年収300万円以上 データ・AI・機械学習の求人・転職情報

Givery AI Labの一員として、クライアント先に深く入り込み、生成AI/LLMを活用したソリューションを構築・展開・運用する役割です。 単なる設計ではなく、コードを書き、システムを構築し、運用フェーズで起こる課題に責任を持ちます。 ・クライアントの業務フロー・ナレッジを深く理解し、AIソリューション(RAG、エージェント、モデル活用ワークフロー)に落とし込む ・Python/TypeScript等を用いたプロトタイプ開発および本番展開 ・クラウド基盤(GCP/AWS等)上でのAIプラットフォーム構築・デプロイ・運用 ・フロントエンド/バックエンド/データパイプラインなどを含むフルスタックでコード貢献 ・顧客折衝・ユーザーインタビュー・ログ解析・改善施策立案までを含む伴走型実装 ・本番運用時のモニタリング、データドリフト対策、機能追加/改善の実行 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です フロントエンド:TypeScript, React バックエンド:Python AI開発:Python データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL フレームワーク:Flask インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 技術顧問・アドバイザー 東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) https://givery.co.jp/news/n20160601/ 東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) https://givery.co.jp/news/20240809_1/ 東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) https://givery.co.jp/news/20240902_1/

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

●担っていただきたい役割 AX(AIトランスフォーメーション)を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア(FDE)として尽力していただきます。 FDE は、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。 要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI/LLM を活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定 ・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI/LLM 活用の方針・優先度を現場視点で整理 ・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導 ・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進 ・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。 このポジションでは人事領域を始めとして、PKSHAが新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。 【プロダクト例】 ・面トレAI powered by PKSHA ・面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム ・株式会社トライアンフと共同開発中

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AIエージェントをビジネスに実装し、業務と事業のあり方そのものを作り変えていくエンジニアを募集します。 業務プロセスを深く分解し、最適なAIエージェントを設計・実装してビジネス課題を解決する。 上流から実装までを貫いて動き、新しいエージェントの使い方を自ら開拓していく。 それが「AIネイティブエンジニア」の定義です。 この役割を全社の先陣を切って体現するために設立されたのが、AI特化の戦略部門「AIアクセラレーション(AIX)室」です。 組織の"出島"として、AIエージェントをビジネスに落とし込む知見を「最も早く・最も深く」蓄積し、全社のAIシフトを牽引します。 【具体的な仕事内容】 AIX室の所属として、以下の3つのミッションを並行して推進します。 ①社内AIネイティブ化プロジェクト 人事・総務・経理などの間接部門を"顧客"に見立て、業務プロセスを分解し、AIエージェントを実装して自社の業務をAI前提に作り変えます。 自社を最大の成功事例にすることで、顧客に語る言葉を借り物ではなく本物にします。 ②顧客案件への参画(AI実装ソリューション) 外部顧客のプロジェクトにおいて、業務プロセスの分解から参画。 これまでの開発事例を組み合わせ、課題解決に直結するソリューションを設計・実装します。 ③AIエージェントシリーズの開発 エージェント開発テンプレート群の開発に携わり、実装パターンを体得します。 単なる実装スキルではなく、業務で繰り返し現れる課題を「仕組み化・洗練」させる能力を養います。 【入社後の流れ】 AIX室で集中的に知見を積み、その後に開発部署へ移って顧客案件の最前線に立ち、AI化を促進していただきます。 ・入社〜1年目:AIX室での「集中研鑽」 AIエージェント開発、社内PJ、顧客案件の3本立てで、AIネイティブな設計・実装パターンを徹底的に体得します。 ・1年後以降:開発部署への異動・最前線での「価値発揮」 開発部署へ移り、AIX室で培った知見を武器に、顧客のビジネス課題をAIで解いていくリードエンジニアとしての役割を担っていただきます。 「技術の限界を決めず、ビジネスのあり方そのものをアップデートしていく」 そんな挑戦を楽しみ、共に次世代のスタンダードを創り上げていける方、応募をお待ちしております! ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

・新規機能開発の検討におけるユーザー体験を考慮した企画立案 、要件定義、仕様策定 ・プロダクト改善施策立案のための予備調査、市場・競合調査、ユーザーインタビュー ・事業責任者やビジネス担当者とのコミュニケーション ・UXデザイン設計、各種プロダクトのUIデザイン設計、WF作成 ・企画ドキュメント作成、効果試算、ROI算出、仕様策定、システム要求定義 ・デザイナー、エンジニアと協業しながらプロダクト開発の推進 ・KPIの設計やモニタリング環境の整備(データアナリストと連携)、効果検証、KPI 計測 ・その他、サービスグロース、プロダクト開発に必要なさまざまな実務

EPMの代表的なサービスである、「Anaplan」の導入・開発プロジェクトに携わっていただきます。 ※上流から下流まで全工程の案件がございます。 ※プライム案件でのPM領域・コンサル領域の業務もございますので、先々のキャリアが頭打ちになることはございません。 ・EPMとは？ EPMはクラウドベースの計画立案・パフォーマンス管理プラットフォームです。 企業内のあらゆるデータを収集・集計し、予測分析や事業計画策定・パフォーマンス分析を支援することができます。 ERPが情報を一元管理し運営することに強みがあることに対し、EPMの強みは一元管理した情報を戦略的に活用できることです。 ・Anaplanとは？ Anaplan社は、米国に本社を構えるSaaS企業で、2016年にユニコーン企業として認定され、2018年に株式上場を果しました。 日本法人のAnaplanジャパンも約50％成長し、日本国内で導入している企業は約200社に達しています。 Anaplanの導入は急速に増えておりますが、技術習得者はまだ少なく、技術習得・実装経験は、エンジニアとしてのご自身の市場価値を高めて頂くことにつながります。 【プロジェクト内容※一例です※】 業種：船舶業 目的：連結会計の予実管理のシステム化 各社の損益情報を元にExcelにて予実管理を行っていたがバケツリレー、属人化、作業負荷が問題となっていた。 そのため、効率化を目的としExcelで行っていた業務をAnaplan化する。 参画フェーズ：要件定義～保守 業種：製造業 目的：業績情報の見える化 利用している基幹システムにばらつきがあり、経営と現場、会社間で見えるデータが統一化出来ていないことが課題である。 そのため、単一システム上で管理し、同じ粒度でデータを確認できるようにし、データの見える化を目指すとともに、データ連携の自動化や二重インプットをなくし、業務工数の削減と効率化を図る。 参画フェーズ：基本設計～リリース 業種：アパレル業 目的：既存システム（SCM）からAnaplanへの移行 SCM計画作成業務に時間と手間を擁しており、生産・在庫の状況が理想的でないため、スピーディーにできるようにする。 参画フェーズ：基本設計～総合テスト ※これまでのエンジニアとしてのご経験・スキルを加味し、能力に合った案件にアサインさせていただきます。 【教育・研修制度】 未経験の方の場合、ご入社後、1か月ほどメーカー研修を受講し、初級認定資格を取得いただきます。 その後、PJに参画いただきながら知識と経験を蓄えていただく流れです。 社内での「Anaplanエンジニアのコミュニティ」の運営や、製品ごとに分科会も実施。 製品の新しい情報なども連携し、常に学習を継続できる環境を整えています。

私たちのチームでは、最先端のAI技術を駆使し、様々な業界のお客様の課題解決に取り組んでいます。 お客様に寄り添い、「作ったら終わり」ではない未来を見据えたシステム開発を通じて、顧客体験や価値を最大化することを目指しています。 AIをどのように活用するかという視点を持ち、 最新のAI技術を用いたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、新たな価値創造を実現します。 本ポジションの特徴 ●AI技術を用いたWebシステム開発に携わることができます ●AI関連の実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます ●最新の技術を取り入れた開発に挑戦したい方、「やってみたい」という意欲や得意分野を伸ばしたい方、大歓迎です ●適性や希望を考慮し、最適なポジションをお任せします 具体的には ●主に機械学習や数理最適化プロジェクトを担当いただきます。 ●機械学習モデルの実装のみではなく、それ組み込むためのシステム開発全般を行っていただきます。 適性や得意分野、希望を考慮し、適切なポジションをお任せします。 エンジニア経験のない理工学系または経済学の学士号をお持ちの方や、 エンジニアだけど学識を深め、スキルアップしたい方、 「やってみたい」気持ちや「得意」を伸ばしたい方、大歓迎です! 開発環境 Python AWS(SageMaker, Bedrock, Glue, Athenaなど) 各種機械学習系ライブラリ Docker GitHub 案件例 ●社内用ファイル検索システム 主にAWSが提供するAI系サービスを使用し、社内の業務効率改善に貢献。 設計から実装、テストまでを担当し、AI周りの実装だけでなくインフラの構築や画面の実装も行った。 ●AIチャットアプリ 主にAWSやOpenAIのサービスを使用して新規サービスを構築。 設計から実装、テストまで実施。AI周りの実装だけでなくインフラの構築やAPIの実装などを幅広く担当。 ●土木施工現場の業務効率化 画像解析AIのモデルの開発を担当。 データの収集、解析、モデル作成まで一貫した開発に携わった。 ●建設現場向け危険箇所検知アルゴリズム開発 ●既存システムへのAIレコメンド機能導入 ●商品陳列最適化アルゴリズム開発 ※プロジェクトの規模にもよりますが、基本的に2、3名のチームでアサインを予定しています。 ※客先常駐は原則ありませんが、案件によっては相談させていただく可能性があります。 ※現状、業務に合わせて出社とリモート勤務を臨機応変に対応しています。 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

AWS中心に展開しつつも、Azure・GCPなどマルチクラウド戦略を取る当社。 当社のクラウドインテグレーション部では、お客様のご要望と用途によって提供するクラウドを変えた『マルチクラウド』としてお客様にサービスをご提供しています。 当社のクラウドエンジニアの特徴 1,AWS/Azure/GCPなどマルチクラウド戦略 当社はAWS,Azure,Google Cloudを中心としたマルチクラウド環境でのソリューションをお客様に提供しています。 特定クラウドにロックインをせず、お客様のご要望や用途に合わせて最適なクラウドを選択して対応しています。 自社請負案件から大手SI企業配下でのプロジェクトなど、業務形態に関わらず設計・構築を中心とした業務機会が豊富です。 2,クラウドDX クラウド+αの強み 当社ではクラウドだけでなく、コンサルティング領域や開発チームと一緒に進めるIoT/AI・データ分析案件などにも携わる機会もあります。 クラウド技術をベースとして、アプリケーション開発・DWH・セキュリティなど様々な分野に強みを展開できる為、 まずはクラウド技術を強化しながら、クラウドをさらに強化したりクラウド+αで別技術も含めた強みを作っていく個々に合わせたキャリアパスを描くことができます。 3,企画→設計→構築を中心に展開 弊社では、「企画・設計・構築」の分野に注力しており、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドサービスと、セキュリティなどの各種サードパーティ製品を組み合わせて、各社の課題に合った最適な環境を提供できることが強みです。 対応力と柔軟性を持ってプライム案件の受注を拡大しています。 プロジェクト例 ■携帯キャリア様向け AWS環境構築 Fargate・ECRを利用したコンテナ/サーバレス環境から、CodePipeline・CloudFormation等によるCI/CDの実装、WAF・CloudTrail・GuardDutyなどによるセキュリティ対応など、各種AWSサービスを利用した設計、構築を行いました。 ■Azure、Microsoft365環境構築 オンプレミスのWindows環境、Exchange環境をクラウド移行を実施し、AzureおよびMicrosoft365の設計・環境構築、オンプレミス環境のActiveDirectory連携、閉域網との接続まで一貫して行いました。 構築環境としてAzure Virtual Machine、Azure Active Directory、ExpressRoute、Micorosoft 365(Exchnage Online、SharePoint Online、Teams)を利用しています。 ■オンライン融資サービス AWS基盤構築 初期構築時の構成情報をTerraformによるコード化・テンプレート化することで、AWS環境を容易に複製することを可能としました。 これにより、環境構築にかかるコスト削減、時間短縮を行える仕組みを提案し構築しました。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。 DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 【具体的な仕事内容】 ・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 【使用技術(例)】 ・クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ・データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ・データ処理基盤: Python, SQL, Java ・ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ・BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ・その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

業務内容 弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 具体的な仕事内容 ●顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ●データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ●BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ●データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 使用技術(例) ●クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ●データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ●データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ●データ処理基盤: Python, SQL, Java ●ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ●BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ●その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

大手メーカー様内で、情報家電・自動車・産業機器等における3DCADでの機械設計、解析、モデリング、試作・評価業務をお任せします。 ●基本設計:製品仕様を考慮し仕様を満たす設計構想を具現化 ●詳細設計:3D-CADを使用し形状検討、周辺との成立性、機能に問題ないことを確認 ●モデリング/ドラフティング:3D CADを使用したモデリングと2Dドラフティング ●CAE解析:形状検討・最適化、熱・応⼒・強度など ※ご経験やスキルに応じて決定します。 ●産業機器メーカー様:産業用ロボット向けの機械・機構設計・応力解析等 ●⾃動⾞メーカー様:パワートレイン等の機械・機構設計・応力解析等 ●⾞載機器メーカー様:カーナビ、オーディオの機械・機構設計、応力解析等 ●装置メーカー様:大型搬送装置向けの機械・機構設計・応力解析等 ●医療機器メーカー様:検知機、検査機のセンサ、装置の機械・機構設計・応力解析等