クラウドの案件一覧

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該当件数:2387

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案件内容
  • 自社サービス展開企業において、機械学習を牽引する役割としてご参画いただきます。
  • 要件定義や技術的意思決定の推進、機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【技術環境】

  • 開発言語:プログラミング言語
  • インフラ:AWS/GCP/Azure等
  • 分析・モニタリング基盤:クラウド型データウェアハウス、BIツール
  • その他:アプリ分析ツール、コンテナ技術、分散型バージョン管理システム、IaCツール、ビジネスチャットツール、デザインツール、ドキュメント管理ツール
必須スキル

– 大規模なユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定、要件定義などの上流工程の経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスを用いた機械学習の経験

案件内容
  • コンテナ技術を用いたAPIサーバーのインフラ設計・構築
  • CI/CDツールを用いたパイプラインの構築と最適化
  • IaCツールによるインフラのコード化およびドキュメント整備
  • インフラ専任リードエンジニア(1名体制)としての技術的意思決定とチーム牽引

【具体的な業務内容】

  • 既存システムからモダンなAPIシステムへのリプレイスプロジェクトにおける、クラウド(AWS/GCP/Azure等)を利用したコンテナインフラおよびCI/CDパイプラインの構築
    ※アプリ開発およびRDBMSの構築・運用・チューニング等は対象外

【使用言語・ツールなど】
◆開発言語・FW:スクリプト言語、Webアプリケーションフレームワーク(最新版およびレガシー環境)
◆DB・インフラ:RDBMS、AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術、ローカルコンテナ管理ツール
◆その他:分散型バージョン管理システム、CI/CDツール、コードエディタ

必須スキル

– AWS/GCP/Azure等のコンテナ環境におけるインフラ設計・構築・運用経験
– ネットワーク・セキュリティ・監視・アラートの適切な設計・構築スキル
– CI/CDツールおよびIaCツールを用いた開発自動化・コード化の実務経験
– 技術要件のドキュメント化およびチーム内での合意形成・意思決定能力

案件内容

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200(複数ノード)を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造(Mambaやコンテキスト並列等)の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

必須スキル

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験(または同等の知見)
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習(テンソル/パイプライン/コンテキスト並列)の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン(Mamba、状態空間モデル等)への強い関心とキャッチアップ力

案件内容

大手食品商社の情報システム本部・インフラチームにおける、全社ネットワークおよびセキュリティ領域のプロジェクトリード・運用支援業務。
・全国約80拠点の物流網を対象とした、情報システムネットワークの構築・運用・保守業務の推進
・ネットワーク管理および情報セキュリティ管理におけるアーキテクチャ設計、企画構想の策定
・情報システム本部が管轄する各種システムに付帯するインフラ関連業務のサポート

必須スキル

– ネットワークエンジニアとしての実務経験(5年以上)
– 情報セキュリティおよびITガバナンスに関する知見・実務経験
– PL(プロジェクトリーダー)として、社内の関係各所やステークホルダーとの調整・相互支援を主体的に推進できる高いコミュニケーションスキル

案件内容

大手総合商社における、生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援・分析レポートシステムの開発を技術面から牽引するポジション。
・商社の事業部門との直接対話による要件定義および仕様の合意形成(超上流~上流)
・PythonやReact/Next.jsを用いたクラウドネイティブ環境でのアーキテクチャ設計およびスクラッチ開発リード
・開発メンバーへの技術指導、およびPython/React双方の高度なコードレビュー
・最新のAIツール・AIエージェント(Devin等)を活用した、次世代開発プロセスの構築・推進

■開発環境■
Python (FastAPI), TypeScript (React/Next.js/Vite), AWS, Google Cloud, Azure, Terraform, GitHub, Jira, アジャイル(スクラム)

必須スキル

– 技術的な意思決定とメンバーマネジメントを伴うプロジェクトのリード・完遂経験
– 顧客折衝を通じた要件定義、および複雑な業務要件のシステム化スキル
– 主要クラウド(AWS/GCP/Azure)上において、フロント・バック・インフラを独力で設計〜構築〜公開まで完結できるフルスタックな技術力
– PythonおよびReact双方における、品質・保守性・性能を考慮した精緻なコードレビュー経験
– 抽象的な要望を具体化し、複数のステークホルダーと円滑に調整できる高いビジネスコミュニケーション能力

案件内容

IoT自動車関連サービスにおける新機能・新サービスの開発および既存システムの改善業務。
・バックエンドおよびフロントエンドを含む、サービス実現に向けた開発業務全般
・既存機能の改善、および新技術の検証・負荷対策などのシステム改善
   
■開発環境■
Python, MySQL, NoSQL, Google Firebase, Jira, GitHub, Slack
AWS (DynamoDB, Lambda, S3, API Gateway, EC2, OpenSearch, ECS, ECR, RDS, CloudFront, Route 53)

必須スキル

– Pythonを用いたシステム開発の実務経験(5年以上)
– AWS(Amazon Web Services)環境での開発・運用経験(5年以上)
– 英語および日本語での円滑なビジネスコミュニケーションスキル

案件内容

複数プロダクトの立ち上げや事業拡大に向け、CTO/VPoEと連携し横断的に開発組織を牽引するポジションです。
・事業計画フェーズからの新規事業立ち上げ支援
・アーキテクチャレビュー、インフラおよびアプリのモダン化推進
・開発組織・プロダクトの技術的課題解決、エンジニア育成・採用支援

■開発環境■
Go, Next.js, MySQL (Spanner), Redis, GCP, AWS, DataDog, コンテナ, CI/CD, マイクロサービス

必須スキル

– 大規模システムにおける技術選定やアーキテクチャの意思決定経験
– 未経験のシステム構造を迅速に理解し、チームへキャッチアップする能力
– プロジェクトの課題設定力、および関係者を巻き込んで計画を遂行する実行力
– インフラ、バックエンド、フロントエンドにまたがる幅広い実装・開発経験
– モダン環境(コンテナ、CI/CD、マイクロサービス)での開発実務経験
– RDBの負荷・パフォーマンスを意識した効率的なコードの設計・実装経験
– サーバーサイドにおけるTDD(テスト駆動設計)の実務経験
– 静的型付け言語を用いたシステム開発の実務経験

案件内容

外資系保険会社における、Infrastructure as Code(IaC)を中心としたクラウドエンジニアリング業務。

■開発環境■
GCP(GKE, Compute Engine等), Terraform, Ansible, GitOps, CI/CD, Linux, Shell, Packer, Policy as Code(OPA, Sentinel等)

必須スキル

– クラウド領域におけるIaC(特にTerraform)を中心とした実務経験(4年以上)
– Terraformの高度なスキル(モジュール開発、リモートステート管理、ワークスペース、プロバイダー管理)
– Ansibleの実務経験(ロール、インベントリ、Ansible Vaultなど)
– 主要GCPサービス(Compute Engine, GKE, S3相当のストレージ, VPC, Cloud SQL)の知識
– Terraformを用いたGCP IAMのプログラム管理、およびGCPネットワークの理解
– インフラにおけるGitOpsおよびCI/CDパイプラインの統合経験
– Linuxシステム管理およびシェルスクリプトの実務経験
– 英語の読み書きスキル(ビジネスレベル歓迎)

案件内容

最先端の技術スタックを用いて、大手クライアントのDXおよびデータ利活用を最上流からリードしていただくプロジェクトです。
クライアントの経営課題やKPIに基づき、データ基盤のアーキテクチャ設計からAIを活用したソリューション提案まで、大きな裁量を持ってアジリティ高く推進していただきます。

【具体的な業務内容】
・次世代データ基盤(エンタープライズデータレイク)の構築・利活用推進
・クラウド環境(Microsoft Fabric、Azure Databricks)を中心としたデータ基盤のアーキテクチャ設計
・分散処理フレームワーク(Spark)を用いた大規模なETLパイプラインの設計、およびデータインテグレーションの最適化
・生成AIを用いた業務高度化・自動化ソリューション(RAG / AIエージェント)の導入
・社内ナレッジの高度活用を目的とした、先進的なRAGシステム(GraphRAG等)やAI検索機能を駆使したシステムの要件定義および設計・開発

必須スキル

– クラウド環境(Microsoft Azure等)におけるデータ基盤またはAIシステムのアーキテクチャ設計・構築経験
– 該当データプラットフォーム(Microsoft Fabric等)を用いたデータエンジニアリングの実務経験(Spark上でのETL作成、データパイプライン構築など)
– Pythonを用いたデータ前処理、データモデリング、およびスクリプト開発の実績
– 生成AI / 大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム(RAG、プロンプトエンジニアリング等)の設計・開発経験、および関連する主要フレームワーク(FastAPI等)の知見
– クライアントのビジネス課題を理解し、技術的な解決策をロジカルに提案できるITコンサルティングまたは上流工程の経験

案件内容

大手エネルギー関連企業が内製で進めている「数理最適化(配船・燃料調達)アプリケーション」の開発プロジェクトです。
現在、主要な機能やコアロジックの開発は完了しており、実業務での運用に向けた環境整備、テスト、ドキュメント化、および今後の保守対応を担当いただきます。

■具体的な業務内容
・数理最適化システムにおけるテストコードの作成およびテスト環境の構築
・実運用に向けたソースコードのリファクタリング、デバッグ、各種設計書の作成・ドキュメント化
・社内のモデル設計担当者の指示に基づく、制約条件の追加やモデルの微修正
・実運用開始後のシステム保守、およびユーザー要望に応じた機能調整

<アプリケーション開発環境>

  • 開発基盤: Dataiku(データ・AI分析プラットフォーム)
  • 言語・フレームワーク: Python, Streamlit
  • 数理最適化ソルバー: Gurobi Optimizer
必須スキル

– 数理分野の学歴またはバックグラウンド(数学、情報科学、統計学等)
– Pythonを用いた実務でのアプリケーション開発経験
– クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)における一般的なWebシステムの開発・テスト経験
– GitHubを用いたソースコードの共同開発・管理経験
– 指示を正確に理解し、ドキュメント作成や細かな調整業務に素直に取り組めるマインド

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