Spark × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 10ページ目

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 当社の各プロダクトのバックエンド開発を行って頂きます。 AWSのマネージドサービスをフル活用しながら将来の事業の変化に合わせた技術の選定、設計、実装を進めます。 サーバーレス化、一部機能のマイクロサービス化、開発効率やスケーラビリティなども考慮しつつ、いかに早く効率的にデリバリーしてユーザに使って頂くかのバランスを取るかをチームで決定しながら開発を進めます。 また一方で、医療情報を扱う事業者として、他の分野と比較して信頼性・セキュリティなどに求められるレベルも高く、インフラ構成も含めて実装を進めます。高い信頼性やパフォーマンスを維持しつつ安定して開発を継続するため、アプリケーションコード、AWSのインフラ、DevOps などをより良い形で実装、改善をして頂ける方を募集します。 チーム構成： ・プロダクトマネージャ ・デザイナー ・フロントエンジニア ・バックエンドエンジニア ・薬剤師など 技術環境： ・言語：Python/TypeScript ・フレームワーク：Angular ・インフラ：AWS(Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3)

作業内容 Machine Learning Engineerは、機械学習、データサイエンスにおけるモデルの開発および、それらを継続的にサービスに対して提供できる基盤の構築、保守、運用を行います。 自社で持つデータを活用し、プロダクトに価値を提供できる高い精度でのモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発を期待します。 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】図面に対する画像認識システムの構築 図面画像を解析し、図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行います。 ・図面上の情報抽出を行うバッチ処理、APIの開発、CI/CDを用いたデプロイ ・画像からの特徴抽出、それらを用いた類似画像検索システムの構築、保守、運用 ・Deep Learningを用いた図面の分類モデルの構築、アノテーションの仕組み作り ・作成した画像認識モデルのデモやレポートの作成および社内外への技術説明 ・図面情報に関する課題の社内外からのヒアリングおよび要件を満たせるタスク定義 ・高いモデル精度を保証するための実験、分析、可視化 【業務例2】サプライチェーンにおけるデータ分析 加工会社の推薦や生産管理、物流拠点での受け入れなどのサプライチェーン構築、マネジメントを行っています。 それらのデータを解析し、コスト削減やエコノミクス改善のための仮説立て、データ解析、仮説検証を行います。 ・オペレーションの観察、ステークホルダーとの議論等を通じた課題設定と仮説構築 ・社内および顧客企業と連携した、データ収集、パイプライン構築、分析基盤構築のリード ・需要予測、在庫最適化等を目的とするデータ分析、最適化手法の開発 ・実データのクレンジング、構造化、説明可能性の高いモデルの構築 ・製造業に関わる外部変数の収集、分析 【業務例3】：調達フローにおける最適化アルゴリズムの適用 自社で持つ流通、調達のフローや、実際のサプライパートナーの現場に対して、最適化アルゴリズムを適用し、コスト削減や業務の効率化を行います。 ・自社で持つ製造拠点内の業務フローのデータ化、収集、分析のための基盤構築 ・画像解析技術やデータ分析、異常検知等の技術を用いた拠点業務の自動化 ・顧客からの課題のヒアリング、タスク定義とシステム開発 ・ヒューリスティクス、数理計画、機械学習などの複合的なアプローチを用いた調達フロー最適化 ・IoTデバイスを用いた拠点や工場内のデータの収集、および活用プロジェクトの立案、推進

作業内容 スマートフォンゲーム制作においてバトル中や演出時のエフェクト制作をご担当いただきます。 具体的な作業内容は下記を想定しております。 ・キャラクターのバトル中の演出時エフェクトの制作 ・スキルや必殺技のエフェクト制作

作業内容 ソーシャルゲーム開発において、After EffectsやUnity等を使用した エフェクト制作を行っていただきます。 具体的には下記作業を想定しています。 ・バトル・必殺技エフェクト、背景・環境エフェクト制作

作業内容 新規開発中の少年漫画IPを使用したソーシャルゲームにおいて 3Dエフェクトデザイナーとして作業をお任せいたします。 具体的には下記作業を想定しております。 ・SPARK GEAR、Shuriken等のツールでの炎・爆発・魔法の表現、演出効果エフェクト制作 ・エフェクトに関する表現手法の研究並びに検証

作業内容 BtoB(AI診断)サービス開発プロジェクト。PoCフェーズからサービス提供フェーズへの移行に伴い増員を検討開始。 【役割】①開発PMO、PM：1名②Pythonエンジニア(フロントエンド開発)：2名③フロントエンドデザイナー/PM：1名④クラウドエンジニア(AWS)：1名⑤新規ビジネス企画、推進：若干名

作業内容 ・ソフトウェアエンジニアとして、求人検索エンジンのプロダクト開発をお任せいたします。 ・求人検索エンジンでは、検索サービスを始め、求人情報のクローリング機能、広告 配信機能、求人企業による求人票作成機能等、多くの構成要素が存在します。 ・今回は、求人情報のクローリング機能開発をを中心としたグループにジョイン頂き、 グループの持つ裁量の中で要件定義～開発～リリースと運用まで、幅広く主体的 に担当頂くことが可能です。 ◆開発環境 サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Spark, Flink プロビジョニング：Terraform, Ansible フロントエンド：JS, TypeScript, Vue.js 監視：DataDog, Kibana クラウドサービス：AWS, GCP 分析基盤：fluentd, BigQuery, Athena, Google Data Studio, Redash AWS：ECS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache 開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot 仮想化基盤：Docker その他使用言語：Python, Go ミドルウェア：Elasticsearch, nginx, MySQL, ClickHouse

作業内容 ・ソフトウェアエンジニアとして、求人検索エンジンのプロダクト開発をお任せいたします。 ・求人検索エンジンでは、検索サービスを始め、求人情報のクローリング機能、広告 配信機能、求人企業による求人票作成機能等、多くの構成要素が存在します。 ・今回は、求人情報のクローリング機能開発をを中心としたグループにジョイン頂き、 グループの持つ裁量の中で要件定義～開発～リリースと運用まで、幅広く主体的 に担当頂くことが可能です。 ◆開発環境 サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Spark, Flink プロビジョニング：Terraform, Ansible フロントエンド：JS, TypeScript, Vue.js 監視：DataDog, Kibana クラウドサービス：AWS, GCP 分析基盤：fluentd, BigQuery, Athena, Google Data Studio, Redash AWS：ECS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache 開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot 仮想化基盤：Docker その他使用言語：Python, Go ミドルウェア：Elasticsearch, nginx, MySQL, ClickHouse

作業内容 製造～テストをご担当いただきます（設計もお任せする可能性あり）

作業内容 ・通信会社の情報系のシステムをApache Sparkを使って開発

作業内容 SPARK GEAR、Unityを使用して、スマートフォンのバトル用スキルエフェクトや、マップの環境エフェクトなどの作成をご担当

作業内容 小売業向けの基盤システム開発

作業内容 ・新規パイプラインの設計・構築(Sparkを想定) ・BIツールを活用した既存ダッシュボードの保守、新規ダッシュボード構築

作業内容 ・Java、Pythonを用いたアプリケーション開発に携わっていただきます。 ・主に以下業務をご担当いただきます 　-設計から開発テスト、リリース及び運用業務 　-カタログデータを用いた大規模なデータの構造化サービス開発

作業内容 ・オンプレミスのHadoop環境をクラウドに移行する作業に携わっていただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ 　-オンプレミスのHadoop環境からクラウド（AWSまたはGCP）への移行作業 -現行環境の調査、ソリューション選定、移行計画、環境構築、移行 　-段階的な移行の推進 ※本年度は500TBほどの領域をクラウドに移行し、次年度以降は数PBの領域を移行予定