[データエンジニアリング]データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装 [MLOps]機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築や、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築 [データエンジニア職務] ・収集対象：ECサイト ・データ分析基盤の開発・運用 ・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発 ・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備 ・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用) ・技術調査 [MLOpsエンジニア職務] ・ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる） ・機械学習ワークフローの設計/開発/運用 ・データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携） ・機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 ・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

・SQLを用いたデータ抽出経験 ・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験 ・ワークフローの構築経験 ・Pythonなどを利用したアプリケーション開発経験 ・GCPでの開発経験 ・コンテナ技術（Docker）を用いた開発経験

・Kubernetes の利用経験 ・監視ツールの導入・運用経験 ・データマネジメント（DMBOK）に関する理解や実践経験

Sler・業務系

140時間〜180時間

2024/08

若干名

10:00～19:00

常駐

1回

オンライン

あり

2025/06/06 17:00:00