年収550万円以上 PythonのITエンジニア求人・転職情報

株式会社日立製作所

職務概要 ・計画最適化サービスにおける案件対応(開発リーダー) ・計画最適化サービスにおけるサービス開発まとめ(既存プログラムのアップデートや追加オプション・アセットの開発) ・DX、AIなどの新技術ソリューションの開発・導入 職務詳細 計画最適化サービスとしてエンジンを活用したアプリケーション開発を案件を通して経験いただき、計画最適化サービスの開発プロセスやノウハウを経験いただき徐々に開発リーダーとして案件対応やサービス機能エンハンスのリーダーをお任せしていきます。 アジャイル開発で対応する場合が多いので、アジャイルの開発の経験もできます。 <具体的な業務例> ・プロジェクトの開発リーダーとしてチームを牽引し、業務アプリケーション開発を推進 ・エンジンやサービスの機能のエンハンス検討・推進 ・新技術ソリューションの検討・検証・評価・開発 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●Hitachi AI Technology/計画最適化サービスMLCP https://www.hitachi.co.jp/products/it/industry/solution/mlcp/index.html ●日立の生産計画最適化技術が「第71回大河内記念生産賞」を受賞 https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2025/03/0326a/ ●日立のLumadaソリューションを通して、日立ハイテクの半導体製造装置における生産計画の自動立案を実現 https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/news/20230524.html ●ニチレイフーズと日立が協創 AI技術を活用した、食品工場の「最適生産・要員計画自動立案システム」本格稼働へ 出展:日立ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/02/0204.html ●花王が日立との協創により、売場づくり強化に向けて店頭支援巡回計画を自動化 出展:日立ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/07/0719.pdf ●日立評論2020 Vol.102 No.6 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/06/06b07/index.html ●日立評論2021 Vol.103 No.6 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2021/06/06a06/index.html 配属組織名 インダストリアルソリューションビジネスユニット ソリューション&サービス事業部 産業第2ソリューション本部 産業第4ソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) 幅広い業種の計画業務に課題を抱えるお客様に対して、計画最適化サービスを提供しています。 数理最適化、機械学習、生成AIなどの最新技術を活用したソリューションで顧客導入実績を積み上げており、サービス内容のアップデートをしながら、さらに事業規模拡大を狙っています。 キャリアパス 業務アプリケーション開発を通じて、アプリケーションスペシャリストとしての専門スキルを習得しながら、将来的にはサービスにおける開発全般のとりまとめを期待しますが、その他にもプロジェクトマネージャとしてプロジェクト全体を牽引する道や、複数案件に技術者として参画するスペシャリストとしての道、新技術を用いた新サービス・ソリューションの事業の企画開発の道など、多様なキャリアパスを選択できます。 幅広い業務を経験いただきながらご本人の経験・適性・志向に応じて相談しながら選択が可能です。

JAPAN AI株式会社

期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ・ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 ・実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 ・実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 ・顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善 ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ・プロジェクトの進捗報告と課題共有 ●自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Knowledge チームへの配属となります。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

日本ビジネスシステムズ株式会社

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

株式会社Algomatic

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

パーソルホールディングス株式会社

【遠隔地リモートOK/フレックス/語学が生かせる】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●ポジション概要 パーソルホールディングス株式会社 エンジニアリング部に所属しながら、APAC CoE(Center of Excellence)としてAPACエリアのプロダクト開発チームで活動します。 リクルートメントオートメーションチームのテックリードとして、エンジニアリングマネージャーと技術的責任を分担しつつ、GCP ベースの社内エコシステムを通じて、採用戦略をスケーラブルかつ自動化された仕組みに落とし込んでいただきます。 プロダクト要件とエンジニアリング実装の橋渡し役として、AI 駆動型ツールが高いアーキテクチャ整合性を保って構築されるようリードします。 業務時間配分の目安は、60〜70% を技術設計・コーディング、30〜40% を開発チームのメンタリングおよび開発ライフサイクル管理に充てていただきます。※場合によっては⼀時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●主な業務内容 ・技術ロードマップの実行 エンジニアリングマネージャーから提示される優先度付きプロダクト目標を、具体的な技術タスクやスプリントに分解・推進する ・アーキテクチャ設計・技術設計 AI/自動化ワークフローおよびプロダクトの技術設計を担い、サービスがモジュール化・スケーラブルであり、GCP のベストプラクティスに沿っていることを担保する ・コード品質・開発標準の確立 コーディング規約、ブランチ戦略、CI/CD プロトコルを定義・遵守させ、厳格なコードレビューを通じて高品質かつ本番利用可能なコードを実現する ・リソース/技術的負債管理 技術的負債を特定し、新機能開発とのバランスを取りながら、持続可能で健全な開発スピードを維持する ・ステークホルダー要求の整理・翻訳 非技術系リーダーからのビジネス要件を技術仕様に落とし込み、各機能の「なぜ必要か」を開発チームに明確に伝える ・システム健全性の担保 社内ツールのセキュリティ・スケーラビリティ・コスト効率を確保し、高水準な CI/CD および DevOps を維持する ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●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)

株式会社TRAILBLAZER

●事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ●募集概要 JR西日本グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 ・分析戦略の策定 クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトととして組成 ・プロジェクトリード メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保 ・チームビルディング 組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与 【プロジェクト例】 ・オペレーションの高度化: 運行や駅業務の各種アセットデータを分析し、混雑緩和やアセット利用の最適化による生産性向上 ・KPIの変動要因分析と、次の一手を導くデータドリブンな戦略提案 ・効率的なデータ利活用のためのパイプライン整備と、分析プロセスの自動化・高速化 【本ポジションでメインに扱うデータ例】 ・駅、路線の時間帯別・属性別「人流・移動ログデータ」 ・運行アセットおよび駅周辺の「リアルタイム混雑・バイタルデータ」 ・MaaSアプリや定期券利用に伴う「移動経路のライフサイクルデータ」 ・新幹線や在来線特急等の予約・購入トランザクション、改札通過ログ

株式会社NTTデータ

当社は、JAXAをはじめ国内外の最先端の衛星機関と協業し、宇宙からの地球観測技術とAI・クラウド等のデジタル技術を駆使した自社の3D地図サービス(AW3D)を世界展開しています。5G、交通、自動運転、防災、スマートシティ等の分野で、これまでに130か国、3,500以上の利用実績があります。お客様と共に社会課題解決を実現するために、リアルタイムに近い地理空間情報の提供が可能な地球デジタルツインの実現に向けて開発を進めています。最先端のデジタル地図とデジタルツインシステムの開発エンジニアを募集しています。 プロジェクトの概要は以下になります。 ・3D地理空間情報プロダクト、サービスの開発 ・地球デジタルツインシステム、サービスの開発 業務の概要は以下になります。 ・プロダクト、システム、サービス開発等のプロジェクトマネジメント ・プロダクト、システム、ツール等の仕様検討、実現性検証、設計、開発、検証、運用 ・プロジェクトパートナとの開発調整

株式会社日立製作所

職務概要 金融分野向けのパッケージアプリケーションの新規企画・設計・開発、お客様向けの業務アプリケーションの設計・開発、生成AIと連携するアプリケーションの設計・開発などのプロジェクト推進・取り纏めをお任せいたします。 職務詳細 ・組織内のメンバーの進捗や品質を管理する業務の取りまとめ役として、ソフトウェアアプリケーションの企画～実装を行う ・要件を明確化するためにビジネスアナリストと連携し、開発手法やコードの標準化を図るために他の開発者と協働 ・テスト計画の支援や仕様設計、性能基準のレビューを品質管理・評価担当者の連携 ・アプリケーションソフトウェアの質を改善するための技術開発を検討・技術提案 ・顧客ニーズに合った製品とサービスの企画・提案・開発 ・技術文書やユーザー向け文書の作成 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●提供製品 ・Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(AT/PRC)　 発生頻度の低い事象を高精度で予測し、その根拠を提示する日立の人工知能技術Hitachi AI Technology/Prediction of Rare Case(以下、AT/PRC)を活用した、AIスコアリングサービス 稀な事象の予測や、予測根拠の説明が求められる新規取引顧客の評価、信用度調査や株式の不公正取引審査など、さまざまな業務に適用可能 ※参考:　金融ソリューションHP(https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/atprc/index.html) 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融デジタルイノベーション本部　第3部　 配属組織について(概要・ミッション) 金融デジタルイノベーション本部は事業創出～実装・保守までの一気通貫のソリューション提供/金融分野を起点とした共通技術支援をミッションの主軸としております。 金融業界に向け、機械学習、生成AIなど、新技術を用いた新しいソリューションの提案を通して、お客様への価値提供、そのための、技術検証・技術開発を実施し、社会貢献を行う組織です。 ●顧客領域:銀行・証券・保険など 金融システム事業部内でのソリューション提供組織となるため、組織内にはデータサイエンティスト・ビジネスアナリスト・アプリケーションエンジニアなど様々な職種の方が在籍しております。 キャリアパス ・アプリケーション開発に関わる専門領域を高めるキャリアアップも可能 ・アプリケーション開発を軸とする新規DXビジネスの創出に関わるキャリアアップも可能

株式会社日立製作所

職務概要 日本で有数の証券会社をクライアントとするシステムプロジェクトにおいて、システム構築および維持管理の中核を担っていただきます。 具体的には、プロジェクトマネージャまたはプロジェクトリーダとして、顧客との直接的な要件調整、プロジェクトの推進・管理を主導していただきます。 業務遂行にあたっては、フロントSEとしての裁量を持ってお任せしますが、当該領域における推進実績が豊富な課長職・リードクラスのメンバーが、バックアップする体制を整えています。 職務詳細 証券会社のIT部門・ユーザ部門と直接相対し、プロジェクトを成功へと導く役割を担っていただきます。 技術的なバックグラウンドを武器に、プロジェクトマネージャ・プロジェクトリーダとして、計画の策定から実行までを主導します。 お客様との仕様調整、スケジュール管理、要員・原価の管理といったマネジメント業務にとどまらず、状況に応じたリカバリープランの策定や、他部門・パートナー会社との合意形成など、システム稼働に向けてプロジェクトを牽引いただきます。 特定のお客様のパートナーとして、中長期的に価値を提供していく働き方ができる点も、本ポジションの特徴です。 10年以上お客様のパートナーとして伴走し続けているメンバーもおり、長く腰を据えてお客様に貢献したいという想いの方に仲間になっていただきたいです。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日本で有数の証券会社向けのシステム案件を対応します。 個別アプリケーションの開発から、パッケージ導入、Saas活用など幅広い案件があります。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融第二システム事業部　金融システム第一本部　第二部　2G 配属組織について(概要・ミッション) ●組織のミッション 大規模証券会社向けのソリューション提供・協創事業を通じ、証券会社の価値向上に貢献するとともに、自社金融システム部門の利益貢献 ●担当業界 金融証券業界(主に大規模) ●提供サービス・製品 証券会社向け業務システムのインフラ構築とアプリ開発とそのプロジェクトマネジメント業務 ●年齢構成・組織構成 30代の層が一番多く、中堅層の活躍が中心で、技術者・プロジェクトマネジメント・コンサルタント等の幅広いスキルを持った要員が所属する組織

株式会社日立製作所

職務概要 ・日立の生保向けシステムエンジニアとしてプロジェクトの各領域のチームリーダーまたはサブリーダーとして、設計・構築・実装まで一気通貫でプロジェクトを推進していただきます。 ・お客様とのコミュニケーションにより良好な関係を構築すること、これらを通じて、中長期的には更に日立がお客様から信頼され、事業を拡大していくことをミッションとします。 案件としては、ご経験に応じ案件の専任者としてチームや協力会社さんを取りまとめていただき、プロジェクトリードをしていただきます。 職務詳細 具体的には以下の業務をお任せいたします。 ・受注後のシステム設計・構築を推進 リーダーまたはサブリーダーとして、担当業務の遂行に加え、チーム(小規模)の品質・コスト・スケジュールの計画、実行、管理をリードします。 ・プレ受注活動への参画 顧客ニーズを踏まえた提案書の作成、各種見積り、社内関連部署と連携した技術的フィジビリティ調査を担当します。 ・顧客および社内外関係者との調整 顧客、日立社内、グループ会社との各種調整事項を円滑に推進し、プロジェクトの成功に貢献します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 保険システムのIT基盤(主にサーバおよび端末関連)のシステムインテグレーションを担当し、顧客提案から実装まで推進いただきます。 ●サーバ基盤構築 ネットワークやサーバ、OA環境(端末)や開発基盤といった広い範囲でサービス・製品に関わり、顧客センタやパブリッククラウド、BCP環境を含めたIT基盤全般に携わります。Linux、Windows、AWS、M365、NetApp、Nutanix、OSS、データベース、シェル開発 ●次期基盤構築 クラウドリフトの検討・実行を推進いただきます。 ●LUMADA https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/index.html 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融第二システム事業部　第三本部　第二部 配属組織について(概要・ミッション) ●組織のミッション 保険業務システムの提案・開発・構築、各種サービス・ソリューションの提供による売上・利益貢献 ●担当業界 保険業界 ●組織構成 部長4名　課長11名　主任18名　担当13名 キャリアパス ・メンバー、リーダー、マネージャーと段階的に役割を担いながら、スキルを磨き、豊富な経験を積むことで、市場価値を高められます。 ・提案活動からシステム開発までを担うSIerとして、最終的にはプロジェクト全体を俯瞰し、戦略的にリードするポジションを目指せます。 ・上記の経験を通じて、ITSSレベル5以上のプロジェクトマネージャ、または高度な知識を持つITアーキテクトへ成長できる機会を提供し、積極的に支援します。

株式会社アプリボット

自社のゲーム/サービスに蓄積された大量のデータを基に、仮説構築から施策提案までを行いゲームのクオリティ向上やサービスの改善につなげる業務を担当していただきます。ゲーム領域におけるデータ分析のプロフェッショナルを目指したい方や、将来的にデータ分析に強みを持つゲームプロデューサーや事業責任者としてご活躍いただける方を募集しております。 ●業務詳細 ・新規ゲーム企画立ち上げのための市場調査やファクト調査分析 ・ソーシャルゲームに対する課題発見や施策検証 ・役員に対する助言と提案 ・分析ツールを用いたデータの可視化と運用 ・新しい数値指標の発見と提案

株式会社アプリボット

リギングアーティストとして、主に以下業務を中心に携わって頂きます。 ●業務詳細 ・ゲーム開発におけるテクニカルリグ制作 ※ 過去に作成された作品・ポートフォリオのご提出をお願いしております。

株式会社日立製作所

職務概要 大規模基幹系システムのクラウド移行プロジェクトにおいて、インフラ基盤チームのリーダー/サブリーダーとして、クラウドアーキテクチャの設計、各種実機検証(PoC)の推進、構築・テストの自動化方式の確立、および運用保守のモダナイズ検討を主導していただきます。 職務詳細 ・クラウドアーキテクチャ設計・移行検証 お客さまのシステム課題(性能、可用性、セキュリティ、コスト)を解決するためのクラウドアーキテクチャ設計を行います。パブリッククラウド環境における性能評価、既存アプライアンス製品からマネージドサービスへの置き換え検証などを推進します。 ・インフラ構築の自動化推進 大規模環境の構築作業を効率化するため、OSやミドルウェアの構築・テスト作業を自動化する方式を検討・確立し、プロジェクト全体の生産性向上を実現します。 ・運用保守のモダナイズとコスト最適化 クラウド環境の特性に合わせた最適な監視設計や運用タスクの自動化など、新しい運用設計を行い、システムの安定稼働とランニングコストの低減を推進します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 【社会インフラ向け大規模システムインテグレーション(クラウド基盤)】 公共機関様の大規模基幹系システムを支えるインフラ環境のクラウド化を担います。既存の複雑なオンプレミス環境(複数システムの連携、高可用性要件、高度なセキュリティ要件等)を紐解き、クラウドのベストプラクティスに従ったアーキテクチャへの見直し、各種マネージドサービスへの最適な置き換え、およびクラウドネイティブな次期基盤の設計・構築を提供します。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共システム事業部　官公ソリューション第一本部　官公システム第五部 配属組織について(概要・ミッション) 公共システム事業部では、官公庁、自治体、外郭団体等、公共・社会分野にて50年以上のIT導入実績があります。その中で当部は、国内最大級の社会インフラを担う公共機関様向けの基幹系システムを長年担当しています。現在、大規模なオンプレミス環境からパブリッククラウドへの全面移行という、非常に難易度が高く社会的影響の大きいプロジェクトが進行中です。単なるクラウドへのリフトにとどまらず、マネージドサービスの積極活用や、最新のクラウド技術を駆使した自動化・モダナイゼーションに挑戦し、お客さまの事業変革と持続可能な社会インフラの実現を技術面から支援しています。 参考資料 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 　→公共システム事業部・公共システム営業統括本部の事業概要・インタビュー記事について紹介しています。 キャリアパス ・クラウド環境の構築・マネジメント経験を積み、将来的にアーキテクトやプロジェクトマネージャといったスペシャリストを目指すなど、多様なキャリアパスが描けます。

株式会社アクロビジョン

【プロジェクト例】 ●画像認証システムの開発 ●生成AIに対する攻撃の対策・検証 ●生成AIを活用したアプリケーション開発 ●案件分類および自動マッチングシステム(RAG活用)の構築 ●採用支援システムでのスカウト文章自動生成ツールの開発 ●ChatGPTやClaudeなどLLMを活用したチャットポットや情報要約システムの構築 ●Rust/Java/Go/C#などを用いたAI自動テストアプリケーション開発 ●動画配信におけるAIサービス開発など ※状況によっては、これまでの経験を活かせる開発プロジェクトから参加していただく場合もございます。 ※リモートワーク可能なプロジェクトが多く、最先端の技術に触れることができます。 ※ご経験・スキル・希望に応じて最適な案件をご紹介します。 ※ご経験に応じて段階的に上流工程へとステップアップしていただけます。 ※ご経験やスキル・プロジェクトの状況によっては一例以外のプロジェクトをご案内させていただく可能性がございます。 ●職務内容の変更の範囲 (雇入れ直後)情報処理・通信技術に関わる業務 (変更の範囲)会社の定める業務

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

【組織体制】 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。 1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 【配属組織】 SRE部門 約40名 国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社ピアラ

部門長として部門の取りまとめ、チームマネジメントをしつつ、社内プロジェクトのPMも兼任いただきます。 ・複数開発プロジェクトのPM業務 ・国内外エンジニアチームのマネジメント ・プロジェクトの進捗・品質・予算管理 ・部門間の調整および意思決定支援 ・AI活用を前提とした開発体制の構築 ・開発組織の生産性向上施策の推進 ・グローバル開発チームとの連携

株式会社ピアラ

社内の開発環境の整備、システム開発において技術側を引っ張っていただきます。 ・Python/Node.jsを活用したシステム開発 ・AI/LLMを活用したサービスおよびプロダクト開発 ・技術選定およびシステム全体設計 ・ソースコードレビューおよび品質管理 ・サーバー/クラウドインフラの設計および改善 ・セキュリティ対策の設計・運用改善 ・国内外エンジニアへの技術支援・育成 ・ベトナム開発チームとの技術連携 ・開発標準化および生産性向上施策の推進

株式会社タイミー

タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 本ポジションは単なる機能開発に留まらず、マルチプロダクト化を見据えた共通基盤の切り出し・再構築において、要求整理〜保守運用設計まで一貫した開発と運用をお任せします。 ### 具体的な業務 ・要求背景を踏まえた技術選定や要件定義・設計の策定および、実装・運用までを見据えたタスク分解と推進、及び評価 ・GoやTypeScript、Java等を用いた開発における設計・開発・実装・品質担保 ・大規模データ(数千万件規模)を扱う機能改修や、無停止を前提としたデータマイグレーションの計画および実行 ・ソフトウェアアーキテクチャおよびクラウドインフラ(AWS / GCP)を含めたシステム全体の設計・改善 ・AIエージェントやLLMツールを活用しながら、開発・調査・レビュー・運用を含めた業務の推進 ・可観測性(監視・アラート・ログ)や障害対応を考慮した運用設計および継続的な改善 ・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ・エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ・チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加 ### 技術スタック(主要な部分の抜粋) ● Backend ・開発言語: Ruby, Go ・フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系, RSpec ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系, Redis ・ツール: Docker, OpenAPI, GitHub Actions, AWS, Terraform, Datadog, Sentry ※ 現在の主力プロダクトは Ruby on Rails を中心とした構成ですが、マルチプロダクト化・共通基盤化を見据えた新規開発においては、ユースケースに応じて Go / TypeScript / Java 等の採用も検討しています。 ● Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ● Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ● Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ● Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ● Monitoring ・Datadog, Sentry ● CI/CD ・GitHub Actions, Dependabo, ecspresso ● その他 ・ AIエージェント・LLMツール: 　- 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　- 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　- その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理:GitHub ・コミュニケーションツール:Slack, Notion ・その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… **

株式会社ARISE analytics

●概要 KDDIのネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。 ●詳細 ・ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定 ・OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計 ・KDDI業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進 ・PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援 ・社内のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化 *注: OSS:Operation Support System BSS:Business Support System ●キャリアパスの一例 ・1〜2年目:チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する ・3年目以降:チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む ・その後:部門全体の戦略立案・売上/利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

三井住友カード株式会社

【職務内容例】 ・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証 ・機械学習による予測モデル構築と評価 ・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援 ・LLM(GPT-4, Claude, Llama等)を用いたアプリ・PoC開発 ・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など 【ポジション例】 ・AIエンジニア ・データサイエンティスト

三井住友カード株式会社

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データ(取扱高58.9兆円、会員数3893万人、月間数億件のトランザクション)に代表される社内外の膨大なデータを扱う、モダンかつスケーラブルな次世代データ基盤の構築・運用をお任せします。 ●仕事内容 具体的には、以下の業務を通じて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をエンジニアリングの側面からリードしていただきます。 ・データ基盤の設計/構築/運用:AWS、Snowflake、Databricksを用いた、スケーラブルで堅牢な全社向けデータプラットフォームのエンジニアリング ・データパイプラインの開発:dbtを用いたデータ変換(モデリング)の高度化、およびGitHub ActionsによるCI/CD環境の構築・自動化 ・データマネジメントの実装:メタデータ管理、データ品質、ガバナンスを担保したデータモデリングの実践 ・データ利活用の支援:Lightdash等のBIツールを用いたデータ可視化や、顧客向けデータ提供サービスのバックエンド実装支援 ・内製開発文化の醸成:技術選定や開発プロセスの改善を通じ、モダンな技術スタックを用いたアジャイルな内製開発チームのリード ●開発チームの環境・カルチャー 内製化を強力に推進するにあたり、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、自律的に改善を行えるモダンな開発環境の整備を進めています。 ・コミュニケーションとナレッジ:Slackを用いたスピーディーなコミュニケーションと、Notionへのドキュメント集約による、透明性の高いナレッジ共有を徹底しています。 ・開発生産性の可視化/継続的改善:Findy Team+を導入してチームの開発パフォーマンス(Four Keysなど)を定量的に計測し、データに基づいた開発プロセス改善に取り組んでいます。 ・AIエージェントによる開発の加速: Claude Codeを活用したエージェントコーディングを導入開始しており、エンジニアがより本質的な設計やデータモデリングに注力できる環境づくりを進めています。