kubernetesの案件一覧

・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

・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

【業務内容】機械学習チームにおける技術支援
目先は下記案件を推進・担当１）チャットボットAIの性能向上２）需要予測AIの研究開発■役割：データサイエンティストおよびプロジェクト推進■業務内容：・課題出し、方針検討・メンバーの指示、フォロー、レビュー・チーム内および事業部とのMTG、報告・学習/テストデータ作成、分析、アルゴリズム実装、評価■開発言語、技術・開発言語、環境：Python、JyupterLab、Pytorch・アルゴリズム：チャットボット：BERT需要予測：ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、線形回帰他■体制：5名

■概要GCPでサーバレスシステムを作るべく、開発を進めておりGCP、Kubernetesの設計～構築をしていきたい。GCP、Kubernetesを基盤とし、Node.jsなどいくつかフレームワークを上物としている状況。

・GCP、Kubernetesの設計～構築の経験

【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成（歓迎要件）• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善
【開発環境】・開発言語：Python, Ruby on Rails・インフラ：AWS, GCP・機械学習ツール：Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析：BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD：Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー：Git, Github, Gitlab

■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

プロジェクトの技術面におけるリードで特にデータパイプラインの設計・構築
　・構築環境の理解からクライアント課題に合わせた設計
　・データ分析のためのBIの開発・運用
　・継続的なモニタリングプロセス、仕組みの構築
　・顧客のビジネス運営におけるデータ活用方法やドメイン知識を素早く理解し、設計・開発に落とし込む

・Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上)
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・ETLやELTの実装経験
・クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験
・GitHubを用いた開発経験

AWSや類似するクラウドサーバーサービスでのインフラ業務経験（3年以上）

・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号（または同等の実務経験）
・Python（Python 3）および/またはデータサイエンス
　（ビッグデータ、ディープラーニング）でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験