時短勤務可 システムアーキテクトの求人・転職情報

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

バッテリーマネジメントシステムの企画・設計・開発に必要な要素技術の発掘、原理検証 −業務例(ご経験に応じて内容相談させていただきます)− ・BMSのシステムアーキテクチャ設計の課題を解決する要素技術の抽出(セル構成、電圧・電流・温度計測構成、冗長性設計 等) ・BMS ICを活用したバッテリー制御ロジック設計の課題を解決する要素技術の抽出(SOC/SOH推定、セルバランス、フェイルセーフ設計) ・パワーエレクトロニクス機器との協調制御・インターフェース設計 ・MILS/実機評価による制御検証、課題抽出 ●具体的な業務内容 xEV向けバッテリーマネジメントシステム(BMS)やパワーエレクトロニクス機器(電力変換機器)の企画・設計・試作、およびバッテリーマネジメントシステムに関する要素技術開発の発掘・原理検証などの開発業務を、経験とスキルに応じてお任せします。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

市場の動向や顧客ニーズを捉え、新たなモビリティサービスのコンセプトやUXビジョンを描き、そのアイデアを実現するために必要な要件整理や仕様の具体化から、車両全体を視野に入れたシステム設計までを担っていただきます。 ●具体的な業務内容 ・市場ニーズを踏まえたサービスコンセプト/UXコンセプトの立案、および具現化に向けた仕様策定 ・車両システム全体の観点での要件定義とシステム設計 ・顧客や社外パートナーとも連携したPoC(概念実証)の推進 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

自動運転・MaaS・SDVなど次世代モビリティを見据えた車載サービスの企画・開発・推進をご担当いただきます ナビゲーション技術の各レイヤーを横断しながら、社内外の多様なチームと連携し、グローバルOEM向けの新規車載サービスを中心となって立ち上げ・推進していただきます ●具体的な業務内容 開発チームの一員として、既存の車載サービス基盤を土台に、新機能・新サービスの設計・実装・評価を一気通貫で担っていただくポジションです。チームは車載ソフト・地図・クラウドを横断するクロスドメイン構成で、入社後は周囲のメンバーがしっかりサポートします。 具体的には: 車線レベルの測位・案内・地図描画に関わるソフトウェア開発 地図データプロバイダー・グローバルOEM・社内チームとの技術連携・仕様調整 新技術の調査・PoC実施・アーキテクチャ設計(AI活用も視野に) 使用言語・開発環境:C++、Python他 ●業務での英語使用 メール/時々ある 資料・文書読解/時々ある 電話会議・商談/ほとんどない 駐在/経験・志向に応じて要相談 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

●職務概要 15,000社以上に導入され市場訴求力のあるIIJサービスを活用したシステムインテグレーション・ソリューションにおける企画・開発・導入におけるマネージメントと推進を担当いただきます。 ●特徴 市場リサーチやアーキテクチャデザイン、ビジネスモデル検討やフィージビリティスタディなどを通じた企画フェーズから、社内外のステークホルダと協調し、業界トップクラスのお客様へのプリセールスを行う提案フェーズ、実際のソリューション導入におけるQCD管理などを行う実行フェーズまで広くご活躍頂けるフィールドになっております。 大きい裁量の中で、新しい領域や技術など様々なことにチャレンジする事を推奨しています。 ●ステップアップ 様々なソリューション開発、導入案件への対応を通し、より裁量を広げた大規模案件のITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、データエンジニア等へのステップアップが可能です。 ●具体的な業務 ・ソリューション企画 ・製品選定、調査 ・ベンダー選定、調査 ・システムアーキテクチャの検討 ・顧客への業務改善提案、プリセールス支援 ・ソリューション開発におけるディレクション ・プロジェクト管理(QCD、ベンダー) ・開発(要件定義～総合テスト)、運用、移行 ●注力分野 ・モダナイゼーション ・データドリブン ・認証/認可の統合管理 ・生成AIを活用した顧客データ活用 ・Microsoft Powerシリーズによる業務効率化 ・その他新規領域への挑戦 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でも比較的規模の大きいサービスにおける、要件定義、設計をメインにリリースまでトータルに関わっていただきます。 【業務詳細】 サービスの開発における要件定義、システム設計、移行設計、運用設計などの各種設計。特に比較的大規模なプロジェクトでは複雑度の高い要件や既存システム・外部サービスとの連携があるため、エンジニアのメンバーと連携しながら先方担当者とのテクニカルコミュニケーション、PMの技術的なサポートを担っていただきます。 - 高いシステム要求を満たすための実現方法、アーキテクチャ、体制の検討と提案 - 複雑度の高い要件、仕様の設計への落とし込みや仕様の調整 - 連携が必要な他システムのステークホルダーとのテクニカルコミュニケーション - サービスをグロースさせるためのデータ分析基盤の設計など 【プロジェクト事例】 ●Web3ウォレット、NFT管理アプリ AWS Nitro Enclavesや、Passkeyを導入した、ノンカストディアルウォレットの開発。金融庁とのやりとりもあり。 ●航空会社会員アプリ 約150万ユーザーが使用するアプリ。モジュラーモノリスを採用し、機能間を疎結合に保ちメンテナンス性を高めた開発。 ●人材システム 総レコード数62億。60億のデータを持つ機能はマイクロサービス化し、大量データを保持する機能が落ちてもサービス継続できるようにアーキテクチャを設計。

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

自社、他社クラウドサービスの顧客向け導入支援、環境構築を行うエンジニアの募集です。 【入社後すぐにお任せしたい業務】 ●クラウド導入提案、プロジェクトへの参画 クラウド導入プロジェクト(提案～導入)への参画。案件の種類としては、既存オンプレ環境からの移行案件と、IIJの業務ソフトウェア開発部隊(EPS2)と連携したクラウド導入案件とがあります。採用するクラウドサービスは案件の性質や顧客からの指定によって選定します。(IIJ GIO/AWS/Azure/GCP) 【将来的にお任せしたい業務】 ●クラウドソリューション開発、マネージドサービス開発 IIJのネットワークサービスと各パブリッククラウドを組合せた独自クラウドソリューションや、IIJが有する運用管理基盤を活用したマネージドクラウドサービス開発のリード役となることを期待します。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

システムアーキテクト ディレクター業務をお任せいたします。 顧客の課題解決を目的とした最適な技術選定、提案、設計活動を包括した、企画推進業務担っていただきます。 ゆくゆくは、M365関連やゼロトラストの分野を中心に、機能要件・非機能要件を明確化し、顧客における業務改革を実践していただきます。 ●担当業界 メーカー、流通、メディア、通信キャリア、サービス、官公庁(中央省庁・自治体・文教)、金融(銀行・保険・証券)etc 地場の大手企業様や自治体様との取引実績も多数ありますので、ITを通して中四国エリアの発展に貢献したい」という想いをお持ちの方のご応募をお待ちしております。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

AI技術を活用した次世代モビリティプラットフォームにおいて、クラウド・エッジ(車載/IoT)を横断するアーキテクチャの構想から設計、実装方針策定までを一気通貫で担っていただきます。 最初は中核領域の設計レビュー/意思決定支援から入り、段階的に設計標準の策定・展開まで拡張させていくことで、マイクロサービス構成・責務分割・AI配置に関する重要な設計判断をリードする立場として、知能化サービスPFの中核を形にしていただきます。 ●具体的な業務内容 AI技術を活用した次世代モビリティプラットフォームにおいて、クラウド・エッジ(車載/IoT)を横断したアーキテクチャ設計・技術のリードを担当いただくとともに、マイクロサービス/API/イベント設計および実装リードを、以下のような流れで知能化チームのメンバとともに推進いただきます ●クラウド～エッジ(車載/IoT)を含む全体アーキテクチャ設計 ●マイクロサービス/API/イベント設計(責務分割・IF設計)と実装方針リード ●AI配置設計(推論配置) ●セキュリティ・信頼性・可観測性を含む非機能設計 ●技術的合意形成(社内外)/設計レビュー・育成支援 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

業務内容 食べログにおけるユーザー価値提供の最前線で、Webサービスの開発全般(要件定義〜設計〜開発〜運用)を一貫して担当いただきます。 大規模な予約システムや業務DXの推進に貢献することが期待され、技術的な判断と実行を主導しつつ、自ら手を動かして開発を推進することで、チーム全体の生産性最大化を目指します。 【コア業務】 ・『食べログ』の開発におけるプロジェクト推進 ・ビジネスサイドと連携した要件定義、優先順位調整、複数部門との調整 ・スループットを最大化するチームビルディング ・システムを動かし続けるための技術的な判断と実行 ・体制やシステムの理想を描き、実現する取り組み 【主な開発領域】 ・ユーザー向け機能の開発(口コミ、ネット予約、UI/UX改善など) ・飲食店向け機能の開発(予約管理システム「食べログノート」、モバイルオーダー、DX支援など) ・ビジネス成長を支える機能の開発(アライアンス、営業支援、広告など) 【所属部門】 食べログ 開発本部(ユーザー向け機能開発、飲食店向け機能開発など、いずれかの開発領域) 【ミッション】 月間約9,600万人利用の『食べログ』におけるユーザー価値提供の最前線で、チームの目的達成のためにコミュニケーションの最適化とスループットの最大化を目指します。 そして、大規模かつ長期運用のシステムに関する知見を蓄積し、システムの持続的な稼働に向けた技術的な判断と実行を進めていただきます。 【開発スタイルとチーム体制】 食べログでは、職能横断で構成されるプロジェクトチームが開発のライフサイクル全体に責任を持つマトリクス型組織を導入しています。 ・エンジニア、企画、デザイナーを一つのプロジェクトとして構成し、ワンチームとなって仕事を進めます。 ・ひとりのエンジニアで要件定義からリリースまで一任される形で仕事を進めていくため、エンジニア観点での提案や企画段階からの関与も積極的に行える環境です。 ・社内勉強会や技術ノウハウの共有を通して、技術力の研鑽ができる体制が整っています。 【開発環境】 ・サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: JavaScript（ES5/ES6, jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中） ・データベース: MySQL ・ソースコード管理: Git, GitHub ・AI支援ツール: Claude Code（AIエージェント型開発ツール）, Devin（自律型AIソフトウェアエンジニア）, Dify（AIプラットフォーム） ・開発支援ツール:  Google Workspace, Slack, Asana, Miro, Qiita Team, CircleCI ・データ基盤：GCP BigQuery, Tableau ※グループウェアを［[Google WorkspaceとSlackへ全面移行](https://corporate.kakaku.com/news/20250724)］し、AIを活用した開発環境を整備しています。

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom