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経営企画室ITシステム部にて会社統合における会社全体のセキュリティ施策を考え、全体で統制する業務を担っていただきたいと考えております。 今後のリーダー候補として構築運用だけでなく全体のルールや統制をけん引いただくことを期待します。 <業務内容> ・インシデントレスポンス(検知→隔離→調査→復旧→フォレンジック対応)と事後の再発防止策立案 ・SOCとの協働、エスカレーション対応 ・SIEM/ログ集約プラットフォームの設計・運用、アラートチューニング、検知ルール作成 ・EDR/MDM、アンチウイルス、パッチ管理などのエンドポイント保護策の導入・運用 ・ネットワーク、サーバ、ストレージ、仮想化・コンテナ基盤、クラウド(AWS/Azure/GCP)等のインフラに対するセキュリティ設計と実装 ・ファイアウォール、IDS/IPS、NWセグメンテーション、VPN、SD-WAN 等のネットワークセキュリティ運用・最適化 ・脆弱性スキャン/管理(脆弱性評価、優先順位付け、修正プロセス連携) ・Threat Hunting、検知エンジニアリング、脅威インテリジェンス活用 ・セキュリティアーキテクチャレビュー、導入中システムのセキュアデザイン支援 ・運用自動化(スクリプト/Playbook化)とSLAに基づく運用改善 <ミッション> 三菱電機グループ、三菱電機ソフトウェアでは、業務DX、生成AI活用による業務効率化、経営管理の迅速化に積極的に投資しております。 本ポジションでは定型業務の遂行だけではなく、統合後の全体の統一施策に関わることができ、会社全体のセキュリティの施策を検討に寄与できます。 統合後のタイミングだからこそ企画・提案するチャンスは多くありますので、このような役割で働きたい方は是非ご応募ください。 <所属部署に関して> ・ITシステム部では、5つのグループ組織があり、約30名のメンバーで従事しています。 ・各グループは、本社(浜松町)に拠点を置くグループと神戸に拠点を置くグループがあります。 ・残業時間は月平均20時間程度。 (夜間対応は)状況に応じ変動します。 ※障害等の発生の際は、当社でできるものは対応しますが、受託企業で対応いただくことが多いです。 【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。

●デザイナーとクライアントへのヒアリング ●要件の抽出、取りまとめ、要件定義での技術面の支援や改善提案 ●制作・開発 ●社内レビュー ●リリース後の運用フォロー、改善提案 業界・規模を問わず、クライアント直の数千万〜数億規模の大手案件を中心に、プロジェクトの開発をお任せします。当社のフロントエンド開発はウェブサイトおよびウェブアプリケーションになり、動的なフロントエンド開発ができる方はご活躍いただきやすい環境です 案件事例 ・大手製粉メーカーの業務効率化を図ったスマートフォンアプリ構築 ・大手製造業のAIナレッジマネジメントシステムの構築・エンハンス開発 ・大手テーマパークのBIツール構築 ・大手保険業のウェブサイト運用及び改善 ※あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます ・眼科予約システム開発プロジェクト 概要:眼科クリニックの診察をSNSから予約が行え、予約、ユーザー、クリニックの空き情報を一元管理するtoC向けWebアプリケーションの開発を要件定義からテストまでを一貫して対応。 クライアント:医療機関向けサービス提供会社 担当:要件定義〜テスト 開発言語:React.js(TypeScript)、PHP(Laravel) 規模:4～5,000万円 ポイント:様々なクリニックにて利用可能な汎用性と、ユーザーフレンドリーなUI/UXを実現したシステム。予約やシフトの管理を視覚的に行えるなどユーザビリティの髙いWebアプリケーションを提供。 ・保険のWEB加入受付に特化したアプリケーション開発 概要:保険加入受付などのアナログな業務のWEB化や、レガシーな法人向け保険受付システムのリニューアルなど、業界特有のアナログ業務を数多くデジタルシフトしている。 クライアント:大手保険会社 期間:各6ヶ月程度 規模:4〜7,000万円 体制:プロデューサー、PM、開発チーム(5名)、フロントチーム(3名)、インフラチーム(3名) ポイント:クライアント側にシステム開発の知見がない中、業務整理から実際の開発・運用保守まで全面的に支援を行っているプロジェクト。 アーキテクトはバックエンドはPHPのLaravel、フロントエンドはReactを用い、ユーザビリティの高いWebアプリケーションを実現。 ※フロントエンドは一部PHPのアプリケーションもあり ・通信メディア向け基盤システム保守 概要:クライアントが提供する番組や企画と連動した各種コンテンツサービスに対して、サイトや会員管理、配信・決済システムなどの保守を行う クライアント:大手メディア会社 期間:通年 体制:PM、PL(2名)、エンジニア(6名)　※ 現場全体では20名程 ポイント:直近でシステム全体のリニューアルを行い、AWSを中心としたモダンなアプリケーション環境下において、開発・保守スキルを身につけることができます。 バックエンドはPHPでLaravel、Symfonyなど複数のフレームワークを利用。 クライアントだけでなく、各種連携システムのサービス担当者と直接コミュニケーションを取る機会も多い現場です。 ・法人・個人事業主向けポータルサイトの新規開発プロジェクト 概要:金融機関に提供するポータルサイトの新規開発 外部のクラウドサービスと連携し金融機関と企業のつながり強化、取引のデジタル化を促進する機能を搭載した新規サービスの開発。 担当:要件定義～運用保守 人数:7名 開発言語:TypeScript(Nuxt.js, Vue.js)、Kotlin、Springboot、Node.js ポイント:外部のクラウドサービスと連携した新たなサービスの共同開発を行う。 ・コンシューマ向け信託財産管理の新規開発プロジェクト 概要:信託財産および口座情報、カード情報をもとに資産を管理し、公正証書作成のサポートを行うWebアプリケーションの新規開発。 インフラ、フロント、バックエンドを一貫したウォーターフォール開発。 担当:要件定義〜運用保守 人数:15名 開発言語:TypeScript(Next.js)、HTML/CSS ポイント:金融業界におけるセキュリティと品質の水準を担保しながら開発を行う。 ・法人向けDX推進の新規開発プロジェクト 概要:中小企業様のDX推進を目的としたグループウェアWebアプリケーションの新規開発。 CI/CDを回したアジャイル・スクラムによるスピード開発を行う。 担当:要件定義〜運用保守 人数:8名 開発言語:TypeScript(Next.js)、HTML/CSS ポイント:AtomicDesignを採用したデザインシステムによる効率化されたフロント開発。 プロダクトマネージャーやデザイナーと密にコミュニケーションを取りながら一緒に課題解決に取り組むことができる。 ※他にも、某金融系ウェブサイトの運用やLP制作なども行っており、誰もが知る大手企業案件も多数携わっておりますので、気になる方は面接内でご質問ください 開発環境 言語:TypeScript、JavaScript、HTML/CSS フレームワーク:Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、Oracle、PostgreSQL サーバー:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。 キャリアパス ・テックリード ・プロジェクトマネージャー ・事業部での組織長やマネジメント職

●CADDiのミッションと本ポジションの役割(Why) 製造業は最大の産業でありながら、IT化や構造改革が進みにくい領域でもあります。 SalesEngineerマネージャーは、そんな産業構造の課題に正面から向き合い、経営と現場の間をつなぎ、変革の共創をリードする役割です。 営業の前線ではなく、顧客と共に未来の業務像を描く起点となります。 <具体的な職務内容> ・顧客の中長期的な経営課題を踏まえた業務構造の再設計 ・トライアル設計やアップセル戦略の全体構築と牽引 ・メンバーの育成・提案プロセスの型化と標準化推進 ・FSやPdMなどと連携し、製品ロードマップや導入自動化へフィードバック ・他部門や外部パートナーと連携し、大規模案件の推進リード

●概要 自社製品を活用したコンサルティングセールス ●業務内容詳細 ・インサイドセールス部が獲得した初回商談～提案～受注までを担当して頂きます。 ・W2のインサイドセールス部は、アライアンス部&マーケティング部が獲得したリード(新規の見込み顧客)に対して、電話やメールでヒアリングを行い、BANT条件はもちろん、組織課題やニーズを深掘りした上で、その情報をSFAに記載し、フィールドセールス部へトスアップします。 ・案件は、ゼロからの新規構築、他社からW2へのリプレイスなど様々ですが、ECを活用した事業拡大やオンライン/オフラインを融合したOMO案件など、企業の注目度の高いプロジェクトに数多く携わることが可能です。 ・またBtoC事業を営む幅広い業界をターゲットとしているため、各社のビジネスモデルとビジネス環境の理解はもちろん、事業目標や課題をお客様と同じ目線で把握することが重要です。 ・提案は、他部署も巻き込みながら、チームで協力しながら創り上げるため(大型案件などは役員メンバーもチームとして稼働)、社内レビューを繰り返した上で、双方Win-Winとなる提案書をまとめ、熱意をもってプレゼンテーションいただくことで、伴走するパートナーとしてお客様に信頼頂くことが結果につながる近道です。 ・なお、受注までには数週間～数ヶ月以上を要するため、高いプロジェクトマネジメント力が求められます。 ・受注後は、導入支援を行うカスタマー本部の専任メンバーがプロジェクトをリードし、その後カスタマーサクセスへと引き継ぎます。全社一丸となって、お客様の事業成功をサポートします。 【SaaSモデルの特徴】 EC事業の成功ノウハウが詰まったオールインワン型のSaaSカートシステムで、業界NO1の1,000機能以上を標準機能として搭載し、高いコンペ勝率(昨年実績70%)を誇る総合ECプラットフォームです。 ・大手EC企業様からの要望やノウハウをシステムに内包、約1,000機能を標準機能として搭載 ・新規事業構築、既存事業のシステムリプレイスを実現する多機能性とサポート ・ECサイトと実店舗の連携、各種基幹システムとの連携が可能 ・システムに制限されない自由度の高いデザイン対応 ・高トラフィック対応が可能 ・オンボーディングサポート、カスタマーサクセスによる伴走型支援

具体的な仕事内容 ・クライアントの将来と課題を踏まえたプランニング ・プロジェクト計画、収益計画、稼働計画による案件マネジメント ・スタッフのアサイン、ディレクターとの連携による進行管理 ・既存案件に対してPDCAサイクルを回しながら改善の提案・実行 ・契約をはじめとする各種証憑の締結業務・管理(バックオフィスと分担) 手がけるプロジェクトは、ウェブサイトやアプリ、データ基盤など多種多様。 クライアントの業界も多岐にわたるので、幅広いPJに携わることで、プロデューサーとして、大きく成長できる環境があります。 <案件事例> ・大手時計メーカーのグローバルサイトのPMO支援及び改善 ・大手製粉メーカーの業務効率化を図ったアプリ構築 ・大手製造業のAIナレッジマネジメントシステムの構築・エンハンス開発 ・大手テーマパークのBIツール構築 ・大手保険業のウェブサイト運用及び改善

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。 変更の範囲:会社が指定した場所

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

●募集ポジション 受託PMO(AMBL/INT1) 業界、規模を問わず、数千万〜数億規模の大手案件を中心に、開発プロジェクトの≪PMO≫をお任せします。 3~10名程度の開発メンバーと一緒にプロジェクトを進めていただきます。 ・開発PJの推進 ・進行管理、タスク管理、課題管理 ・レポーティング、会議資料作成 ・社内外(顧客/社内)問わずステークホルダーとコミュニケーション実施 ・要件の抽出、取りまとめ、サポート ・社内レビュー ・リリース後の運用フォロー、改善提案 業務に慣れてきた頃に、下記の業務もお任せします。 ・見積もり作成 ・アサイン調整 ・収支表管理

※ご経験と志向性に応じて、以下の役割の中から適切な領域をお任せします。 ・品質戦略・QA計画の策定と推進 複数プロダクト(データ基盤PJ、原価管理システムPJ、生産管理システムPJ等)を横断的に見渡し、品質目標の設定からQA計画の策定までをリードします。プロジェクトの特性やリスクに応じて優先順位付けを行い、限られたリソースで最大の品質効果を生み出す戦略を立案・推進します。 ・品質プロセスの設計とレビュー体制の構築 開発の上流工程から品質観点でレビューに参加し、要件/基本設計/詳細設計の各フェーズでテスト観点を定義します。PdM/POや開発エンジニアと連携し、不具合の早期発見・早期解決ができる品質プロセスを構築します。 ・非機能品質(性能・信頼性・運用性)の保証 複数システム間のデータ連携部分において、障害発生時の復旧検証やデータ整合性の確認など、複雑なシナリオの設計・実行をリードします。特に、特定システムの障害時に他システムへの影響を最小化できるかどうかの検証が重要なミッションとなります。 ・テスト自動化による品質の安定化 自動化テストツール等を活用し、回帰テストの効率化と品質の安定化を推進します。CI/CD上での自動テスト実行環境を整備し、リリースサイクルの短縮と品質担保の両立を実現します。 ・外部パートナーとの連携によるQA体制の拡充 外部委託先との連携窓口として、テスト計画の立案、進行管理、成果物レビューを担当します。社内開発チームと外部パートナーの橋渡し役として、品質基準の統一と効率的なQA運用を実現します。 ・品質メトリクスの設計・可視化と改善サイクル運用 カバレッジ、欠陥密度、Lead?Time等の品質指標を設計し、ダッシュボードによる可視化を行います。データに基づいた改善提案を行い、継続的な品質向上サイクルを確立します。 【組織体制】 システム開発部には約20名が在籍しており、複数のプロダクトチームに分かれて開発を進めています。QAリードは各チームを横断的に支援しながら、PdM/POやエンジニアと密に連携いただきながら品質向上をお任せします。外部パートナーも活用しつつ、社内外のリソースを組み合わせたQA体制を構築していただきたいと考えています。 【組織体制】 ・E2E:Playwright/Cypress ・負荷テスト:k6 ・CI/CD:GitHub Actions ・コラボレーション:Notion、Issueトラッカー、各種ドキュメント基盤 ・AIエージェント:Claude Code、AWS DevOps Agent、その他オープンソースで提供されているQAエンジニア向けSub Agent 【ワークスタイル】 ・自ら動き、相手に働きかける、重要な活動を人任せにしない。(ハンズオンを最も大事にしています) ・社員のやりがいを尊重し、仲間と高め合う。(社員の仕事のやりがいを大事にしています) ・自分はフェアであろうとしているか?自分や他者を豊かにしているか?と問う(正しく生きる、豊かに生きる) 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

所属部署 【GRCSソリューショングループ】 約120名のコンサルタント/エンジニア/オペレーターが所属する組織です。 GRC及びセキュリティに関するコンサルティングサービスを提供しております。 各部のマネージャーが営業を担っています。 本部長はエンジニア出身で外資系企業にてセキュリティ部門のトップを務めていた技術に深い方です。 弊社のコアビジネスとなる部門で、今後も積極的に最新技術を取り入れたソリューション提供を行っていく予定です! またGRCにおいて長年サービス提供をしてきたコンサルタントも多数所属しております。 部門間でのナレッジシェアも活発でGRC×セキュリティを得ることでさらに市場価値を高めることができます。 【仕事内容】 SOC(セキュリティオペレーションセンター)チームメンバーとして、インシデント発生時の調査・解析・報告などのアナリスト業務を行っていただきます。 SOC(Security Operation Center)とは …24時間365日体制で情報セキュリティチームがサイバーセキュリティインシデントを監視、検出、分析して的確なアドバイスを提供する専門組織。 【想定業務】 ・ネットワーク監視 ・セキュリティログの検出および分析 ・インシデント対応における対応策の検討 ・インシデント発生時の影響範囲の特定 ・サイバー攻撃を阻止するためのセキュリティ対策の立案 【主な想定参画プロジェクト】 国内大手企業のSOC(都内)チームにSOCアナリストとして常駐いただきます。 (一部在宅あり) 自社からは5名のメンバーが所属しており、不明点は常に質問できる環境です。 最新の攻撃手法や技術を学ぶことができる環境です。 セキュリティエンジニアとして成長したい方のご応募をお待ちしております。 今後のキャリアパス例 毎期初にマネージャーと今後のキャリアパスについて検討し、方向性を決めていきます。 ●監視業務から構築/設計等、より上位の工程のエンジニアを目指していく ●分析力を活かして、SOCだけではなくSEIMのプロジェクトで活躍する ●運用経験から業務運用コンサルタントとして方針/施策策定に携わる ●リーダーとしてチームをマネジメントしていく ●SOCだけでなく金融システムの監視等運用スペシャリストとして対応範囲を拡大する