AWSの案件一覧

作業内容：

　製造業務がメインとなりますが、PMとの要件の整理、計画（開発スコープ・スケジュール策定）などもご担当いただきます。　

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

・データ基盤

Azure上にデータ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・作業概要

顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）

【案件概要】

例：

①某金融業様向けBIレポート可視化用データ基盤構築（常駐型）　

②某大学様向け農業IoTデータ収集分析基盤構築　

対象リソース: Azure Data Factory, Data Lake, SQL Database, Synapse Analytics, IoT Hub, Stream Analytics, ADLS Gen2(またはBlob Storage), Azure AD B2C, 等

①要件定義 ②基本設計 ③詳細設計 ④構築 ⑤テスト設計 ⑥テスト⑦運用マニュアル作成を行います。

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

某管理系サービスにて国内シェアNo.1を誇る企業での自社サービス（BtoB）および社内システム開発案件にご参画を頂きます。

少人数にて機能設計から運用までを一貫して担っており、経験者を増やすことで開発ペースを上げたいというのが募集背景となります。

具体的な開発環境は下記の通りです。

言語：Ruby　

その他：PostgreSQL、AWS(EC2, S3, RDS, ElastiCache, OpenSearch, ECS)

■担当工程：

基本設計～テスト

■役割　

メンバー

■作業場所：　

表参道

■リモート頻度：

主に日本市場におけるリテーリング領域のBtoCデータを取り扱う専門集団の一員として従事して頂く案件です。

データドリブンな戦略策定・機械学習などを用いた高度分析・それらを実現するためのデータマネジメントをリードする組織としてご支援頂きます。
役割としては、中長期計画で掲げた高収益基盤の再構築を実現する重要戦略の1つとして「デジタルの高度化」による長期愛用者育成を目指しており、その中核を担うデータアナリティクスグループで、データサイエンティストとしてデータ分析業務の専門性を発揮しながら、事業課題を特定しデータ分析案件を推進して頂きます。
＜主な業務内容＞

・データ分析企画の立案、実行、レポート作成/報告

・リテーラーとのアライアンスプランに沿い、主にID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出

・各種分析プロセスのシステムオペレーション組み込み

・グループ内へのデータサイエンス教育
※データ分析案件の例

・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供

・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析

・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証

・離脱者＆再購入者の分析

・情緒的価値観の指標化

カーライフテックサービスの顧客データを的確に分析するためのデータ基盤の構築をお願いいたします。

ビジネスサイトと開発チームで必要なデータをすり合わせし、構築いただきます。
■開発環境

言語＿＿＿＿：Python,SQL

ＤＢ＿＿＿＿：AWS Aurora (Amazon Aurora)

ＦW＿＿＿＿：

環境・ＯＳ＿：AWS (Amazon Web Services)

2019年10月から弊社で受託している、大手商事グループ企業のシステム開発案件です。

コンサル領域の業務分析、要件定義（業務設計含む）、設計、開発、運用保守までの全工程を受託しております。

2023年7月から新システムを稼働させるスケジュールです。

今回はインフラチームにおける要員募集となります。

現在はステージング環境構築フェーズとなり、開発環境においては一旦は完了していますが、今後、追加設定を入れるなどの可能性もある為、全環境を触ってもらう可能性があるという事になります。

具体的な環境や作業内容は下記となります。

①基幹Webシステム 開発、本番、ステージングサーバ約40台の構築業務

(CloudFormationにて全環境のEC2インスタンスを作成済み。)

・OS:Windows Server 2019、Red Hat Enterprise Linux 8

・Webサーバ:Apache

・DBサーバ：MariaDB

・その他業務関連ソフトウェア導入サーバ

②以下のAWSサービスを用いて運用基盤構築（開発、本番、ステージング）

・CloudFormation

・VPC(Subnet、ACL、VPC Peering)

・ELB(ALB)

・EC2

・S3（BucketPolicy）

・Cloud Watch

・Cloud Watch Logs

・IAM

・SES

・SNS

・Cloud Trail

・KMS

③その他アプリケーション関連やジョブ実行環境構築(開発、本番、ステージング)

・Elasti Cache

・Lambda

・Batch

・Code Commit

・Code Build

・Code Deploy

・Code Pipeline

・AWSに関する対応スキル