Dockerの案件一覧

エンタメ業界におけるデータ分析

・Pythonを使用したデータ分析の経験
・NLP (自然言語処理) の基本的な知識
・データベースの操作・管理の知識
・基本的な統計学の知識（統計検定２級目安）
・遊技機（パチンコ・パチスロ等）の遊戯経験
・dockerでの開発経験
・Gitでの開発経験

衛星画像を扱うシステムの再構築です。
画像解析のAIを実装予定で、開発を担当するのは、
AIのトレーニング、AI推論条件・結果管理などの機能を開発予定です。
※機密度の高い案件のため詳細な開示は不可です。

【作業概要】
・結合試験の項目書作成、データ作成、試験実施
・状況より、不具合PGMの改修（詳細設計、製造、単体試験）の実施もあり
・エンドユーザー、及びシステム側内のお打合せ参画（コミュニケーション能力を鑑み、参加打合せは選定させて頂きます）
・PJ管理用の実績報告（工程、機能単位の作業実績）
【作業期間】
2024/09～ (期間は未定)
⇒9～10月結合試験、11月以降は総合試験などが計画されております。パフォーマンスにより、長い参画をお願いする場合がございます

【作業工程】
詳細設計、開発、単体テスト、結合試験、総合試験

【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

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

・増員のための募集ですが、チームを技術で引っ張ることのできる中堅レベル、リーダポジションとなれる方をお願いしたいと考えております。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
（Webサイト等その他サービス）

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・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

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。（BigQueryなど）
インフラ管理：terraform
パイプライン構築：Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

【概要】
・PCIDSSのクラウド化をメインに、オンプレからAWSへのリプレイスを担当
・現時点では「オンプレからクラウドに移行する」というところを掲げており、
AWSのSA、セキュリティ部と会話しながら進めていきくため、ご自身で設計や方針を決めながら進めていただく予定

・Terraformでのクラウド環境(AWS) 構築/運用経験 : 3年以上
・バックエンド(API, Batch)の開発経験：3年以上
・システムの運用保守経験：3年以上
・複数のプログラミング言語を使った開発経験がある
・RDBMSの利用経験 – 経験や得意分野が職務経歴書に記載されている
例）自己PR, 具体的な作業内容や学び

【求める人物像】
・積極的にコミュニケーションが取れる
・課題を見つけて、分析、提案、解決することに興味・関心があること
・チーム開発での経験 – 直近の開発経験に関して説明できる
・利用している技術に関して良し悪しが説明できる
・アーキテクチャ、実装について解説ができる

[データエンジニア職務]
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・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

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、
効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築

▼業務内容
・ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
・機械学習ワークフローの設計/開発/運用
・データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

エンドクライアントが提供している一般コンシューマ向けサービスにおけるバックエンド開発をご担当頂きます。
新サービスの立ち上げに向けた新規プロジェクトや既存システムのバージョンアップやエンハンス開発などテーマが多岐にわたり、リソース不足のためご支援いただける方を募集します。
開発はフルリモートで、アジャイル開発を予定しております。
開発チームは5名程度の規模を想定しており、チームの一員としてご参画いただける方を求めております。
弊社クライアントからも複数名が参画しており、クライアントも穏やかで良い方ばかりなので、落ち着いて開発に取り組むことが可能です。

◆技術開発
・BERT等のAIを用いた検索ロジックの開発
・検索ログ・ユーザーフィードバックによる検索改善ロジックの開発
・LLMを用いた技術情報回答機能の開発

◆アプリケーション実装
・FastAPIによる非同期アプリケーション実装
・Dockerによる開発環境の構築
・ElasticSearch等の全文検索エンジン機能の実装
・Vue等のフレームワークを用いたフロントエンド実装

[概要]
生成AIを活用して自社サービスのソフトウェア開発プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指します。社内の開発チームと連携し、生成AI技術の導入とその効果的な運用を支援します。また、業務プロセスの分析も行い、改善点を特定して最適なソリューションを提案します。

[業務詳細]
・業務プロセスの分析と改善点の特定
・生成AIツールの評価、導入、カスタマイズ
・AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り
・AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価
・社内開発チームへのトレーニングとサポート
・継続的なフィードバック収集と改善提案