リモート可 MySQLのITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 ソフトバンクのプライベートクラウド基盤/生成AI開発向け計算基盤における、データベースに関する運用高度化を実現し、新技術新領域へのリソース確保に貢献する 【主な業務】 データベース関連の運用保全業務(プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤) 【具体的な業務】 データベースに関する以下の業務を行っていただきます。 ・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決 ・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決 ・業務効率化・自動化(プログラミングによる業務用ツールの開発など) ・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成 ・ベンダーとの折衝 ・障害対応のコントロール、他部署との折衝(一部担当) <リーダー候補には「ここまで任せます」> 上記メンバークラスの業務に加え、以下の役割を主導していただきます。 ・障害対応のコントロール、他部署との折衝 ・人材育成 ・社内のエンジニア、外部パートナーを巻き込んだプロジェクトチームの組成とマネジメント(最大10名規模を想定) ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【お任せする業務】 ・ビジネス部門(企画、設計、開発、製造)と連携した、真の課題抽出とビジネスフローの再構築 ・先端IT/AIを活用したソリューションの提案、プロトタイプ開発、PoCの実施 ・コンサルタントやSIerと協働した本番環境への実装 【具体的な仕事内容】 ・OSSや先端IT/AI技術の調査(インターネットでの情報収集、各種カンファレンス・展示会への参加、コンサルやSIerへのヒアリング) ・ユーザ業務の理解と、ユーザとのディスカッションを通じた真の課題の抽出 ・抽出した課題を解決するためのシステムビジョンおよびコンセプトの策定 ・システムアーキテクチャの策定と実装方法の検討 ・プロトタイプ開発および検証、PoCの実施 ・コンサルやSIerと協働した本番システムの構築 ※当ポジションは、IT/AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で推進できる環境です。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務

【お任せする業務】 後工程工場のSmart FAB化に向けた、生産管理システムおよび生産技術システムの企画・設計・開発・運用をお任せします。 【具体的な仕事内容】 ●現状分析と課題抽出:生産管理部門や製造現場と連携し、生産プロセスやシステム(計画、工程管理、品質管理等)の課題を特定します。 ●システム企画・要件定義:最新のAI技術やIoT活用を含めたシステム化のコンセプトを立案し、現場へ提案。 社内開発またはベンダーコントロールを行いプロジェクトを推進します。 ●アプリケーション開発・実装:要件に基づき、PythonやC/C++等を用いて業務効率化ツールや自動化システムの設計・開発を行います。 ●データ解析・AI活用:製造装置から得られるビッグデータを収集・解析し、品質改善や予知保全モデルの構築をサポートします。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール、言語等】 ●Python:AIモデル構築、データ分析、自動化スクリプト作成など、DX推進の主力言語として使用します。 ●C / C++:装置制御や高速処理が求められる基幹システムの開発に使用します。 ●SQL:製造データベースからのデータ抽出、集計、分析に使用します。 ●VBA:既存業務ツールの解析や、現場レベルでの迅速な改善ツール作成に使用します。

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 ●業務内容 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・アーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用) ●参考情報・関連リンク(More Info) ・[株式会社Copia 企業サイト](https://copia-group.co.jp/) ・[投資の学校 GFS(Global Financial School)](https://gfs.tokyo/introduction/) ・[AI教育サービス シゴトAI](https://shigoto-ai.com/introduction) ・[【note】エンジニアリングマネージャー鈴木の記事](https://note.com/copia/n/nb64ab429acf7)

・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・フロントエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、フロントエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ▼ 参考記事 [【フロントエンドエンジニアのしごと】顧客体験を事業価値へとつなぐ、新規プロダクト開発](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n32f9372e2577?magazine_key=m6a847018a1e2) ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 技術スタック ・言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS ・言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot ・インフラ　　　　:AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) ・DB　　　　　　　:Aurora MySQL ・バージョン管理　:GitHub ・プロジェクト管理:Notion, Jira ・ドキュメント管理:Notion, Confluence ・その他　　　　　:Figma ・CI環境　　　　　:GitHub Actions ・生成AIの活用　　:GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

募集について ロボアドバイザー『ウェルスナビ』のグロースに加え、個人向けの金融プラットフォームを実現するため、複数の新規事業が立ち上がる重要な転換期となっております。「ものづくりする金融機関」としてあらゆるシステムを内製化しており、事業の伸びに合わせてバックエンド組織を拡充していくことは経営課題となっております。 複数のバックエンド開発チームが採用をしているため、ご経験やご希望に合わせてポジションのご提案が可能です。 ウェルスナビの事業や組織に興味を持っていただいており、下記に当てはまる方は本ポジションからご応募いただけると幸いです。 ・幅広いチームから可能性を探りたい ・経験にマッチしたポジションを教えてほしい ・希望が明確だが、どのポジションにおいてそれが満たせるか分からない バックエンド募集ポジション例 ・ロボアド開発領域 　└バックエンドエンジニア(ロボアドバイザー) ・新規事業領域 　└新規事業プロダクトエンジニア(バックエンド) ・共通領域 　└バックエンドエンジニア(共通ソフトウェア) 　└基幹システム開発エンジニア 　└基幹システム企画 / リードメンバー 開発環境・使用ツール例 言語:Java, Kotlin フレームワーク:Spring Boot インフラ:AWS, Datadog DB:MySQL (Aurora) IDE: IntelliJ AI活用:Claude Code、Github copilot、Microsoft Copilot、Gemini、社内AIチャットボットを中心に活用。各チームで新たなツールも随時検討。 バックエンドメンバーの特徴 ・出身業界:SIer、事業会社(EC系・人材系・SaaS系など金融以外も多数在籍) ・年齢層:20代〜40代(全社平均38歳) ・雰囲気: 　└物腰柔らかく、落ち着いた人柄 　└主体性がありながらも、柔軟性や協調性を持つ 　└「手触り感」を重視する ・ウェルスナビに興味を持ったきっかけ 　└30代になり、家族が増えたことをきっかけに、資産形成を意識する機会が増えた 　└業務をしつつ金融リテラシーをあげられる環境に魅力を感じた 　└金融サービスは社会基盤であるため、やりがいを感じられそう 　└家族や友人に薦めたいと思えるサービスに携わりたいと考えており、使いやすさが実感できるところに魅力を感じた

【本ポジションのミッション】 ～10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化～ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

・アプリケーションやデータベースのパフォーマンス分析、最適化の推進 ・インフラの設計・開発・運用 ・開発・運用業務のプロセス改善や自動化 ・インシデント管理とオンコール対応 ・クラウドコストの可視化や最適化 ・監査対応や脆弱性対応、セキュリティのエンハンス ・共通基盤/内部開発者ポータルの設計・開発・運用 ・共通サブシステムの設計・実装・運用(例: Goによるメール送信基盤実装) ・運用業務をAIで効率化し、ナレッジをAI基盤やプロダクトに還元する 直近の取り組みは [ウェルスナビのSREチームの歩みとこれから](https://zenn.dev/wn_engineering/articles/79f8cc1d047861) をご確認ください。 ●期待する役割 上記の業務について、能力やキャリア志向を考慮した上で担当いただきます。 非常に早いスピードで事業が成長しているため、そのボトルネックになっている箇所を見つけ、技術やコミュニケーションを駆使して解決する事を期待します。 リーダーシップを発揮し、チームメンバーと共に粘り強く目標を達成することを期待します。 SRE文化の醸成など、開発組織全体に好影響を与えるような取り組みにも期待します。 ●技術スタック ・インフラ:ECS(新規プロダクトはEKS) ・開発言語: Go, Terraform ・データベース:Aurora MySQL(新規プロダクトはPostgreSQL) ・認証基盤: Auth0 ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・モニタリング: Datadog ・データ基盤: BigQuery ・ドキュメント/コミュニケーション: Notion, Slack, Zoom ・AI: GitHub Copilot, Notion AI, Bedrock, Open AI Service ・セキュリティ: Orca Security, Keeper

期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、バックエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 業務内容 ・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・バックエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ　　　　:AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB　　　　　　　:Aurora MySQL バージョン管理　:GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他　　　　　:Figma CI環境　　　　　:GitHub Actions 生成AIの活用　　:GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

具体的な業務内容 ・開発組織が横断して利用する共通基盤の開発、設計、具体的プロセスの整備・改善・維持 ・開発チーム間での具体的開発手続きの共通化(コーディングルール、Git運用ルール整備など) ・持続可能かという目線でのシステム構成、利用技術(フレームワーク等)の課題に対するソリューション策定とその導入支援 ・幅広く開発に関わり、業務全般に理解があるエンジニアへの成長促進 ・技術的負債の解消のリード、改善案の提案

くすりの窓口では、各施設で利用している基幹システムと連携を行い、患者の利便性やクライアントの業務効率改善のサービスを提供しています。お薬手帳自動連携サービス、在庫管理システムetc 本システムはサービスレスアーキテクチャで開発しています。AWSを活用したスケーラブルな基盤のもと、医療・介護現場の業務負担を軽減し、正確かつリアルタイムな情報連携を可能にする仕組みを構築。利用者や現場スタッフにとって“なくてはならない”システムを目指し、常に現場の声を起点にした改善・進化を続けています。インフラからアプリ層まで、広い視野で挑戦できる環境です。

※リモート勤務可能のポジションです! ●当社の主力商品『Hi-story』の開発 C#、.NET Framework(WPF)が基本、機能追加や不具合修正等。 ●電子薬歴クラウド版の運用、保守 AWS インフラのメンテナンス ●電子薬歴iPad版の開発 mobile(Objective-C)、server(C#)機能の追加や不具合修正。

急成長を続けるDataBeeでは、更なる事業拡大と革新的なサービス開発向け、技術力強化を最重要課題として取り組んでいます。 私たちと共に、開発の未来を創造する、情熱的なリードエンジニアを求めています! 【業務内容】 ●大規模システムのアーキテクチャ設計と実装 ●コードレビューおよび開発品質の向上 ●若手エンジニアのテクニカルサポートやメンタリング ●技術的負債の解消と新技術の導入を通じて、ソフトウェアの品質と性能を向上させる ●開発プロセスの評価と推進、効率化のための具体的な技術的施策を提案・実行 開発環境・技術スタック ●開発言語 :PHP ・Node.js ・JavaScript・React・TypeScript ●フレームワーク :Laravel ・ZendFramework ●インフラ・クラウド :AWS ・GCP ※クラウドサービスを活用した柔軟なインフラ構築 ●データベース :MySQL/Aurora(MySQL)/DynamoDB/Redis ●開発ツール ・ソース管理:GitHub /コミュニケーション:Slack ・zoom/プロジェクト管理:Cyboze Office・Google Spread Sheet・Redmine ●その他 ・jQuery ・REST API設計・開発 ・マイクロサービスアーキテクチャ

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(社会システム) テレコム・ユーティリティソリューション本部 テレコム・ユーティリティ第四部 【配属組織について(概要・ミッション)】 【社会システム事業部のミッションとは】 ●日立という大きな会社の中で、私たち社会システム事業部は、エネルギー・通信・交通の3分野を担っています。 ●それぞれの分野において、お客様のビジネスを密接に支えるとともに、これまで培った経験と技術にITとOT、プロダクトを組み合わせることで、お客様との協創により、新たなデジタルソリューションを創出し、未来へつなぐ社会を作ろうとしています。 ※参考: 社会システム事業部HP　　　　https://www.hitachi.co.jp/products/it/society/about_division/index.html 【募集組織について】 ●これからの社会を支えるインフラやサービスを構築する大規模かつ様々なプロジェクトが推進されていますが、実現しているのは、経験者採用で入社された方を含む日立のエンジニアです。一人ひとりがその職責の中で意思決定を行い、プロジェクトの舵取りを任されています。 ●配属組織は、通信キャリア事業におけるシステム開発、インフラ構築、デジタルソリューション分野を管轄し、ユーティリティ分野として電力や産業分野などにも柔軟に取り組んでいるフロント本部です。当本部には先端の技術やデジタルソリューションを開発している部隊があります。 ●我々の組織(部)は、通信キャリア事業に関する既存システム開発や構築、新分野に対する提案、通信キャリア事業者との協創、ユーティリティ分野として電力事業案件の対応へ参画しており、スキルや経験に応じて幅広い職務に携わって活躍しています。 【職務概要】 システムやサービス、ソリューションの提案活動、既存案件に対する要件定義～設計開発構築、運用保守。 これまでに培ったスキルや希望を踏まえ、プロジェクトマネージャー(PM/PL)、アプリケーション開発エンジニア、インフラ構築エンジニアといった職種で、プロジェクトに参画して頂きます。 【職務詳細】 主に以下を想定しますが、案件毎のミッションにより職務内容は都度相談して推進していきます。 ・「As Is/To Be」の分析 「As Is (現状)」と「To Be (あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を記述する。 ・アプリケーションソフトウェア開発 変更や改善が必要な領域を分析し特定することで、既存のアプリケーション開発と新規のアプリケーション開発に貢献する。顧客の要求を満たす新たなアプリケーションを開発する。 ・インフラ、ネットワーク開発、保守 ビジネスに不可欠なストレージ、データセンター、クライアント/サーバー環境を設計、および選択して、業界のベストプラクティスに従ってソリューションを設計する。それによって、適切なグローバルインフラストラクチャーソリューションのエスカレーションの3番目のポイントを提供する。 ・企業インフラ開発 技術的な方向性を整合させ、アーキテクチャーの将来像を文書化して概念的および論理的アーキテクチャー図を作成し、指定通りのデジタルソリューションアーキテクチャーサービスを提供する。 ・技術データベースサポート 基本的なデータベースリソースの配分を設計し、最適なパフォーマンスを得るためにデータベースアプリケーションを調整する、物理モデリングおよび設計サービスを提供する。 ・技術開発の提案 ウェブサイト、ポータル、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し、提言する。それらの技術開発により、インフラストラクチャーをサポートし、ユーザーのニーズを満たす。 ・情報セキュリティ ファイアウォールやメッセージの暗号化など、必要なセキュリティ対策を実施してその設計に関する情報を提供し、パフォーマンスを監視して、問題が発生したらセキュリティの専門家に通知する。 【働く環境】 【配属組織/チーム】 ・組織社員数は約50名です。案件規模によって複数の案件を担当している方もいます。案件規模に寄りますが、PJは20名~100名(協力会社含む)のチーム編成で推進します。年齢層は30～40代が多く、行動力/責任感が強いメンバが集まっています。 【働き方】 ・在宅勤務可(プロジェクトの推進方針によって日数に変動あり)。週に一度の全員出社日などの活用で、オンライン、対面それぞれにおけるコミュニケーション強化を図っています。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演や論文・資料作成 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視・セキュリティ・ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

【会社都合のアサイン『一切』なし!断言します!】 あなたの経験やスキル、希望を考慮し、あなたにあったプロジェクトでご活躍いただきます。 ・自社サービスのオンプレ環境からクラウドへ移行 ・通信会社様向けのサーバ/NW設計構築 ・金融会社様向けのDBの設計構築～運用 ・外資系会社様の情シスやテクニカルサポート 【運用だけじゃない!設計・構築フェーズへの挑戦】 ・要件定義・設計・構築フェーズの案件も多数あり ・「運用ばかりでスキル・キャリアに悩んでいる…」そんな心配は不要! 具体的な案件例 ■大手通信会社の電子マネーサービスのインフラ設計 ⇒AWS、Azure、Docker、kubernetes ■自社サービスのオンプレ環境からクラウドへ移行 ⇒AWS、Azure、VMware、Terraform ■通信会社様向けのサーバ/NW設計構築 ⇒Cisco、Juniper、RedHat、CentOS、VMware ■金融会社様向けのDBの設計構築～運用 ⇒Oracle DB、PostgreSQL、Linux、Shell Scripting、Ansible ※上記はあくまで一例です。 1日1000件以上の新規案件情報で『やりたい技術』『希望の体制』が自由に選べる環境です! 多種多様なプロジェクトがありますのでぜひあなたの希望をお聞かせください

●Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用 ●モバイルアプリ(iOS/Android)の開発支援 ●フロントエンド(React, Vue.js等)とバックエンド(Node.js, Python, Java等)の両方を担当 ●CI/CDパイプラインの設計・構築 ●UI/UX改善提案と実装 ●テスト設計・実施(QAチームとの連携) 開発環境 言語:JavaScript(TypeScript)、PHP、Python、Java、C、C++、C#、VB.NET、Ruby、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi フレームワーク:React、Next.js、Vue.js、Laravel、Spring Boot、Django インフラ:AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CloudFront)、GCP、Docker、Terraform CI/CD:GitHub Actions、CircleCI、Jenkins、Docker DB:MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB その他:Figma、Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub、GitLab

●Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用 ●モバイルアプリ(iOS/Android)の開発支援 ●フロントエンド(React, Vue.js等)とバックエンド(Node.js, Python, Java等)の両方を担当 ●CI/CDパイプラインの設計・構築 ●UI/UX改善提案と実装 ●テスト設計・実施(QAチームとの連携) 開発環境 言語:JavaScript(TypeScript)、PHP、Python、Java、C、C++、C#、VB.NET、Ruby、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi フレームワーク:React、Next.js、Vue.js、Laravel、Spring Boot、Django インフラ:AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CloudFront)、GCP、Docker、Terraform CI/CD:GitHub Actions、CircleCI、Jenkins、Docker DB:MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB その他:Figma、Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub、GitLab

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

数千万ユーザーが利用するコンシューマ向けWebサービスの新規機能開発、および既存機能改善を一貫して担当していただきます。 単なる開発だけでなく、商品企画部やマーケティング部と密に連携し、ユーザーデータに基づいた機能改善提案や、技術的な側面からビジネス要件への落とし込みを行います。 日々の業務においてご自身のアイデアやご提案が直接議論され、サービスロードマップに反映されることも多々あります。 一人ひとりがオーナーシップを持って、大規模サービスのグロースに貢献できる職場環境です。 【担当フェーズ】システム化企画、要件定義、設計、開発、システムテスト、移行、保守 【規模】50人月～100人月 ●キャリアパス 当社では、ご自身の経験とスキルに応じた明確なキャリアパスを用意しています。入社後は、専任のメンターがつき、OJTを通じてスムーズな立ち上がりをサポート。 1年目には、PL/PMとして設計・コードレビューを通じて当社の開発文化と技術スタックを深く理解していきます。そして将来的(3～5年目)には、複数チーム、複数プロジェクトを統括するPMとして、顧客のマネージャー層と直接折衝し、事業戦略レベルの課題解決を推進していただきます。 ●成長支援 四半期ごとの目標設定と1on1面談でキャリアプランを共に描き、資格取得支援、技術書購入補助や外部研修参加支援については、当社からの提供だけではなく、あなたからの提案により成長機会創出も行います(学習動画教材の活用や勉強会の開設)。 この取り組みにより、あなたの継続的なスキルアップを全面的にバックアップします。

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。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 具体的な業務内容 ●Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●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 ●各種スクラムイベントへの参加 開発環境 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 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、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、 Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, 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… 開発組織の特徴 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

【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) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第一部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立製作所　公共システム事業部では、官公庁、自治体、研究・教育機関など、公共分野におけるお客様を中心に、ITの側面から支える事業を展開しています。 その中で、プラットフォームソリューション第一部では、従来のオンプレミスやクラウドといったITプラットフォームの専門集団として、公共システム事業部における中～大規模の各種プロジェクトにおいて、最新かつ最適なITプラットフォームの提案、導入、運用を担い、様々なお客様の事業を支えています。 【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 【職務概要】 ITプラットフォームの専門集団として、公共システム事業部におけるさまざまなプロジェクトにおいて、最適なITプラットフォーム全般の運用・保守を推進する。 【職務詳細】 運用・保守プロジェクト全体またはプロジェクト内チームメンバを推進する。プロジェクト全体の状況を管理、報告するとともに、期待される納期、予算、および対象スコープを守る。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて ・配属組織の人数規模:約50名 ・配属チームの人数規模:協力会社メンバ含め総勢数名～数十名規模のプロジェクト 　　※当組織では複数のプロジェクトを対応しているため、その状況により変動。 ・年齢層: 　　20代～50代(30～40代が中心) ・②働き方について 　・基本的に週2～3回の出社。出社以外は在宅勤務可能。但し、プロジェクト状況に応じて、出社回数の増減あり。 　・様々な顧客に対応するため、短期出張(数日～数か月)もプロジェクト状況に応じて有り。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【不動産業界に特化したマーケテイングプラットフォーム「みらいえ」を展開】 ●業務内容 大手企業向けシステム開発案件及び自社プロダクト開発において、要件定義、設計、製造、ドキュメント作成など幅広い工程に携わっていただきます。 ◇要件定義、基本設計、詳細設計、実装 ◇RFP、要件定義書、基本設計書、画面設計書、テスト仕様書/報告書などのドキュメント作成 ◇クライアントとの折衝、調整業務 ◇開発チームの進捗管理、メンバー育成 ※経験・スキルに応じて、PL/PM業務に挑戦することも可能です。 ●開発環境・技術スタック ・開発言語:PHP・Node.js・JavaScript・React・TypeScript ・フレームワーク:Laravel・ZendFramework ・インフラ・クラウド:AWS・GCP※クラウドサービスを活用した柔軟なインフラ構築 ・データベース:MySQL/Aurora(MySQL)/DynamoDB/Redis ・開発ツール・ソース管理:GitHub/コミュニケーション:Slack・zoom/プロジェクト管理:Cyboze Office・Google Spread Sheet・Redmine ・その他・jQuery・REST API設計・開発・マイクロサービスアーキテクチャ 変更の範囲:会社の定める業務

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

<組織概要> 当組織は、モビリティ・防衛・知的財産・司法法務領域において、中央省庁等のお客様を中心に国家や社会を支える重要インフラシステムを提供しています。 豊富な業務知識と技術力を活かし、行政システムのデジタル化を主導し、最新技術を用いた価値創出(DX)によって社会課題を解決するなど、社会に貢献する事業を行っている組織です。 <職務詳細> 官公庁のDXを推進する大規模プロジェクトをはじめとしたシステム開発にて、クラウド・AI等の先端テクノロジーを活用し、社会基盤を支えるシステムのアーキテクチャ設計・構築を担当いただきます。 ●プロジェクト事例 ・自動車登録・検査システムの開発:自動車の登録や検査をデジタル化し、手続きの効率化を推進。最新アップデートではICチップ付き車検証を導入し、よりスムーズな車検フローを実現 ・知的財産関連システムの開発:知的財産領域でのシステム開発を通じて、最新技術を用いて日本の技術革新を後押し ・司法・法務システムの構築:司法・法務領域に関わる情報基盤や情報管理システム開発を通じて、法的手続きをよりスムーズかつ安全に進める環境を提供 ●具体的な業務 ○官公庁向けクラウド基盤の設計・構築:官公庁のデジタルサービスを支えるインフラをゼロから設計・最適化します。 　【技術活用例】 　・AWS/Azure/GCPを活用した大規模システム基盤の設計・構築 　・ServiceNowを活用したITサービスマネジメント(ITSM)の導入・最適化 ○DevOps/SRE 環境の構築:開発・運用を効率化するためのDevOps/SRE環境を構築します。 　【技術活用例】 　・Cloud IaCを活用した環境自動化(Terraform、Ansible) 　・CI/CDパイプラインの構築・最適化 　・SRE手法を用いたシステム運用の高度化(Datadog、Prometheusの活用) Keyword:Cloud、ServiceNow、DevOps/SRE、NW、DB、アーキテクチャ設計、ITスペシャリスト、プラットフォーム

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンド・フロントエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 <具体的には…> ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), 　GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名