AWSの案件一覧

・既存サービスのAWSクラウド化
・既存AWSクラウドアプリのマルチテナント/モダナイゼーション化
・既存AWSサービスのDevOps業務

クライアントが提供している一般コンシューマ向けアプリにおけるサーバーサイド開発をご担当頂きます。
　MaaSと呼ばれる領域において、AWS上で開発を行っており、トレンドに触れることのできる環境です。
　一部、リリース済みシステムの運用保守対応（改修作業を含む）もお願いする可能性があります。
　クライアントも穏やかで良い方ばかりなので、落ち着いて開発に取り組むことが可能です。
　長期にわたってご支援いただける方を求めております。

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※Azure Synapse Analyticsを中心とした関連技術の担当者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ（データパイプライン・データマート）に関する基本設計

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

2025年10月に大規模リニューアルがございます。
一昨年から体制を強化しており、現状50名程度で編成されている
PJTですが、今後100名程度までPJT規模を膨らませる予定です。
今回、作業範囲が広いため、開発対象を大きく２つに分け、
各々で基本設計～実装単体まで進めていく予定です。
現状、1名リーダーがいるので、もう1チームのリーダーポジションを
募集します。

PJTはウォーターフォールで開発を進めていく予定で、
共通機能や共通基盤となる箇所はアーキチームへ、
DB関連についてはDBチームにSQLレビューなどを行ってもらうなど
質問がしやすい環境です。

＜作業内容＞
・顧客折衝や要件定義(←サブ担当として必要に応じて対応)
・要件定義書をベースに基本設計書を作成
・メンバーへのタスク割りやスケジュール管理
・各種レポート作成やメンバーのソースレビュー など

日系大手SIerにて、データプラットフォームのコンセプト設計を実施予定です。
プロマネの指示により、調査や分析、資料作成等をしていただきます。

※調査にはヒアリング調査（大部分は日本語、一部英語が入る予定）ですが、英語については他のプロジェクトメンバーにて対応可能なため、必須要件ではありません。

メンバー体制
・統括責任者1名
・プロジェクトマネージャー1名
・募集ポジション1名

■期間
2023年12月4日（月）～2024年2月13日（金）
※調整中のため変更の可能性あり
※2023年12月25日（月）～2024年1月8日（月）は非稼働
※継続可能性あり

・データ分析システムの保守開発
・顧客からの要件を基に上流工程から下流工程まで実施
・要件定義、影響調査、設計、製造、試験、リリースを実施

AWS上にIoTデータを集積したレイクハウスを設計・構築いたします。
設計・構築の依頼はAWS Glue、StepFunctionsによる設計・構築、テストが依頼範囲となります。
データ規模が大きいシステムのため、AWS Glue、Sparkの技術に明るく性能面、コスト面から最適化のアプローチができる方を希望します。

具体的な業務内容は下記のとおりです。
・Webアプリの機能開発
・要件定義から設計、開発、テスト、運用
・データ分析
・開発環境などの運用環境効率化
・プロジェクト進行など

・SpringBoot+Java を用いた設計・実装
・顧客との要件調整

■データ分析基盤チーム
エンド会社が提供する各プロダクトからのデータ収集、加工・集計対応。
その後可視化、分析結果からの将来予測など。
データレイク、DWH。

【開発環境】
インフラ：AWS（Athena、Redshift、Glue、QuickSightなど）
データベース：RDS（Aurora MySQL）
ETL：AWS Glue
BIツール：QuickSight
言語：Python
コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase