Dockerの案件一覧

ポイントシステム管轄のエンドユーザ向けサイトの新規開発や機能追加に関わる案件になりますポイントシステム自体は、顧客の事業の根幹に関わるものであり、様々な機能や新規サービスを試すことが多く、個人に任せられる裁量も大きいと想定しており、非常にやりがいのある現場です。
必要なスキルは以下に記載の通りですが、他サービスとの連携も多く、広範囲のシステム理解が必要になります。

他者と協力してサイト・サービスを作り上げ、それが世に出される点においても、やりがいを感じて頂けるかと思います。
継続して、新サービス・新機能開発案件はありますので、実績を積んで頂くことで長期参画が可能です。ぜひ、ご自身の成長に繋げて頂ければと思います。
なお、本案件では設計・既存システムの調査・テスト手法の理解などフロントサイド・サーバサイド・インフラに幅広くある程度触ってきた経験など、新規開発のPJより既存システムの改修や、他部門との調整経験とか経験を重視いたします。

在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。

顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。

【開発環境】

・開発言語： Python、SQL

・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift

・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask

・インフラ：AWS

・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch

・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

・既存の顧客管理、請求システムの改修

・保守・既存システムWebとバッチ、Api機能改修

・基本設計書～開発～結合テストまで実施

・PHP(Laravel・cake・MySQL)を使用してWeb、バッチ、Apiの設計開発経験(5年以上)

【業務概要】

広告クリエイティブの制作プロセスを事前効果予測AIで支援するサービスの新機能開発を担当していただきます。
【開発環境】

Mac, GitHub, GCP
【コミュニケーション・ツール】

Slack, Notion, Google Meet, Zoom, Repsona, Tableau
【システム】

Python / TensorFlow / Triton Inference Server / Docker / Embulk / Argo WorkflowVertex AI / GKE / Cloud Run / Dataflow / GCS / CloudSQL / Memorystore / BigQuery / PubSubCloud Build / Cloud Monitoring
【業務内容】

機械学習モデルを中心とした新しいサービスの設計・開発を担当していただきます

・膨大な広告データのデータエンジニアリング

・画像・動画・テキストを扱う高度な機械学習モデルの学習基盤構築

・機械学習モデルのAPIサービス設計開発と運用

・CI/CD・モニタリング・インフラの調整などの運用

日本最大手コミュニケーションプラットフォーム企業が運営している大手デリバリーサイトに関わる開発
■工程

基本設計～テスト

開発環境

・Java(springboot)

・MySQL

・AWS

・Docker

・GitHub Actions

・Git

・ヘルスケアデータ等を活用したデータ分析作業や機械学習プログラム作成

・特定の案件や作業を長期間実施するのではなく、2～3ヶ月単位の案件を複数実施して頂くことを想定（並行実施あり）

・お客様リーダのもとで、チームで作業ができる体制が望ましい

日本最大級の動画配信アプリのバックエンド開発案件です。

月間1800万ユニークユーザ、月間動画再生数2億5千万という大規模サービスを、開発チーム約10名で内製開発・運用しております。
マイクロサービス化しており、1名が5,6コのサービスを見ている状況です。

今後もサービスを追加開発を予定しており、そのための人手が不足している状況のため、このたび開発メンバーを迎え入れることとなりました。

参画された際は、まずは既存のサービスの運用から入っていただく予定です。
高トラフィックでも全くダウンせず、レスポンスも高速という非常にハイパフォーマンスかつ安定したシステムの実現ができており、そのアーキテクチャに興味のある方には非常にオススメの案件です。

-【求める人物像】

・積極的にタスクを取りに行ける方

・スピード感のある方

・コミュニケーション、技術力ともに業界で抜きんでている自身のある方
【開発環境】

・言語：Go, Python, Node.js

・DB：MySQL, DynamoDB, Redis, BigQuery, Redshift

・インフラ：AWS, GCP

・構成管理：CDK, CloudFormation

・監視：CloudWatch, NewRelic

・CI/CD：CodeBuild, CloudBuild, GitLab, CI

保険業界でtoB/toC向けサービスを提供しているエンド企業で、デザイナーや企画チームと連携してサービスの構築・開発を支援いただきます。

保険商品情報をビジネスサイドでも更新できるように独自CMSの開発や保険料・商品等のDB構築など、お願いさせていただく予定です。

【開発環境/チーム体制/ツール等】

・開発言語（toC）：jQuery → React.js(リプレイス中), PHP(Laravel), Ruby on Rails ver5

・開発言語（toB）：Vue.js, PHP(Laravel), Node.js(Express)

・インフラ：AWS, Azure(案件による), Docker, MySQL

・リポジトリ管理：Github, CodeCommit

・モニタリング：CloudWatch

・CI/CD：AWS CodePipeline, terraform

・API：OpenAPI(Swagger)

・タスク管理：Backlog, Notion

・デザイン環境：Figma

・グループウェア：G suite

・コミュニケーションツール：Slack, Chatwork, Google Meet

HR系のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装実務をご担当いただきます。
・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。

└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

QSCloudのアプリケーション保守業務となります。

工程としては、下記を想定しております。

詳細設計

製造/単体テスト

結合テスト

①PHP、Laravel、Javascript（JQuery）