株式会社スカイウイルのITエンジニア求人・転職・採用情報

●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

事業部の運用領域(サーバ・ネットワーク・クラウドの運用、ヘルプデスク、情報システム部門の支援など)を担うエンジニアを束ねるビジネスマネージャとして、既存のSES事業を安定させながら、体制化提案を自ら先導し、既存の顧客と新しい領域の双方へ広げていただきます。 エンジニアとして案件にアサインされるのではなく、内勤のマネージャーとして組織運営を担っていただきます。 ●体制化提案の主導と横展開(中核ミッション) 顧客の業務課題を掴み、チームごと任される提案を組み立て、自ら顧客へ持ち込む 開発側のマネージャーと連携し、運用と開発を組み合わせた提案として案件化する 営業部と一緒に、主要な顧客ごとの深耕計画を立て、組織として提案を重ねる 社内にある体制化提案の型を引き継ぎ、複数の顧客・複数の領域へ広げる ●既存SES事業の運営 既存顧客との関係の維持・深耕(単発の取引から、継続的な信頼関係に基づく取引へ) 担当領域の収益管理(利益率・単価・稼働状況の把握と改善) メンバーの戦略的な育成(育てるべきメンバーを見極め、AI・M365など今後求められるスキルを計画的に伸ばす。 定着のフォローはオンボードの専門チームと連携) 既存メンバーの先頭に立ち、新しい提案の型へ引き上げる ●上流への接続 エンジニアが現場で見つけた課題を吸い上げ、ITコンサルティングや受託開発の提案へとつなげる ● 入社後のロードマップ 1〜3か月 :既存顧客・契約・稼働状況の把握。 自ら顧客の前に立ち、現場の一次情報を掴む。 社内にある体制化提案の中身を理解し、自分で再現できる状態にする。 4〜6か月 :体制化提案を自ら顧客へ提示し始める。 営業部・オンボードの専門チームとの役割分担を固め、新しい運営の形へ移行する。 7〜12か月 :体制化提案を複数の顧客・領域へ広げる。 AIを取り入れた運営の標準化を進める。 1年〜 :体制化の型を他の事業領域へも広げ、さらに規模を拡大する。 ※ 立ち上がりの計画は、これまでのご経験に合わせて入社時にすり合わせます。 ●働く環境と、あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 入社後のミスマッチを防ぐため、当社が抱える現実も包み隠さずお伝えします。 ●既存の文化との摩擦 当社には、20年以上にわたり、一人ずつ人材を提供するSESで黒字を出し続けてきた成功体験があります。 新しい提案の型へ移行する過程では、既存のメンバーとの摩擦が避けられません。 この壁から逃げず、対話を重ねて巻き込んでいける方をお待ちしています。 ●決まっていないことが多いフェーズ 当社はいま、SESを土台にしながら、より付加価値の高いビジネスへ段階的に移っていく過渡期にあります。 SESをすぐにやめるわけではなく、いまの事業を守りながら新しいやり方へ移していく。 そのため、営業部・オンボードの専門チームとの役割分担も切り替えの途中です。 整った環境で決められた仕事をこなすのではなく、未確定な状況の中で自ら動き、形を作っていくことが求められます。 ●学び続けることが前提 SES・SI業界特有の商流や契約形態、単価の構造、IT運用の基礎など、ご経験によっては入社後に一から学んでいただく領域があります。 高度な技術知識は求めませんが、学ぶ意欲は欠かせません。 ●原則出社(リモートワーク不可) 変革期においては、経営陣やメンバーとの非言語の情報共有や、その場での意思決定が欠かせないと考えているためです。 楽な環境ではありません。 その代わり、自分の提案が組織のやり方そのものを変えていく手応えは、ほかではなかなか得られないものだと考えています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●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

●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

●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

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※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 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

SAC領域のクラウドネイティブ案件において、テックリードまたはアーキテクトとして技術面を牽引していただきます。 ポテンシャルメンバーは、中核メンバーの下でご経験を積んでいただきます。 ●クラウドネイティブ環境の総合支援 : AWSまたはAzure環境における、コンテナ(Docker/Kubernetes等)やマイクロサービスアーキテクチャを用いたシステム基盤の要件定義から設計・構築。 ●セキュアなアーキテクチャ設計・実装 : ゼロトラスト基盤の導入、SIEM/SOCの運用設計、脆弱性診断など、高度なセキュリティ要件を満たすクラウド基盤の構築を行います。 ●技術の掛け合わせと自動化推進 : Kubernetes等のコンテナ技術やTerraform等のIaCを活用し、自動化とDevSecOpsを推進します。 ●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

お任せしたいこと 未整備な領域を自らの手で開拓し、将来的に当社の技術的土台を支えるPMへと成長していただくことが、このポジションのミッションです。 ● 入社直後〜 PLとしてプロジェクトを推進 Webアプリ開発(React/TypeScript、Python 等)のPLとして、リーダー層が担ってきた詳細設計・実装・テストの実務を引き継ぎ、生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を用いた実装・検証を自走して推進。 ※ご経験に合わせて担当工程は柔軟に調整します。 ● 半年〜1年後 開発パターンの標準化・アーキテクチャ設計、そしてPMへ 開発パターンの標準化(共通の“型”づくり)に深く関与。 お客様の要件定義から入り込み、生成AIの組み込み方を仮説検証しながら、アーキテクチャの提案と実装を牽引。 まずは自分+若手1名のサブリーダーから、要件定義・詳細設計ができる立場として下に3名程度がつく4名規模のチームを推進。 入社後1年程度でのPM登用を想定しています(早期の登用も歓迎)。 ※中途入社の方はご経験に応じた早期登用を行います。 このポジションならではの希少性 生成AIを活用した開発・テスト自動化・品質評価は、市場でも競争が活発化している成長領域です。 そのなかで当社は、AI駆動開発の専門部隊と品質保証(QA/QC)の専門部隊が同一ユニット内で連携し、開発の“型”と品質の作り込みを両立できる体制を持ちます。 この環境でサービスの立ち上げを牽引できる人材は市場でもまだ希少であり、その経験はエンジニアとしての市場価値を大きく高めます。 技術スタック 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 1)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

システム運用の設計・標準化・改善を担当いただきます。 既存の運用業務を実施するのではなく、システム運用を安定・効率的に実施するための運用設計・運用改善を担当いただきます。 具体的には以下のような業務を想定しています。 ・運用設計(運用フロー/運用ルール/運用手順書の作成) ・運用プロセスの標準化/改善 ・障害対応フロー、エスカレーションルールの設計 ・監視/バックアップ/ジョブ運用などの運用設計 ・SLA/KPI/運用品質管理の設計 ・運用マニュアル/ナレッジ/ドキュメント整備 ・運用業務の可視化/自動化/効率化の推進 ・お客様との要件整理/運用課題のヒアリング/改善提案 ・ITILをベースとした運用プロセスの整備 ・AIや各種ツールを活用した運用高度化/業務改善 ※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 想定の技術領域 ・ITIL ・サーバー(Windows/Linux) ・クラウド(Azure/AWS/GCP) ・ネットワーク ・MicrosoftOffice365 ※立ち上げPJになるため必ずしも上記の限りではありません。

大手町または高田馬場エリアのクライアント先にて、仮想環境およびクラウド環境のインフラ基盤構築業務をお任せいたします。 <具体的な業務内容> 仮想サーバー(Linux / Windows)の構築 クラウド環境(AWS等)の構築 設計～構築～テスト～運用保守までの一貫した対応 <プロジェクトの特長> 現在の募集は構築フェーズがメインとなりますが、スキルに応じて設計フェーズへのアサインも積極的に行います。 ※ご経験や適性によっては、運用保守をメインとするチームへの配属からスタートし、段階的に構築へ移行していくルートもご用意可能です 。 現場には複数案件があり、上位会社のフォロー体制のもと、あなたのスキルに最適な業務からスタートできます。 【使用技術・環境】 OS: Linux, Windows 仮想化: VMware クラウド: AWS, その他 本ポジションのミッション 「作業者」ではなく「インフラのプロフェッショナル」としてご活躍いただきます! ●高品質なインフラ基盤の構築と安定稼働の実現 Linux/WindowsおよびVMware、AWS等の技術を駆使し、クライアントの要件を満たすセキュアで最適な環境を構築・提供。 ●構築フェーズから「設計・要件定義」への領域拡張 現場の複数案件を通じて業務仕様をキャッチアップし、上位会社のフォローのもと、主体的に設計フェーズへとご自身の担当領域を広げる。 ●継続的な自己研鑽と市場価値の向上 当社の資格取得支援や自社内検証環境を積極的に活用し、常にモダンな技術(クラウド・自動化など)をキャッチアップし続ける。 1)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

【入社後のミッション 】 「顧客の課題解決を技術で牽引し、自律駆動型のモダン開発組織を共創する」 ●お客様に寄り添う上流工程の推進 お客様と丁寧に対話を重ね、業務課題のヒアリングから要件定義、データモデル設計までを一気通貫でリードしていただきます。 ●AIを組み込んだバックエンド設計・実装 PythonやTypeScriptを活用し、生成AIと連携するWebアプリケーションのバックエンドアーキテクチャ設計から実装までをお任せいたします。 ●最適な技術の選定と導入検証 お客様の課題を解決に導くため、LLM(RAG、要約、分類機能など)の導入検証や最適な技術選定に、あなたのご知見をぜひ活かしてください。 ●チームの技術底上げとサポート ご自身の開発にとどまらず、若手メンバーに向けてAIを開発に組み込む際のスタンダードやベストプラクティスをご指導いただき、チーム全体の成長を優しく牽引していただくことを期待しています。 【プロフェッショナルとしての評価基準】 当社は現場に大きな裁量を委ね、エンジニアが自律的に動ける環境を大切にしています。 以下の行動と成果を正当に評価し、年収・上位ポジションで還元します。 ●上流工程からの参画と顧客価値の創出 基本設計以上の段階から参画し、DB設計・クラウドを前提としたアーキテクチャの意思決定に関与。エンジニアならではの視点で、顧客への最適な解決策を提案から実行まで担う(※ご経験に応じて担当工程は調整します)。 ●AI・モダン技術の探求とチームへの還元 最新技術や生成AIツールを実務へ柔軟に取り入れ、自身の生産性にとどまらず、プロジェクト全体の品質・生産性向上に貢献する(生成AIを活用した開発経験は市場でも新たな評価軸となっています)。 ●チームの牽引とメンバーへの技術サポート 自身の開発だけでなく、コードレビューや若手への技術アドバイスを通じ、チーム全体の技術力とモチベーションを底上げする。 [案件事例はこちら](https://saiyo.skywill.jp/jobs/application/) 【開発スタイル】 ●脱・歯車的な働き方 当社の技術支援は、言われたものを作るだけのリソース提供ではありません。開発者主導で顧客と長期伴走し、要件定義やモダン技術・DB設計の選定から深く入り込める環境です。 ●「技術の固定化」を回避 1つのプロダクトや言語に縛られず、多様なWebシステム開発の現場があります。 React+Python等の最新技術でスキルを磨き続けられます。 ●生成AI活用状況とセキュリティ体制 高い技術倫理とガバナンス意識(ガイドライン・利用誓約の整備)のもと、セキュアな環境で安全にAI技術を導入・提案できる体制を整えています。 1)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

多様な環境で、セキュリティを“運用できる強さ”にする 守る対象:顧客情報資産(クラウド/オンプレを問わず)。 あなたの役割は、顧客環境のリスクを見立て、対策を設計し、導入・改善までつなげることです。 なお、当社は「人材像を最初から固定しない」方針です。まずは経験者と出会い、役割設計と提供価値をアップデートしていきます。 〖Discovering〗現場の課題を捉える(相談・引き合いの整理) 顧客の相談内容をヒアリングし、課題をセキュリティ観点で構造化(何がリスクで、何を優先すべきか)。 既存のネットワーク/クラウド構成を踏まえ、実現可能な対策の方向性を提示 〖Delivering〗対策を実装する(導入/診断/設計) セキュリティ製品の選定・提案・導入(ネットワーク系/ゼロトラスト系 等)。 セキュリティ診断(脆弱性診断、設定レビュー、運用改善提案 等)。 セキュリティ要件を設計に落とし込む(クラウド/ネットワークの設計・運用に統合)。 〖Scaling〗仕組みにする(標準化・ナレッジ化・育成) ※主にリード枠 再現性ある進め方の整備(チェックリスト、テンプレ、手順の標準化)。 チーム内のナレッジ共有、勉強会や教育の企画・実施。 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

情シス支援コンサルタント、もしくは情シス立ち上げエンジニアとしてプロジェクトをリードしていただきます。 ●情シス業務の現状整理および可視化 ●業務フローの設計/標準化/改善(BPRの推進) ●ヘルプデスク/運用業務の立ち上げ支援 ●各種運用ルール/手順/ドキュメントの整備 ●IT資産管理/アカウント管理/端末管理などの運用設計 ●課題抽出および顧客への改善提案 ●顧客折衝、社内各部門との調整、ベンダーコントロール ※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 想定の技術領域: ・ITIL ・Microsoft365 ・Azure AD ・IT資産管理 ※立ち上げPJも含まれるため必ずしも上記の限りではありません。

想定の技術領域 ・サーバー(Windows/Linux) ・クラウド(Azure/AWS) ・仮想基盤(VMWare) ※企画構想からのスタートになるため必ずしも上記の限りではありません。 想定の体制規模 2年間の長期スパンでじっくりと腰を据え、インフラ刷新の要件定義からリプレイスまで完遂できる環境です。 150〜200人月という潤沢な工数管理のもと、「丁寧な仕事」が評価される現場です。 数に追われる運用ではなく、技術の深掘りに集中したい方に最適です。 基幹システムの大規模刷新プロジェクトにおいて、ご経験や希望するキャリアに応じて以下のいずれかのポジションをお任せいたします。 ① インフラリーダー(上流ポジション) ・インフラ観点での全体構想検討 ・非機能要件の整理 ・要件定義～本番移行までの概算見積もり作成 ・AP要件を踏まえたシステム構成の検討 ・顧客向けの説明および提案対応 ② インフラ設計・構築エンジニア(後続フェーズポジション) ・インフラの基本設計～詳細設計 ・インフラ環境の構築・テスト対応 ・運用設計および本番移行対応 ※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

顧客環境のリスクを見立て、対策を設計し、導入・改善までつなげる一連のプロジェクトマネジメントをお任せします。 プロジェクト統括・推進: ・顧客の相談内容をヒアリングし、課題をセキュリティ観点で構造化(何がリスクで、何を優先すべきか)。 ・既存のネットワーク/クラウド構成を踏まえ、実現可能な対策の方向性を提示 ステークホルダーマネジメント: ・顧客の経営層や現場責任者と連携し投資対効果や優先度の合意形成を行う 。 ソリューション提案・立ち上げ: ・既存のネットワーク/クラウド構成を踏まえた実現可能な対策の方向性を提示 ・セキュリティ製品の選定・セキュリティサービスの検討提案をリード 組織・仕組みづくり: ・チーム内のナレッジ共有、勉強会や教育の企画・実施を通じた後進育成 ・再現性ある業務推進の整備(手順の標準化/スキルアップモデル提案など)

大規模データセンターや企業向けサーバシステムの 運用・サポート業務 を担当していただきます。 決められた手順をなぞるだけの運用ではなく、障害が起きた際、なぜ起きたのかを深掘りし、二度と起きないための「仕組み(自動化・スクリプト化)」を自ら提案・実装できるようになることで次フェーズの「設計・構築」を目指すことができます。 具体的な業務内容 ●運用改善・自動化: 既存の運用フローを見直し、スクリプトやツールを用いた定常作業の自動化、業務効率化の提案・実装 ●障害対応・根本原因分析: サーバ・ネットワークの障害対応、トラブルシューティングおよび再発防止策の策定 ●上流工程への参画: システム導入に伴う運用設計、要件定義などの上流フェーズへのチャレンジ(ご経験に応じて) ※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 対応環境・技術領域 ・OS:Linux、AIX、Solaris、Windows Server など ・ミドルウェア/DB: Oracle、SQL(MySQL, PostgreSQL, SQL Server など) ・仮想化基盤:VMware、Hyper-V など ・クラウド:AWS、Azure など 上流工程へのチャレンジ(経験に応じて) ・サーバ/ネットワークの設計・構築 ・運用設計の策定・最適化

ISTQB/JSTQB認定資格に準拠した国際標準のテストプロセスをベースに、製造業、金融、通信、医療、建設業など、幅広い業界のお客様へSQAサービスを提供しています。 テスト分析・設計・実行といった基本的なテスト業務に加え、テストマネジメント、テスト自動化、複雑な業務システムやデータ分析を伴う領域での専門的な検証など、多様なニーズに対応しています。 本ポジションでは、以下のような役割を担っていただきます。 ・お客様から受注したテストプロジェクトへの参画 ・テスト分析～設計～実行までの一連の業務推進 ・品質・進捗・リスクを意識したプロジェクト運営の補佐 ・顧客との仕様確認・調整、改善提案 ・チーム内の業務改善・ナレッジ共有 入社後は、JSTQB資格体系を活用した体系的な品質知識の習得と、 実プロジェクトでの実践を通じて、SQAエンジニアとしての専門性を高めていただきます。 将来的には、リーダーとしてチームを牽引し、品質戦略の立案・実装にも関わっていただくことを期待しています。 プロジェクト事例 国際標準のテスト手法を用い、Webアプリの基本検証から「機械学習によるデータ分析」の妥当性評価まで、付加価値の高い品質保証をワンストップで提供します 。 ∟ 案件内容 :Webアプリケーション検証: 機能・非機能テスト全般の遂行 。 ∟ データサイエンス評価 : 機械学習を用いたデータ分析結果の妥当性検証およびソフトウェア評価 。 技術要素 : 検証技術: ソフトウェアテスト(分析、設計、実装、実行) 。 自動化技術: テスト自動化(レコーディングベースのツール活用)。 担当工程: テスト設計、テスト実行、顧客折衝、チームマネジメント、QAプロセス改善提案 。 勤務地: 本社(品川区北品川/大崎駅 徒歩8分 )およびリモート環境。 勤務体系: リモート可(※プロジェクト状況に応じたハイブリッドワーク形式 ) 経験できること : 上流工程からの品質コミット:要件定義・設計段階からテスト設計に携わり、プロダクトの品質を根本から支える経験が積めます 。 顧客との直接対話を通じた提案・コンサルティング:クライアントとのコミュニケーションを通じ、品質課題の整理や最適な検証戦略の提案力を磨けます 。 QA組織・プロセスの改善実践:単なる「テスター」に留まらず、チーム運営や業務フロー自体の最適化を主導するリーダーシップを発揮できます 。 身につくスキル : 国内標準(JSTQB)に基づく高度なテスト設計力:体系化された知識に基づき、抜け漏れのない論理的なテスト設計スキルを習得できます 。 品質マネジメント・監査視点:プロジェクト全体の品質目標を達成するための分析能力と、多角的な品質評価視点が身につきます 。 次世代QAリーダーとしてのマネジメント能力:ステークホルダーとの合意形成や、後進育成を含めたプロジェクト管理の基礎を実践的に学べます 。 1)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

AWSやAzureなどのパブリッククラウド設計構築案件に参画いただきます。 自社内請負チームにて、オンプレミス環境とのハイブリッドクラウド案件にも参画いただきます。 業種は問わず、顧客提案から要件定義、インフラ基盤設計構築・運用保守まで様々なフェーズをお任せいたします。 ※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 案件内容 ●概要:某大手通信キャリアにおけるクラウド移行の提案 担当フェーズ:システム計画、提案(コンサルティング) 技術要素:AWS、CentOS、PostgreSQL、Oracle ●概要:某製造会社のオンプレサーバからAWSへの移行 担当フェーズ:AWS移行提案、サーバ、ネットワークの設計構築 技術要素:AWS(EC2、S3、RDS、Route53、CodePipeline、CloudFormation、ELB)、Windows、Linux ●概要:共済組合のAzure Active Directoryへの移行 担当フェーズ:Azure Active Directory移行提案、サーバ、ネットワーク、Active Directoryの設計構築 技術要素:Azure Active Directory Domain Services、Azure AD Connect、Windows

大手企業を中心とした、各種ローコード/ノーコードプラットフォームの導入・拡張プロジェクトにおいて、要件定義から実装、運用設計まで一気通貫でご担当いただきます。 ●「最短・最良」の実装提案 顧客の業務要件を分析し、ツールの標準機能とスクラッチ開発(独自実装)のバランスを最適化しながらシステムを構築します。 ●詳細設計・機能開発 標準機能では補いきれない複雑なビジネスロジックや外部システムとの連携について、JavaScript、GAS、APIなどを活用して実装します。 ●マルチプラットフォームでの展開 Power Platform、Salesforce、kintoneなど、ご自身の得意な領域からスタートし、徐々に他プラットフォームやAIエージェントを組み合わせた次世代型ソリューションの構築にも携わっていただきます。 ●チーム開発の推進 3～5名程度のチームで、互いにコードレビューやナレッジ共有を行いながら、品質の高いプロダクトを開発します。※マネジメント志向の方には、若手育成やチームリードもお任せします。 ※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 開発環境・使用ツール ●主要プラットフォーム : Power Platform、Salesforce、kintone、ServiceNow など ●技術・言語 : JavaScript、SQL、REST API、[Python]など ●AI・開発支援 : [GitHub Copilot、Cursor、Dify]など ●インフラ・基盤 : [Azure、AWS、Git]など ●その他 : [Teams、Slack、Jira]など 得られるキャリアパス 「このツールしか使えない」というオペレーター的な立ち位置に留まらず、自律的で市場価値の高いキャリア形成を支援します。 ・ハイブリッド開発者への進化 ローコード開発を起点に、API設計、フロントエンド技術、データベース連携などの「基礎的なエンジニアリング能力」を深め、ツールの枠を超えた開発者へとステップアップできます。 ・領域の拡張 AI駆動型開発やデータ基盤構築(Snowflake等)など、最新技術とローコードを掛け合わせた新しい領域にチャレンジできます。 ・技術共有のハブとして 組織を横断した「技術交換会」などを通じて、エンジニア同士でフラットに知見を交換し合える文化があります。ゆくゆくは技術のスペシャリストや、業務改革(BPR)を伴走支援するITコンサルタントへの道も開かれています。

スカイウイルの社内受託チームメンバーの多くは、要件定義や基本設計などの上流工程は未経験で入社されていますが、請負チームの中で案件を経験していくなかで、スキルアップとキャリアアップを実現しています。 技術力を高めたい若手エンジニアや、チームとしてより高みを目指したい経験豊富なエンジニアにとって最適なキャリアアップの環境をご提供できる環境が整っています。 スカイウイルでは、多くの社内請負案件を抱えており、応募者様のスキル経験にあわせ、顧客提案から要件定義、設計構築まで、マッチしたフェーズを積極的にお任せしていきます。 前提として、チームとして経験豊富な先輩社員がプロジェクトリードを行い、チームとして品質担保ができる仕組みが整備されており、チームメンバーは、それぞれが得意とする分野で物怖じすることなく力を発揮し、お互いに助け合いながらプロジェクトを成功させています。 個々のスキルを高めつつ、チーム貢献することで、真のキャリアアップを一緒に実現しましょう! 自動化ソリューション『SkyAuto』始めます! 『SkyAuto』とは・・? IaCを利用したインフラ・クラウド構築運用の自動化システムです。 当社受託チームが大規模インフラプロジェクトの課題完全解決いたします! プロジェクト事例 ●AzureでのWEBサービス基盤設計・構築、運用設計、運用までの一貫したDevOPS案件 └お客様と課題を会話しながら最適なサービス/新技術の導入をコンサルティングし実装までを行います。 ●AWSでのECサイト基盤提供サービス設計・構築・保守案件 └CI/CD基盤での環境構築をIaC技術を用いて実装します。 ●インフラ業務自動化開発案件 └IaC環境開発し、設計、構築、テスト、ドキュメント化をコードで管理します。 ●基幹システムAWS移行案件 └大規模な基幹システムをマルチクラウドへリフト。要件定義から移行までを一貫して対応します。 PM1名+メンバ2~5名(プロジェクトにより変動)のチーム体制となります。 20代後半~30代前半の社員が多く、女性エンジニアも多数活躍中です。

オンプレミス/クラウド環境におけるサーバー、ストレージ、ネットワークなどインフラ基盤全体の設計・構築・運用保守などのプロジェクトマネージャとしてご活躍いただきます。 具体的には ●プロジェクトの提案から受注、チームビルディング、各種マネジメントなどのプロジェクトマネジメント業務 プロジェクトの計画立案、顧客提案、進捗管理、リソース調整、品質管理を実施し、円滑なプロジェクト推進をリードしていただきます。 ●クラウド技術の導入と最適化 最新のクラウドサービス(AWS、Azure、OCIなど)を活用し、システムの効率化やコスト最適化を推進します。 ●ステークホルダーとの調整・交渉 クライアントや社内チームと密に連携し、課題解決や提案活動を通じて顧客満足度の向上に貢献します。 ※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 プロジェクト事例 ●「大手通販業様向けECサイト基盤提供サービスインフラ(AWS)対応」 複数の最大手ECサイトの共通基盤の提供を行うPJにて設計構築 ~維持管理まで一気通貫で担当。 コンテナへの移行の提案を実施中。 AWS,CloudFormation,RDS,ElasticCache,Grafana,Ansible 担当工程:基本設計 ~構築/テスト、維持管理 ●「データ分析ツール開発現場におけるインフラ基盤対応および保守開発」 データ分析ツール開発におけるインフラ対応を担当、同案件にて開発・テストもそれぞれスカイウイルにてチーム有。 各種クラウド・コンテナの設計構築やスクリプト作成を担当しながらシステム開発の一部も対応する。 AWS,Azure,GCP,Docker,その他開発ツール(言語はPython、Rustなど、対応するライブラリや開発ツールなど利用) 担当工程:アジャイル開発におけるDevOps対応 ●医療系Webアプリのクラウドシフト(Azure) 運用コストや基盤コスト、メンテナンス性を加味し、クラウドネイティブアプリへの移行を要件定義から対応。 保守開発工数含め、コスト削減を実現。 担当工程:基本設計 ~本稼働

このポジションのミッション ・要件・品質・推進を握り、チームの生産性を上げる ・次のリード(PM/アーキ)へ拡張できる土台を作る 業務イメージ ・基本設計〜実装のリード(設計方針の提示、レビュー、技術課題の解決) ・タスク設計と推進(見積もり、優先度、進め方の型づくり) ・品質の担保(テスト方針、コード品質、性能/保守性の改善) ・メンバー育成(レビュー、ナレッジ共有、再現性を上げる) ・関係者との調整(要件の前提整理、変更影響の説明、合意形成) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/application/ ※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 仕事の難しさ ・技術だけでなく、設計/品質/推進のバランスを取り続ける必要があります。 ・レビュー・育成を通じてチームの生産性を上げる“再現性”が求められます。 ・仕様変更の影響を説明し、関係者と合意しながら進める調整力が必要です。

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) ●案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※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 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

自動化ソリューション『SkyAuto』始めます! 『SkyAuto』とは・・? IaCを利用したインフラ・クラウド構築運用の自動化システムです。 当社受託チームが大規模インフラプロジェクトの課題完全解決いたします! ※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 【プロジェクト事例】 ●クラウドを利用したインフラシステムの設計、構築、運用 ●CI/CDプロダクトを活用した基盤運用自動化支援 ●基盤構築に伴うCloudFormationやCDKを利用した構成管理自動化支援 ●開発PJと連携したインフラシステムの提案、改善 技術領域としては、 AWS、Azure、GCP、Docker、kubernetes、Jenkins、Git Python、Terraform、Ansible、CloudFormation、CDK

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※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 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

定型/非定型業務を問わず、ハイブリッドクラウド環境のネットワーク運用で発生する様々な業務へ、主体的に取り組んでいただきます。 案件内容 概要:メーカー系業界大手企業・情シス部門内のネットワーク設計・構築・運用業務 担当フェーズ:運用フェーズ中の追加設計・構築。 業務内容:アプライアンス機器の詳細設計、設定変更作業が中心。 扱う機器:Cisco L2・L3スイッチ、無線LAN AP,PaloAlto,BIG-IP(物理/仮想両方有)、WLC、プロキシ、リバースプロキシ、RADIUS、DNS他 ※勤務形態として自社勤務をご希望の方は、面接時にご相談ください。

業種は問わず、顧客提案から要件定義、インフラ基盤設計構築・運用保守まで様々なフェーズをお任せいたします。 案件内容 ●概要:某通信キャリアにおけるサーバリプレイスに関する構成検討、設計 担当フェーズ:基盤システム構成検討、設計、部署間調整 技術要素:OpenStack、CentOS、Windows、Oracle、PostgreSQL、NetApp、MapR ●概要:某石油販売会社における在庫管理、伝票発行システム更改 担当フェーズ:要件定義から本稼働 技術要素:Vmware、Windows、HULFT、Interstage ●概要:世界大会システム基盤構築 担当フェーズ:要件定義から運用 技術要素:Vmware、Linux、NetApp、IIS、Office365