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メガベンチャー SnowflakeのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 7

1~7件を表示

Sansan株式会社

Sansan株式会社

NEW

データサイエンティスト

データサイエンティスト

1,152~2,917万円

正社員

東京都(渋谷区桜丘町)

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Django

DynamoDB

Datadog

Rust

Docker

MLOps

React

Rails

Snowflake

Kubernetes

FastAPI

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

メガベンチャー

NEW

データサイエンティスト

データサイエンティスト

正社員

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

1,152~2,917万円

東京都(渋谷区桜丘町)

Django

DynamoDB

Datadog

Rust

Docker

MLOps

React

Rails

Snowflake

Kubernetes

FastAPI

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

メガベンチャー

Sansan株式会社

Sansan株式会社

株式会社エス・エム・エス

株式会社エス・エム・エス

◆【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア(アーキテクト) ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのデータ基盤構築~活用推進 [ BPR ]

データアーキテクト

730~1,300万円

正社員

東京都(港区)

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤  ・Google Cloud   ・Cloud Composer(Apache Airflow)   ・BigQuery   ・Vertex AI    等  ・Databricks  ・dbt core ・社内システム  Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール  Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール  Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール  Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

機械学習

GitHub

Slack

Backlog

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Terraform

Apache

JavaScript

Python

Snowflake

BigQuery

生成AI・LLM

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

メガベンチャー

◆【東証プライム上場/リモート中心】データエンジニア(アーキテクト) ※モダン環境・AI活用 / 12の自社サービスのデータ基盤構築~活用推進 [ BPR ]

データアーキテクト

正社員

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ基盤  ・Google Cloud   ・Cloud Composer(Apache Airflow)   ・BigQuery   ・Vertex AI    等  ・Databricks  ・dbt core ・社内システム  Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール  Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール  Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール  Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

730~1,300万円

東京都(港区)

機械学習

GitHub

Slack

Backlog

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Terraform

Apache

JavaScript

Python

Snowflake

BigQuery

生成AI・LLM

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

メガベンチャー

株式会社SmartHR

株式会社SmartHR

NEW

【事業領域】シニアCRE(Observability)

DevOpsエンジニア

1,000~1,500万円

正社員

勤務地未定

具体的な技術に関する情報は「[歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう](https://hello-world.smarthr.co.jp/)」をご覧ください。 ●役割 私たちが期待するのは、Customer Observabilityという新しい技術領域の構想を、実際に動くシステムと社内外に届く成果へと変えていく役割です。これまでエンジニアリングに対する取り組みやその文化・プラクティスを土台に、Webアプリケーション開発とデータ分析基盤の双方を横断しながら、「お客さまがSmartHRから何を得ているのか」を把握する仕組みをかたちにしていただきます。 まだ確立されていない領域だからこそ、既存の枠にとらわれず、プロダクト開発チーム・ビジネスサイド・データ基盤チーム、といった様々な部署と積極的に協働し、事業と組織の成長に直結する成果を生み出していただきたいと考えています。SmartHRのCREを「この業界における普遍的な技術」として位置づけていく、その中核を担っていただくポジションです。 ●具体的な業務 入社直後は、CREユニットが取り組んでいるCustomer Observabilityの現在地と目指す姿、そしてすでに動き始めている隣接部署(プロダクト開発/データ基盤/ビジネスサイド)の取り組みへの理解を深めることから始めていただきます。その後、マネージャーと連携しながら、BigQueryを中心としたデータ基盤やLookerなどの可視化基盤、既存のプロダクト観測環境(NewRelicやSentryなど)を活用し、プロトタイピングから着手します。 得られた知見をもとにトライアンドエラーを重ねながら、プロダクトチームやビジネスサイドと連携し、意思決定や組織としての学びを支えるインサイトを届ける仕組みへと育てていきます。実装にとどまらず、そのプロセスや成果を社内外に発信していくことも重要な取り組みのひとつです。 ●開発規模・開発体制 ・現在のCREユニットは、プロダクト改善を担うメンバー3名と、本ポジションから本格的に立ち上げていく「Customer Observability」領域で構成されています。 ・Customer Observability領域は、現時点ではマネージャー兼チーフエンジニアが兼務でリードしている立ち上げフェーズです。ジョインいただく方には、その初期メンバーとして構想・実装・発信を一緒に推進いただきます。 ・SmartHR全体のデータ基盤・観測基盤・AI活用の取り組みと密接に連携し、部署の枠を越えたコラボレーションが日常的に発生する環境です。 ・個人コントリビューター(IC)またはプレイングマネージャーとしての活躍を想定しており、将来的にはCREユニット全体のリードをしていただくことを期待しています。 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 ・人給基幹プロダクト開発本部 / CREユニット / CRE(Observability) └[SmartHR の CRE チームに興味をお持ちの方へ](https://tech.smarthr.jp/entry/cre-matome) └[テックブログ](https://tech.smarthr.jp/archive/category/CRE) ●現在取り組んでいる課題 「CRE」という、いまだこの業界にデファクトスタンダードと呼べる技術として確立されていない領域において、私たちが「Customer Observability」という概念・プラクティスを提唱したのが2026年4月(["Customer Observability" の対象となりうるものは何かを考えてみる](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/04/13/094613))。 ここからの数ヶ月間でのプロトタイピングにより、少なくともSmartHRのビジネスサイドに対しては、とても有用な取り組みになり得ると判断するに十分な結果を出すことができました。 一方で、プロダクト開発サイドに対しては未だに構想止まりの状況のため、「2030年1000億円」という高い目標を達成するためにも、いち早く仮説検証・プロトタイピング・仕組みの構築に着手する必要があります。 ●業務内容変更範囲 会社の定める業務

Snowflake

React

PostgreSQL

Elasticsearch

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

NEW

【事業領域】シニアCRE(Observability)

DevOpsエンジニア

正社員

具体的な技術に関する情報は「[歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう](https://hello-world.smarthr.co.jp/)」をご覧ください。 ●役割 私たちが期待するのは、Customer Observabilityという新しい技術領域の構想を、実際に動くシステムと社内外に届く成果へと変えていく役割です。これまでエンジニアリングに対する取り組みやその文化・プラクティスを土台に、Webアプリケーション開発とデータ分析基盤の双方を横断しながら、「お客さまがSmartHRから何を得ているのか」を把握する仕組みをかたちにしていただきます。 まだ確立されていない領域だからこそ、既存の枠にとらわれず、プロダクト開発チーム・ビジネスサイド・データ基盤チーム、といった様々な部署と積極的に協働し、事業と組織の成長に直結する成果を生み出していただきたいと考えています。SmartHRのCREを「この業界における普遍的な技術」として位置づけていく、その中核を担っていただくポジションです。 ●具体的な業務 入社直後は、CREユニットが取り組んでいるCustomer Observabilityの現在地と目指す姿、そしてすでに動き始めている隣接部署(プロダクト開発/データ基盤/ビジネスサイド)の取り組みへの理解を深めることから始めていただきます。その後、マネージャーと連携しながら、BigQueryを中心としたデータ基盤やLookerなどの可視化基盤、既存のプロダクト観測環境(NewRelicやSentryなど)を活用し、プロトタイピングから着手します。 得られた知見をもとにトライアンドエラーを重ねながら、プロダクトチームやビジネスサイドと連携し、意思決定や組織としての学びを支えるインサイトを届ける仕組みへと育てていきます。実装にとどまらず、そのプロセスや成果を社内外に発信していくことも重要な取り組みのひとつです。 ●開発規模・開発体制 ・現在のCREユニットは、プロダクト改善を担うメンバー3名と、本ポジションから本格的に立ち上げていく「Customer Observability」領域で構成されています。 ・Customer Observability領域は、現時点ではマネージャー兼チーフエンジニアが兼務でリードしている立ち上げフェーズです。ジョインいただく方には、その初期メンバーとして構想・実装・発信を一緒に推進いただきます。 ・SmartHR全体のデータ基盤・観測基盤・AI活用の取り組みと密接に連携し、部署の枠を越えたコラボレーションが日常的に発生する環境です。 ・個人コントリビューター(IC)またはプレイングマネージャーとしての活躍を想定しており、将来的にはCREユニット全体のリードをしていただくことを期待しています。 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 ・人給基幹プロダクト開発本部 / CREユニット / CRE(Observability) └[SmartHR の CRE チームに興味をお持ちの方へ](https://tech.smarthr.jp/entry/cre-matome) └[テックブログ](https://tech.smarthr.jp/archive/category/CRE) ●現在取り組んでいる課題 「CRE」という、いまだこの業界にデファクトスタンダードと呼べる技術として確立されていない領域において、私たちが「Customer Observability」という概念・プラクティスを提唱したのが2026年4月(["Customer Observability" の対象となりうるものは何かを考えてみる](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/04/13/094613))。 ここからの数ヶ月間でのプロトタイピングにより、少なくともSmartHRのビジネスサイドに対しては、とても有用な取り組みになり得ると判断するに十分な結果を出すことができました。 一方で、プロダクト開発サイドに対しては未だに構想止まりの状況のため、「2030年1000億円」という高い目標を達成するためにも、いち早く仮説検証・プロトタイピング・仕組みの構築に着手する必要があります。 ●業務内容変更範囲 会社の定める業務

1,000~1,500万円

勤務地未定

Snowflake

React

PostgreSQL

Elasticsearch

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

セキュリティ・ガバナンス基盤構築_テックリードエンジニア(AIオペレーションテクノロジー

セキュリティエンジニア(インフラ)

-

正社員

渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア22F

AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー所属として、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながら、テックリードエンジニアとして以下の業務を推進していただきます。 ● 技術的視座に基づく超上流工程と要件定義 ・事業部からの抽象的なビジネス要件をヒアリングし、拡張性や可用性を考慮した機能要件・非機能要件への落とし込み ・システム導入や改善に向けたアーキテクチャ検討・技術選定 ・セキュリティ要件を踏まえた設計レビュー ● アーキテクチャディレクションとベンダーマネジメント ・RFP(提案依頼書)の作成 ・外部パートナー企業の選定および技術評価 ・納品物のアーキテクチャ・コードレビューおよび品質評価 ● ITガバナンスの推進・標準 ・認証認可や権限管理に関する設計・標準化 ・ログ管理基盤の整備および運用高度化 ・システム監査を見据えた運用ルール策定 ・セキュリティ局と連携した技術ガイドラインの整備 ● ステークホルダーとの折衝・ファシリテーション ・ビジネスサイドとの要件整理 ・技術的・セキュリティ的リスクの説明と合意形成 ・複数部門を横断したプロジェクト推進 ※全体のアーキテクチャ設計やディレクションを主軸としつつも、技術検証やPoC、定めた方針に基づく実装など、自ら手を動かしていただく業務も並行して担当いただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

AWS

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

GitHub Actions

Snowflake

Datadog

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

副業OK

土日祝日休み

上場企業

メガベンチャー

セキュリティ・ガバナンス基盤構築_テックリードエンジニア(AIオペレーションテクノロジー

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー所属として、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながら、テックリードエンジニアとして以下の業務を推進していただきます。 ● 技術的視座に基づく超上流工程と要件定義 ・事業部からの抽象的なビジネス要件をヒアリングし、拡張性や可用性を考慮した機能要件・非機能要件への落とし込み ・システム導入や改善に向けたアーキテクチャ検討・技術選定 ・セキュリティ要件を踏まえた設計レビュー ● アーキテクチャディレクションとベンダーマネジメント ・RFP(提案依頼書)の作成 ・外部パートナー企業の選定および技術評価 ・納品物のアーキテクチャ・コードレビューおよび品質評価 ● ITガバナンスの推進・標準 ・認証認可や権限管理に関する設計・標準化 ・ログ管理基盤の整備および運用高度化 ・システム監査を見据えた運用ルール策定 ・セキュリティ局と連携した技術ガイドラインの整備 ● ステークホルダーとの折衝・ファシリテーション ・ビジネスサイドとの要件整理 ・技術的・セキュリティ的リスクの説明と合意形成 ・複数部門を横断したプロジェクト推進 ※全体のアーキテクチャ設計やディレクションを主軸としつつも、技術検証やPoC、定めた方針に基づく実装など、自ら手を動かしていただく業務も並行して担当いただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

-

渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア22F

AWS

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

GitHub Actions

Snowflake

Datadog

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

副業OK

土日祝日休み

上場企業

メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

効果おまかせAI_バックエンドエンジニア(AIオペレーションテクノロジー)

データエンジニア

-

正社員

東京都(渋谷区)

サイバーエージェントのインターネット広告事業を支えるAIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、 ●広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発 ●既存機能・内部ロジックの改善 ●AIエージェントと社内基盤の接続 ●AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築 ●AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築 といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。 <開発環境> ●言語:Python, TypeScript ●FW : React, dbt ●データ基盤:Snowflake ●インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ●その他 : Claude Code

AWS

TypeScript

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

GitHub Actions

Snowflake

React

Docker

Datadog

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

効果おまかせAI_バックエンドエンジニア(AIオペレーションテクノロジー)

データエンジニア

正社員

サイバーエージェントのインターネット広告事業を支えるAIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、 ●広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発 ●既存機能・内部ロジックの改善 ●AIエージェントと社内基盤の接続 ●AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築 ●AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築 といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。 <開発環境> ●言語:Python, TypeScript ●FW : React, dbt ●データ基盤:Snowflake ●インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ●その他 : Claude Code

-

東京都(渋谷区)

AWS

TypeScript

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

GitHub Actions

Snowflake

React

Docker

Datadog

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

営業支援プラットフォーム開発_バックエンドエンジニア(AIオペレーションテクノロジー)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

-

正社員

東京都(渋谷区)

●プロダクト概要 本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。 社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高No.1のインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。 ●業務内容 サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。 広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python(FastAPI)を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。 ●開発環境 ・言語:Python(Fastapi) ・FW : Next.js ・データ基盤:Snowflake ・インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ・その他 : Claude Code

AWS

Next.js

FastAPI

Snowflake

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

上場企業

メガベンチャー

営業支援プラットフォーム開発_バックエンドエンジニア(AIオペレーションテクノロジー)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●プロダクト概要 本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。 社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高No.1のインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。 ●業務内容 サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。 広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python(FastAPI)を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。 ●開発環境 ・言語:Python(Fastapi) ・FW : Next.js ・データ基盤:Snowflake ・インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ・その他 : Claude Code

-

東京都(渋谷区)

AWS

Next.js

FastAPI

Snowflake

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

上場企業

メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェント

【メディア事業部】バックエンドエンジニア/ WINTICKET

データエンジニア

-

正社員

東京都(渋谷区宇田川町)

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。

機械学習

AWS

Microsoft Azure

Docker

Kubernetes

Jenkins

CircleCI

GitHub Actions

Go

Snowflake

Spark

Elasticsearch

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

【メディア事業部】バックエンドエンジニア/ WINTICKET

データエンジニア

正社員

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。

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東京都(渋谷区宇田川町)

機械学習

AWS

Microsoft Azure

Docker

Kubernetes

Jenkins

CircleCI

GitHub Actions

Go

Snowflake

Spark

Elasticsearch

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

株式会社サイバーエージェント

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