AWSの案件一覧

• 学習データ作成のためのテキストデータ収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
• 前処理・後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発

◆主な開発環境・ツール
言語：C++、Python
ツール：OS環境、バージョン管理システム、情報共有ツール
インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発・運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語力
– 分析を行える英語読解力（特定の英語資格試験の一定スコア程度目安）

• 既存の契約管理システムにおける機能拡張に向けた要件定義、および基本/詳細設計の遂行
• 隣接する周辺システム（顧客情報管理、決済等）とのデータ連携、APIインターフェース設計、およびバッチ処理設計
• 現行アーキテクチャにおける技術的課題の抽出と構造改善の提案
• 開発チームに対する技術的なサポート、ソースコードの検証、および成果物の品質管理

– Javaを用いたWebアプリケーション開発の実務経験（目安：7年以上、フレームワーク環境3年以上）
– 要件定義から本番リリースに至る一連のシステム開発ライフサイクルの経験
– 複数システム間を跨ぐ連携（API、一括処理等）を考慮したシステム設計経験
– RDBMSにおける論理および物理データモデリングの設計経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウド環境における最適化されたアーキテクチャの設計経験

特定業界向け企業様のAI・データ活用部門にて、全社向けAI活用およびデータ活用基盤の推進を支援するプロジェクトです。
現在、組織内向けAI基盤を展開しており、定期的な機能アップデートを行いながら、他システムとのデータ連携やAIアシスタント活用を推進しています。
今後、他システムとの連携・データ活用・AI活用展開が加速する見込みのため、推進・実装検討・ベンダーコミュニケーションを担う人員を募集します。
※原則として実装はベンダーが行いますが、機能改修検討などの際、自ら手を動かして検証する可能性があります。

– AI技術に関連するプロジェクトを先導した経験
– AWSを用いた環境構築の経験（サーバーレスコンポーネント等の修正対応ができること）
– Python等を用いた実務的な技術スキル
– 開発ベンダーとの意思疎通や、客観的な視点での提案・助言ができること
– 関連する各部門と連携を図りながら業務を推し進められること
– システム改修の検討にあたり、自ら実機確認や検証を行えること

サポート終了を迎えるオンプレミス環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトです。
現行の自動実行管理、データ連携・変換、およびデータ蓄積基盤をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、現状の調査から移行設計、実装、各種テスト、および本番切替までを一貫して担当していただきます。

【業務内容】

• 既存環境（自動実行定義、データ処理フロー、データベース資産など）の調査および移行プロセスの策定
• クラウド移行先サービスの選定および基本構成設計（サーバーレスオーケストレーター、統合データ処理サービス、クラウド型DWHなど）
• 自動実行ジョブ、データパイプライン、データ蓄積用の構造定義に関する移行設計および実装
• データの初期移行および差分同期に関する設計と実行
• 検証計画の策定、および各種テスト（結合・性能・受入）の推進
• 本番移行計画の立案、移行作業の遂行、および運用プロセスの設計と引き継ぎ
• 複数の関連部門や外部パートナーとの連携、進捗管理および課題解決の推進

– 複数の関係者との調整や課題管理を主体的に推進できる高いコミュニケーション能力
– 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験
– データ連携、自動実行管理、および大規模データ蓄積基盤の相互連携を理解し、データ分析基盤全体の概念を把握している知識

自社プロダクトを展開する製造メーカーにて、一般ユーザーや法人向けに提供している健康管理用ウェアラブル端末、およびスマートデバイスを活用した新規機能開発プロジェクトに携わっていただきます。

◆主な業務内容

• 各種端末やスマートデバイスから収集される身体・活動データの分析および状態評価の実施
• 時系列データやセンサーデータを対象としたAI解析、および判別アルゴリズムの精度向上
• プロジェクトチームの一員として、データ解析に付随する各種突発業務への柔軟な対応
• 不定期に発生する地方イベントへの出張対応、および現場での運営・測定サポート

– Pythonを用いたデータ分析および機械学習モデルの開発経験（データ前処理、特徴量設計、モデル構築）
– 主要な機械学習アルゴリズム（勾配ブースティング、決定木、回帰分析等）を用いた予測モデルの開発経験
– モデル評価指標（各種精度・識別指標等）に関する深い知識と理解
– パブリッククラウド環境（AWS）における分析・開発の実務経験
– 健康・ヘルスケア関連データ、または公的機関・自治体統計データの分析経験
– 機械学習モデルの説明可能性に関する分析（特徴量重要度の可視化等）の実務経験

サポート終了を迎える物理サーバー環境からパブリッククラウド環境へシステムを移転するプロジェクトです。現行の運用機能（自動実行管理、データ連携・変換、データ蓄積基盤）をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、調査、移行設計、実装、検証から移行作業までを一貫して担当していただきます。

■業務内容

• 既存環境（自動実行定義、データ連携処理、データベース資産）の調査と移行プロセスの策定
• クラウド移行先サービスの選定および構成設計
• 自動実行ジョブ、データ連携処理、データ蓄積用の構造定義に関する移行設計および実装
• データの初期移行および差分同期に関する設計と実行
• 検証計画の策定、および各種テスト（結合・性能・受入）の推進
• 本番移行計画の立案、移行作業の遂行、および運用プロセスの設計と引き継ぎ
• 複数の関連部門や外部パートナーとの連携、進捗管理および課題解決の推進

– 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験
– 自動実行管理システム（ジョブスケジューラ等）の運用または移行に関する実務経験
– データ連携・変換を行うETLツールを用いた開発または移行に関する実務経験
– 大規模データ蓄積基盤（DWH等）の設計または移行に関する実務経験
– クラウド環境における各種インフラサービスやマネージドサービス（オブジェクトストレージ、アクセス権限管理、ネットワーク、データ処理等）の実務経験
– 複数の関係者との調整や課題管理を主体的に推進できるコミュニケーション能力

新規開発中のスマートフォンアプリにおいて、大規模トラフィックを見据えたバックエンドシステムの構築を担当していただきます。高負荷環境に耐えうるAPI設計・開発を中心に、インフラから管理画面開発まで横断的に対応していただきます。

◆主な業務内容

• クライアント側と連携するバックエンドAPIの設計・開発（ASP.NET Core）
• RDBMS（主にMySQL）のテーブル設計およびパフォーマンス最適化
• AWS（Kubernetes）環境でのコンテナ運用・改善
• 運用・管理画面の開発およびクライアント側との動作確認・連携
• AIツールを活用した効率的な開発の推進

– BtoC向けWebサービスやアプリ等のバックエンド開発経験（3年以上目安、言語不問）
– 大規模トラフィック・高負荷環境での設計・開発・運用経験
– RDBMS（特にMySQL）を用いたテーブル設計およびクエリチューニングの知見
– GitHubを用いたチーム開発経験

大手モビリティ関連企業の社内業務システム開発において、フルスタックエンジニアとして参画していただきます。少数精鋭のチームでスクラム開発を取り入れ、バックエンドからフロントエンド、インフラまで幅広く担当しながら継続的なプロセス改善にも取り組んでいただきます。

• Ruby on Railsを用いた社内業務システムの機能開発および改修
• AWS環境におけるインフラの設計、構築、および運用保守
• データベース（SQL）を用いたクエリ作成、データ操作、運用保守業務

– Ruby（Ruby on Rails）を用いたWebアプリケーション開発経験（3年以上）
– AWS環境におけるインフラの設計および構築経験
– SQLを用いたデータベースの開発・運用保守経験