| 案件内容 |
IoT機器とバックエンド間をセキュアに接続するためのVPN・認証システム(Xサーバ)更改 に伴う、AWS基盤およびアプリケーションの要件定義〜構築・テストを担当いただく案件です。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSでの設計・構築経験:3年以上
・IaC(CloudFormation / Terraform / CDK いずれか)を用いた構築経験
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クラウドの案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:2266件
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| 案件内容 |
保有されているスキルや業務経験に応じて フェーズ:詳細設計、実装、テスト ■開発環境■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・Javaの開発経験5年以上
・webシステムの開発経験
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| 案件内容 |
某通信会社向けデバイス制御サービスの保守機能向けAWS環境設計・構築および保守対応 |
|---|---|
| 必須スキル | ・1人称で能動的に業務推進できる方
・AWS(SI)設計・構築経験(ECS・ElastiCache等)
・AWS Certified Solutions Architect – Associate以上の資格保持
・Linuxの基本操作
・Pythonでの開発経験
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【クラウドエンジニア】ゲーム系 Webサーバークラウド移行の求人・案件
| 案件内容 |
オンプレミス環境からクラウド環境への移行計画策定、見積り、移行作業 ■開発環境■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・オンプレサーバー移行経験 |
【Azure】需給管理システム基盤構築の求人・案件
| 案件内容 |
大手通信会社(新電力事業部)における、次世代AIデータセンターのEMS(エネルギー管理システム)と連携する需給管理システム用の新規基盤構築プロジェクトです。 ■開発環境■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・Microsoft Azureにおけるインフラ設計・構築の実務経験(3年以上目安)
・PaaS(Web Apps, SQL DB等)の導入・運用経験
・IaCツール(Terraform, Bicep, Ansible等)を用いた構築自動化の経験
・ステークホルダーとの円滑なコミュニケーション能力
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| 案件内容 |
公共案件におけるAzure環境の設計・構築支援 |
|---|---|
| 必須スキル | ・CI/CDの設計・構築経験
・TerraformによるIaC設計・実装経験(Azure環境)
・円滑なコミュニケーション能力(上位会社の指示・意図を読み取り推進できる方)
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| 案件内容 |
・AWS/Azure上のデータ分析基盤の機能拡張および運用業務 |
|---|---|
| 必須スキル | ・基本設計~結合試験までのクラウド基盤構築経験(3年以上)
・AWS設計・構築経験(以下主要サービス実務経験)
・Linux(RHEL)/Windows Server の構築経験
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【クラウドエンジニア】Azure環境強化・拡張PJの求人・案件
| 案件内容 |
Azure環境の強化・拡張に伴い、Azure(クラウド)領域の設計/構築を担当。 |
|---|---|
| 必須スキル | インフラ領域における要件定義以降の経験 |
【Ruby on Rails】不動産業界向け業務支援ツール開発・運用の求人・案件
| 案件内容 |
不動産業界向けの業務支援ツールにおける、Ruby on RailsおよびAWSを用いた新機能開発および保守運用を担当します。技術面だけでなく、営業チームとの要件調整や課題解決など、ビジネスサイドに踏み込んだ動きが期待されるポジションです。 ■業務内容: |
|---|---|
| 必須スキル | ・Ruby on Railsを用いた開発実務経験(3年以上推奨)
・Webサイトの新規作成経験(直近1年以内に画面構築まで携わっていること)
・要件定義からリリース、保守運用までの一連の工程の理解
・AWS(VPC/EC2/RDS)を用いたRails環境の構築スキル
・Dockerを用いた開発環境の利用経験
・RDBMS(MySQL, PostgreSQL等)の設計、運用経験
・ビジネスサイドとの円滑なコミュニケーション能力
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- 〜¥1,700,000 /月
- データアナリスト
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
| 案件内容 |
DNAのメチル化情報(エピゲノム)やプロテオーム、メタボローム、MRI画像などの生体データを用いた、生物学的年齢(バイオロジカル・エイジ)の予測モデルおよび予防介入AIの開発をお任せします。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonまたはRでのデータ分析経験(Pandas / NumPy 等) ・機械学習モデルの実務経験(分類・回帰・異常検知など)
・実験・分析の結果を整理し、再現性のある形で共有、改善案まで言語化できること
・新しいドメイン知識(医療・バイオなど)を積極的にキャッチアップする意欲
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