AWSの案件一覧

インフラ領域において、プリセールス工程から参画し、顧客要件を踏まえた構成検討・提案から設計、構築・試験までを一気通貫で推進・支援していただきます。案件の状況に応じて、デリバリーフェーズまで継続して参画いただく想定です。

【主な業務内容】

• プリセールス段階におけるシステム構成の検討および提案対応
• 顧客要件に基づくアーキテクチャ設計、各種見積、構成検討の主導
• 決定した構成に基づく基本設計・詳細設計から、構築・試験工程の遂行

– クラウド環境を前提としたシステムにおいて、プリセールス段階での構成検討・提案対応ができること
– 顧客要件を踏まえたアーキテクチャ設計、各種見積、構成検討を主体的に推進できること
– クラウド／インフラ領域に強みがあり、コンテナ技術およびIaCツールを用いた設計・構築経験があること
– 設計工程（基本設計〜詳細設計）から構築・試験まで、自走して対応可能であること

• クラウド環境（AWS）における基本設計フェーズ以降のインフラ構築対応を、単独かつ主導的に担当

– クラウドインフラ（AWS）における、基本設計から環境構築・パラメーターシート作成までの一連の工程を一人称で遂行できる実務経験

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

クラウド環境をベースとした最新のAI機能の実装、およびそれに伴うWebアプリケーションの開発・連携を担当していただきます。生成AI技術を活用した仕組みの構築を中心に、フロントエンドからバックエンドの開発、周辺ビジネスツールとの機能連携、顧客との要件定義まで幅広く携わっていただくポジションです。

主な業務内容：

• クラウド型生成AIサービスを活用したAI自律型プログラム（エージェント）の実装
• 汎用プログラミング言語およびフロントエンド向けUIライブラリを用いたWebアプリケーションの開発
• 各種ビジネスコミュニケーションツールやローコード開発プラットフォーム等とのシステム連携
• クライアントからのヒアリング、要件整理、および技術的な合意形成

– Webアプリケーション開発における一定期間（目安3年以上）の実務経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウド環境、Python、およびReactを用いた設計・開発経験
– 進歩の早い先進技術領域に対する、主体的なキャッチアップや学習意欲
– クライアントの要望を的確に把握し、要件定義・調整へと落とし込めるコミュニケーション能力

大手決済サービス展開企業における、基幹システムを含む大規模なシステム群のクラウド移行（クラウドリフト）プロジェクトです。既存のオンプレミス環境の構成や運用設計をヒアリング・分析した上で、クラウド環境への移行設計、コードによるインフラ管理（IaC）、および構築・実装をインフラエンジニアとして担当していただきます。

主な業務内容：

• 既存オンプレミス環境のヒアリングに基づくクラウド移行計画の具現化
• クラウド環境におけるインフラ基盤の要件定義、設計、構築、およびテストの推進
• IaCツールを用いたインフラ構成のコード化および自動化の実装
• 複数システムが関わる複雑な移行プロセスにおける進捗・課題管理とステークホルダー調整

– AWS/GCP/Azure等のパブリッククラウド環境におけるインフラ設計・構築・テストの実務経験
– コンテナ技術（Kubernetes等）を用いた基盤の設計・運用に関する知識や経験
– IaCツール（Terraform等）を用いたインフラ構築の自動化経験
– パブリッククラウド案件における非機能要件定義から基盤設計・構築・テストまでの一連の経験
– 構築や試験フェーズにおける高度なインフラトラブルの解決能力
– 設計の網羅性や妥当性を上位レイヤーへ論理的に説明・提案できるコミュニケーション能力
– 複数のステークホルダーとの適切な折衝・調整、および主体的な案件推進能力

自社システム運用の最適化に向けた、オンプレミス環境からクラウド環境への移行（クラウドリフト）に伴うインフラ刷新プロジェクトです。
AWS/GCP/Azure等のクラウド環境上における、Red Hat Enterprise Linux（RHEL）サーバーの設計・構築および各種検証・試験フェーズを担当いただきます。

– 商用LinuxOS（RHEL等）の設計および構築に関する実務経験
– プロジェクトを円滑に進めるための基本的なコミュニケーション能力
– 進捗状況や課題について、上位層（チームリード等）へ適切に報告・連絡・相談（報連相）ができるスキル
– 自身に割り当てられたタスクのスケジュールおよび進捗を自律的に管理できる能力

• クライアント企業の運用ルールの把握および明文化、ルール策定に伴う関連部門との打ち合わせ・調整
• 複数部門にまたがる横断的なリレーション調整・合意形成
• 運用ルールおよび業務チェックリスト等の作成・作成支援
• 現行システムの外部設計書の再構築（既存機能を深掘りし、最新の外部設計書へ落とし込む業務）

＜副次的な業務＞

• インフラ基盤関連（OS・ミドルウェア等）の設定変更および各種調査（作業手順書の作成、開発環境での検証、エビデンス整理、本番環境作業の対応等を含む）
• ベンダー等の製品サポートへの問い合わせ、およびサポートサイトからの情報収集
• 定例・定型的な報告資料の作成

– Windows Server環境におけるシステム設計・構築の実務経験
– クラウド環境（AWS等の仮想サーバー等）を用いた構築および運用保守において、手順書をゼロベースから作成できるスキル
– シェルスクリプトやスクリプト言語（PowerShell等）を用いたプログラムをゼロから構築・作成できるスキル
– 金融系プロジェクトにおける要件定義書および外部設計書の作成・整備経験

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

クラウド環境における監視基盤の高度化および運用自動化に向けた機能開発を担当いただきます。AI技術と自動実行処理を連携させ、運用負荷の軽減を目指します。

主な業務内容

• パブリッククラウドの監視ツールを用いたアラートルール、通知アクション、可視化ダッシュボードの実装
• 監視検知からAI解析、自動復旧アクションに至る連携フローの開発
• ローコード開発ツールや自動化ワークフローツールを用いた業務効率化の実装
• 上流工程（基本設計・詳細設計）からの設計・開発対応

– クラウド環境（Azure/AWS/GCP等）における監視機能の構築および設定経験
– 監視システムと生成AI、および自動化処理を組み合わせたシステムの開発経験
– ローコード開発プラットフォーム（Copilot Studio/Power Automate等）の実務経験
– インフラまたはシステム開発における基本設計・詳細設計の対応経験