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データベースエンジニア(Google Cloud Platform(GCP))の求人・転職情報

該当求人数 24

1~24件を表示

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

データエンジニア

データベースエンジニア

600~1,150万円

Cocos2d-x

Kaggle

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Ruby

Python

正社員

東京都品川区

【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。

データエンジニア

データベースエンジニア

正社員

【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。

600~1,150万円

東京都品川区

Cocos2d-x

Kaggle

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Ruby

Python

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

株式会社Dirbato(ディルバート)

株式会社Dirbato(ディルバート)

602_Architect志向_C/SC候補

データベースエンジニア

450~1,000万円

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

正社員

東京都港区

将来「 Architect職(エキスパートコース) 」として、最新技術に関する深い知見を活用し、モダンなアーキテクチャ設計や、様々なサービスに携わりたい方向けのポジションとなります。技術志向の強い方がご活躍いただけるポジションとなります。 「テクノロジー」を重視する当社では、好奇心旺盛な技術者が数多く参画しています。顧客の真の課題改善を実現する上で、大手顧客に対するIT戦略立案/新規システムのグランドデザイン策定/クラウドの最適化/RPA支援/セキュリティ支援等、IT領域における様々なコンサルティングサービスを提供しています。「あるべき姿」のみを謳うコンサルティングサービスに留まるのではなく、技術適用・現場の状況など、実現可能性まで踏まえたアプローチを徹底しています。 徹底した社内教育やナレッジシェアによる深いIT知見を基に、顧客の誰より技術に詳しいコンサルタントを育成しており、技術で面白い事が実現できないかを常に模索するメンバーと共に、業務に取り組んでみませんか? ●プロジェクト例:システム開発支援 ・建設IoTソリューション開発支援 ・基幹システムのマイクロサービス化検討 ∟対象の検討、業務要件定義、システムアーキテクチャ検討 ∟マイクロサービス化に伴った方式検討、システム統合の要件定義 ・ECサービスのポイントシステム更改に向けたアーキテクチャ検討 ・Terraform等のOSSを活用したクラウド基盤自動化 ・ビッグタイトルゲームにおけるCI/CDのアーキテクチャ検討、フロント~バック、ミドル開発支援 ●プロジェクト例:インフラ開発支援 <ネットワーク> ・LAN/WAN/データセンターのネットワークシステム最適化 ・SDx/ネットワーク仮想化計画策定 ∟L2/L3 ネットワークデバイスに関する特性理解を鑑みた上で、先端技術のSDxにおけるN/W仮想化実現に向けた各種計画の策定支援 ・SD-WAN移行化策定支援 ∟従来型のWAN環境から、SD-WAN環境(VMware製品)に移行に向けたAs-Is/ToBe整理 ∟回線容量の圧迫、サーバ負荷を回避。CAPEX/OPEX 削減を実現 ・SDN導入に伴うクラウドセキュリティ有用性検討 ∟SDN 導入(主にVMware製品等)による柔軟かつ迅速なクラウドセキュリティの実現可否検討 <クラウド> ・パブリッククラウド移行化に向けたAsIs調査/ToBe整理 ∟既存システムの利用エリア/システム間IF及びシステム設置場所精査→計画書策定。 ・パブリッククラウドサービスのアセスメント ∟クラウドサービスの評価(GCP, Azure, AWS, AlibabaCloud等) ∟各システムの特性評価(ロケーション数、アクセス特性、規模変動等) ∟ 各サービスを用いた場合の効果、及びリスクの事前検討(気密性、完全性、可用性、ユーザ影響、運用、IF、データ転送量、等の観点を考慮) ・パブリッククラウドサービス移行計画支援 ∟移行計画策定 ∟ 利用ガイドライン作成 ∟費用対効果の算出(CAPEX、OPEX) ∟既存システムとの依存関係、優先順位、及び時期に基づいたマスタースケジュールの作成支援、等 ●環境 ・非常に技術力の高い企業に対してITコンサルティングを実施するため、社員にも高いスキルやノウハウが求められます。常に学び、成長できる環境です。 ・ToB/ToCなど様々な新規事業に全ての従業員が携わる事ができます。年次に関わらず、様々な従業員のアイデアを元に、20を超える新規サービスを開発中です。

602_Architect志向_C/SC候補

データベースエンジニア

正社員

将来「 Architect職(エキスパートコース) 」として、最新技術に関する深い知見を活用し、モダンなアーキテクチャ設計や、様々なサービスに携わりたい方向けのポジションとなります。技術志向の強い方がご活躍いただけるポジションとなります。 「テクノロジー」を重視する当社では、好奇心旺盛な技術者が数多く参画しています。顧客の真の課題改善を実現する上で、大手顧客に対するIT戦略立案/新規システムのグランドデザイン策定/クラウドの最適化/RPA支援/セキュリティ支援等、IT領域における様々なコンサルティングサービスを提供しています。「あるべき姿」のみを謳うコンサルティングサービスに留まるのではなく、技術適用・現場の状況など、実現可能性まで踏まえたアプローチを徹底しています。 徹底した社内教育やナレッジシェアによる深いIT知見を基に、顧客の誰より技術に詳しいコンサルタントを育成しており、技術で面白い事が実現できないかを常に模索するメンバーと共に、業務に取り組んでみませんか? ●プロジェクト例:システム開発支援 ・建設IoTソリューション開発支援 ・基幹システムのマイクロサービス化検討 ∟対象の検討、業務要件定義、システムアーキテクチャ検討 ∟マイクロサービス化に伴った方式検討、システム統合の要件定義 ・ECサービスのポイントシステム更改に向けたアーキテクチャ検討 ・Terraform等のOSSを活用したクラウド基盤自動化 ・ビッグタイトルゲームにおけるCI/CDのアーキテクチャ検討、フロント~バック、ミドル開発支援 ●プロジェクト例:インフラ開発支援 <ネットワーク> ・LAN/WAN/データセンターのネットワークシステム最適化 ・SDx/ネットワーク仮想化計画策定 ∟L2/L3 ネットワークデバイスに関する特性理解を鑑みた上で、先端技術のSDxにおけるN/W仮想化実現に向けた各種計画の策定支援 ・SD-WAN移行化策定支援 ∟従来型のWAN環境から、SD-WAN環境(VMware製品)に移行に向けたAs-Is/ToBe整理 ∟回線容量の圧迫、サーバ負荷を回避。CAPEX/OPEX 削減を実現 ・SDN導入に伴うクラウドセキュリティ有用性検討 ∟SDN 導入(主にVMware製品等)による柔軟かつ迅速なクラウドセキュリティの実現可否検討 <クラウド> ・パブリッククラウド移行化に向けたAsIs調査/ToBe整理 ∟既存システムの利用エリア/システム間IF及びシステム設置場所精査→計画書策定。 ・パブリッククラウドサービスのアセスメント ∟クラウドサービスの評価(GCP, Azure, AWS, AlibabaCloud等) ∟各システムの特性評価(ロケーション数、アクセス特性、規模変動等) ∟ 各サービスを用いた場合の効果、及びリスクの事前検討(気密性、完全性、可用性、ユーザ影響、運用、IF、データ転送量、等の観点を考慮) ・パブリッククラウドサービス移行計画支援 ∟移行計画策定 ∟ 利用ガイドライン作成 ∟費用対効果の算出(CAPEX、OPEX) ∟既存システムとの依存関係、優先順位、及び時期に基づいたマスタースケジュールの作成支援、等 ●環境 ・非常に技術力の高い企業に対してITコンサルティングを実施するため、社員にも高いスキルやノウハウが求められます。常に学び、成長できる環境です。 ・ToB/ToCなど様々な新規事業に全ての従業員が携わる事ができます。年次に関わらず、様々な従業員のアイデアを元に、20を超える新規サービスを開発中です。

450~1,000万円

東京都港区

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

株式会社Dirbato(ディルバート)

株式会社Dirbato(ディルバート)

株式会社GA technologies

株式会社GA technologies

シニアデータエンジニア

データベースエンジニア

1,000~1,400万円

Terraform

Slack

AWS

Backlog

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

正社員

東京都港区

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●開発環境 ・主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform ・詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, ・Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

シニアデータエンジニア

データベースエンジニア

正社員

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●開発環境 ・主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform ・詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, ・Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

1,000~1,400万円

東京都港区

Terraform

Slack

AWS

Backlog

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

本田技研工業株式会社

【1693】_TE_【博多勤務】データエンジニアリング(運転支援・自動運転システムの研究開発)

データベースエンジニア

570~1,040万円

Terraform

AWS

Ansible

MySQL

PyTorch

Jenkins

正社員

福岡市博多区博多駅3-4-25 アクロスキューブ博多駅前 SPACES博多駅前8F

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築:  世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築:  収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築  また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング)  データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス:  データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

【1693】_TE_【博多勤務】データエンジニアリング(運転支援・自動運転システムの研究開発)

データベースエンジニア

正社員

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築:  世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築:  収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築  また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング)  データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス:  データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

570~1,040万円

福岡市博多区博多駅3-4-25 アクロスキューブ博多駅前 SPACES博多駅前8F

Terraform

AWS

Ansible

MySQL

PyTorch

Jenkins

本田技研工業株式会社

株式会社分析屋

株式会社分析屋

【基盤運用構築部】データ分析基盤エンジニア/ミドル

データベースエンジニア

450~700万円

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Snowflake

Amazon Redshift

正社員

勤務地未定

当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、 データパイプライン(ETL/ELT)構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 \ キャリアチェンジ歓迎 / バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 (1)データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 (2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 (3)ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング〜改善提案) ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ)AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス(顧客折衝)3割:エンジニアリング(設計・実装)7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件: ビジネス1割:実装9割(技術寄り・構築フェーズ中心) アジャイル型案件: ビジネス4割:実装6割(分析者・事業部との対話が多い) ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業: AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー: 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー: 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築 ・ コスメブランド: 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 ・ 小売業: アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施 ・ ソーシャルゲーム企業: 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS、GoogleCloud、Azure ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他    : Snowflake、Databricks、SQL、Python ※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。 入社後の流れ 入社後の1~2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について ①導入研修(1〜2ヶ月) 入社後はまず、SQL・Python・BIツール(Tableau/PowerBI)など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。 ②実案件にアサイン(研修後) 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。 ③定期的なフォロー・キャリア相談 月次の面談などで、今後やりたい領域(基盤寄せ/BI寄せ/顧客折衝多め など)をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。 ④キャリアの方向性 ・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト ・ 顧客と直接やり取りするPL/PM どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。 ★ポイント ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ※今回求人では対象外となります※

【基盤運用構築部】データ分析基盤エンジニア/ミドル

データベースエンジニア

正社員

当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、 データパイプライン(ETL/ELT)構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 \ キャリアチェンジ歓迎 / バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 (1)データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 (2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 (3)ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング〜改善提案) ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ)AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス(顧客折衝)3割:エンジニアリング(設計・実装)7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件: ビジネス1割:実装9割(技術寄り・構築フェーズ中心) アジャイル型案件: ビジネス4割:実装6割(分析者・事業部との対話が多い) ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業: AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー: 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー: 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築 ・ コスメブランド: 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 ・ 小売業: アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施 ・ ソーシャルゲーム企業: 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS、GoogleCloud、Azure ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他    : Snowflake、Databricks、SQL、Python ※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。 入社後の流れ 入社後の1~2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について ①導入研修(1〜2ヶ月) 入社後はまず、SQL・Python・BIツール(Tableau/PowerBI)など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。 ②実案件にアサイン(研修後) 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。 ③定期的なフォロー・キャリア相談 月次の面談などで、今後やりたい領域(基盤寄せ/BI寄せ/顧客折衝多め など)をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。 ④キャリアの方向性 ・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト ・ 顧客と直接やり取りするPL/PM どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。 ★ポイント ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ※今回求人では対象外となります※

450~700万円

勤務地未定

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Snowflake

Amazon Redshift

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CTCテクノロジー株式会社

CTCテクノロジー株式会社

SS26-06_【DB/MW/クラウド領域】設計・構築・運用・製品保守エンジニア

データベースエンジニア

500~900万円

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Windows

Linux

Unix

正社員

東京都港区

配属部署 デジタルソリューション部 仕事についての詳細 【担当業務】 ①【設計・構築】Oracle DBの設計・構築業務 └OCI等パブリッククラウドの設計・構築業務 ②【運用】Oracle DB等のデータベースを中心とした運用業務(障害/問合せ対応等) └OCI等パブリッククラウドを利用したシステムの運用業務(障害/問合せ対応等) ③【製品保守】Oracle DBのテクニカルサポート業務(OracleDBの障害/問合せ等製品保守対応) ※「①②」と「③」では業務内容が異なるため別チームで対応 担当する顧客・業界は、製造、流通、公共、金融、通信など業界業種問わず(多種多様な顧客・業界) 案件事例 製造会社のOCI構築案件、通信会社のOracleDB構築案件など多数の構築案件、運用案件あり 主要プロダクト、取扱製品等 データベース :Oracle、SQL Server アプライアンス:Oracle Exadata、Oracle Database Appliance クラウド :AWS、OCI ※他製品多数あり 入社後の流れ 若手:OJTによる実務経験を積みながら、半年~1年後には独力で顧客対応できるレベルを目指します。 即戦力:プロジェクトに参画しチームの一員としてシステム構築や保守運用を行いながら、徐々に対応範囲を拡大していきます。

SS26-06_【DB/MW/クラウド領域】設計・構築・運用・製品保守エンジニア

データベースエンジニア

正社員

配属部署 デジタルソリューション部 仕事についての詳細 【担当業務】 ①【設計・構築】Oracle DBの設計・構築業務 └OCI等パブリッククラウドの設計・構築業務 ②【運用】Oracle DB等のデータベースを中心とした運用業務(障害/問合せ対応等) └OCI等パブリッククラウドを利用したシステムの運用業務(障害/問合せ対応等) ③【製品保守】Oracle DBのテクニカルサポート業務(OracleDBの障害/問合せ等製品保守対応) ※「①②」と「③」では業務内容が異なるため別チームで対応 担当する顧客・業界は、製造、流通、公共、金融、通信など業界業種問わず(多種多様な顧客・業界) 案件事例 製造会社のOCI構築案件、通信会社のOracleDB構築案件など多数の構築案件、運用案件あり 主要プロダクト、取扱製品等 データベース :Oracle、SQL Server アプライアンス:Oracle Exadata、Oracle Database Appliance クラウド :AWS、OCI ※他製品多数あり 入社後の流れ 若手:OJTによる実務経験を積みながら、半年~1年後には独力で顧客対応できるレベルを目指します。 即戦力:プロジェクトに参画しチームの一員としてシステム構築や保守運用を行いながら、徐々に対応範囲を拡大していきます。

500~900万円

東京都港区

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Windows

Linux

Unix

CTCテクノロジー株式会社

CTCテクノロジー株式会社

CS26-11_リモートワークあり【東京エリア】ストレージエンジニア/製品保守

データベースエンジニア

500~900万円

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

東京都千代田区

配属部署 テクニカルサポート第2部 仕事についての詳細 【担当業務(お任せしたい職務)】 ・担当技術領域でのサポート業務(問い合わせに対する回答) ・技術検証(機能検証、障害再現検証 など)、ベンダーへのエスカレーション ・社内トレーニング講師 ・技術文書(ナレッジドキュメント)作成と展開 ・他部署支援での構築、保守業務 など 過去の案件事例 ・保守、構築、アカウントサービス実施部署で解決できないシステム障害全般へ介入し解決に導く ・自社での検証や各ベンダーへのエスカレーションによるお客様への迅速な対応で障害解決に導く 主要プロダクト取扱製品 等 ・DELL、EMC、Pure Storage、HPE社製ストレージ製品 など 入社後の流れ 入社後は先輩社員のサポートのもと、社内ルールや業務の流れ、組織のことを学んでいただきます。 OJTによる実務経験を積みながら技術習得し、出来るだけ早く独力で顧客対応や問題解決できるレベルを目指します。 その後、担当製品のサポートエンジニアとして実績を積み上げ、対応範囲を拡大していきます。

CS26-11_リモートワークあり【東京エリア】ストレージエンジニア/製品保守

データベースエンジニア

正社員

配属部署 テクニカルサポート第2部 仕事についての詳細 【担当業務(お任せしたい職務)】 ・担当技術領域でのサポート業務(問い合わせに対する回答) ・技術検証(機能検証、障害再現検証 など)、ベンダーへのエスカレーション ・社内トレーニング講師 ・技術文書(ナレッジドキュメント)作成と展開 ・他部署支援での構築、保守業務 など 過去の案件事例 ・保守、構築、アカウントサービス実施部署で解決できないシステム障害全般へ介入し解決に導く ・自社での検証や各ベンダーへのエスカレーションによるお客様への迅速な対応で障害解決に導く 主要プロダクト取扱製品 等 ・DELL、EMC、Pure Storage、HPE社製ストレージ製品 など 入社後の流れ 入社後は先輩社員のサポートのもと、社内ルールや業務の流れ、組織のことを学んでいただきます。 OJTによる実務経験を積みながら技術習得し、出来るだけ早く独力で顧客対応や問題解決できるレベルを目指します。 その後、担当製品のサポートエンジニアとして実績を積み上げ、対応範囲を拡大していきます。

500~900万円

東京都千代田区

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ

【金融】金融系オープン系基盤エンジニア/基盤リーダ(ITアーキテクト)<990>

データベースエンジニア

550~1,050万円

Apache

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Linux

Windows

Microsoft Azure

正社員

勤務地未定

組織のミッション 本担当(金融高度技術本部)は金融分野横断の技術集約組織として、システム基盤に関する先進的で高難易度な要件を実現するITスペシャリスト集団です。 以下を組織ミッションとしています。 ・技術により金融分野のプロジェクトの成功に貢献する ・先進的な技術ノウハウの蓄積、金融分野内への普及展開により事業拡大に貢献する ハードベンダーのメインフレーム事業撤退などを受け、金融機関等でメインフレームからオープンシステムへのマイグレーション開発や、OSSでの開発、クラウドリフト&シフトの需要が高まっております。 オープン技術の安心・安全な利用を通じて、顧客ビジネスの競争力強化と社会の利便性向上に貢献するため、金融機関等におけるオープンシステム基盤の開発に意欲的に取り組み、ともにリードし、お客様への新たな価値提供に貢献していただきたいと考えています。 オープン化・OSS開発、クラウドリフト&シフトの促進に取り組む意欲のある方や組織ミッションに共感いただける方のご応募をお待ちしております。 職務内容 ・金融機関等(銀行、証券、保険等)への提案・設計・構築プロジェクトにおいて、オープン系基盤リーダ/エンジニアとして参画します ・システム基盤の企画提案にて、新技術を取り込みつつ、システム基盤の広い視点・豊富な知見に基づく提案支援、システムアーキテクチャ設計支援を行います 業務内容例 ・Oracle Databaseを主体としたオープンシステムからPostgreSQL等のオープンソースを主体とした更改案件でシステムアーキテクチャの検討・設計を行う ・ミッションクリティカルシステムのメインフレームからのオープン化プロジェクトにおいて、基盤リーダとして非機能要件に関する設計を行う ・OSS利用推進に向けた開発案件の支援、OSS採用に向けた課題検討 ・パブリッククラウドにおいて高度な非機能要件を満たすためのアーキテクチャ設計、構築 ・IaCやSREの導入によるクラウドネイティブな開発の実現 ・プロジェクト業務や技術検証で培ったノウハウの分野内展開、情報発信 ・各プロジェクトからの技術相談対応(トラブルシューティングなど) など 携わる事業領域 当社金融分野の事業領域全般(銀行、保険、証券、クレジット等) 中小規模システムからミッションクリティカルな大規模システムまで開発規模も様々です。 当チームメンバーが当社経験者採用HPに紹介されておりますので、ぜひご覧ください。 ●金融業界を技術力でリードするーー最先端の追求だけでない、システムのプロとしての“使命” https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1941/

【金融】金融系オープン系基盤エンジニア/基盤リーダ(ITアーキテクト)<990>

データベースエンジニア

正社員

組織のミッション 本担当(金融高度技術本部)は金融分野横断の技術集約組織として、システム基盤に関する先進的で高難易度な要件を実現するITスペシャリスト集団です。 以下を組織ミッションとしています。 ・技術により金融分野のプロジェクトの成功に貢献する ・先進的な技術ノウハウの蓄積、金融分野内への普及展開により事業拡大に貢献する ハードベンダーのメインフレーム事業撤退などを受け、金融機関等でメインフレームからオープンシステムへのマイグレーション開発や、OSSでの開発、クラウドリフト&シフトの需要が高まっております。 オープン技術の安心・安全な利用を通じて、顧客ビジネスの競争力強化と社会の利便性向上に貢献するため、金融機関等におけるオープンシステム基盤の開発に意欲的に取り組み、ともにリードし、お客様への新たな価値提供に貢献していただきたいと考えています。 オープン化・OSS開発、クラウドリフト&シフトの促進に取り組む意欲のある方や組織ミッションに共感いただける方のご応募をお待ちしております。 職務内容 ・金融機関等(銀行、証券、保険等)への提案・設計・構築プロジェクトにおいて、オープン系基盤リーダ/エンジニアとして参画します ・システム基盤の企画提案にて、新技術を取り込みつつ、システム基盤の広い視点・豊富な知見に基づく提案支援、システムアーキテクチャ設計支援を行います 業務内容例 ・Oracle Databaseを主体としたオープンシステムからPostgreSQL等のオープンソースを主体とした更改案件でシステムアーキテクチャの検討・設計を行う ・ミッションクリティカルシステムのメインフレームからのオープン化プロジェクトにおいて、基盤リーダとして非機能要件に関する設計を行う ・OSS利用推進に向けた開発案件の支援、OSS採用に向けた課題検討 ・パブリッククラウドにおいて高度な非機能要件を満たすためのアーキテクチャ設計、構築 ・IaCやSREの導入によるクラウドネイティブな開発の実現 ・プロジェクト業務や技術検証で培ったノウハウの分野内展開、情報発信 ・各プロジェクトからの技術相談対応(トラブルシューティングなど) など 携わる事業領域 当社金融分野の事業領域全般(銀行、保険、証券、クレジット等) 中小規模システムからミッションクリティカルな大規模システムまで開発規模も様々です。 当チームメンバーが当社経験者採用HPに紹介されておりますので、ぜひご覧ください。 ●金融業界を技術力でリードするーー最先端の追求だけでない、システムのプロとしての“使命” https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1941/

550~1,050万円

勤務地未定

Apache

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Linux

Windows

Microsoft Azure

SCSK株式会社

SCSK株式会社

NEW

データエンジニア、データベースエンジニア募集【在宅勤務可】<0429ITIS>

データベースエンジニア

-

AWS

MySQL

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Snowflake

正社員

勤務地未定

●組織について 当部は、AIやクラウド技術を活用して企業のDX推進を支援する部署として、クラウドデータ活用基盤の導入に向けた企画・要件定義・設計・構築から、クラウドデータ活用サービスの企画・開発まで幅広く担っています。また、Oracle Databaseの導入企画・要件定義・設計・構築や、データベース関連サービスの開発にも積極的に取り組み、最新技術を活用した業務効率化・新規ビジネスモデル創出、さらには全社的なDX推進に寄与しています。 多様なバックグラウンドを持つメンバーが集い、生成AIやクラウドネイティブ開発をはじめとした先端技術に強みを持っている点も特徴です。社員一人ひとりが自らの挑戦を主導し、イノベーション創出に向けて知見を高め合う環境が整っており、技術者の育成とサービス品質の向上にも注力しています。 ●組織の業務・事例紹介 当部は、AIとクラウド技術を活用し、企業のDX推進を支援する部署として、クラウドネイティブ開発や生成AIを含む多様なソリューションを提供しています。 AWS、Google Cloud、Snowflake、Oracle Databaseなどの国内外のメガクラウドや先端技術を駆使し、信頼性の高いデータベース環境やデータ分析基盤の設計・構築・運用を通じて、お客様のビジネスニーズに応じた高度なITソリューションを提供します。 また、クラウドサービスを活用したデータ活用基盤の提供を通じ、クラウドDWH構築やダッシュボード開発を推進し、経営判断や業務効率化、新規ビジネスモデル創出を支援します。 部門横断のDX推進やAI人材育成、サービス品質向上にも力を入れており、サービス企画開発・営業企画・プリセールスなど幅広い業務を通じて、多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、企業競争力強化と持続的なデジタル変革に貢献します。 ●職務内容・担当業務 担当いただく業務内容は、データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、お客様のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などになります。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。 データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使してお客様の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っており、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ●役割・ポジション 技術職におけるリーダー候補またはメンバー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ クラウド事業本部 マルチクラウドインテグレーション部

NEW

データエンジニア、データベースエンジニア募集【在宅勤務可】<0429ITIS>

データベースエンジニア

正社員

●組織について 当部は、AIやクラウド技術を活用して企業のDX推進を支援する部署として、クラウドデータ活用基盤の導入に向けた企画・要件定義・設計・構築から、クラウドデータ活用サービスの企画・開発まで幅広く担っています。また、Oracle Databaseの導入企画・要件定義・設計・構築や、データベース関連サービスの開発にも積極的に取り組み、最新技術を活用した業務効率化・新規ビジネスモデル創出、さらには全社的なDX推進に寄与しています。 多様なバックグラウンドを持つメンバーが集い、生成AIやクラウドネイティブ開発をはじめとした先端技術に強みを持っている点も特徴です。社員一人ひとりが自らの挑戦を主導し、イノベーション創出に向けて知見を高め合う環境が整っており、技術者の育成とサービス品質の向上にも注力しています。 ●組織の業務・事例紹介 当部は、AIとクラウド技術を活用し、企業のDX推進を支援する部署として、クラウドネイティブ開発や生成AIを含む多様なソリューションを提供しています。 AWS、Google Cloud、Snowflake、Oracle Databaseなどの国内外のメガクラウドや先端技術を駆使し、信頼性の高いデータベース環境やデータ分析基盤の設計・構築・運用を通じて、お客様のビジネスニーズに応じた高度なITソリューションを提供します。 また、クラウドサービスを活用したデータ活用基盤の提供を通じ、クラウドDWH構築やダッシュボード開発を推進し、経営判断や業務効率化、新規ビジネスモデル創出を支援します。 部門横断のDX推進やAI人材育成、サービス品質向上にも力を入れており、サービス企画開発・営業企画・プリセールスなど幅広い業務を通じて、多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、企業競争力強化と持続的なデジタル変革に貢献します。 ●職務内容・担当業務 担当いただく業務内容は、データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、お客様のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などになります。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。 データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使してお客様の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っており、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ●役割・ポジション 技術職におけるリーダー候補またはメンバー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ クラウド事業本部 マルチクラウドインテグレーション部

-

勤務地未定

AWS

MySQL

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Snowflake

野村證券株式会社

野村證券株式会社

NEW

【IT】クラウド・データベース・エンジニア / Cloud Database Engineer

データベースエンジニア

-

Amazon RDS

GitLab

Elasticsearch

PostgreSQL

Snowflake

AWS Lambda

正社員

勤務地未定

Job/Group Overview: 野村グループは、グローバル金融サービス・グループとして、世界約30の国や地域にネットワークを有しています。 日本のインフォメーション・テクノロジー部門は、25以上の国籍のメンバーが在籍する多様な環境であり、日本のリテール・ウェルスマネジメントビジネス、グローバルホールセール(グローバルマーケッツとインベストメントバンキング)において、テクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更などの業務に従事しています。 野村グループは、充実した福利厚生、トレーニングやスキルアップの機会を提供し、ダイバーシティー、エクイティとインクルージョンの推進、従業員の健康とウェルビーイングを重視しています。 Nomura is a global financial services group with an integrated global network spanning over 30 countries. Japan IT (Information Technology) is a diverse environment with employees of over 25 nationalities, who work on technical support, application development and implementation of system changes for Japan Retail Wealth Management Business and Global Wholesale (Global Markets and Investment Banking). Nomura provides competitive employee benefits, training and upskilling opportunities, and is committed to promoting diversity, equity and inclusion, employee health and well-being. 弊社は、グループと急いでそのサポート構造を強化することために根本的にIT基盤プラットホームを標準化しています。 クラウド・データベース・エンジニア(主にMicrosoft SQL ServerとMySQLについてのしっかりした知識によるAWSで専門)としてミッションクリティカル・データベース・プラットフォームを設計して、建設して、管理するために、我々は探しています。 我々の組織において、我々には世界中で多様な専門知識で基盤建築家とエンジニアがいます。 実力を示すデータベース・エンジニアとして様々なプロジェクト(弊社のプラットホームをハイブリッドクラウド環境に更新、自動的、Infrastructure-as-a-codeに切り替え)、海外の同僚と協力するエンジニアを探しています。 Our firm has embarked the journey to radically standardize IT infrastructure platform for Group and strengthening its support structure in a hurry. We are looking for a Cloud Database Engineer, primarily specialized in AWS with sound knowledge of Microsoft SQL Server and MySQL, to design, build and operate our mission critical Database platform. In our organization, we have infrastructure architects and engineers with diverse expertise across the globe. We are actively looking for individuals who are eager to excel their skills as infrastructure database engineer through not only day-to-day activities but also various strategic projects, such as transforming our platform to a Hybrid Cloud environment, Automation and shifting to Infrastructure-as-a-Code, collaborating with colleagues in overseas. Responsibilities: データベース・サービスのためにスケールブルで強い構築を設計して、実行します。 データベース・サービスのために高可用性、災害回復、バックアップと会計検査の解決を開発します。 クラウド基盤のオートメーションとデータベース配給することため、標準化されたTerraformとCloudFormationモジュールを作成します。 IAM役割、方針、許可境界と資源ベースの方針を発達して管理します。 AWSのログおよび監視ソリューションを実装し、維持管理します。 (CloudTrail、CloudWatch、S3レプリケーション、バケットポリシーを含む) 。 クラウド環境でネットワーク(保安)への固執を確実にします、そして、コンプライアンスは最も練習します。 GitLabでバージョン支配します。 JiraとConfluenceを使用して仕事の流れ、プロセス、設計を文書化します。 変化、事件管理、いろいろな家事メンテナンス作業します。 アプリケーション・チームからの質問と要請を管理して、新たなシステムのビルド-アウト・プロジェクトに関して、データベース設計の上でコンサルティングを提供します。 データ保護解決、匿名化、データベースに暗号化を実現します。 データ移動、テープへのバックアップ、災害回復のためアプリケーション・チームと一部を協力します。 野村グループでの「Follow-The-Sun」モデルでグローバルのエンジニアと共に24x7本番サポートを提供します。 Design and implement scalable, resilient architectures for database services. Develop solutions for high availability, disaster recovery, backups, and auditing for the database services. Create standardized Terraform and CloudFormation modules for the automation of cloud infrastructure and database provisioning. Develop and manage IAM roles, policies, permissions boundaries, and resource-based policies. Implement and maintain AWS logging and monitoring solutions, including CloudTrail, CloudWatch, S3 replication, and bucket policies. Ensure adherence to networking, security, and compliance best practices in cloud environments. Utilize GitLab Enterprise for version control, adhering to best practices. Document designs, processes, and workflows using Jira and Confluence. Changes and Incident Management and Perform various house-keeping maintenance tasks. Manage inquiries and requests from Application teams or provide consultancy on Database design on new systems build-out projects. Implement Data protection solutions, anonymization, and database level encryption. Assists Application teams for Data migration, Backup to Tape, and Recovery process part of disaster recovery. Provide Production support in 24x7, partnering with engineers globally in Follow-The-Sun Model.

NEW

【IT】クラウド・データベース・エンジニア / Cloud Database Engineer

データベースエンジニア

正社員

Job/Group Overview: 野村グループは、グローバル金融サービス・グループとして、世界約30の国や地域にネットワークを有しています。 日本のインフォメーション・テクノロジー部門は、25以上の国籍のメンバーが在籍する多様な環境であり、日本のリテール・ウェルスマネジメントビジネス、グローバルホールセール(グローバルマーケッツとインベストメントバンキング)において、テクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更などの業務に従事しています。 野村グループは、充実した福利厚生、トレーニングやスキルアップの機会を提供し、ダイバーシティー、エクイティとインクルージョンの推進、従業員の健康とウェルビーイングを重視しています。 Nomura is a global financial services group with an integrated global network spanning over 30 countries. Japan IT (Information Technology) is a diverse environment with employees of over 25 nationalities, who work on technical support, application development and implementation of system changes for Japan Retail Wealth Management Business and Global Wholesale (Global Markets and Investment Banking). Nomura provides competitive employee benefits, training and upskilling opportunities, and is committed to promoting diversity, equity and inclusion, employee health and well-being. 弊社は、グループと急いでそのサポート構造を強化することために根本的にIT基盤プラットホームを標準化しています。 クラウド・データベース・エンジニア(主にMicrosoft SQL ServerとMySQLについてのしっかりした知識によるAWSで専門)としてミッションクリティカル・データベース・プラットフォームを設計して、建設して、管理するために、我々は探しています。 我々の組織において、我々には世界中で多様な専門知識で基盤建築家とエンジニアがいます。 実力を示すデータベース・エンジニアとして様々なプロジェクト(弊社のプラットホームをハイブリッドクラウド環境に更新、自動的、Infrastructure-as-a-codeに切り替え)、海外の同僚と協力するエンジニアを探しています。 Our firm has embarked the journey to radically standardize IT infrastructure platform for Group and strengthening its support structure in a hurry. We are looking for a Cloud Database Engineer, primarily specialized in AWS with sound knowledge of Microsoft SQL Server and MySQL, to design, build and operate our mission critical Database platform. In our organization, we have infrastructure architects and engineers with diverse expertise across the globe. We are actively looking for individuals who are eager to excel their skills as infrastructure database engineer through not only day-to-day activities but also various strategic projects, such as transforming our platform to a Hybrid Cloud environment, Automation and shifting to Infrastructure-as-a-Code, collaborating with colleagues in overseas. Responsibilities: データベース・サービスのためにスケールブルで強い構築を設計して、実行します。 データベース・サービスのために高可用性、災害回復、バックアップと会計検査の解決を開発します。 クラウド基盤のオートメーションとデータベース配給することため、標準化されたTerraformとCloudFormationモジュールを作成します。 IAM役割、方針、許可境界と資源ベースの方針を発達して管理します。 AWSのログおよび監視ソリューションを実装し、維持管理します。 (CloudTrail、CloudWatch、S3レプリケーション、バケットポリシーを含む) 。 クラウド環境でネットワーク(保安)への固執を確実にします、そして、コンプライアンスは最も練習します。 GitLabでバージョン支配します。 JiraとConfluenceを使用して仕事の流れ、プロセス、設計を文書化します。 変化、事件管理、いろいろな家事メンテナンス作業します。 アプリケーション・チームからの質問と要請を管理して、新たなシステムのビルド-アウト・プロジェクトに関して、データベース設計の上でコンサルティングを提供します。 データ保護解決、匿名化、データベースに暗号化を実現します。 データ移動、テープへのバックアップ、災害回復のためアプリケーション・チームと一部を協力します。 野村グループでの「Follow-The-Sun」モデルでグローバルのエンジニアと共に24x7本番サポートを提供します。 Design and implement scalable, resilient architectures for database services. Develop solutions for high availability, disaster recovery, backups, and auditing for the database services. Create standardized Terraform and CloudFormation modules for the automation of cloud infrastructure and database provisioning. Develop and manage IAM roles, policies, permissions boundaries, and resource-based policies. Implement and maintain AWS logging and monitoring solutions, including CloudTrail, CloudWatch, S3 replication, and bucket policies. Ensure adherence to networking, security, and compliance best practices in cloud environments. Utilize GitLab Enterprise for version control, adhering to best practices. Document designs, processes, and workflows using Jira and Confluence. Changes and Incident Management and Perform various house-keeping maintenance tasks. Manage inquiries and requests from Application teams or provide consultancy on Database design on new systems build-out projects. Implement Data protection solutions, anonymization, and database level encryption. Assists Application teams for Data migration, Backup to Tape, and Recovery process part of disaster recovery. Provide Production support in 24x7, partnering with engineers globally in Follow-The-Sun Model.

-

勤務地未定

Amazon RDS

GitLab

Elasticsearch

PostgreSQL

Snowflake

AWS Lambda

GO株式会社

GO株式会社

DBRE_技術戦略部

データベースエンジニア

900~1,200万円

Redis

Laravel

Terraform

AWS

MySQL

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

東京都港区

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

DBRE_技術戦略部

データベースエンジニア

正社員

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

900~1,200万円

東京都港区

Redis

Laravel

Terraform

AWS

MySQL

Google Cloud Platform(GCP)

レバレジーズ株式会社

レバレジーズ株式会社

システム本部/渋谷/開発/データエンジニア

データベースエンジニア

-

AWS

PyTorch

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Sketch

正社員

東京都渋谷区

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

システム本部/渋谷/開発/データエンジニア

データベースエンジニア

正社員

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

-

東京都渋谷区

AWS

PyTorch

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Sketch

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パーソルクロステクノロジー株式会社

パーソルクロステクノロジー株式会社

DX456【首都圏/DX】ハイ/データアーキテクト

データベースエンジニア

600~1,200万円

Spark

Docker

Java

Snowflake

Microsoft Azure

Kaggle

正社員

東京都新宿区

●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

DX456【首都圏/DX】ハイ/データアーキテクト

データベースエンジニア

正社員

●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

600~1,200万円

東京都新宿区

Spark

Docker

Java

Snowflake

Microsoft Azure

Kaggle

パーソルクロステクノロジー株式会社

パーソルクロステクノロジー株式会社

株式会社カカクコム

株式会社カカクコム

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データベースエンジニア

700万円~

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

正社員

東京都渋谷区

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データベースエンジニア

正社員

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

700万円~

東京都渋谷区

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

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