GCPの案件一覧

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

クライアントのスマホアプリケーション開発事業につき、クライアントのエンジニアとともにアジャイル開発を進めているプロジェクトにおいて、主にフロントエンド領域の開発を担当いただきます。

・開発環境

　▼使用言語

　・HTML／CSS

　・JavaScript、TypeScript

　・React、React Native、Flutter
　▼プロジェクト管理

・コミュニケーションツール

　・GitLab

　・Jira、Confluence

　・Slack、Miro

某ユニコーン企業様にて、MLOpsエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。

※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。
【業務スコープ】

・機械学習モデルと基盤の開発、運用

・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習アプリケーションのためのシステム設計・開発・運用

・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/ CDパイプラインの構築や効率よくデータを捌くためのアプリケーション、インフラ構築

某ユニコーン企業様にて、データエンジニアとして下記業務に携わっていただく想定になります。

※スコープが広いためスキルに応じて依頼内容を調整。
【業務スコープ】

・データ基盤や分析基盤の開発、運用

・AWS/GCP等のクラウド基盤を活用し、機械学習パイプラインやBIツールで利用しやすいデータ構築のためのシステム設計・開発・運用

・ストリーミング処理開発、挿入されたデータを分析ログとしての価値を高めるパイプライン開発、CI/ CDも活用したインフラ構築の自動化

【案件概要】

データ基盤内のコンテンツチーム(お客様のコンテンツ指標を整備、可視化、分析を行い、事業判断やコンテンツ判断にデータ活用を推進する)での稼働を想定。
業務としては、FPA(番組コンテンツごとの収支)システムの改修・運用・保守。
FPA システムは Djangoによる WebApp、Tableau Prep、Tableau(ダッシュボード)で構成される。

【担当業務】

DBからダッシュボードを作成する。

（FPAの場合）集計ロジックを実装する。
・ダッシュボード要件定義・作成

　経理とのコミュニケーションを行い、要望を落とし込む

・障害時対応（障害の原因究明）

・Prep設計、実装

・テスト設計

【環境】

Jira, Confluence,BitBucket, Slack

【案件概要】

データ基盤内のコンテンツチーム(お客様のコンテンツ指標を整備、可視化、分析を行い、事業判断やコンテンツ判断にデータ活用を推進する)での稼働を想定。
業務としては、FPA(番組コンテンツごとの収支)システムの改修・運用・保守。
FPA システムは Djangoによる WebApp、Tableau Prep、Tableau(ダッシュボード)で構成される。

【担当業務】

DB設計からSQL実装、Workflowsの実装を行う。
・障害時対応（障害の原因究明）

・SQL実装

・テスト設計

・SQLによるアドホックの調査

・セキュリティ対応

【環境】

Jira, Confluence,BitBucket, Slack

大手ゲーム会社様の中でシステム開発をする際に必要な開発環境の構築、運用やメンバー2名のリーダーとしてご担当頂きます。

具体的な内容は以下となります。

・開発チームへのサーバ要件ヒアリング

（ディスク容量，メモリ，導入するミドルウェア）

・要件ヒアリングに基づくサーバ設計，検証，導入

-OSパラメータ

-クラスタに関するパラメータ

-ネットワークパラメータ

-ミドルウェア（DBインスタンス設計、Apache経由での接続に関するパラメータ）

-共有ディスクの割り当て

・障害復旧支援

-一次切り分け後，ハードウェア障害やミドルウェアのバグと判断した場合は保守ベンダーに引継ぎ

事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望をデータ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に責任を持っていただきます。

データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することを目指します。

【業務内容】

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査
【開発環境】

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

　-Jupyter notebook

　※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。
【担当工程】

企画,要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守,データ分析

日本最大級の動画配信アプリのバックエンド開発案件です。

月間1800万ユニークユーザ、月間動画再生数2億5千万という大規模サービスを、開発チーム約10名で内製開発・運用しております。
マイクロサービス化しており、1名が5,6コのサービスを見ている状況です。

今後もサービスを追加開発を予定しており、そのための人手が不足している状況のため、このたび開発メンバーを迎え入れることとなりました。

参画された際は、まずは既存のサービスの運用から入っていただく予定です。
高トラフィックでも全くダウンせず、レスポンスも高速という非常にハイパフォーマンスかつ安定したシステムの実現ができており、そのアーキテクチャに興味のある方には非常にオススメの案件です。

-【求める人物像】

・積極的にタスクを取りに行ける方

・スピード感のある方

・コミュニケーション、技術力ともに業界で抜きんでている自身のある方
【開発環境】

・言語：Go, Python, Node.js

・DB：MySQL, DynamoDB, Redis, BigQuery, Redshift

・インフラ：AWS, GCP

・構成管理：CDK, CloudFormation

・監視：CloudWatch, NewRelic

・CI/CD：CodeBuild, CloudBuild, GitLab, CI

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発

・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築

・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築

・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装

・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査"

◼️使用技術

・Google Cloud Platform

・Python

-Jupyter notebook

※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。