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インフラエンジニアの転職求人

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インフラエンジニアの特徴

企業の情報システムを構築するITエンジニアのカテゴリの一つで、主にIT基盤(サーバー等のインフラストラクチャー)の構築を担当する職種を指し...もっと見る
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インフラエンジニアの転職求人一覧

データマイニングサービスのリーディングカンパニーでのMLアプリケーション開発

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,100万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
当部門は、ML機能が世の中で利用されるためのアプリ基盤を構築し、国内トップクラスのデータサイエンティストが作成した機会学習モデルを”社会実装する”チームです。

プロトタイプから開発を行い、システム/機械学習を両輪としたアプリケーションを
プロダクションレベルの品質に引き上げる事がミッションです。
プロジェクトのリーダーとして、エンジニア、コンサルタント、データサイエンティストと開発チームを組み、ステークホルダーと調整を行いながら、プロジェクトで力を発揮していただきます。

【具体的な業務】
エンジニアドリブンでビジネス課題の明確化や解決方法の検討を行い、提案から開発/運用まで一連の業務をお任せします。
また、MLOpsスタイルでプロジェクトを進めるため「自動化」「可用性」「セキュリティ」「パフォーマンス」「耐障害性」等を考慮したクラウドインフラ基盤の構築・運用し、サービスを支えます。
・機械学習ワークフローの設計/構築/運用または実装
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化
・サービス監視設計/運用
・パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装

<開発環境>
・開発言語:Python,TypeScript
・フレームワーク:Django, Flask, Vue.js, React
・OS:Linux
・MLライブラリ:TensorFlow, PyTorch
・コンテナ:Docker, Kubernetes
・CI/CD:CircleCI
・監視:CloudWatch, StackDriver, Sentry
・ワークフロー:Airflow
・クラウド:GCP, AWS, Azure
・ツール:Bitbucket, GitHub Enterprise, Confluence, Slack

【業務の魅力】
・データ活用支援の切り口から支援を行うため、ダイレクトにクライアントのビジネスに貢献ができます。
(クライアントは、エンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売り等、
データ活用において先進的な取り組みを行う大手クライアントがメインになります)
・数年単位で継続的に支援することも多く、クライアントへ期待以上の価値提供を求められる環境です。
・エンジニアとの協業だけでなく、データサイエンス/コンサルタントといった専門知識や発想が異なるメンバーともお互いを尊重し刺激し合いながらプロジェクトを進めています。

【東京・千葉・大阪】流通系SIerにおけるインフラエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
ネットワーク、サーバのインフラ設計構築・インフラ運用に関わる業務

【具体的には】
・Windows、LINUXサーバー環境設計・構築・運用設計
・ネットワーク(WAN、LAN)環境設計・構築・運用設計
・顧客へのインフラ提案業務

監査法人系サイバーコンサルティング会社でのインフラストラクチャーエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・セキュリティオペレーションセンターを構成するSIEM、チケットシステムといったミッションクリティカルな24x7システムの構築/運用
・他システムとの連携に必要な機能・インタフェース作成のための設計/開発/テスト
・運用効率向上のための自動化、スクリプト開発

KT医療関連サービス会社でのSRE(Site Reliability Engineer)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
●ミッション
当社のインフラストラクチャー全体の生産性・可用性・コストパフォーマンスを向上することで、各サービスの価値提供をより促進する。

●担当事業、サービス
特定の事業ではなく、当社のインフラストラクチャーの全体の構築・運用・改善を担当します。

●担当業務
・権限付与・ACL 設定といった運用作業とその自動化・効率化
・AWS, GCP, オンプレミス 全体のネットワークの可用性・コストパフォーマンス改善
・共通インフラ機能(メール送信, SAML 等)の運用、改善
・オンプレミス → クラウド 移行に伴い発生する技術的諸課題の解決
・RDBMS の可用性・運用課題への対処および根本解決
・Microservice (> 数百 service)の可視化・安定化のための改善
・各プロダクトの設計に対するレビュー・助言

●技術スタック
環境: AWS, オンプレミス, GCP
OS: Linux
仮想化・コンテナ技術: ECS, Docker Swarm, KVM
DB: 主に PostgreSQL, 一部で Oracle, MySQL
KVS: Redis, Memcached
監視・ログ処理: CloudWatch, Grafana, Prometheus, Nagios, Elasticsearch, Kibana, Fluentd 等
構成管理: Terraform, Ansible

●得られる経験・スキル
・大規模な microservice 環境における実践的な構築・運用・改善の経験・実績
・AWS, オンプレミス, GCP のマルチクラウド環境に対する知見・スキル
・売上・機能規模の大きいサービスのオンプレミス → クラウド移行の経験
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