kubernetesの案件一覧

概要：
・クリエイター向けのサービスの新規開発やそれに伴う各種改善をご担当いただきます。
・作業としてはリリース済みのサービス・関連システムのサーバーサイドアプリケーションに関わるものがほとんどですが、既にリリースが決まっているサービスもあり、ゆくゆくは様々なサービスに触れることが可能です。
・今後新しい”インフラ”になりうるであろうサービスで、フルスタックに幅広に経験を積み活躍することができます。

求める人物像：
・サービス内容を深く理解し、よりよいコンテンツを生み出すためのクリエイティブな発想力
・積極的なコミュニケーションをとり、自主的に意見を出そうとするマインド
・スピード感を持って変化する環境下に面白みを見いだせる
・アジャイル環境での開発経験
・各種SNS,インフルエンサーマーケティング等への興味

体制：
シニアクラス1名につきミドル・ジュニアクラス4,5名のチームが複数
今回はシニアクラスの募集となります。

開発環境：
フロントエンド：Typescript(Next.js, Tailwind CSS, nx)
バックエンド：kotlin(Ktor, Ruby on Rails, Quarkus)
その他：AWS - EKS, S3, Route53, ParameterStore、GCP - Compute, Cloud Run, Storage
Github Actions, Sentry, Datadog, IntelliJ IDEA Ultimate, Github Copilot
MySQL, MongoDB, Redis(データキャッシュ用), BigQuery(データ分析用)

連合学習技術の研究環境のフレームワーク化と整備およびアルゴリズムモジュールフレームワークの開発補助業務を行っていただきます。

今後機械学習を実施される方向けのフレームワーク作成といった業務内容となります。
機械学習の知見を活かしてフレームワークを作成していただく形となります。

プロジェクト管理は不要ですが、クライアントへの口頭での報告、質疑応答といった折衝は発生します。

【概要】
・クライアントの自社サービスやプロダクトのための技術開発及びアプリへの組み込みを担当
・基礎研究ではなく、既存の技術を改善して実用化させることが目的
・シーズアウトではなくアプリケーションレイヤーでの"ニーズベース"の技術開発
※LLM自体の開発・プロンプトエンジニアとは異なるポジション

【業務内容】
・技術開発
-機械学習や（生成系を含む）AIを活かしたアルゴリズム、技術の調査
-技術の精度評価や改善などの仮説検証プロセスの実施
-モック開発
・組み込み
-モック開発からシステム開発へのブリッジ
-実用化に向けたAIエンジンや機械学習モデルの設計、開発、テスト

【環境】
・Python、Javascript、Typescript
・Azure、AWS
・postgresql
・github

・データサイエンスの知識理解
・レコメンド、広告配信、検索での実務経験
・Pythonを使ったデータ分析、前処理に関わる経験
・TensorFlow, Chainer, Keras, PyTorch等を用いてモデルをチューニングした経験
・ユーザーやプロダクトチームとコミュニケーションを取りながらの仮説構築とその分析・検証をした経験

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

・増員のための募集ですが、チームを技術で引っ張ることのできる中堅レベル、リーダポジションとなれる方をお願いしたいと考えております。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
（Webサイト等その他サービス）

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。（BigQueryなど）
インフラ管理：terraform
パイプライン構築：Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

[データエンジニア職務]
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

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

▼業務内容
・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
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

新しくリリースしたプロダクトのバックエンド・フロントエンドの開発を行います。

【主な業務内容】
・データカタログ機能の開発
・BigQuery/Snowflake上のデータの依存関係を可視化する機能の開発（データカタログ、データリネージ）
・データエンジニアリングの課題を解決する、各種新機能の開発
・バグの調査・改修
■開発環境 ：■開発環境
・言語
　Ruby (Rails), Typescript (React), Java (Embulk)
・インフラ
　AWS (EKS, ECS Fargateが中心)
・構成管理
　Kustomize, Terraform
・監視
　CloudWatch, New Relic, Redash, Rollbar
・CI/CD
　CircleCI, GitHub Actions
・コミュニケーション
　GitHub, Google Workspace, Slack, Confluence, Miro
・その他
Okta, 1Password

[概要]
生成AIを活用して自社サービスのソフトウェア開発プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指します。社内の開発チームと連携し、生成AI技術の導入とその効果的な運用を支援します。また、業務プロセスの分析も行い、改善点を特定して最適なソリューションを提案します。

[業務詳細]
・業務プロセスの分析と改善点の特定
・生成AIツールの評価、導入、カスタマイズ
・AIを用いたコード生成、テスト自動化、バグ検出の仕組み作り
・AIを活用した開発プロジェクトの計画、実行、評価
・社内開発チームへのトレーニングとサポート
・継続的なフィードバック収集と改善提案