GCPの案件一覧

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

– 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

クライアント企業における事業・顧客の意思決定に必要な各種データ（プロダクトログ、業務システム等）の統合、データマート整備、運用の自動化を推進するプロジェクトです。
データソースの責任者や利用者（プロダクト、ビジネス、データサイエンス等）と連携し、組織のデータ活用を加速させる役割を担っていただきます。

■業務内容
・データの機微性に応じたアクセス権限およびデータモデル等の設計・改善
・プロダクトデータベース、各種ログ、SaaS等の業務データを対象とした収集パイプラインの構築・運用
・個人情報の保護（仮名加工やマスク処理等）を前提としたデータレイクの構築・運用
・データウェアハウス（DWH）および再利用性の高いデータマートの整備、コスト最適化
・BIツール等を通じたデータ利活用支援、ドキュメント整備、問い合わせ対応

– データの生成からBI・分析での活用までを見据えたデータアーキテクチャの設計経験（レイク・DWH・マート、権限設計、運用設計含む）
– 複数のデータソース（DB、ログ、SaaS等）を対象としたデータパイプラインの設計・構築・運用経験
– 主要なクラウド環境（GCP/AWS/Azure）でのデータレイク・DWH（BigQuery等）の構築・運用経験
– 高度な日本語コミュニケーション能力

複数案件における事業立ち上げ支援、および全社横断的な開発ブースト支援。
CTO/VPoEと連携した組織・プロダクトの課題解決、事業計画フェーズからの新規事業参画、アーキテクチャレビュー、インフラからアプリ両面（フロント・バックエンド）にわたるモダン化の推進。

＜開発環境の一例＞

Go、Next.js、MySQL（Cloud Spanner含む）、Redis、GCP、AWS、Datadog、GitHub Actions、CircleCI、Terraform 等

＜備考＞

業務上、アダルトコンテンツに触れる可能性があります

– インフラ、バックエンド、フロントエンドにおよぶ広範な設計・実装・実務経験
– 大規模システムにおける技術選定やアーキテクチャなどの意思決定経験
– コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術を用いた開発経験
– サーバーサイドにおけるTDD（テスト駆動開発）の実務経験、および静的型付け言語での開発経験
– RDBにおいてパフォーマンスを意識した最適なコーディングができる方
– 新旧様々なシステムへの素早いキャッチアップ能力、および関係者を巻き込む高い推進力

ECアプリケーション運営企業における、機械学習を用いたプロダクトのリード。要件定義、技術選定などの意思決定、機械学習基盤の設計・構築、およびレコメンドシステムを中心としたプロダクトの設計・開発・運用。

【技術環境】

Python、GCP（BigQuery、Looker Studio等）、Tableau、Docker、Terraform、GitHub

– 数十万ユーザー規模以上におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定や要件定義などの上流工程における実務経験
– GCPまたはAWS環境を活用した機械学習モデルの開発・運用経験

バックエンドエンジニアとして、要件定義から設計、実装、リリース、運用保守までの一連の業務を担当していただきます。クラウド環境を活用したモダンな開発体制のもと、プロダクトの価値最大化に向けた新機能開発やシステム改善を推進していただきます。

【主な業務内容】

• バックエンド領域における要件定義、詳細設計、実装、およびテスト
• プロジェクトに最適なアーキテクチャの選定および設計
• リリース後の運用保守およびパフォーマンス改善

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Go
・API：Protocol Buffers・gRPC
・インフラ：GCP(Cloud Run・Cloud Firestore・Cloud Spanner)
・CI/CD：GitHub Actions・Cloud Build
・ツール：GitHub・Notion・Terraform

– IT系メガベンチャーまたはスタートアップ企業での実務経験（1年以上 ※経歴書の企業名開示が必須となります）
– Go言語を用いた開発実務経験（2年以上）
– 自社開発企業での開発実務経験（2年以上）
– 要件定義からリリース、運用保守まで一貫して携わった経験
– アーキテクチャ設計または技術選定の経験
– gRPCを用いた開発の実務経験
– 短期案件での参画が連続していない方

予約、決済、在庫管理から発券までを一貫して提供する大規模なWebアプリケーションの設計、開発、運用保守を主導していただきます。技術面でのアーキテクチャ設計やレガシー領域の課題解決だけでなく、組織面のサポートまで幅広く貢献いただくポジションです。

【主な業務内容】

• 大規模Webアプリケーションのアーキテクチャ設計およびリード
• ドメイン駆動設計（DDD）を意識したモデリングの標準化と複雑な領域の課題解決
• システムの要件定義から開発、運用保守にいたる一連の工程の遂行
• 若手開発メンバーのメンタリングやコードレビュー

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Java
・FW：Spring Boot
・DB：RDBMS・NoSQL
・クラウド：AWS
・ツール：Git・GitHub

– Javaを用いた開発実務経験（5年以上、直近ブランクなし）
– Spring Bootを用いた開発実務経験（3年以上）
– フロントエンドの開発実務経験（1年以上）
– 要件定義から運用保守まで一貫して携わった経験
– RDBMSやNoSQLを用いたデータモデル設計および運用の経験
– ECサイト、販売システム、または予約システムの開発から運用保守までの経験
– 大規模Webアプリケーションの開発経験
– Gitを用いたコードレビューの経験
– 早期離職（直近1年未満での案件終了）が継続していない方

AI技術を用いた先端科学・医療分野のデータ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

• 大規模な専門データ・医療情報の前処理、品質評価、探索的データ分析（EDA）、可視化、および仮説検証
• 特徴量設計、データ表現の最適化、学習・評価用データセットの整備

1. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 深層学習モデルの設計・実装・評価、およびベースライン構築と継続的改善
• 表現学習、自己教師あり学習、またはドメイン特化型基盤モデルの開発
• アクセラレータ（GPU等）環境を用いたモデル学習・実験運用、性能評価、および誤差分析

1. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化、および学習パイプライン・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、およびMLOpsの推進

1. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標・ベンチマークの設計、実験の再現性担保、ログ管理、およびドキュメント化
• 各分野の研究者、データサイエンティスト、エンジニアとの緊密な協働

以下1、2のいずれかの領域において、「実装および最適化」の実務経験を有すること。
1. アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– Transformerベースのモデル、または最新の動的状態空間モデル（SSM等）を用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 基盤モデルの拡張則（Scaling Laws）に基づき、数千億〜兆規模のトークン学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力
– 数十億〜数百億パラメータ規模のモデルにおける事前学習の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
– 主要な分散学習ライブラリ（PyTorch FSDPやDeepSpeed等）を、モデル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
– シーケンス並列（Sequence Parallelism）等の実装を通じた、単一メモリに収まらないコンテキスト長に対する学習最適化経験

データ分析プラットフォームを活用した、大規模データの統合および分析環境の構築支援をご担当いただきます。

主な業務内容

• 統合データプラットフォームを用いたデータパイプラインの設計・構築
• さまざまなデータソースからのデータ統合および分析用データマートの作成
• クラウド環境と連携したデータ分析基盤の運用・最適化支援

– 統合データプラットフォーム（Databricks等）を用いたデータ統合およびデータ分析の実務経験
– 主要クラウドサービス（AWS/GCP/Azure等）のデータ分析ソリューションを用いた開発・運用実務経験

自社サービスを展開する大手企業において、社内開発プロジェクト向けに提供している共通プラットフォームの運用・保守を担当いただきます。

主な担当業務

• IaCツールを用いたクラウド環境のプロビジョニングおよび払い出し業務
• 開発者からの技術的な問い合わせ対応およびトラブルシューティング
• 手順書に基づいた運用業務およびコードベースでの構成管理改善
• クラウドインフラおよび構成管理ツールの保守メンテナンス

– IaCツール（Terraform等）を用いたインフラ構成管理の実務経験
– パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure等）の構築または運用経験
– Gitホスティングサービス（GitHub等）を用いたチーム開発・構成管理の経験

自社サービスを展開するECシステムにおいて、安定稼働を支えるインフラ環境の運用・保守および改善業務を担当いただきます。

主な担当業務

• カスタマーサポート等、他部門からの技術的な調査依頼への対応
• 障害発生時の切り分け、復旧対応、および原因究明
• 監視設定、アクセス権限管理、およびセキュリティ設定の最適化
• サービス成長に伴うインフラ設計・追加構築
• 運用負荷軽減に向けた自動化・効率化ツールの導入および改善

– Webサービスの提供におけるクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の構築経験（2年以上）
– クラウドベースのインフラ保守・運用に関する実務経験（1年以上）
– Linuxサーバーの運用および保守に関する深い知見
– IaCツール（Terraform, Ansible等）を用いた構成管理の経験
– WebサーバーやDB等のミドルウェア設定・最適化の経験
– シェルスクリプトを用いたバッチ処理等の作成経験