クラウドの案件一覧

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該当件数:1639

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案件内容

・自社プロダクトであるデータ統合SaaSおよび、AWSやGoogle Cloud等のクラウドサービスを用いたデータ分析基盤構築・データ統合パイプラインの設計および実装・SQLを用いたデータマート作成、名寄せ、クレンジング等の実施・BIツールを用いたデータ可視化・外部サービス(CDP/MA/SFA等)とのデータ連携および活用の支援

必須スキル
・AWSやGoogle Cloudなど、パブリッククラウド上でのシステムまたはデータパイプライン構築経験が2年以上
・DWH製品(BigQuery / Redshift / Snowflake 等)の利用経験
・速さよりも品質を重視するため基盤やシステムを通した構築・テストなどの経験がしっかりある方
案件内容

携帯キャリア子会社でのデータパイプラインのPythonでの実装作業です。
・AWS:Glue, Lambda, StepFunctions, Redshift, Redshift Spectrum, IAM, SageMaker, S3, EC2, CodePipeline, CodeDeploy・GCP:BigQuery, GCS, CloudFunction, CloudComposer,・DB:Redshift,PostgreSQL,Oracle,MySQL・リポジトリ:Github Enterprise,CodeCommit・コラボレーションツール:JIRA, Confluence, Backlog・コミュニケーションツール:Slack,Google Workspaces

必須スキル
・SQLをの基本を理解し作業経験が1年以上あること
・pythonを用いたコーディング経験があること
・GCPまたはAWSの利用経験があること
案件内容 ・某ITベンチャー企業がAIによるコンクリート構造物の劣化診断を行っており、それに付随する画像解析エンジニアとして業務に従事して頂きます。 ※顧客別で小さなPJを立上げて、各PJごとに画像解析を行います。 業務内容 ・対象の元データ(画像)より、どの部分に劣化が見られるか解析 ・解析結果より劣化パターンのモデリング ・解析結果を基にした劣化防止案をモデリング
必須スキル

・数理系学部卒業レベルの数学力及び統計学力
・英語で書かれた文献を理解できる英語力
・プログラミングの基礎知識(言語問わず)
・Python及び画像認識の経験

案件内容

■概要
クレジットサービスを運営している会社です。
機械学習モデルを効率よく安全に回せる環境の構築をお願いします。

■業務
・要求課題整理、アーキテクチャ検討
・ワークフローの設計~運用
・CI/CDパイプラインの構築
・モデル設計~構築

■環境
GCP(Dataflow,teraform)
現モデルはVertexAI

必須スキル

・MLOpsのアーキテクチャ検討~構築経験
・GCP及び、AWSの経験
・Iac及び、CI/CDの経験
・表形式データのモデル開発の経験
・英語(少なくともビジネスレベル)

案件内容

エンドユーザー(企業)のDX化を支援するためにデータ事業の展開や社内のデータ利活用を推進する、ETL/ELT処理開発、DWH構築などのデータ基盤開発の責務を担っていただきます。
◆業務内容の詳細◆
Databricks、Airflow、AWS Glueを利用したデータパイプラインの開発・運用
Apache Sparkを利用したETL処理の開発
各サービス開発チームのデータエンジニアリングの支援
◆今後の進展について◆
昨年夏頃にDatabricksを導入したばかりのため、既存基盤からの移行を実施し、全社横断データ基盤として活用していきます。
それに伴い、各サービス開発チームを中心とした分散オーナーシップ型データ基盤開発組織化の推進と全社横断的なデータマネジメントに注力していきます。

必須スキル

・サーバーサイドのアプリケーション開発経験
・AWS/GCP/Azureのいずれかのクラウドサービスを利用した経験
・データレイク、データウェアハウスの設計・構築・運用経験
・ETL/ELTなどのデータワークフロー管理ツールの開発・運用経験
・チーム開発経験

案件内容

データサイエンティストが構築したモデルを実際の機械学習のプロダクションシステムに落とし込む作業をお願いいたします。

【詳細】
・MLアプリケーションPoCのプロトタイプの開発
・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装
・サービス監視設計/運用

必須スキル

・クラウド上でのPythonを用いたソフトウェア開発経験
・機械学習などの大規模データを扱うバッチ処理、ワークフローの開発/運用経験
・MLOpsの企画/設計/開発/運用経験

案件内容 時系列データの異常検知・解析のご経験をもとに、古典的な手法から最新の手法まで様々な検証を行える方を募集しております。 また、お客様とのお打ち合わせなど、コミュニケーション力が必要な場面もございます。
必須スキル

機械学習・深層学習による時系列解析・異常検知解析の経験及び深い知見
異常検知に関する従来手法(ルールベースなど)の経験及び知見
Pythonによる最適なコードの実装能力

案件内容

・未来都市で生活される人達のヒューマンモデリング、思考推定をします。
・モデルやデータ等はなく、これを実現するためにこのデータが必要→このようにすればそのデータが取れる等の検討段階から参加していただきます。
・テキスト情報からの評判分析(感情分類や評価文抽出など)
・テキスト情報からのトピック抽出(重要語抽出)を想定しています。
例えば、SNSなどの投稿から「食事画像と投稿文を抽出し、画像のメニューとその評価を抽出する」ような開発です。
チームメンバーに外国籍の方も多くいらっしゃるので、英語に抵抗なく稼働していただける方を探しています。

・データクレンジング / データ前処理 / データ可視化
・モデル構築、学習
・ドキュメント作成(日本語、英語)
・スプリントレビューにて作成物の説明
・定期的なレビューMTG

環境:GCP,Git,JIRA
言語:Python

必須スキル

・Python経験
・クラウド経験
・画像認識、自然言語、音声認識等での技術経験

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