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運用型テレビCMプロダクトの分析基盤開発支援に携わっていただきます。 本プロダクトは企業が成長するために必要なソリューションを多数展開する マーケティングプラットフォームです。 属人的な判断とアナログ業務をなくし、最適化されたオペレーションを実現するための さまざまなサービスをご用意しております。 【案件の魅力】 ・マーケティングの民主化を実現するためのあらゆる企業に対する事業成長の機会を 導くプロダクトの開発経験 ・ドメインに特化したサービス設計の開発経験 ・事業における課題解決手段の提案経験 ・顧客の一次情報に積極的に触れられる環境 Python
案件の必須スキル
・データ基盤技術の基本的な理解(OS、RDBMSなど) ・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験 ・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験:2年以上
車両データから危険運転を検知し、運転者の情報と合わせて、 軽度認知症の検知を行うためのアプリケーションの開発をいただきます。 詳細は商談時にご説明します。 ※危険運転検知と、認知症検知のアルゴリズムは既に作成されています。 * このアルゴリズムをAWSで動かすシステムを構築いただきます。 ※フルリモート可 Python
案件の必須スキル
・Pythonアプリケーションエンジニア(ベテランorスペシャリスト希望) - AWS環境でデータフローなどバッチ系(バックエンド)システムを構築した経験があること (今回はSageMakerを中心としたシステムとなる) ・商用環境へのデプロイの経験
自社AI×SaaSプロダクトの開発部門で、プロダクトの要件定義を担当いただきます。 ▽業務内容 ・プロダクトの要件定義 ・プロダクト仕様ドキュメントの管理 ・プロダクト仕様の策定 ・プロダクトの品質管理 ▽使用技術 ・開発言語: Python、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena ・ライブラリ・フレームワーク:PySpark、Pandas ・インフラ: Amazon Web Services ・AWS製品: Fargate、Glue、Step Functions、Lambda、SageMaker ・環境、ツール: Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry ▽仕事の流れ SEの仕事は、開発チームの一員として、プロダクトの要件定義を行い、仕様を固めるのが役割です。 そのために必要なミーティングの招集やファシリテーション、仕様の調整なども担当します。 主な流れとしては… 1. プロダクトオーナー(PO)からの依頼を受け、共にプロダクトの方針を決定し、開発のための要件定義を行い、システム要件を整理します。 2. デザイナーにシステム要件を説明し、ユーザーインターフェース(UI)のデザインを依頼します。 3. カスタマーサクセス(CS)、PO、開発チームなどの関係者でシステム要件とUIのレビューを行います。 (この過程であれこれ協議し、より良い仕様とするため、課題があればそれを改善して反映する、というサイクルを繰り返します。自分の意志をプロダクトに反映できるのは自社開発の醍醐味です!) 4. 以上が固まったところでそれらをプロダクトの仕様とし、開発担当者に見積もりを依頼します。 5. 見積もりを基にPOと開発チームのリーダー陣で開発ロードマップを作り、以降は開発ロードマップに従い開発チームが開発を進めます。 このように業務内容は多岐にわたりますが、より具体的に仕事内容をイメージできるよう、最近あったお仕事でのエピソードを聞いてみました! ▽チーム体制 開発責任者 1名 ・システムエンジニア1名(★ここが今回の募集ポジションです) ・フロントエンドエンジニア 3名 ・バックエンドエンジニア 5名 └データ基盤チーム └GraphQLサーバーチーム ・データエンジニア 2名 ※上記は社員のみ 業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 ▽募集背景 もともと1つの自社プロダクトに複数の機能が搭載されていましたが、機能ごとに切り出しプロダクト化を進めたため、合計4つのプロダクト数となりました。 マルチプロダクト化による、要件定義数の増加に伴い、本ポジションの募集をしております。 ▽求める人物像⇥ ・システム設計力 ・コミュニケーション能力 ・論理的思考力 ・技術への興味
案件の必須スキル
・Webシステムの開発プロジェクトで要件定義・設計・実装・テストを経験 ・大規模システムまたは基幹システムの要件定義を主担当者として3件以上かつ5年以上経験 ・特色の異なる1年以上の開発プロジェクトを3件以上経験 (特色の異なる例:業種が異なる、業務が異なる、toB/toCで異なる、SaaS/業務システムで異なる、システム方式が異なる、等)
同社は生体認証、体型認証、行動認証などを自社サービスとして展開している企業です。 今回はPythonを用いた顔認証による本人確認サービスの開発に携わって頂きます。 金融機関を中心とした顧客企業に対して、実装する機械学習アルゴリズムの開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・機械学習を伴うAPIの実装 ・機械学習のサーバーサイド推論APIの実装 ・機械学習コードの実装・高速化・パイプライン構築 【技術環境】 ・言語:Python ・CI/CD:CircleCI、GitHub Actions、AWS CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・インフラ:AWS、Terraform、Docker ・ストレージ:Amazon Aurora (MySQL)、Amazon DynamoDB、S3 ・モニタリング:Airbrake、AWS CloudWatch、Datadog ・AWS:API Gateway、CloudFront、CloudTrail、Direct Connect、ECS、ECR、Fargate、EC2、GuardDuty、KMS、Kinesis Firehose、Lambda、Route 53、SNS、SQS、Transfer for SFTP、WAF ・その他ツール:Github、Slack、JIRA、Confluence、Zeplin、Miro
案件の必須スキル
【必須】 ・Pythonでの開発経験 ・AWSを用いた開発/運用経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・何らかの機械学習を試してみたことがある(個人でも可) 【尚良】 ・NumPy、pandas、sklearn、matplotlib、OpenCV 等一通りの画像処理・機械学習に関連する開発経験 ・Pytorch 他深層学習ライブラリを用いた開発経験 ・Pytorch lightning の開発経験 ・AWS Sagemaker の経験 ・DevOps 周りの経験 (AWS CodePipeline/AWS StepFunctions/Terraform) ・エンジニアとしての経験3年以上 【求める人物像】 ・弊社のビジョンへ共感がある方 ・個人情報保護・情報セキュリティに関する意識があり、責任感を持って行動できる方 ・丁寧に建設的に議論ができる方 ・素直で技術が好きな方
TVCMの効果測定及びマーケティング効果分析プラットフォームを展開する企業にて、データエンジニアの募集です。 【具体的な業務内容】 ・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発 ・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり ・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応 ・各種運用業務の自動化とドキュメント整備 ※エンド案件となります。面談は弊社同席で1回行います。
案件の必須スキル
・データ基盤技術の基本的な理解(OS、RDBMSなど) ・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験 ・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験
・顧客ープロ人材のマッチングアルゴリズムのサービス化を目指した概念実証(proof of concept: PoC) ・顧客の課題内容とプロ人材の職務経歴書などのデータから、面談決定率や顧客満足度の予測モデルを開発する。 Python
案件の必須スキル
・機械学習モデルを対象とした交差検証法の実務経験:1年以上 ・ニューラルネットワーク言語モデルの設計・実装経験:1年以上 ・最適化問題、回帰問題、分類問題、ニューラルネットワーク最適化問題に関する理論に習熟している ・ローカルPCのAnaconda、Google Colab、Google Vertex AI、AWS、SageMakerなどの環境において、Jupyter notebook/lab上での機械学習モデルの実装経験:3ヶ月以上
【クラウドエンジニア】 グロースハック思考でマーケティングとエンジニアリングを横断し、 ①SEOマーケティングSaaS ②HRアプリ ③WEBメディア など複数サービスを担当していただきます。 また、将来的には社内を横断するプラットフォーム責任者になっていただきたいと考えております。 ご自身のご経験や強みを活かし、当社を次のステージへ導いてくださる方とお会いできることを楽しみにしています。 【業務内容】 ・自社プロダクトのデータ分析、基盤の設計、クラウド開発 ・Webメディアのクラウド開発、運用 ・新規事業のクラウド基盤の構築 ・ベトナム支社との連携業務 ・Webアプリとスマホアプリにおけるクラウドの基本的なアーキテクチャの構築 ・AWSの設計や技術選定、サービス運用 等
案件の必須スキル
・Linuxのサーバ構築と運用経験 ・AWS/GCP等のクラウドを利用したシステムの構築、運用経験(3年以上) ・システム開発実務経験(3年以上) ・IaCの構築経験 ※上記に加えて、以下いずれか1つ以上の経験 ・CI/CDの構築と運用経験 ・クラウドを用いたデータ分析基盤の構築と運用経験 ・監視基盤/検索エンジンの構築経験 ・ETL処理の構築経験
同社はオンラインによる生体認証、体型認証、行動認証のプラットフォームを展開している企業です。 今回は本人確認/生体認証プラットフォーム (eKYC) の開発を機械学習を用いてご担当頂きます。 プロダクトは顔や免許証などのIDを撮影して本人確認を行っています。 その際には、 ・顔認証 ・偽造検知(PAD) ・顔/IDの認識、クオリティアセスメント などの画像処理技術が使われています。 これらの技術は、サービスの利便性や本人確認の信頼度に直結しており、様々な国籍や環境の人でも快適に使えるように、日々改善を続けています。 本ポジションでは、リサーチャーと協力し、これらの技術の新規開発や精度向上をするための実装や仕組みづくりをして頂きます。 具体的な業務としては、下記のどちらかを、専門性に応じて担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・機械学習を用いたAPI、インフラ実装や、データ分析、アノテーションツールの考案・実装 ・機械学習を用いたWebアプリやNativeアプリのフロント実装、新規UIの検証 ※エンド直案件となります。面談は弊社同席で1回行います。
案件の必須スキル
・Pythonでの開発経験(個人でも可) ・AWSを用いた開発/運用経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・何らかの機械学習を試してみたことがある(個人でも可)
■会社概要 ドローンを活用し様々な社会課題を解決するソリューションを提供している会社です。 以下のような課題に対し、ドローンによる自動化/効率化に取り組んでいます。 ・物流、建設等の時間外労働時間が規制される2024年問題 ・橋梁、電力鉄塔、道路等の社会インフラの老朽化と20240年の労働人口20%減少 ■職務内容 産業用ドローンで撮影した動画/静止画を様々な領域で活用するWEBアプリケーション開発を行うための、全体アーキテクチャの設計/開発/実装を行って頂きます。 アプリケーションはサービス領域ごとに複数存在し、AWS上でそれらをシームレスに連携できるアーキテクチャデザインをお願いします。 開発チームは2つあり、それぞれのアプリケーション開発を担当していますが、今回募集するアーキテクトチームは両チーム横断で全体アーキテクチャの設計を担当頂きます。 直近は、ドローンからのStreaming映像を元にリアルタイム解析を行う基盤構築を担当頂く予定です。 ■主なアプリケーション 認証基盤(OIDC) インフラ点検アプリケーション(鉄塔等、インフラ点検用) ポート付ドローン連携アプリケーション(警備、巡視等、遠隔監視用) ■チーム構成 11-20名 ■開発環境 【言語】Typescript、Python 【フレームワーク】SeverlessFramework 【データベース】MySQL/DynamoDB 【インフラ】AWS 【ツール】JIRA/Confluence/GITHUB/Slack ■募集背景 現在、全体アーキ設計のリード役が1名おりますが、サービス領域拡大に伴いメンバーを増員致します。 ■開発手法⇥ スクラム
案件の必須スキル
必須資格 ・AWS Certified Solutions Architect - Professional ・AWS Certified Machine Learning ・基本情報技術者試験 ※上記全ての資格を保有されていない場合、お見送りとさせて頂きます。 ◎AWS実務利用経験 5年以上 (Serverlessでの開発) ◎Webアプリケーション(サーバーサイド)開発経験 5年以上 ★OIDCを用いた認証システム開発経験(クライアント側ではなく、ID プロバイダ側の構築経験。構築済ですが保守作業が必要のため) ◎システム全体アーキテクチャ設計経験 ◎テスト設計経験 ◎パフォーマンスチューニング経験 ★Cognito開発経験 ◎TypeScript 3年以上 ◎Python 3年以上 ◎CI/CD環境構築経験 ◎RDBMSを利用した開発経験 ◎NoSQLを利用した開発経験 ◎Docker利用経験 ◎ネットワークとセキュリティの基本知識 ★映像データStreamingの技術を利用した開発経験 ◎印:募集枠2名共に必須とするスキル ★印:募集枠2名の内、いづれかが必須とするスキル
■会社概要 ドローンを活用し様々な社会課題を解決するソリューションを提供している会社です。 以下のような課題に対し、ドローンによる自動化/効率化に取り組んでいます。 ・物流、建設等の時間外労働時間が規制される2024年問題 ・橋梁、電力鉄塔、道路等の社会インフラの老朽化と20240年の労働人口20%減少 ■職務内容 産業用ドローンで撮影した動画/静止画を様々な領域で活用するWEBアプリケーション開発を行うための、全体アーキテクチャの設計/開発/実装を行って頂きます。 アプリケーションはサービス領域ごとに複数存在し、AWS上でそれらをシームレスに連携できるアーキテクチャデザインをお願いします。 開発チームは2つあり、それぞれのアプリケーション開発を担当していますが、今回募集するアーキテクトチームは両チーム横断で全体アーキテクチャの設計を担当頂きます。 直近は、ドローンからのStreaming映像を元にリアルタイム解析を行う基盤構築を担当頂く予定です。 ■主なアプリケーション 認証基盤(OIDC) インフラ点検アプリケーション(鉄塔等、インフラ点検用) ポート付ドローン連携アプリケーション(警備、巡視等、遠隔監視用) ■チーム構成 11-20名 ■開発環境 【言語】Typescript、Python 【フレームワーク】SeverlessFramework 【データベース】MySQL/DynamoDB 【インフラ】AWS 【ツール】JIRA/Confluence/GITHUB/Slack ■募集背景 現在、全体アーキ設計のリード役が1名おりますが、サービス領域拡大に伴いメンバーを増員致します。 ■開発手法⇥ スクラム
案件の必須スキル
必須資格 ・AWS Certified Solutions Architect - Professional ・AWS Certified Machine Learning ・基本情報技術者試験 ※上記全ての資格を保有されていない場合、お見送りとさせて頂きます。 ◎AWS実務利用経験 5年以上 (Serverlessでの開発) ◎Webアプリケーション(サーバーサイド)開発経験 5年以上 ★OIDCを用いた認証システム開発経験(クライアント側ではなく、ID プロバイダ側の構築経験。構築済ですが保守作業が必要のため) ◎システム全体アーキテクチャ設計経験 ◎テスト設計経験 ◎パフォーマンスチューニング経験 ★Cognito開発経験 ◎TypeScript 3年以上 ◎Python 3年以上 ◎CI/CD環境構築経験 ◎RDBMSを利用した開発経験 ◎NoSQLを利用した開発経験 ◎Docker利用経験 ◎ネットワークとセキュリティの基本知識 ★映像データStreamingの技術を利用した開発経験 ◎印:募集枠2名共に必須とするスキル ★印:募集枠2名の内、いづれかが必須とするスキル
・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発 ・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり ・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応 ・各種運用業務の自動化とドキュメント整備 Python
案件の必須スキル
・データ基盤技術の基本的な理解(OS, RDBMSなど) ・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験:3年以上 ・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験:3年以上
【具体的な仕事内容】 自社プロダクト『EmmaTools』 の開発、運用を行っていただきます。 ・自然言語処理を活用した SEO に関わるデータ収集・分析機能の開発 ・LLM を活用したコンテンツ作成支援機能の開発 ・開発のロードマップやアクションプランの策定(開発、計画、アサイン等) ロードマップ策定後は2、3名のチームに分かれて開発を行います。 自身もチームに所属して設計、実装、テスト、デリバリーまで一気通貫で進めます。 【面白みや魅力】 ・生成 AI を活用した機能開発に注力しており、企画、PoC から機能実装まで携われます! ・将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています! ・もちろん今後新規プロダクト開発に携わることも可能! デジタルマーケティングを追求する当社が開発した ■■■『EmmaTools』とは?■■■ SEOに強いコンテンツ(記事)を作りたいメディア運用者、ディレクター、ライター向けのAI搭載型ライティング支援ツールです。 SEO記事の品質を自動で分析し、スコアを可視化。 AIによる文章の自動生成でコンテンツ作成を効率化し、上位表示の可能性を高めます。 初心者でも良質なコンテンツ作成が可能です。 生成 AI を活用した機能開発に注力しており、AI とのコラボレーションによるコンテンツライティングを確立し、より高品質なコンテンツをより速く作成することに挑戦しています。 将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています。 ★「2023年度グッドデザイン賞」を受賞
案件の必須スキル
・Python、PHP、TypeScriptのいずれかを用いた開発経験(1年以上) ・MySQL、PostgreSQL等のRDBを用いたシステムの開発経験 ・バックエンドエンジニアとしての実務経験(3年以上)
【具体的な仕事内容】 自社プロダクト『EmmaTools』 の開発、運用を行っていただきます。 ・自然言語処理を活用した SEO に関わるデータ収集・分析機能の開発 ・LLM を活用したコンテンツ作成支援機能の開発 ・開発のロードマップやアクションプランの策定(開発、計画、アサイン等) ロードマップ策定後は2、3名のチームに分かれて開発を行います。 自身もチームに所属して設計、実装、テスト、デリバリーまで一気通貫で進めます。 【面白みや魅力】 ・生成 AI を活用した機能開発に注力しており、企画、PoC から機能実装まで携われます! ・将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています! ・もちろん今後新規プロダクト開発に携わることも可能! デジタルマーケティングを追求する当社が開発した ■■■『EmmaTools』とは?■■■ SEOに強いコンテンツ(記事)を作りたいメディア運用者、ディレクター、ライター向けのAI搭載型ライティング支援ツールです。 SEO記事の品質を自動で分析し、スコアを可視化。 AIによる文章の自動生成でコンテンツ作成を効率化し、上位表示の可能性を高めます。 初心者でも良質なコンテンツ作成が可能です。 生成 AI を活用した機能開発に注力しており、AI とのコラボレーションによるコンテンツライティングを確立し、より高品質なコンテンツをより速く作成することに挑戦しています。 将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています。 ★「2023年度グッドデザイン賞」を受賞
案件の必須スキル
・PHP、TypeScriptのいずれかを用いた開発経験(1年以上) ・MySQL、PostgreSQL等のRDBを用いたシステムの開発経験 ・フロントエンジニアとしての実務経験(3年以上)
フルAWS利用のデータ分析・機械学習サービスの設計、構築をご担当いただきます。 設計工程より元請社員参画済~構築工程より参画を想定~その後試験工程を実施し、リリース予定です。 フルAWSサービスを活用したシステム構築案件となり、今後、顧客サービス展開の拡充で体制化を狙う案件です。 ※面談は弊社同席で1回+顧客顔合わせ になります。
案件の必須スキル
AWS基本サービスの設計、構築経験 SageMakerの知見があればベターですが、参画後の学習でも問題ないです。
同社は生体認証、体型認証、行動認証などを自社サービスとして展開している企業です。 今回はPythonを用いた顔認証による本人確認サービスの開発に携わって頂きます。 金融機関を中心とした顧客企業に対して、実装する機械学習アルゴリズムの開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・機械学習を伴うAPIの実装 ・機械学習のサーバーサイド推論APIの実装 ・機械学習コードの実装・高速化・パイプライン構築 【技術環境】 ・言語:Python ・CI/CD:CircleCI、GitHub Actions、AWS CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・インフラ:AWS、Terraform、Docker ・ストレージ:Amazon Aurora (MySQL)、Amazon DynamoDB、S3 ・モニタリング:Airbrake、AWS CloudWatch、Datadog ・AWS:API Gateway、CloudFront、CloudTrail、Direct Connect、ECS、ECR、Fargate、EC2、GuardDuty、KMS、Kinesis Firehose、Lambda、Route 53、SNS、SQS、Transfer for SFTP、WAF ・その他ツール:Github、Slack、JIRA、Confluence、Zeplin、Miro
案件の必須スキル
【必須】 ・Pythonでの開発経験 ・AWSを用いた開発/運用経験 ・チームでの開発経験 ・CI/CD環境の構築経験 ・何らかの機械学習を試してみたことがある(個人でも可) 【尚良】 ・NumPy、pandas、sklearn、matplotlib、OpenCV 等一通りの画像処理・機械学習に関連する開発経験 ・Pytorch 他深層学習ライブラリを用いた開発経験 ・Pytorch lightning の開発経験 ・AWS Sagemaker の経験 ・DevOps 周りの経験 (AWS CodePipeline/AWS StepFunctions/Terraform) ・エンジニアとしての経験3年以上 【求める人物像】 ・弊社のビジョンへ共感がある方 ・個人情報保護・情報セキュリティに関する意識があり、責任感を持って行動できる方 ・丁寧に建設的に議論ができる方 ・素直で技術が好きな方
通信キャリア会員向けECを運営しているグループ子会社でのデータ基盤構築 ・基盤構築:事業要請に応じたデータレイク,データウェハウス,マートの実装,テスト ・データ連携案件管理:データ供給元からデータ利用者のために日程調整や管理業務 開発環境: ・AWS:Glue, Lambda, StepFunctions, Redshift, Redshift Spectrum, IAM, SageMaker, S3, EC2, CodePipeline, CodeDeploy ・GCP:BigQuery, GCS, CloudFunction, CloudComposer, ・DB:Redshift,PostgreSQL,Oracle,MySQL ・リポジトリ:Github Enterprise,CodeCommit ・コラボレーションツール:JIRA, Confluence, Backlog ・コミュニケーションツール:Slack,G Suite
案件の必須スキル
・SQLを理解し,DDLやDMLを使いこなせること(最低でもGROUP BY,HAVING句が使用できる) ・pythonを用いたコーディング経験が1年以上(C#, javaなどの高級言語での経験でも可) ・AWS Redshift,Glue,Lambda等を用いた分析環境構築・運用経験が1年以上
通信系企業にてPython+AWSを活用したシステム開発に携わっていただきます。 ・Webフロントエンド(S3、CloudFront、API Gateway、AWS Cognito、AWS WAF) ・Webバックエンド構築(API Gateway、Lambda) ・AWS CDKによるリソース構築 ・データパイプライン構築 (StepFunctions、Lambda、Glue、EMR) ・MLOpsパイプライン構築 (SageMaker Studio、SageMaker Pipelines) Python
案件の必須スキル
・Pythonでの開発経験:3年以上 ・AWSの知識:3年以上 ・CodeCommit ・CodeBuild ・CodeDeploy ・CodePipeline ・VPC(SG等含む) ・ELB ・DXGW ・RDS ・Route53 ・ECR ・ECS ・Fargate ・S3 ・SSM ・CloudWatch
学生向け就活プラットフォームにおける機械学習、MA構築、レコメンド機能開発をご担当いただきます。 2017年11月に本リリースを完了して、順調にサービスがスケールしております。 ユーザデータが集まってきており、将来に向けて、データドリブンでビジネスを展開していくための基盤構築から ご担当いただきます。 企画からご参画いただき、MVP策定、技術選定、構築、ローンチまでを0ベースで一緒にやっていただける方を募集しております。 アジャイル(スクラム)を採用しており、プロダクトオーナーを含め、チーム一体でプロダクトを構築しています。 【開発環境】 ・AWS ・AWS各種サービス(Lambda/SQS/SES/Cognito/Dynamo/ESS/S3他) →今回の開発では、SageMaker、Redshift、Glueの利用を想定 ・管理ツール:Gitlab ・その他:ビルド自動化、CI環境 Python,AWS
案件の必須スキル
・学生時代に統計学を専攻していた方 ・Webサービスでの経験1年以上 ・NoSQLの経験 ・AWS等の環境利用したプロジェクトの経験 ・Pythonでの実装経験
【クラウドエンジニア】 グロースハック思考でマーケティングとエンジニアリングを横断し、 ①SEOマーケティングSaaS ②HRアプリ ③WEBメディア など複数サービスを担当していただきます。 また、将来的には社内を横断するプラットフォーム責任者になっていただきたいと考えております。 ご自身のご経験や強みを活かし、当社を次のステージへ導いてくださる方とお会いできることを楽しみにしています。 【業務内容】 ・自社プロダクトのデータ分析、基盤の設計、クラウド開発 ・Webメディアのクラウド開発、運用 ・新規事業のクラウド基盤の構築 ・ベトナム支社との連携業務 ・Webアプリとスマホアプリにおけるクラウドの基本的なアーキテクチャの構築 ・AWSの設計や技術選定、サービス運用 等
案件の必須スキル
・Linuxのサーバ構築と運用経験 ・AWS/GCP等のクラウドを利用したシステムの構築、運用経験 ・システム開発実務経験3年以上 ※上記に加えて、以下いずれか1つ以上の経験 ・CI/CDの構築と運用経験 ・クラウドを用いたデータ分析基盤の構築と運用経験 ・IaCの構築経験 ・監視基盤/検索エンジンの構築経験 ・ETL処理の構築経験
【具体的な仕事内容】 自社プロダクト『EmmaTools』 の開発、運用を行っていただきます。 ・自然言語処理を活用した SEO に関わるデータ収集・分析機能の開発 ・LLM を活用したコンテンツ作成支援機能の開発 ・開発のロードマップやアクションプランの策定(開発、計画、アサイン等) ロードマップ策定後は2、3名のチームに分かれて開発を行います。 自身もチームに所属して設計、実装、テスト、デリバリーまで一気通貫で進めます。 【面白みや魅力】 ・生成 AI を活用した機能開発に注力しており、企画、PoC から機能実装まで携われます! ・将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています! ・もちろん今後新規プロダクト開発に携わることも可能! デジタルマーケティングを追求する当社が開発した ■■■『EmmaTools』とは?■■■ SEOに強いコンテンツ(記事)を作りたいメディア運用者、ディレクター、ライター向けのAI搭載型ライティング支援ツールです。 SEO記事の品質を自動で分析し、スコアを可視化。 AIによる文章の自動生成でコンテンツ作成を効率化し、上位表示の可能性を高めます。 初心者でも良質なコンテンツ作成が可能です。 生成 AI を活用した機能開発に注力しており、AI とのコラボレーションによるコンテンツライティングを確立し、より高品質なコンテンツをより速く作成することに挑戦しています。 将来は SNS や動画を含むマルチモーダルなコンテンツにも対応し、書き手の知恵や体験をさまざまなメディアで配信できる世界を実現したいと考えています。 ★「2023年度グッドデザイン賞」を受賞
案件の必須スキル
・Python、PHP、TypeScriptのいずれかを用いた開発経験(1年以上) ・MySQL、PostgreSQL等のRDBを用いたシステムの開発経験 ・エンジニアとしての実務経験(3年以上)
★エンジニア実務経験2年以上 / 直近で実務経験のある方が対象の案件です!!★ ■概要 IoT製品とAWS上のデータ分析基盤を活用し、PoC(概念実証)を経てシステムの設計・構築を支援します。AWSの各種サービスを利用したインフラ設計・構築や、データ分析技術を活かしたシステム開発を担当します。 ■具体的な業務内容 ・AWS(VPC、EC2、Lambda、DynamoDB、S3など)を活用したインフラ設計・構築 ・IoTデータの収集・分析基盤の開発 ・Pythonを活用したデータ解析および可視化(matplotlibなど) ・KinesisやSageMakerを活用した機械学習環境の構築 ・新技術の習得および導入に向けた技術調査
案件の必須スキル
・AWS経験+何かしらのインフラの設計、構築経験 ・Linux経験
【20 代から40 代の方が活躍中!】 ※週4日~OK案件です! ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です! ■概要 ゲーム事業における分析基盤の開発および運用を担当するデータエンジニアの案件です。BigQueryやApache Airflowなどのツールを使用し、設計から運用まで裁量を持って進めていただきます。PHP(Laravel)の開発経験が求められます。 ■具体的な業務内容 ・ゲーム事業の分析基盤の設計、構築、運用 ・BigQueryやApache Airflowを使用したデータ分析基盤の開発 ・PHP(Laravel)を用いたWebアプリケーションの開発 ・インフラ担当者や企画担当者との連携および進行管理 ・システム全体の設計および運用の対応 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・PythonまたはPHPを使用したアプリケーションの開発経験 ・一般的なミドルウェアの基礎知識 ・MySQL/NoSQLを利用した開発経験 ・インフラ/DevOpsを含めたシステム全体の設計/構築/運用経験 ・GCP/AWSを使用した開発経験 ・k8s、Dockerを使用した開発経験 ・BigQuery、Amazon Redshift、Apache Hadoopなどを使用したデータ分析基盤の開発経験
【20 代から40 代の方が活躍中!】 ※週4日~OK案件です! ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です! ■概要 新サービスの設計において、データ分析に関連する業務を担当します。ETLの実行や顧客理解のための探索的データ分析(EDA)、事業利益の分析、データの可視化など、多岐にわたるデータ関連業務を行います。 ■具体的な業務内容 ・データ分析のためのETL処理 ・顧客理解のための探索的データ分析(EDA) ・事業利益の分析および指標生成 ・データの可視化および報告書作成 ・需要予測に関する課題特定および特徴量の抽出 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・SQLを用いたデータ抽出の経験 ・Python/Jupyterによるデータ処理の経験
製造業や金融業等の幅広い領域のBtoBマッチングサービスの開発/運営を行う企業にて、AWSの設計/構築/運用をご担当頂きます。 主な作業内容は、EC2上のMongoDB→AmazonDocumentDBへの移植や、EC2インスタンスの夜間停止など、細々としたAWS関連タスクをご担当頂く予定です。 技術顧問にRubyの創始者のまつもとゆきひろ さんを迎えており、社内のエンジニアの意欲も高い現場です。 【技術環境】 サーバー:Ruby on Rails (6系) フロント:JavaScript (Vue.js/jQuery)、TypeScript DB:MongoDB、AmazonDocumentDB インフラ:AWS (EC2/RDS/VPC/S3/CloudWatch/Route53/Cloudfront/Elasticache/SES/SystemsManager/SageMaker/lamdba/AWS WAF) その他:Gitlab、Rspec、JIRA、Slack
案件の必須スキル
【必須】 ・AWS (EC2/RDS/VPC/S3/CloudWatch/Route53)への基本的な理解 【尚良】 ・AWS (Cloudfront/Elasticache/SES/SystemsManager/SageMaker/lamdba/AWS WAF)への基本的な理解 ・AWS (DocumentDB/Elasticsearch/ECS/AWS Shield/Cloudformation)への基本的な理解 ・Terraform/Ansible/Jenkins/GitlabCI/CircleCI/DeepSecurityManagerへの基本的な理解
※エンジニアとしての実務経験が2年以上ある方が対象の案件です!! ■概要 ゲーム事業の分析基盤の開発および運用を担当します。BigQueryやCloudComposerなどのマネージドサービスを用いて、設計から運用までを一貫して担い、ゲームデータを活用した意思決定を支援する重要な基盤を構築します。データアナリストやインフラ担当者と連携して課題解決に取り組みます。 ■具体的な業務内容 ・BigQueryを利用した分析基盤およびデータパイプラインの開発・運用 ・BIツールの開発および運用 ・データアナリストとの連携による事業課題解決 ・インフラやDevOpsの設計、構築および運用支援 ・CloudComposerを活用したデータ処理フローの設計と実装
案件の必須スキル
以下の項目において1年以上の業務経験/知識またはそれに準ずる実績があること。 ▼データエンジニアリング ・Pythonを使用したアプリケーションの開発経験 ・一般的なミドルウェアの基礎知識 ・MySQL/NoSQLを利用した開発経験 ・インフラ/DevOpsを含めたシステム全体の設計/構築/運用経験
ショピング×SNSで買い物をシェアする新感覚の注目ECアプリの開発です。 累計300万ダウンロード突破し、ここから更にサービスを拡大するために開発力強化いたします。 今回は、MLエンジニアとして、機械学習の活用においてエンジニアリング面をリードしていただきます。 基盤構築から機械学習モデルの作成を通じ、会社のビジョンの実現を目指します。 【業務内容】 Business Analysis、Statisticsといった専門性を持つデータチームのメンバーと以下の業務を行っていただきます。 ・機械学習基盤の設計と構築(Training pipeline, Serving, Monitoring など) ・機械学習を用いたプロダクトの設計・開発 ・運用フロー、実験管理の自動化・効率化 ・システムの信頼性 / 品質の向上 【開発環境】 ・開発言語: Python ・インフラ: Google Cloud ・分析・モニタリング基盤: BigQuery, Tableau, Looker Studio ・その他: Crashlytics, Docker, GitHub, Terraform, Slack, Figma, Notion
案件の必須スキル
・レコメンドシステムの開発・運用経験(提示されたパーソナライズ要件を基に、設計、実装、パイプライン構築などのいずれかに携わった経験) ・Google Cloud or AWSでのML領域の開発・運用経験(Bigquery, VertexAI, SageMakerなど) ・メガベンチャーもしくはスタートアップでの就業経験 ・フルリモートではあるが、月1回程度の出社であれば問題ない方
医療に関わる健康管理システムなどの開発をお任せします。 自社ヘルスケアサービスの開発への参画をお願いします。 ・企業向け/健診機関向けヘルスケアSaaS(PHP*PostgreSQL*AWS) ・AIによる画像認識サービスの開発(AWS* Sagemaker*Python) ご応募いただいた方のスキルによって、以下のような職務を想定しています。 ・PHPによるヘルスケア業務アプリ開発 ・上記に付随する、スマホ向けサービスの開発 ・健康診断に関する業務知識の吸収 ・ヘルスケアSaaSの基盤となるクラウドインフラの運用(AWS) ・画像認識を中心としたAIエンジン開発
案件の必須スキル
・Javascriptでの開発経験3年以上 ・PHP(Laravel)での開発経験5年以上
就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。・AmazonSageMakerを用いたモデル開発・LLM(生成系AI)を用いたモデル開発 etc...
案件の必須スキル
Amazon SageMakerを用いたモデル開発経験 LLM(生成系AI)を用いたモデル開発経験 AWS知見
スマートシティ実証におけるAIソリューションの開発・検証業務
案件の必須スキル
・AI/MLフレームワークやライブラリ(Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch など)の使用経験 ・Docker、AWS ECS/AKS などのコンテナシステムを利用したモデルコンテナ化の経験 ・Jupyter Notebooksを用いたクイックモデルプロトタイピングの経験 ・分析モデルの精度検証、精度チューニングの経験 ・AWS Sagemakerなどのクラウドベースの AI/ML プラットフォームの経験
以下のような課題に対し、ドローンによる自動化/効率化に取り組んでいます。 ・物流、建設等の時間外労働時間が規制される2024年問題 ・橋梁、電力鉄塔、道路等の社会インフラの老朽化と20240年の労働人口20%減少 産業用ドローンで撮影した動画/静止画を様々な領域で活用するWEBアプリケーション開発を行うための、全体アーキテクチャの設計/開発/実装を行って頂きます。 アプリケーションはサービス領域ごとに複数存在し、AWS上でそれらをシームレスに連携できるアーキテクチャデザインをお願いします。 主なアプリケーション 認証基盤(OIDC) インフラ点検アプリケーション(鉄塔等、インフラ点検用) ポート付ドローン連携アプリケーション(警備、巡視等、遠隔監視用) 開発チームは2つあり、それぞれのアプリケーション開発を担当していますが、今回募集するアーキテクトチームは両チーム横断で全体アーキテクチャの設計を担当頂きます。 直近は、ドローンからのStreaming映像を元にリアルタイム解析を行う基盤構築を担当頂く予定です。
案件の必須スキル
必須資格 ・AWS Certified Solutions Architect - Professional ・AWS Certified Machine Learning ・基本情報技術者試験 ※上記全ての資格を保有されていない場合、お見送りとさせて頂きます。 必須スキル ◎AWS実務利用経験 5年以上 (Serverlessでの開発) ◎Webアプリケーション(サーバーサイド)開発経験 5年以上 ★OIDCを用いた認証システム開発経験(クライアント側ではなく、ID プロバイダ側の構築経験。構築済ですが保守作業が必要のため) ◎システム全体アーキテクチャ設計経験 ◎テスト設計経験 ◎パフォーマンスチューニング経験 ★Cognito開発経験 ◎TypeScript 3年以上 ◎Python 3年以上 ◎CI/CD環境構築経験 ◎RDBMSを利用した開発経験 ◎NoSQLを利用した開発経験 ◎Docker利用経験 ◎ネットワークとセキュリティの基本知識 ★映像データStreamingの技術を利用した開発経験 ◎印:募集枠2名共に必須とするスキル ★印:募集枠2名の内、どちらかが必須とするスキル
医療に関わる健康管理システムなどの開発をお任せします。 自社ヘルスケアサービスの開発への参画をお願いします。 ・企業向け/健診機関向けヘルスケアSaaS(PHP*PostgreSQL*AWS) ・AIによる画像認識サービスの開発(AWS*Sagemaker*Python) ご応募いただいた方のスキルによって、以下のような職務を想定しています。 ・PHPによるヘルスケア業務アプリ開発 ・上記に付随する、スマホ向けサービスの開発 ・健康診断に関する業務知識の吸収 ・ヘルスケアSaaSの基盤となるクラウドインフラの運用(AWS) ・画像認識を中心としたAIエンジン開発
案件の必須スキル
・PHP(Laravel)での開発経験5年以上
医療に関わる健康管理システムなどの開発をお任せします。 自社ヘルスケアサービスの開発への参画をお願いします。 ・企業向け/健診機関向けヘルスケアSaaS(PHP*PostgreSQL*AWS) ・AIによる画像認識サービスの開発(AWS*Sagemaker*Python) ご応募いただいた方のスキルによって、以下のような職務を想定しています。 ・PHPによるヘルスケア業務アプリ開発 ・上記に付随する、スマホ向けサービスの開発 ・健康診断に関する業務知識の吸収 ・ヘルスケアSaaSの基盤となるクラウドインフラの運用(AWS) ・画像認識を中心としたAIエンジン開発
案件の必須スキル
・Javascriptでの開発経験5年以上
ブロックチェーンゲーム開発/運用業務全般・NFTを売買するマーケットプレイス(dapps)開発・メタバースゲームにおけるゲーム管理ツールの開発/運用業務全般・メタバースゲームにおけるポータルサイトの開発/運用業務全般・インフラ構築/運用業務全般
案件の必須スキル
・ゲーム案件の実務経験 ・バックエンド開発におけるフレームワーク経験RubyonRails,django,nodejs,php等の実務経験4年以上 ・AWS/GCPを利用した実務経験2年以上 ・Webサーバ/RDBMSの知識 ・設計 ・開発経験3年以上 ・SVN、Gitなどのバージョン管理システムの使用経験 ・Web3/ブロックチェーン技術に興味 ・関心があり、積極的にスキル ・ノウハウの習得ができること
■業務内容 クライアント/プロジェクト:大手自動車部品メーカー様のMLOps基板構築PJT 大手自動車部品メーカー様の主に画像データをMLOpsで利用できるデータセットとして管理する基盤の構築するプロジェクトでエンジニアを募集してます。 顧客の要望に応じ、データを加工しデータを用意したり、それに伴うデータベースの構築などご担当いただきます。 また直近ではDWHの移行などの作業もございます。 ・プロジェクトチーム体制 …5名(エンジニア x4) +顧客PM ・開発形式:アジャイル ・開発環境 ▼使用言語 ・Python言語 ▼使用ツール ・AWS (Sagemaker、Lambda、SQS、ECS、step functions、DocumentDBなど) ・snowflake ・IaC (Terraform)
案件の必須スキル
・AWS上での開発経験 ・Python開発経験 ・Git操作が一通りできること ・DataBase(RDB)を活用したアプリケーションの開発経験 ・IaC(Terraformなど)を使用してクラウドインフラの使用経験 ・使ったことのない技術に関するキャッチアップ力
AWS基盤構築、システム開発、新技術の検証。主にPythonを利用したバックエンド開発やAWSインフラの設計、構築、ML(マシーンラーニング)モジュールを利用したシステムの構築、新技術に関する技術調査、レポート作成などの作業を担当。
案件の必須スキル
-AWSインフラの環境構築、開発経験 -Pythonでの開発経験 -要件定義・設計の経験
募集背景 各産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行うAIベンダー内でリソースが不足しています。 2つの案件にアサイン予定です。 ■案件説明 案件1 ・カメラから取得したデータをAIを解析し、DBに格納するAPI開発。 ・DBに蓄積したデータをレポート出力するAPI開発 案件2 ・カメラから取得したデータをAIを解析し、ストレージに格納するAPI開発。 ・ストレージに蓄積した動画一覧・動画本体をダウンロードするAPI開発 ■業務内容・期待役割 ・要件定義-テストまで担当いただく想定です。 ・クライアントコミュニケーションはクライアント側で対応する想定です。 ・エンジニアの領域的には下記 ・バックエンドエンジニア ・インフラエンジニア
案件の必須スキル
・AWSインフラ設計構築経験(数年のS3, Dynamo,RDS, lambdaなどを使ったデータ保管・連携周りの経験) ・バックエンド開発経験(数年のDB論理設計, ストレージ設計, API設計&開発経験) ・スケジュールを意識しつつ、自走して開発できる方
・SageMakerを使用した機械学習 ・AWSのベストプラクティスに向けた顧客との検討 ・SageMaker有識者として他メンバーのフォロー 【概要】 某地方銀行向けに法人融資(審査)を機械学習で自動化するプロジェクトです。 現在はモデルを作成し中小企業から依頼があった際に融資の判断や金利額の算出を自動化していますが、 追々はモデルの作成まで機械学習により自動化したいと考えています。 一昨年から開始したプロジェクトでフェーズ1の工程を終えたところではあるものの、 機械学習で使用しているSageMakerの有識者不在により苦戦しているため このあたりの知見をフォローしていただける方を募集します。
案件の必須スキル
・顧客とシステムに関して議論を行ったご経験 ・SageMakerを使用するPJでのご経験
弊社最初のプロダクトである、鉄スクラップ解析アプリケーションに搭載されるAIのモデルをAIチームと協業しながら、パイプラインを構築し、本番環境でモデルのトレーニング、テスト、デプロイ、配信、監視、保守、運用を担当いただきます。もちろんチームと相談して分担はしますが、データ収集、前処理といったデータエンジニア領域での活躍も期待しております。1人目のMLOpsエンジニアとして技術選定はもちろんチームの開発スタイルを形作るところからお任せさせていただきます。将来的にCTOやEM等のポジションを目指すことも期待しています。 まだまだ出来上がった製品ではなく、ユーザーと近い距離で開発をすることができることも魅力の一つです。
案件の必須スキル
– MLOps、SREに関連した業務開発経験 – Docker等のコンテナ技術の基礎的知識 – Git / GitHubを利用したチーム開発経験 – AWS等のクラウドシステムを利用した開発経験
通信キャリアのWEBターゲティング広告の配信をサポートするチームで、以下の業務に携わっていただきます。 少数チームなので業務の幅が広く、上からの指示に従うだけではなく自主性をもって業務に取り組んでいただける環境です。 詳 細: ・ターゲティング広告に使用する顧客リストの抽出 ・上記に伴う汎用データマートの作成および基礎分析 ・ビジネスユニット向けのご提案資料作成とそれに伴う分析 ・RPA等を利用したチーム内の業務効率化 ※業務理解のため一定期間、広告の配信設定作業もお願いいたします。 別途上レクチャーを実施させていただきますので、経験不問です。 役 割:分析作業要員 ・チームリーダーの指示に基づいて分析作業を実施していただきます。 ・簡単な内容の案件に関しては、要件定義→分析設計→分析作業→レポーティングの全工程を担当していただく可能性があります。
案件の必須スキル
①SQLの経験 -基本的な文法を理解しており(※)、かつ1年以上の業務経験がある ※データの抽出/結合/CASE式等を使用した条件分岐等 -簡易的なDFD(Data Flow Diagram)を元にコーディングできる。 ②Pythonの経験 -Pandasを利用したデータの取り込み~集計までをコーディングした経験がある -Jupyter LabまたはJupyter notebookを利用してコーディングした経験がある -簡単なもので構わないので、何かしらの処理をモジュール化したことがある ③以下のうち、どちらか1つでも業務で利用した経験があること ・クラウドベースの分析用DWH(Snowflakeだと尚可) ・Amazon Sagemaker ④ ・抽出するデータの要件定義ができる -顧客の要望をヒアリング&すり合わせができる ・所属チーム外の方とのコミュニケーションが多いことに忌避感がない
【案件内容】 需要予測クラウドサービス製品顧客が保有しているデータを、クラウド上にアップロードしAI解析を用いて需要予測を行っている案件。【作業内容】 次期フェーズの新たな予測モデルの開発に従事するデータサイエンティスト/実装技術者。・現在の実装されているモデルの改修・改善・実績データの分析解析からの、新たなモデル探索/開発※モデル開発に関しては、現行メンバーとの共同作業となります。
案件の必須スキル
・AWS Sage Maker ・AWS Lambda ※AWSマネージドサービスを精通していること ・Python ・AI予測のチューニング(クレンジング・マイニング) ・React/Vue.jsのUI開発実務経験 ・AIのオープンライブラリの実務経験
概要: 需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。 SageMakerの実装を進めていただきます。 依頼内容: 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。Training/Inferenceパイプラインコードの作成CI/CD環境の構築その他追加作業 環境: SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit
案件の必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発)) ・SageMakerを含むAWSでのMLops構築経験
当社ではソーシャル経済メディアを提供しています。『経済を、もっとおもしろく。』をミッションにした、経済ニュースを業界人や専門家のコメントとあわせて読むことができるサービスです。国内外100メディアのニュースのほか、当社編集部が作成するオリジナル記事も配信しています。 ■業務内容 ・開発者がより高速に開発できるための開発環境の改善 ・CI/CDやデプロイパイプラインの改善 ・プッシュ通知によるスパイクアクセスを捌きつつコストも最小化するアプリケーションとDBのクラスタ構築 ・開発速度を低下させないクラウドインフラの権限管理とセキュリティの改善 ・たとえシステム障害が起こってもユーザー影響を最小化するための監視と冗長化の改善 ・本番環境と開発環境のネットワーク設計 ■主な利用技術 ・Amazon Web Service ・ECS (Fargate), EC2, SageMaker, Lambda ・Aurora, DynamoDB, ElastiCache, SQS, Kinesis, Redshift ・Java, Kotlin, Python ・CDK ■こういった方を歓迎しています! ・技術が大好きな方 ・何事にもチャレンジ精神があり、成長意欲の高い方 ・世界一のサービスを創る気概のある方 ・前向きでオープンなコミュニケーションをとり、フラットな組織で柔軟な行動を取れる方 ・新たな文化を積極的に生みだし、組織をステップアップさせる力のある方 ◎当社ではさまざまなサービス展開を行っており、これらをプロダクト開発で支えていただける、エンジニアの方を募集いたします。プロダクトチームは、各サービスに紐づくかたちでチーム編成がされており、ビジネス開発メンバーと一体となって、事業推進を進めているチームです!
案件の必須スキル
・Infrastructure as Code(AWS CDK, CloudFormation, Terraform等)を用いたクラウド環境の実務経験 ・本番運用中のシステムを止めずにインフラの改善をした経験
■募集背景 私たちが運営しているメディアプラットフォームは、1日あたりの記事投稿数が4万を超える規模に成長しており、多くのクリエイターの方々の活躍の場としてご利用頂いております。 2022年12月には東証グロース市場への上場を果たし、同じタイミングでプロダクトのリブランディングを実施しました。さらに成長させるために、私たちは次の事業フェーズに進んでいます。 ユーザー数、トラフィックの増加に伴い、機械学習関連の課題は変化してきています。 機械学習を用いたモデル開発だけでなく、クリエイターのためのメディアプラットフォームとして、 ゼロベースでの課題発見から設計・開発まで、一気通貫にシステムの構築と運用を期待しています。 課題解決の起点としては現在稼働しているシステムの改修がメインとなりますが、課題によってはシステムの再構築や、それに必要なオペレーション関連の設計、チーム編成の提案まで実施頂く可能性もあります。 ■職務内容 機械学習チームでは「“だれもが創作をはじめ、続けられるようにする“というミッションの実現に対して機械学習が有機的に結びつくカイゼンをあらゆる手段を用いて推し進めていく」というミッションを掲げています。 ・目標を達成するために必要な機械学習および、要素技術を用いたプロダクトの要件定義 ・必要なプロトタイプモデル開発および評価 ・プロトタイプにもとづくプロダクション環境でのMLパイプラインの構築 ・デプロイしたモデルを組み込んだプロダクトの監視およびA/Bテスト 【機械学習チームで取り組むプロジェクト例】 ・ユーザの行動履歴やコンテンツの情報から適切なコンテンツを提示する推薦エンジンの開発・改善 ・記事の文章、漫画やイラストなどの画像等、コンテンツを適切な粒度で区分けする分類エンジンの開発・改善 ・記事の出し分けを適切に行うための記事評価エンジンの開発・改善 ・プラットフォームに対して悪意のある行動を行うユーザを検出するエンジンの開発・改善 ・AIアシスタント機能の開発 ・LLMを用いたコンテンツ理解と推薦エンジンの開発 これらのプロジェクトにおいて機械学習モデルの開発及び評価、学習のための一連のパイプライン開発、および要素技術を活用したシステム開発に関して主に携わっていただきます。 ■開発環境について 【Python】 MLエンジンの開発は言語として主にPythonを使用しています。 ライブラリに関してはPyTorch, scikit-learn, fastText等タスクに応じて適切に選択できます。 【AWS】 インフラはAWSを使っており、MLでは主にAmazon SageMaker、AWS Step Functions、Python CDKを中心としたエコシステムを構築しています。データの保存にはAmazon S3、MySQL(Amazon Aurora)、Amazon DynamoDBなどを用途に応じて選択しています。 【Docker】 Amazon SageMakerおよびローカル環境でのアルゴリズム開発ではDockerを用いて環境を構築しています。 <その他社内で使われている技術スタック> ・開発言語: Ruby、Python、Go、JavaScript、TypeScriptなど ・フレームワーク: Ruby on Rails、Nuxt.js、Next.js、Flaskなど ・データベース: MySQL、PostgreSQL、Redis、DynamoDBなど ・CI/CD: Circle CI、GitHub Actions、Cloud Buildなど ・DWH: Snowflake
案件の必須スキル
・Pythonの実務経験5年以上 ・機械学習関連のAPIや、サードパーティ製のライブラリを用いたソフトウェア開発を業務で行った実績 ・MLパイプラインの構築やMLモデルのサービングの実務経験が1年以上ある方 ・IaCを業務で利用した実績 ・AWSを実務で利用した実績 ・ML関連の技術を用いた開発チームをマネジメントした経験、もしくは立ち上げた経験 ・MLを利用したプロジェクトのKPI設定、開発ロードマップの設定経験
■会社概要 ドローンを活用し様々な社会課題を解決するソリューションを提供している会社です。 以下のような課題に対し、ドローンによる自動化/効率化に取り組んでいます。 ・物流、建設等の時間外労働時間が規制される2024年問題 ・橋梁、電力鉄塔、道路等の社会インフラの老朽化と20240年の労働人口20%減少 ■職務内容 産業用ドローンで撮影した動画/静止画を様々な領域で活用するWEBアプリケーション開発を行うための、全体アーキテクチャの設計/開発/実装を行って頂きます。 アプリケーションはサービス領域ごとに複数存在し、AWS上でそれらをシームレスに連携できるアーキテクチャデザインをお願いします。 開発チームは2つあり、それぞれのアプリケーション開発を担当していますが、今回募集するアーキテクトチームは両チーム横断で全体アーキテクチャの設計を担当頂きます。 直近は、ドローンからのStreaming映像を元にリアルタイム解析を行う基盤構築を担当頂く予定です。 ■主なアプリケーション 認証基盤(OIDC) インフラ点検アプリケーション(鉄塔等、インフラ点検用) ポート付ドローン連携アプリケーション(警備、巡視等、遠隔監視用) ■チーム構成 11-20名 ■開発環境 【言語】Typescript、Python 【フレームワーク】SeverlessFramework 【データベース】MySQL/DynamoDB 【インフラ】AWS 【ツール】JIRA/Confluence/GITHUB/Slack ■募集背景 現在、全体アーキ設計のリード役が1名おりますが、サービス領域拡大に伴いメンバーを増員致します。 ■開発手法⇥ スクラム
案件の必須スキル
必須資格 ・AWS Certified Solutions Architect - Professional ・AWS Certified Machine Learning ・基本情報技術者試験 ※上記全ての資格を保有されていない場合、お見送りとさせて頂きます。 ◎AWS実務利用経験 5年以上 (Serverlessでの開発) ◎Webアプリケーション(サーバーサイド)開発経験 5年以上 ★OIDCを用いた認証システム開発経験(クライアント側ではなく、ID プロバイダ側の構築経験。構築済ですが保守作業が必要のため) ◎システム全体アーキテクチャ設計経験 ◎テスト設計経験 ◎パフォーマンスチューニング経験 ★Cognito開発経験 ◎TypeScript 3年以上 ◎Python 3年以上 ◎CI/CD環境構築経験 ◎RDBMSを利用した開発経験 ◎NoSQLを利用した開発経験 ◎Docker利用経験 ◎ネットワークとセキュリティの基本知識 ★映像データStreamingの技術を利用した開発経験 ◎印:募集枠2名共に必須とするスキル ★印:募集枠2名の内、いづれかが必須とするスキル
■会社概要 ドローンを活用し様々な社会課題を解決するソリューションを提供している会社です。 以下のような課題に対し、ドローンによる自動化/効率化に取り組んでいます。 ・物流、建設等の時間外労働時間が規制される2024年問題 ・橋梁、電力鉄塔、道路等の社会インフラの老朽化と20240年の労働人口20%減少 ■職務内容 産業用ドローンで撮影した動画/静止画を様々な領域で活用するWEBアプリケーション開発を行うための、全体アーキテクチャの設計/開発/実装を行って頂きます。 アプリケーションはサービス領域ごとに複数存在し、AWS上でそれらをシームレスに連携できるアーキテクチャデザインをお願いします。 開発チームは2つあり、それぞれのアプリケーション開発を担当していますが、今回募集するアーキテクトチームは両チーム横断で全体アーキテクチャの設計を担当頂きます。 直近は、ドローンからのStreaming映像を元にリアルタイム解析を行う基盤構築を担当頂く予定です。 ■主なアプリケーション 認証基盤(OIDC) インフラ点検アプリケーション(鉄塔等、インフラ点検用) ポート付ドローン連携アプリケーション(警備、巡視等、遠隔監視用) ■チーム構成 11-20名 ■開発環境 【言語】Typescript、Python 【フレームワーク】SeverlessFramework 【データベース】MySQL/DynamoDB 【インフラ】AWS 【ツール】JIRA/Confluence/GITHUB/Slack ■募集背景 現在、全体アーキ設計のリード役が1名おりますが、サービス領域拡大に伴いメンバーを増員致します。 ■開発手法⇥ スクラム
案件の必須スキル
必須資格 ・AWS Certified Solutions Architect - Professional ・AWS Certified Machine Learning ・基本情報技術者試験 ※上記全ての資格を保有されていない場合、お見送りとさせて頂きます。 ◎AWS実務利用経験 5年以上 (Serverlessでの開発) ◎Webアプリケーション(サーバーサイド)開発経験 5年以上 ★OIDCを用いた認証システム開発経験(クライアント側ではなく、ID プロバイダ側の構築経験。構築済ですが保守作業が必要のため) ◎システム全体アーキテクチャ設計経験 ◎テスト設計経験 ◎パフォーマンスチューニング経験 ★Cognito開発経験 ◎TypeScript 3年以上 ◎Python 3年以上 ◎CI/CD環境構築経験 ◎RDBMSを利用した開発経験 ◎NoSQLを利用した開発経験 ◎Docker利用経験 ◎ネットワークとセキュリティの基本知識 ★映像データStreamingの技術を利用した開発経験 ◎印:募集枠2名共に必須とするスキル ★印:募集枠2名の内、いづれかが必須とするスキル
■案件概要 大手SIerの開発モダナイズチームにおいて、大手SIer社内の他事業部が実行しているプロジェクトに アーキテクトやコンサルタント・テックリードとして参画し、 フロントエンドのアーキテクチャ検討や設計などのご支援をいただける方を募集いたします。 同一かつ特定のプロジェクトに常時参画するのではなく、1つのプロジェクトに3ヶ月~12ヶ月程度参画し、 支援が終了次第、次のプロジェクトに参画するという動きを繰り返していただきます。 作業内容はプロジェクトによって変動しますが、概ね以下の作業のご対応をいただきます。 ・各種設計支援: - 各種方式設計(認証、セキュリティ、コンテンツ配信、ログ出力等のフロントエンドアプリに係る方式を想定) - 各種規約設計(UI規約、コーディング規約を想定) - その他設計(コンポーネント設計などSPA特有のものを想定) ・フロントAP基盤支援: - フロントアプリのAP基盤機能についての設計・実装 - 上記AP基盤機能を用いた実装サンプル作成 ・技術スタック選定/導入支援: - 言語・ランタイム(TypeScript,Node.js等) - フレームワーク・ライブラリ(UI,フロントサーバ,CSS等) - 開発ツール(ビルド,パッケージ管理,静的解析等) ・テスト支援: - フロントエンドアプリ向けテスト支援 ■必須スキル ・AWS基盤の設計および構築のご経験 ・Lambda, ECS, Opensearch, Bedrockのご経験または知見 ・Typescriptを用いた実装のご経験 ・React, Next.jsを用いた実装のご経験 ・テックリードまたはアーキテクトのご経験 ・経験のない技術や新しい技術に対して積極的にキャッチアップし、対応できる方 ・コミュニケーション能力の高い方 ・長期でご参画いただける方 ・勤怠に問題のない方 ・柔軟かつ主体的に動いていただける方 ■尚可要件 ・テスト自動化またはAIテストのご経験 ・Stepfunction, Cloudformation, Sagemakerのご経験または知見 ・RAGの精度向上に携わったご経験または知見 ・EmbedingやSearchなど各種モデルのチューニングのご経験または知見 ■その他条件: 作業期間:2024年12月 or 2025年1月 ~ 長期 作業時間:原則9:00~18:00 作業場所:エンド銀座オフィス常駐を希望(難しい場合は密なコミュニケーションが取れることを前提にリモート検討可) 募集人数:1名 月額単価:~100万円(スキル見合い) 時間精算:有り(時間幅:140h~180h) 面談回数:顧客WEB面談1回 案件商流:エンド情報子会社⇒大手SIer⇒弊社 支払周期:毎月月末締め翌々月10日支払い(40日サイト) 契約形態:準委任契約 再委託:貴社1社先までを希望
案件の必須スキル
■案件概要 大手SIerの開発モダナイズチームにおいて、大手SIer社内の他事業部が実行しているプロジェクトに アーキテクトやコンサルタント・テックリードとして参画し、 フロントエンドのアーキテクチャ検討や設計などのご支援をいただける方を募集いたします。 同一かつ特定のプロジェクトに常時参画するのではなく、1つのプロジェクトに3ヶ月~12ヶ月程度参画し、 支援が終了次第、次のプロジェクトに参画するという動きを繰り返していただきます。 作業内容はプロジェクトによって変動しますが、概ね以下の作業のご対応をいただきます。 ・各種設計支援: - 各種方式設計(認証、セキュリティ、コンテンツ配信、ログ出力等のフロントエンドアプリに係る方式を想定) - 各種規約設計(UI規約、コーディング規約を想定) - その他設計(コンポーネント設計などSPA特有のものを想定) ・フロントAP基盤支援: - フロントアプリのAP基盤機能についての設計・実装 - 上記AP基盤機能を用いた実装サンプル作成 ・技術スタック選定/導入支援: - 言語・ランタイム(TypeScript,Node.js等) - フレームワーク・ライブラリ(UI,フロントサーバ,CSS等) - 開発ツール(ビルド,パッケージ管理,静的解析等) ・テスト支援: - フロントエンドアプリ向けテスト支援 ■必須スキル ・AWS基盤の設計および構築のご経験 ・Lambda, ECS, Opensearch, Bedrockのご経験または知見 ・Typescriptを用いた実装のご経験 ・React, Next.jsを用いた実装のご経験 ・テックリードまたはアーキテクトのご経験 ・経験のない技術や新しい技術に対して積極的にキャッチアップし、対応できる方 ・コミュニケーション能力の高い方 ・長期でご参画いただける方 ・勤怠に問題のない方 ・柔軟かつ主体的に動いていただける方 ■尚可要件 ・テスト自動化またはAIテストのご経験 ・Stepfunction, Cloudformation, Sagemakerのご経験または知見 ・RAGの精度向上に携わったご経験または知見 ・EmbedingやSearchなど各種モデルのチューニングのご経験または知見 ■その他条件: 作業期間:2024年12月 or 2025年1月 ~ 長期 作業時間:原則9:00~18:00 作業場所:エンド銀座オフィス常駐を希望(難しい場合は密なコミュニケーションが取れることを前提にリモート検討可) 募集人数:1名 月額単価:~100万円(スキル見合い) 時間精算:有り(時間幅:140h~180h) 面談回数:顧客WEB面談1回 案件商流:エンド情報子会社⇒大手SIer⇒弊社 支払周期:毎月月末締め翌々月10日支払い(40日サイト) 契約形態:準委任契約 再委託:貴社1社先までを希望
◆案件概要: ・AWS SageMaker を活用した MLOps 基盤構築用のテンプレート(CloudFormation)および データパイプラインの資材を作成する作業です。 本作業では、将来的なお客様向けの MLOps 基盤構築に備え、テンプレートや 既存データパイプラインの移行手順※を整備することを目的としています。 ※本作業の想定ケースとして、別製品(ノーコード・ローコードツール)から 【AWS SageMaker】への移行を想定しています。 ◆作業内容: 1.AWS SageMaker の構築テンプレートの作成:構築手順の確立、CloudFormationの作成 2.既存データパイプラインの移行手順の確立:別製品(ノーコード・ローコードツール)で作成済みの データパイプラインを AWS SageMaker に移植・検証、手順の確立 3.手順書・技術ドキュメントの作成:構築テンプレートの説明や移行手順のドキュメント化 ※今回の募集は1. および3. のAWS 周りのドキュメント作成を主に期待するものとなっています。 ◆必須スキル: ・AWS SageMaker の構築経験 ◆尚可スキル: ・CloudFormationを使った構築経験 ・Python でのコーディング(可能であれば2. の作業のご支援も頂きたい) ◆その他条件: ・募集人数:1名 ・作業期間:1月~3月末 ・勤務場所:基本リモート (9割リモートで出社時豊洲) ・勤務時間:9:00-18:00 精算(140h-180h) ・単価 :90万円程度 ・面談回数:顧客WEB1回 ・案件商流:エンド⇒Sier⇒ARI ・契約形態:準委任契約 ・商流制限:貴社社員もしくは貴社契約個人事業主 ・備考 :外国籍不可
案件の必須スキル
◆案件概要: ・AWS SageMaker を活用した MLOps 基盤構築用のテンプレート(CloudFormation)および データパイプラインの資材を作成する作業です。 本作業では、将来的なお客様向けの MLOps 基盤構築に備え、テンプレートや 既存データパイプラインの移行手順※を整備することを目的としています。 ※本作業の想定ケースとして、別製品(ノーコード・ローコードツール)から 【AWS SageMaker】への移行を想定しています。 ◆作業内容: 1.AWS SageMaker の構築テンプレートの作成:構築手順の確立、CloudFormationの作成 2.既存データパイプラインの移行手順の確立:別製品(ノーコード・ローコードツール)で作成済みの データパイプラインを AWS SageMaker に移植・検証、手順の確立 3.手順書・技術ドキュメントの作成:構築テンプレートの説明や移行手順のドキュメント化 ※今回の募集は1. および3. のAWS 周りのドキュメント作成を主に期待するものとなっています。 ◆必須スキル: ・AWS SageMaker の構築経験 ◆尚可スキル: ・CloudFormationを使った構築経験 ・Python でのコーディング(可能であれば2. の作業のご支援も頂きたい) ◆その他条件: ・募集人数:1名 ・作業期間:1月~3月末 ・勤務場所:基本リモート (9割リモートで出社時豊洲) ・勤務時間:9:00-18:00 精算(140h-180h) ・単価 :90万円程度 ・面談回数:顧客WEB1回 ・案件商流:エンド⇒Sier⇒ARI ・契約形態:準委任契約 ・商流制限:貴社社員もしくは貴社契約個人事業主 ・備考 :外国籍不可
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最高単価
120万円
最低単価
50万円
平均単価
85.9万円
2025年02月のSageMakerのフリーランス案件・求人の月額単価の平均は85.9万円です。SageMakerのフリーランス案件・求人の年収の目安は1030万円です。単価20万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は0件、単価30万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は0件、単価40万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は0件、単価50万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は1件、単価60万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は2件、単価70万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は4件、単価80万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は16件、単価90万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は6件、単価100万円台のSageMakerのフリーランス案件・求人は10件です。※フリーランスボード調べ(2025年02月04日更新)
2025年02月のSageMakerのフリーランス案件・求人の平均月額単価は85.9万円です。前月比で+0.5%(+0.4万円)と月単位でみるSageMakerのフリーランス案件・求人の月額単価は増加傾向です。
2025年02月のSageMakerのフリーランス案件・求人の想定平均年収は1,030.3万円です。前月比で-0.5%(-5.3万円)と月単位でみるSageMakerのフリーランス案件・求人の想定年収は減少傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 64.7% | +4.7% |
一部リモート | 17.6% | -22.4% |
常駐 | 17.6% | +17.6% |
2025年02月のSageMakerのフリーランス案件・求人におけるフルリモート案件・求人の割合は64.7%で前月比で+4.7%とやや増加傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は17.6%で前月比で-22.4%とやや減少傾向にあります。常駐案件・求人の割合は17.6%で前月比で+17.6%とやや増加傾向にあります。
■Amazon SageMakerとは Amazon SageMakerは、AWSが提供する機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを行うためのマネージドプラットフォームサービスです。 Amazon SageMakerの特徴として、Jupyter Notebookを使ったモデル構築ができること、組み込みのアルゴリズムとフレームワークを提供していること、分散学習による大規模なトレーニングができること、ハイパーパラメータのチューニングが自動化されていること、トレーニング済みモデルのデプロイが容易なこと、推論のためのエンドポイントをスケールできること、Sparkなどの分析基盤と連携できること、機械学習ワークフローの管理ができることなどが挙げられます。 Amazon SageMakerができる開発は、機械学習モデルの開発とトレーニング、予測分析システムの構築、レコメンデーションエンジンの開発、画像認識・音声認識システムの構築、異常検知システムの開発、ニューラル機械翻訳の開発と幅広いです。 Amazon SageMakerを活用している世界的サービスやプロダクトは、Autodesk(設計支援)、Intuit(財務管理)、Tinder(マッチングアプリ)、Yelp(レストラン検索)などがあります。 ■SageMakerを活用するメリット この章ではSageMakerを活用するメリットについて説明します。 SageMakerを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・管理された機械学習プラットフォームによりMLOpsを効率化できる ・ノートブック環境による対話的で探索的な分析が可能 ・組み込みアルゴリズムにより最適なモデル構築が容易 ・分散処理による大規模データの効率的な学習が実現可能 ・デプロイメントの自動化によりモデルの本番適用を加速できる ・自動モデルチューニングによるハイパーパラメータ最適化が可能 ・他のAWSサービスとのスムーズな連携によりデータパイプラインの構築が容易 SageMakerは機械学習モデル開発、データ分析基盤構築、予測システム開発など様々な用途で活用されており、機械学習の民主化を後押ししています。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■SageMakerを活用するデメリット この章ではSageMakerを活用するデメリットについて説明します。 SageMakerを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・機械学習の知識とPythonスキルが必要なため習得コストが高い ・AWSへのロックインが避けられない ・従量課金制のため利用コストが膨らむ可能性がある ・一部の最新アルゴリズムには対応していない場合がある SageMakerはメリットが多いですが、習得コストやベンダー依存など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 SageMaker習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはSageMakerを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。