単価80万円以上の案件一覧

・生成AIを利用したPoCをリードする。
・生成AIの設定も実施する。

AIシステムの運用保守をご担当頂きます。お客様からの問い合わせや障害の一次切り分けをご担当頂きます。具体的には以下のような業務となります。

・お客様からの問い合わせに対しての切り分けと手順に沿った一次対応、及び、状況報告
・海外開発チームへの情報連携・進捗の確認
・解決時間等のサポートレベルに関する指標の計測と管理
・サポート視点からのプロダクトへの改善提案

銀行インターネットバンキング開発案件

Azure全版な設計・構築支援（ソリューションを提供、手順書を作成

概要：
需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。
SageMakerの実装を進めていただきます。

依頼内容：

1. 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。
2. Training/Inferenceパイプラインコードの作成
3. CI/CD環境の構築
4. その他追加作業

環境：
SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit

・AWSの技術を使った設計・構築・アーキテクチャの改善等
・Terraformを使用した構成管理

【案件概要】
大手フィットネス企業におけるtoC向けアプリ開発におけるAWSクラウドエンジニアを担っていただきます。

自社サービスとしての新規プロジェクトにて、在庫管理システムの開発を行います。
開発言語はバックエンド側はJAVA、フロントエンド側はReactとなります。
現在は2次開発フェーズに入っており、要件整理～実装（新規機能追加など）、テストまで行っております。

バックエンドの開発に携わるGo言語エンジニアを募集します。
WEB、モバイル複数のクライアントを提供しており、それら全てのクライアントを支えるバックエンド(API)を開発していただきます。
規模がそれほど大きくない会社のサービス開発なので、開発メンバーが仕様決定に大きく関われる機会がたくさんあります。
メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、前工程のシステム設計、サービス仕様検討に関わっていただき、アイデアをサービスに反映していただくことも大歓迎です。
Go言語を習得しており学ぶ意思があり、コミュニケーション力をお持ちの方を求めています。
バックエンドではAWSを利用しマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。
そのためAWSなどの経験があるのが理想ですが、Go言語を熟知しており、好奇心があり学ぶ意思があれば問題ありません。
開発ＰＪはWEBチーム（5人）とモバイルチーム（3人）という小規模体制で、1人1人が複数の役割を持ち密に連携しながらスクラム開発でプロダクトを作り上げます。
今回メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、このようなチームの中で素早く成果を発揮していただくためのコミュニケーション力が必用です。
■利用技術など
バックエンド：
　Golang(gin, grpc-go, sqlx, testify, zerolog)
　gRPC, Protocol Buffers
フロントエンド：
　React, React Router, React Query（TanStack Query）, Material-UI
　TypeScript
　REST, Axios, Open API
　Adobe XD
クラウド・インフラ：
　AWS(EKS, EC2, RDS(Aurora MySQL), ALB, DynamoDB, S3, CloudFront, ACM, SQS, SES, ECR, Route53)
　Terraform
クラウド・インフラ-運用監視：
　AWS(CloudWatch, SNS, Connect)
　DataDog
その他：
　GitLab(構成管理)
　Visual Studio Code(IDE)
　Confluence(ドキュメント管理)
　Jira(タスク管理)
　Zoom(リモートワーク)

内容：
物流マッチングプラットフォームを展開する企業にて、データエンジニアとしてご参画頂きます。
主に各事業のデータ分析基盤（DWHとデータパープライン）の設計・構築・運⽤を⾏っていただきます。
＜具体的な業務内容＞
既存のDWH（BigQuery）とデータパイプラインの拡充

• 利用可能なデータの拡充
• データのリアルタイム性の向上
  将来のデータ基盤戦略の策定とその推進
• 新たなDWHとデータパイプライン（ELT）の設計・構築・運用
  データ分析によるビジネス課題の発見の推進
• データによる課題の可視化
• BIなどを通したモニタリング環境の構築
  技術環境：
  ・言語：Ruby、Python
  ・バージョン管理：Git/GitHub
  ・データ基盤：BigQuery、AWS RDS
  ・BI： Redash、Google Spread Sheet、Google Data Studio
  ・コミュニケーション：Slack、Notion

■概要
Googlw Workspaceの技術情報の提供・調査

■詳細
日本・アジアで使用しているGoogle Workspace環境、EUで使用しているGoogle Workspace環境、USで使用しているMicrosoft365環境の単一のGoogle Workspaceへの統合・移行における方針策定。詳細は以下

・現状利用状況調査支援
・全体移行方針策定支援
・全体移行計画策定支援
・リージョン別移行方針策定支援
・リージョン別移行計画策定支援

・Google Workspace環境の構築・移行経験
・Google Workspace国内外テナント統合・移行経験
・Google WorkspaceへのM365からの移行経験