仕事内容
Amazon Web Services (AWS)では、お客様やパートナーとの重要な業務でコラボレーションするために、高度な技術力を持つデータ・機械学習エンジニアを募集しています。プロフェッショナルサービスのコンサルタントは、効果測定、技術検証のPoCプロジェクト、テクニカルワークショップ、実装サポートなどのモデル開発からシステム化のご支援をします。プロフェッショナルサービスは、機械学習、データ分析のソリューションに注力しています。
この役割では、パートナーや顧客と連携し、Amazon Kinesis、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMakerなどのAWSサービスを活用して、顧客やパートナーがデータをからインサイトを発掘し、それをビジネスに活用していく支援をしていきます。
AWS Professional Servicesは、お客様やパートナーのために様々なプロジェクトに携わり、お客様エンゲージメントで蓄積した知見や経験を活かして、お客様の成功を追求しています。私たちのチームは、AWSの組織全体で協力して、プロダクトチームや海外のプロフェッショナルサービスームと連携し、適切なソリューションおよび海外事例を含めたベストプラクティスをお客様に提供し、お客様のニーズに基づいたテクニカルイノベーションを推進しています。
また、ホワイトペーパーを作成したり、ブログを書いたり、デモを作ったり、顧客が再利用できるアセットを作ったりする機会もあります。最も重要なことは、同社のソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、サービスエンジニアリングチームと密接に連携することです。
Amazon Kinesis、Apache Kafka、Apache Spark、Amazon SageMaker、Amazon EMR、NoSQL技術などのサードパーティのサービス利用に関する深い知識を活かした設計・開発・運用の経験をお持ちの方が理想です。
お客様にコンサルティングする役割です。必要に応じてお客様先に出張し、技術コンサルティングのサービスを提供していただきます。
この役割では、パートナーや顧客と連携し、Amazon Kinesis、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMakerなどのAWSサービスを活用して、顧客やパートナーがデータをからインサイトを発掘し、それをビジネスに活用していく支援をしていきます。
AWS Professional Servicesは、お客様やパートナーのために様々なプロジェクトに携わり、お客様エンゲージメントで蓄積した知見や経験を活かして、お客様の成功を追求しています。私たちのチームは、AWSの組織全体で協力して、プロダクトチームや海外のプロフェッショナルサービスームと連携し、適切なソリューションおよび海外事例を含めたベストプラクティスをお客様に提供し、お客様のニーズに基づいたテクニカルイノベーションを推進しています。
また、ホワイトペーパーを作成したり、ブログを書いたり、デモを作ったり、顧客が再利用できるアセットを作ったりする機会もあります。最も重要なことは、同社のソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、サービスエンジニアリングチームと密接に連携することです。
Amazon Kinesis、Apache Kafka、Apache Spark、Amazon SageMaker、Amazon EMR、NoSQL技術などのサードパーティのサービス利用に関する深い知識を活かした設計・開発・運用の経験をお持ちの方が理想です。
お客様にコンサルティングする役割です。必要に応じてお客様先に出張し、技術コンサルティングのサービスを提供していただきます。
応募資格
【必須】
・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、数学、または関連分野の学士、または同等の専門職の経験
・データプラットフォームの導入経験5年以上
・Kinesis、Kafka、Spark、または類似の実装の実装とパフォーマンスチューニングの実務経験2年以上
・データまたは機械学習パイプライン構築の実務経験
・1つ以上の関連ツール(Flink、Spark、Sqoop、Flume、Kafka、Amazon Kinesis)を使用した経験
・1つ以上のプログラミング言語(Java、JavaScript、Pythonなど)でのソフトウェアコード開発経験
・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、数学、または関連分野の学士、または同等の専門職の経験
・データプラットフォームの導入経験5年以上
・Kinesis、Kafka、Spark、または類似の実装の実装とパフォーマンスチューニングの実務経験2年以上
・データまたは機械学習パイプライン構築の実務経験
・1つ以上の関連ツール(Flink、Spark、Sqoop、Flume、Kafka、Amazon Kinesis)を使用した経験
・1つ以上のプログラミング言語(Java、JavaScript、Pythonなど)でのソフトウェアコード開発経験