AWSの案件一覧

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

某銀行数社による多頻度小口決済のための新たな決済システムの構築を大手Sierが受けており、個人間送金の取引、参加金融機関や資金移動業者と連携などを実現するためのシステム構築を行っております。

一つの大きなシステム構築に対して、各チームがアジャイル・スクラムで開発を行っております。

・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

生命保険会社がクライアントとなります。

AWS環境にてRHEL8のサーバを構築し、現行のRHEL7.1のサーバを置き換える業務をお任せいたします。

対応フェーズは基本設計〜移行となります。

事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望をデータ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に責任を持っていただきます。

データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することを目指します。

【業務内容】

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査
【開発環境】

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

　-Jupyter notebook

　※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。
【担当工程】

企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析

・AWS環境でDocker x ECS、EKSを使った各種マイクロサービスのコンテナ設計、実装

・Aurora MySQL、Redisを使ったDB設計、実装

・Go / Kotlinを用いたAPI設計、開発

・サービス間のAPIはgRPC(Protocol Buffers)を用いて通信

・外部サービスを利用（API）した実装

・マイクロサービス実装におけるトランザクションの設計

・Salesforceとのデータ連携設計、実装

・テスト設計、実装、自動化

・CI/CDの設計、実装、自動化

■PC：Windows　Mac

■言語：Kotlin,Java,TypeScript,Go

■DB：MySQL,Redis

■FW：React,Next.js

■その他ツール: PagerDuty,JIRA,Confluence,Slack,Google Tag Manager,GitHub,Docker,Gradle,Terraform など

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

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査"

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

-Jupyter notebook

※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。

オンライン本人確認サービスのネイティブアプリ化対応

国内のグループ企業で使用されている内製のPOSシステムの開発、保守をチームで担当します。

数十万の膨大な商品マスタを扱ってきたウハウを生かし、小売業を支えるシステムの開発や、従業員が使用するアプリの開発を行っております。

【開発環境】

言語：Swift, Objective-C, SQL, Python

DB：PostgreSQL, DynamoDB

クラウド：AWS

Swiftでの開発経験4,5年