AWSの案件一覧

作業内容：PySperkを用いたデータ連携システムの構築工　程　：基本設計～総合試験開発環境：AWS、PySperk

・Python開発経験 、基本設計経験

オンプレOracleDB環境から Cloud(OCI or Azure or AWS)環境への移行・Cloud環境でのDBインスタンス構築・現行環境からのデータ移行・GoldenGateを用いたDR環境構築、同期設定・OracleRAT(Real Application Tests)等を用いたSQL互換性・パフォーマンス検証・パフォーマンスチューニング・キャパシティプランニング・運用設計/運用手順書作成（運用設計に基づくシェル作成）

■案件概要：ビジネスKPIを可視化し、コミュニケーションを活性化させるためのスマホアプリの設計開発

■業務内容： ・既存のソースコードをテストで保護しながら追加実装や不具合修正を行う ・既存のソースコードの設計意図を読み取り、追加開発の実装方針を立てる ・他のメンバーの技術的フォロー ・サーバーチーム、企画チームと協力して開発計画の策定を行う

流通小売業界大手クライアントのECサイト大型改修PJをご支援いただきます。弊社クライアントはは一次受けとして、直接クライアントの要件ヒアリングを行い、業務レベルの設計から、開発テスト、運用まで一貫して対応いたします。
アーキテクトとして下記を実施して頂く予定です。※現状は内部結合テスト～システム間テスト実施中となります・AWSマネージドサービスを用いた各種アーキテクチャの改善・テスト・性能等、非機能関連のテスト・トラブルシューティング

業務：プロダクトの分析業務を支える基盤の機能拡充ならびに運用自動化に関わる開発を担当いただきます。・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応・各種運用業務の自動化とドキュメント整備
環境：プログラミング言語: Python, SQLバージョン管理: Git/GitHubデータ分析基盤、環境: AWS, SnowflakeETLツール: trocco, Airbyte, dbt(導入準備中)IaCツール: TerraformBI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studioコミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion

リモートワークをベースとしていますが、週1日程度出社日を設けています。週5未満の場合でも、出社日、スクラムイベントのため火曜は勤務日となるようお願いします。

・データ連携案件管理：データ供給元からデータ利用者のために日程調整や管理業務・基盤構築：事業要請に応じたデータレイク,データウェハウス,マートの実装,テスト・基盤移行

■営業担当からのコメント■Pythonでゴリゴリコードを書くというよりも、基盤移行やマート管理等、管理系の業務が主となります。

最先端タクシーサービスに蓄積されたデータを用いてデータ解析や機械学習モデルの改修を行っていただきます。
【環境】　言語＿＿＿＿：Python,SQL　ＤＢ＿＿＿＿：BigQuery　ＦW＿＿＿＿：Django　環境・ＯＳ＿：GCP (Google Cloud Platform)

・モダンなUIUXで使いやすいWebベースのレセプトシステムの新規開発に伴うサーバーサイドの開発に従事していただきます・インフラはAWS想定でフロントエンドおよびサーバサイドを開発する・サーバサイド（API, Batch）はSpring Boot・フロントエンドはReactを想定（今回募集ポジションではフロントをご担当いただくことはありません。）

開発チームの生産性を高いレベルに引き上げていただきます。・メンバーとの原則隔週以上での1on1の実施・1on1やデイリースクラム、スプリント振り返りなどで聞かれたチーム課題の深堀り・アクション検討・メンバーのOKR設定の伴走、OKR達成のためにチーム・PdMなどに協力いただく・チームの採用活動のリード（ジョブディスクリプションの作成・面談体制作りなど）

【業務内容】①ソリューションの提案• CSやBiz、品管の業務課題に対し、AI/MLで解決できるものを洗い出しソリューションを提案する•データ分析を元にソリューションを提案する。②モデルの開発• ヒアリングした内容や発見した課題に対し、モデルの作成③システム化• 必要なバッチ、APIの作成（歓迎要件）• システムへの落とし込みや落とし込むための支援④PoCの実施• KPIに対して有効なモデルの検証⑤既存モデルの保守・改善• SEMで過去開発したモデルのアップデートや改善
【開発環境】・開発言語：Python, Ruby on Rails・インフラ：AWS, GCP・機械学習ツール：Amazon SageMaker、Jupyter Notebook・データ分析：BigQuery, DOMO, Redash, Amazon RDS・CI/CD：Jenkins, CircleCI, Capistrano, Github Actions,・コードリポジトリ、レビュー：Git, Github, Gitlab