SolarisのITエンジニア求人・転職情報

ネットワークやサーバの設計・構築・運用・保守やDBチューニング等を担当頂きます。 ご経験や入社時期によりプロジェクトを決定します。 大手企業での就業が多く、運用系の案件は数年単位の長期に及びます。 データセンターの移転に関するプロジェクトや、ハード機器メーカーからの依頼によるテクニカルサポートもあります。 ご経験に応じキャリアアップ可能な環境です。 プロジェクト例 ●サーバ/セキュリティ導入…LinuxによるDNSサーバ統一、SGSによる統合型ゲートウェイセキュリティ実現 ●大手自動車メーカー向け運用監視(70名体制)

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の製品品質の改善を行います。 外部・内部品質の向上の為、自動化を推進します。 ●具体的な業務内容 ・自動テストの推進・運用・改善 └ユニット、E2E、パフォーマンスなど ・自動テスト環境の構築・運用 ・コード品質改善ツールの推進・運用・改善 └静的解析(SonarQube)、Linter、フォーマッターなど ・テスト設計、マニュアル作成支援 ・品質改善計画の策定・実行 ・開発、QA、DevOpsチームとの連携 ●SETとQAの違い どちらもソフトウェアの品質を向上させる役割を担う職種ですが、SETはソフトウェアテストの自動化を担当するエンジニアであり、QAはソフトウェアの品質管理全般を担当する職種です。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, TypeScript, Kotlin, COBOL フロントエンド: 開発言語:HTML, CSS, JavaScript, TypeScript ライブラリ:jQuery, Vue.js, React, LESS データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere クラウド: AWS, GCP, Azure, OCI CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, Gradle, Maven, Ant モニタリング: CloudWatch, Zabbix, AppDynamics, Datadog デザインツール: Figma ソースコード管理: GitHub, AWS CodeCommit, Gitlab, Subversion タスク管理: GitHub issues, GitLab issues, Redmine, Trac 開発ツール: Visual Studio Code, Eclipse コミュニケーション: Slack, Google Workspace 【入社後のフォロー体制】 ・1か月程度の教育(インプット)期間の後、1～3か月のOJTでの軽微な修正や開発を行い、3～6か月程度でひとり立ちしていただきます。 ・運用マニュアルや業務wiki、先輩などの有識者へ気軽に聞ける環境が整っていますので、 ご経験が浅い方でも安心して業務を遂行できます。 ・入社直後は経験豊富なメンターの指導を受けながら開発・運用に従事いただき、 徐々に企画・設計などの裁量の大きい仕事へとチャレンジしていただくことが可能です。 【キャリアパス】 ご経験・適性に応じて担当業務を決めます。 半年後には主担当へ、2年後にはリーダーへのステップアップを期待します。 手挙げ制度や年1回の全社公募制度もあるため、 ご希望に応じて幅広いキャリアパスの提供が可能です。 <事例> ・エンジニアリーダー→マネージャー(プロダクト責任者)またはスペシャリスト ※年齢での評価は行っていないため、入社後数年でリーダー→5年を目安にマネージャーを目指していただける環境です。 ・プロダクト開発、テックリード、SREなど他職種への異動 ・導入コンサル、採用人事などエンジニア以外の組織へ異動

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 ・製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等 ●設計・構築 ・OS:Windows、Linux、Unix ・ツール・機器:Windows Server、RHL、Solaris、HP-UX、AIX、VMWare、Hyper-V ・クラウド:AWS、Azure ●プロジェクト例 ・要件定義・設計・構築(上流) ・運用・保守(下流) ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

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設計・構築・運用・監視までご本人様希望に合わせたフェーズをご担当頂く形となります。 まずは、エンジニアの方のスキル・経験をベースに当社が40～100案件(個人差があります)ほどピックアップし、紹介した案件に対して、エンジニアの方が「A～C」の三段階評価をしていただきます。「A」評価の案件を最優先にプロジェクトへアサインします。もし、「C」評価しかない場合は、再度当社でピックアップしますので安心してください。 案件 【1】Windowsサーバ設計構築 証券システム 設計・構築 ・サーバリプレース、システム新規導入対応 ・設計、およびベンダ・ユーザー等と各種調整しタスクを推進 ・サーバ障害対応や、ユーザー問い合わせ対応などもあり ・システムはWindowsがメイン 【2】鉄道会社向けプロジェクト サーバやシステム環境の構築を担当 【3】サーバ保守支援 サーバに関連する保守業務(パッチ適用、障害対応、性能分析)の作業 ※上記以外のプロジェクトが多数あります。 上述のとおり、貴方のスキルや経験、希望する環境を最優先に、かつ、エンジニア(社員)の方に選択していただきます。 面接時に、貴方の希望をお聞かせください。 開発言語 下記OS・ミドルが対象となります。 Windows Server, Linux, Solaris, HP-UX, AIX, Exchange Server, Sharepoint, Office 365, Zabbix, AWS, Azure, VMware, Active Directory, JP1, Tivolli, Storage, EMC

護衛艦に搭載されるレーダシステムを中心とした、大規模な防衛関連システムの設計およびプロジェクト管理業務を担当していただきます。 関係機関との調整、仕様策定、開発工程の管理に加え、システム全体の品質・納期・技術的完成度を確保しつつ、 予算管理やコスト最適化にも責任を持って取り組んでいただきます。 ≪具体的には≫ 当社が開発・提供する艦艇搭載用レーダシステムは、電波制御技術、航跡予測技術、ネットワーク技術、表示制御技術など、複数の先端技術を融合した大規模な統合システムです。 入社後は、これらの技術要素を組み合わせてシステム全体を設計・構築する業務に携わっていただきます。 システム設計業務では、当課がプロジェクトの中核を担い、社内の研究所や各技術部門と連携しながら、仕様策定から設計、試験、納入後の運用支援まで一貫して関わります。 プロジェクトは数年から十数年単位で進行し、予算規模も数十億円規模に及ぶことが多く、国家レベルの防衛インフラに貢献する責任とやりがいのある仕事です。 業務の比重としては、設計業務が中心となりますが、顧客との技術折衝や提案活動、現地試験対応なども含まれ、技術力だけでなく、調整力やコミュニケーション力も求められます。 特に、艦艇への搭載試験では実際に乗艦する機会もあり、現場でのリアルな運用環境を体感しながら、製品の完成度と付加価値を高めていくことができます。 チームは複数の専門領域を持つ技術者で構成されており、互いに知見を持ち寄りながら協働するスタイルです。 入社後は、先輩社員のサポートを受けながら徐々に担当領域を広げていただき、将来的にはプロジェクト全体を牽引するリーダーとしての活躍も期待しています。 このポジションでは、技術者としての成長はもちろん、社会的意義の高いプロジェクトに携わることで、誇りと達成感を得られる環境が整っています。 ●使用言語/環境/ツール/資格等 【OS】Linux/RedHawk/Solaris 他 【言語】C/C++/C#/Ada 他 【ツール】MATLAB/VB 他 【資格等】第一級陸上無線技士/第一級陸上特殊無線技士/基本情報処理技術者/応用情報処理技術者/ネットワークスペシャリスト/PMP 他 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。 【変更の範囲】 会社の定める場所(※) (※)業務の性質等に応じリモートワークを認める場合は、リモートワークを行う場所(自宅等)を含む。

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/