AWSの案件一覧

・レンタルサーバー/VPS事業に必要なビジネスロジックの新規開発・改修
・お客様向け画面（入会、コンパネ）の新規開発・改修

◆主な開発環境・ツール
・言語：TypeScript、C#​
・フレームワーク：Next.​js、.​NET（ASP.​NET Core）
・ライブラリ：React
・DB：Oracle Database、Oracle Cloud Infrastructure、MySQL
・その他：AWS / GitHub / Docker / Vitest / Storybook

創業フェーズの医療テック企業にて、マスユーザー向けの高速・低遅延基盤（Lite）と、高計算・高セキュリティ基盤（Pro）を統合するデュアル・プラットフォームのインフラ設計・構築をご担当いただきます。
大量アクセス処理とAI向け高負荷計算基盤という両極端な要件を両立させるアーキテクチャ設計が求められます。
＜主な業務内容＞
・AWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用・保守
・MLOpsパイプライン（学習～推論～デプロイ）の構築・改善
・IaC（Terraform／CloudFormation等）による環境自動化
・Docker／ECS／EKS等のコンテナ基盤運用
・監視／ログ設計、アラート設計などのSRE活動
・医療データ／個人情報を扱うセキュリティ基盤設計
・高負荷AI処理向けHPC環境の運用（該当時）
・新規プロダクトのインフラ技術選定・アーキテクチャ提案
創業期のため、技術選定・全体設計から深く関与可能なポジションです。

クラウド型の管理会計システムを展開する企業にご参画いただきます。
主には基本設計〜実装までをご担当いただく予定ですが、要件定義から入れる方はより優先度が高いです。
主体的で自走できる方を求めている環境となります。
※システムが複数あるため面談時に詳細説明いたします

【対応工程】
基本設計、詳細設計、実装（顧客折衝、要件定義ができる方は尚良い）

【手法】
アジャイル（スクラム）

【言語】
・バックエンド：Ruby（Ruby on Rails）
・フロントエンド：TypeScript、React.js（React-hooksの利用は必須）
・インフラ：AWS

データエンジニアとして主に以下の業務に携わっていただきます。
・各国・各拠点で利用されているERPや業務システムからデータを集約し、データ基盤の設計、構築、運用を技術面からリードする
・クラウド環境上でのデータウェアハウス/データレイクのアーキテクチャ設計、技術選定、実装方針の策定を担い財務・原価・生産・販売などの基幹業務データを、グローバルで横断的に扱えるデータ基盤として構築する
・ETL/ELT処理の設計・開発、BIツールを活用したダッシュボード・レポート提供などデータ利活用の促進に携わる

■開発環境■
Snowflake、PowerBI

・クラウド環境(AWS、Azure、GCP 等)におけるデータ基盤のアーキテクチャ設計・開発・運用経験
・SQLを用いたデータ設計・分析経験(業務データを理解した上での設計)
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装経験
・技術的な内容を業務部門・関係者に分かりやすく説明し、合意形成を行った経験

大手鉄道グループのユーザーデータを集約し、 レコメンドや配信を支えるアプリ・データ基盤の設計・開発・運用を支援する案件です。

具体的な業務内容としては下記がございます。
└データ基盤領域の設計～実装～運用(ETL/ELT、データマート構築)
└SQL/Pythonによるデータ処理実装、再実行性・堅牢性を意識した設計(リトライ、差分更新、障害時の切り戻し等)
└パフォーマンス改善(クエリ最適化、テーブル設計、運用負荷の低減)
└ワークフロー/サーバレス(Cloud Functions、Cloud Run、Pub/Sub等)を用いた処理基盤の開発・運用
└IaC(Terraform)やCI/CDを活用した運用改善、変更管理の標準化
└若手メンバーへの技術フォロー、レビュー、手順整備(内製化推進の支援)
└施策要件の整理～仕様の深掘り～技術設計への落とし込み(関係者調整含む)

フェーズ：要件定義～運用

■開発環境■
言語:Python インフラ:GCP その他:Terraform 手法:アジャイル/ウォーターフォール

既存システムで使用しているSAPオンプレ環境をSAP RISE環境（クラウド）へ移行する上で、Infomaticaを使用した既存のデータ連携が動作するかの検証の実施。
既存方式が動作しない場合もしくは、既存方式より最適な方式がある場合、
新方式でのInromaticaでのデータ連携の開発・検証の実施。

既存システムで使用しているSAPオンプレ環境をSAP RISE環境（クラウド）へ移行する上で、Infomaticaを使用した既存のデータ連携が動作するかの検証の実施。
既存方式が動作しない場合もしくは、既存方式より最適な方式がある場合、
新方式でのInromaticaでのデータ連携の開発・検証の実施。

・学習データ作成のためのコーパス収集および整備
・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

【参画メリット】
・チームで学習精度向上に取り組み、サービスの改善に直接貢献することができる
・自社プロダクトに関する開発だけでなく、今後のビジネスの方向性を踏まえた企画段階から携わっていただける
・B2BSaaSにおけるフェーズ移行中です。事業拡大につき、大きな裁量をもって組織づくりにも参画することが可能です。

◆主な開発環境・ツール
言語：C+​+​、Python
ツール：Linux、Github、Confluence
インフラ環境：AWS、docker