AWSの案件一覧

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該当件数:961

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案件内容

・要件定義/基本設計/詳細設計・実装~単体/結合テスト~総合テスト  
・システム移行計画/移行設計/移行作業全般  
・ソースレビュー、テスト計画策定&テスト工程全般

必須スキル
・言語:Java(1.7以上)5年以上、SpringBoot  
・DB:Amazon Aurora(PostgreSQL 15)  
・クラウド:AWS (EC2、Fargate、Aurora、S3など)  
・その他:帳票出力(Excel、PDF)Open系のライブラリ
案件内容

・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務
・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証
・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見
 - 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定
 - 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得
 - 上記実装を用いた精度評価実験
 - 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告
・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証
 ・社内関連部門と連携した、新技術の商用化
 ・外部研究機関との連携プロジェクトの主導
 ・論文発表等のアウトリーチ活動
・新技術の研究・開発 など

【技術環境】
開発言語:Python
フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
データベース:Cloud Firestore
インフラ:AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理:Bitbucket
開発管理:Notion, JIRA
コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace
※他の技術の社内導入も歓迎いたします

【組織】
R&D部門への配属を予定しております。
R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

必須スキル
・コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、または関連分野の学士号以上
・AI、自然言語処理、画像生成等の分野での研究開発経験
・革新的なアイディアを持ち、チームで協力して作業できる能力機械学習分野(特に深層学習)の専門知識と実務経験
・深層学習フレームワークを用いた実務経験
・Python/SQL/機械学習の知識・利用経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
案件内容

・金融業界の企業にて、AWSプラットフォーム構築PJがある
・クライアントPMの下で、AWS構築業務を自走し、パフォーマンスのチューニングなど業務遂行支援を行う。
※尚、要件定義は顧客企業にて実施済み

必須スキル

・AWSプラットフォーム構築の知見、一人称での業務経験

案件内容

大手商社の商品データの品質を維持・向上するチームの業務支援案件となります。
「データ品質をチェックするシステムの保守・運用」「データの大量更新の業務支援」が主なミッションになります。

データの整合性をとるためのRPA(UiPath)の保守・運用をご支援いただきます。
このRPAでは、データ品質チェックシステムというAWS上(CloudWatch、Fargate、lambda、Redshift(DB))に構築されたシステムに対し、
SQLやExcelマクロを実行することでデータ抽出やアップロードファイルを作成。その後作成したファイルを別の上流システムにアップロードしています。
クライアントからの依頼に応じ、上記RPAの機能拡張や類似のRPAの開発などの作業がメイン業務となります。
作業管理、作業設計などは上位メンバーが実施するため、作業を実行する業務をご担当いただきます。

実務経験3~5年程度で、システムより業務に興味がある若手の方にマッチする案件となります。
また、受け身の態勢ではなく、「主体的に動ける」ことを重視しております。

必須スキル
・UiPath開発経験1年以上
・SQL開発経験2年以上
・主体的にアクションができる
・手順書に従って作業が実施できる
・適切なタイミングでのコミュニケーションができる
案件内容

お客様向けおよび管理者向けアプリケーションのバックエンド側バグ改修と単体テストご担当いだきます。

必須スキル
• Webサービスのバックエンド開発と運用の実務経験
• AWS環境での開発・運用経験、障害原因調査
• 以下の対応経験
Java、Server-Side Kotlin、Spring boot、GitHub
案件内容

• AWSを活用したインフラ設計および構築
• Github ActionsやCodePipelineによるCI/CD業務
• システム監視および障害調査と対応
• セキュリティ対策と脆弱性対応

必須スキル
• AWSでインフラ設計、構築、運用(障害対応含む)の豊富な実務経験
• Terraformを利用したInfrastructure as Codeについての豊富な設計開発経験(Terragruntは少しでも経験が必要)
• CloudWatch、Prometheus等ツールを活用したログ解析、監視、モニタリング経験 • IPS/IDS、FW、WAF等のセキュリティ知識全般と運用経験
案件内容

【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。

【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

必須スキル
・売上予測の機械学習アルゴリズム開発経験がある(Must)
・GISベンダー、データコンサルティング企業、流通小売企業等での、出店判断のための予測モデル構築経験
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
案件内容

QAエンジニアとして下記の内容をお願いします。
・プロダクトバックログアイテムの受け入れ基準設計/実施支援(テスト)
・リリース品質(技術品質、非機能要件品質)の設計支援
・SLO/SLIの監視と課題抽出
・CI/CD設計支援と構築
 -自動テストの設計と実装

必須スキル
・スクラム開発経験
・バックエンドのテスト設計/実施経験
・AWSサービスの構築経験
・GitHub Actionsのご経験
・SaaSをはじめとするWebアプリのリリース経験
・リリース品質(技術品質、非機能要件品質)設計経験
案件内容

RAGシステムの設計、開発、および精度向上への取り組み
社内データソースと基幹システムのデータ統合
データ整形/変換/最適化方法の検討及び開発

ChatGPTを安全かつ効率的に利用するための基幹システム開発に注力しています。
このプロジェクトでは、社内の生成AI利活用の基盤システム開発と、RAG(Retrieval-Augmented Generation)の精度向上に重点を置いており、
これらの領域において深い知識と技術力を持つデータエンジニアを募集します。
このポジションでは、AIモデルの性能向上のためのデータ整形方法の策定や、RAGシステムの開発と最適化に携わります。

必須スキル
– AI(特に生成AIやRAGシステム)に関する深い知識と実務経験
– 社内外の様々なデータソースとの連携経験
– データモデリング、データ処理技術に関する広範な知見
– チームワークとコミュニケーションスキル
– セキュアなシステム開発の理解
案件内容

LLMを利用したシステム開発
LLMと社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築
技術戦略および戦術の策定
開発に必要なリソースの設計と管理

Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアなシステムの開発を進めております。このプロジェクトの技術責任者となるExecutive AIエンジニアを募集します。重要な役割を担うこのポジションでは、生成AIの開発に関する深い知識が求められ、技術戦略の策定から、リソース設計、チームビルディングに至るまで、開発プロセスの全体をリードしていただきます。

必須スキル
– 高度な自己管理能力とリーダーシップ。
– 大規模言語モデル(LLM)に関する深い技術知識、及び社内データとの統合経験。
– 技術戦略の立案と実行経験、データ利活用に関する知識。
– プロジェクト管理とリソース配分の能力、データインフラの設計経験。
– チームビルディングの経験。

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