年収550万円以上 MySQLのITエンジニア求人・転職情報

BIツールを用いた分析システムやDWHの構築の案件について、プロジェクトマネージャーとしてご活躍いただきたいです。 【業務内容】 ・BIツールやデータウェアハウスによるデータ分析システム構築プロジェクトのマネジメント業務 ・複数の小規模プロジェクトの統括マネジメント業務 【開発環境】 言語:SQL OS:Windows DB:Oracle、SQL Server、DB2

【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)

期待する役割 ロボアドバイザー『ウェルスナビ』に関わる新機能開発・機能改善を推進していただきます。「長期・積立・分散」の資産運用を一人でも多くの方に実施いただけるよう、新規のお客様獲得に向けた機能開発や、既存のお客様の資産運用の成功をサポートするための機能改善などを行っています。 バックエンド開発において、要件定義から設計、開発、運用の一連のフェーズに携わっていただきます。内製化された環境のため、技術選定からリリース後の改善まで一貫して関わり、プロダクトをより良くするための様々な意見だし・実装を期待します。 ※プロダクト概要は末尾の「事業概要」の欄をご参照ください。 配属チーム ご希望や適性に応じて、以下3チームのいずれかをお任せします。 【取引管理チーム】 ・トレーディング、顧客残高管理、入出金に関するシステム開発 　└サービスの“心臓部”であるミッションクリティカルなシステムを内製開発しており、24時間365日の安定稼働を支える 　└推奨銘柄変更対応(ポートフォリオに組み入れる銘柄の入れ替えプロジェクト) 　└証券取引システムのAPIバージョンアッププロジェクト ・参考note:[【バックエンドエンジニアのしごと①】サービスの”心臓部”を支える、取引管理という挑戦](https://note.com/wealthnavi_hr/n/nb70786844942?magazine_key=m6a847018a1e2) 【金融システム開発チーム】 ・ウェルスナビの「口座開設部分」の機能追加や改善、データ連携など ・社内業務システム(※)のバックエンド開発 　└お客様へ手厚くスピーディーなサポート体制を構築するためのバックオフィス業務の自動化・効率化を目的とした社内システムの内製開発 　└マイナンバー関連の個人情報授受、API開発 　　NISA申し込みのデジタル化(ペーパーレス化)における審査機能開発 　　※社内のオペレーター、カスタマーサポートが使用する社内業務システム ・参考note:[【バックエンドエンジニアのしごと②】サービスの価値を裏側からつくる、金融システムの内製開発](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n554fd1d66e1d?magazine_key=m6a847018a1e2) 【サービス機能開発チーム】 ・全自動資産運用サービス「ウェルスナビ」のバックエンド開発 　└口座開設後の機能実装や改善 　└モバイルアプリにおけるAPI連携の最適化 　└開発者体験向上のための開発フロー及びシステムデリバリーの改善 技術スタック ・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と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●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。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: 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、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 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

・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

このポジションでは、CI/CD、自動テストの導入提案、実装など単体〜結合テストに対するQA活動・QA業務の高度化、テスト自動化体制の構築に主体的に取り組んでいただきたいと考えております。具体的には以下の役割を期待しています。 ●開発チームと連携し、ソースコードやバッチ処理の理解に基づいた、数値の整合性の検証や異常検知の仕組み作り ● 既存のテスト効率化ツール(JavaScript、Kotlin、Go)の改善による社内テスト実施効率の向上 ●テスト自動化プラットフォーム(Playwright)の適用範囲拡大と運用による自動化メリットの追求 ●テスト実行環境の改善とQA活動の推進 ●テストフレームワーク・ツールの導入 ●CI/CDパイプラインの整備 ●非機能テスト自動化の推進 技術スタック インフラ:AWS(ECS, AppRunner,S3 etc) DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:Go, JavaScript, TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright,Xcode,UI Automater QAチームについて 現在は9名体制で、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社からジョインしていただいたメンバーが在籍しています。 人的リソースの兼ね合いで過去にテスト実施にしか工数を割けず改善ができなかった経験があることから、現在はなるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 また、現在のメンバーはテスト自動化の経験が少ないため、SETとして開発との折衝含めてどこを自動化すれば効率的に品質を担保できるかを見極め、提案・改善を推進する役割を担っていただけると非常に嬉しいです! ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

●期待役割 データベース関連の既存の問題を自ら解決し、今後発生する可能性がある問題を早期に発見、対策を講じていただくことを期待しています。 リリースして9年目となるウェルスナビのシステムは、抜本的にプラットフォームとしての信頼性や拡張性を向上させる取り組みを推進しており、データベーススペシャリストとしてレガシー環境の改善やリプレイスを担っていただきたいです。 ●仕事内容詳細 ・事業計画を考慮した長期的な保守運用 ・金融特有の複雑なサービスを前提としたパフォーマンスの維持 ・アプリケーションエンジニアと密なコミュニケーション ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割　など ●今後のチャレンジ ・事業計画を考慮した長期的な目線でのデータベースの改善、新規構築運用 ・モニタリング、監視通知の最適化 ・既存スキーマの分割 ●開発環境 ・プラットフォーム:AWS, GCP ・データベース:AWS Aurora Mysql, DynamoDB, ElastiCache(Redis) ・開発言語:Go, Python, Powershell ・IaaS : Terraform, CloudFormation

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、 カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によって ビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、 拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でも クラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。 生成AIとクラウド技術を駆使して、これまでのご経験を活かし、新たな価値を提供するシステム開発をリードしていただくことを期待しています。 <国内唯一。 社内研修でE資格の受験資格が得られる企業> Sky株式会社は、JDLA主催のE資格の認定プログラムを実施できる「E資格プログラム事業者」に認定されています。 これにより、社内研修によって受験資格を得ることができる国内唯一の企業です(2026年6月現在)。 この仕組みを活用し、積極的に資格取得を推進することで、一人ひとりがAIの知見・能力を身につけ、業務に生かしています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発をリードしていただきます。 単なる開発に留まらず、企画・PoCから運用保守に至るAI開発ライフサイクル(AI-DLC)全体を俯瞰し、プロジェクトの技術選定、アーキテクチャ設計への貢献を期待しています。 AI Readyなデータ構築、RAG、ガードレール等を含めたAIエージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発をリードします。 ●案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。 主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素: Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。 主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定(使用するツール、言語、モデルなど) ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素: Python、Azure、Power Automate ●生成AIエンジニア育成のためのサポート体制 私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。 入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。 このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。 実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。 <実践的なトレーニング> 主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。 このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。 プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。 <集合技術研修> 生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。 研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。

【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。

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、若くて優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 大手企業を中心に業務系システムやWebアプリ開発プロジェクトの上流から開発工程まで幅広くご担当いただきます。 業務内容は多岐にわたっており、プロジェクトマネジメント、スクラム開発のスクラムマスタなどプロジェクトをリードする役割や、要件定義、基本設計など開発上流からの対応。 サーバレスアーキテクチャなどのクラウド設計、開発。 UIライブラリやフレームワークを用いたクライアント開発やAPIやバッチ処理、データベース設計、開発などのバックエンド開発など、案件に応じてさまざまな局面、技術をご経験いただきます。 キャリアアップのモデルケース ●プロジェクトマネージャー 2013年　入社。生産準備システム開発において設計からリリースまでを担当 2014年　リーダーへ昇格 2015年　サブチーフ、チーフへ昇格 2016年　放送業界向けシステムにおいてチームリーダーとしてプロジェクト管理、顧客折衝を担当。係長へ昇格 2017年　課長代理へ昇格 2019年　課長へ昇格 2021年　ライセンス管理システムにおいてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2022年　人材紹介会社向け基幹システムにおいてプロジェクトリーダーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2023年　会員向けサイト開発の複数案件にてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2024年　次長へ昇格 ●テクニカルスペシャリスト 2015年　入社。ワークフローシステム開発にて設計からリリースまでを担当 2016年　リーダー、サブチーフへ昇格 2017年　社内でのPoC活動として、ブロックチェーンを使った技術検証を実施 2019年　オンラインショップ向け共通API基盤構築開発にて、AWSを活用したサーバレスアプリケーションの開発を対応 スクラムマスターとしてスクラムチーム運営を実施。主任技師へ昇格 2021年　物流業界向けのデータ分析基盤構築を対応を実施するデータ分析基盤構築において、各種基幹システムとのIF要件の取りまとめとローコードツールを活用したIF構築を対応 2022年　技術係長へ昇格 2023年　建機業界での品質保証システムを活用したデータ連携基盤構築において、アーキテクチャ検討・技術検証を対応

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、若くて優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 大手企業を中心に業務系システムやWebアプリ開発プロジェクトの上流から開発工程まで幅広くご担当いただきます。 業務内容は多岐にわたっており、プロジェクトマネジメント、スクラム開発のスクラムマスタなどプロジェクトをリードする役割や、要件定義、基本設計など開発上流からの対応。 サーバレスアーキテクチャなどのクラウド設計、開発。 UIライブラリやフレームワークを用いたクライアント開発やAPIやバッチ処理、データベース設計、開発などのバックエンド開発など、案件に応じてさまざまな局面、技術をご経験いただきます。 キャリアアップのモデルケース ●プロジェクトマネージャー 2013年　入社。生産準備システム開発において設計からリリースまでを担当 2014年　リーダーへ昇格 2015年　サブチーフ、チーフへ昇格 2016年　放送業界向けシステムにおいてチームリーダーとしてプロジェクト管理、顧客折衝を担当。係長へ昇格 2017年　課長代理へ昇格 2019年　課長へ昇格 2021年　ライセンス管理システムにおいてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2022年　人材紹介会社向け基幹システムにおいてプロジェクトリーダーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2023年　会員向けサイト開発の複数案件にてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2024年　次長へ昇格 テクニカルスペシャリスト 2015年　入社。ワークフローシステム開発にて設計からリリースまでを担当 2016年　リーダー、サブチーフへ昇格 2017年　社内でのPoC活動として、ブロックチェーンを使った技術検証を実施 2019年　オンラインショップ向け共通API基盤構築開発にて、AWSを活用したサーバレスアプリケーションの開発を対応 スクラムマスターとしてスクラムチーム運営を実施。主任技師へ昇格 2021年　物流業界向けのデータ分析基盤構築を対応を実施するデータ分析基盤構築において、各種基幹システムとのIF要件の取りまとめとローコードツールを活用したIF構築を対応 2022年　技術係長へ昇格 2023年　建機業界での品質保証システムを活用したデータ連携基盤構築において、アーキテクチャ検討・技術検証を対応

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、若くて優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 大手企業を中心に業務系システムやWebアプリ開発プロジェクトの上流から開発工程まで幅広くご担当いただきます。 業務内容は多岐にわたっており、プロジェクトマネジメント、スクラム開発のスクラムマスタなどプロジェクトをリードする役割や、要件定義、基本設計など開発上流からの対応。 サーバレスアーキテクチャなどのクラウド設計、開発。 UIライブラリやフレームワークを用いたクライアント開発やAPIやバッチ処理、データベース設計、開発などのバックエンド開発など、案件に応じてさまざまな局面、技術をご経験いただきます。 キャリアアップのモデルケース ●プロジェクトマネージャー 2013年　入社。 生産準備システム開発において設計からリリースまでを担当 2014年　リーダーへ昇格 2015年　サブチーフ、チーフへ昇格 2016年　放送業界向けシステムにおいてチームリーダーとしてプロジェクト管理、顧客折衝を担当。 係長へ昇格 2017年　課長代理へ昇格 2019年　課長へ昇格 2021年　ライセンス管理システムにおいてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2022年　人材紹介会社向け基幹システムにおいてプロジェクトリーダーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2023年　会員向けサイト開発の複数案件にてプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進における管理を担当 2024年　次長へ昇格 ●テクニカルスペシャリスト 2015年　入社。 ワークフローシステム開発にて設計からリリースまでを担当 2016年　リーダー、サブチーフへ昇格 2017年　社内でのPoC活動として、ブロックチェーンを使った技術検証を実施 2019年　オンラインショップ向け共通API基盤構築開発にて、AWSを活用したサーバレスアプリケーションの開発を対応 スクラムマスターとしてスクラムチーム運営を実施。 主任技師へ昇格 2021年　物流業界向けのデータ分析基盤構築を対応を実施するデータ分析基盤構築において、各種基幹システムとのIF要件の取りまとめとローコードツールを活用したIF構築を対応 2022年　技術係長へ昇格 2023年　建機業界での品質保証システムを活用したデータ連携基盤構築において、アーキテクチャ検討・技術検証を対応

・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 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わっていただきます。 入社後、WealthNaviのシステムについて理解を深めていただきながら、QA業務の実施を行い、その後QA業務の高度化・改善に携わっていただきます。 将来的には、テスト自動化や開発工程全体の品質向上などにも携わっていただけます。 チーム拡大のタイミングのため、体制・プロセスの改善やテスト自動化に積極的にチャレンジしたいという意欲のある方を歓迎しております。 業務内容 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わるポジションです。ロボアドバイザーサービスに加え、新規で立ち上がるサービスのQAをお任せします。 複数サービスが立ち上がる際にはサービスを横断した幅広い仕様の把握や、体系的なQA工程の構築、QA活動の提案と合意、推進が必要になるため、QAプロセスの構築や標準化・ツールの開発・属人的な業務の解消・自動化等の改善にも関わっていただきます。 ●定常QA業務の実施 └ロボアドバイザー『ウェルスナビ』のテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 └新規サービスのテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 ●品質管理業務の強化 └テスト実施体制及びQAプロセスの提案・改善・運用 └第三者検証会社を利用したテスト対象範囲の拡大と管理 └不具合の管理や分析、改善の推進 ●自動テストの維持・拡大 └自動テストのメンテナンス └新規に開発されたアプリケーションのテスト 技術スタック DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:JavaScript,TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright QAチームについて 現在、QA業務を担当する「QAチーム」には5名のQAエンジニアが在籍しており、フロント/バックエンド開発を担当する各チームのアウトプットに対するQAを中心に担当しています。 今後は事業のグロースに対応する体制を築くべく、全社的なテスト工程の拡充とリリース段階の品質保証業務全般のマネジメントに取り組みます。特にソフトウェアテスト自動化プラットフォームの導入をはじめとするテスト自動化を推進し、マンパワーに頼らない効率的なQA範囲の拡大が目下のテーマです。 チーム内には、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社から入社したメンバーがいます。一年半前まではQAチームは2名しか在籍しておらず、テスト実施にしか工数を割けず改善ができなかったことから、なるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

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

介護事業所の経営を支える「請求・実績・国保連伝送」の基幹システム「CareDaisy」の中核を担うリーダーとして、介護事業部と連携した要件整理・優先度付け、開発チーム(約5名)のタスク設計・進捗管理・品質担保を担当。請求・加算・伝送に関わる複雑な仕様を整理し、実装に落とし込みます。 ●ミッション CareDaisyの機能改善を通じて介護事業の生産性向上に貢献。制度変更・新サービスへの追従、コメットケア/見守りセンサーとの連携強化を推進します。 ●入社後すぐにアサインするプロダクト CareDaisy 介護事業所の経営を支える「請求・実績・国保連伝送」の基幹システムです。ケアプラン/サービス実績/加算管理/国保連請求・伝送を一つのプロダクトで支え、介護記録(コメットケア)との連動によって『請求を人の手から解放する』プラットフォームへ進化しています。 ●部署 システム開発部 ●チーム構成 社員1名+SES4名(ベテランSE2名・若手エンジニア2名)。SEが要件をまとめ、若手が設計・実装、SEがシステム試験を作成する流れです。 ●(参考)技術スタック ・言語:PHP ・クラウド:AWS(EC2/RDS/S3/Lambda) ・フロント:JavaScript ・RDB:MySQL ・フレームワーク:Laravel/jQuery ・バージョン管理:Bitbucket ・AIツール:Cursor

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

公共・IT分野におけるシステムエンジニアとして、ソフトウェア開発のプロジェクトサブリーダー/リーダーを担っていただきます。 行政業務システム、行政サービス等の業務分野でシステムの開発・運用業務となり、主に、主要顧客である中央官庁、国立研究開発法人、独立行政法人の 業務用Webシステム等、オープン系システムのソフトウェア開発・プロジェクトリーダーをご担当いただきます。 ・顧客への提案・要件定義、設計、試験・運用までの一連の工程を担当 アジャイル開発を導入している案件もあり、エンジニアファーストで業務が出来る環境を整えております。 ・プロジェクト:2名～20名程度の体制 ・開発期間:半年～長いもので2年程度 ・規模感:5000万円～5億円程度 <開発環境> OS:Windows、Linux 言語:JAVA、C#、JavaScriptなど DB:PostgreSQL、Oracle 今後の拡大に関してはこれまでの官公庁案件の経験を活かして、リプレイスや新案件の受注等の業務を顧客に提案し入札するイメージです。 官公庁のデジタル化も進んでいるため、クラウド案件の更なる増加も見込んでおります。 【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させるため出向又は転任を命じることがある。

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

●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

メディア・エンタメ・交通業界は、デジタルシフト・新サービスの多様化・顧客体験価値の向上などを背景に、大きな変革期を迎えています。 当社はこれらの業界における顧客とのロングタームリレーションシップと技術力を礎に、新技術を活用したシステム開発やシステム基盤の安定運用によって、お客様のビジネス変革を促進しています。 特に、インフラ領域においては、クラウド、AIなど先進技術を用いてスピーディな開発を実施したいデジタル領域と、堅牢な開発による安定した品質が求められる基幹系領域の全体をとらえてシステム全体のアーキテクチャ・構成を検討していく必要があります。 その実現に向け、インフラチームのメンバーとして、幅広い知見・経験を活かしたプロジェクト推進をすることでお客様の事業に貢献し、お客様と長期的で良好なパートナー関係を構築していただきます。 また、システム開発における競争力の源泉となる組織の開発力の向上を目指し、生成AIをはじめとした技術を用いた生産性向上の施策を検討、実行していただきます。 【主なプロジェクト内容・提案テーマ】 ・ 基盤領域における要件定義～テスト実施までの一連業務の推進 ・ 既存システムへのエンハンス開発・維持管理 ・ 営業部門やコンサル部門などの他部門と連携したシステムの企画・お客様へのご提案 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。 ①メディア業界インフラ 　→直近では、基幹系システムのAWSへのクラウドリフト案件(AP:EKS、DB:RDS)を実施 ②エンタメ業界インフラ 　→顧客向け情報提供WebシステムのAWSへのクラウドリフト案件PoCやクラウドリフト案件を実施中 ③交通業界インフラ 　→顧客向けWebシステムの次世代アーキテクチャ検討、PoCを実施中

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)

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。