AWSの案件一覧

【案件の内容】

自社サービスの開発製造業務がメインとなりますが、社内のステークホルダー（プロダクトマネージャー）との要件の整理、計画（開発スコープ・スケジュール策定）なども行ってもらう可能性があります。

某大手新聞社が運営するデジタルメディアにおいて、

　AWSインフラエンジニアとしてご支援いただける方を募集いたします。

　※ご担当範囲はスキルやご経験により変動いたします。

蓄積された様々なデータからAWSサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術などを活用し、テレビ局ならではの大規模オーディエンスデータの活用をメインに、データの抽出や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。

■こんな方におススメ

・アドテクやクラウド、データ収集／分析関連の最新技術を学び、経験することができる。

・テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジができる。

・30代～40代半ば辺りの方が多い職場

作業内容：大手通信会社向けWEBコンテンツ新規開発（インフラ担当）

・キャッチアップ期間は原則出社になります

・定期メンテナンス（四半期に1回）、リリース時に夜間対応あり

作業内容：

・AWSやGCP、Snowflakeの各種サービスからメトリクスを収集し、監視用のソフトウェアにデータを入れて監視する、監視基盤の拡張。

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