Python×インフラ構築の案件一覧

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3件中 1件〜3件を表示中
  • 【基本リモート/Python・Robot Framework】大規模ネットワーク環境における検証自動化エンジニア の案件
    • ~ 750,000 /月
    • 東京都

    ハイブリッド型

    職種
    QA・テストエンジニア インフラエンジニア/SRE
    業務内容
    ■案件概要
    大手通信領域の案件において、商用環境を模擬したラボネットワーク環境での検証業務をご担当いただきます。

    ■プロダクトやサービスの概要
    ・通信ネットワーク関連システムの検証および品質向上支援

    ■業務内容
    ・特定顧客の商用環境を模擬したラボネットワーク/サーバ環境での検証業務
    ・検証項目の策定 ・検証環境の設計・構築
    ・Python/Robot Frameworkを用いた検証自動化スクリプト作成
    ・検証実施および結果分析
    ・検証報告書作成
    ・不具合調査、バグ登録対応
    ・Q&A対応
    ・検証自動化ツール導入支援

    ■募集背景
    ・ネットワーク検証および自動化体制強化のための増員募集

    ■担当工程
    ・基本設計 ・詳細設計 ・構築 ・テスト ・運用支援

    ■その他補足
    ・原則リモートワーク ※必要に応じて出社可能性あり(六本木)
    ・長期参画を想定
    求めるスキル
    ■必須スキル
    ※以下内容のうち最低2つ合致していること
    ・CCNP相当のネットワーク知識
    ・Python/Robot Frameworkの実務経験
    ・ネットワークトラブルシューティングの実務経験
    ・テスター(IXIA/Spirent等)の実務経験
    ・英語の実務経験(読み書き)

    ■尚可スキル
    ・通信事業者向け案件経験
    ・検証自動化ツール導入経験
    開発経験
    活かせる
    スキル
    契約形態
    業務委託(準委任契約)
    契約元
    株式会社LASSIC
    エージェントから
    ◎大規模ネットワーク環境を対象とした検証業務に携われるため、ネットワークエンジニアとして市場価値向上が期待できます!
    ◎PythonやRobot Frameworkを活用した自動化領域の経験を積むことができ、インフラ自動化スキルを伸ばせます!
    ◎検証環境の設計から構築、テスト、自動化まで幅広い工程に携われる案件です!
    ◎原則リモートワークのため、柔軟な働き方を実現しやすい環境です!
    ◎長期参画前提のため、安定してプロジェクトに関わりたい方におすすめです!
  • 【入退場時のみ出社・Kubernetes/Python】次世代モビリティ領域の基盤・アプリ開発案件 の案件
    • ~ 950,000 /月
    • 東京都

    フルリモート ハイブリッド型

    職種
    インフラエンジニア/SRE サーバーサイドエンジニア AI/LLM/機械学習エンジニア
    業務内容
    ■企業概要
    ・先端技術領域における研究開発プロジェクトを推進する企業です。

    ■プロダクトやサービスの概要
    ・既存環境を活用した実証実験向けのテスト環境構築プロジェクトです。
    ・実証フェーズに向けて環境整備および機能拡張を進めています。

    ■業務内容
    ・AIモビリティ関連のテストベッド環境開発
    ・Kubernetes基盤の設計、構築、運用支援
    ・Kubernetesクラスタ上で稼働するアプリケーション開発
    ・各種ミドルウェアの構築および環境整備
    ・ドキュメント作成(Jira、Confluence利用予定)
    ・定例会での説明、議論、成果共有

    ■募集背景
    ・実証実験フェーズに向けた体制強化のため
    ・基盤メンバー1名、アプリメンバー1名の増員募集

    ■担当工程
    ・設計 ・構築 ・開発 ・テスト ・運用改善

    ■その他補足
    ・基本リモート勤務 (入場時および退場時のみ出社想定)
    ・週1~2回程度の定例MTGあり
    ・主体的に動きながら推進できる方を募集しております

    ※詳細はお顔合わせ時にご説明いたします。
    求めるスキル
    ■必須スキル
    ①②共通
    ・自身の取り組みを知見として文章化して残せる(Jira/Confluenceを利用予定)
    ・定期的に取り組んだ内容の説明/議論ができる(最初は週2程度、慣れたら週1程度で1hほど定例予定。曜日に制約なし)
    ・ゴールを共有したら、能動的に必要なことを考えて動ける
    ①基盤メンバー
    ・Kubernetesに慣れている方(kubespray, knative, KEDA, KServe, metricbeat, fluentd, elasticsearch, grafana, MetalLBなど)
    ・Kubernetesで各MWを構築したことがある方(Redis, MongoDB, Kafka, ActiveMQ, Mosquitto, cert-manager, PostgreSQL,RabbitMQ, keycloakなど)
    ②アプリメンバー
    ・Python開発のご経験 ※自走可能な方
    ・Kubernetesクラスタ内のアプリ開発のご経験

    ■尚可スキル
    ・テンプレート化、標準化、ガイドライン作成に関する実務経験
    ・アーキテクチャ検討のご経験があり、実際の開発にClaude CodeなどのAIツールを使ったことがある方

    ■求める人物像
    ・主体的に課題発見・解決ができる方
    ・技術的な知見を文書化できる方
    ・チームとのコミュニケーションを円滑に進められる方
    開発経験
    活かせる
    スキル
    契約形態
    業務委託(準委任契約)
    契約元
    株式会社LASSIC
    エージェントから
    ◎ AI・モビリティ領域の先端技術プロジェクトに参画できる案件です!
    ◎ Kubernetesを中心とした大規模なクラウドネイティブ環境で経験を活かせます!
    ◎ 基盤構築からアプリ開発まで幅広い技術領域に携われるため、市場価値向上につながります!
    ◎ Claude CodeなどのAI活用開発に触れられる可能性があり、最新の開発スタイルを経験できます!
  • 【フルリモ/0.4人月】生成AIチャットボットのAzureインフラ IaC 化・信頼性向上を担うSRE募集! の案件
    • ~ 650,000 /月
    • 全国(フルリモートのため)

    フルリモート

    職種
    インフラエンジニア/SRE AI/LLM/機械学習エンジニア
    業務内容
    ■案件概要
    社内向け生成AIチャットボットのAzureインフラ基盤を担当いただきます。

    ■プロダクトやサービスの概要
    Azure環境上で稼働するRAG構成の生成AIチャットボット。
    閉域網環境内で運用されているエンタープライズ向けシステムです。

    ■業務内容
    ・既存Azure環境(GUI構築済み)の棚卸しおよび構成可視化
    ・TerraformによるIaC化推進
    ・Azureテナント移行および旧環境廃止対応
    ・GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプライン改善
    ・監視、可観測性、アラート運用設計
    ・インシデント対応、恒久対策および再発防止策策定
    ・インフラコストの可視化と最適化
    ・生成AI連携用標準プロトコル基盤の構築
    ・お客様インフラ担当者との技術調整
    ・運用手順の整理、ドキュメント整備

    ■募集背景
    従来バックエンドエンジニアが兼任していたインフラ業務を専任化し、IaC導入や信頼性向上を推進するため。

    ■担当工程
    ・要件整理
    ・設計
    ・構築
    ・運用保守
    ・障害対応
    ・改善提案

    ■その他補足
    ・原則フルリモート(0.4人月稼働)
    ・2週間スプリントのスクラム開発
    ・週次顧客定例あり
    ・デイリースクラム参加歓迎
    求めるスキル
    ■必須スキル
    ・クラウドインフラの設計・構築・運用の実務経験3年以上。
     うちMicrosoft Azure を主担当として扱った経験(App Service・Azure Functions・Storage・Cosmos DB・AI Search などのうち複数)
    ・Terraform による IaC の実務経験
    ・CI/CD パイプライン(GitHub Actions)とコンテナ(Docker)を用いたデプロイの設計・改善経験
    ・本番稼働中システムの運用・障害対応の経験(監視・ログ・アラートの整備を含む)
    ・閉域網の構成を理解し、その制約の中で新しいコンポーネントを適切に設計できること
     (VNet・Private Endpoint・プライベート DNS・egress 経路などの概念理解。
     例:MCP サーバーを追加する際に、閉域網内のどこへ配置し、どの経路で到達させるかを設計できる)
    ・Claude Code / ChatGPT / Gemini などの LLM ツールを業務で日常的に活用していること
    ・AI を活用した業務改善の経験(定型作業の自動化、調査・構築・ドキュメント作成の効率化など、AI 前提で業務プロセスを見直した経験)

    ■尚可スキル
    ・Azure テナントの移行・統合の経験(テナント間のリソース移設、ゲストアカウント管理、旧テナントの廃止)
    ・Azure の個別サービスの深い運用経験(App Service のデプロイスロット運用、Azure Functions のデプロイモデル、Azure OpenAI、Container Registry、Azure Monitor)
    ・生成AI / LLM を用いたシステムの運用経験(トレース、レイテンシ・エラー率・トークンコストの監視、モデル更新時の影響確認)
    ・SRE / 運用信頼性の実践経験(SLI/SLO 設計、インシデント管理、ポストモーテム、運用レポートの整備)
    ・IaC 未整備の環境に IaC を導入し、チームに定着させた経験
    ・Claude Code などの AI ツールをインフラ業務に組み込んだ経験
    ・スクラム開発チームの一員として動いた経験
    ・MCP(Model Context Protocol)サーバーの構築・運用経験、または社内システムを安全に AI エージェントへ公開するための認証・認可設計の経験
    ・セキュリティ・監査要件の厳しいエンタープライズ環境で、閉域網を前提としたシステムを設計した経験
    開発経験
    活かせる
    スキル
    契約形態
    業務委託(準委任契約)
    契約元
    株式会社LASSIC
    エージェントから
    ◎生成AI×Azure×SREの最新技術領域に深く携われる案件です!
    ◎TerraformによるIaC導入やテナント移行など、上流から運用改善まで幅広い経験を積むことができます!
    ◎本番稼働中のシステムにおける信頼性向上施策やSRE実践経験を活かせる環境です!
    ◎閉域網・Private Endpoint・認証基盤など、エンタープライズ向けインフラ設計の知見を深められます!
3件中 1件〜3件を表示中

ここに掲載されている案件はごく一部です。
Remoguで扱う案件の約80%
非公開案件(Web公開NG)です。

80%が非公開案件
非公開の理由
Remoguが扱う案件の多くは、秘匿性の高いプロジェクト、開発案件です。
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