DB/基盤系の案件一覧

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該当件数:1032

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案件内容

ライブ配信事業における、Youtubeのデータ取得バッチ基盤リファクタリングおよびdbt移行に携わって頂きます。

目的

  • StepFunctionsベースの既存バッチをk8sコンテナベース構成へ移行
  • バッチシステムからdbt部分の分離
  • 既存運用負荷軽減・可読性向上

業務内容

  • Youtubeの既存バッチの保守
  • StepFunction管理dbtの分離
  • 既存バッチの処理フローの整理
  • 新バッチ開発
必須スキル
・Pythonバッチ開発経験
 (スクレイピング系の開発経験があれば確度が高いです)
・dbt, ETLの開発経験
・AWSでの開発経験
・GitHubを利用した開発経験
案件内容

開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い課題解決を支援していただきます。

・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクトにて実行
・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を提供
・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み

必須スキル

・SQLの経験3年以上(複雑な集計、データ取得が可能なレベル)
・GoogleSpredSeet 関数・ピボットテーブルの経験3年以上
・AI~API データ収集・パイプライン構築経験
・ビジネスインテリジェンスの構築経験3年以上
・データ集計、分析結果のレポーテング実務経験(3年以上)
・AWS Athena あるいは Google BigQuey 利用経験1年以上

案件内容

化学品メーカーDWH/BI移行対応案件

■環境:
<現環境>
ソース:SAPECC6.0orスクラッチ
DWH:Oracle
BI:Jasper
ETL:Talend

<新環境>
ソース:S/4HANAorスクラッチ
DWH:AmazonRedshift
BI:AmazonQuickSight
ETL:Zero-ETL+PL/SQL(ストアドプロシージャ)

必須スキル
・DWH:DWH構築経験
・ELT:PL/SQL(ストアドプロシージャ)開発経験
・BI:BIツール開発経験
案件内容

・大手人材サービスを運営されているエンド様にてデータエンジニアとして参画していただきます。
・データベースをはじめ、多種多少なデータソースとデータ基盤を接続し、必要なデータを安全に取得してデータ基盤に保存します。
・データガバナンスの担当者と協力してデータに対して適切な加工を行い、安全な状態にしてユーザーに提供します。

【工程】
・要件定義(フロントに立ち非エンジニアである企画メンバーとの要件調整・折衝などからできること)
・設計
・製造、構築
・テスト

◆開発環境
AWS、Google Cloud、Databricks

必須スキル
・Snowflakeを用いたETLの処理作成経験(3年以上)
・AWSでのインフラ構築経験(3年以上)
・Terraformを用いたインフラコードの管理経験
・GitHubを用いたチームでの開発経験
案件内容

・決済基盤における購入領域の新規機能追加、運用保守・改善開発に参画いただきます。
・購入システムの案件増加対応
・モダナイゼーションの推進
・PRJのリードから設計、開発まで、一通りをお任せしたいと考えております。
・現行システムの開発言語としては主にPHPとなります。
・モダナイゼーション先のシステムはGoとなっております。

【主な開発環境・ツール】
・開発言語:
レガシー環境:PHP
モダン環境:

  • フロントエンド,BFF - TypeScript, React, Next.​js(App Router)​
  • バックエンド - Golang
    ・インフラ:Kubernetes, AWS, Amazon AuroraMySQL
    ・開発マシン:Mac
    ・開発ツール:JetBrains IDE / VSCode
    ・管理ツール:GitHub
    ・利用可生成AI:ChatGPT / GitHub Copilot / Claude Code / 他、各種利用可能
    ・その他ツール:Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform
必須スキル
・GoまたはPHPを用いた開発のご経験3年以上
※両方経験がある方は確度が上がります。
・バックエンド(API, Batch)​の開発経験3年以上
・TypeScript、React/Next.​jsを用いたフロントエンドでの開発経験3年以上
・生成AIを活用した上での開発経験
案件内容

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
(1)LLM機能の設計・開発(要件定義〜運用)
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計(Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等)
・自律型エージェントの設計(Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装)
(2)品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤(LLM-as-a-Judge, Ragas等)の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
(3)運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
(4)セキュリティ・安全性設計
・個人情報(PII)保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計

必須スキル
1. LLMシステムの実務経験
・LLMを用いたプロダクト/機能を設計し、PoCで終わらせず本番運用まで持っていった経験
・RAG または Agent のアーキテクチャ設計・実装経験

 

2. ソフトウェアエンジニアリング能力
・Pythonでのバックエンド設計・開発経験(FastAPI等)
・Git / CI/CD を用いたチーム開発経験、コードレビューの実施
・DB/検索基盤の設計経験(PostgreSQL, Elasticsearch, Vector DB等)

 

3. LLM品質評価・改善
・LLMの出力品質を再現性ある形で改善した経験
・評価指標(Ground Truth)の設計、テストセット整備、回帰テストの実施など
案件内容

・データの収集・整形・品質確認(欠損/外れ値/分布チェックなど)
・探索的データ分析(EDA)・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・評価(ベースライン構築、改善提案)
・特徴量設計、評価指標の設計、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有(再現可能な形で)

必須スキル

・PythonまたはRでのデータ分析経験(Pandas / NumPy 等)
・機械学習の実務経験または同等スキル
(分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか)
・実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

案件内容

・インフラ全般の構築支援業務
・サーバー、DB、クラウド、コンテナ環境の構築対応
・各種インフラ技術を用いた設計および構築作業

必須スキル

・WindowsサーバーまたはUbuntuの使用経験
・Oracleの構築経験
・KubernetesまたはDockerの経験
・AzureまたはAWSのクラウド経験

案件内容

PHP(Laravel)で構築されたECサイトの改修業務を担当
詳細設計から開発、テスト、保守改修まで一貫して対応
DDDを採用したプロダクトでのチーム開発

必須スキル

・PHP/Laravelでのサーバーサイド開発経験
・ユニットテストツール(PHPUnit等)の実務経験
・テスト仕様書作成およびテスト実施経験
・ドメイン駆動設計(DDD)を用いた開発経験
・中規模以上のサービス開発経験(数十万レコード以上)
・工数見積経験(2〜3ヶ月規模)
・コードレビュー(レビュアー)経験
・JavaScriptの実務経験
・Dockerの実務経験
・CI/CDツール(CircleCI、Jenkins等)の実務経験

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