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ITエンジニアに向いている人の特徴10選|職種ごとの適性や判断基準を解説

2026年09月12日更新

ITエンジニアと一口にいっても、システムエンジニアやインフラエンジニア、Webエンジニアなど、仕事内容の異なるさまざまな職種があります。「職種ごとに何が違うのだろう」「自分にはどれが向いているのだろう」と、転職先選びに迷う方も多いでしょう。

この記事では、以下の内容を解説します。

  • ITエンジニア20職種の仕事内容と、担当する工程の違い
  • 職種別・年代別の年収データと、年収を左右する条件
  • 向いている人の特徴と、未経験から目指す4ステップ
  • 転職先を選ぶときに確認したい3つの注意点

読み終えたときには、20職種のなかから自分の関心と経験に合う職種を2〜3個まで絞り込める状態を目指しています。

IT業界への転職を検討している方は、自分に合った職種を見つける参考にしてください。

目次

CONTENTS

ITエンジニアとは何をする仕事か

ITエンジニアは、ひとつの職種を指す名前ではありません。システムやサービスを作り、動かし続けるために働く技術者をまとめて呼ぶ総称です。そのため、仕事内容を知りたいときは、まず全体の輪郭をつかむところからはじめると理解が早くなります。

この章で整理するのは、次の3点です。

  • ITエンジニアが担当する3つの段階
  • 職種が4つの系統に分かれる理由と、20職種の全体像
  • SEとPGという呼び名の違い

ITエンジニアの仕事は、システムを設計し、開発し、動き続けるように運用するという3つの段階に分けられます。私たちが毎日使っているネットバンキングやECサイト、電車の改札機も、誰かが設計して作り、24時間体制で見守っている技術者がいるおかげで動き続けています。

設計の段階でおこなうのは、利用者や依頼主が何に困っているかを聞き取り、どのような仕組みで解決するかを決める作業です。開発の段階では、決まった設計をもとにプログラムを書き、想定どおりに動くかを確かめます。そして運用の段階では、公開後のシステムを監視し、障害が起きたときには原因を突き止めて復旧させます。

職種ごとの違いは、この3つの段階のどこを担当するかで生まれるものです。設計を中心に担う人もいれば、プログラムを書くところに集中する人もいますし、運用だけを専門にする人もいます。

ひとつのシステムを何十人もの技術者が分担して作ります。だからこそ、役割ごとに職種の名前がついたわけです。

ITエンジニアの職種は、担当する領域によって大きく4つに分かれます。従来は開発系・インフラ系・管理系の3区分で説明されてきましたが、近年はAIやデータ、セキュリティを扱う先端技術系を加えた4区分が一般的になりました。

系統担当する領域
開発系利用者が触れるソフトウェアやアプリを作る
インフラ系システムを動かすサーバーやネットワークを整える
先端技術系AI、データ基盤、セキュリティを扱う
管理・その他プロジェクトの進行や顧客の課題に向き合う

未経験の方がまず押さえたいのは、開発系とインフラ系の違いです。開発系は利用者が直接触れる画面や機能を作る仕事で、インフラ系はそれらが止まらずに動くための環境を用意する仕事にあたります。買い物アプリでたとえるなら、商品を検索する画面を作るのが開発系、アクセスが集中しても落ちないサーバーを用意するのがインフラ系です。

管理系は、開発やインフラの経験を積んだあとに進む領域にあたります。

この記事で扱う20職種を、担当工程と未経験からの入りやすさで並べると次のとおりです。気になる職種を2〜3個ここで見つけてから、後半の解説を読み進めてください。

職種系統主な担当工程未経験からの入りやすさ
システムエンジニア(SE)開発系要件定義・設計△ 実務3年ほど後
プログラマー(PG)開発系実装・テスト◎
Webエンジニア開発系設計〜運用○
フロントエンドエンジニア開発系実装・テスト◎
バックエンドエンジニア開発系設計・実装○
アプリケーションエンジニア開発系設計・実装○
組み込み・IoTエンジニア開発系設計・実装△
インフラエンジニアインフラ系構築・運用◎
サーバーエンジニアインフラ系構築・運用◎
ネットワークエンジニアインフラ系設計・構築○
データベースエンジニアインフラ系設計・運用△
クラウドエンジニアインフラ系設計・構築○
AIエンジニア・機械学習エンジニア先端技術系設計・実装△
データエンジニア先端技術系設計・構築△
セキュリティエンジニア先端技術系設計・運用△
プロジェクトマネージャー(PM)管理・その他全工程の管理× 実務5年ほど後
ITコンサルタント管理・その他企画・要件定義×
社内SE・情シス管理・その他企画・運用○ 応募は集まりやすい
QA・テストエンジニア管理・その他テスト◎
セールスエンジニア管理・その他提案・導入支援△

◎は未経験可の求人が多い職種、○は学習の成果次第で応募できる職種、△は近接する実務経験が求められる職種、×は実務経験が前提となる職種を表します。

ITエンジニアについて調べると、「システムエンジニア(SE)」や「プログラマー(PG)」という名称もよく目にします。

どちらもシステム開発に関わる職種ですが、担当する工程に違いがあります。

工程内容主な担当
要件定義顧客の要望を整理し、必要な機能を決めるSEなど
設計システムの仕様や構成を決めるSEなど
実装設計をもとにプログラムを書くPG・SEなど
テストシステムが想定どおり動くか確認するPG・SEなど
運用・保守稼働後の監視や修正・改善をおこなう運用担当・SEなど

SEは要件定義や設計を含め、システム開発を幅広く担当します。対してPGは、設計書などをもとにプログラミングやテストを担当するケースが中心です。

ただし、実際の担当範囲は企業やプロジェクトによって異なります。SEがプログラミングまで担当したり、一人のエンジニアが要件定義から運用・保守まで関わったりするケースもあります。

Web系企業ではSEやPGではなく、「フロントエンドエンジニア」「バックエンドエンジニア」など、担当領域に応じた職種名を使うこともあります。

転職先を探す際は職種名だけで判断せず、求人票の仕事内容を確認し、上の表のどの工程を担当するのかまで比較してください。同じ職種名でも、担当工程が違えば身につく経験は変わります。

開発系ITエンジニア7職種の仕事内容

開発系は、利用者が直接触れるソフトウェアやアプリを作る職種のまとまりです。ITエンジニアと聞いて多くの方が思い浮かべるのは、この領域の仕事でしょう。ここで紹介する職種は、以下の7つです。

  • システムエンジニアは顧客の要望から設計図を作る
  • プログラマーは設計図をもとにコードを書く
  • Webエンジニアはブラウザで使うサービスを開発する
  • フロントエンドエンジニアは画面側の動きを作る
  • バックエンドエンジニアはサーバー側の処理を担当する
  • アプリケーションエンジニアは業務アプリやスマホアプリを作る
  • 組み込み・IoTエンジニアは機械のなかで動くプログラムを書く

システムエンジニアは、顧客の要望を聞き取り、どのようなシステムを作るかを決める職種です。要件定義と設計という上流工程を担当し、開発全体の方向づけをおこないます。

打ち合わせでは、顧客が業務のどこで困っているかを聞き出し、必要な機能を洗い出します。そのうえで画面の構成やデータの持ち方、処理の流れを設計書にまとめ、プログラマーへ引き渡す流れです。開発が始まったあとは進捗を管理し、仕様の変更が出れば調整役も務めます。

顧客は専門用語を使わずに要望を伝えてくるため、その言葉の裏にある本当の課題を読み取る力が大切になります。技術の知識と、人と話して論点を整理する力の両方を使う職種です。

未経験から直接システムエンジニアとして採用されるケースは限られます。プログラマーやテスターとして3年ほど経験を積み、開発の流れを理解してから設計工程へ移るのが多くの人がたどる道筋です。要件定義まで単独で任されるのは、そこからさらに2年ほど先が目安になります。

人の話を聞いて要点をまとめるのが得意な方や、ものづくりの全体を見渡したい方に向いています。

システムエンジニアの年収や年収アップの方法についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

SE(システムエンジニア)とは?仕事内容・年収・向いている人を解説

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プログラマーは、設計書をもとに実際のプログラムを書き、システムを動く形にする職種です。書いたコードが想定どおりに動くかを確かめるテストまでを担当します。

扱う言語は開発する対象によって変わり、業務システムではJavaやC#、Web系ではPHPやPython、Rubyが使われます。ひとつの言語を身につけると、ほかの言語も学びやすくなるため、まずは目指す領域で使われている言語をひとつ選ぶとよいでしょう。

仕事の中身は、コードを書く時間だけではありません。エラーの原因を探して直すデバッグや、ほかの人が書いたコードを読んで理解する作業にも多くの時間を使います。地味に見える確認作業を丁寧に積み重ねられるかどうかが、実力の差につながる職種です。

開発系のなかでは、未経験からもっとも入りやすい職種にあたります。学習した内容が成果物として形に残るため、ポートフォリオで実力を示しやすい点も強みです。

手を動かして作るのが好きな方や、ひとつの課題にじっくり向き合える方に適しています。

プログラマーのキャリアの広げ方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

プログラマーとは?仕事内容・年収と未経験から目指す現実的な進め方

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Webエンジニアは、ブラウザから使うWebサービスやWebサイトを開発する職種です。ECサイトや予約システム、業務で使うクラウドサービスなどが対象になります。

ここで気をつけたいのは、Webエンジニアが特定の作業を指す名前ではない点です。画面側を担当するフロントエンドと、サーバー側を担当するバックエンドをまとめた総称として使われます。求人票にWebエンジニアと書かれている場合、どちらか一方を担当することもあれば、両方を任されることもあるでしょう。

システムエンジニアとの違いは、開発の進め方にあらわれます。受託開発では設計書を固めてから作りますが、Webサービスでは公開後も機能の追加や改善を続けるため、作りながら直していく進め方が中心です。

自社でサービスを運営する企業に多い職種のため、利用者の反応が数字として返ってくる環境で働けます。使う人の声を受けてサービスを育てたい方に向いた職種です。

未経験から目指す場合は、自作のWebアプリを公開し、コードをGitHubで見せられる状態にしておくと選考で評価されます。

Webエンジニアの将来性やAI時代の生き残り方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

Webエンジニアとは?仕事内容・年収・SEとの違いと未経験からのなり方

Webエンジニアとは?仕事内容・年収・SEとの違いと未経験からのなり方

フロントエンドエンジニアは、利用者がブラウザで目にする画面を作る職種です。ボタンを押したときの動き、入力内容の確認、画面の切り替えといった、目に見える部分のすべてを担当します。

使う技術は、画面の骨組みを作るHTML、見た目を整えるCSS、動きをつけるJavaScriptが中心です。実務ではJavaScriptを拡張したTypeScriptや、ReactとVue.jsといったフレームワークが使われます。

スマートフォンとパソコンで表示を切り替える対応や、画面の表示速度を上げる調整も担当範囲に入ります。画面が使いにくいと利用者はすぐに離れてしまうため、デザイナーと相談しながら使い勝手を詰めていく場面が多い職種です。

学習の成果が画面として目に見えるため、未経験の方が最初に取り組みやすい領域といえます。作ったものをそのまま公開でき、ポートフォリオにしやすい点も入口として有利でしょう。

見た目の細かい差が気になる方や、使う人の立場で改善を考えられる方に適しています。

フロントエンドエンジニアに必要なスキルや将来性についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

フロントエンドエンジニアとは?仕事内容と未経験からの現実的な目指し方

フロントエンドエンジニアとは?仕事内容と未経験からの現実的な目指し方

バックエンドエンジニアは、利用者からは見えないサーバー側の処理を担当する職種です。会員登録の情報を保存する、注文を受け付けて在庫を減らす、検索結果を返すといった、データを扱う仕組みを作ります。

主に使う言語はJava、PHP、Python、Ruby、Goなどで、Ruby on RailsやLaravel、Djangoといったフレームワークとあわせて開発を進めます。データを保存するMySQLやPostgreSQLの知識も欠かせません。

フロントエンドとの大きな違いは、扱う課題の性質にあらわれます。利用者が増えたときに処理が遅くならない設計や、個人情報を守る仕組みを考える場面が多く、目に見えない部分の設計力が問われる職種です。

未経験からの入口はフロントエンドよりやや狭いものの、データベースの基礎を学んでおくと選考で差がつきます。設計力を高めていけば、システムエンジニアやアーキテクトへ進む道も開けるでしょう。

仕組みの裏側を考えるのが好きな方や、効率のよい処理を追求したい方に向いています。

バックエンドエンジニアの役割や扱う技術についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

バックエンドエンジニアとは何をする職種?役割・技術・キャリアをわかりやすく解説

バックエンドエンジニアとは何をする職種?役割・技術・キャリアをわかりやすく解説

アプリケーションエンジニアは、業務で使うシステムやスマートフォンのアプリを開発する職種です。ただし、この呼び名は企業によって指す範囲が変わるため、求人票では業務内容の欄を必ず確かめましょう。

大きく分けると、2つの方向があります。

開発する対象仕事の内容主に使う技術
業務アプリケーション在庫管理や販売管理など、企業内で使うシステムを開発するJava、C#、SQL
スマートフォンアプリiPhoneやAndroid向けのアプリを開発するSwift、Kotlin、Flutter

業務アプリケーションでは、担当する業界の知識が武器になります。金融や物流など特定の業界で経験を積むと、その分野に詳しいエンジニアとして評価が高まる領域です。

スマートフォンアプリは、審査を通して公開する流れや、機種ごとの表示の違いに対応する作業が加わります。自分の作ったものが多くの人に使われる実感を得やすい仕事でしょう。

未経験から目指すなら、スマートフォンアプリのほうが個人で作品を作りやすく、選考でアピールしやすくなります。

アプリケーションエンジニアの年収や転職のポイントについてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

アプリケーションエンジニアを目指す人へ|仕事内容・年収・転職のポイントを徹底解説

アプリケーションエンジニアを目指す人へ|仕事内容・年収・転職のポイントを徹底解説

組み込みエンジニアは、家電や自動車、産業用の機械のなかで動くプログラムを開発する職種です。エアコンの温度制御、自動車のブレーキ制御、工場のロボットの動作など、機械の頭脳にあたる部分を担当します。

使う言語はC言語やC++が中心で、機械の性能を引き出すためにハードウェアの知識も求められます。使えるメモリや処理能力に限りがあるため、少ない資源で確実に動くプログラムを書く技術が問われる領域です。

IoTエンジニアは、この組み込みの技術にインターネットとの接続を加えた職種にあたります。機械が集めたデータをクラウドへ送り、離れた場所から状態を確認したり操作したりする仕組みを作ります。

医療機器や自動車のように、不具合が人命に関わる分野を扱うため、品質への責任は重い領域です。その分、経験を積んだ技術者が不足しており、長く働ける専門性を身につけやすくなります。

機械やものづくりに興味がある方や、電子工学を学んだ経験がある方に適しています。

組み込みエンジニアの将来性や転職の判断についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

組み込みエンジニアとは?仕事・年収・「やめとけ」の理由や未経験からの転職を解説

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インフラ系ITエンジニア5職種の仕事内容

インフラ系は、システムが止まらずに動き続ける環境を用意し、守り続ける職種のまとまりです。開発系が作った機能も、動かす土台がなければ利用者には届きません。ここで紹介する職種は、以下の5つです。

  • インフラエンジニアは基盤全体をまとめて担当する
  • サーバーエンジニアはシステムを動かす機器を構築する
  • ネットワークエンジニアは通信の経路を設計する
  • データベースエンジニアはデータの保管と取り出しを支える
  • クラウドエンジニアはクラウド上に環境を組み立てる

インフラエンジニアは、システムを動かすための環境を設計し、構築して運用する職種です。開発系のWebエンジニアと同じく、これは特定の作業を指す名前ではありません。求人票にインフラエンジニアと書かれている場合、サーバー、ネットワーク、データベース、クラウドの4領域のいずれか、または複数を担当します。それぞれの領域の内容は、このあとの4つの見出しで順に解説します。

インフラの仕事は、構築と運用の2つに分かれます。構築は新しい環境をゼロから作る工程で、運用は動いているシステムを監視し、障害が起きたときに復旧させる工程です。

未経験からITエンジニアを目指すとき、もっとも入口が広いのがインフラの運用や監視のポジションです。24時間体制のシフト勤務になる職場もありますが、実務のなかで機器の扱いやトラブル対応を覚えられるため、働きながら技術を身につけられます。

障害が起きたときに慌てず原因を追える方や、決められた手順を正確に守れる方に向いた領域でしょう。

インフラエンジニアの年収やおすすめの資格についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

インフラエンジニアの平均年収は?年収アップの方法やおすすめのキャリアも解説

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サーバーエンジニアは、システムを動かすサーバーを選定し、構築して運用する職種です。どれくらいの利用者を想定するか、どの程度の処理能力が要るかを見積もり、必要な機器やクラウドの構成を決めます。

扱う技術の中心はLinuxとWindows Serverです。コマンドで操作するLinuxの知識は、この職種の出発点にあたります。近年は1台の物理サーバーを複数に分けて使う仮想化技術や、アプリを動かす環境ごと持ち運べるコンテナという仕組みも扱う場面が増えました。

日々の業務では、動作状況の監視、性能が落ちていないかの確認、セキュリティ更新の適用などをおこないます。サーバーが止まればサービス全体が使えなくなるため、変更を加える前に影響範囲を洗い出す慎重さが問われる職種です。

未経験からは運用監視のポジションで入り、手順書に沿った対応を覚えるところからはじめる流れが一般的でしょう。そこからLinuxの資格を取り、構築の案件へ移っていくと単純作業から抜け出せます。

地道な確認を苦にしない方や、仕組みを深く理解したい方に適しています。

サーバーエンジニアの将来性や資格についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

サーバーサイドエンジニアとはどんな仕事?向いている人・必要スキルを解説

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ネットワークエンジニアは、機器どうしをつなぐ通信の経路を設計し、構築して管理する職種です。オフィスのLAN、拠点間を結ぶ回線、データセンター内の通信など、データが流れる道を整えます。

使う機器はルーターやスイッチ、ファイアウォールなどで、CiscoやJuniperといったメーカーの製品が多く使われます。通信が遅い、つながらないといった不具合は原因が見えにくいため、どこで止まっているかを順に切り分けていく力が求められます。

在宅勤務の普及やクラウドの利用拡大により、社外から社内システムへ安全につなぐ仕組みの構築が増えました。通信の安全を守る知識もあわせて必要になっています。

この職種は、資格が実力の証明として通用しやすい点が特徴です。ネットワークの基礎資格を取得しておくと、未経験からでも構築の案件に入りやすくなるでしょう。

図を書いて全体の流れを整理するのが得意な方や、原因を突き止めるまで粘れる方に向いています。

ネットワークエンジニアに必要なスキルや資格についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

ネットワークエンジニアとは?仕事内容、年収、必要なスキル、資格などを徹底解説

ネットワークエンジニアとは?仕事内容、年収、必要なスキル、資格などを徹底解説

データベースエンジニアは、データを保存して取り出す仕組みを設計し、管理する職種です。会員情報、注文履歴、在庫の数量といった、企業にとって欠かせないデータを扱います。

仕事は3つの領域に分かれます。

領域内容
設計データの持ち方や項目の構造を決める
運用管理バックアップや障害からの復旧を担当する
性能改善処理が遅い箇所を探して速度を上げる

扱う製品はOracle DatabaseやMySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverなどで、操作にはSQLという言語を使います。設計の段階でデータの持ち方を誤ると、あとから直すのに大きな手間がかかるため、最初の判断がそのまま品質に響く職種です。

データを失うと事業そのものが止まるため、責任は重い部類に入ります。その分、経験を積んだ技術者は長く必要とされ、年齢を重ねても価値が下がりにくい領域でしょう。

数字やデータの整理が好きな方や、抜け漏れなく考えるのが得意な方に適しています。

データベースエンジニアのAI時代の需要についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

データベースエンジニアとは?AI時代の需要と仕事内容を解説

データベースエンジニアとは?AI時代の需要と仕事内容を解説

クラウドエンジニアは、AWSやMicrosoft Azure、Google Cloudといったクラウドサービスの上にシステムの環境を構築し、運用する職種です。従来は自社で機器を買って設置していた部分を、インターネット経由で借りて組み立てます。

サーバーやネットワークの知識を前提にしつつ、クラウド特有の設計の考え方を身につける必要が出てきます。設定を手作業ではなくコードで管理する手法や、費用を抑える構成の組み方も担当範囲です。

インフラ系のなかでも、求人の伸びが目立つのがクラウドです。自社で機器を持つ運用からクラウドへ移す企業が続いており、移行を任せられる技術者が足りていません。

ただし、求人が多い分だけ求められる範囲も広くなります。サーバーやネットワークの基礎がないまま入ると、指示された設定作業だけを任される期間が長引きやすい点には注意してください。

未経験から狙う場合は、AWSの入門資格から学びはじめると全体像をつかめます。無料の枠を使って自分で環境を作れるため、学習した内容をそのまま実績として示せる点も強みでしょう。

新しい技術を試すのが好きな方や、費用と性能のつり合いを考えるのが得意な方に向いています。

クラウドエンジニアに必要なスキルや将来性についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

クラウドエンジニアとは?仕事内容・年収とインフラ経験の通用度

クラウドエンジニアとは?仕事内容・年収とインフラ経験の通用度

先端技術系ITエンジニア3職種の仕事内容

先端技術系は、AIやデータ、セキュリティなど専門性の高い領域を扱う職種です。開発やインフラの知識に加えて、それぞれの領域に応じた専門知識が求められます。ここで紹介する職種は、以下の3つです。

  • AIエンジニア・機械学習エンジニアはAIを使ったシステムを開発する
  • データエンジニアは分析に使えるデータ基盤を整える
  • セキュリティエンジニアは攻撃や情報漏えいからシステムを守る

AIエンジニアは、AIや機械学習を活用したシステム・サービスの開発に携わる職種です。企業によっては「機械学習エンジニア」と呼ばれることもあります。

具体的な業務は、必要なデータの収集・加工から、機械学習モデルの構築・評価、システムへの実装、運用までさまざまです。生成AIを活用したサービスや機能の開発に携わるケースもあります。

プログラミング言語ではPythonが広く使われており、PyTorchやTensorFlowなどの機械学習向けライブラリ・フレームワークを扱うこともあります。業務内容によっては、統計学や線形代数など数学の知識も必要です。

プログラミングに加えて、データ分析や機械学習に関する専門知識が求められる領域です。研究開発に近い求人では、大学院での研究経験などを応募条件としている場合もあります。

未経験から目指す場合は、Pythonや数学、機械学習の基礎を学んだうえで、関連する開発経験やデータ活用の経験を積んでいく方法が現実的でしょう。

データから傾向を読み取ることが好きな方や、仮説を立てて試行錯誤することを楽しめる方に向いている職種です。

AIエンジニアのキャリアや求められるスキルについてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

※ここに内部リンクを挿入(AIエンジニア関連記事)

AI・機械学習(LLM)エンジニアの求人情報

AIOpsプロダクト開発エンジニア

想定年収

600~1,400万円

勤務地

東京都(中央区日本橋馬喰町)

業務内容

ご入社時点のスキル・経験に応じて、以下いずれかのポジションでご活躍いただきます。年齢は問わず、スキル・経験に応じて判断します。将来的には他ポジションへのキャリアアップも想定しています。 ●運用エンジニアとして(SRE志向のクラウド運用エンジニア) ・クラウド/オンプレを問わず、既存の運用フローをAIと自動化で改善 ・ログ収集・分析の自動化パイプラインの構築 ・機械学習ライブラリを用いた、時系列データからのシステム障害予兆検知の検証(PoC) ・ITILのインシデント管理プロセスに準拠した上で、生成AI(ChatGPT API等)を活用した障害アラートの一次切り分け・チケット起票の自動化 ●運用マネージャーとして(運用プロセス高度化) ・運用チームのマネジメント、運用プロセス全体の高度化をリード ・SaaS/AIツールの選定と業務プロセスへの導入・定着推進 ・監視基盤(Datadog等)の導入・監視項目の最適化 ・インシデント対応にLLMを活用し解決策を提案する仕組みの構築 ・定常作業の自動化推進による対応時間短縮・残業削減の実現 ●AI戦略ディレクターとして(事業部横断) ・事業部横断でのAI戦略・ガバナンスの推進 ・組織全体のAI活用を見据えたルール・ガバナンス体制の構築 ・ベンダーマネジメントを含む高度な運用設計 ・社内向けAI利用ガイドラインの策定、セキュリティリスク評価 ・ベンダー折衝、エンタープライズ向けAI運用支援ソリューションの要件定義・導入統括 ・レガシー運用チームのリスキリングプログラムの企画・実行

【VIN】画像認識・マルチモーダルAIエンジニア

想定年収

500~1,000万円

勤務地

東京都(千代田区麹町)

業務内容

本ポジションでは、画像・映像・音声・数値などのデータを活用したAIソリューションの設計・開発を担当いただきます。 顧客が保有するデータや業務ルールに合わせ、実現可能性の検証(PoC)から設計・開発、本番導入まで幅広く携わっていただきます。 ・画像認識・画像処理を活用したAIシステムの設計・開発 ・マルチモーダルAIを活用した情報抽出・照合機能の開発 ・顧客データを用いたPoC・技術検証 ・顧客の業務ルールや判定基準を踏まえたAI機能の設計・実装 ・AIによる処理結果と既存システム・業務フローとの連携

■AIエンジニア

想定年収

600~2,000万円

勤務地

東京都

業務内容

クライアント企業(主に製造業)向けに、生成AI・AIエージェントを活用した業務システムの設計・開発・実装を担当します。要件定義から、AIモデル・エージェントの設計、開発、既存システムとの連携、本番環境への実装・運用まで、技術面から一貫してプロジェクトを推進します。 <具体的な業務内容> ・生成AI/AIエージェントを活用したシステムの要件定義・設計・開発 ・LLM(大規模言語モデル)を活用したアプリケーション・ワークフローの構築 ・RAG(検索拡張生成)、プロンプトエンジニアリングによる精度改善 ・既存システム(ERP、基幹システム等)とのAPI連携・データ連携の実装 ・AIモデルの評価・チューニング、MLOps基盤の構築・運用 ・クラウド環境(AWS、Azure、GCP等)上でのAIシステムの構築・運用 ・クライアントのIT部門・開発チームと連携したプロジェクト推進 【案件の例】 ・製造業における経理AIエージェントの開発 ・需要予測AIモデルの構築 ・社内向け生成AIチャットボット・ナレッジ検索システムの開発 ・基幹システムとAIエージェントを連携した業務自動化システムの構築

30.NSDAエンジニア

想定年収

600~1,000万円

勤務地

東京都(千代田区神田佐久間町)

業務内容

●事業概要 医療従事者の過重労働(特に医師の時間外労働の大きな要因となっている医療文書作成)という社会課題に対し、生成AIを活用した「オンプレミス環境で稼働する医療文書DXシステム(NEXT Stage Document Assistant)」を開発・提供しています。 多くの医療機関では、高度な情報セキュリティ維持のため電子カルテがインターネットから分離運用されており、一般的なクラウド型AIサービスをそのまま導入することが困難です。 TXP Medicalでは、社内在籍の現役医師らと連携し、院内の閉域ネットワーク(オンプレミス)上でセキュアかつ高精度に稼働する文書生成システムを構築しています。 この取り組みは「中小企業イノベーション創出推進事業」にも採択されており、医療現場のみならず国からも大きな期待が寄せられています。 当社の急性期医療プラットフォーム(NEXT Stage ER等)は、すでに全国の大病院100施設以上に導入されており、大学病院・救命救急センターにおいて約50%のトップシェアを有しています。 当システムもこの強固な顧客基盤を軸に導入が進んでおり、単なるPoCにとどまらず、全国の基幹病院の実運用へ直結する社会的重要度の高いプロジェクトです。 サービスページ:https://txpmedical.jp/service/next-stage-document-assistant サービス紹介動画:https://youtu.be/SRmW7tV5ViM ●業務内容 医療文書自動生成システム(NSDA)の設計・開発、および病院現場への導入・運用業務ををお任せします。 医療現場のDX課題は多く、新たなプロダクト案も日々生まれているため、新規開発にも携わっていただける環境です。 ・Webアプリケーション開発: Python (FastAPI) や React (TypeScript) を用いたバックエンド・フロントエンドの設計・実装 ・アーキテクチャの改善・運用基盤整備: 導入施設拡大に伴う運用耐性の向上、リファクタリング、CI/CDパイプラインや自動テスト環境の構築 ・オンプレミス・インフラの構築・検証: 病院内の物理GPUサーバ、ローカルLLM環境(vllm等)、および検証用クラウド(AWS)の環境整備 ・現場要件の具体化と導入支援: 社内の現役医師との仕様策定、導入先医療機関への訪問・現地システム接続・運用検証 ※ ご志向に応じて、ローカルLLMのプロンプト最適化・ファインチューニングなどのAIエンジニアリング領域にも深くコミット頂く事も可能です。 ●主な技術スタック ・フロントエンド: React (TypeScript) ・サーバーサイド: Python (FastAPI) ・インフラ:物理GPUサーバ、AWS、Docker、vllm ・データベース:PostgreSQL ・その他: Slack / GitHub / Claude Code ●開発チーム体制 ・エンジニアリングマネージャー:1名 ・Webアプリケーションエンジニア:3名 ・データエンジニア:1名 ・現役医師:2名 本プロダクトの要件定義には医療現場を深く理解する必要があるため、医師とセールスやカスタマーサクセスが一体となり、現場ニーズに即した設計・開発・導入・運用を行います。 専門分野で活躍してきたメンバーが、技術と医療ドメインの深い理解を融合して素早くPDCAを回しているチームです。

CTO直下【Forward Deployed Engineer】創業3年で大手企業とのプロジェクト実績65件以上/技術も顧客もわかる、AIエージェント開発をリードするFDE候補|松尾研発AIスタートアップ

想定年収

800~1,200万円

勤務地

東京都(千代田区神田小川町)

業務内容

企業ごとの課題に合わせた完全オーダーメイドのAI開発を手掛ける当社にて、Forward Deployed Engineer(フォワード・デプロイド・エンジニア)をお任せします。 クライアントの課題整理から要件定義、開発計画策定、プロジェクト推進、リリースまで一貫して担当いただきます。 単なる進行管理ではなく、技術理解を武器にプロジェクトを成功へ導くポジションです。 【具体的な業務内容】 ・クライアントへのヒアリング、課題抽出 ・要件定義、開発計画の策定 ・プロジェクト全体の進捗管理・品質管理 ・技術的背景を踏まえたスコープ設計 ・Python等を用いた技術検証および一部実装 ・提案資料作成、顧客折衝 技術とビジネスの橋渡し役として、顧客の曖昧な課題を整理し、「実際に使われるAI」の実現を推進していただきます。 ●配属先 CTO直下の少数精鋭チームへの配属となります。 エンジニア・データサイエンティストと連携しながら、プロジェクトを推進していただきます。

データエンジニアは、企業が持つさまざまなデータを収集・加工し、分析やAI開発などに活用できる環境を整える職種です。売上データや顧客の行動履歴、アクセスログなどを集約し、必要な人が利用できるデータ基盤を構築・運用します。

似た職種との違いは、次のとおりです。

職種主な役割
データエンジニアデータを収集・加工し、活用するための基盤を構築する
データサイエンティストデータを分析し、予測モデルの構築や課題解決につなげる
データアナリストデータを分析し、ビジネス上の意思決定などに活用する

データエンジニアの主な役割は、データそのものを分析することではなく、分析や機械学習に使える環境を作ることです。

業務ではSQLやPythonなどを使用するほか、BigQueryやSnowflakeなどのデータ基盤を扱う場合もあります。大量のデータを効率よく処理するため、データベースやクラウドに関する知識も求められます。

バックエンド開発やインフラ構築で培った知識を活かせる部分もあります。未経験から目指す場合は、SQLやデータベース、Pythonなどの基礎から身につけていくとよいでしょう。

データを整理することが得意な方や、サービスを裏側から支える仕組みづくりに興味がある方に向いています。

データ基盤に関わるキャリアの広げ方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

※ここに内部リンクを挿入(データエンジニア関連記事)

データエンジニアの求人情報

マーケティングデータエンジニア

想定年収

-

勤務地

東京都(豊島区)

業務内容

仕事についての詳細 外国人向け生活インフラ(住まい・通信・保証・金融・人材)を支える複数事業を展開しており、それぞれに膨大な顧客データ・業務データが蓄積されています。 また、注目度が高まる外国人市場については、業界団体や行政などから様々なデータが公開されています。 本ポジションでは、社内データとこれらの公開データを集約・整備し、経営・事業部・マーケティングが安心して使えるデータ基盤をつくる マーケティングデータエンジニア として活躍していただきます。 業務内容 全社横断のマーケティングチームに所属いただき、同チームの各事業担当者やデータアナリスト、広告運用担当、デザイナーなどと連携しながら、各事業・各ツールに散らばったデータをBigQueryに集約し、マーケティングと事業部が同じ数字を見て判断できる基盤を作っていただきます。 単なるデータの収集・保守業務ではなく、 「どのデータをどの粒度で持つか」「誰がどう使うか」から設計し、 データの収集 → 整備 → モデリング → 提供 → 運用改善 まで一貫して関われるポジションです。 事業ごとにバラバラだったデータが、ひとつの基盤の上でつながり、意思決定に使われていく手応えを直接感じられる環境です!! 現在、BigQueryへの集約は一部の事業・データで進んでおり、これを全事業に広げながら、データの品質と取り込みの自動化を高めていくフェーズです。 また、AIを積極的に活用し、よりよいデータ環境を社内に作っていただきます。 ●BigQuery を中心としたデータ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●業務システム、外部サービス(GA4・サーチコンソール・広告媒体・Salesforce等)や、公開されている統計、オープンデータを定期的に取り込むパイプラインの設計・実装 ●データマート、中間テーブルの設計と、集計ロジックのSQL実装 ●データ品質(欠損・重複・遅延)の監視と、異常時の検知・復旧の仕組みづくり ●テーブル定義、指標定義、データリネージのドキュメント化 ●Looker Studio 等のBIツールから使いやすい形へのデータ提供、ダッシュボードの基盤整備 ●個人情報を含むデータのアクセス権限設計とセキュリティ運用 ●データアナリスト、マーケティング、事業部からの要件ヒアリングと、基盤側からの改善提案 ●GCPコストの最適化(クエリ・ストレージ・スケジューリング) ※【変更の範囲】会社内での全ての業務

データエンジニア/人材プラットフォーム本部

想定年収

800~1,200万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営する、『ジョブメドレー』や『ジョブメドレーアカデミー』といったプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。 ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。 ご参考までに、データ組織としての直近の取り組みと今後取り組んでいきたいことをご紹介します。 <直近の取り組み> ●Google BigQuery x Data Transfer Service x Dataform によるデータ基盤の開発・運用 ●Trocco x dbt の導入による、運用効率および拡張性の高い ELT パイプラインの実装 ●dbt による既存 BigQuery 環境のデータリモデリング、および dbt MCP x AI ツール(Cursor, Claude Code など)による効率的なデータモデル開発 ●Metabase の導入による、事業標準ダッシュボード環境の構築に向けた取り組み、および Lightdash x 生成 AI による Generative BI の検証 ●Google 広告や App Store / Play Connect といった 3rd party データの連携、および Kintone などへのリバース ETL 連携開発・運用 ・参考記事:[BigQuery Data Transfer Service を通して学ぶ Google 広告のデータモデル](https://developer.medley.jp/entry/2025/07/24/120228/) ●事業の意思決定支援のための各種アドホック分析、見通しの予測・レポーティング、およびそのための予測モデルの開発・運用 <今後取り組んでいきたいこと> ●dbt docs / Open Metadata などのデータカタログ + MCP 提供による、AI ツールを含めた社内でのデータ利活用のしやすさの改善 ●Snowflake や Iceburg といった基盤技術や、Google Datastream をはじめとする CDC の導入によるデータ連携・運用効率性の改善 ●レコメンドや検索をはじめとしたプロダクト機能への機械学習モデルの導入、および MLOps の実現 ●データサイエンスを通した、マーケティングを含むより精密な事業構造のモデリング、およびそこから得られたインサイトによるプロダクト利用者の課題解消 ●ダッシュボード提供による営業現場の業務効率性改善 ●個人情報の取り扱いからメタデータ管理まで、データマネジメントの更なる強化・運用効率性の改善 <主な技術スタック・利用ツール> ●BigQuery ●dbt, Dataform ●Trocco, Embulk, Datastream, Google BigQuery Data Transfer Service ●Looker Studio, Redash, Metabase ●MySQL, PostgreSQL ●Cursor, Claude Code, Devin ・参考記事 : [メドレーのAI活用戦略:「AI for All」 | MEDLEY Developer Portal](https://developer.medley.jp/entry/2025/04/25/112655/) ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

IVT1/データアナリスト/データエンジニア ハイポテンシャル

想定年収

400~650万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

【基盤運用構築部】データエンジニア・データアーキテクト/ミドル

想定年収

500~750万円

勤務地

東京都(23区)

業務内容

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

【東京】データエンジニア(System Integration事業立ち上げコアメンバー)

想定年収

500~1,100万円

勤務地

東京都(千代田区紀尾井町)

業務内容

大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。 ●業務イメージ ・データ活用戦略策定(当社コンサルティング部門と共に) ・データ収集・蓄積処理の設計 ・MLOps基盤の設計・構築 ・LLM/RAG向けデータパイプライン構築 ・BIツール向けデータ基盤構築 ・API・システム間データ連携 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●プロジェクト組織体制 ・マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。 ・経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。 ●技術スタック ・開発言語:Java、Python、TypeScript、JavaScript ・クラウド系:AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker ・フレームワーク:Spring Boot、Spring、Django、React ・CI/CD:GitHub、CircleCI、GitLab ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●キャリア機会 事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。 また、将来的な自社プロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。 コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。 <教育研修制度> 【社内副業制度(+1制度)】 自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。 成果は加点評価として賞与に還元しています。 【プロダクト開発研修機会】 オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。 企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。 【AI駆動開発機会】 AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。 <評価制度について> 半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。 設計思想:顕在化重視・再現性重視 評価軸:人物評価・能力評価・実績評価 ●事業部の雰囲気について 仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。 また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

セキュリティエンジニアは、サイバー攻撃や情報漏えいなどのリスクから、システムやネットワークを守る職種です。

仕事内容は幅広く、セキュリティを考慮したシステムの設計・構築、脆弱性診断、ログの監視、インシデント発生時の調査・対応などがあります。脆弱性診断では、システムに攻撃につながる弱点がないかを調査します。運用・監視では不審な通信や挙動を確認し、インシデントが発生した場合には原因や影響範囲を調べ、必要な対応をおこないます。

新たな脅威や攻撃手法が次々に登場するため、情報を収集して知識を更新し続けることが欠かせません。関連資格としては、国家資格の「情報処理安全確保支援士」などがあります。

業務ではネットワークやサーバー、OS、Webアプリケーションなど幅広いIT知識が求められます。そのため、インフラエンジニアや開発エンジニアとして経験を積み、セキュリティ領域へキャリアを広げる方法もあります。

システムの問題点を細かく確認することが得意な方や、新しい技術・セキュリティ情報を継続して学べる方に向いている職種です。

セキュリティエンジニアの必要スキルや将来性についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

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管理・その他のITエンジニア5職種の仕事内容

ここまで紹介してきた職種が手を動かして作る役割だとすれば、管理系はプロジェクトや組織の側から関わる役割にあたります。開発やインフラの経験を積んだあとに進む職種が中心です。ここで紹介する職種は、以下の5つです。

  • プロジェクトマネージャーは開発全体の進行に責任を負う
  • ITコンサルタントは顧客の経営課題からシステムを提案する
  • 社内SEは自社のIT環境を整えて社員を支える
  • QA・テストエンジニアはシステムの品質を保証する
  • セールスエンジニアは技術の知識を活かして営業を支援する

プロジェクトマネージャーは、開発プロジェクト全体の進行を管理し、納期と品質と予算に責任を負う職種です。何人ものメンバーと数ヶ月から数年におよぶ工程をまとめ、完成まで導きます。

主な業務は、計画を立てて必要な人員を確保すること、進捗を確認して遅れがあれば手を打つこと、そして顧客との交渉です。プロジェクトは計画どおりに進まないほうが普通のため、問題が起きたときにどこを削り、どこを守るかを決める判断力が問われます。

システムエンジニアとの違いは、責任の範囲にあらわれます。システムエンジニアが設計という技術の面を担うのに対し、プロジェクトマネージャーは人と金と時間まで含めた全体を見ます。

業界未経験の状態から就くケースはほとんどありません。開発の現場で5年ほど経験を積み、チームをまとめる役割を経てから任される流れが一般的です。目指すのであれば、規模の小さい案件でかまわないので、要員の調整やスケジュールの変更を自分で起案した経験を作っておくと選考で評価されます。国家資格のプロジェクトマネージャ試験も、この職種を目指すうえで知られた指標です。

人を動かして物事を前に進めるのが得意な方や、責任のある立場でやりがいを感じたい方に向いています。

プロジェクトマネージャーの年収やキャリアアップの方法についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

プロジェクトマネージャー(PM)とは?年収・種類・キャリアアップ方法を徹底解説

プロジェクトマネージャー(PM)とは?年収・種類・キャリアアップ方法を徹底解説

プロジェクトマネージャー(PM)の求人情報

部長・グループ長

想定年収

800~1,400万円

勤務地

東京都(中央区日本橋馬喰町)

業務内容

●具体的な仕事内容 配属事業部の部長orグループ長として、エンジニアやPM、PLを束ね、開発プロジェクトまたは運用・インフラ領域の統括をお任せします。プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <事業成長への貢献> 既存事業の運用改善・収益性向上、新規案件の創出・アップセル、採用・組織拡大への貢献 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 【配属想定】 事業部長と連携し、事業推進いただく部長orグループ長として、下記いずれかの部門への配属を想定しております。 ・フィナンシャルソリューション事業部 創業時からの金融開発や大規模開発 PJ が多数。Java による Web アプリケーション開発を得意とし、500 人月以上の大規模開発実績も遂行可能。銀行向け Web システム・営業店システムをフルスタックで担当する部、システムアーキテクチャを一から提案できる部、プライム案件で LLM を用いたシステム開発に取り組む部など、部ごとに特色があります。大型 PJ が多く、マネジメント経験を積める点も魅力です。 ・フューチャーリンク事業部 業界問わずコンシューマ向け案件が多く、PHP・TypeScript 等での Web アプリケーション開発を得意とします。1 名〜10 名程度まで大小さまざまな案件があり、大規模システムの構築やパブリッククラウドの活用を学べる部、業務アプリケーションを中心にミドルウェア設定・運用保守・移行まで幅広く経験できる部など、部ごとに強みが異なります。今後はスマホアプリ開発領域の拡大も予定しています。 ・アドバンストテクノロジー事業部 プライム案件を中心に、モダンなものからマイナーな技術まで幅広く対応。Web フロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)を活用し、AI を活用した SDD(仕様駆動開発)など開発効率と品質を高める新しい手法を積極的に取り入れています。デイリーユーザー 100 万人超のモバイルアプリ開発など大企業の重要案件も複数担当し、勉強会もエンジニア主体で盛んに開催しています。 ・ビジネスプロセスアウトソーシング事業部 運用専門部隊として、障害対応をはじめ様々な IT 運用管理をアウトソーシング。開発から運用までトータルで提案できる組織を目指しています。AI の進化により運用保守費用は中長期的に低下していくと見据え、それだけに依存しない新たな収益の柱を自ら生み出すべく、AIOps プロダクト開発にも注力していく予定です。 ・RGA 事業部 AWS/GCP/Azure 等のパブリッククラウドに加え、オンプレミス・プライベートクラウド環境(2 拠点→1 拠点への移行等を含む)の設計・構築・運用も担当。SRE、CI/CD 構築・改善、監視の自動化まで、上流から下流までワンストップで経験でき、アプリケーション側の自動化アーキテクト業務を通じて DevOps 文化にも触れられます。エネルギー企業のサーバーレス基盤や社会インフラ企業の一般ユーザー向けサービス基盤など、様々な案件がございます。

Senior Engineering Manager

想定年収

800~2,000万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

アグリゲーション事業・DS事業の開発チームを対象に、以下の業務を担当いただきます。 事業・チームの状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① 開発マネジメント・プロセス改善 • スクラムを中心とした開発プロセスの運営と改善(スプリント計画、見積もり、進捗・リスク管理) • 品質担保の仕組みづくり(設計レビュー・コードレビューの運用、テスト方針、リリースプロセス) • 開発生産性の可視化と改善(開発メトリクスの計測・分析) • 技術的負債の把握と、返済計画の立案・実行 • 障害・インシデント発生時の対応リードと、再発防止策の推進 ② 事業・プロダクトとの連携 • CTO・プロダクトマネージャー・事業部門と連携した、開発ロードマップの策定と優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの要件を踏まえた、開発リソースの配分と調整 • 要件が固まりきらない状況での論点整理と、実現可能性・工数の見立て • DS事業における、複数顧客への展開を前提としたパッケージプロダクトの開発推進 • 両事業のチーム間の連携促進、ナレッジ・開発基盤の共有による重複の削減 ③ 技術・アーキテクチャへの関与 • CTO・テックリードと連携した、アーキテクチャ・技術選定への関与 • 技術標準・開発ルールの整備と浸透 • 必要に応じた設計レビュー・コードレビュー ④ピープルマネジメント・組織づくり • 組織拡大に向けた、チーム構成・役割分担の設計 • 将来のマネージャー候補・リードの育成 • メンバーの目標設定、1on1、評価、フィードバック • エンジニア採用への参画(採用要件の定義、面接、候補者へのアトラクト) • メンバーの育成とキャリア支援(技術面・行動面の両方) • チームの心理的安全性の醸成と、エンジニアリング文化の構築 • メンバーの稼働状況・負荷の把握と、適切なアサインメント ⑤AI活用の推進 • AIコーディングエージェント(Claude Code 等)を活用した開発スタイルの定着(全エンジニアにClaude Code Max(5x)を会社負担で支給) • AI導入による生産性メトリクスの計測・可視化と、改善の推進 <開発環境・技術スタック> バックエンド:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/REST API フロントエンド:TypeScript/React インフラ:Microsoft Azure/Azure SQL Database 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps(Azure Boards)/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 必要に応じてClaude Code Max(20x)やOpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

【VSL】業務系システム/案件推進・顧客調整(言語不問/開発・保守・運用経験者経験者)|金融業界|都内勤務

想定年収

450~600万円

勤務地

東京都(千代田区麹町)

業務内容

金融業界向け業務システムの構想・設計・運用支援を担当いただきます。プログラミングは行わず、業務整理や要件定義前の構想段階から関わるポジションです。お客様と直接コミュニケーションを取りながら、業務課題の解決に向けたシステム構築を支援します。(開発そのもの対応はございません) 【具体的な業務】 ・業務整理・構想段階からの参画 ・各システムの要件定義・調整 ・テスト・運用・保守対応 ・見積もり・予算取り支援 ・顧客(金融機関)との直接折衝 ・チームでの業務遂行(案件ごとに分担) 平均3人くらいのチームでお客様の課題に沿って様々なボリュームの案件を対応しています。 大型の物は1年などの年単位、小型のものはいくつか並行して解決するなど 常にご依頼が絶えない状況です。 これまでの業務システム経験を次の仕事でも活かしたい方に活躍いただけます。 これまで開発・保守の現場で積み重ねてきた知識をベースに、顧客との距離を縮め、案件推進やチーム運営まで仕事の範囲を広げていくキャリアです。 プロジェクト責任者や管理専任者としてではなく、現場実務を理解する立場で案件に入り、顧客・ベンダー・メンバーとともに業務を進めていただきます。 ●働く環境 ・所属 :業務ソリューション事業部 ・有給取得率高!100%の社員も。3連休なども柔軟に取得可能 ・残業少なめ(月平均10~20時間)で、ワークライフバランスが取りやすい ※21時以降の残業不可 ・勤務地:東京都23区内の客先(一人常駐はありません) ・使用PC:現場支給PC ※前もってリリース等による計画された夜間・早朝がまれ(年2~3回想定)に発生しますが、週40時間労働に近い状態に調整しています。

【VSL】金融系システム/案件推進・顧客調整(言語不問/上流工程経験者)|プライム案件で顧客の案件推進|都内勤務

想定年収

450~600万円

勤務地

東京都(千代田区麹町)

業務内容

システム開発プロジェクトを円滑に進めるために、顧客・パートナー企業をつなぎながら案件を推進するポジションです。 設計や開発そのものではなく、スケジュール管理、進捗確認、テスト調整、リリース対応などを通じてプロジェクト全体を支えます。 金融業界向け業務システムの構想・設計・運用支援を担当いただきます。プログラミングは行わず(別担当にて実施)、業務整理や要件定義前の構想段階から関わるポジションです。お客様と直接コミュニケーションを取りながら、業務課題の解決に向けたシステム構築を支援します。 【具体的な業務】 ・業務整理・構想段階からの参画 ・各システムの要件定義・調整 ・テスト・運用・保守対応 ・見積もり・予算取り支援 ・顧客(金融機関)との直接折衝 ・チームでの業務遂行(案件ごとに分担) 平均3人くらいのチームでお客様の課題に沿って様々なボリュームの案件を対応しています。 大型の物は1年などの年単位、小型のものはいくつか並行して解決するなど 常にご依頼が絶えない状況です。 ●これまで培ってきた金融・システム開発の経験を活かし、仕事の範囲を広げたい方に適したポジションです。 「開発だけではなく、もう少し顧客に近いところで仕事をしたい」 「これまでの金融案件経験を活かしながら、案件全体を見る経験を積みたい」 「管理専任になるのではなく、現場経験を活かしながらチームや案件にも関わりたい」 など、これまでのご経験を一段階上げていきたい方に適しています。 ●活かせるご経験例 ・銀行・金融系システムの開発、保守、改修経験 ・COBOLからJavaへのマイグレーションなど、既存システムの更改・移行経験 ・Java、COBOL、SQL、Oracle、DB2等を使用した業務システム経験 ・帳票、バッチ、データ処理・連携等に関わった経験 ・要件定義、設計、開発、テスト等、複数工程への参画経験 ・SES・SIer等で顧客先プロジェクトに参画した経験 ・小規模なチームでのリーダー、サブリーダー、メンバーフォロー経験 ●働く環境 ・所属 :業務ソリューション事業部 ・有給取得率高!100%の社員も。3連休なども柔軟に取得可能 ・残業少なめ(月平均10~15時間)で、ワークライフバランスが取りやすい ※21時以降の残業不可 ・勤務地:東京都23区内の客先(一人常駐はありません) ・使用PC:現場支給PC ※前もってリリース等による計画された夜間・早朝がまれ(年2~3回想定)に発生しますが、週40時間労働に近い状態に調整しています。

006-009SH_ソリューション開発エンジニア

想定年収

600~800万円

勤務地

神奈川県(横浜市)

業務内容

<業務概要> 今回の募集は、ソリューション開発(クラウド、Web)です。 <業務詳細> クラウドネイティブで開発するWebアプリを前提としたソリューション開発(管理)を担当いただきます。スクラムでの開発が多く、プロダクトオーナーやスクラムマスターなどの役割を担当できる方。 <開発PJの一例> 現場向け対話ソリューション「MelBridge」 https://www.mitsubishielectric.co.jp/communication-solution/ 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

ITコンサルタントは、顧客企業の経営課題を分析し、ITをどう使って解決するかを提案する職種です。システムを作る前の段階、どのようなシステムが必要かを決めるところから関わります。

業務の流れは、経営層への聞き取りと現状の分析からはじまります。そこで見えた課題に対して、業務の進め方の見直しやシステムの導入計画を提案し、実行の段階まで伴走する場合もあります。

この職種で求められるのは、技術の知識よりも、経営の言葉で話せる力です。投資に見合う効果があるかを数字で示し、経営層を納得させる場面が中心になります。

後半で紹介する年収の一覧でも、テックゴーの保有求人のなかでもっとも高い水準にあります。その分、成果への要求は厳しく、提案が採用されなければ評価につながりません。

システムエンジニアとして上流工程の経験を積んでから移る道筋が代表的でしょう。人と話して論点を整理するのが得意な方や、事業そのものに関わりたい方に適しています。

ITコンサルタントとエンジニアの働き方の違いについてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

コンサルとエンジニアはどっちが高年収?仕事内容や働き方、向き不向きを徹底比較

コンサルとエンジニアはどっちが高年収?仕事内容や働き方、向き不向きを徹底比較

社内SEは、自社のIT環境を整え、社員が業務を進めやすい状態を保つ職種です。情シスは情報システム部門の略で、ほぼ同じ意味で使われます。

担当する範囲は広く、大きく3つに分かれます。

業務内容
社内システムの企画と導入業務に必要なシステムを選び、導入を進める
ヘルプデスク社員からの問い合わせやパソコンの不具合に対応する
インフラ管理社内のネットワークやセキュリティを維持する

開発会社のシステムエンジニアとの大きな違いは、納期の性質にあります。顧客との契約による納期がないため、突発の残業や深夜の対応が発生しにくい職種です。

一方で、自分でコードを書く機会は減ります。外部の開発会社に発注して管理する立場になるため、技術を深めたい方には物足りなく感じられるでしょう。応募が集まりやすく、転職の難易度は高い部類に入ります。

人からの相談に応じるのが好きな方や、事業会社の一員として腰を据えて働きたい方に向いています。

社内SEの仕事内容や転職の実態についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

社内SEから転職するのは正解?おすすめの転職先や成功するための手順

社内SEから転職するのは正解?おすすめの転職先や成功するための手順

社内SEの求人情報

【PG】【コンサル出身者向け・ポテンシャル採用】【オープンポジション】社内SE/数十〜数百億円規模の自社インフラ・システム企画開発

想定年収

500~1,200万円

勤務地

愛知県(名古屋市)

業務内容

●ポジション概要 ご自身の適性や、「どのような形でインフラに貢献したいか」という志向に基づき、最適なポジションへ配属を決定するオープンポジション型の求人です。貴方のコンサルティングファーム/SIerでの要件定義・構想策定の経験を活かし、事業会社の大規模プロジェクトを牽引していただきます。 求人を絞らず、当社に興味のある方・どの職種が自分にマッチするか聞いてみたい方はご活用ください。ご経験に応じたポジションにて選考します。具体的な業務内容は、カジュアル面談時に部門担当者よりご説明しますので、お気軽にご応募ください。 ●業務内容 中部電力グループの送配電事業担う当社にて、以下のような業務をお任せします。 ▽ システムコンサルタント 当社事業やサービスを行うにあたり、システムコンサルタントとして必要なシステムや最適なシステムを検討、また、システムの計画~導入までの取りまとめを行っていただきます。また、最先端デジタル技術(AI・DX推進)を活用したITシステムの企画、開発、保守業務にも携わっていただけます。 ▽ PM/PL 業務アプリケーションエンジニアとして、大規模システム開発のプロジェクトマネージャーをお任せします。要件定義から設計(外部設計/内部設計/詳細設計)、運用保守に至るまで、幅広く携われるところが当ポジションの魅力です。なお、開発に関しては外部ベンダーへ委託しているため、ベンダーコントロールがメインとなります。 ▽ セキュリティスペシャリスト 情報系・制御系システムのリスクアセスメントや、ペネトレーションテストの企画・実施、セキュリティ基盤整備、サービスの安全性向上のための各種施策の企画・実施、モニタリングなどをお任せします。 ●プロジェクト事例 中部電力パワーグリッドはグループ3社の中でも業務システムの保有量が最も多く、数億円以上のシステムが100システム程度稼働しています。 100億円超の大規模プロジェクト例は下記です。 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS物理分割プロジェクト 100億円超の大規模プロジェクトの他にも、数億円~10億円超の開発案件が20件程度並走しています。

【東京エリア】 社内SE

想定年収

400~700万円

勤務地

東京都(日野市)

業務内容

●ソフトウエア開発・システム構築 ・WEBデータベース 業務システム開発(Javascript,HTML,CSS) ・RPA UiPath 業務自動化 ・SalesForce関連 ・エクセル構築(帳票,リスト,データ分析)/エクセルマクロ開発 ●インフラ業務 ・社内ネットワーク構築、メンテナンス ・複合機関連 手配、設定、保守 ・サーバー構築、メンテナンス(Windowsサーバー/Linuxサーバー/仮想サーバ) ・クラウドサービス利用/SaaSの利用

【IT企画・業務推進】上場グループ4社のビジネスを加速させるIT総合職(株式会社イノベーションホールディングス)

想定年収

500~600万円

勤務地

東京都(新宿区)

業務内容

【具体的な業務内容】 グループ各社(4社)のバックアップおよび社内におけるIT推進全般を担うポジションとして、以下の業務をお任せします。 ●社内へのIT推進・プロジェクト管理 ・社内システム(Salesforce/Filemaker/基幹システムなど)の導入、運用およびシステム再構築プロジェクトの推進 ・社内要望をもとに社外の開発ベンダーへの提案、進行管理、折衝 ●データ活用・ビジネス分析 ・KPI管理方法の策定や運用方法の決定/BIツールなどでの可視化の仕方の検討 ・グループ各社からのシステム要望のヒアリング、データ調査・分析 ●現場への伴走・サポート ・社内に対する技術的なサポート(項目管理のカスタマイズ、レポート作成、データ抽出など) ・社内啓蒙(ユーザーに向けた利用説明会や勉強会の企画立案、実施) ・PC・携帯等キッティング業務 ●部署 ITソリューション部

SaaSOpsエンジニア

想定年収

-

勤務地

東京都(新宿区)

業務内容

従業員の生産性を向上させるSaaS導入の提案、企画、選定、評価、導入、運用 -クラウド、オンプレミスが共存している環境に適した社内ITの構成の企画・管理・運用 -全従業員が快適かつ安全にクラウドサービスを利用するためのポリシー/ガイドラインの策定 -社内関係部門(情報セキュリティ部門等)との連携 ●組織・チームについて 配属先組織は、オンプレミス・クラウド問わず、PayPay銀行の社内IT基盤のモダナイズを推進し、SaaSツールを導入・運用するこで、従業員の生産性を向上させることをミッションとするチームです。 PayPay銀行の社員が利用する各種クラウドサービスを安全かつ効率的に管理し、全従業員の生産性向上と情報セキュリティ対策の推進に貢献していただきます。 ●プロジェクト事例 -IDaaSの導入、コミュニケーションツール導入 -オンプレミスサーバのクラウドリフト(セキュリティ対策ソフト等)

《東京》社内SE(AI活用推進)~AI・自動化技術を活用し全社の生産性向上をリード!~

想定年収

684~924万円

勤務地

東京都(渋谷区)

業務内容

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計 など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

QA・テストエンジニアは、システムが正しく動くかを確かめ、品質を保証する職種です。開発されたシステムに不具合がないかを検証し、利用者に届く前に問題を見つけ出します。

テストエンジニアがテストの実施を担当するのに対し、QAエンジニアは品質を保つ仕組みづくりまで関わる位置づけです。どのような観点で確認するかを設計し、テストを自動化する仕組みを整え、開発の進め方そのものを改善します。

決められた手順どおりに操作するだけの仕事ではありません。利用者が想定外の使い方をしたときに何が起きるかを考え、不具合が潜んでいそうな箇所を予想する力が実力の差になります。

未経験から入りやすい職種のひとつです。テスト実行の担当から入り、テストの設計や自動化の技術を身につけていくと、市場での評価が上がります。SeleniumやPlaywrightといった自動化ツールを扱えると、単純作業から抜け出せるでしょう。

細かい違いに気づける方や、抜け漏れなく確認を進められる方に適しています。

QAエンジニアのキャリアパスや年収についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

QAエンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、品質保証の重要性を解説

QAエンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、品質保証の重要性を解説

QAエンジニア・テストエンジニア(テスター)の求人情報

リードQAエンジニア

想定年収

800~1,300万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

●本ポジションは GRIDの開発は、社会インフラ事業者向けのエンタープライズシステムを、要件定義から運用まで一貫して手がける受託・共創型のソフトウェア開発です。中核となる技術は数理最適化であり、本ポジションが担う品質保証の対象も、その開発プロセスとシステム品質です。 担当いただくプロジェクトそのものが数理最適化・AI技術を用いたソリューションであるため、業務を通じてその領域に触れることができます。全社の制度としてAIキャッチアッププログラムもございます。 今回募集しているのは、ソフトウェア開発における品質保証(QA)のプロフェッショナルです。AI・機械学習に関する専門知識は、入社時点では必須としておりません。 ●体制と権限 1人目のポジションであるため、権限と役割分担は下記を想定しております。 ・レポートライン └事業管掌取締役の直下。開発部門の内側ではなく、全社の品質機能として置きます。 ・リリース可否 └リリース判定ゲートの設計と、その運用における品質面の判断を本ポジションが担います。 ・対象範囲 └並行する主要プロジェクトのソフトウェア品質 ・役割分担 └アルゴリズムの妥当性評価:データサイエンティストが担当 └テストの実施:各プロジェクトの開発メンバーおよび外部委託が担当 └本ポジション:上流の品質設計、テスト戦略、プロセス標準、リリース判定 ・チーム └立ち上げ期は1名。2人目以降の要員計画は、ご自身で設計いただくことが可能です。 ※対象は「ソフトウェア品質」となります。蓄電池・データセンター等のインフラアセット事業における設備・運用・安全品質は、本ポジションの業務対象には含みません。 ●仕事内容 次の3つを担っていただきます。立ち上げ期は、①と③に比重を置きながら②を並行して進めるイメージです。また立ち上げ期は、ご自身でテスト設計やレビューに手を動かしていただく想定もしております。 ① 上流品質・開発プロセスの設計(シフトレフト) ・要件定義・基本設計の段階での品質判定 ─ 要件の検証可能性、非機能要件、受け入れ基準の明確化 ・テスト戦略・テスト計画の策定と、開発プロセスへの組み込み ・品質メトリクスの定義と可視化 ─ 不具合の発生工程・原因分析、収束予測、手戻り工数の把握 ・レビュー基準・テスト設計テンプレートの整備と、開発メンバーへの浸透 ② QA体制の立ち上げ ・GRID版QA標準(プロセス・成果物・判定基準)の策定と社内展開 ・必要に応じて、テスト自動化(CI/CD、API、E2E)の方針策定と推進 ─ 対象範囲の設計、投資判断、導入の段取りまでを担っていただきます。パイプラインの実装そのものは開発チームまたは外部委託が担うため、ご自身がコードを書いて構築することまでは求めません。 ・将来のQAチーム組成に向けた要員計画・育成設計・採用要件の設計 ③ 顧客案件の納品品質ガバナンス ・顧客共創・受託プロジェクトにおけるリリース判定ゲートの設計と運用 ・エンタープライズ顧客への品質報告、および不具合が発生した際の説明・折衝。プロジェクトマネージャーと連携しつつ、品質面の窓口として主体的に担っていただきます。 ・不具合分析と是正・予防措置 ・プロジェクトを横断した品質リスクの検知と、開発部門・経営への共有 ●入社後の立ち上がり(想定) 〜3ヶ月 : 主要プロジェクトへの同席と現状把握。不具合・手戻り工数の実態をデータで計測し、ベースラインを置く(最初はこちらからお任せします)。 〜6ヶ月 : 上流レビューへの参画を開始。テスト戦略・受け入れ基準のテンプレートを1〜2プロジェクトで試行し、型を固める。並行して、担当プロジェクトを通じて事業ドメインの知識をキャッチアップいただきます。 〜12ヶ月 : GRID版QA標準として全開発プロジェクトへ展開。リリース判定ゲートの運用開始、テスト自動化の方針策定、QA体制のロードマップ提示。

QA / プロセスQA E2Eプロジェクトの品質管理 / 東京/FPTソフトウェアジャパン

想定年収

450~800万円

勤務地

東京都(港区芝公園1丁目7-6 KDX浜松町)

業務内容

●プロジェクト、特に上流工程の品質の目標と戦略の定義  ●プロジェクトマネージャーへコンサルティング、助言  ●上流工程の要件定義と、外部設計~運用工程までのプロジェクトのプロセスと、製品の品質の確保  ●リスクと課題を洗い出し、検出されたリスクと改善項目をプロジェクトマネージャーと協力して対応  ●FPT内の各部門担当者、及び顧客様と運用プロセスの立案  ●品質保証ガイドラインの定義とプロジェクトの品質管理 、メンバーのトレーニング

Software Development Engineer in Test (SDET)

想定年収

700~1,600万円

勤務地

東京都(中央区日本橋箱崎町)

業務内容

【職務概要】 本ポジションでは、金融機関向け自社プロダクト「Trust TLanP」におけるQA業務を担当いただきます。 Trust TLanPは、AIを活用してレガシーシステム刷新を支援するB2B SaaSです。エンタープライズ企業への提供拡大に伴い、安定したプロダクト品質を継続的に担保できるQA体制を強化していきます。 PdM、エンジニア、デザイナー等と連携しながら、日々のQA業務に加え、テスト自動化やQAプロセスの改善にも取り組んでいただきます。 【具体的な業務内容】 • Trust TLanPの品質保証に関する一連の業務 新機能・機能改修に対するテスト観点の整理、テスト設計、検証 リリース前後における品質確認および回帰テスト E2E/APIテストの自動化、継続的なメンテナンス 不具合の再現確認、整理、開発チームとの連携 • PdM、エンジニア、デザイナーと連携した開発プロセスへの参加 • プロダクト利用時に発生した品質課題について、カスタマーサクセスや営業と連携した調査・改善 • テスト効率や品質向上に向けたQAプロセスの改善 業務変更の範囲 (雇入れ直後) |IT専門職 (変更の範囲) |すべての業務への配置転換あり

オファリングサービス開発リード(AIエージェント×品質保証)

想定年収

800~1,250万円

勤務地

東京都(品川区)

業務内容

●このポジションの3つの特徴 01 「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02 AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03 仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

【東京】QAエンジニア

想定年収

-

勤務地

東京都(渋谷区桜丘町)

業務内容

クライアントからエンドユーザーの方々まで様々な方が満足してご利用頂ける製品を提供するために、 テスト計画書の作成や設計、不具合の報告等を行っていただきます。 ときにはQA業務だけでなく、開発前の要件定義フェーズに参画いただくこともございます。 また、AIやツールを活用した業務効率化・自動化にも積極的に挑戦できる環境であり、そうした経験や意欲をお持ちの方を特に歓迎しています。 具体的な仕事内容 ポジションに応じて、下記の仕事内容をお任せしたいと思っております。 (1) QAエンジニア(メンバークラス) ●テスト業務 ・テスト計画の作成 ・テスト設計 ・テスト実施 ●品質改善アプローチ ・不具合報告/修正確認 ・品質分析/フィードバック/改善 (2) QAリーダー ●レビュー ・テスト計画書のレビュー ・テスト設計書のレビュー ・テスト完了後の成果物レビュー ●マネジメント ・進捗管理 ・タスク管理/調整 (3) QAマネージャー ●プロセス改善 ・QAに限らずプロジェクト全体の開発プロセスの最適化 ・テストツール/業務ツール選定 ●メンバーマネジメント ・メンバー査定評価 ・メンター業務 ・プロジェクトアサイン振り分け ●報告 ・定例幹部会への参加 ・上長へのプロジェクト品質、課題の報告 過去の開発案件事例(ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様なプライム案件をいただいております) ●オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ●施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ●介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ●学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ●オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ●マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ●店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ●教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 配属部署 システム開発本部 Dev Div. QASec.

セールスエンジニアは、技術の知識を活かして製品やサービスの営業を支援する職種です。営業担当に同行して顧客へ技術的な説明をおこない、導入の判断を後押しします。

業務には、製品のデモンストレーション、顧客の環境に合わせた提案書の作成、導入前の検証への対応などが含まれます。導入後の技術的な問い合わせに応じる場合もあります。

開発の現場との違いは、成果の測り方にあります。書いたコードではなく、契約が取れたかどうかで評価される場面が多く、営業の目標を共有して動く職種です。

エンジニアとしての実務経験を持つ方が転じるケースが中心になります。技術は理解できるものの、ひとりで黙々と作業するよりも人と話すほうが向いていると感じる方にとって、経験を活かせる進路といえるでしょう。

技術をわかりやすく説明するのが得意な方や、顧客の反応を直接受け取りたい方に向いています。

エンジニアから職種を変える選択肢についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

※ここに内部リンクを挿入(セールスエンジニアまたは職種転換の関連記事)

ITセールス・セールスエンジニアの求人情報

【広島】ネットワークSE (セールスエンジニア) / KDDIの戦略子会社で上流工程へ挑戦

想定年収

540~660万円

勤務地

広島県(広島市)

業務内容

●携わることができる分野 ネットワーク・セキュリティを主としたICTインフラ系 └KDDIネットワークサービス(イントラネット・インターネット) └クラウドサービス(AWS/Azure/KDDIクラウドサービス) └セキュリティサービス(SASE/SWG/EDR等) └ネットワーク機器・ライセンスなど上記に付随するソリューション提供 ●業務内容|お客さまへの貢献を直接感じられる ニーズを正しく捉えた本質的な課題解決に向けて、営業担当者とともにお客さま企業の経営層やさまざまな部門へ直接ヒアリングを行い、提案を行います。 以下、2つがメインミッションとなります。 ①プリセールス アカウント営業担当者と共に、お客さまから直接ヒアリングした内容をもとに要件を確立し、提案~商談クローズまでを担当いただきます。 ②インテグレーション 案件受注後、プロジェクトリーダーとして、パートナー企業からの協力を得ながら予算・納期・品質が満たされているかを管理し、サービスインへと導きます。 ※割合は、プリセールス業務が6~7割、インテグレーションが3~4割となります。 <詳細> ・商談(ヒアリング~提案設計~提案) └要件定義、提案書など └商談は訪問とweb、対面訪問は週2~3回程度 社内業務の割合は全体の7~8割程度 ・受注案件の構築:プロジェクトリーダーとして案件管理 └基本・詳細設計書、導入計画書など ・納品後、お客さまに利用感などをお聞きし、更なる顧客貢献のためのヒアリングをしていただきます。 <目標数字について> プリセールスの役割を担っていただきますが、個人予算はございません。 グループ予算達成に向け、全メンバー一丸となり日々努力しています。 <相対するお客さま> 西日本エリア中国ブロック(5県)では、エンタープライズ層(従業員数500名以上)、SMB層(500~300名)MO層(300名~70名)の法人顧客がお客さまとなります。 幅の広い法人企業がお客さまとなるため、知見の向上や、それぞれの視点からDX導入課題に携われる事が魅力の一つでもあります <具体的な案件事例> ・KDDI WANサービスを利用した法人向け社内ネットワークの設計・構築 ・KDDI インターネットサービス、及び付随するセキュリティー機器の設計・構築 ・ゼロトラストネットワーク(SASEサービス等)の設計・構築 ・クラウドサービス(AWS・Azure等)の設計・構築 ・LAN環境の更改等に関わるネットーワーク機器の設計・構築 ●研修制度|専門性を磨き、最新の技術にも触れられる環境 ・月1回ほど、商材や最新技術に関する社内勉強会を実施 ・研修ビデオがあり、自主学習として自由に閲覧が可能 ・IT関連はもちろんのことAIやビジネススキルなど約200種類の資格が取得補助金対象 ●入社後の流れ 入社後は8営業日の座学研修後に、現場配属予定です。 配属後は先輩社員と顧客訪問に同行する形でOJTを実施いたします。 定期的な1on1など、チームリーダーやグループリーダーのフォロー体制があります。 情報セキュリティに強い組織を目指し、体制強化と教育を行っています。 ●配属部署 配属予定先のグループでは、20代~60代の社員が活躍しています。 セールスエンジニア部隊として、営業部門の技術サポート、及びプロジェクト型案件の構築を行う専任部隊です。 社内コミュニケーションツールは主にTeamsを使用、出社時はメンバーと対面で話す機会も充分にあり、風通しの良い雰囲気です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 (変更の範囲)会社の定める業務

44.【ALPHA】Account Lead(CX領域)

想定年収

-

勤務地

東京都(中央区)

業務内容

担当アカウントおよびインダストリー全体の事業成長に責任を持ち、案件の創出・提案からプロジェクトマネジメント、成果検証を通じた中長期的なアカウント拡大までを一気通貫で統括する役割です。 クライアントが抱える課題に対し、CXの側面から自社プロダクト(KARTE等)やAI基盤(Context Lake等)を掛け合わせ、高付加価値なソリューションを導きます。 また、受注後も社内の専門チームと協業してプロジェクトを円滑に推進するとともに、成果の可視化・効果検証を通じて中長期的なアカウントプラン策定するポジションです。 職務内容 CXを起点とした事業の構想から実装・運用までを一気通貫で伴走するポジションです。 CX領域の専門性を軸に、当社のデータ基盤やAIプロダクトを掛け合わせることで、深い顧客理解とこれまでにない顧客体験の創出をリードしていただきます。 単なる要件整理や進行管理ではなく、以下の中心に立つ存在を期待しています。 経営層・事業責任者と議論しながら課題を言語化 複数のステークホルダーを巻き込み プロジェクトを“成果が出るところ”までやり切る 1.データ基盤やリサーチを活用した新規案件の創出 CXプラットフォーム「KARTE」等の自社プロダクトや、各種リサーチ(N1分析・定量調査)を組み合わせた独自のCX変革提案を通じて、新規クライアントの開拓および案件受注を牽引します。 2.行動データに基づくCX戦略・サービス設計 クライアントが抱える課題に対し、膨大な行動データから顧客の文脈を深く分析。課題解決・事業成長に直結するCX戦略や具体的な施策へと落とし込み、経営層との合意形成をリードします。 3.データ×AIによる先進的なCXプロジェクトのマネジメントと実行推進 社内の各種専門チームや外部パートナーと協業し、戦略の実行まで責任を持って伴走します。ご自身のこれまでの経験を軸に据えつつ、1st Party Customer Dataと社内外のAI技術を柔軟に組み合わせ、新たなユースケース開発や高度なパーソナライズなど、より先進的な顧客体験の創出を推進します。 【変更の範囲】業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり

【電通総研テクノロジー】【営業】【東京】ソリューション営業

想定年収

350~1,276万円

勤務地

東京都

業務内容

今回募集する営業ポジションでは、インフラプラットフォーム導入・構築及び運用保守に関する提案営業を行っていただきます。 営業1部(電通グループ内販)、営業2部(外販)、営業3部(電通総研グループ内販)で人員を募集しています。組織としては各10名程度で構成されております。 具体的には、 ・新規顧客の開拓(営業2部)、および既存顧客の案件拡大活動(営業1,2,3部共通) ・新規ソリューションの企画・営業活動 ・見積・受注・フォローなどの営業活動 ・パイプライン管理、サービスメニュー管理 ・提携先企業の発掘とリレーションシップ構築 等 【商材】 顧客が利用するITインフラ環境について幅広く扱います。 ・クラウド(AWS、Azure、GoogleCloud等) ・セキュリティ(CSIRT、SOC、EDR、CNAPP、セキュリティ診断、情報セキュリティ等) ・Microsoft365関連(Office365、PowerPlatform、Copilot) ・OA関連(PC、スマートフォン、電話、複合機、リモートツール等) ・ネットワーク、サーバー 等に関して顧客のニーズに応じて提案を行い、必要に応じてエンジニアや他部署とのハブとしても機能する重要な立ち位置です。 担当顧客との定例から課題をヒアリングしつつ新規提案を行っていきます。 【キャリアについて】 大手企業を顧客とした営業経験を積むことができます。 スペシャリストを目指す道、マネージャーへ進む道と選択いただけます。 募集部門 【テクノロジー】営業ユニット 【変更の範囲】 従事すべき業務の変更の範囲:当社の指示する業務全般

10. オープンポジション[社員][業務委託]

想定年収

-

勤務地

東京都(渋谷区)

業務内容

●AXRの強み ―― なぜ、結果を出せるのか このポジションで「売る」ものの中身は、次の4つの構造的な違いです。 ①ナレッジの蓄積: これまで3年以上にわたり、200社・累計20,000名以上の変革を通じて、業種別・職種別の業務ナレッジをため続けてきました。 研修を開発するたびに、AI-BPRを実行するたびに、顧客の業務をヒアリングするたびに、このナレッジは増えていきます。 業界を横断してこの密度で業務データを持つ会社は、他にありません。 ②再現性のあるフレームワーク: 我々はあらゆる仕事をタスクベースで捉えます。業務を棚卸ししてAIで代替可能な単位まで分解し、 タスクごとにAI適用度を判定し、人間もAIも扱いやすい形式知化されたタスクへ変換する─ ─このAIタスクアプローチは、業種・職種を問わず同じ型で機能します。 よって着手前から「どこを、どれだけ」改善できるかを定量的に示すことができ、研修にも コンサルティングにも人材提供にもAI-BPRにも、同じコアが展開できるのです。 ③統合力: AXの成功には、戦略とKPI設計、業務の分解と形式知化、人材育成、AI実装、現場定着という複数の機能が必要です。 しかし、研修会社は教育だけ、戦略コンサルは構想だけ、ベンダーは開発だけを担い、機能の間に断絶が生まれます。 我々はHX・DX・BXを統合し、この全部を1社で担う。だから変革が途中で止まることはありません。 ④我々自身が最も徹底的にAIを使う会社であること: ビジョンも業務もナレッジもmd化し、AI経営OSとして自社で実践しています。 自分たちで実証していない方法論を、お客様に提案することはありません。 ●上場企業や開発のプロ企業やが選ぶ実績 レポートだけの提案も中身のない研修も一瞬で見抜く「プロ企業」自身が、AXRを選び、共に変革を取り組んでいます。 上場企業や開発を得意とするエンタープライズ企業が「AXRと組むことで企業価値を上げている」これは、あなたが商談で背負う信用の裏付けになります。 ●業務内容 以下のような方はこちらからエントリーください。 ・公開されているポジションではないが、弊社にエントリーしたい職種がある方 ・公開されているポジションで、社員以外の働き方(業務委託など)を希望される方 ●一緒に働く仲間 当社の代表・前田は、これまで70社以上への投資・設立をしてきた事業家であり、投資家です。 また、前田自身が設立した関連会社代表への抜擢もあり、設立初期に株式を得ながら事業を牽引するポジションへのアサイン実績もあります。 「入社後に、自分のキャリアを活かして勝てる市場で自分の事業を持てる」 ―前田のキャリアがあるからこそ提供できる当社のベネフィットです。 また、当社の技術を担うメンバーは、まだ世界でも定義が曖昧であるFDE(Forward Deployed Engineer)の要件定義をし、 FDEの育成するためのAI駆動開発研修やカリキュラムを日本で最速級に形にしているチームです。 AI領域に強いとされる開発のプロ企業にも、AXRが最新技術をお伝えし、ご支援させていただいています。 一人一人の実力を考えれば、個人でも事業が成り立つメンバーが、 今、このタイミングだからこそAXRというチームで仕事をしている理由は、今であれば日本を変えられる可能性があるから。 商談で語る技術的裏付けは、この本物のチームが支えます。

【816】_HG_【和光勤務】ソフトウェアアップデート(OTA)配信プロセス・オペレーション企画

想定年収

570~1,040万円

勤務地

埼玉県(和光市)

業務内容

私たちの部門では、 ・ 新たなファームウェア商材の価値を最大化し ・ グローバルで収益につなげるために ソフトウェアの「配信企画・システム開発・運用」までを一貫して担っています。 OTA(Over The Air)による無線配信、販売店での有線アップデートの両軸を用い、グローバル規模でサービスを展開しています。 【具体的には】 以下の領域において、自ら課題を定義し、主体的に企画・推進いただきます。 ・車両開発部門と連携したソフトウェア配信企画の立案 ・ソフトウェアアップデート/サイバーセキュリティ法規(SUMS/CSMS)への対応 ・国内外拠点と連携した配信オペレーションの構築・展開・改善 ・配信システムの企画・開発・および業務プロセス改革 ※適性や、事業ニーズに応じて、会社が定める業務へ変更する場合があります。 【使用ツール】 ・チケット管理ツール(JIRA) ・文書管理ツール(Confluence, Sharepoint等) ・コミュニケーションツール(Teams, Slack等) ・構成管理ツール(Git、 Bitbucket、Subversion 等) ・デバッガ、シミュレータ(CANoe 等)

ITエンジニアの職種別平均年収ランキング

同じITエンジニアでも、担当する領域や工程によって年収の水準は変わります。ここでは、職種別・年代別のデータをもとに、年収の実態を3つの視点から整理します。

  • 職種別の年収は下位と上位で300万円ほどの開きがある
  • 年収の伸びが最も大きいのは20代後半から30代前半
  • 年収が上がりやすい職種には共通する条件がある

テックゴーが保有する求人のうち、掲載件数の多い10職種について年収の中央値を並べると次のようになります。求人票に記載された職種名で集計しているため、記事本文で紹介した20職種とは名称が一部異なります。

職種年収の中央値
ITコンサルタント950万円
プロジェクトマネージャー875万円
AIエンジニア800万円
バックエンドエンジニア800万円
フロントエンドエンジニア773万円
プロジェクトリーダー737.5万円
開発エンジニア675万円
インフラエンジニア650万円
システムエンジニア650万円
社内SE623万円

(※)エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人情報より算出。※ここに自社独自データを挿入(集計期間と対象求人件数)時点の掲載求人が対象です。

上位のITコンサルタントと下位の社内SEでは、約330万円の開きがあります。この差は技術力の高さではなく、担当する工程の位置から生まれています。

公的統計でも同じ傾向が確認できます。厚生労働省の令和7年賃金構造基本統計調査では、プログラマーなどを含む「ソフトウェア作成者」が約578.5万円、ネットワークやインフラを含む「その他の情報処理・通信技術者」が約623.5万円、SEやPM、ITコンサルタントを含む「システムコンサルタント・設計者」が約889.0万円でした。

下流工程と上流工程では、約310万円の差が生まれています。実装やテストを中心に担当する職種より、要件定義や設計から関わる職種のほうが高い水準になる構図です。

【テックゴー編集部の見解】 年収レンジの開きは、職種名ではなく「商流の位置」で説明できます。面談では、同じシステムエンジニアという職種名でも、発注元から2社目までの企業に所属する方と、3社目以降に所属する方とで、提示年収に※ここに自社独自データを挿入(実データにもとづく差額)の差が出る場面を継続して観測しています。担当する工程も使う技術も変わらないまま、所属する位置だけで条件が動くケースは珍しくありません。

いま関わっている案件で、自社が発注元から何社目にあたるかを確認してみてください。3社目以降であれば、職種を変えずに年収を上げる余地が残っています。

年収の水準は、どの工程を担当するかでほぼ決まります。いま自分がどの位置にいるかを確かめると、次に取るべき一手が見えてきます。

参考:令和7年賃金構造基本統計調査(厚生労働省)

ITエンジニアの年収は、年齢とともに次のように推移します。

年齢推計年収
20〜24歳約421.2万円
25〜29歳約574.6万円
30〜34歳約731.4万円
35〜39歳約812.5万円
40〜44歳約934.7万円
45〜49歳約981.4万円

(※)推計年収は「きまって支給する現金給与額×12+年間賞与その他特別給与額」で算出。※ここに自社独自データを挿入(対象職種区分と企業規模の条件)

伸び幅が最も大きいのは、20代後半から30代前半にかけての約157万円です。この時期に実装だけでなく設計や要件定義を経験できたかどうかで、その後の水準が決まります。

45〜49歳の水準は、20代前半のおよそ2.3倍にあたります。この年代以降は、マネジメント職に進んだ層と実装を続ける層とで開きが大きくなり、平均値だけでは実態をつかみにくくなる点に注意してください。

未経験から入る方が意識しておきたいのは、最初の3年で担当できる工程です。運用監視やテスト実行だけの状態が続くと、上の表の推移には乗りにくくなります。年齢ではなく、担当工程が上流へ広がったかどうかが年収を動かします。

参考:令和7年賃金構造基本統計調査(厚生労働省)

ここまでのデータを踏まえると、年収が高い職種には2つの共通点が見えてきます。

共通点該当する職種の例
上流工程から関わるITコンサルタント、PM、システムエンジニア
事業の判断に近い位置にいるITコンサルタント、PM

とくに影響が大きいのは、1つ目の上流工程です。前述のとおり、下流と上流では約310万円の差があります。同じ技術力でも、何を作るかを決める側にいるかどうかで評価が変わります。

一方で、年収だけを基準に職種を選ぶことはおすすめしません。ITコンサルタントは提案が採用されなければ評価されず、PMは納期と予算の責任を負います。高い年収は、引き受ける責任の重さと対になっています。

年収以外の判断軸もあわせて持っておくと、職種選びの精度が上がります。1日のうちどれくらいの時間を実装に使いたいか、自分の成果がいつ返ってくると納得できるか、突発の対応をどこまで許容できるか。この3つを先に決めておくと、年収表の読み方が変わります。

ITエンジニアのやりがいと厳しさ

IT業界について調べていると、きつい、やめとけといった言葉を目にしたはずです。やりがいの大きさと負荷の高さはどちらも事実で、どちらが前に出るかは働く環境によって変わります。ここでは、次の3つの側面から実態を整理します。

  • 技術で課題を解決したときに得られる手応え
  • 納期やトラブルによって生まれるプレッシャー
  • 働く環境ごとに異なるストレスの原因

ITエンジニアのやりがいは、自分が書いたコードや設計した仕組みが、実際に誰かの困りごとを解決する点にあります。

これまで手作業で3時間かかっていた集計を自動化すれば、担当者はその時間を別の仕事に使えます。成果が時間や金額といった数字ではっきり見えるため、自分の仕事が役に立った実感を得やすい職種です。

利用者の反応が返ってくる点も特徴でしょう。Webサービスやアプリの開発であれば、公開後の利用者数やレビューが直接届きます。社内SEであれば、システムを使う同僚から感謝を伝えられる場面もあります。

もうひとつのやりがいは、学んだ分だけ扱える範囲が広がることです。昨日まで読めなかったコードが読めるようになり、直せなかった不具合を直せるようになる。努力と成長のつながりが見えやすい仕事です。

年齢や社歴よりも技術力で評価される場面が多く、実力を伸ばせば若いうちから任される仕事の幅が広がります。

負荷の高さも現実です。開発プロジェクトには納期があり、リリースが近づくほど作業が集中します。厚生労働省の毎月勤労統計調査を見ると、情報通信業の所定外労働時間は全産業の平均を上回っており、繁忙期に残業が発生しやすい実態がうかがえます。※ここに自社独自データを挿入(参照した年月と実数値)

障害への対応も避けられません。稼働中のシステムが止まれば、原因を突き止めて復旧させるまで手を離せなくなります。金融や医療のように社会の基盤を支えるシステムでは、深夜や休日の対応が求められる場合もあるでしょう。

もうひとつの負荷は、学び続けることを前提とした働き方です。使っていた技術が数年で入れ替わる領域もあり、業務時間の外で新しい技術を追いかける習慣がないと、任される仕事の幅が狭まります。

ただし、この負荷は職種と環境によって差が大きく開きます。きついという評判をひとまとめに受け取らず、どの環境の話なのかを見分けてください。

参考:毎月勤労統計調査(厚生労働省)

同じITエンジニアでも、自社開発・受託開発・SESのどれに身を置くかで1日の流れも負荷のかかり方も変わります。

自社開発の企業では、朝の打ち合わせで担当を確認し、日中は実装やコードレビューに集中する流れが基本です。リリース前に作業が集中しますが、繁忙期を過ぎれば落ち着いたペースに戻ります。

受託開発では、複数の案件を経験できる反面、納期が固定されているため終盤に負荷が集中しやすくなります。顧客からの仕様変更が入ると、作業のやり直しが発生する点も負担になるでしょう。

未経験の方がとくに注意したいのはSESです。技術者を契約先へ派遣する形態のため、どの現場に配属されるかで業務内容も残業時間も変わります。自社のフォロー体制や案件の選び方に納得できるかどうかが、働きやすさを左右します。

3つの形態で身につく経験の違いと、応募前に見分ける方法は、後半の「自社開発・受託・SESの違いを理解して選ぶ」で整理します。

自分がどの環境なら無理なく続けられるかは、先に言葉にしておくと求人を選ぶ基準になります。許容できる残業時間、常駐勤務の可否、学習の時間を確保したい曜日。この3つを書き出しておくだけでも、求人票の見え方が変わります。

SESの仕組みや働き方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

SESとは?仕組み・働き方・将来性をわかりやすく解説

SESとは?仕組み・働き方・将来性をわかりやすく解説

ITエンジニアに向いている人の3つの特徴

向いているかどうかを気にして検索する方は多いものの、理系であることやパソコンに詳しいことは条件ではありません。実際に長く活躍している方に共通するのは、次の3つです。

  • 物事を順序立てて考え、原因にたどり着ける
  • 新しい技術を学ぶことを負担に感じない
  • チームで認識をすり合わせながら進められる

ITエンジニアの仕事の多くは、原因を突き止める作業でできています。プログラムが動かないとき、通信がつながらないとき、答えを教えてくれる人はいません。自分で仮説を立て、ひとつずつ確かめて絞り込んでいきます。

この進め方は、日常のなかにもあります。電化製品が動かないときに、電源、コンセント、本体の順に確かめていく思考がそれにあたります。難しい理論を知っていることではなく、思いつきで手を動かさず順序立てて確かめられるかどうかが、この職種の適性です。

設計の場面でも同じ力を使います。顧客が伝えてくる要望はまとまっていないことが多く、その言葉の裏にある本当の困りごとを整理する作業が発生します。話を聞いて論点を並べ替えるのが得意な方は、上流工程で強みを発揮できるでしょう。

この整理する力は、理工系の学習で身につくものとは限りません。文系の出身でも問題ありません。国語の読解や資料の作成で身につけた整理する力は、そのまま設計や仕様の理解に活きてきます。

文系からエンジニアを目指す道筋についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

文系からエンジニアになれる?現実・向いている人の特徴・転職するためのロードマップを解説

文系からエンジニアになれる?現実・向いている人の特徴・転職するためのロードマップを解説

IT業界では、使われる技術が数年単位で移り変わります。数年前まで主流だった手法が使われなくなり、新しい仕組みに置き換わることも珍しくありません。この変化を面白いと感じられるかどうかが、続けられるかの分かれ目になります。

ここで求められるのは、常に勉強し続ける根性ではありません。知らない言葉が出てきたときにその場で調べる、動かないときに公式の資料を読みに行く、といった行動が自然にできるかどうかです。

未経験の採用で企業が見ているのは、いま持っている技術よりも学習を続けられるかどうかです。実務の経験がない方を採用する企業は、入社後にどれだけ伸びるかを見ています。学習を続けてきた記録そのものが、選考での判断材料になります。

逆に、ひとつの技術を身につけたらそれで長く働きたいと考える方には、負担の大きい業界でしょう。ただし、変化の速さは領域によって差があります。金融の基幹システムや組み込みの分野は技術の入れ替わりが緩やかで、腰を据えて取り組みたい方に向いています。

エンジニアはひとりで黙々と作業する職業だと思われがちですが、実際は違います。ひとつのシステムを何人もで分担して作るため、打ち合わせや相談に多くの時間を使います。

必要になるのは、人を惹きつける話術ではありません。求められるのは次のような場面での対応です。

  • 作業の進み具合を正確に伝える
  • わからない点を早めに質問する
  • 相手の意図を確認してから作りはじめる
  • 不具合が起きたら隠さず報告する

とくに大切なのは、詰まったときに早く相談できることです。ひとりで抱え込んで数日を無駄にするより、30分悩んで聞きに行くほうが評価されます。未経験で入社した方がつまずきやすいのは技術力ではなく、この報告と相談の部分です。

人と話すのが苦手だと感じている方でも問題ありません。事実を正確に伝えられれば十分に務まります。むしろ、要点をまとめて簡潔に伝えられる方のほうが、現場では重宝されるでしょう。

3つとも当てはまらないと感じた場合でも、進める道はあります。技術の入れ替わりが緩やかな金融の基幹システムや組み込みの分野、ひとりで完結する作業の比率が高いテスト設計やデータ整備の領域など、負荷のかかり方が異なる選択肢を先に見てから判断してください。

向いている人の特徴や職種ごとの適性についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

ITエンジニアに向いている人の特徴10選|職種ごとの適性や判断基準を解説

ITエンジニアに向いている人の特徴10選|職種ごとの適性や判断基準を解説

未経験からITエンジニアになる4ステップ

未経験からの転職は、順番を守れば十分に届きます。逆に、いきなり求人へ応募して落ち続ける方の多くは、準備の段階を飛ばしています。ここでは、次の4つのステップに沿って進め方を整理します。

  • IT基礎とプログラミングの基礎を学ぶ
  • 独学かスクールか支援サービスかを決める
  • ポートフォリオで実力を示せる状態にする
  • 未経験可の求人に絞って応募する

最初に取り組むのは、IT全体の仕組みを理解する基礎知識と、プログラミングの基礎です。いきなりコードから入る方が多いのですが、ネットワークやサーバーの仕組みを知らないまま進めると、エラーが出たときに原因を追えなくなります。

学ぶ順番の目安は、次のとおりです。

学ぶ領域内容到達したい水準
IT基礎ネットワーク、サーバー、データベースの仕組みITパスポート試験に合格できる
プログラミング言語をひとつ選び、文法と基本の書き方を習得する簡単なアプリを自分で作れる
クラウドAWSなどの基本サービスの理解クラウドの入門資格に合格できる

言語を選ぶときは、目指す職種から逆算しましょう。Web系ならJavaScriptやPHP、業務システムならJava、データやAIの領域ならPythonが入口になります。

クラウドの基礎を押さえておくと、応募できる求人の幅が大きく広がります。開発系でもインフラ系でもクラウドを扱う案件が中心になっており、入門レベルの理解があるだけで書類選考の通過率が変わります。

資格については、ITパスポートと基本情報技術者試験が知られています。どちらも国家試験で、学習の目安として使いやすいでしょう。働きながら学ぶ場合は1日1〜2時間を確保できるかを先に確かめ、半年程度の計画を立てると現実的です。

参考:情報処理技術者試験(独立行政法人情報処理推進機構)

参考:AWS認定(Amazon Web Services)

学習の手段は主に3つあり、費用と続けやすさが異なります。自分の状況に合うものを選びましょう。

手段特徴向いている人
独学費用を抑えられるが、つまずくと止まりやすい自分で調べて解決するのが苦にならない
スクール費用はかかるが、質問できる環境が整うひとりでは続かない自覚がある
転職支援つきの学習学習と選考対策を並行して進められる転職の時期を決めている

独学を選ぶ場合、挫折の原因になりやすいのは環境構築とエラー対応です。ここで止まる方が多いため、詰まったときに質問できる相手を確保できるかどうかが、続けられるかの分かれ目になります。

スクールは短期間で体系的に学べる反面、修了しただけでは評価されません。カリキュラムをこなすことが目的にならないよう、自分で作りたいものを決めてから通いはじめると身につきます。

3つのうちどれを選ぶかは、費用よりも「止まったときに誰に聞けるか」で決めるのが確実です。

エンジニアのキャリア相談先の選び方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

エンジニアのキャリア相談はどこがいい?相談先4種の比較と失敗しない選び方

エンジニアのキャリア相談はどこがいい?相談先4種の比較と失敗しない選び方

未経験の採用では、学習した内容を形にした成果物が判断材料になります。学びましたと書くだけでは、どこまで理解しているかが伝わりません。

作るものは大がかりでなくて構いません。日々の記録をつけるアプリや、簡単な予約の仕組みなど、自分で機能を考えて完成させたものを1つか2つ用意しましょう。採用担当者が見ているのは完成度の高さではなく、自分で考えて作りきったかどうかです。

作ったあとに整えておきたい点は、次の3つです。

  • GitHubでコードを公開して履歴を残す
  • READMEに使った技術と作った理由を書く
  • 実際に動く状態で公開しておく

とくに、なぜその技術を選んだのかを説明できるようにしておくと、面接での評価が変わります。教材のとおりに作っただけの成果物とは、ここで差がつきます。

インフラ系を目指す場合は、クラウド上に環境を構築した記録がポートフォリオの代わりになります。構成図を書き、なぜその構成にしたかをまとめておきましょう。

ポートフォリオの作り方や評価される点についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

エンジニアポートフォリオの作り方6STEP|題材24選(NG例と公開手順)

エンジニアポートフォリオの作り方6STEP|題材24選(NG例と公開手順)

準備が整ったら応募に進みます。ここで大切なのは、未経験を受け入れる体制がある企業に的を絞ることです。経験者向けの求人に数を打っても、通過率は上がりません。

未経験の募集が多いのは、次の3つです。記事の前半で紹介した職種のうち、入りやすさを◎とした職種がここに集まります。

ポジション入口となる業務次に進みやすい工程
インフラの運用・監視障害の一次対応、手順書に沿った作業構築、クラウドの設計
テストの実施テスト項目の実行、不具合の報告テスト設計、自動化、品質保証
業務システムの開発補助既存コードの修正、単体テスト詳細設計、基本設計

どこから入るか迷ったときは、3年後にどの工程へ進みたいかで決めてください。入口の入りやすさはどれも近い水準ですが、進める先が違います。

入社後の教育制度と、その後どの工程へ進めるかは応募前に確認しましょう。運用監視から構築へ、テストから開発へ移れる道筋があるかどうかで、3年後の市場での評価が変わります。

書類では、学習をはじめた理由、続けてきた期間、作った成果物の3点を具体的に書きます。面接では、なぜエンジニアを目指すのかという動機の一貫性と、詰まったときにどう調べて解決したかという過程が見られます。準備の質がそのまま結果に響くため、応募の前に足りない部分を埋めておきましょう。

【テックゴー編集部の見解】 未経験入社後の伸びを分けるのは、研修期間ではなくレビューの有無です。支援の現場では、入社1年目に自分の書いたコードや設計に対して第三者のレビューを受けている方と、受けていない方とで、2年目以降に任される工程の広がりに差が出ています。研修が3ヶ月あっても、配属後にレビューが回らない現場では、3年目でも担当範囲が変わらないことがあります。※ここに自社独自データを挿入(観測期間と対象人数)

面接では「入社1年目の成果物は、誰がどのタイミングでレビューしますか」と1問だけ聞いてみてください。答えが具体的に返るかどうかで、育成の実態が見えます。

未経験からIT企業へ転職する進め方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

未経験でIT企業への転職を成功させるロードマップ!転職しやすい職種も紹介

未経験でIT企業への転職を成功させるロードマップ!転職しやすい職種も紹介

ITエンジニア転職で失敗しない3つの注意点

同じ未経験の採用でも、入社後に伸びる企業とそうでない企業があります。求人票の書き方は似ていても、中身は大きく違うためです。応募の前に確かめたい点は、次の3つです。

  • 開発体制と残業時間の実態を求人票から読み取る
  • 自社開発と受託とSESの違いを理解して選ぶ
  • 教育制度が形だけになっていないか確かめる

求人票は限られた項目しか書けないため、書かれている内容から実態を読み取る必要が出てきます。まず確認したいのは、どのような体制で開発を進めるかです。

チームで進めるのか、ひとりで案件を任されるのかによって、未経験の方が受けられるフォローは変わります。レビューの仕組みがあるかどうかも大切な点です。書いたコードを見てもらえる環境がなければ、間違った書き方のまま数年が過ぎてしまいます。

残業時間については、平均だけを見ても実態はつかめません。確認したいのは、固定残業代の記載です。基本給とは別に固定残業代の金額と対応する時間数が書かれているか、超過分が支払われるかを見ましょう。労働条件の明示は労働基準法で企業に義務づけられています。

確認する項目見るべき点
開発体制チーム開発かどうか、レビューの仕組みがあるか
固定残業代金額、対応する時間数、超過分の支払いの有無
残業時間平均だけでなく繁忙期の実績が書かれているか
配属先自社勤務か客先常駐かが明記されているか

月45時間を超える固定残業代が設定されている場合は、その時間だけ働く前提で採用していると読み取れます。面接の場で、実際の平均を質問して確かめましょう。

※ここに参考URLを挿入(厚生労働省「労働条件の明示等について」)

企業の形態によって、身につく経験も働き方も変わります。未経験の求人はSES企業が多くを占めるため、違いを理解しないまま応募すると想定と異なる働き方になりかねません。

形態仕事の受け方身につきやすい経験
自社開発自社のサービスを継続的に改善するひとつの領域を深く掘り下げる力
受託開発顧客から依頼を受けて納品する複数の業界と工程を経験する幅
SES技術者を契約先へ常駐させる配属先によって大きく変わる

自社開発の企業は人気が高く、未経験からの採用枠は限られます。技術力を長く磨きたい方に向いていますが、まずは経験を積んでから狙うほうが現実的でしょう。

受託開発では、要件定義から運用まで一連の流れを経験できます。設計の工程へ進みたい方にとっては、上流を担当する会社を選べば経験を積みやすい環境です。

SESを選ぶ場合は、案件をどう決めるかを必ず確認しましょう。本人の希望を聞いてから配属を決める企業もあれば、空いている現場へ順に入れる企業もあります。この違いが、3年後の経験の中身を左右します。

契約上は準委任でありながら、常駐先から直接指示を受ける働き方は偽装請負にあたる可能性があります。指揮命令の関係がどうなるかは、面接で確かめておきましょう。

SESとSIerの違いについてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

SESとSIerの違いは?年収差とどっちを選ぶべきか解説

SESとSIerの違いは?年収差とどっちを選ぶべきか解説

未経験の求人には、研修制度充実という言葉がよく並びます。ただし、その中身は企業によって大きく異なります。

確かめたいのは、次の点です。

  • 研修の期間と内容が具体的に説明されるか
  • 研修後に誰が指導を担当するか
  • 直近で未経験入社した人が何人いるか
  • その人たちがいま何をしているか

とくに重要なのは、最後のふたつです。未経験の採用実績があり、その方たちが現在どの工程を担当しているかを聞けば、入社後の道筋が具体的に見えてきます。答えが曖昧な企業は、採用したあとの育成まで手が回っていない可能性があります。

研修の中身にも差があります。ビジネスマナーが中心の研修と、技術の演習を含む研修では、現場に出たときの立ち上がりが変わるでしょう。何を何週間学ぶのかを質問すれば、実態が見えてきます。

配属後の指導体制も確認しておきましょう。担当者がついて定期的に相談できるのか、現場に出たあとは各自に任せるのかで、最初の1年の成長速度が変わります。

未経験の方が働きやすい企業を探している方は、以下の記事で解説しています。

IT未経験者におすすめ企業20選!研修制度充実の優良企業を厳選

IT未経験者におすすめ企業20選!研修制度充実の優良企業を厳選

ITエンジニアのキャリアパスと将来性

最初の職種を決めるときは、その先どこへ進めるかまで見ておきましょう。同じ入口から入っても、数年後の選択肢は積んだ経験によって変わります。ここでは、次の3つを整理します。

  • 経験を積んだあとに進む代表的なルート
  • これから市場での評価が上がりやすい領域
  • 生成AIの普及によって変わりつつある役割

実務経験を3年から5年ほど積むと、進む方向を選ぶ時期が訪れます。大きく分けると4つのルートがあります。

ルート進む方向代表的な職種
スペシャリスト技術を深く掘り下げるアーキテクト、テックリード
マネジメント人とプロジェクトを動かすプロジェクトマネージャー
コンサルティング顧客の経営課題から関わるITコンサルタント
社内へ移る事業会社の一員として働く社内SE

スペシャリストのルートは、特定の技術を極めて設計や技術選定を担う方向です。手を動かし続けたい方に向いており、クラウドやセキュリティのように専門性が評価される領域では、年齢を重ねても需要が落ちにくくなります。

マネジメントのルートは、チームをまとめる役割から入り、プロジェクト全体の責任を持つ立場へ進みます。前半の年収ランキングで見たとおり、この方向は収入が伸びやすい反面、技術から離れる時間が増えます。

どのルートを選ぶにしても、共通して評価が上がるのは上流工程の経験です。要件定義や設計を担当した実績があるかどうかで、転職時の選択肢が大きく変わります。

自分に合ったキャリアの選び方についてくわしく知りたい方は、以下の記事で解説しています。

エンジニアのキャリアパス22職種|年収一覧と自分に合う選び方

エンジニアのキャリアパス22職種|年収一覧と自分に合う選び方

これから経験を積むなら、需要が伸びている領域を選ぶと有利に働きます。経済産業省の調査では、2030年時点でIT人材が最大で約79万人不足すると推計されました。公表は2019年のため現在の状況とは差がありますが、人材の不足が続く見通しに変わりはありません。

とくに人が足りていないのは、次の3つの領域です。

  • クラウドへの移行と運用を担える技術者
  • データを扱う基盤を設計できる技術者
  • セキュリティの設計と対応ができる技術者

情報処理推進機構の調査でも、企業がIT人材の不足を感じている状況が続いており、質の面でも足りていないという回答が目立ちます。単に人数が足りないのではなく、任せられる水準の技術者が不足している点が、これらの領域で年収が高くなる理由です。※ここに参考URLを挿入(情報処理推進機構の調査名・公表年)

未経験から入る場合でも、この3つの領域を意識して最初の職種を選ぶと、数年後の選択肢が広がります。インフラの運用から入ってクラウドへ、テストから入って品質保証の設計へ、といった進み方が現実的でしょう。

参考:IT人材需給に関する調査(概要)(経済産業省)

生成AIの普及によって、エンジニアの仕事はいま変わりつつあります。コードを書く作業の一部はAIが担えるようになり、以前ほど時間をかけずに実装できる場面が増えました。

ただし、これはエンジニアが不要になることを意味しません。変わったのは、価値が置かれる場所です。決められた仕様どおりに書く作業の重みは下がり、そもそも何を作るべきかを決める工程や、AIが出した内容を確かめて判断する工程の重みが上がっています。

具体的には、次のような役割の比重が高まっています。

  • 顧客の課題を整理して仕様に落とし込む
  • 生成されたコードに問題がないか判断する
  • システム全体の構成を設計する
  • セキュリティ上の危険を見抜く

これまで以上に上流工程の経験が効いてくる流れです。総務省の情報通信白書でも、生成AIを導入する企業の割合が増えている状況が示されており、この変化は一時的なものではないでしょう。※ここに自社独自データを挿入(参照した白書の発行年と導入率の数値)

未経験から目指す方にとって、この流れは不利にも有利にも働きます。書き方だけを覚えた状態では評価されにくくなる一方、AIを使いこなしながら仕組みを理解しようとする姿勢があれば、学習の速度は以前より上げられます。基礎を飛ばさずに理解を積むことが、これまで以上に大切になっています。

参考:情報通信白書(総務省)

ITエンジニアへの転職相談ならテックゴー

ここまで、ITエンジニア20職種の仕事内容や年収、未経験から目指す方法について解説してきました。ただし、興味のある職種が見つかっても、「自分の経験を活かせるのか」「どのような企業を選べばよいのか」と迷う方もいるでしょう。

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(※1)※ここに自社独自データを挿入(集計期間と対象人数)

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まとめ

この記事では、ITエンジニアの仕事内容を開発系・インフラ系・先端技術系・管理系に分け、20職種それぞれの仕事内容や必要なスキル、年収などを解説しました。

ITエンジニアは職種によって、担当する領域や工程、求められるスキルが異なります。職種名や年収だけで選ぶのではなく、どの工程を担当したいか、数年後にどこへ進みたいかまで考えて選んでください。

未経験から目指す場合も、最初からすべての職種を選択肢にする必要はありません。前半の一覧表で入りやすさを確かめ、関心のある職種を2〜3個に絞り込むところからはじめましょう。

自分に合う職種が決めきれない方や、現在の経験からどのようなキャリアを目指せるのか知りたい方は、テックゴーへご相談ください。