TechGo

ITエンジニア転職ならテックゴー

ITエンジニア転職・求人TOP>
DevOpsエンジニア(BigQuery)の求人・転職情報>

DevOpsエンジニア(BigQuery)の求人・転職情報

該当求人数 8

1~8件を表示

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

AI推進エンジニア

DevOpsエンジニア

600~900万円

GitHub

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

正社員

東京都品川区

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

AI推進エンジニア

DevOpsエンジニア

正社員

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

600~900万円

東京都品川区

GitHub

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

ハコベル株式会社

ハコベル株式会社

事業横断フルスタックエンジニア/VPoT直下/生成AIフル活用で事業成長を支える!

DevOpsエンジニア

-

PostgreSQL

React

Java

Rails

GitHub Actions

GitHub

正社員

東京都中央区

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装  -各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築  -複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化  -既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発  -複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入  -不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応  -技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等:  -Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go  -Frontend: TypeScript、React、Vue.js  -特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション  -DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

事業横断フルスタックエンジニア/VPoT直下/生成AIフル活用で事業成長を支える!

DevOpsエンジニア

正社員

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装  -各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築  -複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化  -既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発  -複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入  -不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応  -技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等:  -Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go  -Frontend: TypeScript、React、Vue.js  -特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション  -DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

-

東京都中央区

PostgreSQL

React

Java

Rails

GitHub Actions

GitHub

Sansan株式会社

Sansan株式会社

セキュリティエンジニア

DevOpsエンジニア

878~1,387万円

Terraform

AWS

TensorFlow

生成AI・LLM

BigQuery

Python

正社員

東京都渋谷区

全社またはプロダクトにおけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するプロジェクトの推進や、仕組みの開発/実装を通じて、組織全体のセキュリティ向上を実行する役割です。 ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかのグループ業務、または横断的なマネジメントを担当します。 【セキュリティガバナンス(AIを活用した効率化/自動化)】 ・ルール/ドキュメント管理の統合/効率化 ・認証/監査対応状況の可視化、ダッシュボードの開発 ・SaaSツールやAIを活用した管理業務・問い合わせ対応の自動化・効率化 【コーポレートセキュリティ(SOC/CSIRT・アナリティクス)】 ・SIEM/ログ基盤における検知ロジックの実装、チューニング ・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの高度な技術調査 ・調査/対応オペレーションの自動化ツールの開発 【プロダクトセキュリティ(SSDLCの実現)】 ・セキュアソフトウェア開発ライフサイクル(SSDLC)を実現するための施策の企画・推進 ・自社プロダクトのセキュリティ要件定義やセキュリティ設計レビュー ・脅威モデリングによるアプリケーションにおける潜在的な脅威の特定と分析 ・開発プロセスへのセキュリティ検証プロセス(SAST/DAST/SCAなど)の組み込み、AI活用による自動化 ・自社プロダクトに対する脆弱性診断の実施 ・外部ベンダーを活用した脆弱性診断やペネトレーションテストの実施 ・エンジニアに対するセキュアな開発/運用やコーディングに関する教育の実施 〇組織構成 以下の三つの専門グループが連携して活動しています。 セキュリティガバナンスグループ: 全社的なセキュリティルールの策定、教育啓発、内部監査、各種規格認証(ISMAP-LIU / ISMSなど)の維持/新規取得、および社内外からの問い合わせ対応。 コーポレートセキュリティグループ: コーポレート環境を中心としたSOC/CSIRT活動。 ログ分析基盤の運用(セキュリティアナリティクス)、インシデント検知・対応。 プロダクトセキュリティグループ: プロダクト開発環境へのシフトレフト推進。 脆弱性診断、ペネトレーションテスト、DevSecOpsの構築支援。 主な技術スタック ●開発言語 ・Google Apps Script (GAS), Tines, Python, Terraform ●運用・監視 ・BigQuery, 各種SIEM, EDR, WAF ●インフラ・クラウド ・AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ●診断・検証 ・Burp Suite Pro, VAddy, GitHub Advanced Security ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) ・GitHub 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

セキュリティエンジニア

DevOpsエンジニア

正社員

全社またはプロダクトにおけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するプロジェクトの推進や、仕組みの開発/実装を通じて、組織全体のセキュリティ向上を実行する役割です。 ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかのグループ業務、または横断的なマネジメントを担当します。 【セキュリティガバナンス(AIを活用した効率化/自動化)】 ・ルール/ドキュメント管理の統合/効率化 ・認証/監査対応状況の可視化、ダッシュボードの開発 ・SaaSツールやAIを活用した管理業務・問い合わせ対応の自動化・効率化 【コーポレートセキュリティ(SOC/CSIRT・アナリティクス)】 ・SIEM/ログ基盤における検知ロジックの実装、チューニング ・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの高度な技術調査 ・調査/対応オペレーションの自動化ツールの開発 【プロダクトセキュリティ(SSDLCの実現)】 ・セキュアソフトウェア開発ライフサイクル(SSDLC)を実現するための施策の企画・推進 ・自社プロダクトのセキュリティ要件定義やセキュリティ設計レビュー ・脅威モデリングによるアプリケーションにおける潜在的な脅威の特定と分析 ・開発プロセスへのセキュリティ検証プロセス(SAST/DAST/SCAなど)の組み込み、AI活用による自動化 ・自社プロダクトに対する脆弱性診断の実施 ・外部ベンダーを活用した脆弱性診断やペネトレーションテストの実施 ・エンジニアに対するセキュアな開発/運用やコーディングに関する教育の実施 〇組織構成 以下の三つの専門グループが連携して活動しています。 セキュリティガバナンスグループ: 全社的なセキュリティルールの策定、教育啓発、内部監査、各種規格認証(ISMAP-LIU / ISMSなど)の維持/新規取得、および社内外からの問い合わせ対応。 コーポレートセキュリティグループ: コーポレート環境を中心としたSOC/CSIRT活動。 ログ分析基盤の運用(セキュリティアナリティクス)、インシデント検知・対応。 プロダクトセキュリティグループ: プロダクト開発環境へのシフトレフト推進。 脆弱性診断、ペネトレーションテスト、DevSecOpsの構築支援。 主な技術スタック ●開発言語 ・Google Apps Script (GAS), Tines, Python, Terraform ●運用・監視 ・BigQuery, 各種SIEM, EDR, WAF ●インフラ・クラウド ・AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ●診断・検証 ・Burp Suite Pro, VAddy, GitHub Advanced Security ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) ・GitHub 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

878~1,387万円

東京都渋谷区

Terraform

AWS

TensorFlow

生成AI・LLM

BigQuery

Python

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所

【1866】_HG_【東京勤務】AIソフトウェア開発基盤エンジニア(MLOps・自動化)

DevOpsエンジニア

570~1,040万円

CSS

GitLab

Docker

HTML

PostgreSQL

自然言語処理

正社員

東京都港区

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

【1866】_HG_【東京勤務】AIソフトウェア開発基盤エンジニア(MLOps・自動化)

DevOpsエンジニア

正社員

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

570~1,040万円

東京都港区

CSS

GitLab

Docker

HTML

PostgreSQL

自然言語処理

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所

【1870】_HG_【大阪勤務】AIソフトウェア開発基盤エンジニア(MLOps・自動化)

DevOpsエンジニア

570~1,040万円

CSS

GitLab

Docker

HTML

Oracle

自然言語処理

正社員

大阪府大阪市

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

【1870】_HG_【大阪勤務】AIソフトウェア開発基盤エンジニア(MLOps・自動化)

DevOpsエンジニア

正社員

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

570~1,040万円

大阪府大阪市

CSS

GitLab

Docker

HTML

Oracle

自然言語処理

株式会社メドレー

株式会社メドレー

SREエンジニア/医療プラットフォーム本部

DevOpsエンジニア

650~1,200万円

Amazon RDS

Datadog

Docker

React

Oracle

Microsoft Azure

正社員

東京都港区

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進  └ポストモーテム文化の浸透  └SLOをベースにした改善アクションの推進  └Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service  └ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud  └Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど  └MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス  └Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用  └Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール  └GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

SREエンジニア/医療プラットフォーム本部

DevOpsエンジニア

正社員

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進  └ポストモーテム文化の浸透  └SLOをベースにした改善アクションの推進  └Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service  └ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud  └Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど  └MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス  └Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用  └Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール  └GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

650~1,200万円

東京都港区

Amazon RDS

Datadog

Docker

React

Oracle

Microsoft Azure

株式会社カカクコム

株式会社カカクコム

SREチームマネージャー【食べログ】

DevOpsエンジニア

-

Redis

Terraform

CircleCI

AWS

MySQL

Nginx

正社員

東京都渋谷区

【ポジション概要】 月間約9,600万人を支える「食べログ」の大規模Kubernetes基盤における信頼性向上と、開発生産性を牽引するチームマネジメントリーダー ■食べログについて 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ■技術部の責務と文化 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にし日々の業務にあたっています。 ■SREチームの責務 技術部SREチームは食べログのシステムの信頼性を向上させることで、エンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務としています。より良いユーザ体験を届けるためのシステム基盤の構築・改善や障害対応を日々行っています。また、サービス開発チームがより効率的にシステム開発を行えるようにアーキテクチャの提案などを行います。昨今ではアプリケーション基盤の全面Kubernetes化など果敢に技術的な挑戦を行っており、一緒にチャレンジしていく仲間を募集します。 食べログのシステムの信頼性を向上させることでエンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする目的に向かい、様々な課題の解決とチャレンジでチームをリードします。 【具体的な業務内容】 ●チームマネジメント・組織開発 └食べログ開発組織のビジョン実現のためのチームの方針付けと目標設定、および目標達成に向けたチーム活動のリード └メンバーの目標設定・評価・フィードバック └1on1などコミュニケーションとフィードバック └メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援(アサインや役割の設定、業務における成果最大化の支援、キャリアディスカッションなど) └案件のマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) └エンジニア採用 ●SREチームの技術的業務 └Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 └各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 └アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 └新規システムのアーキテクチャの選定、提案 └CI/CDの運用、改善 └AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 SREチームのミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。 デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。 SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。 事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence

SREチームマネージャー【食べログ】

DevOpsエンジニア

正社員

【ポジション概要】 月間約9,600万人を支える「食べログ」の大規模Kubernetes基盤における信頼性向上と、開発生産性を牽引するチームマネジメントリーダー ■食べログについて 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ■技術部の責務と文化 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にし日々の業務にあたっています。 ■SREチームの責務 技術部SREチームは食べログのシステムの信頼性を向上させることで、エンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務としています。より良いユーザ体験を届けるためのシステム基盤の構築・改善や障害対応を日々行っています。また、サービス開発チームがより効率的にシステム開発を行えるようにアーキテクチャの提案などを行います。昨今ではアプリケーション基盤の全面Kubernetes化など果敢に技術的な挑戦を行っており、一緒にチャレンジしていく仲間を募集します。 食べログのシステムの信頼性を向上させることでエンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする目的に向かい、様々な課題の解決とチャレンジでチームをリードします。 【具体的な業務内容】 ●チームマネジメント・組織開発 └食べログ開発組織のビジョン実現のためのチームの方針付けと目標設定、および目標達成に向けたチーム活動のリード └メンバーの目標設定・評価・フィードバック └1on1などコミュニケーションとフィードバック └メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援(アサインや役割の設定、業務における成果最大化の支援、キャリアディスカッションなど) └案件のマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) └エンジニア採用 ●SREチームの技術的業務 └Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 └各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 └アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 └新規システムのアーキテクチャの選定、提案 └CI/CDの運用、改善 └AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 SREチームのミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。 デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。 SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。 事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence

-

東京都渋谷区

Redis

Terraform

CircleCI

AWS

MySQL

Nginx

認証認可・権限管理基盤開発バックエンドエンジニア

DevOpsエンジニア

正社員

1.共通の役割 ●統合型経営プラットフォームに向けた、アカウント関連機能や権限管理機能の基盤設計・開発 ●各プロダクトチームへの基盤導入支援、設計レビュー ●スケーラビリティ・セキュリティ・メンテナビリティ向上のための改善開発 2.領域別の具体的な開発内容 【認証認可基盤】 ●ユーザーフレンドリーで安全な認証手段の開発 ●Authlete等を利用した認可基盤の構築・運用 ●他社サービスIDとの連携や、M&Aプロダクトをfreeeでシームレスに利用できる仕組みづくり 【権限管理基盤】 ●バックオフィス業務を自然体で実現できる柔軟な権限管理機能を持つ基盤の設計・開発 ●ユーザー業務を安全かつ自然に表現するためのアクセス制御ロジックの実装 ●マイクロサービスとしてのパフォーマンスチューニング 使っている技術 言語 Go, Ruby, TypeScript FW Ruby on Rails, React DB/データ分析 AWS Aurora(MySQL), AWS Elasticache(Redis), GCP BigQuery 監視 Datadog, Bugsnag タスク管理/コミュニケーション JIRA, Slack その他開発ツール Docker, AWS EKS, Helm, Terraform

690~1,125万円

東京都品川区

Datadog

Docker

React

Rails

Go

BigQuery

DevOpsエンジニア×詳しい条件で求人を探してみる

開発言語

条件を変えて求人を探してみる