【データ集計・分析補佐】某航空会社向けデータ抽出業務
リモート/在宅
- 〜¥500,000 /月
- データ集計・分析補佐
| 案件内容 |
[ポジション]：データ集計・分析補佐 SQL、SASを使用したデータ抽出業務 |
|---|---|
| 必須スキル | QLを1人称で対応できる方 |
MySQLの案件一覧
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該当件数：30件
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| 案件内容 |
▼具体的な仕事内容 ・AWSのマネージドサービスとミドルウェアを活用したサーバーの設計、構築 ・オペレーション自動化や監視ツール等、サービス運用に必要なソフトウェアの開発 ・システムの提案、パフォーマンスチューニング ・ミドルウェアやネットワーク等の性能試験 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSのサービスを使用して設計・構築・管理が可能な方 |
| 案件内容 |
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語 ： Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク：Django, Flask, Angular
・データベース： Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ ： AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ ： 指定なし
・コミュニケーション： Slack,GitHub,Backlog,Confluence
|
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視 |
アプリサービスの機械学習エンジニア
リモート/在宅
| 案件内容 |
■業務内容
機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴：
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL、Pythonが使えること |
AI・機械学習をフルに活用したサービスの開発
リモート/在宅
| 案件内容 |
主にAWSを使用したインフラ整備、運用に携わって頂きます。
特定のサービスに限らず、今後展開する教育サービスや、新しいAIアプリケーション等の開発にも参加していただくことも想定しており、インフラの運用だけでなく、AI・機械学習やデータ分析等、幅広く関わってみたいという方をお待ちしております。
■インフラ環境
【AWS】
- EC2
- S3
- VPC
- ECS
- ALB
- RDS
- ElastiCache
- Route53
- CloudWatch
■使用ツール
MYSQL/Ubuntu/Docker/Git/Gitlab/redis/nginx/flask
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|---|---|
| 必須スキル | AWSや類似するクラウドサーバーサービスでのインフラ業務経験（3年以上） |
| 案件内容 |
■業務内容
・各サービスの共通基盤の構築
・各サービスの共通モニタリング基盤の構築/監視
・データレイクの基盤構築/監視/運用
・アーキテクチャの刷新から実装業務
・マイグレーションの計画から実施
主な技術スタック
クラウドサービス：AWS,GCP
AWS：ECS,SQS,SNS,Lambda,S3,Cloud Front,Batch,Secrets Manager,Polly,RDS,ElasticSearch Searvice...
仮想化基盤：Docker
オーケストレーション：Kubenetes
OS：CentOS,AmazonLinux
ミドルウェア：Nginx,MySQL,ElasticSearch
プロビジョニング：Terraform,Packer,Ansible
監視：Mackerel,NewRelic,Sentry,Datadog
分析基盤：fluentd, igQuery,Google Data Portal(旧Google Data Studio)
開発環境：Mac,GitHub,JIRA,Confluence,Jenkins,Slack,Hubot
使用言語：Java,Scala,Go,Python,JavaScript,Bash.
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|---|---|
| 必須スキル | ・Infrastructure as a Codeベースの思想がある方 |
- 〜¥1,500,000 /月
- フルスタックエンジニア
- 渋谷区
- サービス
| 案件内容 |
■業務内容
・各事業の開発、デプロイ業務を自動化
・CI/CDなどのフロー整備、自動化
・障害発生時に自動で修復するための仕組みの開発
・信頼性、可用性を向上させるソフトウェアの開発
・各事業部の単一障害点や、その他のリスクの高いアーキテクチャの問題の特定、より良い解決方法を提案/実装
・ソフトウェアの更新やセキュリティ脅威への対応
・問題を解決するための標準的な運用手順の作成/更新
主な技術スタック
クラウドサービス：AWS,GCP
AWS：ECS,SQS,SNS,Lambda,S3,Cloud Front,Batch,Secrets Manager,Polly,RDS,ElasticSearch Searvice...
仮想化基盤：Docker
オーケストレーション：Kubenetes
OS：CentOS, AmazonLinux
ミドルウェア：Nginx, MySQL,ElasticSearch
プロビジョニング：Terraform,Packer,Ansible
監視：Mackerel,NewRelic,Sentry,Datadog
分析基盤：fluentd,BigQuery,Google Data Portal(旧Google Data Studio)
開発環境：Mac,GitHub,JIRA,Confluence,Jenkins,Slack,Hubot
使用言語：Java,Scala,Go,Python,JavaScript,Bash...
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|---|---|
| 必須スキル | ・コンテナ化の経験 |
- 〜¥900,000 /月
- サーバーサイドエンジニア
- 中央区
- 金融
- サービス
| 案件内容 |
◆案件概要：
ものづくりマッチングプラットフォームとして大手企業や中小企業、
また金融機関にまで展開されているサービスの開発
◆環境：Ruby on Rails, MySQL, MongoDB, Apache Solr, Elasticsearch, GitLab, AWS,MacOS |
|---|---|
| 必須スキル | ・Webアプリケーションの開発経験2年以上、またはそれに相当する経験をお持ちの方 |
| 案件内容 |
【案件概要】
自然言語処理を用いた研究開発
【業務内容】
Webからのデータを言語解析（形態素解析、係り受け解析、クラスタリングなど） |
|---|---|
| 必須スキル | Python、Django/Flask、JavaScript、Sci-py、MySQL（業務内では異なるDB利用の可能性あり） |
| 案件内容 | モバイルアプリの解析・マーケティングツールの提供、 アプリの企画・戦略コンサルティングを行っている企業にて 以下の作業を行う。 ・分析に必要なデータパイプラインの構築や中間データの整備 ・統計的手法や機会学習等の技術を用いて設計されたアルゴリズムやモデルの実装 |
|---|---|
| 必須スキル | – 統計的手法や機械学習の技術を用いた機能の実装経験 |
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