DB/基盤系の案件一覧

・API・SDK の提供や、認証／認可機構の開発 を担当するチームです。
・チームメンバーと協力しながら、各システムの新規開発、旧システムからのリプレイス、および機能改修・保守・運用を担当していただきます。
・ チーム内エンジニアと協力しながらのシステム設計・開発・テスト
・ システム課題の抽出および改善提案・実行
・ 管轄システムの運用業務全般
・ 障害発生時の初動対応・復旧対応（ローテーションによる検知対応を含む）

◆主な開発環境・ツール

【開発マシン】

• Mac（JIS or US選択可）

【利用技術】
・開発言語

• Go
• PHP
• Java
• C#
• Swift
• Objective-C
• JavaScript
• TypeScript

・ライブラリ・フレームワーク

• Echo
• Laravel
• SDK開発ツール
• Unity
• Xcode
• Android Studio

【管理ツール】

• Bitbucket
• GitHub
• JIRA
• Confluence

【コンテナ管理ツール】

• kubernetes
• ArgoCD

【コミュニケーションツール】

• Slack
• GoogleMeet
• Zoom

・Goを用いての開発のご経験1年以上
・モバイルOS向けのネイティブアプリ開発のご経験1年以上
・WEBアプリケーション開発のご経験3年以上
・マイクロサービス開発やドメイン駆動開発などのモダンアーキテクチャの開発のご経験1年以上

お客様先のデータサイエンス部署にて、レコメンドに係るシステムの開発実装を担当いただきます。

・Python、SQLなどを用いた各種機械学習モデルをレコメンデーション施策に適用、実装開発
└各種レコメンデーション施策のバッチ、APIをAWS環境にて構築、提供

【対応工程】
要件定義以降

・Pythonを用いた開発の実務経験　3年以上
・要件定義設計以降の経験　1年以上
・API開発の経験　
・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験　1年以上
・AWS等のクラウド環境での開発経験
・Dockerを利用した開発経験

・クライアントとのプロジェクト起点で、主に営業活動の効率化と成果最大化を目的とした、プロダクト事業の創出～グロースを担っている部門にてインフラエンジニアとして参画していただきます。
・主な業務内容として、AIを用いた営業職向けの2つのサービスの機能開発として、クラウドインフラ環境の構築・運用やCI/CDパイプラインの整備、監視・ログ管理システムの構築、パフォーマンス監視・改善に携わっていただきます。

◆主な開発環境・ツール
言語：TypeScript、Node.js
FW：React
DB：PostgreSQL
インフラ：AWS
その他：GraphQL、Kubernetes、Terraform

toC,toB向けシステムのバックエンド領域を中心としたエンハンス開発をお任せいたします。

■開発環境
・サーバーレスアーキテクチャ
・フロントエンド：HTML5、CSS3、JavaScript、Angular7、Bootstrap
・バックエンド：Nodo.js（Typescriptで実装⇒Nodo.jsにコンパイルしてLambda上にのせる）
・AWS各種サービス（Lambda/SQS/SES/Cognito/DynamoDB/ESS/S3他）
・管理ツール：Github、JIRA
・コミュニケーションツール：Slack
・IDE：自由（VSCodeが主）
・その他：ビルド自動化、CI環境、MacBook Pro

・アジャイル開発経験（3年以上）
・Node.jsを利用したAPIの設計・開発経験（5年以上）
・運用保守プロダクトに参画した経験
・AWSサーバレスサービスでの開発経験
・Amazon DynamoDBのテーブル設計経験
・Elasticsearch（7系以降）を利用した開発経験

toC,toB向けシステムのAIサービス開発の作業をお任せする想定です。

・Pythonを用いた開発経験（3年以上）
・生成系AIを用いたサービス開発経験（サービスは社内・社外向け問わず）
・AWSサーバレスサービスでの開発経験

広告系システムの追加開発と保守支援
・広告配信プラットフォーム（Google／Meta等）と連携するシステムの開発および運用改善
・APIを活用した入稿自動化、データ取得、レポーティング機能の開発・保守
・既存構成をベースとした新機能の追加開発、運用効率化に向けた改修

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

・2,000万人近いアクティブユーザーを抱える化粧品サイト運営企業において、データエンジニアとしてご稼働いただきます。
・商用稼働サー眉宇のデータパイプライン構築・運用及び、日々の運用業務から発生する課題解決・改善をご担当いただきます。

◆主な開発環境・ツール
・BigQuery
・Docker
・dbt
・Composer
・ GitHub

・社内システム改修に関する実作業業務全般を行っていただきます。
・古いシステムの調査
・検証仕様書の作成
・検証作業の実施
・課題が見つかった場合の改修作業

◆主な開発環境・ツール
・OS: CentOS, Ubuntu, AmazonLinuxなど
・ミドルウェア： Apache, Nginx, MySQLなど
・開発言語： メインはPHP5.6系、 7系、他に例外でJava、mysql
・FW： php(laravel)
・管理ツール：Confluence, Jira, Googleスプレッドシートなど

建設業界のDXを推進するため、AI・データサイエンス技術を駆使して専門的な技術文書から価値あるデータを抽出・構造化するプロダクトを開発しています。

プロダクトのコア技術となるデータ解析、自然言語処理、機械学習モデルの開発をリードし、建設業界が抱える課題解決の最前線で活躍していただける方を募集しています。

主な業務：
・Pythonを用いたPDFドキュメントの解析とデータ抽出ロジックの開発
・自然言語処理（NLP）技術を活用した、専門用語や重要情報の抽出・構造化
・建設ドメインに特化した機械学習モデルの設計、開発、評価、改善
・pandasやnumpyを用いた大規模データのクリーニング、前処理、分析
・抽出したデータを活用するためのAPI設計・開発
・Cloud RunやCloud SQLなど、GCPサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用