Dockerの案件一覧

機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築など業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

ポータルサイトを管理するシステムの開発を要件定義から設計・コーディング・保守運用まで一貫して行います。

決済プラットフォームのリプレース開発、シームレス化
要件定義からの全工程を担当いただきます。

自社製品の開発で音声の内容を文字起こし、可視化することで商談などに使用でき、Webツールと連携することも可能なツールです。
そのサービス向上のためインフラの強化を行うべくエンジニアを探しております。

【業務内容】
・自社クラウド内のDBやネットワークの構築・運用
・サーバー運用、ツール開発

クライアント（HR系）のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装を担当いただきます。

【お任せしたい仕事内容の例】
・Python、Shellスクリプト、SQLなどを用いて、各種機械学習モデルなどをレコメンデーション施策に適用、実装開発を行う。
└各種レコメンデーション施策を、バッチ、APIなどにて提供する

・GKE上に構築されたETLの保守
・ETLはOSSのDigdagとEmbulkを使用
・GKE上に構築されたRPAの保守
・RPAはセレニウム　Pythonでマクロを書くようなイメージ
・定期メンテ3ヶ月単位目安
・Google CloudやOSSを使用しているため、定期的なメンテナンスが必要
・ソフトウェア、ミドルウェアのアップデート対応
・Dockerfile で最新Verを指定してビルド＆デプロイして検証、問題なければリリース

※工数についてはご提示可能な工数で相談可能。

・Docker, Kubernetes, Python,Gitご経験

　データ分析基盤（データクリーンルーム）の設計/開発へ参画いただきます。
　既存のデータ分析基盤案件を対応しているチームをベースに、
新しくData Engineeringチームの設立を行う予定で、その構成メンバーを募集しています。
　Data Engineeringチームの主な活動は、同社が対応を進めているデータベース、
クラウドベースのDWH案件の各種開発サポート、アドホック対応、
PoC対応など全般を各種案件チームの一員としてご対応いただきます。
　状況によって、開発されたデータベース、データウェアハウスの検証作業も担当いただきます。
　対応すべき案件の幅が広いことから、幅広いご経験と知見を必要としますが、
案件の開発状況に対し、リーダーからメンバー適正に合わせた業務割り振りを行います。
　その為、専門分野でない未経験領域への挑戦意欲や、新しいテクノロジーに対する
学習意欲の高い方が求める人物像となります。

FastAPIを使ったバックエンド部分の開発を担当します。
AWS上のサーバレスのシステムです。

【作業工程】基本設計～製造・テスト

ビックデータを独自のAI分析で情報を加工し提供している会社にて、
ビッグデータ分析担当者が開発や検討を効率的に行えるようなライブラリ（API群）の設計・実装を行っていただきます。
主にビッグデータ定量評価、特徴量への加工・変換、計算、レポーティング機能などを開発いたします。

・LLMの追加学習を行うため、Docker環境構築とドキュメント化まで行うポジション
・構築後、オープンモデルに対して追加学習も実行予定