システムアーキテクト(Python)の求人・転職情報

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

株式会社ACES

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

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

・データ基盤構築のシステムアーキテクチャ設計 ・データ基盤構築・データ利活用についての提案支援、技術調査 ・データ基盤構築・データ利活用についての提案支援、技術調査 ・データ基盤構築のプロジェクト管理・成果物レビュー ・データ基盤のデータ利活用支援・保守・改善 ・Python、Java等のプログラミングを伴う開発経験

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

成長市場であるAI分野において、大規模なプロジェクトを牽引し、チームメンバーと共にビジネスへのインパクトを生み出すAIアルゴリズムの開発やシステム開発をリードする役割を担っていただきます。 ●主な業務 ・クライアントの課題解決に向けて、AIエンジニアと協力し、統計学や機械学習手法を活用したAIアルゴリズムの調査、設計、実装、評価を行う ・開発したAIアルゴリズムを活用し、AIシステムの構想策定・設計・開発・運用をチームとともに推進 ・プロジェクト管理を通じて進捗をリードし、ビジネス価値の最大化と成果創出を支援 ●開発環境 ・使用言語 　Python ・クラウド/オンプレミス 　クラウド：AWS、GCP、Azure 　オンプレミス：自社サーバー ・バージョン管理 Git (GitHub) ・CI/CD 　Github Actions ・インフラ 　コンテナ：Docker 　インフラ構成管理：Terraform、AWS CDK ・ドキュメント管理 　Google Drive ・コミュニケーションツール 　Slack

ランスタッド株式会社

<クラウド導入計画支援> システム構成検討・セキュリティ策定・運用モデル策定・移行計画立案などの初期フェーズにおける、クラウド導入計画を支援します。 <クラウドインテグレーション> AWS/Azure/GCPを活用するために必要な基本設計から、サーバ及びネットワークを含めたシステムの構築、監視設定までを実施します <クラウド移行> オンプレミスからクラウド環境移行時の「基盤変更の課題」「移行手段の課題」「設計/作業の課題」を解決し、システム移行を支援します <テックリード> クラウド技術のテックリードとして、特定プロジェクトに限定することなく、部門全体のクラウド案件の課題解決をリードしていただきます 【プロジェクト事例】 ●AWS/Azure/GCPなどを利用したクラウドデザイン・クラウドエンジニア技術支援 ●Kubernetes/Docker/Serverlessなどを利用したフルスタックエンジニア技術支援 ●Ansible/Terraform/CloudFormation/Python/Jenkinsなど利用した自動化 ●コード化技術支援 ・仮想化及びWindows/Linuxサーバー設計・構築・維持管理技術支援 ●オンプレミスからクラウド(AWS/Azure)へのリフト&シフト技術支援 …など 【配属部署】 参画するプロジェクトは、希望とスキルを考慮しアサインします。1プロジェクトにつき3～10名程で、チームを組んで対応します。 期間は最低でも半年～1年以上となります。

株式会社くすりの窓口

・担当チームの設計・実装をリードし、生産性・品質に責任を持ち、技術課題抽出・対応方針立案と実行までをリードする ・サービス開発に必要なアーキテクチャ設計および実装・開発チームにおける技術的リード ・適切な技術の選択・最適な設計と実装 ・担当チームの技術的なレビュー・指導を行う ・開発環境の整備や開発プロセスなどの改善による生産性向上 ・リリースの立ち合い/リリース後のテスト ・ログを用いた確認や調査(速度改善や機能の動作テスト) 【開発環境】 言語:PHP7.X / php5.X(CakePHP、FuelPHP、Laravel) / Javascript / jQuery / HTML5 / CSS3 / python ※担当プロダクトによってフレームワークが変わります サーバ:AWS(EC2/S3/lambda等)　DB:MySQL / DynamoDB / Redis Elastic search / varnish(キャッシュ) / jenkins / Capistrano バージョン管理:GitHub / bitbucket / AWS code commit プロジェクト管理: Redmine / Backlog コミュニケーションツール:outlook / slack / teams 【開発の流れ】 アジャイル形式での開発スタイルとなっております。週次の定例や案件ごとの定例で進捗や問題点などを共有。 slackやハドルMTGを用いた画面共有で都度相談し、案件を進めています。 スプリント周期は案件ごとに不定期となっておりエンジニアメンバーが暫定見積もりしたものをWBS化し直近約2か月間のリリース曜日を決定します。 開発案件の6割がUIの改修も発生するものとなり、テンプレートの改修とサーバサイドの処理を合わせて改修/実装をする案件になるので デザイナー/コーダーとはほぼすべての案件で連携をとっていきます。