Dockerの案件一覧

・SaaSサービスを展開されている会社様においてRubyエンジニアとして参画をして頂きます。
・既存サービスの新機能開発や既存機能の回収/改善を行って頂きます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語(FW) :Ruby(RoR)、Javascript、Typescript
・DB：MySQL
・クラウド：AWS、GCP
・その他ツール：GitHub、Docker

・要件定義や基本設計といった上流工程のご経験
・Ruby（Ruby on Rails）を用いた開発のご経験年数が3年以上

【業務概要】
・自社で求人検索エンジンを展開されている会社様になります。
・ネイティブアプリの開発チームにて開発、運用をデザイナー、フロントエンドエンジニアと連携を取りながら、
業務を行って頂きます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語(FW) : Go、Scala、Typescript
・DB：MySQL
・クラウド：AWS
・仮想化基盤：Docker, Kubernetes
・コミュニケーションツール：Slack・SlackBot
・ソースコード管理：Github
・開発手法：スクラム

・GoまたはScalaを用いた開発/運用経験が2年以上
・データの設計をされたご経験

・バックエンドで必要な機能要求をヒアリング、そこからDB、DBFunctionの設計と開発をお願いいたします。

・PostgreSQL
・PL/pgSQL
・Dockerの基本的な知識があること
・gitの基本的な操作が行えること
・オーナーシップをもって業務を進められること
・DB構成、アーキテクトを理解したうえでSQL、ファンクション作成ができる人

フードデリバリー業の請求システムにおけるインフラ周りの構築、運用、システム全体のアーキテクチャ検討、作成
開発業務の効率化、自動化(バッチ処理など)

・CI/CDパイプラインの構築経験がある
・Terraformを利用したインフラ構築経験がある
・PJ・検証問わず、インフラ構築経験がある
・他メンバーとの関係も意識して良好な関係が築ける

・自社で求人検索サービスを展開されている会社様になります。
・具体的には基盤の構築やIaC、CI/CDパイプラインの管理等に携わって頂きます。

・AWSを用いたシステムの構築～運用・保守のご経験年数が3年以上
・何かしらの言語を用いたアプリケーションの開発をされたご経験
・Dockerを利用されたご経験
・ToC向けのサービスに携わったご経験

担当いただきたいフェーズは、以下となります。
・調査（フィジビリティスタディ）
・設計、実装、単体・結合テスト作成および実施
・保守改善対応（本番環境のメンテナンス含む）

言語：Java8以降の開発経験
フレームワーク：SpringBoot
DB：MySQL
クラウド：AWS（VPC、EC2、ELB）
バージョン管理ツール：SVN、Git
OS：Linux
・基本設計～保守運用まで
・フレームワークやライブラリ等のドキュメントを参照しながらの開発経験
・AWSのサービス立上げ、リソースの作成経験（実務・プライベート問わず）

主に Python を用いたデータ基盤や ETL の構築・運用
・同じく Python（FastAPI）を用いて Web サービス向けサーバサイド API の実装・運用
・ クラウドインフラ（GCP）のアーキテクチャ上での機能追加・改善
・多数のデータサービス施策のモニタリングとインシデント発生時のオペレーション
・エンジニアリングチーム内の技術コミュニケーション（レビューや技術調査）
BI開発（未経験可)

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、教師データ管理、AI推論条件・結果管理などの
機能の中のいずれかの領域、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。
　→2023年12月～2024年4月で要件定義・基本設計を実施中です。

【作業概要】
　・担当機能の詳細設計、開発、単体テスト
　・結合試験、総合試験の項目書作成、データ作成（教師データ正解ラベル付与含む）、試験実施
　・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】
　2024/04～ (期間は未定)
→今回のプロジェクトの後続にも別プロジェクトが検討されており、長期参画を希望します。

【作業工程】
　詳細設計、開発、単体テスト、結合試験、総合試験

・PMと協力しながら開発方針決定
・タスクアサイン
・マネージメントメインだが必要に応じて開発業務

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
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、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・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

[MLOpsエンジニア概要]
■ 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
■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
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ 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