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上場企業 BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 31

1~30件を表示

エムスリー株式会社

エムスリー株式会社

【プラットフォーム】データプランナー(企画系組織付)

プロジェクトリーダー(PL)

500~1,500万円

正社員

東京都(港区)

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、データを軸にプロダクト開発・改善をリードする ●所属 製薬プラットフォームグループ ●担当事業、業務 データプランナーとして、主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発をリードいただきます。 毎年120%以上の成長を続けるエムスリーをさらに向上させるため、データ関連プロジェクトの企画立案やダッシュボードの要件定義・開発等、幅広く主体的に遂行していただける方を求めています。 ・データ関連プロジェクトの企画立案及び推進 ・必要な外部資源の調達、ビジネスパートナーとの交渉 ・目標(KGI、KPI)の設定と目標達成のための取り組みのリード ・プロジェクトマネジメント ・ダッシュボードや各種分析ツールの要件定義、開発 ・データマートの構築 ●具体的な業務例 ・m3ビッグデータを活用した製薬企業向け プロダクト開発 ・m3グループ全体で社内データを活用するための統合DBの構築 ・事業モニタリングのためのダッシュボード構築 ●開発環境 ・プログラミング言語:SQL、Python、Google Apps Script等 ・インフラ:GCP(Bigquery等) ・BI:Tableau、Looker等 ・運営ツール:Slack、confluence、JIRA、Redmine等 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

JIRA

Slack

Python

Confluence

R言語

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

【プラットフォーム】データプランナー(企画系組織付)

プロジェクトリーダー(PL)

正社員

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、データを軸にプロダクト開発・改善をリードする ●所属 製薬プラットフォームグループ ●担当事業、業務 データプランナーとして、主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発をリードいただきます。 毎年120%以上の成長を続けるエムスリーをさらに向上させるため、データ関連プロジェクトの企画立案やダッシュボードの要件定義・開発等、幅広く主体的に遂行していただける方を求めています。 ・データ関連プロジェクトの企画立案及び推進 ・必要な外部資源の調達、ビジネスパートナーとの交渉 ・目標(KGI、KPI)の設定と目標達成のための取り組みのリード ・プロジェクトマネジメント ・ダッシュボードや各種分析ツールの要件定義、開発 ・データマートの構築 ●具体的な業務例 ・m3ビッグデータを活用した製薬企業向け プロダクト開発 ・m3グループ全体で社内データを活用するための統合DBの構築 ・事業モニタリングのためのダッシュボード構築 ●開発環境 ・プログラミング言語:SQL、Python、Google Apps Script等 ・インフラ:GCP(Bigquery等) ・BI:Tableau、Looker等 ・運営ツール:Slack、confluence、JIRA、Redmine等 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

500~1,500万円

東京都(港区)

JIRA

Slack

Python

Confluence

R言語

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

エムスリー株式会社

エムスリー株式会社

株式会社SUBARU

株式会社SUBARU

〇[SUBARU Lab]MLOpsエンジニア(ADAS領域)

MLopsエンジニア

550~1,000万円

正社員

東京都(渋谷区)

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【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するため出向又は転属を命じることがあります。

Kaggle

MLOps

PyTorch

TensorFlow

GitHub

GitLab

Confluence

JIRA

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Kubernetes

Apache

Windows

Linux

Python

Amazon Redshift

Spark

BigQuery

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

〇[SUBARU Lab]MLOpsエンジニア(ADAS領域)

MLopsエンジニア

正社員

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【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するため出向又は転属を命じることがあります。

550~1,000万円

東京都(渋谷区)

Kaggle

MLOps

PyTorch

TensorFlow

GitHub

GitLab

Confluence

JIRA

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Kubernetes

Apache

Windows

Linux

Python

Amazon Redshift

Spark

BigQuery

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

エムスリー株式会社

エムスリー株式会社

【データ分析】データサイエンティスト(ジュニアデータサイエンティスト)

データサイエンティスト

500~900万円

正社員

東京都(港区)

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

JIRA

Slack

AWS

機械学習

BigQuery

Python

Windows

自然言語処理

GitLab

Shell

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

【データ分析】データサイエンティスト(ジュニア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

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

500~900万円

東京都(港区)

JIRA

Slack

AWS

機械学習

BigQuery

Python

Windows

自然言語処理

GitLab

Shell

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

エムスリー株式会社

エムスリー株式会社

【データ分析】データサイエンティスト(アナリティクスマネージャー)

データサイエンティスト

900~1,500万円

正社員

東京都(港区)

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

Python

BigQuery

AWS

Shell

GitLab

Slack

Confluence

JIRA

R言語

社宅・家賃補助制度あり

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

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

【データ分析】データサイエンティスト(アナリティクスマネージャー)

データサイエンティスト

正社員

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

900~1,500万円

東京都(港区)

Python

BigQuery

AWS

Shell

GitLab

Slack

Confluence

JIRA

R言語

社宅・家賃補助制度あり

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

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

エムスリー株式会社

エムスリー株式会社

【データ分析】データサイエンティスト(シニアデータサイエンティスト)

データサイエンティスト

700~1,200万円

正社員

東京都(港区)

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

JIRA

Slack

AWS

MySQL

BigQuery

Python

Windows

macOS

GitLab

Shell

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

【データ分析】データサイエンティスト(シニア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

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

700~1,200万円

東京都(港区)

JIRA

Slack

AWS

MySQL

BigQuery

Python

Windows

macOS

GitLab

Shell

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

メガベンチャー

コンピューターマネージメント株式会社

コンピューターマネージメント株式会社

【金融公共業界向け】システム開発エンジニア/設計工程9割以上/資格手当あり/スキルアップ支援

システムエンジニア(業務系)

420~500万円

正社員

東京都((23区)

業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、金融業界および公共領域向けの業務アプリケーション開発をお任せします。 銀行、保険、証券、クレジット、公共領域などのシステムを対象に、設計、開発、テスト、保守まで幅広く担当いただきます。 本ポジションでは、今までのアプリケーション開発のご経験を活かし、基本設計~結合テストに携わっていただきます。将来的に要件定義やプロジェクトリーダーを目指したい方、開発経験を土台に設計工程へステップアップしたい方に適したポジションです。 プロジェクト例 ・銀行向け基幹システム開発 ・生命保険システムの刷新プロジェクト ・損害保険向け業務システム開発 ・公共領域の業務アプリケーション開発 開発環境 言語:Java、COBOL、Python、C++、JavaScript 等 DB:Oracle、PostgreSQL、MySQL 等

C++

HTML

CSS3

Oracle

JavaScript

Java

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

TypeScript

jQuery

Apache

COBOL

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

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

上場企業

【金融公共業界向け】システム開発エンジニア/設計工程9割以上/資格手当あり/スキルアップ支援

システムエンジニア(業務系)

正社員

業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、金融業界および公共領域向けの業務アプリケーション開発をお任せします。 銀行、保険、証券、クレジット、公共領域などのシステムを対象に、設計、開発、テスト、保守まで幅広く担当いただきます。 本ポジションでは、今までのアプリケーション開発のご経験を活かし、基本設計~結合テストに携わっていただきます。将来的に要件定義やプロジェクトリーダーを目指したい方、開発経験を土台に設計工程へステップアップしたい方に適したポジションです。 プロジェクト例 ・銀行向け基幹システム開発 ・生命保険システムの刷新プロジェクト ・損害保険向け業務システム開発 ・公共領域の業務アプリケーション開発 開発環境 言語:Java、COBOL、Python、C++、JavaScript 等 DB:Oracle、PostgreSQL、MySQL 等

420~500万円

東京都((23区)

C++

HTML

CSS3

Oracle

JavaScript

Java

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

TypeScript

jQuery

Apache

COBOL

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

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

上場企業

コンピューターマネージメント株式会社

コンピューターマネージメント株式会社

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

【ラボ】リードクラスエンジニア

テックリード

500~1,400万円

正社員

東京都(渋谷区)

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

CSS

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Go

GitHub

GitHub Actions

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

JavaScript

Oracle

Confluence

Figma

DynamoDB

PostgreSQL

HTML

Docker

GitLab

Kotlin

Amazon Aurora

Angular

Laravel

Terraform

SQL Server

Vue.js

Node.js

JIRA

Slack

Swift

AWS

TypeScript

Ansible

MySQL

Spring Boot

PHP

Jenkins

Backlog

Ruby

生成AI・LLM

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

【ラボ】リードクラスエンジニア

テックリード

正社員

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

500~1,400万円

東京都(渋谷区)

CSS

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Go

GitHub

GitHub Actions

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

JavaScript

Oracle

Confluence

Figma

DynamoDB

PostgreSQL

HTML

Docker

GitLab

Kotlin

Amazon Aurora

Angular

Laravel

Terraform

SQL Server

Vue.js

Node.js

JIRA

Slack

Swift

AWS

TypeScript

Ansible

MySQL

Spring Boot

PHP

Jenkins

Backlog

Ruby

生成AI・LLM

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

【ラボ】PM

プロジェクトマネージャー(PM)

800~1,400万円

正社員

東京都(渋谷区)

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)

JavaScript

Java

Microsoft Azure

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Laravel

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

【ラボ】PM

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

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)

800~1,400万円

東京都(渋谷区)

JavaScript

Java

Microsoft Azure

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Laravel

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社情報戦略テクノロジー

株式会社トリプルアイズ

株式会社トリプルアイズ

データサイエンティスト、システムエンジニア、データベースエンジニア

データアナリスト

350~700万円

正社員

東京都(港区)

【職務内容】 業種問わず、SESもしくは受託開発での分析システム開発のメンバーもしくは、リーダー経験がある場合、チームリーダーとして開発業務に携わっていただく方を募集します。 DB設計・DWH構築や、ETLツールやフルスクラッチによるデータ加工、BIツールによるデータ可視化に関して、PM/PL指示のもと基本設計~リリース、保守・エンハンスまでご担当いただきます。 プロジェクトによって、オンプレ環境・クラウド環境、ツールの種類や役割などは異なります。 チームリーダーは、要件定義に携わっていただく場合もあります。 【具体的には】 ●要件定義 ●基本・詳細設計業務 ●開発業務(ツールの動作検証業務も含む) ●リリース業務 ●保守・エンハンス業務 【使用ツール例】 ●Amazon Redshift ●Oracle BI ●Tableau ●Cognos Analytics 対象業界としては、金融、流通・外食、不動産、医療・医薬など多岐にわたっており、BIツールの導入後のデータ活用方法として、分析がメインとなりますが、AIを使用した需要予測などに発展する案件もあります。

PHP

生成AI・LLM

BigQuery

PostgreSQL

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

上場企業

データサイエンティスト、システムエンジニア、データベースエンジニア

データアナリスト

正社員

【職務内容】 業種問わず、SESもしくは受託開発での分析システム開発のメンバーもしくは、リーダー経験がある場合、チームリーダーとして開発業務に携わっていただく方を募集します。 DB設計・DWH構築や、ETLツールやフルスクラッチによるデータ加工、BIツールによるデータ可視化に関して、PM/PL指示のもと基本設計~リリース、保守・エンハンスまでご担当いただきます。 プロジェクトによって、オンプレ環境・クラウド環境、ツールの種類や役割などは異なります。 チームリーダーは、要件定義に携わっていただく場合もあります。 【具体的には】 ●要件定義 ●基本・詳細設計業務 ●開発業務(ツールの動作検証業務も含む) ●リリース業務 ●保守・エンハンス業務 【使用ツール例】 ●Amazon Redshift ●Oracle BI ●Tableau ●Cognos Analytics 対象業界としては、金融、流通・外食、不動産、医療・医薬など多岐にわたっており、BIツールの導入後のデータ活用方法として、分析がメインとなりますが、AIを使用した需要予測などに発展する案件もあります。

350~700万円

東京都(港区)

PHP

生成AI・LLM

BigQuery

PostgreSQL

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

上場企業

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株式会社サーバーワークス

株式会社サーバーワークス

NEW

【G-gen_CS部&CA課】クラウドエンジニア(オープンポジション)

データアーキテクト

500~900万円

正社員

勤務地未定

<求人概要> 本求人は、ご自身の強みやキャリア志向に合わせて最適な配属先を決定する「オープンポジション」です。 G-genのエンジニア(クラウド領域、Google Workspace領域、データ領域、生成AI領域)として、顧客との対話を行いながら、実装メンバーとしてご活躍いただきます。 エンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、要件の整理や企業 IT を考慮した設計、そして最適なクラウド環境の実現のために、顧客と対話しながら総合的な設計と実装を行うことが求められるポジションです。 <具体的な業務内容> ご経験や適性に応じて、以下の業務をお任せします。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 既存顧客に対するカスタマーサクセス活動 技術情報の外部発信、社内教育への挑戦 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 <配属想定の職種> ご入社後は、以下のいずれかの職種(または複数領域を跨いだ役割)でご活躍いただきます。 ・クラウドエンジニア Google Cloud のインフラストラクチャを中心とした要件定義、設計、構築、および移行支援を実施します。 IaC(Terraform等)を用いたモダンな環境構築をリードします。 ・ソリューションアーキテクト プリセールスからデリバリーまでを一貫してリード。 お客様のビジネス課題をヒアリングし、Google Cloud の各種サービスを組み合わせた最適な全体アーキテクチャを描き、提案・実装します。 ・データエンジニア BigQuery を中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・構築。 お客様のデータ活用基盤の整備と、ビジネスインサイト創出のための技術支援を行います。 ・ AIプラットフォームエンジニア Vertex AI などを活用した生成AIアプリケーションの開発・実装。 最新のAI技術を用いて、お客様の業務効率化や新規ビジネスの創出を直接支援します。 ・Google Workspace(GWS)エンジニア 「新しい働き方」を実現するための Google Workspace 導入コンサルティング、技術支援、およびセキュアな環境づくりのための統制・ガイドライン策定を支援します

Terraform

SAS

AWS

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Shell

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

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

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

NEW

【G-gen_CS部&CA課】クラウドエンジニア(オープンポジション)

データアーキテクト

正社員

<求人概要> 本求人は、ご自身の強みやキャリア志向に合わせて最適な配属先を決定する「オープンポジション」です。 G-genのエンジニア(クラウド領域、Google Workspace領域、データ領域、生成AI領域)として、顧客との対話を行いながら、実装メンバーとしてご活躍いただきます。 エンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、要件の整理や企業 IT を考慮した設計、そして最適なクラウド環境の実現のために、顧客と対話しながら総合的な設計と実装を行うことが求められるポジションです。 <具体的な業務内容> ご経験や適性に応じて、以下の業務をお任せします。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 既存顧客に対するカスタマーサクセス活動 技術情報の外部発信、社内教育への挑戦 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 <配属想定の職種> ご入社後は、以下のいずれかの職種(または複数領域を跨いだ役割)でご活躍いただきます。 ・クラウドエンジニア Google Cloud のインフラストラクチャを中心とした要件定義、設計、構築、および移行支援を実施します。 IaC(Terraform等)を用いたモダンな環境構築をリードします。 ・ソリューションアーキテクト プリセールスからデリバリーまでを一貫してリード。 お客様のビジネス課題をヒアリングし、Google Cloud の各種サービスを組み合わせた最適な全体アーキテクチャを描き、提案・実装します。 ・データエンジニア BigQuery を中心としたデータウェアハウス/データレイクの設計・構築。 お客様のデータ活用基盤の整備と、ビジネスインサイト創出のための技術支援を行います。 ・ AIプラットフォームエンジニア Vertex AI などを活用した生成AIアプリケーションの開発・実装。 最新のAI技術を用いて、お客様の業務効率化や新規ビジネスの創出を直接支援します。 ・Google Workspace(GWS)エンジニア 「新しい働き方」を実現するための Google Workspace 導入コンサルティング、技術支援、およびセキュアな環境づくりのための統制・ガイドライン策定を支援します

500~900万円

勤務地未定

Terraform

SAS

AWS

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Shell

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

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

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社サーバーワークス

株式会社サーバーワークス

NEW

【G-gen_CS部DI課】データエンジニア(Google Cloud)

データエンジニア

500~900万円

正社員

勤務地未定

データエンジニアは、顧客との対話を行いながら、データ分析基盤や可視化ダッシュボードの実装メンバーやプロジェクトリーダーとしての活躍が期待されるエンジニア職種です。 希望と適性に応じて外部発信、社内教育、組織作りへの挑戦が可能です。 以下のような業務を行います。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 プレイングマネージャー(プロジェクトマネージャーもしくはラインマネージャー。 希望と適正に応じて) ブログ執筆などの技術情報の外部発信 また、以下のようなGoogle Cloudサービスや関連技術を用いることが想定されます。 Oraganization、IAM、Resource Manager BigQuery Looker Studio Looker Gemini、Vertex AI、Vertex AI Search Cloud Run、Cloud Run functions Terraform Google Workspace G-genはGoogle Cloud / Google Workspaceのプレミアパートナーであり、Googleとの密な関係性を活かして日頃の業務を行うことができます。 現時点でのGoogle Cloudのご経験は問いませんが、パブリッククラウドサービスのご経験や、ITインフラのご経験、プロジェクトマネージャーとしてのご経験が役に立ちます。 エンジニアは、フルリモートでの自宅勤務を原則とし、Chromebookを使って仕事をします。 これはフルリモートでのセキュリティの確保の意味と、先進的なGoogleの働き方を自ら体現してお客様にアピールする意味があります。 小規模なプロジェクトでは2〜3名による3ヶ月程度、大規模なプロジェクトでは人数はそれ以上になり、年間規模のプロジェクトもあります。 G-genはGoogle Cloud専業インテグレーターですが、グループ会社でAWS専業インテグレーターであるサーバーワークスとの共同提案により、大企業へのマルチクラウドの提案に挑戦できる可能性もあります。 プロジェクトの種類としては、以下のようなものが挙げられます。 BigQueryを中心としたデータ分析基盤の構築 Looker Studioによるデータの可視化 従来までExcelなどを使って手作業で行っていたデータ集計や可視化の、Google Cloudを使った自動化 集積したデータを生成AIによる業務効率化に転用 データエンジニアは、以下のようなキャリアを目指す方に最適なポジションです。 顧客の課題を技術をつかって解決していくために、顧客と直接対話をしながら案件をリードできるようになりたい 顧客要望に答えるのみでなく、新しい技術を取り入れた構成の提案など、主体的に考えるアーキテクトになりたい 企業や官公庁などにクラウドを導入して、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」のビジョンを具体的に実現したい エンジニアとしてクラウドなどの IT スキルをさらに向上させスペシャリストとして成長したい プロジェクトのマネジメントを行いつつ、管理業務だけでなく設計や実装を深く理解し、ときに自ら手を動かして技術スキルも成長させたい なお、G-genのデータエンジニアは、データパイプラインの実装だけでなく、データの所在に関するヒアリングやそれに基づく収集、Looker Studioなどを用いたデータの可視化などを一気通貫で設計・実装することが求められます。 データエンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、データ基盤の実現のために顧客と対話しながら、総合的な設計と実装を行うことが求められます。 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 配属部署 クラウドソリューション部

MySQL

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Shell

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

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100名〜1000名未満

上場企業

NEW

【G-gen_CS部DI課】データエンジニア(Google Cloud)

データエンジニア

正社員

データエンジニアは、顧客との対話を行いながら、データ分析基盤や可視化ダッシュボードの実装メンバーやプロジェクトリーダーとしての活躍が期待されるエンジニア職種です。 希望と適性に応じて外部発信、社内教育、組織作りへの挑戦が可能です。 以下のような業務を行います。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 プレイングマネージャー(プロジェクトマネージャーもしくはラインマネージャー。 希望と適正に応じて) ブログ執筆などの技術情報の外部発信 また、以下のようなGoogle Cloudサービスや関連技術を用いることが想定されます。 Oraganization、IAM、Resource Manager BigQuery Looker Studio Looker Gemini、Vertex AI、Vertex AI Search Cloud Run、Cloud Run functions Terraform Google Workspace G-genはGoogle Cloud / Google Workspaceのプレミアパートナーであり、Googleとの密な関係性を活かして日頃の業務を行うことができます。 現時点でのGoogle Cloudのご経験は問いませんが、パブリッククラウドサービスのご経験や、ITインフラのご経験、プロジェクトマネージャーとしてのご経験が役に立ちます。 エンジニアは、フルリモートでの自宅勤務を原則とし、Chromebookを使って仕事をします。 これはフルリモートでのセキュリティの確保の意味と、先進的なGoogleの働き方を自ら体現してお客様にアピールする意味があります。 小規模なプロジェクトでは2〜3名による3ヶ月程度、大規模なプロジェクトでは人数はそれ以上になり、年間規模のプロジェクトもあります。 G-genはGoogle Cloud専業インテグレーターですが、グループ会社でAWS専業インテグレーターであるサーバーワークスとの共同提案により、大企業へのマルチクラウドの提案に挑戦できる可能性もあります。 プロジェクトの種類としては、以下のようなものが挙げられます。 BigQueryを中心としたデータ分析基盤の構築 Looker Studioによるデータの可視化 従来までExcelなどを使って手作業で行っていたデータ集計や可視化の、Google Cloudを使った自動化 集積したデータを生成AIによる業務効率化に転用 データエンジニアは、以下のようなキャリアを目指す方に最適なポジションです。 顧客の課題を技術をつかって解決していくために、顧客と直接対話をしながら案件をリードできるようになりたい 顧客要望に答えるのみでなく、新しい技術を取り入れた構成の提案など、主体的に考えるアーキテクトになりたい 企業や官公庁などにクラウドを導入して、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」のビジョンを具体的に実現したい エンジニアとしてクラウドなどの IT スキルをさらに向上させスペシャリストとして成長したい プロジェクトのマネジメントを行いつつ、管理業務だけでなく設計や実装を深く理解し、ときに自ら手を動かして技術スキルも成長させたい なお、G-genのデータエンジニアは、データパイプラインの実装だけでなく、データの所在に関するヒアリングやそれに基づく収集、Looker Studioなどを用いたデータの可視化などを一気通貫で設計・実装することが求められます。 データエンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、データ基盤の実現のために顧客と対話しながら、総合的な設計と実装を行うことが求められます。 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 配属部署 クラウドソリューション部

500~900万円

勤務地未定

MySQL

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Shell

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

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100名〜1000名未満

上場企業

株式会社サーバーワークス

株式会社サーバーワークス

NEW

【G-gen_CD部】SI部門 部門長候補

プロジェクトマネージャー(PM)

1,300~1,800万円

正社員

勤務地未定

まずは、部門長候補として各種プロジェクトの統括や部門運営のサポートを携わっていただきます。 入社後数ヶ月間のパフォーマンスや組織への適性を見極め、双方の合意のもと、将来的に部長職への昇格を想定したポジションになります。 【具体的な業務】 ・部門の運営管理:SI部門の予算策定・利益管理(P/L責任)およびリソースの最適化 ・組織マネジメント:エンジニア・PMの採用、育成、評価、およびキャリアパスの構築 ・案件統括:複数プロジェクト(数名~数十名規模)の俯瞰的な進捗・品質・リスク管理 ・営業支援:大型案件や難易度の高い案件における、顧客へのソリューション提案 および見積精査 ・事業基盤の強化:開発標準の策定、社内ナレッジの共有、協力会社とのパートナーシップ構築 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。 特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。 G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。 また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。 この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 利用技術 SI部門で主に採用している技術スタックは以下の通りです。 基盤には主にGoogle Cloudを採用しています。 言語:Go, TypeScript, Java, Python FW / ライブラリ:Spring Boot, Next.js 開発スタイル:AIコーディング支援ツールの積極活用、Dockerベースのコンテナ開発 Compute:Cloud Run, GKE, Compute Engine ネットワーク:VPC, Cloud VPN, Cloud Interconnect, Cloud Load Balancing データベース:Cloud Spanner, Cloud SQL, Firestore データ / AI・ML基盤:BigQuery, Vertex AI, Cloud Pub/Sub セキュリティ:Cloud Armor, Cloud IAM, Security Command Center, Cloud KMS 監視 / オブザーバビリティ:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace IaC / CI/CD:Terraform, GitHub Actions, Cloud Build プロジェクト管理:Jira, Backlog, Notion, Slack, GitHub

Google Cloud SQL

Docker

Java

Snowflake

GitHub Actions

GitHub

Go

Python

BigQuery

Backlog

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Nuxt.js

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

NEW

【G-gen_CD部】SI部門 部門長候補

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

まずは、部門長候補として各種プロジェクトの統括や部門運営のサポートを携わっていただきます。 入社後数ヶ月間のパフォーマンスや組織への適性を見極め、双方の合意のもと、将来的に部長職への昇格を想定したポジションになります。 【具体的な業務】 ・部門の運営管理:SI部門の予算策定・利益管理(P/L責任)およびリソースの最適化 ・組織マネジメント:エンジニア・PMの採用、育成、評価、およびキャリアパスの構築 ・案件統括:複数プロジェクト(数名~数十名規模)の俯瞰的な進捗・品質・リスク管理 ・営業支援:大型案件や難易度の高い案件における、顧客へのソリューション提案 および見積精査 ・事業基盤の強化:開発標準の策定、社内ナレッジの共有、協力会社とのパートナーシップ構築 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。 特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。 G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。 また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。 この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 利用技術 SI部門で主に採用している技術スタックは以下の通りです。 基盤には主にGoogle Cloudを採用しています。 言語:Go, TypeScript, Java, Python FW / ライブラリ:Spring Boot, Next.js 開発スタイル:AIコーディング支援ツールの積極活用、Dockerベースのコンテナ開発 Compute:Cloud Run, GKE, Compute Engine ネットワーク:VPC, Cloud VPN, Cloud Interconnect, Cloud Load Balancing データベース:Cloud Spanner, Cloud SQL, Firestore データ / AI・ML基盤:BigQuery, Vertex AI, Cloud Pub/Sub セキュリティ:Cloud Armor, Cloud IAM, Security Command Center, Cloud KMS 監視 / オブザーバビリティ:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace IaC / CI/CD:Terraform, GitHub Actions, Cloud Build プロジェクト管理:Jira, Backlog, Notion, Slack, GitHub

1,300~1,800万円

勤務地未定

Google Cloud SQL

Docker

Java

Snowflake

GitHub Actions

GitHub

Go

Python

BigQuery

Backlog

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Nuxt.js

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

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。

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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

株式会社メドレー

株式会社メドレー

ソフトウェアエンジニア/CLINICS 東京

フロントエンドエンジニア

600~1,200万円

正社員

東京都(港区)

●ミッションと向き合う課題 メドレーは、「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、テクノロジーを活用してこの分野における様々な課題解決を目指す会社です。 医療プラットフォーム本部では、オンライン診療・電子カルテを提供するクラウド診療支援システム「CLINICS」、電子薬歴を中核として薬局経営を支え、患者のかかりつけを支援する「MEDIXS」、歯科診療所向けにオンライン診療・電子カルテを提供している「DENTIS」、またこれらの医療者向けの SaaS とつながる患者向けの総合医療アプリである「melmo」など、複数のプロダクトを展開しています。 今回エンジニアを募集するクラウド診療支援システム「CLINICS」は、Web予約・Web問診・オンライン診療・電子カルテ・レセコン・経営分析という、これまで独立していたシステムをすべて内包し、一貫性のある操作性で業務を完結できる医療機関向けのプロダクトで、日本の医療が直面する、以下の3つの課題解決に挑んでいます。 業務生産性の向上 医療現場は、労働人口の減少 及び 高齢化の進行という社会の構造的な課題に直面しており、医療サービスを地域に届け続けるために「業務生産性の向上」を必要としています。 医療の質の維持 効率化を進めるだけでなく、患者一人ひとりに質の高い医療を届け続けることも、私たちの重要なテーマです。 当たり前品質の追求 CLINICSが提供する電子カルテは、医療機関が「毎日利用する基幹システム」です。そのため、常に快適で信頼できる利用環境を提供し続けることが、プロダクトの絶対的な使命となります。 ●AI活用によるミッションの実現 今、生成AIの登場により、あらゆる業界でゲームチェンジが起きています。我々はその時代の「狭間」に立ち、 AIの活用を通してCLINICSを利用する医療従事者や患者、そして提供側のエンジニアの日々の業務を再定義し、今までの当たり前を覆す という新たな挑戦の舵を切りました。 この挑戦の中核を担うのが、新設された「AI推進グループ」です。私たちは、AIを活用した「新しい診療体験」をユーザーに届けると同時に、生成AIのツールを駆使して開発プロセスそのものを革新する「新しい開発基盤」を構築します。目指すのは、医療機関への迅速かつ継続的な機能提供と、10倍の価値を生み出せる「CLINICS 10x」な開発基盤の構築です。開発効率を飛躍的に高め、より多くの機能を、より速く、より確実に安全にユーザーへ届ける。そのためには、品質が高いコードを生成できる基盤、10倍のリリース数に耐えられるQA・テスト基盤、10倍の顧客数にスケールしても耐えられるシステム基盤が必要です。 ●CLINICSのプロダクト開発体制について 「業務生産性の向上」「医療の質の維持」「当たり前品質」の3点に向き合い、医療サービスの持続可能性を高めることがミッションです。 以下の体制を敷いて、ミッションに向き合っています。 ・事業開発領域:短期の課題解決を目的としています。事業開発領域の中でも業務ドメインの関心ごと単位でスモールチームを構成しています。 ・AI推進・基盤開発領域:AI機能開発とAIの組織活用により中長期の課題解決を目的としています。アプリケーション基盤の品質維持・向上、新しいテクノロジーを活用していく上でのアーキテクチャ選定やPoCを行っています。 ・SRE領域:システムのパフォーマンスをモニタリングし、当たり前品質の維持と向上に向けた取り組みを行なっています。 ●職務内容 上記背景のもと、新設された「 AI 推進・基盤開発領域」の中核メンバーとして、CLINICS カルテにおける AI 機能の開発を推進するソフトウェアエンジニア(AI機能デリバリー)を募集します。 本ポジションでは、フロントエンドとバックエンドの両方に関わりながら、医療機関の業務生産性向上につながる AI アシスト機能を、仕様検討から設計・実装・リリースまで一貫して担っていただきます。PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと連携しながら、ユーザー課題を具体的なプロダクト機能へ落とし込み、継続的かつ安全にユーザーへ届けることがミッションです。 ・CLINICS カルテにおける AI アシスト機能の開発  - 医療従事者の業務を効率化する AI 機能について、仕様検討、技術設計、実装、リリースまでを一貫して推進  - フロントエンドとバックエンドを横断し、ユーザー体験とシステム設計の両面から機能開発をリード ・プロダクトチームと連携した機能デリバリー  - PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと協働し、ユーザー課題を実装可能な仕様へ具体化  - 要件の不確実性が高いテーマに対して、スピードと品質のバランスを取りながら段階的にリリース ・Coding Agent を活用した開発プロセスの実践  - Cursor、Claude Code、Codex、Devin などの Coding Agent を活用し、機能開発のスピードと品質を高める開発スタイルを実践  - Coding Agent を前提とした開発プロセスの中で、仕様整理、実装、レビュー、リリースにおける生産性向上を推進 ●主な技術スタック バックエンド  - Ruby, Ruby on Rails, Sidekiq フロントエンド  - TypeScript, React, Radix UI, TanStack Query, React Hook Form, Storybook, Zod インフラ  - Amazon Web Service   - ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda  - Google Cloud   - Firebase, BigQuery  - その他   - MongoDB Atlas 監視・運用  - Terraform, SendGrid, Datadog, Sentry, PagerDuty 開発ツール  - Claude Code, Codex, Cursor, Devin, GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack, MagicPod, CircleCI, GitHub Actions 業務の変更の範囲:会社の定める業務

Slack

GitHub

GitHub Actions

Docker

Datadog

Terraform

Firebase Firestore

BigQuery

Amazon Aurora

Google Cloud SQL

MySQL

AWS

React

TypeScript

Ruby

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)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

BtoB向けサービス

従業員数1000名以上

上場企業

ソフトウェアエンジニア/CLINICS 東京

フロントエンドエンジニア

正社員

●ミッションと向き合う課題 メドレーは、「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、テクノロジーを活用してこの分野における様々な課題解決を目指す会社です。 医療プラットフォーム本部では、オンライン診療・電子カルテを提供するクラウド診療支援システム「CLINICS」、電子薬歴を中核として薬局経営を支え、患者のかかりつけを支援する「MEDIXS」、歯科診療所向けにオンライン診療・電子カルテを提供している「DENTIS」、またこれらの医療者向けの SaaS とつながる患者向けの総合医療アプリである「melmo」など、複数のプロダクトを展開しています。 今回エンジニアを募集するクラウド診療支援システム「CLINICS」は、Web予約・Web問診・オンライン診療・電子カルテ・レセコン・経営分析という、これまで独立していたシステムをすべて内包し、一貫性のある操作性で業務を完結できる医療機関向けのプロダクトで、日本の医療が直面する、以下の3つの課題解決に挑んでいます。 業務生産性の向上 医療現場は、労働人口の減少 及び 高齢化の進行という社会の構造的な課題に直面しており、医療サービスを地域に届け続けるために「業務生産性の向上」を必要としています。 医療の質の維持 効率化を進めるだけでなく、患者一人ひとりに質の高い医療を届け続けることも、私たちの重要なテーマです。 当たり前品質の追求 CLINICSが提供する電子カルテは、医療機関が「毎日利用する基幹システム」です。そのため、常に快適で信頼できる利用環境を提供し続けることが、プロダクトの絶対的な使命となります。 ●AI活用によるミッションの実現 今、生成AIの登場により、あらゆる業界でゲームチェンジが起きています。我々はその時代の「狭間」に立ち、 AIの活用を通してCLINICSを利用する医療従事者や患者、そして提供側のエンジニアの日々の業務を再定義し、今までの当たり前を覆す という新たな挑戦の舵を切りました。 この挑戦の中核を担うのが、新設された「AI推進グループ」です。私たちは、AIを活用した「新しい診療体験」をユーザーに届けると同時に、生成AIのツールを駆使して開発プロセスそのものを革新する「新しい開発基盤」を構築します。目指すのは、医療機関への迅速かつ継続的な機能提供と、10倍の価値を生み出せる「CLINICS 10x」な開発基盤の構築です。開発効率を飛躍的に高め、より多くの機能を、より速く、より確実に安全にユーザーへ届ける。そのためには、品質が高いコードを生成できる基盤、10倍のリリース数に耐えられるQA・テスト基盤、10倍の顧客数にスケールしても耐えられるシステム基盤が必要です。 ●CLINICSのプロダクト開発体制について 「業務生産性の向上」「医療の質の維持」「当たり前品質」の3点に向き合い、医療サービスの持続可能性を高めることがミッションです。 以下の体制を敷いて、ミッションに向き合っています。 ・事業開発領域:短期の課題解決を目的としています。事業開発領域の中でも業務ドメインの関心ごと単位でスモールチームを構成しています。 ・AI推進・基盤開発領域:AI機能開発とAIの組織活用により中長期の課題解決を目的としています。アプリケーション基盤の品質維持・向上、新しいテクノロジーを活用していく上でのアーキテクチャ選定やPoCを行っています。 ・SRE領域:システムのパフォーマンスをモニタリングし、当たり前品質の維持と向上に向けた取り組みを行なっています。 ●職務内容 上記背景のもと、新設された「 AI 推進・基盤開発領域」の中核メンバーとして、CLINICS カルテにおける AI 機能の開発を推進するソフトウェアエンジニア(AI機能デリバリー)を募集します。 本ポジションでは、フロントエンドとバックエンドの両方に関わりながら、医療機関の業務生産性向上につながる AI アシスト機能を、仕様検討から設計・実装・リリースまで一貫して担っていただきます。PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと連携しながら、ユーザー課題を具体的なプロダクト機能へ落とし込み、継続的かつ安全にユーザーへ届けることがミッションです。 ・CLINICS カルテにおける AI アシスト機能の開発  - 医療従事者の業務を効率化する AI 機能について、仕様検討、技術設計、実装、リリースまでを一貫して推進  - フロントエンドとバックエンドを横断し、ユーザー体験とシステム設計の両面から機能開発をリード ・プロダクトチームと連携した機能デリバリー  - PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと協働し、ユーザー課題を実装可能な仕様へ具体化  - 要件の不確実性が高いテーマに対して、スピードと品質のバランスを取りながら段階的にリリース ・Coding Agent を活用した開発プロセスの実践  - Cursor、Claude Code、Codex、Devin などの Coding Agent を活用し、機能開発のスピードと品質を高める開発スタイルを実践  - Coding Agent を前提とした開発プロセスの中で、仕様整理、実装、レビュー、リリースにおける生産性向上を推進 ●主な技術スタック バックエンド  - Ruby, Ruby on Rails, Sidekiq フロントエンド  - TypeScript, React, Radix UI, TanStack Query, React Hook Form, Storybook, Zod インフラ  - Amazon Web Service   - ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda  - Google Cloud   - Firebase, BigQuery  - その他   - MongoDB Atlas 監視・運用  - Terraform, SendGrid, Datadog, Sentry, PagerDuty 開発ツール  - Claude Code, Codex, Cursor, Devin, GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack, MagicPod, CircleCI, GitHub Actions 業務の変更の範囲:会社の定める業務

600~1,200万円

東京都(港区)

Slack

GitHub

GitHub Actions

Docker

Datadog

Terraform

Firebase Firestore

BigQuery

Amazon Aurora

Google Cloud SQL

MySQL

AWS

React

TypeScript

Ruby

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)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

BtoB向けサービス

従業員数1000名以上

上場企業

フリー株式会社

フリー株式会社

社内AI開発 エンジニア (リーダー候補) /Lead AI Engineer, Internal Platforms

AI・機械学習(LLM)エンジニア

560~950万円

正社員

東京都(品川区)

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

Terraform

AWS

生成AI・LLM

RAG

BigQuery

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

土日祝日休み

機械学習・データ活用

上場企業

社内AI開発 エンジニア (リーダー候補) /Lead AI Engineer, Internal Platforms

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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

560~950万円

東京都(品川区)

Terraform

AWS

生成AI・LLM

RAG

BigQuery

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

土日祝日休み

機械学習・データ活用

上場企業

株式会社メドレー

株式会社メドレー

データエンジニア/医療プラットフォーム本部

データエンジニア

1,000~1,500万円

正社員

東京都(港区)

●事業横断データ基盤の設計・運用 ・複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築 ・事業横断で活用できるデータ基盤の構築 ・各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用 ●データパイプラインの構築・最適化 ・各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用 ・クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行 ・dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・ 監視 ●分析基盤・セマンティックレイヤーの整備 ・ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築 ・具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します ●データガバナンス・セキュリティ強化 ・医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します ・具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します ・全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します ・データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します ●データ基盤の戦略企画・最新技術対応 ・データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行 ・ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築 ・社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード ・データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。 ●主な技術スタック ・DWH: BigQuery ・ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt ・BI: Looker Studio ・DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

AWS

MySQL

機械学習

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

MongoDB

RAG

Microsoft Azure

PostgreSQL

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

データエンジニア/医療プラットフォーム本部

データエンジニア

正社員

●事業横断データ基盤の設計・運用 ・複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築 ・事業横断で活用できるデータ基盤の構築 ・各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用 ●データパイプラインの構築・最適化 ・各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用 ・クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行 ・dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・ 監視 ●分析基盤・セマンティックレイヤーの整備 ・ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築 ・具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します ●データガバナンス・セキュリティ強化 ・医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します ・具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します ・全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します ・データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します ●データ基盤の戦略企画・最新技術対応 ・データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行 ・ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築 ・社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード ・データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。 ●主な技術スタック ・DWH: BigQuery ・ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt ・BI: Looker Studio ・DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

1,000~1,500万円

東京都(港区)

AWS

MySQL

機械学習

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

MongoDB

RAG

Microsoft Azure

PostgreSQL

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社メドレー

株式会社メドレー

Webフロントエンドエンジニア/melmo(総合医療アプリ)

UI・UXデザイナー

600~1,200万円

正社員

東京都(港区)

Next.js を用いた Web アプリケーションの機能開発を中心に、UI/UX の実装から機能の企画・分析などの周辺業務まで、プロダクトの成長に必要な役割を幅広くお任せします。 基本的にはフロントエンド領域がメインとなりますが、機能実装において必要となる範囲でバックエンド API の開発やインフラ設定の変更なども担当いただきます。 ・Next.js / TypeScript を用いた Web アプリケーションの機能開発 ・UI デザイナーと連携した、ユーザビリティの高い UI の実装・改善 ・サービスを安定稼働させるための品質向上・パフォーマンス改善などの保守運用業務 ・機能の企画・開発に関わるユーザー行動の分析 開発環境 ●技術スタック 【フロントエンド】 ・言語: TypeScript ・フレームワーク: Next.js (Pages Router), React ・データフェッチ: TanStack Query (React Query) ・スタイリング: Panda CSS ・コンポーネント管理: Storybook 【バックエンド】 ・言語: TypeScript / Node.js ・フレームワーク: Express ・データベース: MySQL / Prisma (ORM) 【インフラ】 ・クラウド: AWS (ECS / Fargate) ・構成管理: Terraform ●周辺ツール ・情報共有: Confluence ・タスク管理: Jira ・コミュニケーション: Slack ・UI 設計: Figma ・データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

iOS

Express

Android

Figma

Confluence

React

Microsoft Azure

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

BigQuery

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

Webフロントエンドエンジニア/melmo(総合医療アプリ)

UI・UXデザイナー

正社員

Next.js を用いた Web アプリケーションの機能開発を中心に、UI/UX の実装から機能の企画・分析などの周辺業務まで、プロダクトの成長に必要な役割を幅広くお任せします。 基本的にはフロントエンド領域がメインとなりますが、機能実装において必要となる範囲でバックエンド API の開発やインフラ設定の変更なども担当いただきます。 ・Next.js / TypeScript を用いた Web アプリケーションの機能開発 ・UI デザイナーと連携した、ユーザビリティの高い UI の実装・改善 ・サービスを安定稼働させるための品質向上・パフォーマンス改善などの保守運用業務 ・機能の企画・開発に関わるユーザー行動の分析 開発環境 ●技術スタック 【フロントエンド】 ・言語: TypeScript ・フレームワーク: Next.js (Pages Router), React ・データフェッチ: TanStack Query (React Query) ・スタイリング: Panda CSS ・コンポーネント管理: Storybook 【バックエンド】 ・言語: TypeScript / Node.js ・フレームワーク: Express ・データベース: MySQL / Prisma (ORM) 【インフラ】 ・クラウド: AWS (ECS / Fargate) ・構成管理: Terraform ●周辺ツール ・情報共有: Confluence ・タスク管理: Jira ・コミュニケーション: Slack ・UI 設計: Figma ・データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

600~1,200万円

東京都(港区)

iOS

Express

Android

Figma

Confluence

React

Microsoft Azure

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

BigQuery

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

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Androidアプリケーションエンジニア/melmo(総合医療アプリ)

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

総合医療アプリ「melmo」のグロースに向けて、Androidアプリケーションの開発業務全般をお任せします。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・プロダクトのアーキテクチャ設計 ・Android アプリケーションの開発・運用 ・サービスの安定稼働に必要な保守運用業務 ・ユーザーの行動分析と改善案の提案 開発環境 ●技術スタック ・開発言語: Kotlin ・UI ツールキット: Android View / Jetpack Compose ・開発効率化: OpenAPI Generator ・生成 AI 関連: GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Devin ・ソースコード管理: GitHub ●周辺ツール ・情報共有: Confluence ・タスク管理: Jira ・コミュニケーション: Slack ・UI 設計: Figma ・データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

600~1,500万円

東京都(港区)

Slack

AWS

生成AI・LLM

JIRA

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Microsoft Azure

Confluence

Figma

Kotlin

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)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

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社メドレー

株式会社メドレー

SREエンジニア/医療プラットフォーム本部

DevOpsエンジニア

650~1,200万円

正社員

東京都(港区)

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進  └ポストモーテム文化の浸透  └SLOをベースにした改善アクションの推進  └Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service  └ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud  └Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど  └MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス  └Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用  └Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール  └GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

Amazon RDS

Datadog

Docker

React

Oracle

Microsoft Azure

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

PHP

MySQL

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

SREエンジニア/医療プラットフォーム本部

DevOpsエンジニア

正社員

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進  └ポストモーテム文化の浸透  └SLOをベースにした改善アクションの推進  └Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service  └ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud  └Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど  └MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス  └Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用  └Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール  └GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

650~1,200万円

東京都(港区)

Amazon RDS

Datadog

Docker

React

Oracle

Microsoft Azure

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

PHP

MySQL

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社ABEJA

株式会社ABEJA

BizOps(事業管理)

BIエンジニア

600~1,300万円

正社員

東京都(港区)

●ミッション 「技術」を「経済価値」に変換する。現場と経営を繋ぎ、事業を前に推し進める 組織の規模拡大に伴い、個人の知見に頼らない「組織としての突破力」が求められています。 あなたのミッションは、現場のプロジェクト進捗やセールス活動を数値で捉え、組織のボトルネックを解消するプロセスを構築すること。多様な専門家が最高のバリューを発揮できる環境を整え、現場の「手触り感」ある課題を仕組みで解決していく。自身の描いたプロセスが事業の成長に直結する、ダイナミズムを体感できるポジションです。 ●業務内容 ABEJAの事業成長を加速させる「管制塔(BizOps)」として、AIビジネスの不確実性を数値と仕組みで解き明かし、事業の再現性を作り上げて行くポジションです。 ご経験や強みに応じて、以下の3つの領域を横断的に、あるいは中心となってリードいただきます。 1.経営・事業の意思決定支援(Business Steering & Analytics) 単なる集計ではなく、経営層の「右腕」として、次に打つべき一手を示すためのデータ基盤を構築・運用します。 ・経営層向けのKPI可視化・レポーティング、および改善施策の提言 ・SFAを用いた売上・受注・提案プロセスの管理と、数値に基づく事業課題の特定 ・数値分析環境の企画・アップデート(BIツールの活用など) 2.商談推進・受注プロセスの最適化(Deal Operations / BPR) AIプロジェクトという「高度で個別性の高い商談」を、属人化させずに組織として着実にクローズさせるための仕組みを構築・運用します。 ・受注プロセスの型化と高度化: 商談の進捗を単なる「フェーズ」で管理するのではなく、AI案件特有の複雑な論点を整理し、営業が迷わず成約へ導くための推進フローを設計・改善します。 ・契約・商談のガードレール設計(リーガル/PM連携): 法務と連携した複雑な契約スキームの整備や、デリバリー部門と連携した見積・工数根拠の明確化など、ビジネスリスクをコントロールしながらスピード感を持って受注するための「商談の基盤」を整えます。 ・事業状況に応じたオプショナルな改善施策: 状況に応じ、成約率向上のためのボトルネック分析(受失注要因の特定)や、フロントメンバーが商談に集中するための周辺業務の自動化・BPRを企画・実行します。 3.プロジェクト推進の高度化(Project Ops / PMO) 複数のAIプロジェクトを俯瞰し、全社的な生産性と収支を最大化させます。 ・プロジェクトごとの工数・収支管理、およびリソースアサインの最適化 ・PMOとして、プロジェクト進捗の可視化とプロセス改善施策の立案・実行 DXやAIの実装が進まない多くの企業に対し、ABEJAがどう価値を提供し、どう事業として成立させるか。その「勝ちパターン」を自らの手で作り上げ、事業を前に進めていく——。 「何から始めればよいか分からない」というカオスな市場環境を、あなたの設計した「仕組み」で切り拓いていく面白さを、ぜひ体感してください。 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

Salesforce

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

BizOps(事業管理)

BIエンジニア

正社員

●ミッション 「技術」を「経済価値」に変換する。現場と経営を繋ぎ、事業を前に推し進める 組織の規模拡大に伴い、個人の知見に頼らない「組織としての突破力」が求められています。 あなたのミッションは、現場のプロジェクト進捗やセールス活動を数値で捉え、組織のボトルネックを解消するプロセスを構築すること。多様な専門家が最高のバリューを発揮できる環境を整え、現場の「手触り感」ある課題を仕組みで解決していく。自身の描いたプロセスが事業の成長に直結する、ダイナミズムを体感できるポジションです。 ●業務内容 ABEJAの事業成長を加速させる「管制塔(BizOps)」として、AIビジネスの不確実性を数値と仕組みで解き明かし、事業の再現性を作り上げて行くポジションです。 ご経験や強みに応じて、以下の3つの領域を横断的に、あるいは中心となってリードいただきます。 1.経営・事業の意思決定支援(Business Steering & Analytics) 単なる集計ではなく、経営層の「右腕」として、次に打つべき一手を示すためのデータ基盤を構築・運用します。 ・経営層向けのKPI可視化・レポーティング、および改善施策の提言 ・SFAを用いた売上・受注・提案プロセスの管理と、数値に基づく事業課題の特定 ・数値分析環境の企画・アップデート(BIツールの活用など) 2.商談推進・受注プロセスの最適化(Deal Operations / BPR) AIプロジェクトという「高度で個別性の高い商談」を、属人化させずに組織として着実にクローズさせるための仕組みを構築・運用します。 ・受注プロセスの型化と高度化: 商談の進捗を単なる「フェーズ」で管理するのではなく、AI案件特有の複雑な論点を整理し、営業が迷わず成約へ導くための推進フローを設計・改善します。 ・契約・商談のガードレール設計(リーガル/PM連携): 法務と連携した複雑な契約スキームの整備や、デリバリー部門と連携した見積・工数根拠の明確化など、ビジネスリスクをコントロールしながらスピード感を持って受注するための「商談の基盤」を整えます。 ・事業状況に応じたオプショナルな改善施策: 状況に応じ、成約率向上のためのボトルネック分析(受失注要因の特定)や、フロントメンバーが商談に集中するための周辺業務の自動化・BPRを企画・実行します。 3.プロジェクト推進の高度化(Project Ops / PMO) 複数のAIプロジェクトを俯瞰し、全社的な生産性と収支を最大化させます。 ・プロジェクトごとの工数・収支管理、およびリソースアサインの最適化 ・PMOとして、プロジェクト進捗の可視化とプロセス改善施策の立案・実行 DXやAIの実装が進まない多くの企業に対し、ABEJAがどう価値を提供し、どう事業として成立させるか。その「勝ちパターン」を自らの手で作り上げ、事業を前に進めていく——。 「何から始めればよいか分からない」というカオスな市場環境を、あなたの設計した「仕組み」で切り拓いていく面白さを、ぜひ体感してください。 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

600~1,300万円

東京都(港区)

Salesforce

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

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】データエンジニア/ WINTICKET

データアーキテクト

-

正社員

東京都(渋谷区宇田川町)

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code

GitHub

Slack

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

GitHub Actions

JavaScript

Python

BigQuery

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

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】データエンジニア/ WINTICKET

データアーキテクト

正社員

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code

-

東京都(渋谷区宇田川町)

GitHub

Slack

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

GitHub Actions

JavaScript

Python

BigQuery

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

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

アジアクエスト株式会社

アジアクエスト株式会社

データエンジニア(福岡)

データエンジニア

420~800万円

正社員

福岡県(福岡市)

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。

GitHub

Slack

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Terraform

Java

Python

Snowflake

Amazon Redshift

MySQL

PostgreSQL

DynamoDB

BigQuery

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

月平均残業20時間以内

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

データエンジニア(福岡)

データエンジニア

正社員

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。

420~800万円

福岡県(福岡市)

GitHub

Slack

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Terraform

Java

Python

Snowflake

Amazon Redshift

MySQL

PostgreSQL

DynamoDB

BigQuery

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

月平均残業20時間以内

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

アジアクエスト株式会社

アジアクエスト株式会社

データエンジニア(東京)

BIエンジニア

420~800万円

正社員

東京都(文京区)

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。

機械学習

音声認識

GitHub

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Terraform

Android

Java

Python

Snowflake

Amazon Redshift

MySQL

PostgreSQL

SQL Server

DynamoDB

BigQuery

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

月平均残業20時間以内

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

データエンジニア(東京)

BIエンジニア

正社員

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。

420~800万円

東京都(文京区)

機械学習

音声認識

GitHub

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Terraform

Android

Java

Python

Snowflake

Amazon Redshift

MySQL

PostgreSQL

SQL Server

DynamoDB

BigQuery

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

月平均残業20時間以内

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

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