CI/CDの案件一覧

【概要】
・リーガルテックプロダクトを複数展開している企業にて、生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用業務

【業務内容】
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能のAPIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

【開発環境】
関連技術：Python3 / AWS SageMaker / Docker
開発基盤：AWS / Microsoft Azure
ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot
CI/CD: GitHub Actions / CircleCI
グループウェア：Google Workspace / Slack
プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp / Jira / GitHub

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

◆業務内容
・リーガルテックプロダクトの新規機能のAPI実装＆APIデプロイ
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・プロダクトのSRE活動

◆備考
現在急成長中のリーガルテック企業様の案件となります。
フルリモート、フレックス制など個人の裁量をもって就業することが可能です。
現場には業務委託で働いている方も多くいらっしゃいますので意見など言いやすい環境となっております。

◆技術スタック
・関連技術：Python3/ OpenAI/ Docker/ AWS SageMaker
・開発基盤：AWS/ Microsoft Azure
・ツール：GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot / CI/CD / GitHub Actions / CircleCI
・グループウェア：Google Workspace, Slack
・プロジェクト管理/タスク管理：ClickUp, Jira, GitHub

スマートシティ化において、利用者によりよい体験を提供するためのAndroidアプリケーションの開発を行っていただきます。

・Kotlinを用いたGoogleプラットフォームのアプリケーション開発の実務経験（設計、開発、運用経験）5年以上
・JetpackComposeを用いたアプリケーション開発の実務経験
・MaterialDesignを理解し実践できること
・GooglePlayConsoleでアプリを継続的に公開した実務経験・GitHubflow/Gitflowなどのワークフローを使った開発の実務経験
・スクラムを用いた開発の実務経験があり、スクラムに抵抗感がないこと
・当事者意識を持ち、チームのために主体性を発揮し能動的に行動ができること
・コミュニケーション能力があり、チームでタスクを進めることに抵抗感がないこと・新規サービスのプロジェクトでの技術選定の経験
・仕様が固まっていない状況での仕様検討の経験
・複雑で不慣れな実装、及び開発言語にも素早く適応できる柔軟性
・経験の浅い技術についても、自発的に学習していく姿勢があること

・iOS/Androidネイティブアプリおよび社内ツールの、企画・仕様のレビュー・フィードバック、
　プロダクト品質の向上を目的としたQA業務の遂行（含むfield検証）
・テスト自動化の設計や実装、運用
・サーバーサイド、IoTチーム、iOS/Androidチームとの協業を通じたシステムの統合に必要なチーム開発業務
・開発プロセス全体の改善業務（スクラムマスターとしてのキャリアも可能）
・品質改善・担保のための分析業務
・QAベンダーマネジメント及びコミュニケーション

【概要/作業内容】
・金融系システムのエンハンス作業
・作業内容はAWS構築、ネットワークに関する業務で下記いずれかのポジションを担当
①DBデータ移行
DB(sybaseとoracle)のダンプデータがある状態からクラウドにデータ移行してDB構築

②AWS構築
AWSの設計から環境構築

③データ分析環境構築
Tableauが動くためのインフラ環境構築
データ量が大きいためNWまわり含めたサイジングも実施

【概要】
建設現場等の報告管理業務を効率化するためのWebサービスのグロースに伴い、新規機能開発等に従事いただきます。
6月末までにMVPを作り切るスケジュールとなります。

【サービス機能】
・2D→3Dへのマッピング
・SLAM　等

【業務スコープ】
・AWS環境の設計構築
・IaC開発
・CI/CD設計構築
・ドキュメント作成

【作業環境】
Python、C++、AWS

以下のいずれかをご担当いただきます

【分析基盤のリプレイス】
・リプレイス中の分析環境の構築支援およびバックエンドアプリケーションの開発
・AWSでの開発
・Redash、Athena、Glue、S3等のAWS基盤で動いているBIツールの変更
・QuickSinghtまたはPower BIを予定（選定中）
・Lambda（Python)、EventBridgeを用いた分析基盤へのデータ追加処理の機能追加

【AI基盤の構築＆再構築】
・Azure上に構築済みのAI基盤の機能追加や再構築対応（予定）
・AzureもしくはAWSでの開発
・Azure Functionsの #C → Pythonリライト
・API Mamagerを使ったAPI化

■開発環境 ：開発マシン：Mac
クラウド環境：AWS / Azure
言語：Python / Golang / PHP / #C
管理ツール：GitHub Enterprise / ZenHub etc.
その他ツール：Docker / CircleCI / GitHub Actions / Datadog etc.

・API基盤（MuleSoftで構築）とAPI支援基盤（AWS上構築）の構築・運用作業になります。
・API基盤では、VPCやDLBの構築、アラートやモニタリング設定などを行います。
・API支援基盤では、EC2サーバやAWSの各種サービスの構築、CloudWatchによる監視設定などを行います。
・MuleSoftについて
　 https://www.mulesoft.com/jp/integration-solutions/saas/salesforce

環境：
AWS
Anypoint Platform（MuleSoft）
その他（Slack、Backlog、GitLab　など）

クラウドインテグレーションサービスを中心に展開している受託企業の案件です。

今回は、航空会社向けに次世代クラウドAPIプラットフォームの構築・運用業務を担当していただきます。
主に、

・API基盤（MuleSoft）とAPI支援基盤（AWS上）の構築・運用作業。

・API基盤では、VPC/DLBの構築、アラートやモニタリングの設定。

・API支援基盤では、EC2サーバやAWSの各種サービスの構築、CloudWatchによる監視設定など。