GCPの案件一覧

データ利活用・分析基盤の刷新およびデータ分析プラットフォーム導入に向けた、クラウド基盤構築プロジェクト。
組織横断的なデータ活用（AI/ML、データ分析基盤）の推進を見据え、対象プラットフォームを安定的かつ安全に稼働させるためのクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の設計・構築・環境整備を推進。
現在は要件整理および環境立ち上げの準備段階となっており、既存インフラ環境やセキュリティ基準を考慮しながら、分析基盤と各種データ連携元（DWH/オブジェクトストレージ/ネットワーク）をつなぐクラウドインフラの構築を支援いただきます。
エンジニアや分析担当者が基盤を円滑に利用できるよう、権限設計、ネットワーク構成、IaCツールによる自動化など、インフラ側から推進いただく役割です。

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）におけるインフラ基盤の設計・構築経験
– データ蓄積基盤／DWH／データ連携基盤などのデータ分析環境に関する設計・構築経験

・中小製造業のデジタル化を推進するクラウドサービスを展開する企業にて、バックエンドエンジニアとして参画いただきます。
・業務内容としては、主にサーバーサイドシステムの設計・開発、高性能かつ拡張性に優れたAPI開発、サービスの拡大に伴うパフォーマンスチューニングやセキュリティ強化を担当いただきます。
【補足事項】
フルリモート勤務（対象地域在住の方限定）
◆技術スタック
・言語：PHP
・FW：Webアプリケーションフレームワーク
・インフラ：クラウド基盤（AWS/GCP/Azure等）
・その他：コンテナ実行環境, RDBMS, オブジェクトストレージ, CI/CDツール, IaCツール, バージョン管理システム, 各種コラボレーションツール

– バックエンド領域におけるリード経験（テックリード等のリーダー経験）
– バックエンド開発経験（5年以上、PHP）

全国に多数の拠点を展開する大手小売チェーン企業における社内ネットワーク刷新プロジェクトです。
現在は専用通信網で拠点間を接続していますが、拠点拡大に伴うコストや拡張性の課題から、セキュリティサービスエッジ（SASE）技術への移行を推進しています。
システム部門の一員（導入企業側）として、本移行の設計・構築を主導いただく技術者を募集します。
マネジメント枠としての募集ですが、現時点で専任の配下要員は不在のため、構想から設計・構築まで自ら手を動かして推進いただくことが前提です。
【業務内容の詳細】
・専用通信網からセキュリティサービスエッジへの移行方式の設計、移行計画の策定・推進
・ゼロトラストを前提とした社内ネットワークの再設計・構築
・パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure等）接続の方式設計・切替
・社内ネットワークの維持管理、関係部門・ベンダーとの調整
・経営層・上位者への説明、報告
など
【補足事項】
・作業場所：東京都内のオフィス（週2～3日オンサイト、リモート併用）
【求める人物像】
・ゼロから構想・設計し、組織と基盤を作り上げることに意欲を持てる方
・変革期の組織で裁量を持って動きたい方

– ネットワーク（論理・物理）の設計・構築経験
– SASE、ゼロトラストネットワークへの移行の知見
– クラウド（AWS/GCP/Azure等）との接続設計の知見
– マネジメントの経験

【業務内容】
法人向けIaaS基盤からパブリッククラウド（AWS/GCP/Azure等）への移行プロジェクトにおいて、クラウドインフラの設計・構築および移行対応を担当いただきます。
複数顧客の移行案件が並行して進行しており、既存環境の構成を踏まえたクラウド環境の設計・構築から、サーバー移行、テスト、技術調整まで幅広く対応いただくポジションです。
【作業内容】
・既存IaaS基盤からパブリッククラウドへの移行対応
・クラウド環境の基本設計、詳細設計および構築
・Linuxサーバーの設計・構築、クラウド環境への移行
・クラウド基盤の構成検討および環境構築
・インフラ設計書、構築手順書等のドキュメント作成
・各種テストの実施、移行作業および動作確認
・顧客および社内関係者との技術調整、課題対応
【補足事項】
・作業場所：東京都のオフィス（リモート・オンサイト併用）

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の設計または構築経験（特定クラウド未経験でも他クラウド環境での設計・構築経験があれば相談可）
– Linuxサーバーの構築経験
– クラウドインフラの設計・構築経験
– 顧客および社内関係者との円滑なコミュニケーション能力

統合データ分析基盤の活用に向けたクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の構築・運用支援、および顧客との要件整理・調整業務。
【補足事項】：
東京都内のオフィスへのオンサイト（週3日程度を想定）およびリモートの併用勤務となります。

– 統合データ分析プラットフォームの実務経験（基本的なサービス構成を理解されている方）
– クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure等）の構築・運用経験
– 顧客と円滑にコミュニケーションをとり、要件整理や調整を進められること

大手調査・コンサルティング企業における生成AI新規プロダクト開発のインフラ/基盤技術支援。PM/PMOではなく、ハンズオンエンジニアとしてアプリ担当やPM等の他領域と仕様調整を行いながら、コンテナオーケストレーションやオープンソースソフトウェアの各種コンポーネントを組み合わせたクラウドネイティブアーキテクチャの検討・詳細設計・運用設計・構築・テストを主体的に推進する。
■開発環境：コンテナ技術, コンテナランタイム, OSS監視ツール, ログ収集ツール, OSS各種, 生成AIプロダクト基盤, クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure等）, 監視・ログ基盤

– 自ら情報収集を行い、タスク分解から成果物作成まで完遂できる自走力
– アプリ担当やPM等、他領域の関係者と要件・仕様の調整・合意形成ができるコミュニケーション力
– Kubernetesを中心としたクラウドネイティブ／OSS基盤の設計・構築経験
– インフラ領域における詳細設計、運用設計、構築、テストの一連の実務経験

本ポジションでは、研究者・技術者と連携しながら、生体情報領域における基盤モデル開発の主要メンバーとして、以下のようなテーマに取り組んでいただきます。

• 大規模生体データの解析・前処理・品質評価
• 機械学習 / 深層学習モデルの研究開発
• 生体分子・遺伝情報の特性を加味した基盤モデルの実装・評価・改善
• 分散学習基盤やML開発基盤の構築・最適化
  一般的なテキストや画像だけでなく、新規性の高い生体データ形式を対象に、研究開発から実装・運用まで一連の工程に関わるポジションです。
  このポジションの魅力
• 大規模データを活用した基盤モデル開発に取り組める
• 百億単位のパラメータ規模のモデル学習・改善に関われる
• 計算機クラスタを活用した分散学習・高速化に挑戦できる
• ライフサイエンス×AIという領域で研究開発できる
• 研究に留まらず、ヘルスケア応用まで見据えた開発に携われる
  業務内容
  AI × 生体情報研究開発プロジェクトにおいて、以下の業務を担当します。

1. データ解析・研究開発

• 大規模生体分子 / 医療データの前処理・品質評価
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 特徴量設計・データ表現の設計
• 学習用データセットおよび評価用データセットの整備

2. 機械学習 / 深層学習モデル開発

• 機械学習モデルの設計・実装・評価
• 基準モデル構築およびモデル改善
• 表現学習 / 自己教師あり学習 / 基盤モデル開発
• GPU環境を用いたモデル学習・実験運用
• モデル性能評価、誤差分析、改善提案

3. 大規模学習・開発基盤

• 分散学習ジョブの設計・運用・最適化
• 学習パイプライン / 開発基盤 / 実験管理基盤の構築
• 大規模データ入出力や再現性を考慮した研究開発フローの整備
• MLOps / 機械学習システム観点での改善

4. 研究プロセス・チーム連携

• 評価指標設計・ベンチマーク設計
• 実験の再現性担保、ログ管理、ドキュメント化
• 分析結果のドキュメント化・社内共有
• 研究者・データアナリスト・技術者との協働

以下のいずれかの領域において実装・最適化の経験を有すること
– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験（特定深層学習構造を用いた大規模モデルの設計・実装経験、スケーリング則に基づき学習に必要な計算リソースを定量的に見積もる能力、事前学習のパラメータ調整および学習安定化の経験）
– 大規模分散学習のエンジニアリング（分散学習フレームワークをモデル規模やネットワーク帯域に合わせてチューニングした経験、複数ノード環境における計算資源間通信ボトルネックの解消および効率的なデータ入出力パイプラインの設計経験、並列化手法の実装を通じたメモリ制約下での学習最適化）

自社サービス展開企業にて、運用中のコンテンツや特定コンテンツで分析の需要が増えています。
事業部門の課題や背景をヒアリングにより整理し、施策実行や改善判断に向けた提案まで担当できる方を募集します。 既存体制の強化を目的に、分析担当リードと共にサービス拡大をビジネス視点で推進いただきます。
■ 業務内容

運用中コンテンツの分析、および担当者のサポートとして以下の分析支援・アドホック対応全般を幅広くご担当いただきます。（スキルやご経験に応じて調整）

• 事業部門（非技術職）への課題ヒアリングと要件整理・論点抽出
• 運用中サービスのKPIモニタリング・予実管理およびレポーティング
• 施策の効果検証とアドホック分析（イベント・提供施策・コラボレーション・ライブ施策など）
• 分析ディレクターの補助（分析の設計、分析フレームの作成支援、報告資料の作成など）
• 特定コンテンツの戦略分析の補助（データ取得、集計、分析）
• 事業部など関係者への報告と、改善策の提案
  ■ 業務の流れ
• 要件整理 ⇒ 分析設計 ⇒ データの抽出・加工 ⇒ 分析 ⇒ レポートと提案
  開発環境の傾向
• 分析基盤：分析向けDWH
• 言語：SQL、Python、R
• 分析環境：分析用ツール、分析向けDWH、表計算ソフト
• BIツール：BIツール

※高度な理論追求よりも、クライアントからの要請や現場課題に対して柔軟かつスピーディーに対応できる実務型の案件です。

– 非エンジニア等の関係者と円滑に対話し、背景や目的を把握できるコミュニケーションスキル
– データアナリスト / データサイエンティストとしての分析業務の経験（3年以上）
– DWH環境にて、SQLでのデータ抽出、加工が問題なくできる
– 指標管理、またはアドホック分析の経験
– 方向性を示されれば、論点を整理しながら自分で分析を進められる
– 単なる集計にとどまらず、事業視点での示唆や次の施策仮説を提示できるスキル