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案件一覧
( 43,205 件中 3,381 - 3,390 件を表示) AMLパッケージ導入PJにおいて、開発業務を担当していただきます。 具体的には、PL/SQLやshellscriptを開発ツールとして使用し、システムの構築やカスタマイズを行います。 基本リモートですが、月に複数回都内オフィスや顧客先(横浜市)に訪問いただきます。 ■開発環境： ■必須スキル： ・PL/SQLを用いた開発の経験 3年以上 ・shellscriptの経験 1年以上 ・チャットでのコミュニケーション経験 ■歓迎スキル： ・PL/SQLにおけるパフォーマンスチューニング(性能改善)の経験 ・Linuxにおける開発経験 ・インフラ関連の知見(特にOCIの経験があれば尚可) ■勤務地：都内/横浜市(基本リモート) ■募集人数：1人 ■単価：~80万 ■精算幅：140h~180h ■面談回数：1回 ■就業時間：フレックス ■年齢：~40歳 ■支払サイト：30日
【フルリモート／週5】Python データアーキテクト（ペタバイト級の大規模分散処理基盤とData Meshアーキテクチャの構築） お任せしたいこと 自社で展開する大規模プラットフォーム、または膨大なトラフィックを抱えるグローバルサービスにおいて、AI・機械学習やビジネスの意思決定を根底から支える「モダンデータスタック」をPythonエコシステムを中心に設計・構築するデータアーキテクトをお任せします。 「誰が書いたか分からない野良のPandasスクリプト」や「エラーハンドリングのないCronバッチ処理」が引き起こす「サイレントなデータ欠損（Silent Data Corruption）」を徹底的に排除し、PySparkやApache Airflow、dbtを駆使した堅牢で冪等性のあるデータパイプラインの構築と、各ドメインチームが自律的にデータを管理する「Data Mesh（データメッシュ）」アーキテクチャへの移行を泥臭く牽引していただく中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・Pythonおよび Apache Spark（PySpark）を活用した、テラバイト〜ペタバイト級の大規模分散データ処理（ETL/ELT）パイプラインの設計と実装 ・Apache Airflowを利用した、数百〜数千のタスクが複雑に絡み合うDAG（有向非巡回グラフ）の泥臭い依存関係整理と、リトライ・バックフィル機構の実装 ・dbt（data build tool）とJinja/Pythonを組み合わせた、データウェアハウス（SnowflakeやBigQuery）内でのスケーラブルなデータモデリングと変換処理のコード化 ・Great Expectations 等のデータ品質（Data Quality）バリデーションフレームワークをパイプラインに組み込み、異常値やスキーマ変更を本番環境の川下へ流さないための防御的プログラミングの実装 ・Apache KafkaやApache Flink（PyFlink）を活用した、ミリ秒単位の遅延が求められるリアルタイム・ストリーミング処理基盤の設計・構築 ・データエンジニアリングへのソフトウェアエンジニアリング・ベストプラクティス（CI/CD、ユニットテスト、静的解析）の徹底的な導入 ・DatahubやAmundsen等のデータカタログの運用、および全社的なデータガバナンス（アクセスコントロール、PIIのマスキング）の設計と仕組み化 ・DatabricksやSnowflakeのコンピュートリソースに対する、Pythonからの動的プロビジョニングとクエリ実行計画（EXPLAIN）に基づく泥臭いパフォーマンスチューニング 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた大規模なデータパイプライン、またはバックエンドシステムの開発実務経験（目安として3年以上） ・PySpark、Hadoop等の分散処理フレームワークを用いた大規模データ処理の経験 ・Apache Airflow、Prefect、Dagster等のワークフローオーケストレーションツールの運用経験 ・高度なSQLの記述能力、およびRDBMSやDWHにおけるパフォーマンスチューニング経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発経験、およびCI/CDの基礎知識 歓迎スキル・経験 ・dbtを用いたデータモデリングの実務経験 ・Snowflake、Databricks、BigQuery等のモダンデータプラットフォームのアーキテクチャ設計経験 ・Great Expectations等を用いたデータ品質管理（Data Observability）の実装経験 ・Apache Kafka、PyFlink等を用いたリアルタイムストリーミング基盤の構築経験 ・Data MeshやData Fabricといった最新のデータアーキテクチャ概念に基づく組織設計・基盤構築の経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11+, SQL (Jinja) データ処理・変換：PySpark, Pandas, PyArrow, dbt, PyFlink オーケストレーション：Apache Airflow (または Prefect, Dagster) データ品質・ガバナンス：Great Expectations, Datahub データベース・DWH：Snowflake, Databricks, Google BigQuery, PostgreSQL ストリーミング：Apache Kafka インフラ・コンテナ：AWS または GCP, Docker, Kubernetes, Terraform コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom, Notion プロジェクトチームについて 「データはプロダクトである（Data as a Product）」という強い信念を持ち、機械学習モデルの精度も経営陣の意思決定も、すべてはクリーンなデータ基盤の上になりたつと確信するデータプラットフォームチームへの配属となります。 「分析基盤のダッシュボードの数字が、本番DBの数字と合わない」というデータエンジニアリング最大の恥辱を極めて嫌い、上流のマイクロサービスで発生した突然のスキーマ変更に対しても、下流のパイプラインが強靭に耐えうるデッドレターキュー（DLQ）や型バリデーションを泥臭く設計する手堅いカルチャーです。Airflowのタスクが謎のメモリ溢れ（OOM）で落ちた際にも、単にリソースを増やすのではなく、PySparkのシャッフル処理やパーティションサイズまで泥臭くプロファイリングし、根本からパズルを解き明かす実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「単にデータを移動させるバッチスクリプトを書く」のではなく、データパイプライン自体を「テスト可能でバージョン管理されたソフトウェア」として扱うことにエンジニアとしての美学を持てる方 ・属人化して誰も触れなくなった巨大なSQLやPandasのスパゲッティコードの解読から逃げず、dbtやPySparkを用いて美しくモジュール化されたモダンなスタックへとリファクタリングを楽しめる方 ・データサイエンティスト（データの消費者）とバックエンドエンジニア（データの生産者）の両方の言語を理解し、サイロ化しがちな組織の橋渡し役を泥臭く担える方 仕事の魅力 生成AIや機械学習のビジネス活用が当たり前となった現代において、その心臓部である「クリーンなデータ」をリアルタイムかつスケーラブルに供給するパイプラインの価値はかつてなく高まっています。ペタバイト級のデータトラフィックと複雑な依存関係を持つ分散システムを、Pythonエコシステムの最先端ツール群で統制する泥臭い経験を通じて、単なる「スクリプトを書くデータエンジニア」を完全に凌駕し、AI時代においてすべてのテック企業が最も渇望する「シニア データアーキテクト」としての圧倒的な市場価値を築くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。
【案件概要】 某大手小売店向けのポイントアプリの開発全般ならびにスマートフォンアプリに関連したWebAPI開発をお願いします。 ・基本設計 ・開発 ・リリース ・テスト ・APIサーバーの開発 ・Webサイト開発・設計 など 【必須スキル】 ・PHP(Laravel)での開発経験3年以上 ・APIサーバー開発経験1年 ・Javascriptでの開発経験2年以上 ・開発リーダーのご経験 ※チームメンバー3名以上でのご経験 ・要件定義から運用保守まで一貫した開発経験 ・自社開発企業でのtoBtoC向けサービスの開発経験 【尚可スキル】 ・DBチューニング・パフォーマンス向上の経験 ・大規模サービスの開発経験 ・PM, PL経験 【作業環境】 Windows 【就業時間】10:00〜19:00 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】中目黒駅 【管理番号】anken_10533_467
スキル
【募集背景】 事業を成長させ続けるために技術を最大限に活用するといった技術投資の目線と、開発組織を牽引していくことができるリーダーシップを持った、事業支援メンバー、または将来の事業部テックリードの候補を求めています。 【業務内容】 ・CTOやVPoEと連携して開発組織およびクライアント企業が持つ様々なプロダクトの課題解決 ・全社横断のプロジェクトや新規事業の立ち上げを事業計画フェーズから支援 ・アーキテクチャレビューや技術的課題の解決といった事業部支援 ・生産性向上とリスク軽減のためのモダン化をインフラ、アプリケーションの両面から推進 ・開発組織の課題解決、エンジニアの育成、採用支援 【部署概要】 事業部を横断した開発の支援を行う部署です。 事業立ち上げの支援や事業ブーストするための横断支援を行います。 一つのサービスだけでなく、様々なサービスと関わり事業をブーストするために動きます。 ■体制 20名程度 求める経験： 【MUST】 ・大規模システムにおける技術選定などの意志決定に関わった経験 ・新旧様々なシステムの理解とチームに素早くキャッチアップする力 ・課題設定力および関係者の巻き込みながら計画を遂行する実行力 ・インフラからバックエンド、フロントエンドまでの広い実装経験 ・コンテナ、CI/CD、マイクロサービス等のモダンな技術の経験 ・RDBでのパフォーマンスを意識したコードを書くことができる ・サーバーサイドをTDD(テスト駆動設計)で書いたことがある ・型のある言語での経験 【WANT】 ・大規模サービスの開発に携わったことがある ・大規模なレガシーシステムのリプレイス経験 ・品質管理、セキュリティに関する知識 ・コスト、性能、品質、セキュリティ等における改善経験 ・CTO、テックリードとして開発組織をリードしてきた経験 ・Next.jsの実務経験 ・Goの実務経験 ・Github Actions、CircleCIの実務経験 ・MySQL（Spannerも含む）の実務経験 ・Redisの実務経験 ・aws-cdk, pulumi, terraformなどのIaC実務経験 ・GCP, AWSの実務経験 ・フロントエンドのテストを書いたことがある ・コストを意識しながらコードを書くことができる
スキル
【案件概要】 作業内容： 官公庁向けシステムのマイグレーションプロジェクトにご参画いただきます。 既存システムの調査・分析をはじめ、性能改善、負荷テスト、検証業務をご担当いただく予定です。 主な業務内容 既存システムの調査・分析 性能改善に向けた課題抽出および対応 負荷テストの実施 テスト結果の検証および評価 マイグレーションに伴う各種開発支援 必須スキル： ・Javaでのバックエンド設計開発経験（5年程度） ・バッチ開発経験が豊富な方 ・JP1の使用経験 【条件面】 期間：随時 場所：勝どき 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
【案件概要】 データセンターのネットワーク構築プロジェクトにおける、テクニカルPM業務です。 物理サーバー構築後のソフトウェア対応を担うチームの一員として、複数のプロジェクトマネジメントをご担当いただきます。 【必須スキル】 ・英語を用いた現場でのPM経験 ※ステークホルダーとの英語でのコミュニケーションが発生します。 ・PM経験3年以上 ・PMBOKに関する知見 or CCNP相当の知見 ※CCNPを取得していると確度が上がります。 【尚可スキル】 ・サーバー仮想化に関する知見 ・VNF（仮想ネットワーク機能）に関する知見 ・CNF（クラウドネイティブ・ネットワーク・ファンクション）に関する知見 【作業環境】 Windows/Mac選択可 【就業時間】9:00〜18:00 【契約更新】初月単月（以降複数月更新） 【商流】元請→当社 【精算幅】140〜180 【面談回数】2 【服装】オフィスカジュアル 【最寄駅】二子玉川駅 【管理番号】anken_10533_266
【フルリモート／週5／AWS】ヘルスケアデータ分析基盤におけるマルチアカウント統合＆セキュリティガバナンス構築案件 お任せしたいこと ［役割］ AWS環境における医療・健康データのセキュリティ要件（3省2ガイドライン等）に準拠したマルチアカウント環境および共通セキュリティ基盤の設計・構築 ［役割に対して求める成果］ AWS Control Tower / Terraform を用いた組織横断ガバナンスの自動化、およびセキュリティ検知・インシデントレスポンス処理の自動化（MTTRの短縮） 具体的な業務内容 AWS Control Tower / AWS Organizations を用いた、複数プロダクト間におけるマルチアカウント構造の再設計・自動プロビジョニング構築 Terraform / AWS CloudFormation を活用した全社共通インフラ・セキュリティ基盤（AWS Security Hub, Amazon GuardDuty, AWS Config）のコード化（IaC） Amazon Macie や AWS KMS を活用した、患者・ユーザー個人情報（PII）の暗号化およびデータ漏洩防止メカニズムの構築 Security Event（異常アクセスや権限昇格等）を検知した際の、AWS Lambda / EventBridge を用いた自動隔離・通知ワークフローの実装 AWS Transit Gateway / AWS Network Firewall を使用した、オンプレミス電子カルテシステムとの閉域網ネットワーク（AWS Direct Connect）統合 必須スキル・経験 AWS環境におけるインフラ設計・構築・運用実務経験（5年以上） Terraform 等を用いた Infrastructure as Code（IaC）による高度なコード化実務経験（3年以上） AWS Organizations / Control Tower を用いたマルチアカウント運用、または AWS IAM / Security Hub 等を活用したセキュリティ設計経験 ネットワーク（VPC, Transit Gateway, Direct Connect, VPN）の設計・トラブルシューティング実務経験 歓迎スキル・経験 AWS Certified Security - Specialty または AWS Certified Solutions Architect - Professional の保有 医療（3省2ガイドライン）、金融（FISC）、ISMAP 等の厳格なセキュリティ・コンプライアンス要件下でのインフラ構築経験 SIEM ツール（Datadog, Sumologic, Splunk 等）を用いたログ統合分析パイプラインの構築・運用経験 開発環境 インフラ/セキュリティ: AWS (Control Tower, Organizations, IAM Identity Center, Security Hub, GuardDuty, Macie, Transit Gateway, Network Firewall) プロビジョニング: Terraform, AWS CloudFormation ログ/監視: Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, Datadog CI/CD / ツール: GitHub Actions, GitHub, Slack, Jira 開発チームについて インフラ・セキュリティチームはテックリード1名、シニアSRE 2名（今回募集枠を含む）、セキュリティスペシャリスト1名の計4名で構成されています。 ガバナンスを効かせつつも開発スピードを落とさない「ガードレール型」のインフラ設計を目指しており、自動化への取り組みに非常に積極的なチームです。 求める人物像 高いセキュリティ意識を持ち、ルールを強制するだけでなく「開発者が安全・快適に使える仕組み」を論理的に設計できる方 複雑な権限設計やネットワーク構成において、影響範囲を正確に把握し、慎重かつ確実に構築を進められる方 チームやプロダクト開発者に対し、セキュリティ設定の意図やインフラ運用ルールを丁寧にドキュメント化して説明できる方 仕事の魅力 社会的価値の高いヘルスケア領域において、最先端のAWSマルチアカウント管理および高レベルなセキュリティガバナンス構築の実務を牽引できます。 Terraformによる完全コード化やコンプライアンス遵守の自動化など、クラウドインフラ/セキュリティエンジニアとしての専門性を一段と引き上げられる案件です。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。
【フルリモート／週5】シニア機械学習エンジニア・AIリサーチャー（深層学習によるコアアルゴリズムの開発とビジネス課題の極限解決） お任せしたいこと 自社で展開する数千万ユーザー規模の大規模プラットフォーム、または複雑な課題を抱えるエンタープライズ領域において、事業の心臓部となる機械学習（Machine Learning）および深層学習（Deep Learning）モデルの設計・開発・評価を牽引するシニア機械学習エンジニアをお任せします。 「流行りのライブラリをただインポートして学習させるだけのKaggle的なお遊び」や「ビジネスインパクトを無視して永遠に終わらないPoC（概念実証）」を徹底的に排除し、PyTorch等を駆使した最新論文（arXiv等）のアーキテクチャの独自実装から、数億レコードに潜むノイズと向き合う泥臭い特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）までを遂行することで、AIの力を「実世界のビジネス価値」へと昇華させる中核的なポジションです。 具体的な業務内容 ・PyTorch、TensorFlow等を活用した、画像認識（CV）、自然言語処理（NLP）、または時系列予測・レコメンドエンジンにおける深層学習モデルのスクラッチ設計と学習 ・Pandas、NumPy、およびPySparkを利用した、数億〜数百億レコードのビッグデータに対する泥臭いデータクレンジング、欠損値補完、および高度な特徴量エンジニアリング ・XGBoostやLightGBM等の勾配ブースティングツリーを用いた、テーブルデータに対する高精度な予測モデルの構築と、SHAP値等を利用した予測結果の解釈性（XAI：Explainable AI）の担保 ・最新の学術論文（NeurIPS、CVPR、ACL等）の継続的なキャッチアップと、実運用に耐えうるアーキテクチャの選定・プロトタイピング ・MLOpsエンジニアと密に連携した、学習済みモデルのONNX/TensorRT化による推論速度の極限の最適化、および本番環境への安全なデプロイ ・A/Bテストを通じたオンラインメトリクス（CTR、CVR等）と、オフライン評価指標（AUC、F1-score等）のギャップの泥臭い原因究明とアルゴリズムの改善 ・データセットのバイアス（偏り）やアノテーション品質の低下をシステム的に検知し、Active Learning等を活用した効率的なアノテーションループの構築 ・ビジネスサイド（PdMや事業責任者）と協調し、抽象的なビジネス課題を数理最適化や機械学習の定式化（Loss関数の設計等）へと泥臭く落とし込む要件定義 必須スキル・経験 ・Pythonを用いた機械学習モデル（Deep Learning含む）の開発実務経験（目安として3年以上） ・PyTorch、TensorFlow、Keras等の深層学習フレームワークを用いた本番環境向けのモデリング経験 ・線形代数、微分積分、確率統計論などの数学的知識に基づく、機械学習アルゴリズムの原理に対する深い理解 ・SQLおよびPandas/PySpark等を用いた、大規模データの抽出・前処理（データラングリング）の実務経験 ・Git / GitHubを用いたチーム開発、およびJupyter Notebook等の属人的なコードをプロダクションコードへリファクタリングした経験 歓迎スキル・経験 ・Kaggle等のデータ分析コンペティションにおける入賞実績（Master、Grandmaster等） ・トップティアの国際会議（NeurIPS, CVPR, ACL, KDD等）での論文採択、または登壇実績 ・画像処理（CNN, ViT）、自然言語処理（Transformer, BERT）、または推薦システム（GNN, Factorization Machines）の特定領域における極めて深い専門知識 ・Docker、Kubernetes、MLflow等を利用したMLOpsの基礎的な理解 ・AWS（SageMaker）やGCP（Vertex AI）を利用した大規模な分散学習（Distributed Training）の経験 開発・業務環境 開発言語：Python 3.11+, SQL MLフレームワーク：PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, LightGBM, XGBoost データ処理：Pandas, NumPy, PySpark, Polars クラウド・インフラ：AWS または GCP, NVIDIA GPU (A100, V100等), Docker 実験管理・MLOps：MLflow, Weights & Biases (W&B) コミュニケーション・管理：GitHub, Jira, Slack, Zoom, Notion プロジェクトチームについて 「どんなに最先端のアルゴリズムも、プロダクトのKPIを動かせなければただのコードの塊に過ぎない」と確信し、研究（Research）と開発（Engineering）の境界線を溶かしながら価値創造に執念を燃やすAI・機械学習チームへの配属となります。 「データが汚いから精度が出ない」というデータサイエンティスト特有の責任転嫁を極めて嫌い、データが汚いのであれば自ら前処理の泥臭いロジックを書き直し、ドメインエキスパートにヒアリングを行ってでも意味のある特徴量を絞り出す手堅いカルチャーです。本番環境でモデルの精度が突然劣化した際にも、単に再学習を回すのではなく、入力データの分布変化（データドリフト）やユーザー行動の変化を論理的にプロファイリングし、パズルを解き明かす実直なメンバーが集まっています。 求める人物像 ・「最新の論文を実装すること」以上に、「その技術を使ってエンタープライズの複雑な業務課題を泥臭く解決すること」に研究者・エンジニアとしての美学を持てる方 ・Jupyter Notebook上で美しい学習曲線を描いて満足するのではなく、推論のレイテンシやメモリ消費量という厳しいインフラの制約の中で、実利に基づいたトレードオフ判断ができる方 ・数式やアルゴリズムの裏にある「ユーザーの真の意図」を想像し、数理モデルという無機質なものに血を通わせる知的好奇心と圧倒的な当事者意識を持った方 仕事の魅力 AIが単なるバズワードから「実社会のインフラ」へと移行した現代において、ビジネスドメインを深く理解し、ゼロからモデルを定式化して本番稼働させられる本物の機械学習エンジニアは極めて希少です。ペタバイト級のリアルデータと強大なGPUリソースを武器に、未解決のビジネス課題を泥臭くハックする経験を通じて、単なる「分析屋」や「PoC要員」を完全に凌駕し、世界中のメガベンチャーやAIスタートアップが最も高額なオファーで渇望する「シニア機械学習エンジニア / AIリサーチャー」としての圧倒的な市場価値を築くことができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] 基本的にフルリモートで働いていただけます。
【概要】 AWSを基盤とする自社プロダクトのプラットフォームインフラ全体を支えるSREを募集します。 信頼性向上・性能改善・監視/可観測性・CI/CD・セキュリティなど、SREの領域を幅広くリードいただくポジションです。 今回がSRE初採用となるため、技術方針の策定、基盤戦略、アーキテクチャ選定など、組織の根幹に関わる意思決定にも参加できます。 【募集背景】 インフラ運用は現在EMが兼務しており、専任体制が存在しません。 プロダクトラインナップの拡大、ユーザー数の増加、将来的なスケールを見据え、 信頼性とパフォーマンスを担保するSRE体制の立ち上げが急務となり、初のSRE採用を行います。 【業務内容】 以下を中心とした、SRE領域全般を横断的にお任せします。 ■プラットフォームインフラ ・複数プロダクトのAWSベースの基盤設計・構築・運用 ・IAM／ネットワーク／可用性／セキュリティを含むインフラ全体の最適化 ・新規プロダクトのインフラ立ち上げ（0→1構築） ■信頼性・性能・スケール ・パフォーマンス改善／スケーラビリティ向上 ・ボトルネック解析やレイテンシ削減 ・監視指標（SLI/SLO/SLA）の策定と運用 ■監視・可観測性 ・監視・アラート基盤の構築／最適化 ・障害予防および影響最小化の仕組みづくり ・オブザーバビリティ（Logging/Tracing/Metrics）の整備 ■CI/CDとDX向上 ・CI/CDパイプラインの改修・高速化 ・IaC、運用自動化ツールの導入 ・デベロッパーエクスペリエンス（DX）の改善 ・リリースフローの整備・テスト自動化 ■セキュリティ ・開発環境も含めたセキュリティ設計・運用ルール策定 ・データ保護／脆弱性管理／アクセス制御の強化 ・セキュリティ基準の全体設計と運用 【組織課題と期待される貢献】 SREとしての実務に加え、以下の会社全体の取り組みにも貢献いただける方を歓迎します。 1）開発プロセス（アジャイル文化）の進化 PdM・デザイナー・エンジニア全員で改善し続ける文化構築 アジャイルの実践度を高め、開発速度と品質の両立 CI/CD・自動テストを軸とした開発フローのアップデート 2）品質向上と顧客体験最大化 全社方針として「顧客体験最大化」を掲げており、以下取り組みを行っています。 ・外部品質向上（安定性・速度・エラー削減など） ・運用・保守でのスピーディーな顧客問い合わせ対応やバグ対応 ・コード品質/DX向上 ・リアーキテクチャ、継続的なリファクタリング、CI/CD整備、開発ナレッジ共有等の数々のDX向上施策 3）開発のリードエンジニア育成／技術組織の土台づくり ・プロダクトの世界観を実現するための技術的意思決定 ・アーキテクチャ設計の標準化 ・開発者へのレビュー・教育・知識共有 ・プロジェクトリードとしての牽引 ■体制 １名＋今回募集の方 求める経験： 【MUST】 1）SRE/インフラ/DevOpsいずれかの実務経験 2）AWSを利用したWebアプリケーションインフラの設計-運用経験 3）Datadog等SaaS監視基盤を利用した監視設計/運用経験 【WANT】 ・Elasticsearch(OpenSearch)やMySQLの性能チューニング ・大規模サービスの設計/運用 ・バックエンド/フロントエンド開発経験 ・サーバーレスインフラ経験
【案件概要】 作業内容： 現行で稼働する文献検索サービスの発展版を新規開発するプロジェクトです。 科学技術情報を蓄積し、生成AIや特徴量を活用した検索機能、グラフ表示機能、レポート出力機能等を提供します。 AWS上でサーバレスなシステムを構築する方針となっています。 Webフロントエンド:S3(React+TypeScript) Webバックエンド:API Gateway+Lambda(Python) バッチ:Step Functions+Lambda(Python)またはGlue(Python)、ECS 検索エンジン:OpenSearch 生成AI:Bedrock 認証システムやID管理システムはAWS上で別途構築されており、AWSアカウント間での連携が発生します。 ご参画いただくチームは、アプリケーション開発を担当します。 必須スキル： ・基本設計の経験(4年以上) ・Python開発経験(基本設計~結合テスト含むPRJ経験が5年以上) ・JavaScriptまたはTypeScriptの開発経験(基本設計~結合テスト含むPRJ経験が5年以上) ・クラウド環境のシステム開発経験(1年以上) ・1人称で行動できる方 【条件面】 期間：随時 場所：品川 精算：140-180 面談：2回 支払いサイト：15日
