リモートの案件一覧

・統計などの数学的知識を利用して、広告予算配分最適化

・各種開発、実装

蓄積された様々なデータからAWSサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術などを活用し、テレビ局ならではの大規模オーディエンスデータの活用をメインに、データの抽出や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。

■こんな方におススメ

・アドテクやクラウド、データ収集／分析関連の最新技術を学び、経験することができる。

・テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジができる。

・30代～40代半ば辺りの方が多い職場

作業内容：

・AWSやGCP、Snowflakeの各種サービスからメトリクスを収集し、監視用のソフトウェアにデータを入れて監視する、監視基盤の拡張。

大手人材サービスのtoC向けモバイルアプリ開発をご担当いただきます。

【開発環境】

開発言語　：Dart / Flutter

インフラ　：AWS

開発環境　：slack、Docker、GitHub Enterprise

サプライチェーンのリスク管理SaaSの信頼性向上のためのバックエンド開発業務。

・サービスの開発全般業務

　※主にバックエンドのAPI開発ですが、クローラーやインフラの開発を行うこともあります

　・サプライチェーン管理のAPI開発：サプライチェーンマネジメントツリー、ユーザー・サプライヤー情報処理機能の改善、新規機能開発

　・クローラー開発：災害情報の集積と解析およびDB連携の改善、グローバル災害情報を取得する新機能開発

　・災害情報のAPI開発：災害情報をCloudSQLへ連携する機能改善

・当社サービスの品質・生産性向上のための仕組み作り

・顧客、CS、営業、PMとの対話を通じたプロダクト設計

　※その他職種に関係なく柔軟に役割を変えて挑戦できる姿勢を期待しています

- FE

- 言語：JavaScript

- FW：React, Redux- BE

- 言語：Go（API開発）, Python（クローラ）

- DB

- CloudSQL（PostgreSQL）

- インフラ

- GCP, Netlify（Hosting）, GKE, Terraform（IaaC）, Sentry（Error監視）

- ツール

- Github, Slack, notion, Figma, miro

・要件定義の結果を踏まえたAzure検証環境の構築と設定

・Azure DataFactoryによるデータ取得とAzure Synapseへの連携の仕組みを設定

・Azure 環境のコンテナ化

・上記に付随する標準化に向けたドキュメントや方法論の整備

AWSを活用したインフラ保守、構築・開発業務
【案件例】

・AWSを活用したテレビ朝日案件などのインフラ保守、構築・開発の大型案件

・CMSサービスのインフラ保守運用

・物理サーバー案件（頻度：低）

・インフラ関連業務、及びその他付随業務
＊アサイン後はクラウドから物理環境までを扱う業務内容のいづれかをご担当いただきます。アサイン予定のチームは他の複数のチームと関わりながら業務を遂行する横断的な組織になります。

【参考】

使用サービス例
AWS関連:

EC2(AmazonLinux), EBS, AutoScalingGroup, ELB各種, ECS, ECR, S3, EFS, DynamoDB, Elasticsearch Service, Aurora, RDS各種, Lambda, Athena, Kinesis, CloudFront, ACM, SNS, SQS, CloudTrail, CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy, Route53, DirectConnect, VPC, CloudWatch, AWS WAF, GuradDuty
OSS関連:

Apache, Nginx, Redis, MySQL, PostgreSQL, Memcached, Postfix, vsftp, Zabbix, crond, OpenSSL Elasticsearch, Kibana, Fluentd, Docker, Ansible, Hadoop, HBase, Hive, Pig, ZooKeeper, Git,GitHub, Gitlab, Gitlab CI Runner, Circle CI, Redmine, WordPress, Laravel, RubyOnRails, CentOS, Debian, Vernish, Python, Perl, Javascript, PHP
※一般のWEBシステムで使うようなサービスを中心に活用しております。
その他:

Fastly、Twilio、Mackerel、Slack、Backlog

新プロダクト開発において、以下のような業務に従事していただきます。

・機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA

・機械学習アルゴリズムの設計・実装

・モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発

・機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。プロダクトの成長に伴って自然言語処理も取り組んでいく予定です。

・また、自動発注の最適化のために数理最適化技術も用いており、経験者の方には数理最適化モデルの実装も担っていただきたいと考えています。
【概要】

新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト立ち上げを担当して頂いただきます。

ご入社頂くタイミングでは本番リリースに向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。

既存の電子薬歴サービスを提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。

当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。
【開発環境】

言語＿＿＿＿：Python,TypeScript

ＤＢ＿＿＿＿：

ＦW＿＿＿＿：

環境・ＯＳ＿：AWS (Amazon Web Services),AWS Lambda

・自社アプリ（iOS/Android）のバックエンド(Firebase)の設計・構築

・社内向けWebアプリ・ツールのバックエンド(GCP)の設計・構築

・車載IoTデバイス関連ソフトウェアのバックエンド(GCP, AWS)の設計・構築

・データ分析部門との連携を通じたデータ基盤の設計・構築

・各種サービスのパフォーマンスチューニング、障害検知のためのモニタリング

概要：

Saas金融サービスを持つ会社内の事業課題を自発的にデータ分析を用いて解決いただくアナリストを募集しています。

ステークホルダーと会話しながら、事業を理解いただき、ご自身でテーマを設計、分析いただきます。
課題例：

・退会要因分析

・サービスの機能改善後の効果測定
業務スコープ：

・分析企画、設計、分析

・ステークホルダーとの折衝
環境：

aws athena、redash、Python、SQL