社内会計処理システムのリプレイス案件にご参画していただきます。\n既存システムのアーキテクチャを見直し、バッチ処理にApache\nFlinkやHadoopを適用したPoCを実施します。\n中核となるバッチ処理の一部機能をFlink、Hadoopにて実装・移行し、動作担保・\n性能検証を行い、リプレイスの規模感や要件整理の基盤とします。\n\n主に下記作業をご担当いただきます。\n・既存機能の把握\n・一部機能の実装（Flinkの適用）\n・実装を動作させるためのインフラ構築\n・動作検証、性能検証\n\n最寄り駅：虎ノ門駅・竹芝駅・天王洲アイル駅
・Apache Flink、Hadoopの知見 ・PoC、要件定義フェーズの経験
社内システムのリプレイス（会計処理システム）案件にご参画いただきます。 既存システムのリプレイス、アーキテクチャから見直していただきます。 リプレイスに先立ち、コアとなるバッチ処理の一部機能をApache Flink、Hadoopを適用して一部移行(実装)し、 既存システム全体のFlink、Hadoopに置き換えた際の動作担保、性能検証を行います。 そのうえで、リプレースの規模感や、要件整理のためのPoCとします。 バッチ処理で、ApachFlinkやHadoopDBを使用することを検討しており、 アーキテクチャ設計や検討（Poc）可能な要員を募集しています。 ＜想定作業＞ ・既存機能の把握 ・ 一部機能の実...
・Apache Flink、Hadoopの知見 ・PoC、要件定義でフェーズ経験
AIモデルのエンドツーエンド開発：ビジネス部門との議論、データ収集、EDA（探索的データ分析）、モデル学習、評価、リリースまでを担当 モデル評価と改善：月次でのパフォーマンス評価と継続的な改善 ビジネスへの説明：EDAやモデル結果をビジネス部門に分かりやすく説明 目標の共有と調整：ビジネス部門と目標を共有し、フィードバックを反映
・データパイプライン・統合ソリューション設計/構築経験 ・SQL／NoSQL・データウェアハウス・データモデリング知識 ・データマイニング・機械学習アルゴリズム理解 ・Pythonでの機械学習モデル開発経験 ・Linuxコマンド／スクリプト操作経験 ・Hadoop、Hive等ビッグデータツール利用経験 ・要件に応じたツール設計・構築経験 ・データサイエンス基盤の構築・運用経験
ビッグデータ処理基盤構築、データ収集・加工・分析・可視化、アクセス解析の実施、システムのチューニングと改善
Scala / Java の開発経験、ビッグデータの構築から運用までの経験、Hadoop / Spark 等のビッグデータ基盤の熟慮コペンス等の知識を有することが望ましい
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