週5日の案件一覧

保険業界でtoB/toC向けサービスを提供しているエンド企業で、デザイナーや企画チームと連携してサービスの構築・開発を支援いただきます。

保険商品情報をビジネスサイドでも更新できるように独自CMSの開発や保険料・商品等のDB構築など、お願いさせていただく予定です。

【開発環境/チーム体制/ツール等】

・開発言語（toC）：jQuery → React.js(リプレイス中), PHP(Laravel), Ruby on Rails ver5

・開発言語（toB）：Vue.js, PHP(Laravel), Node.js(Express)

・インフラ：AWS, Azure(案件による), Docker, MySQL

・リポジトリ管理：Github, CodeCommit

・モニタリング：CloudWatch

・CI/CD：AWS CodePipeline, terraform

・API：OpenAPI(Swagger)

・タスク管理：Backlog, Notion

・デザイン環境：Figma

・グループウェア：G suite

・コミュニケーションツール：Slack, Chatwork, Google Meet

上位会社(元請け)にてアパレル業向けシステムの開発業務
・荷主毎にカスタマイズを行う複数案件が並行しており、各案件で要件定義・設計・製造・テストをご担当いただく。
【作業期間】

４月～見合う方がいれば随時

※3ヶ月更新で長期の予定
【作業工程】

要件定義～詳細設計～製造～単体テスト～システムテスト(上位主体)
【開発環境】

開発言語・DB Java及びVB.net,Oracle
【作業時間】

9:00-18:15（休憩75分）

上位会社がパッケージとして開発している建設業向けの見積書作成システムのカスタマイズ作業。
【作業期間】

2023年3月 or 4月～

※ご契約は予め３ヶ月の予定を取り、月毎の発注。
詳細設計(～3月)製造・単体テスト(3～8月)結合テスト(8～9月)
※以降も他案件アサインの可能性有。

【業務時間】

9:30-18:30（休憩１時間）

【詳細】

顧客企業から受領したデータを、SaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤では、データの変換を行っています。

顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。

そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。

設計は、顧客企業から受領したデータをどのように変換するか検討し、設計書に記載していきます。

実装は、作成した設計書を元に、変換処理の実装を行います。
【使用技術】

・開発言語： Python、SQL

・インフラ： Amazon Web Services

・AWS製品： EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Lambda、Cloud Watch

・ツール： GitHub、Jira、Slack

・大手通信業向けパイロット版開発のアーキテクチャ検討及び設計を実施

・決済機能に関するAPをフロント/コア/キャンペーン系などに分割

・AP分割に合わせてDBを分割

・プライベートクラウドをコンテナ基盤にリフト

・C＋＋を使用した開発経験

・韓国のサイバーセキュリティ企業（EDR等に強み）の日本支社立ち上げに伴い、技術営業寄りのエンジニアを1名募集

・営業とともに顧客先を訪問し、ご提案

・顧客は23区を想定

・開発ご経験

案件概要：

トレーサビリティ可視化システムおよび基盤保守開発(AWS)

技術要素：

　言語/FW　　 C# (.Net6 / Blazor WebAssembly)

　DB　　　 　 Amazon RDS for PostgreSQL

　AWSサービス EC2、S3、WAF、Lambda、VPC、Athena、API Gateway、Cognito等

・新規開発 及び 保守開発のプロジェクトの立ち上げからリリースまでのプロジェクトマネジメント　

・プロダクトの価値最大化を目指しABテストの実施や機能追加などのグロース案件、不具合・仕様変更の保守対応のディレクション
【求める人物像】

・誠実で面倒見がよい方

・積極的にコミュニケーションできる方

・柔軟に思考し行動できる方

・通信機器の開発（Near RT RICの領域）

Linux、C

■プロジェクト概要

エンドクライアントのサービスを充実させるため、ビジネス企画からサービスローンチ・グロースをスピーディに実現をする必要がある。
■内容

データ分析業務支援

・開発ロードマップ対応や個別案件の定量効果だしについてO2O領域のサポート

・O2O関連のテーブル構造理解

・BigQueryを用いたデータ抽出

・Dataポータル用のデータソース証跡やマニュアルのまとめ