AWSの案件一覧

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該当件数:1868

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案件内容

プロジェクトにより調査・新規開発・追加開発・運用、環境整備(既存システムのドキュメント作成)等々、状況が異なります。
プロジェクト進捗やご経験によっては、手を動かすだけでなく、ドキュメント作成がメインになる場合や、他工程の支援をお願いすることも御座います。

■開発環境■
AWS, Java, Vue.js

必須スキル

・AWS環境でのVue.js/Java経験
・上流工程から1人称で対応でき、現在も実装で手を動かせる方
・現場メンバーと円滑に話せるコミュニケーション力
・個別PJの文化に適応し、貢献できるスタンス
・プロジェクトを完遂できる意欲のある方

案件内容

・大手インターネット銀行の運営企業様において、開発PLとして参画していただきます。
・開発チームのリーダーとしてプロジェクトを牽引していただきます。
・ユーザー部門との折衝業務も担っていただきます。

【参画メリット】
・リモート併用案件のため、比較的リラックスした環境で働き方が可能でございます。
・フレックスとなりますので、柔軟な働き方が可能となっております。

必須スキル
・Javaを用いた開発のご経験(5年以上)
・銀行または証券会社における業務のご経験
・プロジェクトにおけるチームリーディングのご経験
案件内容

大手通信キャリアで新クラウド基盤(実態はAWS)の検討がスタートしており、AWS開発・構築経験者の募集。
新クラウド基盤上へ金融サービス(スマホ決済、クレジットカード等)を移行する予定でおり、現在稼働中のサービスをどのように新クラウド基盤で動作させるか、システム全体最適を含めた検討を行う。

必須スキル

開発・構築経験5年以上※AWS経験を有していること

案件内容

アプリ基盤領域における設計・開発・保守およびQA対応を担当。
AWSマネージドサービスやスクラッチ開発を組み合わせたアプリケーション処理方式設計・実装を行い、標準化チームとして開発部品の提供および他チームからのQA対応を実施。
また、開発部品や標準化ルールの見直し・改善、標準化ドキュメントのメンテナンスなども担当する。

必須スキル

・アプリケーション開発経験
・システム運用経験
・PowerPointでの資料作成経験
・Excelでの資料作成経験(ピボットテーブルが扱えるレベル)
・AWSの知見または経験
・日本語での円滑なコミュニケーション能力
・コンテナ、Kubernetesの知見
・標準化担当の経験

案件内容

・Google Cloudを用いたデータパイプライン・集計パイプラインの構築
・BIツール(例:Looker Studio、Streamlit)を用いたダッシュボード構築
・要件定義に従った開発業務

必須スキル

・主要クラウドサービス(AWS、Google Cloud、Azure)を用いた開発経験(1年以上、Google Cloudが望ましい)
・Python、SQL、Git、Dockerを用いた開発経験(3年以上)

案件内容

大手総合商社のDX推進プロジェクトにて、生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援システムの開発を担当。
技術選定から設計・開発・チームリードまで一気通貫で推進し、顧客折衝や開発プロセス構築も担う。

<主な業務内容>
・生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援システムのアーキテクチャ設計/開発
・事業部門との要件定義、仕様調整
・Python(FastAPI) / React Next.js)によるクラウドネイティブ開発
・開発メンバーへの技術指導、コードレビュー
・生成AIツール(Claude / Gemini / Devin等)を活用した開発プロセス構築

必須スキル

・プロジェクトリード経験(技術選定、メンバーマネジメント等)
・顧客折衝を含む要件定義経験
・Python/Reactを用いた開発経験
・AWS/GCP/Azure等クラウド環境での設計~構築経験
・コードレビュー経験

案件内容

顧客が既にAWS上に構築した環境があり、手動でリリースを行っている
CICDなどを導入して自動化による効率化を図っていきたいため、現状整理や方式検討から支援する

[業務内容]
・IaC化やCICDの方式設計・構築
・現状の環境のAs-Isから、To-Be像を検討して提案
・顧客折衝のフォローやチームの方針決定など

必須スキル

・AWSの設計・構築経験5年以上(AWS SAP相当)
・AWS Amplifyの設計・構築経験
・担当業務を独立で実施できる経験があること

案件内容

・開発メンバーとして電子書籍事業のECサイトに携わっていただきます。
・既存業務プロセスの整理
・Webアプリケーションの構築
・AI開発ナレッジの蓄積

【主な開発環境・ツール】
・支給端末: Macbook Pro
・プロジェクト管理ツール:JIRA、Confluence、Backlog
・SCM: GitHub Cloud
・チャットツール: Slack
・フロントエンド: HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、React、Next.​js、figma
・バックエンド:PHP、fuelPHP、Laravel
・クラウドサービス:AWS、オンプレ
・仮想化基盤: Docker
・CI/CD:CircleCI

必須スキル
・PHP または GO によるバックエンド開発経験1年以上
・TypeScript(React / Next.​js)のフロントエンド開発経験
・RDB設計の経験
案件内容

・既存WebアプリケーションのAPIへのリプレイスおよび技術リード
・既存Webアプリケーションの仕様を紐解きながら、APIへのリプレイスをリードしていただきます。
・その中で、クリーンアーキテクチャやドメイン駆動設計(DDD)に基づいたモデルの構築および実装、そしてチーム全体の技術力向上を担っていただきます。
・単なる実装に留まらず、品質と納期のバランスを見極めた意思決定を主導していただくことを期待しています。

【開発環境】
PHP8.​4やLaravel11など、最新のスタックを用いた開発環境です。
◆開発言語:PHP8系(随時バージョンアップします)
◆フレームワーク:Laravel11系(随時バージョンアップします)
◆既存Webアプリケーション:PHP5.​6(CakePHP2、FuelPHP1.​8)
◆データベース:MySQL5.​7系(別プロジェクトにてバージョンアップ予定です)
◆インフラ:AWS、Docker
◆バージョン管理:Git、GitHub
◆CI/CD:GitHub Actions
◆ローカル開発環境:Docker、Docker Compose
◆統合開発環境:Visual Studio Code

必須スキル

【アーキテクチャ・設計・チームのリード】
■ドメイン駆動設計(DDD)の実践と推進スキル
-業務ルールをモデルに落とし込んだ経験がある
-ユビキタス言語の策定ができる
-境界づけられたコンテキストの設計ができる
-チームメンバーに対し、DDDの思想や実装パターンを教育し、チーム全体の設計力を底上げできる能力がある

■クリーンアーキテクチャの思想を深く理解した実装スキル
-各層の責務を明確に分離した実装ができる
-プロジェクト固有の層構造の意図を理解しつつ、より良い実装へ昇華できる
-チームメンバーに対し、クリーンアーキテクチャの思想や実装パターンを教育し、チーム全体の設計力を底上げできる能力がある

◼️技術的意思決定と推進スキル
-曖昧な要件や技術的課題に対し、選択肢とトレードオフ(品質・コスト・納期)を提示し、合意形成ができる

■プロジェクトマネジメントの補佐スキル
-進捗遅延のボトルネックを特定し、工数見積もりの精度向上やプロセスの改善を主導できる

【実装】
■モダンPHP(8.​4)/ Laravelを駆使したコーディングスキル
-モダンPHPの型システム、Enum、Readonly等を活用し、堅牢で自己文書化されたコードが書ける
-LaravelのService Container、Middleware、Eloquentなどの内部構造を理解し、パフォーマンスと可読性を両立できる

■レガシーコード(PHP5.​6 / CakePHP2 / FuelPHP1.​8)の解析能力
-ドキュメントのないレガシーコードから仕様を読み解き、特定することができる

■段階的かつ安全な移行戦略の実行スキル
-既存ビジネスを止めずに、新旧システムを稼働させながらAPI化を推進することができる

案件内容

大規模エピゲノムデータを学習させた基盤モデル(Large Epigenome Model, LEM)の開発を担当していただきます。ゲノム領域の潜在表現を獲得することで、さまざまな生物学的タスク(バイオマーカー予測、予防医療AIなど)への応用を可能にするプロジェクトです。
主な業務内容:
大規模エピゲノムデータを用いた自己教師あり学習・表現学習モデルの設計・実装
Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルを活用したゲノム領域の潜在表現獲得
Long context 処理可能なモデルのアーキテクチャ設計と事前学習の高速化アルゴリズム研究
PyTorch / JAX などを用いた深層学習フレームワークでのモデル実装
大規模 GPU 学習、分散トレーニング、HPC 環境での運用
PyTorch Distributed、CUDA、クラウド環境(AWS 等)での学習・運用

必須スキル

・表現学習、自己教師あり学習、Autoencoder 系モデル、Transformer、大規模言語モデルの実務経験
・PyTorch / JAX など深層学習フレームワークでの実装経験
・Long context モデルや大規模言語モデルのアーキテクチャ設計経験
・大規模 GPU 環境での学習・分散トレーニング経験

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