関東 PythonのITエンジニア求人・転職情報

以下のような領域でのリードを期待しています(ご経験に応じて段階的にお任せします) ・技術選定および開発方針の意思決定 ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・刷新 ・コードレビュー体制や品質管理の仕組みづくり ・開発組織の技術力向上に向けた育成・メンタリング ・開発体験の改善、技術負債の解消 ・生成AIを活用した新機能開発および既存機能への導入 ・採用活動への技術支援・候補者評価など ●解決したい技術的課題・テーマ ・顧客課題を起点としたプロダクト改善および、事業アウトカムの最大化に向けた開発体制の構 ・モノリス構成からの段階的分離とアーキテクチャ刷新 ・フロントエンドのリニューアル(a11y、保守性向上) ・モバイルアプリ提供体制の新設(Flutter) ・開発生産性向上を目的とした開発環境・運用体制の見直し ・生成AIを活用した業務効率化およびプロダクト強化 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●各種データの分析業務(KPIトレース、経営報告、外部報告) ●分析用データマート、ビューの構築 ●LookerStudioを含めたデータ活用教育の企画・実施 ●運用方針・運用ルールの策定、ユーザ管理・権限設定、メタデータ管理 ＜開業後以下を含む＞ ●サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施 ●分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援 ●キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案 ●相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析

仕事についての詳細 累計1.5億DL超を誇る国内最大級の公式アプリ開発サービス「ModuleApps」において、サーバーサイド開発および、クラウドネイティブなシステム構築を担っていただきます。 最新技術を用いた新規機能(AI連携、高度なデータ分析基盤等)の実装など、大規模トラフィックならではの運用技術を学べたり、安定的な稼働の確保など技術的挑戦が続く環境です。 ※完全自社勤務 まず管理画面の機能改善などを行い、ModuleAppsのコードやインフラを理解してもらいながら、その人のスキルや理解度に応じて徐々に案件や新機能開発を行っていただきます。 メンバーのフォローもあるので、安心して開発が行えます。 - PHPとPostgreSQLを用いたCMSやAPI、バッチの設計・開発・運用 - 既存機能の改修および不具合調査・対応 - Dockerを用いた開発環境での実装作業 - 仕様確認などの社内問い合わせ対応 導入実績 カルビー、日清オイリオ、ゴディバ、ケーズデンキ、PLAZA、GRL、ウェルシア、ツルハドラッグ、タワーレコード、DCM、島忠・HOMES、成城石井、ドトールコーヒー、サンマルクカフェ、NewDays、東京ドームシティ、いなげや、ヤマナカ、ダイソー、プレミアムアウトレット、スーツのAOKI、はるやま商事、ASBee、JALカード、相鉄、ゴルフパートナー、HIS、ラフィネ、志摩スペイン村、草津温泉など、150アプリ以上を提供中 開発環境 モダンな技術選定に積極的です! - 言語:PHP, TypeScript, Python(案件や機能に応じて選定) - データ基盤:Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon Redshift, Snowflake - ツール:GitHub, Slack, Redmine, Notion - コンテナ技術:Docker, Kubernetes, AWS ECS,EKS/GKE - 分析:Amazon Cloudwatch, Athena, Amazon Redshift, Snowflake 変更の範囲 会社の定める業務

システム開発におけるプロジェクト管理業務、ベンダーコントロールを担っていただきます。 基本的なプロジェクトの体制としては、お客様もしくは再委託ベンダーがPMとなりプロジェクト管理を行い、PMOやPM補佐として業務を遂行いただきます。 具体的にはプロジェクト管理で必要になる、進捗管理、リスク管理、品質管理等を推進し、再委託先ベンダーに対して指示を行います。 再委託先ベンダーの設計構築や開発等プロジェクト状況を監視し、プロジェクト全体として適切な状態を維持できるようにコントロールすることが主な業務となります。 ●業務内容変更の有無:有 ●業務内容の変更の範囲:会社の定める範囲で変更の可能性あり

システム開発におけるプロジェクトのPMとして顧客折衝、プロジェクト管理業務、ベンダーコントロールを担っていただきます。 具体的にはプロジェクト管理で必要になる、進捗管理、リスク管理、品質管理等を推進し、再委託先ベンダーに対して指示を行います。 再委託先ベンダーの設計構築や開発等プロジェクト状況を監視し、プロジェクト全体として適切な状態を維持できるようにコントロールすることが主な業務となります。 ●業務内容変更の有無:有 ●業務内容の変更の範囲:会社の定める範囲で変更の可能性あり

既存システムの枠組みを超えたデジタル変革を伴走型でご支援 目まぐるしく移り変わるデジタル時代を生き残るためには、「AI技術の発展」、「働き方の変化」、「労働可能人口の減少」、「クラウド技術の進歩」などの外部要因を考慮した上で、顧客価値を最大化するソリューションを提供する必要があります。 DX(デジタルトランスフォーメーション)事業部では、顧客のデジタル課題解決に重点を置き、お客様のビジネス価値を最大限に引き出すためのデータ活用コンサルティングサービスとデジタルソリューションを提供しています。 単なるSIビジネスではなく、発注者側の視点でシステム化構想からお客様のデジタル変革に寄与するのが最大の強み システム開発は手段であって目的ではありません。 お客様によって置かれている状況や要求、予算も様々です。特に、これまでのビジネスでは行われていなかったようなデータ集約、デジタル化、プラットフォーム化などの新規投資に対して、お客様が慎重になるのは当然のことです。 DX事業部は、そういったお客様のご事情や目的、そしてやりたいことを丁寧にヒアリングし、ビジネスモデルを深く理解した上で、超上流のビジネス・システム化構想からお客様のデジタル変革に寄与します。支援内容は多岐に渡り、スクラッチで１からシステムを開発することを得意としています。 世に無い新しいモノを生み出すには不可欠のスクラッチ開発が得意領域 DX事業部は、発注者側の視点で世にない新しいモノを生み出すご支援をしていますので、スクラッチでの開発がほとんどです。 お客様のニーズ（予算、やりたいこと、目的等）を因数分解し、最適なシステム開発を推進することによって、スクラッチ開発のデメリットといわれている開発期間やコストが無駄に膨張することを防ぎ、お客様のご要望を十分に満たすシステムを提供します。 組織・環境 プロジェクトを通じた成⾧を続ける精鋭組織 DX事業部は、プロパ社員が約30名、協力会社様が約20名で構成されています。 開発チームはクラウドWebアプリ開発が約20名、RPA開発が約15名、Dynamics 365の導入/開発が約15名となっております。 さらに、案件の特徴や社員の成⾧を考慮して、チーム間の異動を柔軟に実施しております。これにより、プロジェクトに適したスキルを持つ社員を適切に配置し、効率的な業務遂行を図っております。 経営状況や技術情報の共有を目的とした事業部会の開催 全ての源は社員のスキルアップとなります。 PJ管理、コンサルスキル、クラウド技術、言語開発、DBMSなど、これらのスキルを向上させない限り、組織の成⾧は見込めません。そのため、豆蔵では社内の『目標管理シート（社内制度）』を利用してスキルアップ計画を実施しています。 また、毎月第三金曜日には事業部会を開催し、以下のような共有・学習を実施しています。 ①経営状況の可視化 ②クラウド比較表の作成と理解 ③Automation Anywhereの特徴と開発のコツ ④基本設計と詳細設計の現場の進め方と改善のコツ ⑤Dynamics 365 Customer Engagement (Dynamics365 CE)の最近の動向と開発する上での要点 これらの共有・学習の場を通じて、社員のスキル向上と知識の共有を促進し、組織全体の成⾧を推進しています。 今後の展望 先進技術を用いて、企業のデジタル競争力強化、ビジネス課題の解決を行う データ活用は研究や概念検証から実際のビジネス課題や社会課題の解決に向けて、DXの推進リソースへと進化してきました。DX事業部のミッションは、先進技術を活用して、あらゆる企業のデジタル競争力を強化し、ビジネス課題を解決することです。技術の進化により主流となる技法やソリューションは変化しても、お客様の課題を解決する姿勢と先進技術のトップランナーであり続けることは変わりません。 事業伴奏、内製のご支援 私たちはお客様のデジタル戦略に応じて、最適なデジタル技術を採用し、課題解決を内製化によって協創で実現します。単にお客様のご要望に応じて開発する「開発者」ではなく、共に事業を成⾧させる「事業伴走者」として、強力に事業を支え続けてまいります。 業務内容 企業のDXを支援するために様々なツールや技術を生かしスクラッチでの開発をご支援いたします。 発注側視点で常にビジネスの底上げを実施します。 分かりやすく表現すると顧客ビジネスにおけるCTO(ITを含めた企業の技術全般に対して幅広く管轄を行う役職)のような役割となります。 以下のようなことを実施し顧客ビジネスを一緒に育てます。 ●顧客ビジネスを技術面で伴奏 ●開発する機能の優位性をご提案 ●開発~運用保守サイクルの最適化 ●技術面からのコストカットを提言 ●トレンド技術の調査/提言(ChatGPT等) <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> 全行程にわたって内製化を支援「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。 板金加工業界のデジタル変革に寄与「板金加工様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。

AI技術を核としたアプリケーション開発に携わっていただきます。多様な業界・業種のお客様に対し、ビジネスデベロッパーやアルゴリズムエンジニアといった専門家と連携し、企画提案から開発、そして運用まで、プロジェクト全体を一貫してリードしていただきます。 プロジェクト例 ・大手金融機関における次世代コンタクトセンターの構築 ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知の提供 ・大手教育事業者における生徒一人ひとりに合わせた最適な問題を出題する次世代型教育アプリの共同開発 ・大手金融機関における膨大な問い合わ対応を効率化するLLMを活用した対話型エージェントの構築 ・大手小売企業の業務効率化を加速する需要予測やシフト最適化ソリューションの提供 技術スタック ●利用言語 Python、TypeScript ●クラウド AWS、Azure ●バージョン管理 Git (GitHub) ●CI/CD Github Actions ●インフラ Docker、Terraform、AWS CDK ●ドキュメント管理 Notion ●コミュニケーション Slack ●AIツール Github Copilot、Cursor、Claude 等　 ※月額3万円会社負担 ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 仕事内容 (雇入れ直後) ・自動車/車載部品/医療機器/カメラ等大手メーカーにて、製品設計開発プロジェクトにおけるソフトウェア・アプリケーション開発設計及びマネージング業務 ・上記の設計業務にプラスして、AKKODiSのチームメンバーやコンサルタントと連携し、お客様先での課題発見、解決策の提案・実行までを実施 ・開発プロセスの改革に向けたAI活用、業務適合の推進 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) 想定されるプロジェクト ・製品開発プロセスの自動化、簡略化に向けた生成AI適合PJ ・自動運転領域におけるカメラ画像処理ソフトウェアの設計 ・HILSや検証装置を用いたECUの検証、実車を用いた検証 ・クラウドを活用した自動運転領域(カメラ、センサー等)のアプリ/システム開発PJ ・クラウドを活用したデジタルカメラに関するアプリ/システム開発PJ ・医療用分析装置(血液・尿分析装置、免疫分析装置、検体検査自動化システム等)のGUI設計開発

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ・システム開発プロジェクトのプロジェクトリーダ/プロジェクトマネージャ 　└進捗管理、課題管理 　└仕様検討、顧客ヒアリング、営業企画部門と連携した要件定義、基本設計 　└ベンダーコントロール、委託先との渉外 ・WEBシステム開発 ・クラウドベースの3Dデータ管理/共有システム開発 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) ●想定されるプロジェクト クラウドを活用したデジタルカメラに関するアプリ/システム開発PJ

会社の基幹業務を中心に、ローコードツールを用いてDX推進を行います。 大規模案件であれば基幹システム(ERPツール)の選定から対応することもありますし、PowerPlatformをはじめとするローコードツールを用いた中小規模開発も行います。 部署単位の小規模な案件の場合は、Excelからの脱却を目指してkintoneなどのユーザビリティに優れたローコードツールを用いることもあります。 案件により規模感は異なりますが、複数のツールを駆使し、業務改善や市民開発推進を通して顧客貢献を行っています。 顧客の反応がダイレクトに帰ってくる案件が多く、自身の成長を実感しながら次のフェーズに進んでいくことができます。 将来的には、ITアーキテクト、ERPコンサルタントなど、希望や志向に応じ様々なキャリアを選択いただくことが可能です。 【プロジェクト例】 ・DX推進PJ:PowerPlatformの導入支援、課題解決支援 ┗業務フローの全体見直しから、最適ツールの提案 ┗要件定義から設計・開発 ┗内製化の伴走支援、運用も加味した設計 ・グループ向けServiceNowの導入・開発支援 ┗業務フローの全体見直しから、最適ツールの提案 ┗要件定義から設計・開発 ・生成AIプラットフォーム(Ai Workforce等)を使用したワークフロー開発 ┗要件定義から設計、開発 ┗業務自動化、業務フローの効率化、 ・デジタル・アダプション・プラットフォーム(WalkMe、Techtouchなど)を用いた開発 ┗既存システムの利便性を向上のためのツール提案、業務効率化、生産性の個工場の提案 ┗要件定義、設計、開発 ┗既存システムとの連携やパフォーマンス最適化 ・AI活用基盤の構築 ┗生成AI/ローコードツールを活用した業務効率化 ┗AI活用のPoC・技術検証、実現性検証と精度検証・改善、プロンプトエンジニアリング

●具体的な仕事内容 アドバンストテクノロジー事業部のグループ長として、Webフロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)等を活用したモダンな開発プロジェクトの統括をお任せします。 10〜20名程度のエンジニアやリーダー/マネージャーを束ね、プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 ●システムアイの特徴 ・全役員がエンジニア出身 代表含む役員全員が技術者です。 モダンからレガシーまで技術に精通しているボードメンバーとともに、PJ推進をリードいただけます。 ・ボトムアップ文化 代表のパーソナリティとしてもボトムアップを歓迎しており、自らの発信をもって事業部長とダイレクトに議論し、会社の未来を形作ることができます。 決まった枠組みを回すだけでなく、必要に応じて新たなトライができる裁量の大きさがあります。 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。 新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。 良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。 開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。

IoTエンジニアの「オープンポジション」として、IoT事業の各ポジション(※)で幅広く検討し、最適なポジションを提案いたします。 ◆IIJのIoT事業について これまで提供してきたネットワーク、クラウド、セキュリティといったITサービスをIoT向けに進化させながら、事業発展を続けてきました。 ・お客様のIoTビジネス実現に適した形でのサービス提供 ・IoT市場の中でも先進的な自社サービス・ソリューションの開発・展開 などを通し、お客様へ新たな価値を提供しながら、IoTによる課題解決への貢献へ取り組んでおります。 ◆活躍している社員 現在当社では、 ・デバイス関連の技術を背景にソリューション企画へ携わる社員 ・ソフトウェア開発と共にデバイス技術にも携わるエンジニア などが多数活躍しており、どのような背景の方でも、IoTサービスの開発へ携わりたい思いを叶える環境が提供できるのではと考えております。 ◆※検討対象のポジション ・IoTソリューション営業/企画営業 ・IoTサービス企画・開発エンジニア ・IoTサービスインフラ構築・運用エンジニア ・開発/運用エンジニア(バックエンド) ・開発エンジニア(WEBアプリケーション)

・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計 ・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証 ●チームの雰囲気 • データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。 • メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。 常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

同社は、エンジニアが100%案件を選択できるSES企業です。 一次請け案件が60%以上あり、還元率は80%～95%と高水準です。 レコチョクやゼクシィ、Cygames、横浜銀行などの取引実績があります。 同社では、エンジニアのステップアップを重視しており、野心や成長意欲のある方を歓迎しています。 2024年に東証グロース上場グループ(TWOSTONE&Sons)入りを果たし、Web系、システム構築、ネットワーク・サーバのインフラ設計など、多彩な案件紹介が可能です。 Go言語、Python、C#、Ruby、インフラ系言語(AWS・Kubernetes)を用いた案件もございます。

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

これまでの経験とスキルを活かしながら、 大手企業を中心としたクライアントプロジェクトでシステム開発業務に携わっていただきます。 開発フェーズだけでなく、要件定義や設計など上流工程にも積極的に関われる環境です。 将来的にはPL・PMなどへのキャリアアップも見据え、経験や志向に合わせてお任せする領域を決定します。 【主な業務内容】 ・要件定義、基本設計、詳細設計、実装 ・テスト(単体/結合/総合/受入)、導入、カスタマイズ、保守運用 ※経験・スキル・今後のキャリア志向を考慮して担当フェーズを決定します。 【プロジェクト例】 ・大手物流会社向け:倉庫管理システム開発(VB.NET/Java/Oracle など) ・教育機関向け:学校業務パッケージシステム開発(PHP/Python) ・位置情報データ基盤システム開発 ・損保業界向け:基幹システム改修プロジェクト 多様な業界・技術領域の案件があるため、 「得意分野をさらに伸ばしたい」「新しい技術領域に挑戦したい」どちらの想いにも応えられる環境です。 【開発環境・技術スタック】 ・開発OS:Windows/Linux/iOS/Android ・開発言語:Java/PHP/Python/JavaScript/TypeScript/Kotlin/Go/object-c/Ruby/.NET ほか ・使用パッケージ:Salesforce/SAP R3, S4 HANA/Mcframe ほか ・フレームワーク:Spring Boot/Laravel/CakePHP/Vue.js/Angular/Bootstrap/Djang/.Net ほか ・データベース:MySQL/Oracle/PostgreSQL/SQL Server/Hadoop ・コード管理:Github (一部 Bitbucket/Subversion) /SVN ・プロジェクト管理:Jira/redmine/Backlog/MS Project ・社内ツール:GoogleApps/Slack/Chatwork/Zoom/Meet/Teams/Google Chat ・クラウド　:GCP/AWS/Azure

10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。 当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。 単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。 開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。 <具体的には・・・> ●自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進 Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進 TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code(IaC)の実践と自動化の徹底 オンプレミスとクラウド(AWS)を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装 ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証 ※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。 ●AI駆動による運用高度化 AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化 生成AI(Devin/GitHub Copilot等)を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践 ▼AI活用例 ●IaCコードレビュー・コーディングの自動化 TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。 Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。 また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。 ●インフラ変更作業の事前レビュー 本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。 設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。 ●障害調査・ログ分析の支援 ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。 過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部(全体約50名) ー東京インフラ開発1〜4課★今回は1課もしくは4課での配属となります。 ※各課、メンバー5〜10名程 ー大阪インフラ開発課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

・クラウド/オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築/設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●ご経験値やご興味に合わせ、小規模チームのマネジメントをお任せいたします。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部 インフラ開発部 ー東京インフラ開発1～3課 ※各課、メンバー5～10名程(3課への配属を予定しています。) ー大阪インフラ開発課 ーSRE課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』：2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円（前年比+43%）を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)