MLopsエンジニア(PostgreSQL)の求人・転職情報

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

日本ビジネスシステムズ株式会社

お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。 データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。 BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。 分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ・AWS、オンプレミスでの Hadoop、Snowflake などを使ったデータパイプラインの実装 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 <プロジェクト事例> ・大手総合商社:BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド:在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー:社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社:各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発

株式会社CARTA HOLDINGS

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

株式会社本田技術研究所

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

株式会社ABEJA

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社メドレー

●事業横断データ基盤の設計・運用 ・複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築 ・事業横断で活用できるデータ基盤の構築 ・各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用 ●データパイプラインの構築・最適化 ・各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用 ・クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行 ・dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・ 監視 ●分析基盤・セマンティックレイヤーの整備 ・ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築 ・具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します ●データガバナンス・セキュリティ強化 ・医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します ・具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します ・全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します ・データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します ●データ基盤の戦略企画・最新技術対応 ・データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行 ・ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築 ・社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード ・データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。 ●主な技術スタック ・DWH: BigQuery ・ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt ・BI: Looker Studio ・DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

テイラー株式会社

本ポジションの役割 本ポジションでは最新のAI技術を活用し、業務効率化や開発支援ツールの設計・開発を担当します。主に、大規模言語モデル(LLM)やAI支援ツール(Devin、GitHub Copilot Workspace など)の導入・活用を検討し、エンジニアリングの生産性向上に貢献する役割を担っていただきます。 具体的な職務内容 ●AIを活用した開発支援ツールの設計・開発・導入 ●Devin、GitHub Copilot Workspace などの導入検討と最適な運用設計 ●LLMなどの最新AI技術のリサーチ・評価・実装 ●社内エンジニアがAIツールを活用しやすい環境の構築と推進 ●APIやクラウドサービスを活用したAIツールの統合・開発 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, Rust ・そのほか GitHub Copilot

株式会社グリッド

# 募集ポジション 私たちは、AI技術を活用して社会インフラの巨大な課題を解決するテックカンパニーです。 今回、単なる設計・開発者としてではなく、プロジェクトの心臓部として、最先端のAIがもたらす価値を現実のシステムへと昇華させる、その全工程をリードしていただけるシニア開発エンジニアを募集します。 AIモデルを「作る」のはデータサイエンティストの役割。 あなたにお任せしたいのは、そのAIを「どう使うか」を定義し、顧客、そして社会にとって本当に価値あるシステムを創り上げることです。 これまでのご経験と技術的な知見を武器に、プロジェクトの成功を自らの手でデザインできる、挑戦と成長に満ちたポジションです。 ## 業務内容 <具体的な業務内容> ●顧客との対話を通じた本質的な課題発見と要件定義 ●システム全体のアーキテクチャ設計、技術選定、実現可能性の検証 ●データサイエンティストと連携し、AIの価値を最大化する要件・仕様への落とし込み ●開発ロードマップの策定と進行管理(WBS、リソース、マイルストーン、QCD管理) ●顧客との合意形成の推進(優先度・納期・品質)と変更管理(評価、再見積、契約調整) ●チームメンバー(若手・ベテラン)のソースコードレビューや技術的指導 <私たちが社会に提供してきた価値(開発実績例)> ●大手石油メーカー/大手船舶会社向け:大型貨物船舶の運行計画自動立案システム ●主要電力会社向け:発電計画最適化システム ●主要高速道路管理会社向け:高速道路渋滞予測システム ●大手メーカー向け:需要予測/生産計画自動立案システム ●自社SaaSプラットフォーム:ReNom Appsの企画・設計・開発(https://gridpredict.jp/service/industrysaas) ●開発環境 ・言語:TypeScript(React)、Python、SQL ・インフラ:AWS(ECS/ECR, EC2, RDS(MySQL/PostgreSQL)など) ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・その他:Git、Docker

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

株式会社ギブリー

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/

株式会社JDSC

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

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> ●コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています ●フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています ●個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:[AIソリューションプラットフォームの紹介](https://engineers.safie.link/entry/20241225/ai_solution_platform) 具体的な業務内容 AIソリューションプラットフォームの開発 画像‧動画の解析システムの設計および開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

アジアクエスト株式会社

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。