インフラエンジニア(Kaggle)の求人・転職情報

●配属先 ・SDガンダム ジージェネレーション エターナル ・ちいかわぽけっと ・新規プロジェクト(超大型IP×マルチプラットフォーム展開×3Dゲーム) ※上記のほかにも開発ラインが複数あるため、お強みやご経験に応じて柔軟に検討させていただきます。 アプリボットの各ゲームタイトル開発を横断して支える技術組織「Applibot-LDX(Lead Developer Experience)」にて、各種ゲーム基盤の開発、プラットフォーム機能実装、開発効率化実現などの担当としてご活躍いただきます。 - アプリ・アセットビルド基盤の構築、運用、最適化、技術向上 - 通信基盤や課金基盤などのライブラリ開発、改良 - iOS/Androidなどのプラットフォーム機能実装 - セキュリティ対策のためのセキュリティ対応 - 開発効率化、低コスト化の提案、実現 - パフォーマンスチューニング 開発体制 LDX専任メンバーと、各プロジェクトから職務領域の近いメンバーが連携し、開発環境の改善に取り組んでいます。 各プロジェクトの状況や改善要望をヒアリングしたうえで、プロジェクト特性に即した改善施策の提案から実装までを担当します。 また、横断的に活用可能な取り組みについては、ライブラリ化や基盤化を進め、全体最適の実現を図っています。 開発環境 ・Unity (プロジェクトによりバージョンは異なります) ・使っているライブラリの一例 　 　UniTask、R3、UniRx、MasterMemory ・AI系ツール 　Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Cursor

三井住友カードは、決済プラットフォーム「stera」を核に、決済と連動した新たな付加価値サービスを事業者様へ展開しています。 SMBCグループのキャッシュレス戦略の中核を担う内製開発組織として、2025年4月に「steraエンジニアリング室」を新設いたしました(2026年4月に「デジタルステーション部」へ組織名称変更)。 事業者様の視点に立ち、プロダクト開発を通じて体験価値を最大化することが私たちのミッションです。 立ち上げ期を経て現在は、約40名のプロフェッショナルが集まる組織へと急成長を遂げました。 グローバルリーダーとの戦略的業務提携による共同開発プロジェクトも本格化しており、決済の枠を超えた新たな価値創造に挑戦するエンジニアを募集しています。 【職務詳細】 ・Goを用いた決済システムのバックエンド開発 ・マイクロサービスアーキテクチャに基づく設計・実装 ・決済データの整合性を担保するためのDB設計および最適化 ・AIツールを駆使したプロダクト開発の効率化 【開発環境】 -バックエンド:Go -モバイル:Kotlin, Jetpack Compose -インフラ:AWS, Docker, Terraform, Datadog -データベース:PostgreSQL -CI/CD:GitLab CI/CD, AWS CodeDeploy -開発ツール:GitLab, Visual Studio Code, Android Studio, Claude Code 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

【本ポジションのミッション】 ～10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化～ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

●業務の概要 データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。 データ基盤の構築、データ分析、プロダクト開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用 ・自社プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援 ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) 　https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 　https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●その他 ・大野(Kevin)が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出 　https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X ・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定 　https://nowcast.co.jp/news/20241022/ ・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞 　https://nowcast.co.jp/news/20250912/ ・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任 　https://finatext.com/hd/news/20251021 ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

クラウドエースで、未来を創造するエンジニアになりませんか? Google Cloud のエキスパート集団であるクラウドエースは、お客様のビジネスを成功に導く、クラウドネイティブなシステム開発を数多く手掛けてきました。 Google Cloud の最高位パートナーとして、Google Cloud 認定トレーナーを多数輩出している私たちだからこそできる、質の高いエンジニアリングを提供しています。 しかし、私たちは現状に満足していません。 これまで培ってきた「高い技術知見」を活かし、お客様の真のニーズに応える「課題解決」へと進化を遂げるため、生成AIをはじめとした先端技術を積極的に活用していきます。 業務内容 ク ラウドエースでは、お客様のビジネスニーズに合わせて、幅広い開発業務に携わっていただきます。 簡単に言うと、「クラウド」と「AI」を駆使して、お客様のビジネスを成功に導くのが、あなたのミッションです。 具体的には、以下業務内容になります。 1.クラウドでシステムを作る お客様に合うクラウド環境(Google Cloudを中心に、AWSやAzureなども必要に応じて)を設計・構築・運用します。 大量のデータを扱うシステムやAIを使ったシステムも作り、セキュリティ対策もしっかり行い安全で快適なシステムを提供します。 2.AIで新しいサービスを生み出す 最新の生成AI技術を使って、今までにない新しいサービスやコンテンツを開発します。 例えば、AIで画像や動画を生成したり、文章を自動で作成したりするシステムも作れます。 3.お客様の視点に立って、システム開発を行う お客様の要望を丁寧にヒアリングし、どんなシステムを作るのかを一緒に考えます。 要件定義から設計、開発、テスト、運用まで、システム開発の全工程に携わることができます。 プロジェクトマネージャーと協力して、プロジェクトを成功に導きます。 4.常に新しい技術に挑戦する クラウドやAIの技術は常に進化しています。 最新技術やノウハウを学び、常にスキルアップを目指します。 配属部署 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第一開発部～第四開発部 組織体制 クラウドエースの開発部は、インダストリー(業界)ごとに4つの事業部に分かれています。 選考を通じて、経験やスキル、そして希望を考慮し、最適な配属先を決定します。 ・第1開発部(小売り・製造業) 小売業や製造業のお客様に対し、クラウド技術を活用した業務効率化やDX推進を支援します。 サプライチェーン最適化、在庫管理、顧客体験向上など、幅広い分野のシステム開発に携わることができます。 ・第2開発部(ゲーム・メディア) ゲーム業界やメディア業界のお客様に対し、クラウドネイティブなシステム開発や、データ分析、AI活用を支援します。 大規模オンラインゲームのインフラ構築、動画配信プラットフォームの開発、AIを活用したコンテンツ生成など、最先端の技術に触れることができます。 ・第3開発部(情報通信・金融) 情報通信業界や金融業界のお客様に対し、セキュリティや信頼性の高いクラウドシステムを構築します。 通信インフラのクラウド化、金融システムのモダナイゼーション、FinTechサービスの開発など、社会インフラを支える重要なプロジェクトに携わることができます。 ・第4開発部(公共・医療・文教) 公共機関、医療機関、教育機関のお客様に対し、クラウド技術を活用した効率化やサービス向上を支援します。 行政サービスのデジタル化、医療情報のクラウド管理、オンライン教育プラットフォームの開発など、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。 開発関連情報 開発言語:Go, Java, Python, Kotlin, TypeScript データベース:Cloud SQL(MySQL等), BigQuery, Cloud Spanner, Cloud Datastore, Firestore CI/CD:Cloud Build エディタ:Cursor, Visual Studio Code, JetBrains IDE(ライセンス利用可), Vim, v0など 環境構築:コンテナ, Terraform ソースコード管理:GitHub など プロジェクト(タスク)管理:Backlog, GitHub issue クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。

大手通信事業者等の法人向けネットワーク構築プロジェクトに参画し、営業担当やプロジェクトリーダー(PL)と連携して、技術的な知見を活かしながらプロジェクトの進行をサポートしていただきます。 ・ネットワーク設計支援 　- 要件に合わせたネットワーク構成案の作成 　- IPアドレス等の基本設計/詳細設計 　- 構成図・仕様書等のドキュメント作成 ・プロジェクト進行管理(PMO) 　- スケジュールの作成と進捗の可視化 　- 課題/リスクの管理 ・ベンダーコントロール・顧客対応 　- 通信事業者や機器ベンダーとの日程調整 　- 営業同行時の技術的なヒアリングの補佐 ### キャリアパス 設計支援やPMOの経験を積みながら、上流工程を担うエンジニアとしての専門性を高めていただけます。 将来的には、ご本人の希望や適性に応じて、クラウドインフラやセキュリティ領域など他プロジェクトへのステップアップも可能です。 ### 案件事例 ※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 ● 大手金融向けシステム導入PMO 数万名規模の大手金融グループが利用するクラウドPBX基盤の構築や、大規模拠点への展開設計・構築を担います。要件定義などの上流工程から、マルチベンダーや社内営業等の複数関係者を巻き込む中核メンバーとして参画。止まらない超大規模インフラの移行実績と、複雑なステークホルダーを率いる高度なPMOスキルが身につくポジションです。 ● コールセンターのAI活用支援PMO BtoC向けコールセンターを舞台に、AIを用いた音声認識や高度なデータ分析を可能にするシステム刷新プロジェクト。要件定義からPoC(技術検証)、本番導入までを一気通貫で推進・支援します。急成長するAI/AX(AI変革)領域の実務経験を積みながら、最先端技術をビジネスに落とし込む希少価値の高いスキルが磨けます。 ● UC/FMCサービス導入PMO Microsoft TeamsやキャリアFMCを軸に、企業の働き方を変革するコミュニケーション基盤を構築します。営業と連携したコンサルティング提案から、設計・構築・システム導入まで幅広く担当。顧客の経営課題に技術で応える「提案力」と「確かな技術力」を兼ね備えた、ハイブリッドな市場価値の高いSEを目指せます。 【所属事業部/デジタルビジネス推進事業部】 ### 配属先 | デジタルビジネス推進事業部について 大手通信キャリアをメインクライアントとし、キャリアが提供する法人/コンシューマ向けモバイルサービスに関わるPJTでメンバーは活躍しています。 最近の傾向としては次世代通信5GやIoT、AIなどの先端技術に関連するサービス企画や開発が増えてきています。 当部では技術だけではなく、優れたビジネス力も兼ね備えたメンバーが豊富で、もちろん技術者としてキャリアを着実に踏めること、そして幅広い経験を積める事が最大のメリットです。

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

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 #### 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。