Dockerの案件一覧

Redmineで案件管理されています。　

以下はアサインされた後の流れになります。　

１、仕様書の確認　

２、実装　

３、コードレビュー　

４、テスト専任部隊のテストで発見されたバグの修正対応
・短い修正/開発：１~３日程度・長い修正/開発：１~３ヵ月程度
【開発環境】

開発言語：PHP, Golang, JavaScript, TypeScript, Dart

フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter

開発/運用環境：Docker, GoLand, PHPStorm, Swagger, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, TestCafe

構成管理：Capistrano, Ansible, Terraform, CloudFormation

ミドルウェア：MySQL, Apache, Nginx, Redis

インフラ環境：AWS (EC2, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, Step Functions, Batch, Lambda, ECS, Fargate, ECR, ...)

その他：Yarn, webpack, Atomic Design, Redux, React Hooks, PHPUnit, Redux Toolkit

・バンダイナムコエンターテインメントのデータパイプライン設計・実装及び実装委託・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)・技術調査
【業務スコープ】・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)・技術調査

在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。自社サービスSaasの新バージョンをこの春リリースし、エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、非常に多くの機能改善要望や機能追加要望が出てきています。顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。
【募集背景】新バージョンの機能追加が急務であり、エンジニアリソースが不足しているため。
【開発環境】・開発言語： Python、SQL・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift・検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask・インフラ： Amazon Web Services・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

・脆弱性対応各種サーバ関連の脆弱性対応・サーバ保守業務Windows/Linuxパッチ適用ゲストOS構築セキュリティ等の各種エージェントインストール各障害調査対応

・各種MW保守（JBOSS、SVN、AVAMER等）各種構成変更作業セキュリティ等の各種エージェントインストール各障害調査対応

-環境；WindowsSV及びLinuxインフラ環境：Azureコンテナ環境：AKS

クライアント社内で運用している需要予測・発注数量最適化ソリューションにおけるデータパイプライン、MLパイプラインの運用、エラー発生、顧客問い合わせ時の初動調査のご担当をいただきます。複数のクライアントの運用を行っており、各パイプラインの運用、さらには、将来的にはその開発まで対応を可能な方を期待しています。

・モダンなUIUXで使いやすいWebベースのレセプトシステムの新規開発に伴うサーバーサイドの開発に従事していただきます・インフラはAWS想定でフロントエンドおよびサーバサイドを開発する・サーバサイド（API, Batch）はSpring Boot・フロントエンドはReactを想定（今回募集ポジションではフロントをご担当いただくことはありません。）

■案件概要・請求書の新機能開発・運用保守・実装に関してはフロントエンド / バックエンド両方をおまかせできる方を探しています。・実装だけではなく、テーブル設計やクラス設計、ドキュメント作成など設計に関する業務も行っていただける方を探しています。
■技術スタック・Ruby on Rails, TypeScript, React, MySQL・AWS, docker, docker-compose, k8s・CircleCI, Github Actions

準ユニコーン企業にてデータエンジニアとして業務をお願いいたします。

【業務スコープ】

• データ整備業務
  • プロダクトへの新規機能追加時のログ・テーブル設計
  • データに不具合が発生した場合の調査・復旧
  • 新しいデータマートの設計・構築

・SQL
・docker
・python
・業務でのテーブル設計のご経験

研究成果から実応用へ向けて磨き込みをかけていくため、論文のデータ前処理、基礎解析、及び実証検証支援に協力いただけるAIエンジニアを募集しています。
【想定業務】※タスクに応じて変わりますが、一般的な業務をご紹介いたします。
・自然言語処理、機械学習/ディープラーニング・データ基礎解析、データスクレイピング
・機械学習前処理（アノテーション等）
・CPU/GPUサーバー構築・保守・Cloud環境におけるWebアプリ/API開発
【期待する責任】
・各タスクにおける前処理、基礎解析、検証、追試、パラメーターチューニングの実行支援
・タスク実行のための環境構築・管理支援・各プロセスにおいての状況や結果レポート支援
(開発環境)Python, Docker, GitHub, JIRA, AWS, SQL, C++

・機械学習における前処理からファインチューニングまでの一連のタスクを単独実行できること
・汎用プログラミング言語（Python, C++, SQL など）
・フレームワーク (PyTorch等)
・開発環境 (AWS, GCP等のクラウド環境, Docker)
・ツール (GitHub, Confluence, Jira, Google Workspace, Slack, Zoom, Colab等)
・優れたコミュニケーションスキル

AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う。

・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上）
・チームで開発をした経験（1年以上）
・業務でJavaまたはPythonを用いてプログラミングをした経験（1年以上）
・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
・Linuxの基礎知識（grep,chmod,sshなど基本的なコマンドが使えること）
・テストケース設計の基礎知識（境界値分析など）
・Java・Python・機械学習の知識が必要になりますので、未経験の領域については学ぶ意欲があること