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建設会社で求人サイト制作のエンジニア
■ プロジェクトの目的
求人サイト（アプリケーションの構築）
■ 体制・人数
1名
■ 自分のポジション・役割
エンジニア
■ 課題
一般的な3層構造アプリケーションでは、データ取得に時間がかかった。（特に通信量がボトルネック）
■ 課題解決にむけたアプローチ
フロントで利用データを選択できるGraphQLを利用することで問題を解決。そのため、初期の段階ではDjango + RDSというアーキテクチャであったが、上記の課題のため、Nuxt.js（SPA）+ Amplifyというアーキテクチャに変更した。Django、Amazon Serverless Aurora、Nuxt.js、Amplify（AppSync等）
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大手通信会社で既存の社内システムのオンプレ→クラウド移行
■ プロジェクトの目的
既存のお客様社内システムをクラウドに移行すること。その際に各利用ツールのバージョンをあげること。（例：Java 6 => Java 8）
■ 体制・人数
3名
■ 自分のポジション・役割
開発者
■ 目的を達成する上での課題
既存システムが、一つのサーバーにアプリケーションもデータベースもごっちゃになっていたこと。
■ 課題に対して取り組んだこと
Docker Composeを利用して各ツールの切り離しを行った。Docker、Docker Compose、Java 8、MySQL
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大手損害保険会社で、サンドボックス環境構築支援の開発者
■ プロジェクトの目的
お客様社内のデータ利活用のため、サンドボックス環境をセキュアに提供すること。
■ 体制・人数
4名
■ 自分のポジション・役割
開発者
■ 目的を達成する上での課題
分析担当のベンダーさんがスムーズに分析できる環境を目指しつつ、データをセキュアに守ること。（利便性と安全性の両立）
■ 課題に対して取り組んだこと
AWSのIAMの設計を見直し、データの出し入れの方法をセキュアかつ容易にした。
コンテナを利用して、データ分析環境のテンプレート化をした。
AWSを用いた大規模環境構築（サーバー100台以上）、Linuxのデータ分析用環境構築（PythonやRubyなど、利用者の要望に合わせて）、ADサーバーを用いたDC環境構築、BigQueryの利用、DeepLensの検証