Azureの案件一覧

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該当件数:510

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案件内容

金融系システムの開発業務
フロントエンド〜バックエンドまでフルスタックで対応いただく想定

必須スキル
・React / JavaScript / TypeScript(3年以上)
・Ruby(5年以上)
・Azure または AWS の業務経験(5年以上)
案件内容

プロジェクト管理Webサービスの開発案件にて、設計〜テストまでご担当いただきます。
・新旧システム間のデータ移行対応
・Next.js(新システム)およびAngular/React+Java(Spring Boot)(旧システム)の開発
・サーバーサイド/フロントエンド双方の開発対応
・設計、開発、テスト業務全般

<開発環境>
言語:Java、JavaScript
FW:Next.js、React、Angular、Spring Boot
DB:PostgreSQL
その他:Linux、MyBatis、Prisma、Azure、Docker、Kubernetes

必須スキル
※数年レベルでの経験
・Next.jsの開発経験(特にサーバサイド)
・Javaでの開発経験
・JavaScriptでの開発経験
・DB(SQL)の実務経験
・Spring Bootの経験
案件内容

現在参画しているメンバーのスキル不足により、正社員が技術的なフォロー等に多大な工数を割かれている状況を改善するため
指示待ちやQAの右から左への流しではなく、自走してロジカルに検証根拠を積み上げられる、教育コストのかからない即戦力を求めている
・業務内容:
CrowdStrike製品の提案・導入・オンボーディングフェーズにおける技術支援
提案時の技術Q&A対応、構成案の技術的裏付け
PoC(概念実証)の環境構築、検証支援、QA対応
導入設計、構築作業、オンボーディング支援(手順書作成等含む)
導入後の技術フォローアップ

必須スキル
セキュリティ製品(EDR、XDR、EPP等)の設計・構築・運用経験
顧客や社内関係者との円滑なコミュニケーション能力
受動的なQA対応ではなく、自ら検証機等を用いて仕様を確認し、根拠を持って回答を作成できる論理的思考力・検証能力
案件内容

WindowsサーバおよびUNIXサーバの運用保守業務。定期メンテナンス(毎月第3または第4土曜夜間)におけるサーバ再起動、システム変更作業、バックアップ対応を実施。障害発生時の調査・対応、問い合わせ対応、開発部門と連携したリリース作業を担当。
運用改善チームやセキュリティチームと連携し、運用改善や脆弱性対応も実施。案件対応としてサーバ構築や設計業務にも従事。

必須スキル

・Linuxシステムの運用保守経験(3年以上)
・Windowsシステムの運用保守経験(3年以上)
・技術的なコミュニケーションが可能な方
・運用保守業務を理解し、夜間作業や時間外の電話対応に抵抗が無い方
・能動的に業務推進できる方

案件内容

団体年金システムのWEB化対応(新規構築)

必須スキル
・Vue.js / Java / SpringBoot
・要件定義~テストまでの一連の対応経験
・Vue.jsを用いたSPA開発経験
・Azureコンテナ上でのAPI開発経験
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

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

案件内容

Azure及びAWS上の生成AI系環境の基盤構築・運用対応
・基本設計書の作成(既存設計書の参考・流用可)
・Azure/AWS上の基盤構築(基本設計~結合テスト)
・結合試験項目書の作成・実施
・構築した環境の長期運用・機能拡張対応
※最初は得意なクラウド(Azure or AWS)を軸に担当、状況に応じて両環境対応

必須スキル
・基本設計~結合試験フェーズでの基盤構築経験
・Azure基盤構築経験(Azure Monitor/Entra ID・IAM/Virtual Machines/ストレージアカウント/Application Gateway/Virtual Network/App Service/Azure Database for PostgreSQL)
・AWAスキル習得に前向きな方

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