AWSの案件一覧

Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIの進化により、単純なテキストから高品質な画像を生成することが可能になりました。
最近では、テキストでの制御だけでなく、ControlNet、LoRA、IP-Adapterなどの狙った画像を作り出すための様々な技術が日進月歩で登場しています。
このような技術を活用し、ECサイトや広告用の画像生成サービスを展開しています。
【具体的な業務内容】
・実写画像生成システムの精度、クオリティ、再現度の向上
・最新の生成AI技術の迅速なキャッチアップとプロダクト化に向けた検討・実装
・生成AIと従来の画像処理技術を組み合わせたComfyUIのワークフロー開発
・GPUを用いた画像生成APIの基盤構築、最適化

【例となる技術】
・PyTorch
・Stable Diffusion
・ControlNet / IP-Adaptor / LoRA
・ComfyUI
・AWS / RunPod

法人企業様において、Webサービスを提供するにあたり、システム化するための要件定義を進めてまいります。
本案件では、GCPを利用した共通基盤上にシステム化するための要件定義をご担当いただきます。
下記、構成要素に伴い機能配置、非機能設計などシステム化するための要件定義を、お客様/大手SIer様と調整しながら進めていただきます。
※お客様との調整については、基本的には大手SIer様の担当者が進めます。

【構成】
・GCP上に構成
マルチテナントリソース、WebAPコンテナ、業務画面コンテナ、バッチ帳票コンテナ
バッチ帳票接続用コンテナ、DBサーバ（Spanner）、オンライン業務コンテナ
・SW
RedHat Enterprise Linux 8、Debian、Apache Tomcat、TERASOLUNA Framework for Java
OpenJDK、SVF for PDF、SVF for PDF Connector、Datadog
※その他、共通基盤を流用するためセキュリティ、運用回りの各種ツールについて、共通基盤のものを利用

・パブリッククラウド(GCP、AWS、Azureなど)環境における要件定義/設計/構築のご経験

・PMと協力しながら開発方針決定
・タスクアサイン
・マネージメントメインだが必要に応じて開発業務

Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用
データ分析システム・サービスの監視設計・運用
日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

技術要素(★が特に重要)
GoogleCloud
★Cloud Composer2（及びAirflow2）
★Cloud Dataproc（Apache Spark(scala)）
Cloud Build
Cloud Storage
BigQuery
Cloud Monitoring / Cloud Logging
AWS
★Kinesis firehose
★SQS / SNS
★ECS
★Lambda
ECR
S3
Cloud Watch
その他
GithubActions
Terraform

某金融機関の吸収合併に伴う事業継承の為、下記基盤移行を行います。

現行オンプレ環境のサーバーOS EOLが2024年7月末、
そのタイミングでAWSへの移行を計画中です。

下記の作業を行うにあたりアーキテクト（テックリード）のような立ち位置で支援していただける方を募集しています。

・AWS SaaSを利用したデータパイプライン環境構築
　　-Lambda
　　-Glue
　　-Step Function etc…
・基本テンプレート開発
・システム監視
・構築する環境
・本番環境
・開発環境

横断SREチームメンバとして、下記の業務を実施
・システム基盤運用（SRE業務）
・サービス追加に伴うインフラ構築（要件定義～移行）
・インフラの継続的改善（CI/CD改善や運用監視改善など）
・メンバ内でのコードレビューや成果物レビュー

※リリースは数カ月に1度単位で実施、継続的に機能改修を実施予定

■技術要素
AWS (ECS, Fargate, Aurora PostgreSQL, Cloudfront, Codeシリーズ等)
Terraform, Akamai, Keycloak、newrelic, PagerDuty, github
Docker, Java17, python …

・お客様が技術に明るく、組織全体として技術力強化のため新規技術採用に積極的
・本PJ後も既存システムのモダナイズPJが控えており、横断SREチームとして継続的に対応予定（複数システムを担当する可能性もあり）
・開発組織としてお客様含めた一体運営のため、各自のスキル、興味に応じてタスクアサインを調整しフルスタックに活躍頂くことも可能。

※チーム内で発生するタスク例となります。
・アプリケーションフレームワークの構築
・共通部品の開発/保守（アプリ開発チームからの問い合わせ含む）
・標準文書(コーディング規約、開発ガイドライン等)の作成
・各種基盤（CI/CD基盤、認証基盤、API基盤、メール送信基盤）の設計～構築
・開発環境、本番環境の構築（KubernetesやECSを用いた環境構築）
・アプリケーション開発チーム支援（バックエンド開発支援）

【概要】
複数プロジェクトで発生するシステムアーキテクチャ（一部インフラ含む）に関する設計及び構築をチーム内のメンバーで分担し、適材適所に分配されたタスクを各々で遂行していきます。一つのプロジェクトに属するというよりもチームとして複数プロジェクトの課題タスクを熟す為、他業種のシステムに触れられる機会があり、そこから得られる知識経験を活かして、社内や他プロジェクトへ還元していくことが本チームのミッションになります。

大手Sier様にて複数アジャイル開発を実施していますが、
一層の効率化のために共通の開発標準やAP基盤周りを整備しようとしています。
本案件では上記を整備する上での標準化部分を一貫してご支援いただける要員様を募集しております。
複数のアジャイルチーム、複数の案件が並行して走っており、
チームに所属するというよりかは横ぐしで見ていただくようなポジションとなります。
今回は主にバックエンド側のJavaを中心に見ていただく想定です。

■担当工程：要件定義,基本設計,詳細設計,実装
■開発手法：アジャイル
■案件の内容
カメラ画像・データから機械学習モデルを構築し業務を最適化する。
IoT カメラの選定・設置方法 〜 クラウドまでトータルの設計・構築をする。

■募集背景
プロジェクト強化のための追加人員

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知（異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知）における
　エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用