土日祝日休み PythonのITエンジニア求人・転職情報

SUBARUの次世代AD/ADAS(自動運転・運転支援システム)における、ドライバーの「感性」を科学的に分析し、安心と愉しさを最大化するHMI(ヒューマン・マシン・インターフェース)の先行研究開発をお任せします。 <具体的には> 以下自動運転に関する機能開発業務をお任せいたします。 ①次世代HMIの企画・機能提案 ・ドライバーモニタリングシステム(DMS)等を活用した、ドライバーの視線・疲労・覚醒状態の推定アルゴリズムの研究。 ・自動運転と手動運転の切り替え時における、最適な通知・表示方法(視覚・聴覚・触覚等)の考案。 ②人間工学・生理指標に基づく分析と実証 ・視線計測装置や心電・脳波等の生理計測ツールを用いた、運転負荷の定量評価およびモデル化。 ・渋谷拠点(SUBARU Lab)等でのプロフェッショナルな知見を活かした、人体の生態系に関する高度な人間工学研究。 ③ソフトウェア実装とプロトタイプ開発 ・C/C++、Python等を用いたHMI制御ロジックのコーディング。 ・表示デバイス(メーター、HUD等)へのUI実装およびリアルタイム制御の構築。 ④実車を用いた検証・評価 ・自ら試験車両を運転し、提案したHMI機能が実環境でどのように機能するか、感性評価とデータ分析を繰り返す現場検証。 <使用言語/環境/ツール等> ・言語:Matlab、Simulink、SysML、UML、Python、Javascript、C/C++ ・ツール:Unreal Engineなど仮想空間構築環境、Android Studio、Flutterなどスマホアプリ開発環境 ・その他:ECU開発環境知識等 【取り扱っていただくプロダクト/技術】 ・将来のSUBARU車に広く搭載される自動運転車両のHMI SUBARUが自動運転に取り組む理由は単に利便性向上の為ではありません。 クルマの進化のみで安全な社会は形作れません。 人とクルマが協調し、人の能力を最大限引き出すことで安心できる安全な交通環境が実現できると私たちは考えています。 自動運転はその人の能力を最大限引き出す為の重要な手段だと捉えて開発に取り組んでいます。 【変更の範囲】 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。

車載プラットフォームから取得したカメラ映像に深層学習を適用し、物体検出・追跡や自車の走行経路予測を行う先行開発を担当します。 組込み向けGPUマシンを中核に、CAN・(車載)Ethernet・カメラI/Fの入出力制御と表示出力(HDMI)を含むソフトウェア設計、計測データや画像/動画を保存・検索するDB設計、走行データのクラウド送信とAI学習向けの前処理・加工ワークフロー設計までを一貫して担います。 走行試験と性能評価で得た知見をもとに、要件定義から試作・検証・改善を社内でゼロから素早く回し、必要な仕組みを自ら考案して形にしていく業務です。 <具体的には> ADAS検証車両に搭載する機器の選定から、実際に搭載して走行できる環境構築までを担当し、以下の業務を複数担当します。 ・車両内で利用する各種センサーや計測器のセットアップ・相互接続 (例:地図情報利用のためにJetsonとLocatorをEthernetで接続) ・車両内で動作するソフトウェアの開発 (AI推論のためのSocket通信、GPUでの推論結果をCPUで演算し情報変換、CAN通信による車両制御) ・ソフトウェア管理用のWebUI・WebAPI開発 ・DBへの動作結果保存および検証結果確認 【使用するツール】 ・開発言語:Python, C, C++, JavaScript, HTML ・Web技術:React, Drogon ・OS/インフラ:LINUX (Shell script, rootファイルシステム) ・画像処理/AI最適化:OpenCV, CUDA, TensorRT ・データベース:PostgreSQL, SQLite, Redis (NoSQL) ・バージョン管理:Git, GitHub, SVN 【変更の範囲】 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。

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 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。

機械学習・統計解析を用いたデータ分析/モデル構築 に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。 お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。 具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。 また、DatabricksやSnowflakeなどのデータ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。 ●関連記事 「生きた」ビッグデータを扱うことで感じられるデータ分析業務の魅力をJSOLのデータサイエンティストに聞いた https://qiita.com/official-columns/interview/202308-jsol/ ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部(D&T) ●従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

「JMAG」は、年3回のメジャーバージョンアップと2ヶ月に一度のサービスパックの提供を実施。その開発時における以下の品質業務担当 ・パッケージソフトウェアテストの自動化推進 ・不具合調査、品質統計による品質状況の把握 ・品質改善のためのテストプロセス変革の立案と実施 ・パッケージソフトウエアの結合、システムテスト設計および実施 ※「JMAG」は、国産の『電気機器設計のための有限要素解析(FEA)ソフトウェア』として、電磁場解析分野では国内トップシェアを占めております。また、国内のみならず、世界中の企業、大学で利用され、数多くの商品開発に貢献しています。 (変更の範囲)会社の定める業務

●業務内容 クラウドインフラ(PaaS活用)に関するプロジェクトを推進するプロジェクトリーダー・サブリーダーとして、以下いずれかのプロジェクトの推進をお任せします。 ※プロジェクトは今までのご経験、ご希望を考慮して決定します。 ●案件例 ①100万人超の金融系会員サイトの構築、保守(AWS) 24/365のミッションクリティカルなシステムの構築・保守を実施。IaaS中心に仕組みからPaaSを利用した仕組みへのマイグレーションを随時実施基盤の構築保守だけでなく、金融系に求められる高度なセキュリティ対応も担当。 ②QR決済などのアクワイアリングシステムの導入に向けたコンサルティング(AWS) パッケージシステムをAWS上で利用するための要件整理、構成検討などの上流工程を実施。またFISCやPCIDSSといった基準への適合チェックなども担当 ③製造業向けIoTシステムの構築(AWS) 顧客が設置したセンサー情報の収集・見える化を実施。AWSを利用し、フルPaaSで構築。基盤系の提供だけでなく、アプリケーションも含め、ワンストップでご提供。 ④建設業向けデータ共有システムの構築(Azure) Azureを利用した設計情報の共有システムの構築。建設現場で利用するさまざまな設定情報を連携し、設計情報を一元管理できる仕組みの提供。基盤だけでなく、見える化を実現するアプリケーションもPaaSを活用して実現。<業務の魅力> ・クラウドインフラに関するプロジェクトの提案～開発・運用保守まで一気通貫で対応いただけます。 ・大規模システム・インフラ基盤に関わる案件が多く、リーダー・サブリーダとして案件の運営を行いながら、様々なクラウド活用の知見・経験を積むことが可能です。 ・個別のSI案件だけでなく、新たなクラウドソリューションの企画立案やサービス提案等の機会も数多くあります。 ●配属部門 データ&テクノロジーコンサルティング事業本部 (変更の範囲)会社の定める業務

●業務内容 「JMAG」の品質保証(品質保証/品質向上/品質管理)業務を担当いただきます。 品質保証未経験の方でも、理系的なバックグラウンドを活かしつつ、OJTを通じて品質保証のスキルを習得できるポジションです。 「電気機器設計プロセスのDX推進と、SDGs実現のために期待される価値を提供し続けること」をミッションに、より大きな価値をユーザーに提供できているかという視点を重視して業務を遂行いただきます。 ●具体的な業務 ・「JMAG」の結合、システムテスト設計および実施 ・不具合確認時の切り分け、発生条件調査、流出不具合に対する回避方法検討 ・品質統計による品質状況の把握、分析に基づいたテストケースの改善 ・品質改善施策の立案と実施 (変更の範囲)会社の定める業務

「JMAG」は、年3回のメジャーバージョンアップと2ヶ月に一度のサービスパックの提供を実施。その開発時における以下の品質業務担当 ・パッケージソフトウェアテストの自動化推進 ・不具合調査、品質統計による品質状況の把握 ・品質改善のためのテストプロセス変革の立案と実施 ・パッケージソフトウエアの結合、システムテスト設計および実施 ※「JMAG」は、国産の『電気機器設計のための有限要素解析(FEA)ソフトウェア』として、電磁場解析分野では国内トップシェアを占めております。また、国内のみならず、世界中の企業、大学で利用され、数多くの商品開発に貢献しています。 (変更の範囲)会社の定める業務

●業務内容 クラウドインフラ(IaaS活用)に関するプロジェクトを推進するプロジェクトリーダー・サブリーダーとして、以下いずれかのプロジェクトの推進をお任せします。 ※プロジェクトは今までのご経験、ご希望を考慮して決定します。 ●案件例 ①既存システム更改に伴うクラウドリフト(AWS) システム更改を行うサーバーの仮想マシン払い出しから、ID認証、バックアップ/監視までの実装。またクラウド活用時のルール規約を策定や、AWS環境と社内環境を接続するためのネットワーク設計を実施。また定期的に顧客とのワークショップを実施、本番稼働および安定的な運用保守までをトータルサポート。 ②クラウドインフラ基盤導入・構築運用保守(AWS) 社内システムと社外向けシステムのインフラ基盤領域における導入構築から保守運用までのトータルサポート。年数十案件にのぼるシステム導入要件に伴い、要件定義から設計構築テスト、保守運用までを対応。 ③ETL(ファイル連携)システムの新規構築(AWS) 受発注データを社内基幹システムと連携するためのETLシステムの構築。サーバOSのEOL対応と既存システム基盤からの移行見伴い、AWS上でのシステム構築を実装。仮想マシンの払い出しからOSセットアップ、バックアップ/監視に加えてジョブやインターフェースの設定を実施。 ④ID認証基盤のクラウドリフト(Azure) Azureサブスクリプションの払い出しからネットワーク設計/設定、OSセットアップから認証基盤の構築、バックアップ/監視を実装。将来的なAzureの本格活用を見据えたガイドライン策定を実施。 ●配属部門 サイバーセキュリティ&インテリジェント・オペレーション事業本部 (変更の範囲)会社の定める業務

業務内容 「JMAG」の品質保証(品質保証/品質向上/品質管理)業務を担当いただきます。 品質保証未経験の方でも、理系的なバックグラウンドを活かしつつ、OJTを通じて品質保証のスキルを習得できるポジションです。 「電気機器設計プロセスのDX推進と、SDGs実現のために期待される価値を提供し続けること」をミッションに、より大きな価値をユーザーに提供できているかという視点を重視して業務を遂行いただきます。 ●具体的な業務 ・「JMAG」の結合、システムテスト設計および実施 ・不具合確認時の切り分け、発生条件調査、流出不具合に対する回避方法検討 ・品質統計による品質状況の把握、分析に基づいたテストケースの改善 ・品質改善施策の立案と実施 (変更の範囲)会社の定める業務

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

・当社側プロジェクト管理(進捗・課題・リスク・品質)実務 ・クライアント(システム部門・業務部門)および社内開発チームとのブリッジ実務 ・MTGやSlack等における会話から能動的にPJ状況をとらえタスク化/課題化 ・各チームのタスクフォローと必要に応じたコミュニケーション機会の設置 ・現場の状況を確実に捉え、必要な情報をエスカレーション 【組織について】 ・スタートアップ、SIer、金融事業会社など様々なバックグラウンド・専門性を持つメンバーが在籍しています。 ・プロジェクト毎に最適なメンバーが集まりチームを組成しています。 ・コミュニケーションは基本オンラインで、定例MTG以外でもmeet、ハドル、Slackなどで適宜相談している環境です。 【技術スタック】 ※本事業における技術スタックは未定となります。 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion ●Wallet Station 言語/フレームワーク └バックエンド :Java(SpringBoot),Kotlin └フロントエンド :TypeScript(Vue.js) └モバイル :Dart(Flutter),Swift, Kotlin データベース :SQL Server, Google BigQuery インフラ　　　 :AWS,Azure CI/CD :Github Actions テストツール　　 :JUnit, Cypress,Storybook,Postman デザイン　　　　 :Figma ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :Jira 情報共有ツール　 :Slack,Confluence ●Xard 言語 └バックエンド :Go └フロントエンド :React, TypeScript データベース 　:MySQL, DynamoDB インフラ 　　　　:AWS 環境構築 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD :CircleCI ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :JIRA 情報共有ツール :Slack,Confluence その他 :Datadog ●Anywhere 言語　　　　　　 :Java, Kotlin, Swift, Objective・C, Flutter(Dart),C#, C++, C, Python, PHP インフラ　　　　 :AWS, オンプレミス ミドルウェア　　 :Apache, NGINX, AWS Lambda, Hashicorp Vault, HAProxy, Corosync, Pacemaker, Redis, HULFT, Athena, QuickSight DB　　　　　　　:AWS Aurora, PostgreSQL, MySQL Monitoring 　　 :CloudWatch, PagerDuty, Crashlytics 環境　　　 　　 :Terraform, Docker, AWS CodePipeline, Github, Firebase

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

大手金融機関(銀行・証券・生損保)、官公庁、公共団体等の大規模プロジェクトにおいて、プレイングマネージャーとしてプロジェクト推進およびチームマネジメントを担当します。 ●DXコンサルティング・開発: 単なるシステム開発にとどまらず、お客様のDX実現に向けた業務最適化提案から参画。 テクニカルレイヤーだけでなく、ビジネス視点でのコンサルティングを行います。 ●AI駆動開発による生産性改革: 生成AIを活用した「AI駆動開発」を推進。 システム開発の生産性を飛躍的に向上させるとともに、最新技術の実装に挑戦できる環境です。 ●組織・プロジェクトマネジメント: 開発実務に加え、チームの目標設定、進捗・品質管理、メンバーの育成・指導といった組織運営(リソースマネジメント)をお任せします。 【具体的な事例】 ●大規模公共系システム開発(ユーザー数2,000万人規模): 大規模団体の申請受付業務システムにおいて、要件定義などの上流工程から開発、リリース後の保守まで全工程を一気通貫でリード。 ●生成AI活用ソリューション: 業務特化型AIエージェントサービスの企画・開発および導入支援。 最先端のAI技術を用いた業務効率化を実現。 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 ●変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。 就業場所の変更の範囲 ●雇い入れ直後: 自社拠点または配属先プロジェクト勤務地 変更の範囲:本社および全国の拠点、顧客先、または自宅

●仕事についての詳細 マネジメントに専念するキャリアではなく、技術に触れ続けながらプロジェクトをリードしたい。 そんな志向をお持ちの方に、ぜひ知っていただきたいポジションです。 年次を重ねても現場から離れず、技術とリーダーシップの両立を図りたい方にとって、確実に力がつき、長期的なキャリアを描ける環境です。 ●担当業務 グローバルにビジネス展開を行う大手FA総合メーカーをお客様とし、同社のITを支える技術リード型のプロジェクトリーダー/プロジェクトマネージャーとして参画いただきます。 当該アカウントは、約200名規模の体制で長期的な支援を行う戦略的パートナーであり、業務アプリケーションから基盤領域まで、幅広いIT領域を担っています。 本ポジションでは、進捗管理や調整に留まらず、要件整理・方式検討・設計方針の判断など、技術的な意思決定にも深く関与しながらプロジェクトをリードしていただきます。 お客様はITリテラシーが非常に高く、IT利活用にも積極的なため、プロジェクトでは技術的な妥当性や設計品質が強く求められます。 その環境下でPL/PMとして経験を積むことで、リーダーとしてのマネジメント力と技術力の双方を確実に高めることができます。 ●プロジェクトの一例 ・SPA(Single Page Application)基盤上に構築された業務システムの開発プロジェクト ・大規模スクラム体制によるアジャイル開発プロジェクト ・Claude CodeをベースとしたAI駆動開発プロジェクト ・AWSのマネージドサービスやIaCによる基盤を構築を行うクラウド開発プロジェクト ・Databricks・Python等を用いたデータ分析基盤の設計・構築プロジェクト ・大規模レガシーシステム刷新プロジェクト

業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、金融業界および公共領域向けの業務アプリケーション開発をお任せします。 銀行、保険、証券、クレジット、公共領域などのシステムを対象に、設計、開発、テスト、保守まで幅広く担当いただきます。 本ポジションでは、今までのアプリケーション開発のご経験を活かし、基本設計～結合テストに携わっていただきます。将来的に要件定義やプロジェクトリーダーを目指したい方、開発経験を土台に設計工程へステップアップしたい方に適したポジションです。 プロジェクト例 ・銀行向け基幹システム開発 ・生命保険システムの刷新プロジェクト ・損害保険向け業務システム開発 ・公共領域の業務アプリケーション開発 開発環境 言語：Java、COBOL、Python、C++、JavaScript 等 DB：Oracle、PostgreSQL、MySQL 等

IR×IT領域の中核プロダクトの"開発全体"を支える基盤設計を担うエンジニア [このポジションのインタビュー記事はこちらから!](https://www.wills-net.co.jp/recruit/interview/4) これまでのご経験に応じて業務をお任せします。 現在、IR-naviではJavaベースの旧システムから Python 3.13 / Django / PostgreSQL へのフルリニューアルを進行中です。 ●主な業務例 ・要件定義・基本設計・詳細設計など上流工程の主導 ・IR-navi Python 版(ir-navi-v2)の機能開発・機能拡張・バグ修正 ・旧システム(Java 版)から Python / Django への移行設計・実装 ・Django ORM を使ったデータモデル設計・クエリ最適化 ・Celery を活用した非同期タスク(レポート生成・メール配信等)の設計 ・コードレビュー・技術的意思決定・アーキテクチャ改善提案 ・5名程度のチームメンバーのタスク管理・育成・評価支援 ・Azure インフラと連携したデプロイパイプライン整備 ・非機能要件(パフォーマンス・セキュリティ・可用性)の担保 ※ご志向や適性に応じて、将来的にエンジニアリングマネージャーやプリンシパルエンジニアへステップアップしていただくことも可能です。 ●技術スタック例 ・言語(メイン):Python 3.13 ・フレームワーク:Django ・非同期処理:Celery / Redis ・DB(新):PostgreSQL(Azure Database for PostgreSQL) ・DB(旧):PostgreSQL(レガシー DB、踏み台サーバ経由) ・フロントエンド:Node.js v22 / pnpm / TypeScript ・インフラ:Azure ・コンテナ:Docker / Docker Compose ・ツール:uv(パッケージ管理)、just(タスクランナー)、Ruff(Lint/Format ・バージョン管理:GitHub(Wills-INC/ir-navi-v2) ●キャリアパス例 ・入社～1年:チーム・プロダクトへのオンボーディング、担当領域の設計リード ・1～3年:テックリード / アーキテクトとしてレガシー移行・Docker化を主導 ・3年目以降:エンジニアリングマネージャー(EM)またはプリンシパルエンジニアへ ●システム部の取り組み 当社の技術情報を外部へ発信するため、技術ブログの公開を準備中です。現在はその前段階として、社内の技術やノウハウを蓄積し、新入社員の入社時や他の人の業務を代理で行う際などに役立てています。 また、出社とリモートを組み合わせたハイブリットワークでメリハリをつけた働き方をしています。 ※他、入社前に開発マシンの希望スペックをお聞きして、ご希望をすり合わせたPCをご準備しています。

製造業領域の生成AIプロダクト開発・PoC検証を、技術リードとして引っ張るポジションです。 主な業務: ・クライアントとの要件定義・折衝・技術説明 ・RAGシステム・LLM活用プロダクトの技術選定・アーキテクチャ設計の主導 ・メンバーへの技術方針の共有・コードレビュー・実装サポート ・プロトタイプから本番リリースまでの技術責任者としての推進 ・インド・バンガロールのグローバルHub拠点メンバーとの連携・調整

・AI・クラウド・ローコード/ノーコード等の技術を利用した、自社サービス企画・開発、提案、導入までをお任せします。 ・サービス開発ならびに基盤構築の技術者を募集します。 【サービス例】 ・RPA(業務自動化)サービスの導入開発　お客様の要件をヒアリングし要件定義および導入開発 ・新たなサービス企画　RPA商材の拡充、AIやOCR等の新規商材の連携強化の企画・開発、提案、導入 ・BI、クラウド等の自社サービス企画・開発、提案、導入 ・Webアプリ、スマホアプリまたは基盤構築等の直請け案件(プライム)の本社受託開発 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。 ●就業場所の変更の範囲 雇い入れ直後: 自社拠点または配属先プロジェクト勤務地 変更の範囲:本社および全国の拠点、顧客先、または自宅

「職務経歴書の自動生成」を極め、キャリアの棚卸しをAIで再定義する。 現在開発中の履歴書・職務経歴書自動生成プロダクトのグロースを担っていただきます。 現在は外部プラットフォームを活用していますが、今後はソースコードを買い取り、自社ドメインでのフルスクラッチ開発・改善へ移行します。 ユーザーがテキストを雑に放り込むだけで、洗練された書類が完成するという、圧倒的な利便性をAIの力(LLM/プロンプトエンジニアリング等)で実現する、プロダクトの核となるポジションです。 ◆具体的な業務内容 01.AIモデル・プロンプトの実装と改善 ・OpenAI等のLLMを活用した、高精度な職務経歴書生成ロジックの構築 ・ユーザー入力データ(テキスト・音声等)を構造化し、肉付け・最適化するプロンプト設計 02.プロダクトの自社化・リプレイス ・既存プロダクトの買い取りに伴う、自社ドメインへの移行とアーキテクチャの再設計 03新規機能開発 ・キャリアテック側プロダクトへのAI機能の統合(自動アップデート機能等)

【お任せしたいお仕事】 ローコード開発チームの一員として、システム導入・開発をご担当頂きます。 また、これまでのご経験やあなたのキャリアビジョンに沿ってお任せします。 ・新規プロジェクト立ち上げのキーマン ・チームリーダーとしてメンバーやプロジェクトのマネジメント 【ローコード開発で実現できる世界】 ●ユーザーの「期待以上」のシステムを「迅速」に届ける社会 【なぜホープスがするのか？】 創業当初、当社は工場において、短納期で高品質な製品を届けられるように業務改善案を提案していました。 30年前はDXという言葉も耳馴染みなく、お客様からの理解を得られにくい環境でした。 なかには、工場自体の競争力を失い、工場の規模縮小・閉鎖から、工場に支えられた街自体が閑散となることも目の当たりにしました。 このような悲劇を繰り返したくはありません。 だからこそ、わたしたちは「時代のニーズ・変化に合わせてエンジニアはスキルを変え、真に必要とされるエンジニア」を輩出することに力を入れています。 そしてそれは、本当の意味でエンジニアの人生を守るための必要な武器になる、と信じています。 また、ユーザーが真に求めることは、 ・必要なときに必要なシステムを簡単に利用できる ・システムを用い、競争力を醸成し、社会が持続的な発展を続けること です。 当社はそれを提供・実現し、システムの利用者とエンジニアがワクワクする社会を創っていきます。 【プロジェクト内容※一例です※】 受注システム：要件定義からリリースまで約2年のプロジェクトにおいて、開発期間は2ヵ月と短納期で完了 生成型AI　 ：プロセスマイニングを用いた野良AIの防止 【ローコード開発に携わったエンジニアの声】 ・API開発、オープンソースの方が幅がきくし、おもしろそうなイメージが正直あったが、実際にやってみるとローコード開発はできることが多かった（40代男性）。 ・API開発、オープンソースは今までできたことを効率的に開発できるが、それに加えて今までできていないこと（AI、プロセスマイニングの利用等）ができ、技術的な好奇心を駆り立てられる。 より幅広い技術・知識の習得を楽しめる！（30代男性） ・開発工程を短縮することで、本当に必要な工程に時間を割けるようになった。 中長期的にユーザーが求めていることを提案・提供でき、前よりお客様に寄り添った開発をしていると感じる（30代女性）。 ・お客様から「想定より早く導入できた」「ほしかったシステムがたくさんあり、使うことが楽しみだ」とお声をいただき、嬉しかった！（20代女性） 【事業責任者からのメッセージ】 世界基準でみたときに、世界ではポピュラーだけど日本ではまだ浸透していないソリューションがたくさんあります。 また、日本に入ってきているものの、認知度の低いツールもたくさんあります。 ホープスではそういったソリューションやツールの導入・開発を積極的に推進しております。 ・「世界基準で通用するエンジニアスキルを身に着ける」 ・「日本で新しいマーケットを開拓する」 ・「日本でもっと浸透させ、よりよい未来を創る」 こういった想いをもったメンバーがたくさんいます！ このような環境下で一緒に成長していきたいと思っていただける方からのご応募をお待ちしております！ ※従事すべき業務の変更の範囲：IT開発関連業務

・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

●部の紹介、概要: ポートフォリオ・コンサルティング部は、主として地域金融機関向けの統合的なリスク管理システムとして開発・提供している「NOMURA i-Port」(以下、「i-Port」)サービスの主管部署です。 顧客ユーザーは「i-Port」システムに自機関の有価証券ポートフォリオ情報を登録することで、リスク管理や運用シミュレーションを行います。 当部では、「i-Port」システム機能開発の企画立案、顧客ユーザーの「i-Port」サービス利用に関するサポート、及び登録いただいたポートフォリオ情報を分析し、顧客ユーザーのポートフォリオの改善提案等を行っています。 ●担当業務、責務: 【担当業務】 「i-Port」システムの開発関連業務全般(機能の企画・立案、データ登録・分析、Excelマクロ等によるEUCツール開発、顧客ユーザー向け「i-Port」操作研修講師、i-Port REVIEW(ユーザー向け情報誌)の執筆等) 【責務】 まずは当部顧客担当チームを経由したお客様からの問い合わせ担当窓口として「i-Port」システムの機能全般について習熟していただきます。 その上で、上記業務全般を段階的に担当していただきます。

部の紹介、概要: 野村グループは、グローバル金融サービス・グループとして、世界約30の国や地域にネットワークを有しています。 日本のインフォメーション・テクノロジー部門は、25以上の国籍のメンバーが在籍する多様な環境であり、日本のリテール・ウェルスマネジメントビジネス、グローバルホールセール(グローバルマーケッツとインベストメントバンキング)において、テクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更などの業務に従事しています。 野村グループは、充実した福利厚生、トレーニングやスキルアップの機会を提供し、ダイバーシティー、エクイティとインクルージョンの推進、従業員の健康とウェルビーイングを重視しています。 野村ホールディングスIT戦略部は、野村グループ全体で効率的なIT業務オペレーションを実現し、ITのグループ運営を確立するための活動を行っています。 また、野村グループ全般のビジネスを更にスケールアップするために、生成AI等の技術を起点としたデジタル化を促進し、人+AIによる新しいオペレーションモデルを企画・提案・推進します。 担当業務、責務: 野村ホールディングスのIT戦略部デジタル企画推進課では、生成AIの利活用を推進するAI CoE(Center of Excellence)、Technology Initiative Group、及びData Science Initiativeなど、先進的なテクノロジーを利活用し、ビジネス部門とのパートナーシップを通じて、様々なAI/DXサービスをビジネス部門と共同開発しています。 本ポジションでは、IT戦略部デジタル企画推進課の一員として、生成AIやテクノロジーを活用したアプリケーションやサービスのPOC、開発などを推進する人材を募集します。

・社内システムの開発・保守、および内製化の推進 ・各部門への業務ヒアリングと、課題に応じた IT ソリューションの企画・実行 ・業務改善・自動化の推進 ・社内 IT 基盤(インフラ・クラウド・セキュリティ)の維持・改善支援 ・データ活用基盤の整備および業務データの活用支援 ・将来的な IT 戦略の企画立案、大規模プロジェクトの PM/PL 業務

●全社のプロダクト戦略策定・推進 ●フィナンシャルクラウド事業を中心とした複数プロダクトのポートフォリオ管理 ●プロダクトマネジメント組織のマネジメント・育成 【業務内容詳細】 (1)プロダクト戦略の立案・実行 └全社プロダクトのポートフォリオ設計(既存プロダクト・新規プロダクト含む) └投資アロケーションおよび予算管理 └プロダクトロードマップの策定と進捗管理 (2) KPI/顧客価値指標の最大化 └LTV向上施策の立案・実行 └顧客満足度向上および継続利用率向上のための施策実施・改善 └プロダクト品質とユーザー体験の向上に向けた戦略策定 ●期待する具体的な成果 ・全社のプロダクト戦略を再定義し、ロードマップを策定する ・組織体制の課題を洗い出し、PMの増員や教育計画を策定 ・LTVやNPSなど主要指標を一定期間(四半期など)で継続的にモニタリングし、前年比より向上 ・必要なリソース(予算・人材)を確保し、段階的に組織体制を整備 ・現場レベルの実行力を高めるPDCAサイクルやツール整備 ・経営目標である売上拡大・顧客継続率向上に直結するプロダクト戦略を実行 ・全社的な事業ポートフォリオの最適化に貢献 ・就任後3か月以内に戦略および組織体制の問題点を洗い出し、アクションプランを策定 ・就任後6か月以内に主要プロダクトのKPIを設定し、実行プランを浸透させる ●開発環境など ・開発言語:C# / PHP / JavaScript / Python / Powershell / Shell ・ミドルウェア:MySQL / Apache / SQL Server / IIS / Redis ・フレームワーク:Codeigniter / .NET 6 / .NET Framework / ASP.NET MVC ・バージョン管理:GitHub ・CI/CD:Jenkins / CodePipeline / CodeBuild / CodeDeploy ・コミュニケーション:Slack / Notion / Confluence ・タスク管理:Backlog / Toggl / Redmine ・監視:Newrelic / Pagerduty / Mackerel / Cloudwatch / Trend Micro CloudOne ・構成管理:Terraform / Ansible / SAM / Cloudformation ・インフラ:AWS / RDS / Elasticache / FSx / ALB / S3 / WAF / Cloudwatch / EC2 - Windows/Amazon Linux 2 / DirectConnect ・その他:Docker Compose / デュアルディスプレイ / Mac・Windows選択可 / 好みのエディタ・IDE選択

【募集背景】 近年、WEBアプリ開発や基幹システムの更新などの従来のニーズに加えて、AI技術を活用したソリューションの需要が高まっています。現在、弊社開発部署ではそうした引き合いを多数いただいており、その需要に応えるべくPythonエンジニアの採用を強化しています。Pythonの技術を活かしてクライアントに貢献したいというご志向を持った仲間を求めています。 【職務内容】 WEBアプリケーションの開発および生成AI関連技術の導入・運用などを中心に担当していただきます。 将来的にはより上流のアーキテクチャや技術選定、顧客折衝などにまで広く携われるポジションです。 【業務内容】 ・Pythonを用いたWEBアプリケーションやAPIの設計・開発・保守運用 ・AI/機械学習を活用したプロジェクト推進 ・新技術の調査・技術検証(PoC) など ▼部門のミッション 2030年に向けて300名程のエンジニア組織をつくり、クライアントに対してより信頼される価値を発揮していきたいと考えています。 そのためには、一人一人のエンジニアがフルスタックの技術を持つことに加え、専門性を磨き、お互いの強みを引き出し合えるチームが理想となります。 このような理想の組織の土台として重要となるのが、お互いが学び合う成長環境です。 社内のエンジニアによる自主的な勉強会開催や、グループ会社同士で情報を共有したり、社外活動をしたりするなど、最新の知識を習得することに貪欲で、前向きなカルチャーがあります。 また、実際の経験から学ぶことも重視しており、声を挙げた方が別プロジェクトに挑戦するような経験を積む機会も応援しています。 今後はこういった成長環境をさらに進化させていくと同時に、その前提となる事業成長も一層加速していくことになります。 幅広い課題に一緒に向き合う、強い意志を持った事業づくりのリーダーからのご応募をお待ちしております。 ▼入社後のキャリアイメージ 入社後は、これまでのPython開発経験を活かして、Djangoなどのフレームワークを用いたクラウドネイティブなWEBサービスの設計・開発に取り組んでいただきます。 また、LLM(大規模言語モデル)やRAG(Retrieval-Augmented Generation)などの生成AI技術を活用したプロジェクトに参画頂く予定です。 さらに、これまでのご経験やご志向に応じて、以下のようなプロジェクトへの挑戦の機会もあります。 ・AWS/Azure/GCPなどのクラウド基盤を活用した開発プロジェクト ・社内外向けのPoC(技術検証)やプロダクトにおける生成AIの導入 ・API設計・データ基盤・インフラ構成などのバックエンド全般の技術選定 将来的には、ご希望と適性に応じて以下のようなキャリアにも進むことができます ・テックリードとして、アーキテクチャ設計や技術選定のリード ・プロジェクトや開発チーム全体を見渡し、技術と人の両面から成長を支えるマネジメント ▼求める役割 ・Pythonを中心とした開発のリード ・生成AIのプロダクト活用における技術的なリーダーシップの発揮 ・チーム内の技術的な意思決定やナレッジ共有の推進