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クラウドエンジニア(GitHub Actions)の求人・転職情報

該当求人数 65 件

61~65件を表示

GVA TECH株式会社

統括エンジニア/全事業横断組織

クラウドエンジニア

600～1,000万円

JIRA

CircleCI

AWS

TypeScript

Next.js

GitHub

正社員

東京都港区

●プロダクト共通基盤となる認証やアカウント管理機能の開発および運用 ●AWSなどのクラウドプラットフォームの構築および運用 ●セキュリティなどの問い合わせ対応および改善・各プロダクト開発チームへの開発運用支援および応援作業【使用技術】 TypeScript (Next.js) インフラ:AWS ・認証・認可:Auth0 開発環境:Docker ・CI/CD:Github Actions、CircleCI ツール:Github、JIra、Confluence、Slack、GoogleWorkspace

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統括エンジニア/全事業横断組織

クラウドエンジニア

正社員

600～1,000万円

東京都港区

JIRA

CircleCI

AWS

TypeScript

Next.js

GitHub

GVA TECH株式会社

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GVA TECH株式会社

AIエンジニア

クラウドエンジニア

750～1,200万円

JIRA

CircleCI

Slack

AWS

Python

GitHub

正社員

東京都港区

以下、自社プロダクトにおける生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究、開発及び運用のすべてのフェーズに携わっていただきます。ユーザーの問題を定義し、抽出した課題に対する提案を行って、プロダクトを更に成長させるための機能開発・改善に携わって頂きます。具体的には ●既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析 ●生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価 ●生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案 ●既存プロダクトAIの保守運用および改善【使用技術】関連技術:Python3/ OpenAI/ Hugging Face/ AWS SageMaker 開発基盤:AWS/ Microsoft Azure ツール:GitHub(Enterprise) / GitHub Copilot / CI/CD / GitHub Actions / CircleCI グループウェア:Google Workspace, Slack プロジェクト管理/タスク管理:ClickUp, Jira, GitHub

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AIエンジニア

クラウドエンジニア

正社員

750～1,200万円

東京都港区

JIRA

CircleCI

Slack

AWS

Python

GitHub

GVA TECH株式会社

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株式会社フライウィール

Platform Engineer

クラウドエンジニア

800～1,200万円

Terraform

AWS

GitHub Actions

Kubernetes

正社員

東京都千代田区

●全社システムの設計・構築・運用・クラウド上のサービスやOSSを組み合わせた基盤システムの設計、構築・運用・クラウド上での Kubernetes クラスタの構築と運用・データベース・データウェアハウスの運用・システムメトリクスの可視化、監視、障害対応・負荷試験、セキュリティー対策、ボトルネック調査、アーキテクチャの改善、クラウドコスト削減 ●社内エンジニアの生産性向上に関するシステムの設計・構築・運用・CI/CD パイプラインの構築・データパイプラインのテストシステム設計・社内認証基盤の設計 ●他のエンジニア職と共通の業務・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用・システムの技術的な問題の発見と解決・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 ※従事すべき業務の変更の範囲:なしポジションについて膨大なデータを扱っているフライウィールのプロダクト及びクライアントにとって、データをエネルギーとしたビジネスインパクト実現のために欠かせない技術的要件として、日々の安定したシステム稼働が求められています。そのために、クラウドサービスとOSSをフル活用し、複数のクライアントへ効率的、安定的にサービス提供が可能なシステムインフラの構築や、マルチテナントに対して様々なソリューションを効率的に提供できるフライウィール共通基盤の構築に取り組んでいます。今まで、検索、レコメンド、広告配信、クーポン配信、店頭在庫最適化、チラシの最適化等々、主に機械学習の技術を実世界に適用してきました。さまざまな顧客に効率よく、素早く結果を出すためには、顧客のビジネスモデルをデータで把握した上で、やるべきことのどこまでを顧客にカスタマイズした手法で届け、どこまでを共通モジュールで行うかのバランスが重要なポイントになります。そのためにはソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、そしてビジネスチームと連携を取りながら進めることが必須となります。上記のようなフライウィールのビジネスならではの要求に対して、柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」の構築がインフラチームのミッションになります。開発環境 ●クラウド:AWS ●Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana ●DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

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Platform Engineer

クラウドエンジニア

正社員

800～1,200万円

東京都千代田区

Terraform

AWS

GitHub Actions

Kubernetes

株式会社フライウィール

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燈株式会社

SRE【DX Solution事業本部】_middle

クラウドエンジニア

800～1,200万円

Terraform

GitHub

GitHub Actions

正社員

東京都千代田区

DX Solution事業本部では、多様なプロジェクトが並行して進行しており、それぞれで必要とされるインフラ要件は異なります。しかし、全体として統一されたセキュリティ水準と品質を備えたクラウド基盤を整備し、横断的に展開していくことは不可欠です。本ロールでは、クラウド環境の設計・構築・運用に加え、CI/CD パイプラインやIaC(Infrastructure as Code)の整備、監視・ログ基盤の標準化など、DevOpsプラクティスを取り入れた基盤の構築と運用を担います。これにより、各プロジェクトがスピーディかつ安心して開発・運用できる環境を実現します。【具体的には】・IaCを用いたクラウドインフラの構築・Github Actionを用いたCI/CDパイプラインの構築・エンジニア全体の開発効率化のためのツールの導入 ●AI開発支援ツールの導入当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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SRE【DX Solution事業本部】_middle

クラウドエンジニア

正社員

800～1,200万円

東京都千代田区

Terraform

GitHub

GitHub Actions

燈株式会社

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ランスタッド株式会社

※ハイクラス※【受託部門採用】GCPスペシャリスト・リードアーキテクト(技術戦略・テックリード)

クラウドエンジニア

800～1,300万円

機械学習

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Terraform

正社員

東京都千代田区

GCP領域は、当社の新たなクラウドソリューションの軸としていくことを想定しています。クラウドインテグレーターとして、AWS/Azureにおいては組織が確立されてきていますが、GCPについてはこれから拡大を目指していくフェーズになります。初めのうちはテックリードおよびプロジェクトマネージャーとして新たな領域の実績作りをお任せします。中長期的にはGCP領域のリードアーキテクトとして、事業拡大を担っていただきたいと考えています。【具体的な案件/業務内容】 ★要件定義・アーキテクチャ設計: ビジネス要件に基づいたシステム構成(VPC設計、IAM権限設計、可用性設計)の策定。オンプレミスや他クラウド(AWS/Azure)からの移行計画(マイグレーション)の立案。 ★インフラ構築・実装: Terraform などの IaC(Infrastructure as Code)を用いたリソースの自動プロビジョニング。 Compute Engine, Cloud Run, GKE 等を用いたコンテナ/サーバーレス環境の構築。 ★データ基盤・AI活用支援: BigQuery を中心としたデータレイク/データウェアハウスの設計。 Vertex AI 等を利用した AI/機械学習基盤のセットアップ。 ★運用設計・セキュリティ対策: Cloud Monitoring / Logging を活用した監視体制の構築。組織ポリシーの設定、VPC Service Controls によるデータ漏洩防止策の実装。

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