail
・脅威検出：Amazon GuardDuty
・セキュリティスキャン：AWS Inspector
・脆弱性検知：Prisma Cloud
・認証基盤：AWS Cognito
・認証方式：OIDC
★インフラ系
・クラウド基盤：AWS
・IaC：Terraform
★運用系
・監視：Amazon CloudWatch (Newrelic)
・ログ管理＆集約：CloudWatch Logs Insights or Amazon S3 + Athena
★その他
・ソースコードバージョン管理：GitHub
・CI/CD：GitHub Actions