AWSの案件一覧

[ポジション]：データアナリスト

・AIを活用した様々なサービスを開発。物流・教育・様々な分析・データの基盤構築、分析

・統計学に関する知識
・データ整形・前処理に関する知識と実装経験
・機械学習アルゴリズムに関する知識と実装経験
・上記実装に要するプログラミング能力（SQL, Python or R)

　-SQL（特にAWS）によるデータ加工経験
　-Pythonによるデータ加工・モデリング経験
　-状態空間モデルにおける知見

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）

クライアント様が提供するサービスの設計・開発から、パフォーマンス改善や安定性・開発効率の向上など、インフラマネジメントをお任せします。

下記のうち2つ以上当てはまる方。
・Linuxサーバの運用経験がある方(AWS、GCP等のpublic cloudでも可)
・クラウドやインフラ、オペレーションの自動化の経験・知識がある方
・Webのアプリケーション全般について一通りの経験・知識がある方

デジタルヘルスケアプラットフォームの新規機能追加や改修、新規プロダクトの開発などを手がけるバックエンドエンジニアとしてご活躍いただきます。

インフラからフロントエンドまで自社で手がけるため、幅広い経験を積むことができ、裁量の大きさも抜群です。

開発のやりがいを存分に味わっていただけるポジションです。

・Ruby on Railsの開発経験
・Webアプリケーション開発経験（他言語含む：2年以上）

Web サイトに訪れたユーザーの⾏動情報を取得して、どういう web サイトにすればよいのかを解析したり、レコメンドしたりするツールの開発です。

グーグルアナリティクスみたいな仕組みのサービスを想定しています。

具体的には、Web サイト内のアクセスデータと当社独自のアルゴリズムを組み合わせて、コンテンツ単位(写真・キャッチコピー・文章)で顧客効果が高いものが可視化できるマーケティングツールの開発になります。

現在、類似品の存在は確認されておらず、新奇性の高いものです。

今後、上記サービスローンチ後、機械学習を用いて自動レポート機能を追加する予定です。

　Python による Web アプリケーションの開発経験
　RDB、BigQuery 等を利⽤した開発、運⽤経験
　GCP, AWS 等のクラウドサービスの導⼊、運⽤経験

・自社サービスにおける、バックエンドの新機能開発、既存機能改修、運用改善

・自社サービスとその関連サービスに関する API やバッチ、クローラー新規実装

・サーバー障害の要因切り分けと一次対応

・SQL、Go の実務経験 2 年以上、または Ruby, PHP, Python, C#, Node.js のどれかで
実務経験 3 年以上
・toC 向けサービスのバックエンド実装やインフラ構築、運用に携わった経験
・チームでの開発経験
・仕事に関係なく個人で Web サービスやライブラリを作ったり、OSS に関わった経験

▼具体的な仕事内容　

・AWSのマネージドサービスとミドルウェアを活用したサーバーの設計、構築　

・オペレーション自動化や監視ツール等、サービス運用に必要なソフトウェアの開発　

・システムの提案、パフォーマンスチューニング　

・ミドルウェアやネットワーク等の性能試験

　・AWSのサービスを使用して設計・構築・管理が可能な方
　・各種サーバの設定
　・セキュリティ対策

自動搬送ソリューションを現場で使うお客様（工場作業員や現場安全監視員）に対して提供するヒューマン・マシン・インターフェースの設計、開発を行なっていただきます。工場内にIoT機器を埋め込み、データを吸い上げてWEBアプリで管理します。統計的な分析は行う可能性がございますが、高度なデータ分析は必要ありません。

・Linux上でのアプリケーション開発・運用経験（3年以上）
・Pythonでの開発経験
・フロントエンドアプリケーションの開発経験
・IoT経験

・業務改善を中心としたプロジェクトマネジメントの豊富な経験 (目安は3年以上)
・データ分析の実務経験 (基礎集計レベルでも可)
・KPI設計の実務経験
・BIツールなどでのデータ可視化の実務経験