kubernetesの案件一覧

某官公庁のシステム基盤構築にてインフラエンジニアで参画をお願いいたします。

BigQueryなどGCPのデータ分析基盤サービスを活用した顧客データ分析基盤構築支援オファリング開発

様々なプロジェクトにおける独自フレームワーク等を利用したJava開発支援を行っていただきます。
スキルに合わせて各プロジェクトへ携わっていただく想定です。

・ブロックチェーンを用いた、物品のトレーサビリティを確立するシステム
・現在実証実験を始めたところだが、業務のロジックやアーキテクチャに問題があり、そのリファクタリングを実施してく
・メンバが先行して参画しており、新アーキや新ロジックについては大きな方向性が決まったため、具体修正を実施していくフェーズ
・インフラ面・ビジネスロジック面両方の開発を依頼したい

社内業務の効率化を目的としたシステムで、既に運用しているシステムの追加要件対応に伴う開発支援。
同じ構成・類似の業務内容の案件の支援も予定。
本番環境を冗長構成に変更するため、待機系サーバをコンテナ上に構築。

概要：
・クリエイター向けのサービスの新規開発やそれに伴う各種改善をご担当いただきます。
・作業としてはリリース済みのサービス・関連システムのサーバーサイドアプリケーションに関わるものがほとんどですが、既にリリースが決まっているサービスもあり、ゆくゆくは様々なサービスに触れることが可能です。
・今後新しい”インフラ”になりうるであろうサービスで、フルスタックに幅広に経験を積み活躍することができます。

求める人物像：
・サービス内容を深く理解し、よりよいコンテンツを生み出すためのクリエイティブな発想力
・積極的なコミュニケーションをとり、自主的に意見を出そうとするマインド
・スピード感を持って変化する環境下に面白みを見いだせる
・アジャイル環境での開発経験
・各種SNS,インフルエンサーマーケティング等への興味

体制：
シニアクラス1名につきミドル・ジュニアクラス4,5名のチームが複数
今回はシニアクラスの募集となります。

開発環境：
フロントエンド：Typescript(Next.js, Tailwind CSS, nx)
バックエンド：kotlin(Ktor, Ruby on Rails, Quarkus)
その他：AWS - EKS, S3, Route53, ParameterStore、GCP - Compute, Cloud Run, Storage
Github Actions, Sentry, Datadog, IntelliJ IDEA Ultimate, Github Copilot
MySQL, MongoDB, Redis(データキャッシュ用), BigQuery(データ分析用)

・スクリプトで Jiraよりデータをとり、ダッシュボードに反映
・DockerやKubernetesを利用し、内部serviceを立ち上げる
・Log記録

【概要】
・PoC案件（実証実験系の開発）となります。
（機密性が高いため、面談時にある程度の情報をお伝えさせて頂きます）

・既に初期開発は終わっていますが、今後も追加開発が継続していくための要員補強となります。

・基本的にはアジャイル（スクラム）となりますので、顧客や他の協業会社メンバーとも同じ
チームとして開発していきます。

・環境構築のサポートや業務初期キャッチアップは、上位の開発メンバーがフォローいたしますが、
基本的には1人称で動いて頂くことになります。

【業務内容】
・Pythonを使用したバックエンドシステムの設計、開発、テスト、デプロイを担当します。

・スクラムチーム内でプロダクトバックログアイテムの実装を行い、
スプリント計画に従ってタスクを完遂します。

・コードレビューを通じて品質保証を行い、持続的なコード改善を推進します。

連合学習技術の研究環境のフレームワーク化と整備およびアルゴリズムモジュールフレームワークの開発補助業務を行っていただきます。

今後機械学習を実施される方向けのフレームワーク作成といった業務内容となります。
機械学習の知見を活かしてフレームワークを作成していただく形となります。

プロジェクト管理は不要ですが、クライアントへの口頭での報告、質疑応答といった折衝は発生します。

【概要】
・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当
・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的
・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発
※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション

【業務内容】
・技術開発
-機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
-技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
-モック開発
・組み込み
-モック開発からシステム開発へのブリッジ
-実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【環境】
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
・postgresql
・github

・データサイエンスの知識理解
・レコメンド、広告配信、検索での実務経験
・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験
・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験
・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証をした経験