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東京都 年間休日120日以上のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 1847 件

1201~1230件を表示

【AI駆動開発エンジニア】これまでの開発経験を、最前線の「AI駆動開発」でさらに飛躍させませんか?

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●このポジションの3つの特徴 ①AIツールが「例外」ではなく「標準」の開発環境 Cursor・Claude Code・GitHub Copilot・Codex・Dify などを日常の開発プロセスに組み込んでいます。 「使ってもいい」ではなく「使うことが前提」の現場です。 ②スキルレベルに応じて上流から下流まで幅広く活躍できる環境 PM・PL・SE・PGまで、これまでのご経験に応じたポジションをご用意。 初級者は下流工程からスタートし、段階的に上流へとステップアップしていくことも可能です。 ③先端技術を駆使したマルチテック人材キャリアを用意 AI駆動開発を含む多岐にわたる先端技術を習得いただき、マルチテックな人材を目指していただきます。 ●お任せしたいこと AI駆動を前提としたWebシステムやモバイルアプリ開発に携わっていただきます。 「言われた通りのコードを書く」のではなく、AIツールを使いこなしながら、ご自身のスキルレベルに応じて上流の課題整理から設計、実装、運用改善まで幅広く担当します。 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどを活用して、上流~下流までを担当し、AI駆動開発のノウハウ・経験やナレッジを積み上げ、組織内に共有いただきます。 ●あなたのこれまでの経験が活きる理由 これまで培ってきたシステム開発の経験は、AI駆動開発の環境下でさらに大きな価値を持ちます。 AIが生成したコードの妥当性を判断し、設計の誤りを見抜けるのは、システムが動く仕組みを実務で理解している方だからです。 さらに、すでにお持ちのAI駆動開発の経験を活かし、チームを牽引する、あるいは幅広いフェーズでご活躍いただくことを期待しています。 ●この経験が、これからの市場でどう効くか 生成AIが要件定義・設計・コード生成・テストの広い範囲を担うようになり、「言われたものを実装する力」だけでは市場価値を保ちにくい局面に入っています。 一方で、AIの出力を設計の観点から評価・統制できる人材はまだ絶対数が少ないため、あなたがすでに持っている開発経験とAIツールの知見をさらに磨き上げ、市場価値を確固たるものにするためのポジションです。 ●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

600~800万円

東京都(品川区)

C#

AWS

TypeScript

PHP

Python

Java

JavaScript

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

女性エンジニア活躍

株式会社スカイウイル

株式会社スカイウイル

QAエンジニア/テスト自動化スペシャリスト

QAエンジニア

正社員

●配属予定チーム・体制 ・入社後はまず客先常駐からのスタートを想定 入社当初の配属先はお客様先のプロジェクトです。 そのため、CI/CD基盤や技術スタックの選定、開発プロセスの改廃について、最終的な決裁権がお客様側にある場合があります。 並行して自社内での受託・ラボ型案件の新規開拓を進めており、体制が整い次第そちらへの展開も想定していますが、着任時点で配属をお約束できるものではありません。 ・自動化の社内標準を整備 共通ライブラリ、テスト設計ガイドライン、フレームワーク選定基準といった組織としての資産を整備します。 参照できる前例が少ない中で、自ら判断して形にしていく必要があります。 ・生成AI活用の社内標準化を推進 生成AIのテスト業務への活用は、配属プロジェクト単位では実績があり、お客様からのご相談も増えています。 一方で社内標準としての整備はこれからです。 適用範囲の見極め、実用性の評価、適用基準の策定までを担っていただきます。 ・制約のある環境での実現力を重視 常駐先ごとに使用技術も開発プロセスも異なります。 理想形をそのまま持ち込むのではなく、その現場で実行可能な打ち手に翻訳できることを、本ポジションの中核的な能力と位置づけています。 ●業務内容 ●配属プロジェクトでのテスト自動化の実装・改善 ・仕様・要件からのテストケース導出と、コードベースでのテスト実装 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)と連携した自動テストの組み込み・運用改善 ・Flaky Testの原因分析と、待機処理・テスト設計の見直しによる安定化 ・既存のテスト運用プロセスに対する課題抽出と改善提案 ●自動化ノウハウの標準化・組織資産化 ・プロジェクトを跨いで再利用できる共通ライブラリ・テンプレートの設計と整備 ・フレームワーク選定基準、テスト設計ガイドラインの策定 ・個人に蓄積されている実装ノウハウの言語化・ドキュメント化 ・SQA部門メンバーへの技術共有・コードレビュー ●生成AIを活用した自動化の推進・標準化 ・生成AIによるテストケース生成・テストコード生成の実装と、実用性の評価 ・既存のテスト仕様書・手順書から自動化対象を抽出し、テストコードへ変換する仕組みづくり ・画面変更への追従やFlaky Test対応など、テストコード保守工程へのAI活用 ・AIエージェントによるテスト実行(Agentic Testing)関連ツールの調査・適用可否の判断 ・活用ノウハウの適用基準への落とし込みと、2の社内標準への組み込み ※配属プロジェクトでの活用実績はありますが、社内標準としての整備はこれから着手する段階です。 ●技術環境 ※すべての経験は必要ありません。 プロジェクトにより使用技術・活用範囲は異なります。 テストフレームワーク :Playwright, Selenium, Appium 等(プロジェクトにより採用状況は異なり、全社標準は未確定です) 開発言語 :Python, Java, JavaScript, TypeScript 等 インフラ・CI/CD :GitHub Actions, Docker, Kubernetes 等 生成AI・LLM活用 :LLM API、生成AIコーディング支援ツール、RAG、Agentic Testing関連ツール 等 (テストケース生成、テストコード生成・保守、ログ解析等に活用。 プロジェクトにより適用範囲は異なります) ●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

600~800万円

東京都(品川区)

TypeScript

生成AI・LLM

Python

GitHub Actions

Kubernetes

Java

JavaScript

Docker

RAG

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

女性エンジニア活躍

【FDE候補】オファリング事業を共創するAI駆動開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●入社後のステップと育成体制 まずはご自身の得意領域(開発や上流工程)からプロジェクトに参画していただきます。 その後、早期に以下のFDEフェーズへステップアップしていただきます。 ●FDEの支援フェーズ(実戦で鍛える) ・顧客理解 ・課題構造化(業務フロー・オントロジー化) ・解決策設計(AI統合・RAG・エージェント) ・プロト導入・開発 ・PoC設計・精度検証 ・トライアル評価 ・本番導入・開発 ・運用設計 → ・システム運用保守 ・業務運用改善 一連の流れを実戦で経験することで、「課題構造化・AI統合・PoC設計」の確固たる型を習得できます。 ●この仕事で解決いただく課題(プロジェクト例) 顧客の現場に入り込み、属人化している業務を生成AIやSaaS、自動化技術を用いて根本から再構築します。 ・大手通信業界の事例 問い合わせ業務をAIによる要約と自動分類で半減させるプロジェクトや、RAGと業務データを組み合わせたPoC設計・精度検証、AIエージェントを用いた業務フローの自動化から運用までの支援など。 ・自治体DXの事例 文書管理業務のオントロジー構造化、AI検索基盤の構築からPoC・本番導入、さらに業務運用改善までの伴走支援など。 ※直近の具体的な案件詳細は、選考時に詳しくお伝えいたします。 ●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

600~800万円

東京都(品川区)

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

RAG

Java

JavaScript

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

女性エンジニア活躍

【東京】Web・モバイル シニアエンジニア≪上流工程・フロントエンド開発経験5年以上≫

クラウドエンジニア

正社員

【プライム案件99%】通信・自動車・インターネットサービス業界を中心に、上流工程やPM・PMOを担っていただきます! ●ITエンジニア ◇開発 大手通信キャリアや自動車メーカー、インターネットサービス企業などのプライム案件を中心に担当します。要件定義・設計・開発・運用まで一貫して携わることができ、経験や志向に応じて上流工程やPM・PMO業務へのチャレンジも可能です。近年はAI駆動開発の推進やDXプロジェクトも増加しており、新しい技術領域にも積極的に挑戦できます。 ◇インフラ クラウド環境を中心に、設計・構築から運用改善まで担当します。AWS・Azureなどを活用したクラウド移行案件やDX基盤構築案件も多数。インフラ領域の知見を活かしながら、より上流の設計や企画へキャリアを広げることも可能です。 ●PM・PMO プロジェクトマネージャーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・課題管理などを担当します。またPMOとして、プロジェクト推進や組織横断での課題解決、業務改善を支援する役割も担います。単なる開発支援ではなく、お客様の事業や業務課題を理解しながら、プロジェクト成功へ導くポジションです。 \プライム案件99%。活躍の舞台は業界の最前線/ 大手通信キャリア、自動車メーカー、インターネットサービス企業など、誰もが知る企業との直接取引が中心です。PMD事業部では上流工程が約8割を占めており、要件定義やシステム企画、PM・PMOなど、プロジェクトの中核を担うポジションで活躍できます。 特徴 携帯電話の創成期よりメーカーや通信キャリアと共に研究開発に参画し、携帯電話・スマートフォンの爆発的な普及を支援してまいりました。さらには、移動体通信で培った高い品質が評価・支持され車載やロボットといった新たな分野への拡大も進めています。 並行して、ネットワーク開発、Webシステム開発も積極的に展開し、大手のお客様のHPやポータルサイト、ECサイト構築を中心に、インターネットビジネスの拡大にも携わってまいりました。 近年は、受託の開発・検証だけではなく、IT・テクノロジーの知見を活用した戦略策定、企画、要件定義のコンサルティング領域も拡大しております。SIer事業を主軸に持っていくからこそ、戦略と現実性を最適に組み合わせていくことができると考えております。 IT業界の著しい成長を幅広い経験と確かな技術から支えていくことを目指しております。 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。

500~2,000万円

丸の内、大手町、新宿、新橋、田町、品川、大井町、溜池山王、赤坂見附、二子玉川

C#

AWS

Python

Java

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

受託開発(プライム案件メイン)

従業員数1000名以上

上場企業

ソリューション・コンサルタント/インフラ/東京/FPTテクノジャパン

クラウドエンジニア

正社員

1. 顧客への提案 営業担当者と連携した顧客要望・課題・RFP/RFI等のヒアリングおよび整理 顧客要件に基づくソリューション、サービススコープ、運用モデル、提供体制の検討 顧客要求事項とFPTの提供サービス・CapabilityとのFit & Gap整理 複数のソリューション/体制案の比較・評価および推奨案の策定 サービスレベル(KPI/SLA)、役割分担、エスカレーション、運用プロセス等の設計 国内/オフショアチームと連携した工数見積・価格モデルの策定 提案書、見積説明資料等の作成 2. オフショアチームとの連携 ベトナムを中心とした海外技術チームへの顧客要件の「正確な」説明・展開 技術チームから提示されたSolution、体制、工数、前提条件等のレビュー 顧客要件と提案内容に乖離がある場合の修正 提案作成に必要なタスク・スケジュール・担当者の管理 日本側とオフショア側の認識差・コミュニケーションギャップの解消 3. 顧客折衝・営業支援 営業担当者との提案戦略・提案ストーリーの検討 顧客との提案内容・技術要件・サービス内容に関するディスカッション 顧客向け提案・プレゼンテーション 顧客からのQA対応および国内外関係者との回答調整 受注後のDelivery/Project Managerへの提案内容・前提条件等の引き継ぎ 主な提案領域 AWS / Azure等のクラウド移行・クラウド基盤構築 オンプレミス/クラウドインフラの設計・構築・移行 マネージドサービス/ITインフラ運用 Service Desk / ITSM Modern Workplace / Microsoft 365 / Intune Network / Security等のインフラサービス 大規模マイグレーションおよび運用移管 etc

600~1,000万円

東京都(港区)

AWS

Microsoft Azure

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

転勤なし

英語活用

年間休日120日以上

土日祝日休み

グローバル展開・海外拠点あり

AI計算基盤運用エンジニア【物理基盤・仮想基盤領域】

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

国内通信事業(移動体通信事業や固定通信事業)や未来に向けて実装が進む生成AI開発向け計算基盤のサーバ/ストレージ/Database保全運用を行っております。 国内最大級のインフラサービスの運用だけでなく、業務用ツールの開発や業務設計・運用ドキュメントの作成など、インフラの最前線で幅広く業務に携わっていただけます。 単なる定型運用の受け入れにとどまらず、自社のオープンソース活用やツール内製化を通じて安定性と高パフォーマンスを両立する運用スタイルを確立していくフェーズです。 ● ミッション ソフトバンクのプライベートクラウド基盤/生成AI開発向け計算基盤(GPU基盤)における、サーバ、ストレージ、データベースに関する運用高度化・予防保全を実現し、新技術・新領域へのリソース確保と安全運用に貢献する ● 主な業務 生成AI計算基盤における、サーバ、ストレージ、データベース関連運用保全業務(プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤) ● 具体的な業務 GPUサーバ、専用ストレージ、ジョブ管理システム、仮想化基盤(オンプレミス)、ActiveDirectory、DNSサーバ、メールサーバにおいて、以下の業務を行っていただきます。 ・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決 ・予防保全・再発防止策(抑止対策)の企画・推進・運用の高度化 ・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決 ・業務効率化・自動化(プログラミングによる業務用ツールの開発など) ・業務委託メンバーのマネジメント・コントロール ・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ● 業務の変更の範囲 : 会社内でのすべての業務 ● 就業場所の変更の範囲 : 本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

679~1,073万円

東京都

Terraform

MySQL

Python

Linux

Windows

Kubernetes

Snowflake

Oracle

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フルフレックス

副業OK

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

DXエンジニア|【自ら企画立案可能!/東急不動産G/東京本社】

データエンジニア

正社員

Pythonを活用した業務自動化・社内ツール開発・データ処理を通じて、各部門の業務効率化を推進していただきます。 単に依頼されたものを開発するだけではなく、現場の業務内容を理解し、課題整理・改善提案・実装・運用改善まで一貫して関わることができます。 ●具体的には ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・Excel等で行っている手作業・定型業務の自動化 ・社内向けツール・スクリプトの開発 ・pandas等を用いたデータ加工・集計・分析 ・API連携や外部サービス連携による業務効率化 ・各部門への業務ヒアリング、課題整理、改善提案 ・自動化した仕組みの運用・改善 ・データ分析・機械学習を活用した業務改善の支援 ●プロジェクト例 ・Excelで管理している入力・集計業務の自動化 ・定型レポート作成業務の自動化 ・社内データの収集・加工・可視化 ・外部システムやAPIとの連携による業務効率化 ・発電量予測や需給予測に関連するデータ処理支援 ・scikit-learnやLightGBM等を用いた分析・機械学習活用の支援 ※発電量予測・需給予測や機械学習に関連する業務は、ご経験・スキルに応じてお任せします。

500~700万円

東京都(港区)

機械学習

Python

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

業界未経験歓迎

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

【インフラエンジニア】設計構築90%!クラウド案件40%/社員教育への惜しみない投資!

クラウドエンジニア

正社員

~スタンダード上場/構築経験を活かして設計・上流工程・クラウドへステップアップ~ ●サーバ・オンプレ・クラウド領域を中心に設計構築案件へ参画 ●AWSを中心としたクラウド案件あり/オンプレ経験からの領域拡大も可能 ●資格手当は毎月支給/外部研修・オンライン学習で成長を支援 ●業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、サーバ、ネットワーク、ミドルウェア、クラウドなどに関するインフラ設計構築業務をお任せします。これまでのご経験に近い領域から参画し、構築、テスト、運用設計などを担当いただきます。 その後、基本設計、要件定義、顧客調整、提案活動、見積作成などへ業務範囲を広げていただく想定です。 案件はサーバ、オンプレミス、クラウド領域が中心で、クラウドではAWS案件が多い傾向です。 配属は本人の希望、経験、保有資格、案件状況を踏まえて決定します。 オンプレ環境での構築経験を土台に、設計工程やクラウド領域へステップアップしたい方に合うポジションです。 ●案件例 ・銀行向け新規システム導入  フェーズ:要件定義、設計~構築・テスト  環境:AWS ・リース会社向けサービス展開  フェーズ:設計~構築・テスト  環境:AWS、EKS、Lambda、Ansible、スクリプト系 ・官公庁向けシステム更改対応 フェーズ:提案、要件定義、設計~構築・テスト 環境:Windows、Linux ●募集部門 <東京>インフラソリューション部(現在、東京のインフラ部門は約100名で構成されております)

440~600万円

プロジェクト先(東京23区内予定)

AWS

Linux

Windows

AWS Lambda

Ansible

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

副業OK

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

上場企業

コンピューターマネージメント株式会社

コンピューターマネージメント株式会社

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エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
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ドメインプロダクトマネージャー(仕様・データ定義 / 電力市場システム)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションは、毎年のように変わる電力市場の制度・ルールを、誰よりも早く正確にシステムの仕様へ翻訳する役割です。 制度文書を読み解いて用語とデータを自分で定義し、エンジニアと同じ粒度で仕様を決め切り、AIコーディングツールを使って画面のモックまで自分の手で形にします。 また、上記に記載した内容のみにとどまらず、精算システムなどの業務基盤に関する内容から、手作業が残る社内業務のDX化まで、「仕組みで解くべき課題」全般に仕様の面から向き合っていただきます。 主な業務内容 ●制度文書の読み解きとルールの特定 JEPX・EPRX・OCCTOの規程・ガイド・API仕様書を読み解き、システムに載せるべきルールを特定します。 不明点は自ら外部機関に照会し、回答をもとに仕様を確定させます。 ●ドキュメントと要件の作成 用語集・ドメインドキュメント・API仕様を、GitHubのPull Requestとして自分で書きます。 Azure DevOpsに作業項目を起票し、受入条件のレベルまで要件を詰めます。 ●モック作成による認識合わせ AIコーディングツール(Claude Code、Cursorなど)を使って画面のモックを作り、関係者と認識を合わせます。 ●エンジニアとの仕様議論 データの単位・関係・状態の粒度でエンジニアと議論し、仕様を決め切ります。 エンジニアが作成したER図・API仕様書・状態遷移図をレビューし、誤りや漏れを指摘するのもこの役割です。 ●精算システムなど業務システムの仕様策定 アグリゲーション事業の精算システムをはじめ、事業を支えるシステムの要件定義・仕様策定を担います。 制度・契約・お金の流れを整理し、計算ロジックとデータの持ち方を決め切ります。 ●社内業務のDX推進 手作業で行われている社内業務を洗い出し、システム化・自動化の要件に落とし込みます。 ここでもAIツールを活用し、小さく作って早く試すことを重視します。

700~2,000万円

東京都(港区)

GitHub

Microsoft Azure

生成AI・LLM

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

システム企画 / DX推進

システムエンジニア(業務系)

正社員

仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションは、毎年のように変わる電力市場の制度・ルールを、誰よりも早く正確にシステムの仕様へ翻訳する役割です。 制度文書を読み解いて用語とデータを自分で定義し、エンジニアと同じ粒度で仕様を決め切り、AIコーディングツールを使って画面のモックまで自分の手で形にします。 また、上記に記載した内容のみにとどまらず、精算システムなどの業務基盤に関する内容から、手作業が残る社内業務のDX化まで、「仕組みで解くべき課題」全般に仕様の面から向き合っていただきます。 主な業務内容 ●制度文書の読み解きとルールの特定 JEPX・EPRX・OCCTOの規程・ガイド・API仕様書を読み解き、システムに載せるべきルールを特定します。 不明点は自ら外部機関に照会し、回答をもとに仕様を確定させます。 ●ドキュメントと要件の作成 用語集・ドメインドキュメント・API仕様を、GitHubのPull Requestとして自分で書きます。 Azure DevOpsに作業項目を起票し、受入条件のレベルまで要件を詰めます。 ●モック作成による認識合わせ AIコーディングツール(Claude Code、Cursorなど)を使って画面のモックを作り、関係者と認識を合わせます。 ●エンジニアとの仕様議論 データの単位・関係・状態の粒度でエンジニアと議論し、仕様を決め切ります。 エンジニアが作成したER図・API仕様書・状態遷移図をレビューし、誤りや漏れを指摘するのもこの役割です。 ●精算システムなど業務システムの仕様策定 アグリゲーション事業の精算システムをはじめ、事業を支えるシステムの要件定義・仕様策定を担います。 制度・契約・お金の流れを整理し、計算ロジックとデータの持ち方を決め切ります。 ●社内業務のDX推進 手作業で行われている社内業務を洗い出し、システム化・自動化の要件に落とし込みます。 ここでもAIツールを活用し、小さく作って早く試すことを重視します。

700~2,000万円

東京都(港区)

AWS

GitHub

Microsoft Azure

生成AI・LLM

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

AIエージェントプラットフォーム開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

当部門は、生成AI・LLM・AIエージェントを活用し、技術部門の業務変革を促進するAIプラットフォームを企画・開発する組織です。 Difyを中心に、RAG、ベクトルDB、ナレッジDB、MCPなどの技術を組み合わせ、AIエージェントを安全かつ継続的に業務利用できる共通基盤を構築しています。 目指しているのは、システム開発の専門知識を持たない社員でも、ローコード/ノーコードで自らAIエージェントを作成し、業務に活用できる環境です。 プラットフォームの機能開発に加え、各種業務システムとの連携、ナレッジ活用、実行ログやフィードバックを用いた評価・改善の仕組みづくりにも取り組んでいます。 利用部門の課題やニーズを捉えながら、より使いやすく、信頼性が高く、幅広い業務に展開できるプラットフォームへ進化させることが私たちの役割です。 通信ネットワーク運用やITシステム運用など、大規模かつ社会的影響の大きい業務領域を支えるAI基盤の開発を通じて、AI時代の新しい仕事の進め方を広げていく、技術的な挑戦機会の大きな部門です。 【ミッション】 LTMおよび関連LLMを活用したAIエージェント実行プラットフォームシステムを開発し、通信業務・ITシステム運用業務などへの実装を通じて、ネットワーク運用・システム運用の効率化・高度化・自律化を推進することがミッションです。 数年前から開発を進めてきたAIエージェント実行プラットフォームシステムは既に本格始動済ですが、エージェント監視/制御などの付随した機能開発や他システムとの連携の仕組みなどの開発テーマを推進いただきます。 【主な業務】 AIエージェントを動かすプラットフォームとなるシステムの開発と、社内業務への適用推進 【具体的な業務】・Difyを中心としたAI活用プラットフォームの設計/開発 ・ベクトルDBやRAG、ナレッジDBの設計/開発 ・MCPを活用した業務システムとの連携機能の設計/開発 ・評価データ、実行ログ、フィードバックを活用した精度評価/改善の仕組み化 ・AIエージェントや業務アプリケーションの機能改善/高度化 ・社内関係部署と連携した業務課題の整理、要件定義、AI活用推進

679~1,411万円

天王洲第二事業所(Tennozu Bay Tower) 19F

生成AI・LLM

RAG

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

年間休日120日以上

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

【シニアエンジニア+PM】※実務経験5年~

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

Webエンジニアとして、モダンな技術を活用したシステム開発をお任せします。 上流工程から実装まで一貫して携わり、現場での提案や技術ノウハウの共有を行いながら幅広くご活躍いただけます。 ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進を行います。ま た、ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 ●Webアプリケーションの要件定義・設計(上流工程) ●Java,C#,Ruby,Go言語等を活用した開発・実装業務 ●現場での課題抽出および改善提案 ●社内勉強会・ナレッジ共有会での技術発表 ●フルスタックエンジニア・リーダーとしてプロジェクト推進 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務  ※常駐勤務の求人です。 ●案件特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを紹介しています。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。

600~1,000万円

東京都(渋谷区)

C#

AWS

TypeScript

Ruby

Go

Java

JavaScript

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

C#

AWS

TypeScript

Ruby

Go

Java

JavaScript

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

【プロダクト開発】|機械学習エンジニア|エキスパート|東京|正社員

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

804~1,500万円

東京都(新宿区)

Terraform

JIRA

TypeScript

Next.js

生成AI・LLM

機械学習

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

GitHub Actions

React

Confluence

Docker

BigQuery

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

【プロダクト開発】|フロントエンドエンジニア|エキスパート|東京|正社員

フロントエンドエンジニア

正社員

【職務内容】 全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のフロントエンド開発をリード AI自動査定やコール業務のAI化など、現場オペレーションを変える新機能のUI/UX設計・実装 EM・PdMと連携した高品質なプロダクト開発、DX向上や技術的負債解消の計画・実行 フロントエンドアーキテクチャの設計、開発ガイドラインの策定、モニタリング体制の強化 AIエージェントによる業務オペレーション基盤への進化を見据えた、AI活用前提の開発体制構築 【組織/配属先の特徴】 PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約100名規模の技術組織 PdM・AIエンジニアと協働し、事業課題に直結する開発を推進 AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる 仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 【プロダクト開発環境】 開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker CI/CD:GItHub Actions テスト:MagicPod, Storybook バージョン管理:GitHub エラー管理:Sentry APM:NewRelic 課題管理:Jira ドキュメント管理:Confluence その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

1,000~1,500万円

東京都(新宿区)

生成AI・LLM

Nuxt.js

Vue.js

Google Cloud Platform(GCP)

TypeScript

GitHub Actions

Next.js

React

JIRA

Confluence

GitHub

Docker

Terraform

BigQuery

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

従業員数1000名以上

【プロダクト開発】|バックエンドエンジニア|エキスパート|東京|正社員

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

【職務内容】 ・全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のバックエンド開発 ・AI自動査定(画像情報から商品特定・真贋判定・プライシングまでを自動化)やコール業務のAI自動化など、業務オペレーションへのAI実装を支えるアーキテクチャ設計 ・グループ買取在庫の統合、AIを活用した商材別最適販路選定など、データドリブン経営を支えるデータ基盤・API設計 ・EM・PdMと連携したプロダクト開発、技術的負債解消とDX推進の計画・実行 ・開発ガイドラインの策定、オブザーバビリティ強化などエンジニアリング組織の基盤づくり ・事業部と一体で開発を進めるFDE組織における次世代テックリードの創出・育成 【組織/配属先の特徴】 ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

1,000~1,500万円

東京都(新宿区)

Docker

Confluence

React

Java

Snowflake

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

BigQuery

MySQL

TypeScript

JIRA

Terraform

生成AI・LLM

Next.js

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

【プロダクト開発】|AIプロダクトマネージャー|エキスパート|東京|正社員

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

1,200~1,200万円

東京都(新宿区)

GitHub Actions

RAG

FastAPI

Snowflake

自然言語処理

React

Confluence

MLOps

Docker

Datadog

Django

Google Cloud SQL

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

機械学習

生成AI・LLM

Next.js

TypeScript

JIRA

Terraform

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

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【正】_本社_AI・DX推進_ローコードAIエンジニア

ローコードエンジニア

正社員

事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 ●生成AI(GeminiやCopilot等)を活用した、業務改善のためのモックアップ(プロトタイプ)構築 ●Power Platform(Copilot Studio等)を用いた業務自動化フローの作成と現場実装 ●既存ツール(RPA等)で組まれた過去の運用プロセスの洗い出し、およびAIへの置き換えによる工数削減・機能見直し ●現場の担当者や顧客へのヒアリングを通じた、AI活用の要件定義と導入支援 事業内容と今後の事業展開 コムテックでは、IT/ビジネス・プロセス・アウトソーシング (BPO)を二軸としたサービスをお客様へ展開しています。 ●業務調査/分析 ●課題解決 BPO 配属先の組織構成 5名程度(※プロジェクトによって変動します) その他 ※宿泊を伴う出張あり

350~500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

Python

生成AI開発ツール導入

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

【正】_本社_インフラPM・PMO_高田馬場

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 お客様社内向けには、案件を推進していくうえでお客様が判断しやすいように要件の整理や計画・進捗の説明を行う、関係する部署間の橋渡しを行うなど、円滑に進めていくための対応が求められます。 一方でベンダー向けには、プロジェクトが予定通り問題なく進捗するよう、計画・設計・作業などの適切なレビュー・修正対応が求められます。 尚、実作業(設計・構築・運用)はベンダーが担当しますので、自ら手がけることはありません。 上記のような業務について、ネットワークPMと連携しながら以下を担当いただきま す。 • プロジェクト推進補佐(PM補佐): 課題/進捗確認・管理、会議体運営、社内 外向けの資料作成支援 等 • 回線申請・調整: 回線の新設/変更/解除に伴う申請・調整(申請情報の取り まとめ、社内外関係者との調整 等) • ベンダーコントロール: 通信キャリアやSierによる対応事項の適切な管理・ 監督 配属先の組織構成 2名(30代・50代) その他 リモートワークは週1回程度(現場状況により変動あり)

410~501万円

東京都(新宿区)

育児支援制度あり

リモート可

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

Python

GitHub Actions

RAG

Java

JavaScript

HTML

Docker

育児支援制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

30091:社内DX推進

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●全社目線での業務課題把握と解決のためのプロジェクト計画策定 ・役員クラスも交えて直接協議し、会社全体目線で優先度を考慮した短期/中長期それぞれの業務改革プロジェクトを計画し合意する。 ・対象業務領域は売上などの事業成績を伸ばすことに関連する業務から、ビジネスの結果を会計基準に沿って正しく効率的に記録付けて適格な法人運営を継続する業務まで、プロセスの上流~下流まで多岐に渡ります。 ●計画したプロジェクト実現のためのチームビルディングやPM実践、およびシステム構築 ・社内外のプロジェクトメンバー、ステークホルダーを自らが中心となって巻き込み、連動をデザインしつつ、計画したプロジェクトのQCDマネジメントを行ってゴールまで到達させる。 ・必要に応じて技術面を自らキャッチアップのし、自らもプロジェクト内で手足を動かすことによって業務システム基盤の構築を成し遂げる。 【期待/やっていきたいこと】 順序を追ってキャッチアップしながら業務内容に記載の業務に取り組んでいただき、活躍する領域、影響度を広げて頂きたいと考えています。 一方で、そのために必要な既存の情報整理、アセットが不足している場合も想定されます。それでもスピーディーな立ち上がりを実現するために周りとの高い連動性を生み出せることが期待されます。 【チーム体制】 ・情報システム系執行役員 ・チームマネージャー ・チームメンバー:5名 ・業務委託先:Salesforce構築保守会社様 数名 【開発環境】 GitHub, Salesforce, GAS, Slack, Notion 【変更の範囲】会社の定める業務全般

700~1,200万円

東京都(中央区)

Slack

Salesforce

Notion

GitHub

育児支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

IPO準備中

スタートアップ

10122:アジャイルQAエンジニア

QAエンジニア

正社員

ビットキーは、認証技術を基軸にスマートロックや生体認証などのプロダクト・サービス開発等を通して、世の中の体験をアップデートしている会社です。累計資金調達額は390億円超、従業員数も250名を超え、数年以内でのIPOを視野に入れながら、さらなる成長フェーズにあります。 【業務内容】 workhubまたはhomehubの開発チームにDevQAとして参画し、QA(ソフトウェア品質戦略担当)が策定した品質戦略を現場で実行していただきます。 ●開発プロセスへの組み込み: スプリント内でテスト設計・リスク分析を開発と同時進行で実施。「テストフェーズ」を待たない品質活動の実践 ●テスト設計・実行の仕組み化: テスト観点の体系化、テストケースの再利用性向上、Qaseを活用したテスト資産管理の推進 ●不具合分析とフィードバック: バグの根本原因分析(RCA)を行い、開発プロセスの改善提案を行う。データに基づく品質傾向の可視化 ●レビュー参加による未然防止: 要件定義・設計レビューにQA視点で参加し、仕様の曖昧さやリスクを早期に指摘 ●SETとの協働: テスト自動化の対象選定・テストケース設計を担い、SETが構築する自動化基盤の実効性を高める ●開発者への品質コーチング: チーム内でテスト技法・品質の考え方を共有し、開発者自身がテスタビリティを意識する文化を醸成 【配属チーム】 開発チーム 業務上関わるステークホルダー:VPoT、各開発部長 / チームマネジャー、ソフトウェア品質戦略、CS

-

東京都(中央区)

育児支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

IPO準備中

スタートアップ

AIシステム基盤エンジニア(AI Platform/バックエンド・アーキテクト)

システムアーキテクト

正社員

【ミッション】 ソフトバンクのAI活用を支えるシステム基盤を構築します。 AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。 【主な業務】 ソフトバンクの次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。 CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。 オントロジー/Knowledge Graphの設計・構築 GraphQLを活用した参照API基盤の整備 AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発 AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計 共通基盤・共通コンポーネントの内製開発 【具体的な業務】 入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。 ① オントロジーの構築・活用 業務知識のオントロジー設計 Knowledge Graphの設計・構築 RAGとの連携 社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け ② API基盤整備 REST APIのGraphQL化 GraphQL Gateway開発 MCP Serverとの連携 API設計・標準化 API自動生成・生成AI活用 ③ 更新処理基盤整備 AIエージェント向け更新API設計 トランザクション制御 承認・権限制御 データ整合性を考慮した更新フロー設計 AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築 【主な開発環境・技術スタック】 フロントエンド:JavaScript、Vue.js、TypeScript バックエンド:Java(Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor)、JavaScript(Node.js)、Python、Rust データベース/データストレージ:PostgreSQL、Apache Ignite、Redis インフラ/実行基盤・ミドルウエア: コンテナ・基盤:Docker メッセージング・ストリーミング:Apache Kafka、Apache Flink、Solace 通信・音声基盤:WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit その他・開発ツール・自動化: API・連携規格:GraphQL、MCP Server(Model Context Protocol)

679~940万円

竹芝本社(東京都港区海岸)

Rust

Docker

JavaScript

Java

RAG

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

TypeScript

Node.js

Vue.js

Redis

Apache

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

フルフレックス

副業OK

年間休日120日以上

自社内開発メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

IT監査室 室長候補/IT内部統制・システム監査リード

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

●概要 【プライム市場・売上高1.4兆円のホールディングス/ホールディングスの監査部門としてグループ全体の監査(国内外)に関わることができます】 弊グループは、グループ会社約150社、従業員約7万人を有する人材グループです。 今回募集するグループ監査本部では、グループ全体の監査および内部統制業務を行っています。 経営目標達成に貢献できる組織を目指し、海外含むグループ全体の監査レベルを向上させることがミッションです。 今回の募集ポジションでは、そのうち国内各社におけるJ-SOXのIT領域(IT全般統制、IT業務処理統制)、システム監査をご担当いただきます。 ●詳細 内部統制に関する構築支援や評価、監査対象会社/部門がグループ戦略や経営方針に則り業務を行っていること、リスクを適切にコントロールしていること等をモニタリングし、アシュアランスならびに提言を行います。 具体的には以下の業務を想定しています。 これまでのご経験を活かしながら専門性高くご活躍いただく想定です。 ・J-SOXのIT領域(IT全般統制、IT業務処理統制)の構築支援及び整備・運用状況評価、評価結果報告書の作成 ・システム監査の個別計画策定、監査手続き作成、実施、内部監査報告書の作成、結果講評 ・指摘事項改善フォローアップ ・監査法人、各社関連部門との連携 ・将来的にはIT監査室の室運営やメンバー育成にも携わっていただくことを期待しています。 ●募集部門 グループ監査本部 内部統制部 IT監査室 メンバー(管理職候補) ●組織構成 グループ監査本部は、国内14名、海外13名の計28名で構成されています。 ●事業内容 「はたらいて、笑おう。」というグループビジョンの下、「テンプスタッフ」「doda」といった人材サービスを中心に、はたらく人の多様な未来を支援するためのサービスを展開しているパーソルグループ。SBU(Strategic Business Unit)とFU(Function Unit)からなる経営体制(https://www.persol-group.co.jp/corporate/group/) で運営をしています。 当社はそのホールディングスとして約150社のグループ会社における経営計画・管理並びにそれに付帯する業務を行っています。具体的にはグループ全体の人事、財務、IT、経営戦略、サステナビリティ、広報、法務、監査、営業、総務FMなどの機能があります。

826~871万円

東京都(港区)

育児支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

時短勤務可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

生成AI・LLM

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

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