新潟県 PythonのITエンジニア求人・転職情報

さくらインターネットでは、「やりたいこと」を「できる」に変えるをミッションに掲げ、挑戦するすべての人が自分らしく活躍できる社会をインターネットとともに創ることを目指しています。 「さくらのクラウド」のガバメントクラウド採択や、生成AI向けGPUをはじめとする大規模計算基盤の提供など、事業を取り巻く環境が大きく変化しています。国内の重要な情報基盤・社会インフラを担う企業として期待と責任が高まる中、提供するサービスのセキュリティはこれまで以上に重要な経営課題となっています。 本ポジションでは、PSIRT(Product Security Incident Response Team)の一員として、プロダクトに関する脆弱性やセキュリティインシデントへの対応だけでなく、セキュアな開発を支援する予防的なセキュリティ活動や、プロダクトセキュリティの継続的な改善に取り組んでいただきます。開発チームと密接に連携しながら、安心して利用できるクラウドサービスの提供を支える役割を担います。 【具体的には】 ・クラウドサービスをはじめとするさくらインターネットのサービスに関する脆弱性・セキュリティインシデントへの対応 ・脆弱性情報の受付、影響分析、リスク評価、修正対応の推進 ・開発チームと連携した再発防止策の検討・実施 ・セキュリティレビューや脅威分析による予防的なセキュリティ活動 ・脆弱性診断結果に対する改善支援とセキュア開発の推進 ・PSIRT業務の効率化、標準化、自動化の推進 ・新たな攻撃手法やセキュリティ技術の調査・検証 ・開発組織と協力し、プロダクトセキュリティの継続的な向上を推進

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

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

●部門(領域)の役割 車を軸としたクロスドメインプロダクトのスピード企画/開発/配信に向けた一気通貫体制の構築及びバリューチェーン拡大を目指しております。また、車購入後もクルマが進化/成長していく【SDV】(※ソフトウェアディファインドビークル)を実現するための業務を推進しております。 部門の業務例: ・SDVプロダクト コンパニオンアプリの 企画/開発/配信 (機能集約) ・データドリブンで顧客ニーズ・ビジネス課題を抽出し、デジタルプロダクトの進化を通じてSDV事業へ貢献 ・クルマ操作走行データ/スマホアプリのデータの分析 ・お客様の利用実態の把握および継続的により良い体験を提供し続けるための企画開発業務 など ●任せる業務と期待役割 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与いただきます。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことを期待します。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定をしております。 ※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。 ●具体的な想定業務 四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務。 具体的には ・ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案 ・分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案 ・外部調査を自ら設計し、Honda保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出 ・プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など ●使用ツール/開発言語など ・言語:Python(pandas) ・アナリティクス:Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter, ・情報共有ツール:Teams

事業・販売領域におけるデータ分析および意思決定を支えるため、課内の分析基盤の設計・構築・運用・発展を担っていただきます。また、グローバル拠点を含めた分析環境の連携を推進するとともに、外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築をリードしていただきます。 ①社内のデジタル統括部が提供するクラウド基盤上で、分析ツールや環境を活用しやすい形に整備し、安定的かつ継続的にデータ活用が行える状態を実現 ●デジ統とシステムの連携と部門ニーズを踏まえた要件整理を行いアナリティクスツール(DataIKU/Qlik etc)活用を最大化できる分析基盤の構築および機能拡張 ●Azure等のクラウド基盤上における分析環境の設計・実装・運用改善 ●分析業務の安定稼働を支える運用設計およびパフォーマンス・障害対応の改善 ②外部ベンダーや関係部門と協働しながら、将来的な技術変化も見据えた最適なアーキテクチャの構築リード ●外部ベンダーとの協働によるシステム開発・改善およびアーキテクチャ検討 ●生成AI・アナリティクスツールが持つ機能拡張など新技術の活用を見据えた分析基盤アーキテクチャの検討および導入支援 ③グローバル拠点を含めた分析環境の連携 ●北米・アジア・インド等の海外拠点との分析Prj促進を現地メンバーとのスムースなやり取りにむけた分析基盤の連携推進 ※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 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

四輪事業の事業戦略・販売戦略の高度化に向けて、市場・顧客・競合環境や自社の強み・弱みを多角的に分析し、事業成長・販売強化につながる戦略オプションの立案を行います。 市場分析とデータ分析を融合させることで、グローバル四輪事業における意思決定の質向上と、事業・販売成長への貢献を目指すポジションです。 ①事業・販売環境の構造的解釈による事業成長・販売強化にむけた課題形成と筋の良い顧客ターゲティング ●事業部門や販売部門と密接に連携しながら部門が抱える問題を構造化し筋の良い課題形成 ●PEST・3C分析等の事業・販売環境の構造的な把握による事業成長・販売向上にむけた課題特定 ●マーケティングリサーチやWeb行動データ分析の推進を通じた顧客ニーズの把握や購買行動の理解 ②高度なデータ分析の企画とプロジェクトマネジメントを通じた分析価値の向上 ●ビジネス部門と部門内の複数のデータ分析チームと連携した分析プロジェクトの企画とマネジメント ●分析結果を多角的に組み合わせて戦略オプションとして協業部門に提言を行うためのストーリー作成 ※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 <プロジェクト概要> 日本はもとより北米・アジアを中心とするビジネス部門との協業体制で市場・顧客分析プロジェクトに参画いただきます。1つのプロジェクトは数か月～1年程度の期間で進行し、複数の分析テーマで構成されます。 チームメンバーは分析難易度やボリュームに応じて異なりますが、ロール毎に主メンバーとサポートメンバーで構成されます。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・オンラインサーベイ:SurveyMonkey, Qualtrics ・情報共有ツール:Teams

マーケティングおよびデジタルマーケティング領域において、データサイエンスを活用した顧客分析・市場分析を推進により、既存ビジネスの改善や新たな事業機会の創出に貢献します。 販売増加にむけた課題形成や課題解決にむけた仮説立案から分析設計、モデル構築、インサイト創出までを担い、データ分析を通じてマーケティング施策や事業戦略の高度化を支援し、データドリブンな意思決定を推進する役割です。 ①Hondaが保有する様々なデータや外部データを組み合わせた高度なデータ分析技術による 分析Prj企画・推進 ●ビジネスアナリストや営業部門と連携した販売増加課題解決にの為の仮説立案および分析設計の実施と分析プロジェクトの推進 ●マーケティング投資の最適化に向けた予測モデルの構築(販売台数予測、マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)等) ●ビジネス部門が持つ知見や仮説のデータによる検証、および分析結果に基づく戦略・施策提言 ②複数の顧客データ分析にもとづく顧客行動の理解 ●AIDMA等の顧客行動モデルや価値観データに基づく顧客状態の可視化・分類 ●コネクテッドカーから取得されるビッグデータを活用したライフスタイル・移動特性の推定 ③販売領域課題解決・顧客理解を促進するデータ分析技術の開発 ●統計解析、機械学習、クラスタリング、次元圧縮などの手法を用いた顧客セグメンテーション技術・顧客状態推定技術の開発 ●価格感度や各種販売施策による販売台数影響推定技術の開発 ※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。 <プロジェクト概要> 国単位の大規模プロジェクトでは5～6名程度のチームで数か月から1年程度の期間をかけて推進し、営業部門や販売会社と密接に連携しながら、実際の販売戦略や投資判断に反映される成果創出を目指します。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

さくらインターネットのインフラエンジニアは、インターネットを活用して「やりたい」ことを「できる」に変える多くの人々の活動を支えるための、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器などを用いたクラウドプラットフォーム(基盤)の設計・開発・運用を行っています。 エンジニアリングを通じてお客様や社会のDX(デジタルトランスフォーメーション)を支え、組織やチームとともにインフラの信頼性向上とスケーラビリティの拡大を促進し、次なるスタンダードとなる基盤を築くことを目指しています。ガバメントクラウドや生成AI向けGPU基盤などクラウドプラットフォームの大規模な拡張を図るインフラ組織のパフォーマンスを引き出し、チームがより大きな成果を生み出すことが、エンジニアリングマネージャ/インフラのミッションとなります。 また、チームマネジメントに加え、経営層や各プロダクト組織と連携しながら、全社横断で利用されるインフラ基盤の品質向上と標準化をリードしていただくことを期待しています。 【具体的には】 ・さくらのクラウド、専用サーバPHY、高火力PHYなど、IaaSにおけるサーバ・ネットワーク基盤を構築、運用するチームがもつ能力を最大化することで、事業成果を生み出す ・クラウドプラットフォームの開発・運用に携わる個々のエンジニアの成長と能力の発揮にコミットするピープルマネジメント ・当社のバリューに基づく行動や、心理的安全性を重視した組織の理想的な姿を具現化する ・エンジニア採用活動およびオンボーディング施策の企画・実行 ・プロジェクト推進を加速させるためのファシリテーションやコミュニケーション改善 ・属人化解消に向けた業務標準化やナレッジ共有の推進 ・セキュリティ強化施策、運用改善、統制強化の推進 ・経営層および関係部門との調整・意思決定支援

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティング関連サービスを提供しています。 これらのサービスは安定した運用を継続するだけでなく、ユーザー体験の向上、運用効率化、システム改善などを通じて継続的に進化し続けることが求められています。 本ポジションでは、ホスティング関連サービスの開発組織において、チームの成果最大化とメンバーの成長支援を担うエンジニアリングマネージャを募集します。 担当領域は、ご経験や志向性、組織状況を踏まえて決定します。開発組織のパフォーマンス向上を通じて、長年多くのお客さまに利用されているサービス群の成長を支えていただくことを期待しています。 ●具体的には ・5〜10名規模のエンジニアチームのマネジメント ・メンバーの目標設定、評価、1on1の実施 ・キャリア形成支援や技術力向上に向けた育成施策の企画・推進 ・プロジェクトアサイン、リソース調整、優先順位管理 ・複数プロジェクトの進捗管理、課題整理、リスクマネジメント ・開発・運用プロセスの改善 ・チームの生産性向上および品質向上に向けた取り組みの推進 ・テックリードやシニアエンジニアと連携した設計レビュー・品質管理支援 ・サービス企画、カスタマーサポート、マーケティング、営業など関係部署との調整 ・採用活動やオンボーディングを通じた組織づくり ・部門方針に基づくチーム運営および実行計画の策定 ●このポジションの課題と挑戦 ・組織のスループット最大化に向けた開発体制の改善 ・複数のサービスやプロジェクトを横断した優先順位の最適化 ・長年利用されているサービスを支える組織の継続的な成長 ・安定運用とサービス進化を両立する開発プロセスの構築 ・フルリモート環境における効果的なチーム運営 ●期待する将来像 ・ホスティングサービス開発組織の中核マネージャーとして、チームの成果最大化をリードする ・採用・育成・評価・組織改善を通じて開発組織の成長を牽引する ・複数サービスや複数チームを横断した組織課題の解決を推進する ・開発組織全体の生産性向上や開発プロセス改善を主導する ・将来的にはより広い組織や複数領域を担当し、事業成長に貢献する ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティング関連サービスを提供しています。これらのサービスはそれぞれ異なる歴史や技術スタックを持ちながらも、安定性と継続的な進化が求められています。 本ポジションでは、提供する複数サービスを横断し、技術戦略の立案、アーキテクチャ設計、技術標準化、共通基盤整備を推進するテックリード・アーキテクトを募集します。単一サービスの開発リードではなく、組織全体の技術的な方向性を示しながら、将来のサービス成長を支える技術基盤を構築していくポジションです。現場のエンジニア、エンジニアリングマネージャー、サービス企画と連携しながら、複数サービスの持続的な進化と開発生産性向上を推進していただきます。 ●具体的には ・ホスティング関連サービスを横断した技術戦略の立案 ・アーキテクチャ方針、技術選定基準、設計原則の策定 ・プロジェクトに対する設計レビュー、技術レビュー ・共通基盤、運用基盤、開発基盤の設計および導入支援 ・CI/CD、IaC、構成管理、運用自動化の標準化推進 ・技術的負債や属人化リスクの可視化と改善計画策定 ・レガシーシステムの改善やモダナイズの推進 ・新技術・新アーキテクチャの調査、評価、導入判断 ・技術ロードマップの策定 ・技術的な意思決定に必要な情報整理および関係者との合意形成 ●このポジションで取り組む技術課題 ・長期運用サービスのモダナイゼーション ・サービス横断の共通基盤化と再利用性向上 ・開発・運用プロセスの標準化 ・技術的負債の継続的な解消 ・開発生産性とサービス信頼性の両立 ・インフラとアプリケーションを横断したアーキテクチャ最適化 ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

さくらインターネットでは、クラウドやインターネットインフラをはじめとする多様なサービスを開発、提供しています。 これらのサービスを安定して提供するためには、DNS、メール、NTPなど、複数のサービスから共通して利用される基盤の信頼性が重要です。 またサービスの継続的な開発を支えるGitHub Enterprise ServerやCI/CDを実行するための基盤の欠かすことができません。 事業やサービスの拡大に伴い、全社サービス基盤に求められる可用性、セキュリティ、運用品質も高まっています。 今後も安定したサービス提供を継続するため、基盤の運用体制を強化するとともに、運用の標準化、自動化、システムの継続的な改善を推進していきます。 本ポジションでは、全社サービス基盤の運用・保守を担いながら、監視や障害対応、運用プロセスの改善、システム更新などに取り組んでいただきます。 日々の安定運用に加え、中長期的な視点で、持続可能で信頼性の高い基盤をチームとともにつくるポジションです。 ●具体的には ・DNS権威サーバおよびDNSキャッシュサーバの運用・保守 ・メール送受信、メールリレー、認証などの関連基盤の運用・保守 ・NTPサーバおよび時刻同期基盤の運用・保守 ・GitHub、CI/CDなど開発基盤サービスの運用・保守 ・対象サービスにおけるOSやミドルウェアのアップデート、脆弱性対応 ・障害発生時の調査、切り分け、復旧対応、障害原因の分析および再発防止策の実施 ・設定変更、メンテナンス、リリース作業の計画と実施 ・運用手順、障害対応手順、システム構成のドキュメント整備 ・手作業となっている運用業務の標準化・自動化 ・監視項目、アラート条件、ダッシュボードの改善 ・開発、ネットワーク、セキュリティなどの関連部門との連携 ●利用している技術 ・Linux、UNIX系OS ・DNS、SMTP、IMAP、POP、NTP ・BIND、NSD、Knot DNS、Unbound、Postfix、Dovecot、chronyなど ・Prometheus、Grafana、Zabbixなど ・Ansible、Terraformなど ・Python、Go、Shell Scriptなど ・Git、GitHubなど ・オンプレミス環境、さくらのクラウド ●期待する将来像 ・技術領域を広げると共に自身の専門性を発揮し、幅広く活躍出来る人物に成長すること ・全社基盤を横断的に担当するSRE、運用自動化やシステム刷新を主導すること ・チームを技術的に牽引し、後輩の育成やチーム全体のスキル向上に貢献いただくこと

本ポジションでは、24時間365日稼働するシステムを支える最前線として、リアルタイムでサービスの挙動や課題を把握し、安定稼働に向けた運用業務の自動化、運用フローの改善、プロダクション環境で稼働するシステムやコードの改善・修正提案に取り組みます。 また、全社の開発体制を支えることを目的として、社内の開発チームが利用する運用ツールの開発・運用、新規サービスの提供に向けた運用体制の構築、付随サービスの提供なども担当します。 新しい技術を積極的に取り入れながら、監視・運用ツールの開発、業務設計、運用ドキュメントの作成など、幅広い業務に携わります。 多種多様なサービスの運用を通じて、お客様に提供するサービスの信頼性と可用性の向上に責任を持って取り組める環境に魅力を感じる方を募集しています。 主に関わりの深いサービス:さくらのレンタルサーバ、さくらのVPS、さくらのクラウドなど ●具体的には ・サービス提供前の運用フローの準備・構築 ・開発部門からの業務移管に伴う運用設計 ・トラブルシューティング業務 (不具合調査、サービス運用における障害対応など) ・運用作業のコード化・自動化 ・Elastic Stack、Zabbix等を活用した監視基盤の構築・運用 ・社内開発チーム向け運用支援ツール、基盤の開発・提供 ・電話、メールでの問い合わせ対応 さくらインターネットのエンジニアとして、開発チームと運用チームが共通のゴールを持ち、運用性に優れたサービスの開発と文化の醸成を推進していきます。 ●利用している技術 ・Linux, FreeBSD, Windows ・Javascript, React, Vue.js ・Python, PHP, Go, Perl, shellスクリプト ・MySQL, PostgreSQL ・Nginx, Apache ・Kubernetes ・Elasticsearch ・Ansible, Terraform ・Zabbix, Xymon ・Redmine ●目指す将来像 ・サーバエンジニアからインフラエンジニアとして技術領域を広げると共に自身の専門性を発揮し、幅広く活躍出来る人物に成長すること ・お客様に選ばれるサービスを目指し、継続的な機能改善や利便性向上を推進することでサービスの価値向上に貢献出来ること ・チームを技術的に牽引し、後輩の育成やチーム全体のスキル向上に貢献いただくこと

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティングサービスを提供しています。 本ポジションでは、ホスティングサービスに関する既存機能の改善だけでなく、新技術の検証や新機能のプロトタイピング、社内向け共通基盤や運用支援ツールの開発など、複数サービスを横断した技術課題の解決に取り組んでいただきます。 特定のサービス専任として決まった業務を担当するポジションではありません。候補者の経験や志向性、その時点のプロジェクト状況を踏まえながら、ホスティングサービス領域の開発・改善や新しい技術への取り組みを推進していただきます。PoCのみを行う研究開発ポジションではなく、調査・検証から実装、サービスへの適用、継続的な改善まで一貫して関われることが特徴です。 ●具体的には ・ホスティング関連サービスの設計・開発・改善 ・Web API、管理画面、サービス管理システムの設計・開発 ・新技術、OSS、クラウドネイティブ技術の調査・検証 ・新サービスや新機能のPoC、プロトタイプ開発 ・社内向けツール、運用支援ツール、共通ライブラリ、共通基盤の開発 ・運用自動化や開発生産性向上に向けた改善活動 ・技術的負債の解消、モダナイズ、リファクタリング ・監視、可観測性向上、障害予防に向けた改善 ・複数プロジェクトへの技術支援や技術レビュー ・テックリード、エンジニアリングマネージャー、サービス企画との協働 開発ではアプリケーション領域からミドルウェアや運用基盤まで幅広い技術を扱います。サービスの特性や課題に応じて技術選定や改善提案を行いながら、ホスティングサービスの継続的な進化を支えていただきます。 ●期待する将来像 ホスティングサービス領域の技術課題に対して中心的な役割を担うエンジニアとして活躍する 新技術の検証からサービス適用までをリードし、サービス品質や開発生産性の向上に貢献する 特定の技術領域に閉じず、アプリケーション、ミドルウェア、運用基盤を横断して価値を発揮する 将来的にはテックリードやアーキテクトとして組織全体の技術力向上に貢献する ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

社内で利用する各種ITシステム・SaaSの日常運用および継続的な改善を、メンバーと協力しながらご担当いただきます。 ●具体的には ・Microsoft 365、Google Workspace等のSaaS運用管理(アカウントや権限管理等) ・ユーザーからの問い合わせ、利用相談、トラブルシューティング ・システム障害や脆弱性への対応 ・SaaS/システムの設定変更、アップデート、運用管理 ・定型運用業務の標準化、ドキュメント化、運用改善 ・PowerShell, PowerAutomate等を活用した、運用業務の自動化・効率化 ・IT統制・監査等に必要となる証跡管理や運用対応 ●期待する将来像 まずは特定分野のSaaS・社内システムを運用いただきつつ、運用上の課題発見や改善をリードできる状態を目指していただきます。 その後、対象システムを拡充し、コーポレートITが主管するシステムを、チームで協力しながら、横断的に運用管理、改善いただくことを期待しています。

二輪販売シェア世界トップ企業のグローバルマザー工場としてHondaを支えている熊本製作所にて、「工場DXの推進役」として、現場起点のスマートファクトリー化・デジタル施策の企画立案・導入・改善をお任せします。現場の課題に寄り添いながら、データ活用やIT導入によって、“早く・安く・良いものをつくる”ものづくり体質への進化を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ご自身の専門性を活かして、製作所内の部門横断的なDX推進をリーディングして頂き、ゆくゆくは国内外の拠点でグローバルにご活躍頂くことを期待します。 ●設備稼働・生産状況などのデータの見える化、分析基盤構築、自動化 ●各部門(生産技術・製造・物流等)を横断する業務データの統合・活用支援 ●工場内のスマート化・DXに向けた企画立案、導入、効果検証 ●サプライチェーン・物流を含む領域横断全体最適の一元化推進 ●ソリューション導入におけるシステムベンダーとの連携・ディレクション ※コードが書ける方は尚歓迎ですが、導入・企画・要件定義フェーズをリードできる方であれば問題ありません。 ※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

市場環境や顧客ニーズ、事業環境の変化を定量的に捉え、将来の需要やリスクの予測を元に事業成長検討の為の販売台数を予測し四輪事業における重要な意思決定に貢献します。 販売台数を形成する本質的な因果構造を事業戦略・商品戦略部門と連携しながらデータサイエンスの技術で紐解き、分析モデルで表現することで中長期の顧客需要と事業リスク・台数変動を定量化する役割です ①現場担当者とのコミュニケーションを通じた事業課題を明確化・市場・顧客分析を通じた課題解決の方向性と戦略提言 ●事業戦略部門や商品戦略部門と連携した事業課題の整理・構造化 ●市場動向、顧客ニーズ、競争環境、マクロ経済指標などを活用した中長期(3年・5年・10年)の販売需要予測 ●サプライチェーンマネジメント部門と連携した短期(1年以内)の販売台数予測および在庫リスク分析 ●原材料供給リスクや地政学リスクなどを踏まえた事業環境リスク予測 ●分析結果に基づく事業戦略、商品戦略、生産戦略への提言 ②社内外の様々なデータを活用し、事業環境変化による車両需要を元にした台数 予測を行うための高度分析モデル作成 ●統計解析、機械学習、時系列分析等を活用した予測モデルの開発 ●特徴量エンジニアリングや因果分析を通じた需要変動要因の特定 ※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。 【開発ツール】 ・汎用分析ツール:Python(pandas, scikit-learn), Dataiku, MS excel ・Web・アプリ分析ツール:Google Analytics, Sprinklr ・情報共有ツール:Teams

Hondaの研究開発部門のAIドリブン開発を支えるAIエンジニアリング基盤の構築と運用に携わっていただく仲間を募集いたします。 【具体的には】 ご経験や適性に応じて、以下業務をお任せ致します。 ・研究開発領域ユーザー部門と連携、AI開発基盤として必要な要件を定義、その要件を備えた基盤の構築 ・コーポレートIT部門が管理するクラウド基盤の上で、POC環境、開発環境、本番環境を如何に早く提供していくかを、クラウド技術知識をバックグラウンドとして議論し定める ・情報セキュリティ部門と連携、AIエンジニアリング基盤としてのセキュリティを如何に担保するかを議論し定める ・上記活動を外部委託業者、クラウド業者、関連部門、ユーザー部門と多岐にわたる利害関係者とコミュニケーションを取りながら同じ目標に向かって業務を推進する 【技術スキル・関連ターゲット】 ネットワーク、クラウド、ローコード/ノーコード、AI、DX、業務効率化、価値創造、AWS、Azure、OCI、GCP、Claude、Codex、OPEN AI、Copilot、GPT、Gemini、AIエージェント、RAG、生成AI ※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

【業務内容】 ・研究開発テーマのプロジェクト企画、推進、マネジメント (プロジェクト例:カメラを使った運転支援システムのプロジェクト、) ・システム設計およびセンサ搭載・機能の要求定義 ・画像認識技術の探査および評価 ・机上および実車による機能・性能の評価 ・計測器およびHILS等の開発環境の構築、運用 ・最新技術動向の調査・事故データ分析 ●プロジェクトリーダーまたはメンバーとしての業務 ・研究開発プロジェクトのプロジェクトリーダーまたはメンバーとして参画し、関係者と連携しながら、担当するシステム・機能の設計、評価、検証などの技術開発業務を担当します。 ・プロジェクトリーダーの方針のもと、技術検討や実験・解析を通じて、開発課題の解決および品質向上に貢献します。 ・複数の研究開発プロジェクトに関わりながら、専門性を深めつつ、段階的に業務領域を拡張していくことが可能です。 ●ラージプロジェクトリーダー(LPL)としての業務 ・研究開発プロジェクトのラージプロジェクトリーダー(LPL)として、担当するシステム・機能の企画立案から開発推進までを統括します。 ・社内の関連部門およびサプライヤと連携しながら、開発方針の策定、技術的な意思決定、進捗管理を行い、プロジェクト全体をリーディングします。 ・複数の研究開発プロジェクトを並行して担当し、中長期視点での開発計画立案や課題解決を通じて、開発成果の最大化を担います。 ※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。 【開発ツール】 プログラミング言語:MATLAB/Simulink/C/Python 計測器:CANoe/CANape/CANalyzer 【キャリアパス】 研究開発プロジェクトのメンバーまたはプロジェクトリーダー(PL)として経験を積んだ後、研究開発テーマの企画および推進をリーディングするラージプロジェクトリーダー(LPL)、プロジェクト全体を統括するマネジメントポジションへのキャリアアップが可能です。 参考リンク [Honda二輪製品について](https://www.honda.co.jp/motor/)

注目度の高い開発案件がラインナップ! オープン系、ゲームアプリ、基幹系システム、組み込み系に加え、 未経験・経験浅い方のステップアッププロジェクトとして ヘルプデスクやカスタマーサポートなどの案件も豊富にご用意。 さらにAI、IoT、ブロックチェーン、 仮想通貨プラットフォーム、英語を使う案件など、今話題の案件依頼も多数寄せられます。 新規問い合わせは毎月約7000~8000件! フルリモート(完全在宅勤務)も多数あります。 ゆくゆくは自社のプラットフォーム開発にもチャレンジできるなど、常に成長していける環境で仕事ができます! 主な案件例 ◆ブライダル関連Webサービスの基本・詳細設計(Java) ◆医療系システム開発PJの基本設計(PHP) ◆iOS/Android向けネイティブゲーム開発PJの要件定義 ◆国の交通系サービスの基本設計・開発 ◆金融・生保系システムの詳細設計・コーディング ◆サーバ構築・監視などインフラ案件 ほか多数! 上流工程や高難易度の案件も! PM・PLを担う要件定義・基本設計から手がけるなど、上流工程へのチャレンジも大歓迎です。 担当プロジェクトの決定権はエンジニアにありますので、 「こんなことに挑戦したい」といったご要望があれば積極的に発信してください! ※なお担当案件の利益に応じて支給される “プロジェクト手当”があり、高難易度のプロジェクトほど還元される金額が高額。 あなたの希望のキャリア・収入アップを後押しします。 開発環境 言語:Java、Python、C#、C/C++、PHP、JavaScript、TypeScript、Swift、Kotlin、Go、Dart、Shell、Ruby、COBOL OS:Windows、Android、iOS、macOS、Linux、RHEL クラウド:AWS、Azure、GCP DB:Oracle、DB2、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQL Server　等

注目度の高い開発案件がラインナップ! オープン系、ゲームアプリ、基幹系システム、組み込み系に加え、 未経験・経験浅い方のステップアッププロジェクトとして ヘルプデスクやカスタマーサポートなどの案件も豊富にご用意。 さらにAI、IoT、ブロックチェーン、 仮想通貨プラットフォーム、英語を使う案件など、今話題の案件依頼も多数寄せられます。 新規問い合わせは毎月約7000~8000件! フルリモート(完全在宅勤務)も多数あります。 ゆくゆくは自社のプラットフォーム開発にもチャレンジできるなど、常に成長していける環境で仕事ができます! 主な案件例: ◆ブライダル関連Webサービスの基本・詳細設計(Java) ◆医療系システム開発PJの基本設計(PHP) ◆iOS/Android向けネイティブゲーム開発PJの要件定義 ◆国の交通系サービスの基本設計・開発 ◆金融・生保系システムの詳細設計・コーディング ◆サーバ構築・監視などインフラ案件 ほか多数! 上流工程や高難易度の案件も! PM・PLを担う要件定義・基本設計から手がけるなど、上流工程へのチャレンジも大歓迎です。 担当プロジェクトの決定権はエンジニアにありますので、 「こんなことに挑戦したい」といったご要望があれば積極的に発信してください! ※なお担当案件の利益に応じて支給される “プロジェクト手当”があり、高難易度のプロジェクトほど還元される金額が高額。 あなたの希望のキャリア・収入アップを後押しします。 開発環境: 言語:Java、Python、C#、C/C++、PHP、JavaScript、TypeScript、Swift、Kotlin、Go、Dart、Shell、Ruby、COBOL OS:Windows、Android、iOS、macOS、Linux、RHEL クラウド:AWS、Azure、GCP DB:Oracle、DB2、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQL Server　等

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

●求人概要 【AI/DXコース】 当社は「メーカー」や「自治体」を主要顧客としており、メーカー向けWEBシステムや行政向け総合システムといった、専門システムを取り扱うことが多くあります。 皆さまには研修を通して、AI/DXエンジニアとしてのご活躍を期待し、入社後約3か月間の研修にご参加いただきます。 ●研修内容 データをもとにAIを活用しDX現場の課題解決を進められる人材の育成プログラム 研修期間:約3ヵ月 1.基礎学習 └SQL、Pyhton基礎 └データ分析基礎(Excel,Tableauなど) └IT基礎(Linux,Git,HTML,CSS,JavaScript,Django) 2.チーム開発演習 └GitHub copilot └AI駆動開発 └DX模擬プロジェクト演習 ※研修内容・期間は変更になる可能性がございます。 ●配属例 2023年10月入社/23歳/文系大学卒 前職でもBIツールを活用したデータ分析業務に従事。 よりデータサイエンスの知識を身に着け、市場価値を高めたいと思い転職。 配属プロジェクト 工場内データ可視化業務 プロジェクトにて、 データ分析、伴走型支援業務に従事

●概要 AWSを活用したインフラ構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーとしてご活躍いただきます。 プロジェクトの期間は短期のものから運用などを含む長期のプロジェクトまで幅広く、技術領域もインフラ構築からサーバレス環境でのアプリ開発までさまざまです。新しい技術や・経験のない規模の案件にチャレンジしてみたい方を歓迎します。 ●仕事内容 プロジェクトの計画・立案・実行・完了までの一連の業務を担当します。具体的には、 ・要件ヒアリング ・プロジェクト計画の策定 ・プロジェクト管理 など、プロジェクトの成功に向けて幅広い業務を担います。 上記に加えて、少人数で行う案件では手順書や設計のレビューや技術的なリードをしていただく場合もあります。 また、導入後の運用最適化を担う案件では、新しい技術やコスト削減を提案するプリセールスのような立ち位置としてもご活躍いただきます。 (雇入れ直後)クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 ●プロジェクト事例 ・コンビニエンスストアフランチャイザー様　スマホアプリインフラ環境の構築 約1年のプロジェクト期間で、コンビニエンスストア店舗で使用するスマホアプリのインフラ環境をAWSにて構築。500万を超えるアプリダウンロードによりアクセスが想定を超えることもあったが、その後数ヶ月かけ徐々にアプリケーションとインフラの最適化を実施。その後も継続的にキャンペーン対応などを実施している ・グループ企業のITインフラトータルサービス提供企業様　ネットワーク基盤の再構築によるリードタイム短縮・コスト削減 クラウドをいち早く利用開始したが当初の設計を踏襲していたため、新規VPN接続拠点を開設するまでのリードタイムや運用コストが嵩んでいる状況にあった。AWSの新しい機能(当時サービス発表された直後であり国内実績はなかった)を含めた新たなネットワーク基盤を提案実装し、リードタイムとコストの大幅な削減を実施。 ・規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを管理していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 ・期間 小規模なものであれば1ヶ月程度で大規模になれば3ヶ月～1年ほどの案件もございます。 ●組織構成 クロスインダストリー第1本部・第2本部に分かれています。 スキル・ご経験に応じて配属部署を相談させていただいた上で、いずれかの部に加わっていただきます。 ●クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 ●クロスインダストリー第2本部 ミッション:主に既存顧客に向けた安定運用の提供、アップセル・SRE・リセール顧客へのリテンションメンバー構成:部長1名、課長4名(営業課1+技術課3)、課員50名 期待する役割:短期的にはPL・PMとしての役割を期待します。長期的にはプリセールスなどへキャリアの幅を広げていただくこともできます。また社外への発信活動(ブログや書籍の執筆・イベントでの登壇など)、運用メンバーのリーダーとなっていただくことを想定しています。 入社後の業務イメージ:SRE顧客に対する活動(要望のヒアリング、設計、構築、運用保守)をしつつ、比較的小規模な初期構築案件を担当いただきます。ゆくゆくはPLとして案件を対応していただきます。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体の推進・管理 ・複数チームで構成される中〜大規模プロジェクト(30人月以上)における体制構築 ・不確実性の高い環境における、先回りしたタスク・リスク・スケジュール・品質管理の徹底 ②最上流のステークホルダーマネジメント・顧客折衝 ・クライアントやグループ内のコンサルタント等の多様な関係者との要件調整、期待値調整 ・グランドデザインを理解した上で、課題の抽出・整理および「そもそも何を作るか」の合意形成 ③現場のボトルネック打破・障壁の排除 ・開発チームが迷わずモノづくりに集中できるよう、推進の障壁(プロセスの不備や課題など)を能動的に見つけ出し、解決に向けて周囲へ働きかけ・排除を実施 ④モダンツールを用いたチームリード ・Jira / Confluenceなどをフル活用したプロジェクト管理 ・ハイクオリティなドキュメンテーションの作成、およびチームメンバーの円滑な牽引・サポート ⑤スコープやチーム体制の「大胆な意思決定」 ・状況の変化に応じてプロダクトオーナー(PO)と対等に議論・相談を実施 ・リリーススケジュールの見直し、開発範囲(スコープ)の変更、チーム体制の刷新などを臆せず柔軟に決断・実行 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点

・クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード ・プリセールス段階での技術検討・PoC設計(営業・コンサルタントとの協働) ・要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括 ・プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント ・外部ベンダー/フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理 ・設計・実装レビューを通じた品質担保 ・運用・保守体制の構築およびモニタリング設計 ※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC/中規模開発が中心です。

・事業KPIを上げるための機能追加・改善の開発 　　∟ 事業戦略上、課題となっている業務領域を中心に対応します 　　∟ 決済・会計業務、カスタマーサクセス業務(toB/toC両面)、開発のトイル業務など ・各事業部における課題のディスカバリー 　　∟ 要望の受け付けやヒアリングだけではなく、実際の業務にdeep diveして一次情報を取りにいきます ・事業のトップラインを上げるために必要な業務効率化のためのツール・プラットフォーム設計と開発 【一緒にやりたいこと】 ・マルチプロダクト化を見据え、サクセスエンジニアチーム体制の構築・仕組み化・強化 ・サクセスエンジニアチームがより発展、事業貢献するための施策の立案 ・各事業部への課題感のヒアリング・発掘の強化 ・よりスピード感を持った各事業部の課題感の解消と事業を成長させるための体制強化 ・事業のトップライン向上に直結する業務改革を推進するための、業務プラットフォーム・ワークフローの設計と構築 ・個別最適の業務改善から一歩進んだ、事業成長を支える業務プラットフォームの設計・構築 【技術環境】 ・使用言語:TypeScript, Python ・フレームワーク: 　∟ フロントエンド: React, Next.js 　∟ デスクトップアプリ: Electron 　∟ バックエンド: Express, Hono 　∟ テスティングフレームワーク: vitest 　∟ GASツール:Google App Script(Rollup + clasp) ・エディタ:VS Code, Cursor ・AI支援:GitHub Copilot, Claude Code ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ※開発組織全体では、以下も使用しています※ ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・品質保証:Autify ・ミドルウェア:Redis, Nginx ※業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

●具体的な仕事内容 ・マルチプロダクト化に向けた取り組み ・新規プロダクト/開発チームを迅速に立ち上げるためのプラットフォームエンジニアリング ・グロースに耐えうる信頼性やオブザーバビリティを容易に導入するための仕組みづくり ・信頼性向上に向けた取り組み ・組織への信頼性イネーブリング戦略立案・推進 ・クラウドインフラセキュリティの向上 ・プロダクト開発のアジリティ向上に向けた取り組み ・開発環境改善やリリースエンジニアリングの最適化 ・トイル削減を目的としたツールや仕組みを構築することによる自動化 ・SRE x AIの分野における新たな価値創出、開発者体験の向上 ●使っている技術・サービス ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS(ECS、S3、Lambdaなど), Terraform ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・Knowledge Tool:Confluence ●組織体制 組織体制については以下の体制をとっております ・プラットフォームG SREチーム └主務メンバー3名 ※SREチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 ・SREチーム発足から2年間の取り組み〜急成長するモビリティSaaSで信頼性とアジリティの両立を指す～ (https://note.nealle.com/n/n530c5238836d) ・ニーリーのSREによるリリースサイクルの改善〜「隔週深夜1回→1日2回」にリリース頻度を向上させた道のり〜 (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ・SREチームのSLI/SLO策定への取り組み ～3つの視点から観測する信頼性～ (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ●ニーリーのプロダクト組織のことが分かるコンテンツ エンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/nealle/nirienziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao Nealle Developer’s Blog https://nealle-dev.hatenablog.com/ 公式note(エンジニアの入社エントリなど) https://note.nealle.com/m/m061b64cfaed8 ●改正職業安定法に基づく記載 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。