機械学習・データ活用 LinuxのITエンジニア求人・転職情報

●事業概要 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る0.3%前後で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2025年9⽉期決算説明資料より 参考:[会社紹介資料](https://speakerdeck.com/hennge/company-introduction) ●具体的な業務内容 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを扱う、データ管理基盤の設計・改良・運用が主な業務です。 AWS 上のデータパイプラインやデータベースの最適化、ETL プロセスの設計・開発を通じて、ビジネスの意思決定を支える情報インフラを構築します。 データクレンジングやフォーマット変換など、地道な作業も含まれますが、これらはデータ活用の精度を左右する重要なプロセスです。 ●具体的なプロジェクト例 HENNGE One の新サービスや新機能の効果測定を行うため、新しい機能のリリースに合わせて取得されるデータ集計のプロセス策定を行う ビジネス部門のマネージャーと連携しながら、既存顧客のサービス利用状況分析のために必要なデータの定義を行うことで、販売戦略の意思決定を支援する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 データエンジニアとして、HENNGE One のデータ管理基盤の全体に責任を持って取り組んでいただきます。 ETL プロセスの設計・開発はもちろん、データパイプラインのアーキテクチャ改良、AWS リソースの最適な運用方法の提案と実行まで、大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、データ活用の新たな可能性を切り開き、ビジネスの成長を加速させることができます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

世界トップクラスの半導体製造・検査製品から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 本ポジションでは、開発業務にも関わりながら、チームマネジメントおよびプロジェクト推進を担っていただきます。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューション開発(設計・開発・評価) ・プロジェクトの進捗管理、課題管理、関係部門との調整 ・チームメンバーの育成、レビュー、業務支援 ・顧客課題の理解とソリューションへの落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※役割・責任範囲はご経験に応じて段階的にお任せします。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、開発に携わりながらチームをマネジメントし、プロジェクトを推進していただく課長候補ポジションです。 技術と事業の両面から意思決定に関わり、組織やプロジェクトに影響を与えていくことが期待されます。 開発方針や進め方についても主体的に意思決定いただけます。 入社後は、業務状況やご志向を踏まえ、役割や期待値を丁寧にすり合わせながら進めていきます。 チーム規模やプロジェクト範囲についても、ご経験に応じて無理のない範囲から段階的に広げていきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

世界トップクラスの半導体製造・検査装置から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 当社の半導体製造・検査装置から得られるデータを活用し、これまでのご経験を活かしながら、チームの一員として設計・開発を担っていただくポジションです。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューションシステムの設計・開発・評価 ・データ管理・解析システム(DB、アプリケーション)の開発 ・チーム内での設計・実装・レビューへの参画 ・顧客課題に対するソリューションの理解および機能への落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※将来的には、プロジェクト内でのリードや後輩育成にも関わっていただくことを期待しています。 ※役割はご経験や志向に応じて段階的に広げていただきます。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、担当者として開発を担いながら、将来的に主任・リーダーとしてチームを支える役割を担っていただくことを期待する人材の採用です。 リーダー経験がない方でも、開発業務を通じて段階的に役割を広げていけるポジションです。小規模なタスクやチーム単位でのリード役を担いながら、経験を積んでいただきます。 技術力を活かしながらチームに影響を与えていくポジションであり、必ずしも早期にマネジメントを担う必要はありません。 入社後は、業務を通じて役割をすり合わせながらキャリアを形成していきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

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

【概要】 パーク24グループは、駐車場「タイムズ」、カーシェアリングサービス「タイムズカー」、決済サービスなどを展開し、移動を支える社会インフラ企業として成長を続けています。 本ポジションでは、法人向けサービスおよびパートナー企業向けプラットフォームのPL/PMとして、企画構想から要件定義、開発、リリースまでを一貫してリードいただきます。 単なるシステム開発ではなく、事業部門とともに新サービスの立案や事業成長に直接関与できることが特徴です。 数多くの顧客接点やデータを活用しながら、新たな価値創出に挑戦していただきます。 タイムズの法人向けサービスを支える基幹システムから、新たなBtoBプラットフォームまで幅広く担当し、事業成長に直結するプロジェクトをリードしていただきます。 駐車場、カーシェア、決済など複数事業のデータ・サービスが連携する環境で、事業横断的なシステム開発に携わることができます。 【詳細】 ●事業・サービス企画への参画 ・事業戦略やサービス構想の段階から参画 ・ビジネス課題の整理とシステム化構想の立案や、サービス価値向上に向けた改善施策の企画・推進 ●プロジェクトマネジメント ・システム企画、要件定義、設計、開発、テスト、リリースまでのプロジェクト推進 ・開発ベンダー、ビジネスパートナーを含む10名規模前後のプロジェクトマネジメント ・進捗/品質/コスト/リスク等の管理や、関係部署/ステークホルダー等との調整 ●システム・サービス開発 ・法人向けWebサービスやアプリケーションの企画及び開発(加盟店向けサービス、オーダー管理、決済サービスなど) ・顧客管理システムや業務管理システムの開発と改善 ・データ活用を支える基盤システムの企画や開発 ・新規プラットフォーム事業における戦略システムの立ち上げと展開 ●データ活用・技術推進 ・システムデータの管理と活用方針の策定、データ定義や利活用の検討 ・新技術や業界トレンドの調査及び導入検討 【技術環境】 ・インフラ:AWS、自社クラウド環境 ・言語:Java ・フレームワーク:Spring Boot ・DB:Oracle ・構成管理:Git ・CI/CD:Jenkins ・コンテナ:Docker ・その他:REST API連携 ※プロジェクトにより異なります 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

要件定義から完成まで一貫して担当/エンドユーザーとやり取りあり/特注開発/色々な業界の幅広い案件を担当できる/エンジニアとして大きくスキルアップが可能 ●担当業務:上流工程(ヒアリング、企画/提案、見積もり)から、下流工程(ソフト/ハード設計、検証、納入)まで一式 ●機能:コントローラ/カメラ/照明 ●担当製品:寸法計測、3D認識、AIシステムなど ●その他業務:撮像実験、アルゴリズム検討/検証 【実績例】 ●溶接位置検査・車のシート検査 ●基板実装関連・はんだ不良検査・実装検査など ソフト開発環境 ┗OS:Windows、Linux ┗開発言語:C#、C/C++、Python ┗画像処理ライブラリ:HALCON、AIL(旧MIL)、OpenCV ┗AIライブラリ:TensorFlow、PyTorch、scikit-learn ・ハード開発:I/F回路設計など(業務の割合としては全体の2割程度です) ※徐々にお任せする業務の範囲を広げます

データサイエンティストとして、深層学習技術を活用したAIソリューションの開発業務を担当していただきます。 主に、自然言語処理(NLP)、画像生成・認識、音声認識、強化学習、ロボット関連などのプロジェクトに携わり、様々なモデルの構築・学習・最適化を中心に実装業務を行います。 また、シニアデータサイエンティストやプロジェクトメンバーと協力しながら、最新の研究動向をキャッチアップし、モデルの精度向上や実運用に向けた改善にも取り組んでいただきます。 中長期的には、プロジェクトマネジメントやクライアントとの連携にも関与し、AI開発全体をリードできるよう成長していただくポジションです。 ●業務内容詳細 ・適宜クライアント企業とのヒアリングを通じた課題の抽出 ・AIモデルやアルゴリズムの設計/開発/最適化 ・継続的な運用と改善 ・クライアントとのビジネスコミュニケーション ・最新AI技術のキャッチアップと適用 ・インターンメンバーのマネジメント/育成におけるPMのサポート ●配属組織の概要 共同研究チームに所属いただきます。 当該組織には、下記3つのチームがあり、連携しながらプロジェクトを推進しています。 ①AIコンサル(営業担当) ②データサイエンス ※今回お声がけしているポジション ③MLシステム開発 ●役割 ①AIコンサル(営業担当) 日本を代表する大手企業の経営陣からお預かりする抽象的なテーマに対して、AIコンサルタントが技術的な知見・データ分析結果を基にしたクライアントの課題を整理・見直しを行います。 主に、バックグラウンドとしては戦略コンサル出身のメンバーが在籍しています。 技術的な知見という側面で、クライアントの課題整理からデータサイエンティストメンバーも商談同席することも多いです。 ②データサイエンス(デリバリー) ※今回お声がけしているポジション 案件成立後、シニアデータサイエンティストがPMとして手法調査/論文リサーチ〜モデル開発〜PoCまで主導します。 シニアデータサイエンティストは、PMとして、常時2～3案件を担当しております。 シニアデータサイエンティストのもと、データサイエンティストメンバーと松尾研の講義修了優秀生から抜擢されたインターン生と共に5名前後のチームを組みながらプロジェクトを進めていくことが多いです。 半年〜1年、場合によっては数年単位など、さまざまなスパンでクライアントへの価値を実装していきます(スコープを変え更新することも多い)。 ③MLシステム開発 プロジェクトによっては、プロダクト開発まで実装するケースもあり、AIモデルを活用したシステム開発〜テスト、納品まで主導します。

TWOSTONE&Sonsは「BREAK THE RULES(不合理な常識をぶっ壊す)」を経営ビジョンに掲げ、「テクノロジー×HR」をテーマに、ITエンジニアに特化した事業を主軸に展開をしております。 ●部門概要 IT系のフリーランスエンジニア、デザイナー(個人事業主)専門のエージェントサービスであるMidworks事業部、IT/WEBのエンジニア職種にスコープを絞り、より専門性の高い転職・採用支援を行っているTechStars事業部、企業向けWebマーケティングコンサルサービスを提供しているMedia事業部、これらの事業部を支える経営戦略本部、私たちプロダクト室の業務はこの経営戦略本部に属し、各事業部のビジネスを多角的にバックアップする戦略的システムの企画から設計、構築、運用を担う部門となっております。 ●職種概要 経営戦略本部配下のプロダクト室にて、各事業部のビジネスを多角的にバックアップする戦略的システムの企画〜設計〜構築〜運用を担うシステムエンジニアポジションです。 ●具体的な業務内容 ・自社サービスのシステム構築 ・バックオフィスシステム構築 ・全社横断的ビッグデータ環境の構築 ・構築した各システムの運用保守と最適化 ・PoCによる新技術の検証と実践投入　　　　　…など ●案件例 自社サービス/Web領域:新機能開発、既存機能改善、パフォーマンス改善、運用最適化 業務効率化領域:業務フローの見直し、システム化・自動化、運用設計、改善サイクルの定着 データ基盤領域:データの収集・蓄積・活用のための環境整備、運用設計 PoC領域:新技術の検証→価値検証→運用・本番投入までの推進 ●現在進行しているPJT例 ①業務効率化PJT: 各部門の業務フローを整理し、改善・自動化・システム化までを推進 ②AIの既存システムへの導入PJT: 既存業務システムのフローにAIを組み込み、導入設計〜運用までを推進(高効率な組み込み・定着がテーマ) ③Web関連PJT: Webサービス/Webサイトの機能改善、新規施策の実装、運用最適化 ※新規プロダクトに関して開発者が様々な企画を実施し、KPI等の設定から予算獲得まで入り込むこともございます。 【開発環境】 ●開発言語:Java/.NET/PHP/Ruby/Pythonなど ●サーバサイド:各種フレームワークによる開発(案件により異なる) ●フロント:フロントエンドフレームワークを多用(案件により異なる/例:React、Next.js、Vue.js、Nuxt.js、Angular等) ●OS:案件により異なる(例:Linux/Windows等) ●DB:案件により異なる(例:RDB/NoSQL等) ●インフラ:クラウド/オンプレ含む(インフラ構築・運用、導入設計含む) 【AI活用の実績】 弊社では積極的にAIを活用した開発に取り組んでおります。 ●AIを自分の業務に使えること 開発・運用・調査・ドキュメントなど、日々の業務でAIツールを活用し、生産性と品質を上げられること。 ●システムのフロー上で高効率に導入設計できること 「個人の便利ツール」で終わらせず、業務プロセス/既存システムのフローに組み込む前提で、導入ポイント・運用方法・品質担保・リスク整理まで設計できること。 ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発～検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。 ●ML基盤の設計・構築・運用 ・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用 ・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化 ・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション ・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理 ・コスト見積もり・最適 ●MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用 ・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化 ・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用 ●モデルデプロイ・監視 ・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ ・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング ・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計 ・再学習サイクルの自動化と改善提案 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

データソリューション部門の事業拡大に伴い、次世代のデータ活用を担うジュニアデータエンジニアを募集いたします。 急成長中のビッグデータ市場において、DatebricksやSnowflakeなどといった最先端の技術に触れながら、経験豊富なシニアメンバーのサポートの下でスキルアップできる環境です。 データの世界でキャリアを築きたいという熱意のある方からのご応募をお待ちしております。 シニアエンジニアの指導のもと、主に以下の業務をご担当いただきます。 ①データパイプラインの開発・運用支援 クラウドサービス(AWS, Azure, GCP)を活用したデータ抽出、変換、格納(ETL/ELT)処理の開発サポートおよび運用業務 ② データ移行プロジェクトのサポート オンプレミスのデータウェアハウス(DWH)からクラウドDWH(Snowflakeなど)やデータレイクハウス(Databricks)へのデータ移行プロジェクトにおける実務作業 ③データ基盤の構築アシスタント 新規データ分析基盤の構築プロジェクトにおいて、環境設定や小規模なコンポーネント開発をサポート ④ドキュメント作成 設計書や手順書などのドキュメント作成および更新作業。 など 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　など

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※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。 ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

募集部門 ビジネストランスフォーメーション事業本部　DX統括部　データサイエンス部 配属先 当該ポジションが所属するビジネストランスフォーメーション事業本部は、「はたらく人の可能性を拓く」を目指し、顧客事業の変革を一貫して支援できるソリューションを開発・提供しています。 クライアントが保有する膨大なデータを効率的に利活用のために、ニーズ抽出から基盤構築、データの整理、BIツールへの接続まで一連の流れをご対応いただきます。 ●データ抽出要件の整備:クライアント企業の分析要件に基づき、データ抽出の要件を整備します。 ●データ基盤の構築:顧客データ(広告ログ、WEB閲覧ログ、POSデータなどのWEBデータや、位置情報、統計データ、競合他社データなどの外部データ)を活用して、データ基盤(CDP・DMPやDWH)を構築します。 ●中間テーブルの設計・プログラミング:データ基盤から分析ツールやBIへ接続するための中間テーブルを設計し、SQLなどを用いてプログラミングを行います。 開発環境例(担当案件によって異なります) 開発言語:Python, SQL, JavaScript 開発環境:Treasure Data, GCP, AWS, Linux, Jupyter Notebook データベース:Treasure CDP, Redshift, BigQuery, PostgreSQL リポジトリ管理:Git ※データ基盤の構築・運用だけでなく、Salesforceなどのツールを駆使し、ユーザーがデータを扱いやすくする支援も行います。 案件例 1.大手通信会社の基盤構築PJT データ基盤の運用保守、新規構築。 ダッシュボードの構築や分析環境の最適化を担当。 活かせるスキル:ダッシュボード構築スキル、データ基盤構築スキル 2.大手通信会社のデータ活用・分析PJT ペイメント事業のデータ活用。 データ抽出、加工、分析を行い、顧客とコミュニケーションを取りながら対応。 活かせるスキル:クラウド技術、SQL、Python、アジャイル開発、BtoBのデータ分析スキル 3.大手決済サービス会社のSalesforce運用保守PJT Salesforceの運用保守。 保守チケット作業から始め、顧客との要件定義支援業務にもチャレンジ。 活かせるスキル:Salesforceの機能/データ構造理解、顧客交渉スキル、メンバーマネジメント、リスク評価アクション、PJT運用管理能力 働く環境について ・現在、業務はリモート推奨しており、フレックスを取り入れた柔軟な働き方が可能(案件リモート率90%) ・チームメンバーは20代前半の若手新卒から40歳前後まで幅広い年齢層(男女比5:5) ・定例MTGや1on1を実施、疑問解決などについてもチャットツールを活用して気軽にやりとりできるカジュアルな雰囲気

●ミッション 本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。 ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。 ●業務内容 ・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務 ・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務 ・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務 ・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務 ・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務 ・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務 ・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務 ・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●中部エリア(愛知、岐阜、三重、静岡)の大手企業向けに、主に企画・提案・設計の上流工程を中心に、案件によっては開発・構築・導入までを担当いただきます。 ●現在は東京拠点の業務拡大につき、関東での採用での採用を拡大しており本ポジションは東京勤務を予定しております。 具体的には以下のような業務に関わっていただく予定です (①または②の部署に配属いただきます) ①システム開発エンジニア • アジャイル開発(顧客と一緒にチームを作る伴走型) • DWHやNoSQLなどのビッグデータに対応したDBの提案・構築 • ローコード・ノーコードのツールを使用したアプリ開発 • AWSやAzure上でのサーバレス開発 • 新技術・新商材の比較選定、PoC対応 • ADやAzure ADなどの認証/ID管理システムの提案・構築 ②インフラ構築エンジニア • 大手企業向け共通基盤インフラ(サーバ、ストレージ、ネットワーク)の提案・設計・構築 • 仮想化基盤やハイパーコンバージドインフラ(HCI)の提案・設計・構築 • クラウドサービス(AWS、Azure、GCP)の提案・設計・構築 • 通信キャリアやケーブルテレビ局向けのネットワークインフラの提案・設計・構築 • 自治体・文教向けシステム更改への入札・提案・設計・構築

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

クラウドを「つくる」だけでなく、「どうあるべきか」から考える。 ITSOでは、企業のDX/AXを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用を行っています。 本ポジションでは、AWS・Azure・Google Cloudを活用し、単なるサーバー構築や移行作業だけではなく、 <要件整理> → アーキテクチャ設計 → 構築 → IaC/CI/CD → 運用・監視 → 改善 まで一気通貫で携わります。 ITSOのクラウドエンジニアに求めるのは、「指示されたインフラを構築すること」だけではありません。 顧客の業務・システム要件を理解し、 「どんな構成が最適なのか」 「どうすれば安全かつ運用しやすいのか」 「どうすれば自動化できるのか」 まで考え、クラウド基盤そのものを設計していく仕事です。 <具体的な仕事内容> ●クラウドアーキテクチャ設計 ・AWS/Azure/Google Cloudを活用したクラウド基盤設計 ・クラウド移行方針/ロードマップ策定 ・マルチクラウド/ハイブリッドクラウド構成の検討 ・クラウドネイティブアーキテクチャ設計 ・AI/データ活用基盤設計 ・システム構成の最適化 ●クラウドインフラ構築 ・クラウド環境構築 ・ネットワーク設計 ・VPC/VNet/サブネット/ルーティング設計 ・IAM/認証/権限設計 ・高可用性/冗長化設計 ・バックアップ/DR設計 ・コンテナ/Kubernetes等の基盤構築 ●DevOps/自動化 ・Terraform/CloudFormation/Bicep等を利用したIaC ・CI/CDパイプライン構築 ・GitOps環境構築 ・開発/検証環境の自動化 ・Platform Engineering推進 ●運用・改善 ・監視設計 ・ログ/メトリクス分析 ・SRE活動 ・障害分析/再発防止 ・性能改善 ・コスト最適化 ・セキュリティ強化

【ミッション】 デジタルツイン領域において、3D可視化やリアルタイムデータ処理を支える高品質なバックエンドシステムを構築し、クラウドネイティブなアーキテクチャによって拡張性・可用性の高いシステム基盤を実現する /実用的な最先端技術を活用したAI向けのデータエコシステム基盤および関連システムの開発・整備および導入支援 【主な業務】 ・デジタルツインシステムの開発において、クラウド環境上で動作するバックエンドシステムの設計・開発・運用を一貫して担当する ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用・自動化を担当する 【具体的な業務】 <デジタルツイン開発 バックエンド> ・Java / Spring BootによるAPIおよび業務ロジックの設計・開発 ・gRPC通信を用いたマイクロサービス間連携の実装 ・PostgreSQLを用いたデータ設計およびクエリ最適化 (特に時空間データのモデリング・最適な保持設計) ・CZML(Cesium Language)などを用いた3D地理空間データ配信のサーバサイド実装 <デジタルツイン開発 クラウド/インフラ> ・AWS(ECS / Fargate / EKS / S3 / RDS / CloudFrontなど)を活用したシステム基盤の設計・構築 ・Dockerコンテナ環境の構築および運用 ・CI / CDパイプラインの整備・運用(CodePipeline / CodeBuild など) ・CloudFormationによるInfrastructure as Codeの推進 <データエコシステム開発> ・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用 ・データ収集・蓄積・配信を支えるデータパイプラインの設計および自動化 ・データ基盤および関連システムの企画・導入支援 <運用・品質・改善> ・セキュリティ設計(WAF / IAM / KMS /ACMなど)およびネットワーク設計(VPC / ALB / NLBなど) ・フロントエンド/インフラチームと連携したアプリケーション実行環境の最適化 ・コードレビュー、自動テスト実装、リリース支援による品質担保 ・コスト最適化、パフォーマンス改善、運用効率化の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

開発メンバーとともに必要な体制や人員を検討/提案し、技術開発は主に以下項目のいずれかに携わって頂く予定です。 ・ロボット/デバイスに搭載するAIモデルの開発・最適化 ・センサー情報(触覚、視覚など)を用いた認識・推論アルゴリズムや、エッジデバイス上でのリアルタイム推論環境の構築 ・自律制御・行動計画(Planning & Control)の設計 ・ハードウェアチームとの協働によるプロトタイプ開発 ●具体的な業務内容 開発メンバーとともに社内外組織と連携しやすい開発環境構築を検討する。 想定されるツール:ROS/ROS2,NVIDIA Isaac Sim,Linux,Matlab/Simlinkなど 言語: Python、C++、C等 その他: Office(Excel、Word、PowerPoint)、CATIA、JMAG等 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

●ソフトウェア技術部 防衛装備品、衛星システム及び衛星地上システム向けソフトウェアの開発 ●管理課 ・ソフトウエア開発、 生産おけるQCD確保のための仕組み作り及び支援や部内経営管理にかかわる事項(開発プロセス改善推進)、及びソフトウェア開発環境の検討・構築、及びソフトウエア開発環境の設計・構築・管理(HWとSW)にかかわる事項(インフラ技術)を担当 ・ソフトウェアの開発に対する品質・工程管理を、第三者として客観的に、またプロジェクト横断的に実施/サポートし、ソフトウェア開発管理(QCD-R)の強化を担当当 ソフトウェア開発プロセス改善エンジニアとして、ソフトウェア工学の知見及び自部門での開発実績の分析結果から、SW開発における品質や生産性に関する部門目標値(メトリックス)の策定を実施するとともに、策定した部門目標値を達成及び新たな開発プロセスを導入するためのソフトウェア開発プロセス改善等の業務をご担当いただきます。 また、部門目標を達成するための開発エンジニアの教育もご担当いただきます。 具体的には、 ①自部門の製品開発に関する重要な評価指標(KPI)を実績データに基づき策定する。 ②ソフトウェア開発のQCD-Rを定量的に確認し、品質、生産性の評価を実施するとともに、開発プロセスの改善を継続的に実施する。 ・現場データに基づくボトムアップ的な改善(プロセスを運用するための仕組みの改善) ・PMBOK等の知識体系の更新に伴うトップダウン的な改善(プロセス自身の改善) ③ソフトウェア開発管理システムの開発・機能改善、AI等新規技術に対応するためのプロセスの適合化も実施する。 ④ソフトウェア開発に関する基礎的な教育(ソフトウェア工学的な内容を含む)等を実施する。 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語:各種スクリプト言語 ・環境:Windows、Linux ・ツール:Redmine,JIRA等のプロジェクト管理ツール

企業のDXを支援するために既存ツールやスクラッチでの開発支援を行います。 例えば、最近トレンドとなっているAWSクラウドサービスをフルに利用したWebアプリケーションを開発しています。 AWSやAzureサービスは様々な機能を提供しているため、従来の開発とは異なり、お客様のコストメリットや自社の開発効率を意識したノウハウが必要となります。 そのノウハウを社内で学んだ後、昨今トレンドであるVue.js、React、Python、TypeScript、Java、C#、スマホ対応言語などを用いてスクラッチ開発を実施して頂きます。 開発環境 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語: java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 プロジェクト事例 全行程に亘って内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 製造業のデジタル変革に寄与「メーカー向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。