【概要】 既に始まっており、某エンタメ企業のデータセンター内にある関連 子会社設備を分離させるプロジェクト。 子会社側での参画となり、ネットワーク設計工程を中心に、 親会社とのコミュニケーションも取っていただく。 【募集背景】 欠員補充 【構築環境】 LAN 　：vlan、stp、mlag、1G/10G/40G WLAN　：現行Aruba、次期Huawei Routing ：static、ospf FW 　：現行Paloalt、次期 fortigate 【勤務地】 出社が好ましいがリモート相談も可　※東新宿 【開始日】 2024月1月～ 【稼働率】 100％

【業務内容】 専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ◆クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 　AzureやAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスに関する専門知識を活かし、 　データ分析基盤を含む機械学習基盤構築を実施します。 　機械学習モデル作成から周囲のシステムまでMLOpsを意識した環境構築を実施します。 ◆機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 　機械学習に関する専門知識を活かしたソリューション提案から設計・実装までを行います。 　案件のフェーズによってはPoCから実施し、徐々に要件を明確化できるような提案を行います。

【案件概要】 ・開発案件のPMO支援、テスト支援他、情報システム部門にて対応が必要な業務の支援をお願いしたい。特に必要な言語はありません。 ・元請のteamメンバーとして稼働していただく予定。 ・プロジェクトメンバーは複数の会社、人員が関わっており、フットワーク軽く調整等動いていただきたい。

■募集背景 人材不足に伴い、追加の募集 ■業務内容 ・某上場企業の保有する全WEBサービス（70サイト超）に対するCI/CD環境の構築や技術検証 ・インフラSEが別途いる想定で、アプリ領域の業務を行って頂く想定。 ・現WEBサービスはPHPで開発されたものしか存在せず、そこまで複雑ではない想定。 ■契約期間 2023年11月中旬～12月末まで ■稼働時間 10:00-19:00を基準　※必要に応じて調整可 ■PC貸与について PCの貸与、個人PCの使用どちらでも可

【募集背景】 大手フィットネス企業におけるtoC向けアプリ開発 ベンダーが構築した、2022年10月リリース済のアプリの内製化を進めようとしています。 【業務内容】 ・AWSの技術を使った設計・構築・アーキテクチャの改善等 ・Terraformを使用した構成管理

【業務内容】 ・ニュースレター原稿作成・配信・運用業務のライター業務 ・ニュースレターの原稿作成・入稿 ・メールの配信設定・確認 ・その他ニュースレター運用に付随する業務

【PJT概要】 派遣事業会社に登録されている派遣スタッフの方がご利用するユーザー向けサイト（MYページ）の 基盤部品の開発、開発ガイドの作成を行います。 【募集背景 / PJT構成】 新規PJT、業務拡大 / 全体：50名(男性：40名、女性：10名) 【募集要件】 AWSでの開発経験や、SpringBootでの開発経験があるアーキテクトチームの バックエンド開発メンバーに合流して頂き、実装・UT、ガイド作成を中心に作業頂く 【開発環境】 言語：Java DB：Oracle Exadata フレームワーク：Tomcat, SpringBoot, AWS, Github

【業務内容】 - 既存のプロダクトの保守・運用 - RSpecの拡充：model, request specをメインに実装をお願いします。 - Seleniumを利用した、クローラーの開発をお願いしたいです。 【募集の背景】 - サービスの安定化に伴い、今後バージョンアップやリファクタリングを行いたい - ただすべてのテストケースのカバレッジなどが確保できているわけではなく、単体テストのカバレッジを増やしたい - また、外部サービスとの連携が必要になっていて、これはAPIを提供しているわけではないので、クローラーの開発が必要 【技術スタック】 - フロントエンド: React - サーバーサイド: Ruby on Rails - DB/キャッシュ: Postgresql - インフラ・ミドルウェア: Heroku - テスト：RSpec - CI: CircleCI - プロジェクト管理： Github - ドキュメント管理：Notion - コミュニケーション: Slack

インフラエンジニアとしてアプリの開発に加わっていただけるメンバーを募集しております。 具体的にはライブ配信アプリのインフラ環境の設計、構築、運用をお任せします。

【業務内容】 pN-Integration： ・データ分析基盤に関する要件定義・設計・開発・テスト ・プロジェクト全体のマネジメント pN-Ops (Data/ML)： ・データ活用の自走支援 ・データの可視化、分析支援 ・データガバナンスに関する課題を解決し、組織内で共通的にデータを扱うことができる基盤を検討・構築する(DataOps) ・機械学習の活用における、データ前処理やモデル管理といった運用面の課題解決を提案・構築する(MLOps) 【案件の魅力】 - データ統合自動化SaaSやソリューションサービスを通じて、データ活用やDXを推進している - データ分析基盤構築案件の要件定義から開発・テストまでマネジメントする - データの可視化や分析支援、データガバナンスや機械学習活用における運用面の課題解決を提案・構築する - 利用ツールはBigQuery、Redshift、SnowflakeやTableau、Lookerなど - コミュニケーションツールはSlack、Teams、backlog、GitHubなど