資格取得支援制度あり BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、在籍社員数は約300名です。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 業務詳細 昨今は顧客の既存システムやミドルウェアの更改プロジェクトも多く手掛けています。 各プロジェクトフェーズによりご担当いただく業務内容は異なりますが、本部内には複数のプロジェクトがあるため、クラウドシフトやデータ分析基盤構築など様々なプロジェクトに携わる機会がございます。 顧客は主に大手通信事業会社や金融機関となりますが、顧客の事業が多方面に拡大しているため、エネルギー、eコマース、オンライン決済などライフデザインという幅広いフィールドで顧客への価値提供ができます。 具体的には、アプリケーション構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジャー(PM)/チームリーダー(TL)として以下のような業務をご担当いただきます。 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・ベンダーコントロールなどのプロジェクトマネジメント 案件・提案例 ・AWSを利用したクラウドネイティブな情報基盤の構築 ・データインテグレーション関連のSaaSサービス(Informatica、Databricks、dbtなど)や各種DWH製品(Snowflake、OracleADWなど)の提案、構築 ・各種BIツール(Tableauなど)やML/AI製品(Bedrock、OpenAI、Dataikuなど)の提案、構築 利用技術・環境 ・AWSやOCI、オンプレまでハイブリッド/マルチクラウド環境 ・Snowflake、Informatica、Databricks、dbt、Tableau、Dataikuなど

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のフロントエンド開発をリード AI自動査定やコール業務のAI化など、現場オペレーションを変える新機能のUI/UX設計・実装 EM・PdMと連携した高品質なプロダクト開発、DX向上や技術的負債解消の計画・実行 フロントエンドアーキテクチャの設計、開発ガイドラインの策定、モニタリング体制の強化 AIエージェントによる業務オペレーション基盤への進化を見据えた、AI活用前提の開発体制構築 【組織/配属先の特徴】 PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約100名規模の技術組織 PdM・AIエンジニアと協働し、事業課題に直結する開発を推進 AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる 仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 【プロダクト開発環境】 開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker CI/CD:GItHub Actions テスト:MagicPod, Storybook バージョン管理:GitHub エラー管理:Sentry APM:NewRelic 課題管理:Jira ドキュメント管理:Confluence その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 ・全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のバックエンド開発 ・AI自動査定(画像情報から商品特定・真贋判定・プライシングまでを自動化)やコール業務のAI自動化など、業務オペレーションへのAI実装を支えるアーキテクチャ設計 ・グループ買取在庫の統合、AIを活用した商材別最適販路選定など、データドリブン経営を支えるデータ基盤・API設計 ・EM・PdMと連携したプロダクト開発、技術的負債解消とDX推進の計画・実行 ・開発ガイドラインの策定、オブザーバビリティ強化などエンジニアリング組織の基盤づくり ・事業部と一体で開発を進めるFDE組織における次世代テックリードの創出・育成 【組織/配属先の特徴】 ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

●入社後の期待役割 エンジニアリングマネージャーとして、モバイルアプリ特有の技術的制約やライフサイクルを深く理解し、ビジネス要求と開発現場のバランスを最適化する役割を担っていただきます。 単なる進捗管理ではなく、iOS/Android両プラットフォームの特性を考慮したリリース戦略の立案、およびステークホルダーとの合意形成を通じて、プロダクトの価値最大化にコミットしていただきます。 ●業務内容 ▽リリース・プロセス管理 期日、品質、コスト、スコープの4要素を適切にコントロールし、確実なデリバリーを実現するプロセスの構築・運用 ▽ロードマップ策定 OSアップデートやストアガイドラインの変更等の外部要因を織り込み、ビジネスサイドと連携した中長期的な開発ロードマップの策定 ▽ステークホルダー・マネジメント モバイルアプリ特有の「お作法」や制約(審査、OS差分、配布フロー等)を非エンジニアにも分かりやすく言語化し、期待値を調整 ▽マルチプラットフォームの最適化 iOS/Androidのデザインガイドラインや実装差異を把握し、共通化すべき点とプラットフォーム毎に最適化すべき点の意思決定 ▽チームビルディング サービス拡大に伴うチーム体制の強化やピープルマネジメント ●技術スタック 言語　　　　　　:Swift(SwiftUI , UIKit ) / Kotlin(Jetpack Compose , Android View) バージョン管理　:Git, GitHub プロジェクト管理:Jira その他　　　　　:Figma, Firebase, Google BigQuery, AWS CI環境　　　　　:Bitrise, GitHub Actions 生成AI 　　　 :GitHub Copilot ※サーバサイド開発言語はJava(Kotlin) + SpringBoot、インフラはAWSやGoogle BigQueryなどクラウドをフル活用しています。

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

AIによる社会変革を目指すJDSCでは、Webアプリケーションの領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集しています。 ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるWebアプリケーションの開発（フロントエンドとバックエンドの双方） ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション ▼主な開発環境 言語：TypeScript, Go, SQL, Python, Ruby等 データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Jira, Notion 情報共有ツール：Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 本募集における「Webアプリケーション開発」の領域では特に、物流領域、そのなかでもとりわけJDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発が事業の大きな柱です。 物流領域の他にもヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 それぞれについて、当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

【ミッション】 企業向けシステム開発において、CDP、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・CDPやデータ統合基盤などの先端技術を活用した法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を促進 【具体的な業務】 ・提案・設計:顧客要件をもとにCDP、データ分析、クラウドを取り入れたシステムの提案、要件定義、設計書の作成 ・実装・開発:生成AIを含むウェブアプリケーションおよびデータ基盤の開発、ETL処理やデータ統合基盤環境のシステム実装 ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーや協業パートナーの統括、進捗管理、品質・リスク管理、定例顧客折衝の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:技術的な折衝およびトラブルシューティングによる問題解決の実施 ※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

私たちは、駐停車の自動化によって日本のモビリティインフラを再構築する企業です。 AIとカメラを活用して時間貸し駐車場の監視業務を自動化するプラットフォーム『AIMO Parking』、そして月極駐車場の集客力向上・業務効率化を実現する『SYNC PORT』。この2つのサービスで駐停車領域の自動化を推進しています。 さらに、『AIMO Parking』や『SYNC PORT』で自動更新される満空情報は、時間貸し駐車場サイト『PARK FLOW』や月極駐車場サイト『PARK STOCK』にリアルタイムで反映されます。これにより、駐車場利用者はすぐに、そして条件にぴったりの空き駐車場を見つけることができます。 このように、貸し手・借り手の双方に向けたデジタル化・自動化サービスを提供することで、情報の非対称性を解消し、革新的なソリューションを生み出しています。 ローンチから1年足らずで、既に多くの企業様から導入やトライアルのご要望をいただいており、さらなる事業拡大に備えてエンジニア組織の強化が急務となっています。特に、『AIMO Parking』と『PARK FLOW』のプロダクト開発を最前線でリードし、顧客のニーズに素早く応える体制を整えたいと考えています。 今回募集するプロダクトエンジニアの方には、開発の最前線で『AIMO』の進化をリードしていただきます。 単なる開発にとどまらず、ビジネス要件を深く理解し、どのようなユーザーのどんな課題を解決するのかを明確化する、要件定義や仕様策定といった上流工程にも積極的に関与していただきたいと考えています。 日々の進化を遂げるための土台作りから携わり、私たちと共に次世代の駐停車インフラを築き上げましょう。 ●開発環境: ・バックエンド:Typescript(Nest.js) ・ミドルウェア:Hasura ・フロントエンド:TypeScript, Nextjs ・インフラ:GCP(Cloud Run) ・データベース:PostgreSQL(Cloud SQL)、Big Query、Redis ・モニタリング:Cloud Monitaring ・CI/CD:GitHub Actions ・プロジェクト管理:Notion, Backlog ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Notion ●業務内容 ・ベンダーチームと共同して新規機能開発と既存機能の改修 ・障害発生の監視と原因調査 ・IoT と ソフトウェア を繋げる開発 ・ベンダー依存から内製化に向けたナレッジ共有基盤の構築 ●抱えている課題・一緒にやりたいこと ・内製化推進! ・バックエンドのアーキテクチャーのリファクタ ・IoT ✕ ソフトウェア のナレッジ向上 ●ランディットの開発組織 ・【社員対談 Vol.3 事業開発本部 / AIMO事業本部】ランディット流、強い開発チームの作り方 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/958661) ・【インターン生企画vol.3】在学中、4社でのインターンを経験。内定先を辞退してランディットの社員になることを決意した理由。 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/487291) ・【社員の1日vol.2】デザイン一筋だった有山さんがプロダクトマネジメントを全うするために日々取り組むこととは (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/454461) ●サービスサイト AIMO: https://aimo-sys.com AIMO Parking: https://aimo-sys.com/parking.html PARK FLOW: https://park-flow.jp SYNC PORT: https://sync-port.com PARK STOCK: https://park-stock.com

私たちのチームの使命は、お客様に最高のサービスを届けるfreee自らを「世界で最も生産性が高く、最先端な組織」に進化させ続けることです。AIの進化が企業の在り方を根本から変えようとしている今、私たちはその変化を自ら作り出す側として社会をリードします。AIを単なる「ツール」ではなく、経営と業務の「核」に据える。2,000人以上の規模の組織がAIによって爆速化する、その基盤をゼロから構想し、実装する。そんな、歴史の転換点を自らの手で創り出す挑戦をしませんか? ●現状の課題/今後取り組みたいこと ・freeeでは、全社員が「マジ価値(本質的価値)」を届け切ることに集中できるよう、理想の業務環境を追求しています。 ・現在、私たちが目指しているのは、「AIネイティブな業務環境」の実現と継続的な進化です。 -全社横断的なRAG(検索拡張生成)の構築 -自律的に業務を遂行するAIエージェントプラットフォームの導入 -AIの精度を最大化するためのデータパイプラインとルールの再整備 ・今期よりAI開発体制を大幅に強化し、freeeの経営そのものにAIを組み込んでいくフェーズに突入します。 ・この壮大なビジョンを共に描き、技術で牽引してくれるリーダー・マネージャー候補を求めています。 ●業務内容詳細 ・単なる開発にとどまらず、技術選定から組織への実装まで、広範なプロデュース・価値創出をお任せします。 ・AIネイティブな業務体験の設計: n8nなどを活用し、従業員のワークフローをAI前提で再定義し、実装する ・技術選定とアーキテクチャ設計: LLM等の最新ソリューションの選定、社内導入 ・データ基盤の高度化: RAGの構築、セマンティックレイヤーの設計、データパイプラインの整備 ・LLM Opsの確立: 継続的に精度を向上させ、安全に運用するための仕組みづくり ・(マネージャー候補として) AI戦略の策定、チームビルディング、プロジェクトマネジメント 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 データ活用を支える“基盤から分析まで”を一貫して担うデータエンジニアを募集します。 当社では、企業のDX推進やデータ活用ニーズ拡大に伴い、データ基盤強化を推進しています。 本ポジションでは、データ取得・蓄積・加工・可視化・分析まで、エンドツーエンドでデータ活用を支える業務に携わっていただきます。 ご経験に応じて、要件定義から設計・開発・運用保守まで一気通貫で担当できる環境があり、BI・データ分析など幅広い技術領域に挑戦可能です。 【具体的な業務内容】 業務システムの設計・開発・運用 データ基盤(DWH/データレイク等)の設計・構築 ETL/ELTパイプラインの設計・開発 クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用した基盤構築 BIツール連携・データ可視化基盤の整備 データ品質管理・ガバナンスの整備 データ活用に関する技術選定・アーキテクチャ設計 【開発環境(例)】 ・クラウド:AWS/GCP/Azure ・言語:Python/SQL ・DWH:BigQuery/Snowflake ・DB:MySQL/SQL Server/PostgreSQL ・ETL:Glue/DataSpider ・BI:Tableau/Power BI ・ローコードツール:Kintone/Pleasanter 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 ●職務内容 デジタルパートナー事業部の”BIエンジニア”として、クライアントのビジネス課題解決を支援するBIエンジニアとして、BIツールを利用したレポーティング・ダッシュボード開発、運用支援を一貫して担当いただきます。 単なるツール構築に留まらず、クライアントの意思決定をデータで後押しするため、要件定義や提案などの上流工程から参画し、価値創出に貢献していただきます。 案件によってはデータ基盤の設計・構築やBIツール自体の導入計画立案などから担当いただく場合もございます。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり ●仕事内容の例 以下の業務を、クライアント支援のプロジェクトにてご担当いただきます。 ・クライアントの経営課題や業務課題のヒアリング、BI活用に向けた要件定義 ・各種データソースからのデータ収集・統合、ETLプロセスの設計および実装 ・DWH、データマートの設計・構築・運用 ・Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを用いたダッシュボードやレポートの設計・開発・運用 ・ビジネス戦略に基づくデータ分析および可視化、課題解決のための提案・報告 ・BIツール利用に向けたユーザー教育や運用定着支援 ●主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

これまでの経験とスキルを活かしながら、 BIエンジニアとして、データの収集・抽出・加工・クレンジングや、BIツールを使用したダッシュボードの作成、 データ分析、データ利活用に関わる業務に携わっていただきます。 将来的にはBIエンジニアとしてエンジニアリングを極めることも、データサイエンティストやBIコンサルタント、ITコンサルタントなどへの転身も可能です。 【主な業務内容】 ・各種DWH/データマートの設計・構築 ・ダッシュボードの要件定義、設計、開発(Tableau などのBIツールを使用) ・GCP/AWS/Azure 上で、BigQuery・Redshift・SQL を用いたデータ収集・加工・整形 ・ETLツールを用いたデータ連携フローの設計・実装 ・BIレポートを活用したデータ利活用の推進支援 ・機械学習/AIモデル向けの学習データセットの作成・加工 【プロジェクト例】 ・ポータルサイト各種データの分析 ・大手小売業のデータ分析基盤構築 ・Pythonを用いた分析処理のバッチシステム開発 ・大手製造メーカーへBI新規導入 【開発環境・技術スタック】 ・BIツール:Tableau Desktop/Tableau Server/Tableau Online/Tableau Prep ・DWH/データ基盤:Snowflake、Google BigQuery ・言語・スクリプト:SQL、Python ・クラウド:GCP ・その他:CI/CD、ETL

弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。 DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 【具体的な仕事内容】 ・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 【使用技術(例)】 ・クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ・データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ・データ処理基盤: Python, SQL, Java ・ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ・BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ・その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

業務内容 弊社は現在、データウェアハウス(DWH)を活用した最先端のデータソリューションに注力しており、その戦略の中核を担うデータエンジニアを募集します。DWHを中心としたデータ基盤の設計・構築から、データ活用、さらには高度な分析基盤の構築までを幅広く手掛け、お客様のビジネス課題解決とデジタルトランスフォーメーション(DX)を強力に推進していただきます。 具体的な仕事内容 ●顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ●データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ●BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ●データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 使用技術(例) ●クラウドプラットフォーム: AWS (S3, Kinesis, SQS等), Azure (Blob Storage, Event Hubs等), GCP (Cloud Storage, Pub/Sub等) ●データベース: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB ●データウェアハウス: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks ●データ処理基盤: Python, SQL, Java ●ETL/ELT サービス: TROCCO, Fivetran, Talend, dbt, AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow ●BIツール/データアプリケーション: Tableau, Power BI, AWS QuickSight, Looker, Streamlit ●その他: Git, Docker, Terraform メインとなる顧客業界は小売・流通業界となりますが、お客様の課題解決のため、その他の業界のプロジェクトにも積極的に取り組んでいます。 特定の業界経験や深い知識は入社時点では必須ではありませんが、プロジェクトを通じて様々な業界のドメイン知識を習得し、顧客業務への理解を深めていただくことを期待しています。 データエンジニアとして幅広いフィールドで活躍したいという意欲のある方を歓迎します。 顧客課題の解決やプロジェクトの成功を最優先にITプロフェッショナルとして、自身のスキルセットを柔軟に変容させながら、データ技術の進化と共に、自らも成長し続ける意欲のある方をお待ちしています。 ※担当案件によっては当社正社員として、客先企業へ無期雇用派遣となる可能性があります 【変更の範囲※1】 会社内の全ての業務、客先の業務、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての業務(ただし本人と相談の上で決定します) ※1 「変更の範囲」とは、将来の配置転換などによって変わり得る就業場所・業務の範囲を指します。

この求人はサービス開発にご興味がある方を広く募集する求人です。 【下記のような方は当ポジションからエントリーください!】 ・ 現状でご希望のポジションが”決まっていない方”または”複数ある方” ・ バックエンド、フロントエンド、インフラ/セキュリティ、QAなど幅広く技術に関わりたい方 ・ 開発だけでなくマネジメントにもチャレンジしたい方 【具体的には】以下はバックエンド開発の一例 ・ 当社プロダクト(Xard・Winvoice・WalletStation等)における機能改善、新機能開発における設計・開発・運用保守 ・ 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー ・ 機能開発における改善/技術提案 【各プロダクトについて】 ・ Xard Xardは企業が自社ブランドの「Visa」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 https://infcurion.com/xard/ ・ Winvoice Winvoiceは自社サービスに請求書のカード決済(カード請求/カード支払いなど)を低コスト&スピーディーに構築することができる「請求書支払いプラットフォーム」です。 https://infcurion.com/winvoice/ ・ Wallet Station Wallet Stationは、企業の「オリジナルPay」をスピーディに構築するためのスマホ決済プラットフォームです。コード決済、取引処理、残高管理やユーザ認証など、決済システムのコア機能をAPIで提供しています。 店舗での決済やユーザの資産を扱うシステムのため、セキュリティや処理速度など高い技術力が求められる開発環境です。 https://infcurion.com/walletstation/ 【組織について】 Xard・WInvoice・Wallet Stationを開発する組織は、合計100名近くの組織となっております(平均年齢36歳)。スタートアップ、SI、金融など様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。 また、開発体制としてはチームごとにプロダクトマネジャー、テックリード、開発メンバーなど5~8人ほどのスクラムチームで開発を進めています。 より便利な顧客体験を提供する時代が来るなかで、多様化するユーザーニーズ・市場動向をいち早く捉えてサービスに反映させながら、ユーザービリティ/アクセシビリティを追求していただきたいと思います。 開発スタイルや利用技術の選定も試行錯誤しながら決めているため、開発業務のみならず、ぜひたくさんの意見を出していただけることを期待しております。 社内メンバーについて:https://infcurion.com/careers/interviews/ 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語/フレームワーク └バックエンド :Java(SpringBoot),Kotlin └フロントエンド :TypeScript(Vue.js) └モバイル :Dart(Flutter),Swift, Kotlin データベース :SQL Server, Google BigQuery インフラ　　　 :AWS,Azure CI/CD 　 :Github Actions テストツール　　 :JUnit, Cypress,Storybook,Postman デザイン　　　　 :Figma ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :Jira 情報共有ツール　 :Slack,Confluence 言語 └バックエンド　　　 :Go └フロントエンド　　 :Elm, React, TypeScript データベース　　　　 :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ　　　　　　 :AWS 環境構築　　　　　　 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD　　　　　　　 :CircleCI ソースコード管理　　 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 　　:JIRA 情報共有ツール　　　 :Slack その他　　　　　　　 :Datadog 言語/フレームワーク └バックエンド 　　　:Java └フロントエンド　 　:JavaScript(Vue.js/Nuxt.js/TypeScript) データベース　 　 　:Amazon Aurora PostgreSQL インフラ　　　　　 　:AWS(API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築 　　　　　　:Terraform CI/CD　　　　　　 　:SAM,GitHub Actions デザイン　　　　　 　:Figma ソースコード管理　 　:GitHub,GitHub Copilot プロジェクト管理　 　:JIRA 情報共有ツール　　 　:Slack