AWSの案件一覧

SLO/SLIの策定、監視・エラー検知の自動化、Terraformを用いたIaC、CI/CDパイプラインの整備、ポストモーテム分析を担当。
開発チームと密に連携し、サービス全体の安定稼働とスケーラビリティを支える基盤づくりを担います。

WebサービスにおけるAWSを活用したインフラの要件定義から実装までを一貫してお任せします。
今後企画・開発を進めていく新サービスに携わる可能性もあります。

【主にお任せしたいこと】
・AWSなどのクラウドサービスの調査・検討・提案
・インフラの要件定義
・クラウドサービスを活用したアーキテクチャ設計
・クラウドサービスや、Pythonなどの言語を活用したIaCでのインフラ設計・構築
・CI/CDの設計・実装

◆主な開発環境・ツール
・サーバーOS：Windows、Linux
・DB：Amazon Aurora（MySQL）
・CI/CDツール：CodePipeline（AWS）、Jenkins
・仮想化環境：Docker（ECS（AWS）、Fargate（AWS）、Batch（AWS））、Lambda（AWS）
・基盤系開発言語：CDK、Python（Lambda（AWS））
・基盤系連携処理：Data Pipeline（AWS）
・構成管理：CloudFormation（AWS）
・バージョン管理：Git（Backlog）
基本的に物理サーバーは使用しません。

案件情報の発生から収支管理までを統合管理する、高度なUIを持つ新配車システムの開発支援PJです。
複雑なマトリクス操作や大量描画の最適化など、フロントエンドの技術的難易度が非常に高く、テックリードとしての手腕が期待されます。
Javaを用いたバックエンド開発も含め、設計から実装、コードレビューまで一貫して牽引いただき、PJを成功に導くポジションです。

【作業】
・フロントエンド（React）における技術選定およびアーキテクチャ設計のリード
・配車計画画面など、ドラッグ＆ドロップを含む難易度の高いUI実装
・大量DOM描画に対するパフォーマンスチューニング
・Javaを用いたバックエンド開発および詳細設計以降のリード
・メンバーへのコードレビューおよびDockerを用いた環境構築

【環境】
・言語等：React, Java, Doma2
・DB：Aurora
・その他：Spring Boot, AWS (EC2, ALB, S3, SES等), Docker, OpenAPI, Swagger

Webアプリの機能追加を、スクラム開発で担っていただきます。
デザイナーや企画者とも密にコミュニケーションを取りながら、一体感のあるチームで開発を進めます。
社員と業務委託の垣根がなく、提案や改善も行いやすい環境です。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Java(Spring)・Go・Scala・Kotlin・Swift・React・Next.js
・OS：Mac・Windows
・DB：Oracle・MySQL・DynamoDB
・クラウド(サービス)：AWS
・ツール：Slack・GitHub
・開発手法：スクラム(ペアプロ・モブプロあり)

大手スポーツクラブの基幹システム・WEBシステムの改修業務をご担当いただきます。

複数プロジェクトがあり、小規模〜大規模なものまで幅広くございますので、スキルによってアサインするプロジェクトが変わります。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Java・JavaScript(Jquery)
・FW：Spring・SpringBoot・Seaser2
・インフラ：AWS
・その他：ThymeLeaf・SVN・Slack

・エンドユーザー様の次世代システムに関し、開発及び改修、フレームワーク移行、Edge化に取り組む業務です。
・新規画面開発の経験具合（どの程度の画面数開発の経験があるか？）
画面開発の難易度、Spring系、Struts系フレームワークの理解度が重視されます。

【工程】
詳細設計～

【環境】
RHEL、WAS、WACs、Db2、Oracle　等

自動車会社様向けにインフラ運用要員を募集。
HPC(ハイパフォーマンス/コンピューティング)またはUNIXの運用、障害対応が1人でできる方。
HPC運用業務がメインですが、Windows/UNIX/DBが運用範囲となります。

■開発環境■
UNIX, Linux Server, シェルスクリプト, VMware vSphere, AWS, Azure, HCI, IaC, RPA, AI agent

データ加工・クレンジング（SQLを用いた抽出・変換・統合）
データ整備に伴う検証・不整合調査
クライアント要件の確認および折衝（要件ヒアリング・調整対応）
データ移行計画書・手順書等のドキュメント作成

・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義～設計～開発～運用
・RAG設計（データ前処理、chunk設計、embedding、検索、再ランキング、回答生成）
・Agent設計（ツール設計、状態管理、ガードレール、フォールバック）
・LLM品質改善（プロンプト最適化、LoRA / ファインチューニング、合成データ生成）
・LLM評価基盤構築（自動評価、Human-in-the-loop、回帰テスト）
・監視・運用（ログ、コスト、レイテンシ、エラー分析）

BCPプラットフォーム(共通バックアップ基盤)構築プロジェクトにおいて、以下の作業を実施(システムはクラウド環境での構築 ※AWS)
・インフラ設計・構築ベンダーとして詳細設計、構築、テストを実施
・構築・テストフェーズでは、各所との調整を実施(受入試験計画、実施、課題管理、進捗管理等)
・上記に関わるドキュメント作成、エンドユーザーとの会議への出席、進捗報告・相談

■開発環境■
AWS (Cloudformation等), Windows Server, Linux