Dockerの案件一覧

・AIエンジニアとしてCSO、プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
分散コンピューティング基盤 のコア技術部分への機械学習ライブラリ組み込み開発に携わって頂きます。
【技術環境】
言語：Python
FW：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
DB：Cloud Firestore
インフラ：AWS, GCP, Azure等
コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace
【特徴】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AI技術を駆使したプロダクトを複数抱えており、AIエンジニアとしてスキルアップできる環境です。
・国内外の各分野のトップクラスのメンバーが集まっており、経営層とも近い距離で勤務いただけます。

SRE支援を担っていただきます。

【開発環境／使用ツール】

• 言語: Go言語(Ent)、TypeScript（Next、React）
• プラットフォーム: AWS（EKS, S3, RDS, etc.）
• データベース：PostgreSQL
• CI/CD: AlgoCD, tekton
• 構成管理: Docker, Terraform, Kubernetes

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実務をご担当いただきます

25年10月リリースを目指し、現在設計中（2023年8月時点）
大規模・大手の求人サイトのリニューアル開発となります。
設計・開発を行っていく予定です。
状況に応じては、また希望があれば、リーダーとしてお願いすることもあります。
開発は詳細設計後に開発を行っていくウォーターフォールとなります。
共通機能や共通基盤となる箇所はアーキチームが存在し、連携することが可能です。

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