DB/基盤系の案件一覧

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案件内容

金融機関におけるクラウド上のデータプラットフォーム基盤の設計・構築・ガバナンス策定プロジェクト
既存のクラウド環境、全社認証・セキュリティシステムと連携した検証・準本番・本番環境の立ち上げを推進

必須スキル

– データプラットフォーム分野の実務経験(7年以上)(うち対象クラウドデータ基盤のアーキテクチャ設計・実装の豊富な経験)
– 対象クラウドデータ基盤のアカウント/環境戦略、マルチ環境構築・運用の設計実績
– 仮想リソースのサイジング、パフォーマンス/コスト最適化、アクセス制御、ロール階層設計の深い知見
– 基本設計書/詳細設計書、構成標準書、パラメータシート等の上流設計ドキュメント作成能力
– ストレージ統合、外部連携、認証信頼関係、セキュリティ統制に関する深い理解
– 日英バイリンガルスキル(日本語:ビジネスレベル以上 / 英語:ビジネスレベル以上)
– 金融業界特有のハイセキュリティ環境におけるシステム設計・構築の知見

案件内容

大手エンターテインメント企業において、

  • グループ会社のデータ基盤のインフラ整備とセキュリティ強化の実施
  • グループ会社の事業部に関連するインフラ開発
    などを担当していただきます。
    チームメンバーの指示・方針に沿って、密なコミュニケーションを保ちながら、正確かつスピーディーに開発・タスク実行を担っていただける方を募集します。
    【想定業務内容】
    プラットフォームエンジニアリング・開発(70%程度)
  • IaCツールを用いたクラウドインフラ(AWS/GCP/Azure等)の構築・変更作業
  • 業務自動化スクリプトの開発・整備(Python/SQL等)
  • アクセス権限設定やデータ基盤へのアクセス申請対応
  • 構築手順書・マニュアル等のドキュメント作成
    情シス・基盤運用業務(30%程度)
  • アカウント管理・棚卸し
  • 問い合わせ対応・作業依頼の実行
必須スキル

– IaCツールでのインフラコード化およびCI/CDの経験
– PythonやSQLを用いた簡単なツール作成・自動化スクリプト開発経験
– 途中経過の報告や質問・確認をタイムリーに行える確実な報連相・コミュニケーション能力
– 新しい技術やクラウドインフラ領域に積極的にキャッチアップする高い意欲・スタンス
– クラウド基盤(データウェアハウス、クラウドストレージ、アクセス管理等)に関する知識・経験
– その他技術スタック:コード管理ツール、IaCツール
– 言語:SQL、Python
※できれば特定のクラウド基盤が良いが、他クラウドサービスでも可

案件内容

大手エンターテインメント企業において、

  • グループ会社のデータ基盤のインフラ整備とセキュリティ強化の実施
  • グループ会社の事業部に関連するインフラ開発
    などを担当していただきます。
    単なる指示受けの作業にとどまらず、現場の業務フローや制約事項を踏まえた上で「そもそも何を実施・自動化すべきか」「どう仕組み化するか」の上流判断・改善提案を能動的に推進していただくポジションです。
    指示待ちではなく、背景や目的を汲み取って自発的に動ける方を求めています。
    【想定業務内容】
    〇プラットフォームエンジニアリング・改善提案(80%程度)
  • クラウドインフラ基盤(AWS/GCP/Azure等)の整備・IaC化
  • 業務プロセスの自動化・仕組み化における要件整理および可否判断
  • セキュリティベストプラクティス(アクセス権限設計等)の現場環境に応じた調整・適用
  • IaCツール等を用いたアカウント管理・アクセス権限管理の最適化
  • 開発者向けドキュメント整備・技術調査
    〇情シス・基盤運用業務(20%程度)
  • 各種ツールのアカウント管理・棚卸し
  • マニュアル作成および運用フローの改善提案
必須スキル

– IaCツールでのインフラコード化およびCI/CDの経験
– スタートアップや環境が未整備な組織において、自ら課題を発見し、上流(方針策定・要件定義)から実装まで推進した経験
– 非エンジニアやビジネス側と折衝しつつ、実装方針を策定・業務フローを整備した経験
– 自身で課題を見つけ、周りのメンバーの協力を得つつ課題解決まで持っていけるコミュニケーション力
– クラウド基盤(データウェアハウス、クラウドストレージ、アクセス管理等)に関する知識・経験
– その他技術スタック:コード管理ツール、IaCツール
– 言語:SQL、Python
※できれば特定のクラウド基盤が良いが、他クラウドサービスでも可

案件内容

大手金融機関における既存オンプレミスサーバー基盤のハードウェア・ソフトウェア保守期限切れに伴う基盤刷新プロジェクトです。
データベースサーバー(2台・コールドスタンバイ)、ビジネスレイヤーサーバー(2台・アクティブ/アクティブ)、オーケストレーションサーバー(2台・ホットスタンバイ)、グリッドサーバー(16台)で構成される大規模環境の更改を担当いただきます。
特に異種データベースから主要RDBMSへの移行をはじめ、基盤設計・運用設計・移行設計(データ・システム移行方針策定)、各種テスト、不具合対応、システム移行本番対応までを一貫して推進いただきます。
東京都内のオフィスへのオンサイトを基本としつつ、設計フェーズではリモートの併用が可能です(※12月以降は現地作業・オンサイトが増加する見込みです)。
開発環境の傾向

  • OS:Linux
  • データベース:RDBMS
  • 運用・監視ツール:ジョブ管理ツール、SaaS型監視ツール
  • ツール:データベース移行ツール、各種ミドルウェア
必須スキル

– 主要RDBMSの移行・構築実務経験(3年以上)
– DDL設計、データロードの実務経験
– Linux OSに関する実務知識・操作経験

案件内容

日本のものづくりを支える中小製造業のデジタル化を支援するSaaS型サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画いただきます。
【業務内容】
製造業データを活用した検索・AI機能について、技術検証からプロダクション実装まで幅広く担当いただきます。

  • 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
  • 埋め込みモデルを用いた検索手法の検証
  • Vision / Multimodalモデルの評価・活用
  • 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
  • データ前処理・特徴抽出手法の検証
  • 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
  • 技術検証で有効性を確認したアルゴリズムのWeb API化・プロダクション実装
  • 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
  • 本番運用を通じた継続的な改善
    開発環境の傾向
  • フロントエンド:TypeScript / 外部フレームワーク
  • バックエンド:Webフレームワーク / スクリプト言語
  • インフラ:AWS/GCP/Azure等(コンテナ実行環境, RDBMS, IaCツール)
  • その他:ドキュメント管理ツール / コミュニケーションツール / デザインツール / GitHub
必須スキル

– ベクトル検索 / RAG / 画像検索 / レコメンドの実プロダクト実装経験
– Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験
– PyTorch等を用いたディープラーニングモデル(特に画像処理・コンピュータビジョン領域)の実装・評価経験
– 仮説検証(PoC)から精度評価、プロダクション環境(コンテナ技術/AWS/GCP/Azure等)へのWeb API化までを自律的に推進した経験

案件内容
  • 会計連携プロダクトについて、要件の整理・タスク化から設計、開発、リリースまで一貫して携わっていただきます。
  • 日常の運用業務に加え、保守開発・改善開発においては、要件定義から設計・開発・テスト・移行の開発プロセス全体的に関与いただきます。
  • 日々の安定稼働を支える運用改善はもちろんのこと、チームの重要なミッションであるプロダクトのクラウド移行やシステムリプレースにも関わっていただく可能性があります。
    ※ご自身のスキルやご経験を活かして、以下のような業務もお任せします。
  • クラウドサービスを用いたクラウドネイティブな設計・開発
  • CI/CDの導入・改善など、開発生産性を向上させるための取り組み
  • 将来を見据えたリプレース計画の立案・技術選定
    開発環境の傾向
  • バックエンド開発:プロダクトごとに言語が異なるため、Python, Java, Kotlinのいずれかを用いて開発します。
  • インフラストラクチャ:IaCツールを用いた構成管理を推進しており、オンプレミス環境からのリフト&シフトに取り組んでいます。OS:Linux、ミドルウェア:RDBMS、管理ツール:ドキュメント管理ツール, GitHub, コミュニケーションツール, プロジェクト管理ツール、その他:データウェアハウス等
  • CI/CD・監視:CI/CDツールによる自動化、SaaS型監視ツールでのパフォーマンス監視など、DevOpsのプラクティスを重視しています。
  • 開発プロセスとツール:コードレビューやタスク管理はGitHubに集約しています。また、AIツールを開発やドキュメント作成などで活用し、生産性向上を図っています。
必須スキル

– PythonまたはJavaを用いたアプリケーションの設計・開発・運用経験(5年以上)
– AWS/GCP/Azure等を利用したシステムのアーキテクチャ設計および構築経験
– 既存システムや開発プロセスの技術的な課題を発見し、解決策を提案・導入した経験

案件内容
  • 学習データ作成のためのコーパス収集および整備
  • 機械学習モデルの学習および評価(学習結果の誤り分析を含む)
  • 前処理/後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
  • 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発
    開発環境の傾向
  • 言語:C++、Python
  • ツール:Linux、GitHub、ドキュメント管理ツール
  • インフラ環境:AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術
必須スキル

– Linux環境の使用経験(2年以上)
– スクリプト言語の使用経験(2年以上)
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語
– 分析を行える英語読解力(TOEIC700点程度目安)

案件内容

自社サービス展開企業にて、運用中のコンテンツや特定コンテンツで分析の需要が増えています。
事業部門の課題や背景をヒアリングにより整理し、施策実行や改善判断に向けた提案まで担当できる方を募集します。 既存体制の強化を目的に、分析担当リードと共にサービス拡大をビジネス視点で推進いただきます。
■ 業務内容

運用中コンテンツの分析、および担当者のサポートとして以下の分析支援・アドホック対応全般を幅広くご担当いただきます。(スキルやご経験に応じて調整)

  • 事業部門(非技術職)への課題ヒアリングと要件整理・論点抽出
  • 運用中サービスのKPIモニタリング・予実管理およびレポーティング
  • 施策の効果検証とアドホック分析(イベント・提供施策・コラボレーション・ライブ施策など)
  • 分析ディレクターの補助(分析の設計、分析フレームの作成支援、報告資料の作成など)
  • 特定コンテンツの戦略分析の補助(データ取得、集計、分析)
  • 事業部など関係者への報告と、改善策の提案
    ■ 業務の流れ
  • 要件整理 ⇒ 分析設計 ⇒ データの抽出・加工 ⇒ 分析 ⇒ レポートと提案
    開発環境の傾向
  • 分析基盤:分析向けDWH
  • 言語:SQL、Python、R
  • 分析環境:分析用ツール、分析向けDWH、表計算ソフト
  • BIツール:BIツール

※高度な理論追求よりも、クライアントからの要請や現場課題に対して柔軟かつスピーディーに対応できる実務型の案件です。

必須スキル

– 非エンジニア等の関係者と円滑に対話し、背景や目的を把握できるコミュニケーションスキル
– データアナリスト / データサイエンティストとしての分析業務の経験(3年以上)
– DWH環境にて、SQLでのデータ抽出、加工が問題なくできる
– 指標管理、またはアドホック分析の経験
– 方向性を示されれば、論点を整理しながら自分で分析を進められる
– 単なる集計にとどまらず、事業視点での示唆や次の施策仮説を提示できるスキル

案件内容

クラウド環境の標準構成テンプレートについて、設計から実装、検証までを担う。標準環境は要件定義書・基本設計書・IaCがテンプレート化されており、これを用いた品質の安定化と高速な環境提供が価値の中核となるが、既存のIaC資産は別クラウド前提であり、対象クラウド環境版は未整備の状態にある。設計方針に基づき、セキュリティ環境、共通機能セット、コンテナ基盤、CI/CDといった標準構成を該当クラウド上でIaCとして実装し、テンプレートの構造設計、モジュール分割、環境展開の検証、再利用に向けたドキュメント整備までを担当範囲とする。実装段階で判明した課題は設計担当へフィードバックし、標準構成の精度向上に貢献する。

必須スキル

– 該当クラウドに関する知見
– 該当クラウドを用いた基盤構築の実務経験
– IaCツールによるクラウド基盤の設計・実装経験

案件内容

■案件概要
国内研究機関・コンサルティング企業にて、生成AIを活用した新規プロダクト開発を推進している。
詳細設計以降フェーズにおいて、アプリ担当・全体統括など各関係者とコミュニケーションを取りながら、要件や仕様の調整を進める。
進行管理のみではなく、能動的にアーキテクチャの検討・設計・開発を進められる技術者を募集。
■想定業務
オープンソースソフトウェアを導入、設定し、他コンポーネントと接続する前提で以下の工程を遂行。

  • 詳細設計
  • 運用設計
  • 構築作業・テスト
必須スキル

– 自ら情報収集しタスクを組み立てて成果物を完成させることができる能力
– 領域が異なる担当(アプリ担当、プロジェクト管理など)とコミュニケーションを取りながら要件や仕様の調整を進めることができる能力
– コンテナオーケストレーション技術を中心としたクラウドネイティブ/オープンソース基盤の設計・構築経験
– コンテナ実行環境に関する知識・経験
– 統合監視ツール・ログ収集基盤等を用いた監視・ログ基盤の設計・構築経験
– インフラ領域における詳細設計・運用設計・構築・テスト経験
– 複数コンポーネントを組み合わせたアーキテクチャ検討・設計経験

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