GCPの案件一覧

商品情報管理システムを担当しているチームに参画いただき、バージョンアップやカスタマイズを含むシステム開発をご担当いただきます。
なお、該当システムは海外製品であるため、標準機能や製品仕様などのカスタマイズ制限を考慮しながら、最適な実装方法を検討・開発していただきます。

– 製造・物流・小売（EC含む）で商品管理関連のシステムに携わった経験、または、同業界にてパッケージ製品の保守運用に携わった経験
– コミュニケーション力（製品ベンダーやエンドユーザーとの調整経験があると尚可）
– 成果物、納品物におけるドキュメンテーション力

• 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

– 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

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。

– 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

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）

– 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

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

– 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

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）

– 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）

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