フレックス勤務 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

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。

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●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

コーポレート本部系に属するエンジニアリング専門組織のエンジニアとして、社内の様々な事業・エンジニアリングに横断的に関わり、プロジェクトの中で「アプリケーション開発のプレイングリーダー」として活躍いただける仲間を募集しています。 アーキテクトチームの中で業務アプリケーションの先行開発・若手プロパの技術育成を目的とした内製開発の「アプリケーション開発リーダ―」が募集業務です。 ※先行開発:後続の本開発の生産性・品質向上を目的に、アーキテクトチームが構築したアーキテクチャ・開発プロセスをもとに一部機能群を先行的に開発しそれらの妥当性検証や標準のブラッシュアップを行う。 ※内製開発:先行開発や本開発としての業務アプリケーション開発を、技術素養が認められるTISI若手プロパを含めてチーム編成し、開発を遂行。チーム成果の生産性・品質を担保しつつ、若手に正しいプロセスで開発を経験させ育成する。 開発に関わる事業は金融・産業・保険などTISIの全事業が対象です。 日本を代表するさまざまな企業の経営を担うシステム開発の中で、自チームの生産性・品質だけでなくプロジェクト全体の生産性・品質向上にも寄与できるポジションです。 同じ組織内にはITアーキテクト・フルスタックエンジニアとして活躍する技術のスペシャリストたちが在籍しますので、技術面を1人で抱えるのではなく周囲と切磋琢磨し活動する点も大きな特徴です。 技術経験豊富なメンバ、技術を軸にキャリア形成を目指す志の高いメンバたちと共に、「正しいアプリケーション開発」をリードしていきませんか。 働き方 基本はテレワーク、週1～2回はチームごと・拠点ごとにオフィス出社日を設定し対面コミュニケーション。 →対面コミュニケーションを重んじているため「完全テレワーク」は掲げておりませんが、テレワーク制度は完備しており、ワークライフバランスに合わせてテレワーク適用していただける環境です。 キャリアパス ●参画当初～1年程度 これまでの経験・得意分野に照らし合わせた開発プロジェクトのリードエンジニア および後進の育成 ●～3年程度 ・ご本人のキャリア志向に照らした領域でのアーキテクト および後進の育成 ・ご本人が強みとする領域のTechLead ・様々な領域をオールインワンで携わるフルスタックエンジニア ※あくまで目安です。入社後早々にTechLeadとして活躍する方もいらっしゃいます。

コーポレート本部系に属する技術特化型組織のエンジニアとして、社内の様々な事業・エンジニアリングに横断的に関わり、プロジェクトの中で「技術をリードするエンジニア」として活躍いただける仲間を募集しています。 ※本求人は【技術本部】エンジニア募集に関するオープンポジションです。特定ポジションにご関心がある方はそちらにエントリください。ポジション不問の場合は本求人にエントリーください。 ●PJの中で「アーキテクト」もしくは「開発リーダー・技術リーダー」としてプロジェクト・チームのリーディングをお任せします。 ●プロジェクトで得られた技術ナレッジを、誰でも使えるよう汎化し、公開する際のコアメンバとしての役割をお任せします。 キャリアパス <参画当初~1年程度> これまでの経験・得意分野に照らし合わせた開発プロジェクトのリードエンジニア および後進の育成 <~3年程度> ・ご本人のキャリア志向に照らした領域でのアーキテクト および後進の育成 ・ご本人が強みとする領域のTechLead ・様々な領域をオールインワンで携わるフルスタックエンジニア ※あくまで目安です。入社後早々にTechLeadとして活躍する方もいらっしゃいます。

●担当業務 ITアーキテクト(クラウド・オンプレ・ハイブリッド)兼務可能な技術力を有するプロジェクトリーダー

・AI&ロボティクスを活用したシステムインテグレーション案件における、開発と導入。 ・自社ソリューションの開発および運用保守リーダー。 ・主な領域は、サービスロボット導入開発、AI-OCR を活用したソリューション開発と導入案件、チャットボットを活用したソリューション開発と導入案件、生成AI活用案件の実証実験～導入、AIモデルを活用した業務アプリケーション開発 (AIモデル、AIソリューション、サービス・ロボットの知識・経験は問わないが、経験があれば、尚良い) 【プロジェクト例】 「AI領域」 ●生成AIを活用した提案型AIチャットボット導入PJ 　・生成AIを活用することで、営業担当に代わり、自然な会話の中で催事スペースを提案 　・提案型AIチャットボットが24時間365日情報を提供し、業務負荷軽減とお客様の利便性向上を実現 「ロボ領域」 ●大型複合ビルへのサービスロボット統合管理プラットフォーム導入PJ 　・複数のサービスロボットを統合管理する独自開発のプラットフォームを導入 　・構想企画検討フェーズから、業務・システム要件定義、開発・実証を支援 　・ロボットを活用したオフィスビル内でのデジタルトランスフォーメーション(DX)を実現

●担当業務 最大手金融機関グループのシステム部門やグループシステム会社と相対、または社員支援の立場で伴走し、顧客のクラウドシフトを始めとしたインフラ施策推進を最前線で支援していく仕事です。 現在は以下のような領域で顧客と協業中であり、今後もビジネス領域を大きく拡大していくことを狙っています。 ・グループ共通クラウド基盤の基本方針策定を顧客の立場(社員代替)で支援、その後の大規模クラウド基盤構築案件獲得を狙う ・グループ共通のクラウド仮想デスクトップ環境のWin11対応推進 ・グループ内クレジットカード会社のクラウド基盤更改に企画段階から参画、その後の更改案件獲得を狙う ●キャリアパス (入社後～):顧客に近い立場でインフラ案件の推進に携わることで、幅広いインフラ知見やプロジェクトマネジメントスキルを向上 【中長期キャリアの一例】 (入社5年後～):大型インフラ(クラウド)構築案件のリーダー、顧客と相対するインフラチームのリーダー、等 (入社10年後～):マネージャーとして最大手金融機関グループ向けPJの運営(インフラ領域に限定しない)、等

【担当業務】 ●SOC・MSSリーダー(チームリード/サービスリード) ・SOC・MSSのチーム/サービス統合、体制移行、AI活用を行い「標準化された強い組織」へ変革する役割を担い、運用KPI(品質・応答・工数)を設計し、育成・レビュー・改善サイクルを回します。 ・二次分析の品質責任(判断基準の整備、管理体制構築、顧客・社内外のステークホルダーとの調整)、標準化、AI/自動化の適用範囲設計、運用ドキュメント整備、育成、ビジネスパートナーの計画・実行などの業務を行います。 ●SOC・MSSマネージャ ・事業戦略(内製化/統合/AI活用)に沿って、運用体制・人員計画・ビジネスパートナー活用を最適化し、利益率と提供品質を両立させます。 ・組織設計(統合、リソースプール、役割分担、体制移行)、収益・原価・要員計画、採用/育成戦略の立案と実行、運用標準化(品質指標)、顧客満足と継続率の管理、AI for SecurityのR&D〜適用拡大のロードマップ企画/推進などの業務を行います。 【参考URL】 https://www.tis.jp/service_solution/managed-security-service/

●担当業務 国内最大手クレジットカード会社向けオープン系業務システム構築または保守開発のアーキテクト・アプリケーションエンジニア。 PJ運営はアジャイル開発(スクラム)がメイン。オンプレミス・クラウド基盤にて、開発言語はJava/Go言語。 ・アジャイル開発のスクラムマスターとして、顧客プロダクトオーナーとの調整・交渉や開発チームの全体推進。 ・アジャイル開発チームの技術リードとして、開発案件推進・開発工程全般の推進。品質向上・システム改善・高度化(自動化・AI活用)の推進。 ●キャリアパス <1年後> JAVA/Go言語によるアプリ開発担当としてアジャイル開発業務に従事し、スクラムマスターやDevコア人材としてアジャイル開発チームをけん引するスキルを身に着けることができる。 <5年後> 本人希望と技術的知見によって、PM・アプリケーションスペシャリスト・アーキテクト、またアジャイル開発におけるプロダクトオーナー・スクラムマスターなど多様なキャリアで活躍できる。

【担当業務】 ●セキュリティアナリスト(Tier2) ・顧客環境を理解したうえで、アラート調査の成否判定と対応方針検討を担う二次分析の中核です。必要に応じて利用者/運用者への調査観点を組み立て、根拠をもって最終判断へ繋げます。 ・アラート二次調査、インシデントクローズに向けた調査計画・追加調査観点の設計、分析ルールの設計・実装(高度攻撃検知、FP排除、チューニング)などの業務を行います。 ●セキュリティアナリスト(Tier3) ・重大インシデント対応支援(判断・助言・調査方針) 、脅威ハンティング・高度分析により、アナリストを技術的に牽引します。AI for Security活用の検証・運用組込みに向けた評価・設計なども行います。 ●アカウントエンジニア(顧客責任/運用リード) ・顧客のメイン窓口として、Tier2/3の分析内容を理解し、顧客レベルに合わせて説明します。課題調整・エスカレーション対応・月次報告・重大インシデント支援を通じて、最終的な説明責任を果たします。 ・分析内容レビュー、顧客報告(平易化・論点整理・改善提案)、課題のハンドリング(調整・方針策定・推進)、サービス改善(運用フロー標準化、品質改善、付加価値化)などの業務を行います。 【参考URL】 https://www.tis.jp/service_solution/managed-security-service/

●担当業務 統合運用管理プラットフォームの開発・改善・運用保守を担当し「運用サービスを進化させる中心エンジニア」として活躍いただきます。 <主な業務> 自社開発の統合運用管理プラットフォームにおけるエンハンス開発におけるSE対応 ・エンハンス開発におけるマネジメント(システム品質管理、プロジェクト推進) ・運用保守、障害対応、改善提案 ・運用部門と連携したサービス改善・新機能企画 ●キャリアパス <1年後> ・担当領域の運用保守リーダー/エンハンス開発リーダーとして自立 <3～5年後> ・自動化/AI領域のテクニカルリード ・統合運用基盤の機能企画リーダー ・IT運用コンサル、サービス企画などへのキャリア展開も可能 ●参考URL https://www.tis.jp/service_solution/ISOM/

日本全国でご利用頂く金融機関様向けITシステムに関する開発PJの超上流の企画提案/開発マネジメント/開発推進を担って頂きます。 当システムは、メインフレームを中心とした基幹系システム、パブリッククラウド(AWS)や当社クラウド(OpenCanvas)を活用した業務サブシステム の双方を保有し、メガバンクに匹敵する顧客数、口座数を取り扱う超大規模なバンキングシステムです。 継続的なサービス拡充として、複数の業務システム(お客様ビジネスの伸長を担う融資系業務システム、非対面強化を志向したバンキングアプリとデータ連携基盤、マイナンバー活用を代表とした行政との連携による新しい金融サービス等)の開発を拡充しており、ご自身の強み(業務知見)を発揮頂けるシステムに上流工程から参画頂き、企画検討から始まり提案(企画担当と協働)、要件定義、設計、製造、試験と開発全工程を通したプロジェクトマネジメント業務、または、業務機能開発の推進業務に従事して頂きます。

本ポジションの募集組織は、TISIの全社横断型技術組織としてITのあらゆるプロセスにおける生成AIの活用を推進する生成AIイノベーション部です。 生成AI活用によるシステム開発・社内業務の生産性向上をミッションとする組織の中で、現在TISI全社の様々なシステム開発に活用できるAIエージェントを活用した新たな開発基盤・プロセス構築を推進、また社内業務向けにAIチャットサービスを提供しています。 今回、これらAIに関わる取り組みへ参画いただき、全社展開・実システムの改善(生産性向上)までを我々と共に歩んでくれる仲間を募集します。 これまでの開発リード経験・生成AI活用経験を活かして、全社視点での生産性向上に貢献がミッションとなるチャレンジャブルなポジションです。単一の開発プロジェクトのみならず、TISIインテックグループ会社のシステム開発ビジネスや、社内業務など大きな範囲への貢献に挑戦したいと思ってくださる方をお待ちしています。 募集組織では、生成AIを技術軸とした様々な取り組みを並行して推進しております。「AI」技術を軸としたさまざまな活躍フィールドがご提供できます。 ●例1)TISIインテックグループのシステム開発における生成AI活用施策の立案・推進 生成AI/AIエージェントをを活用し、システム開発の生産性を向上させる施策を推進いただきます。生成AI基盤の企画・開発・構築・運用や、AIエージェントの開発などに携わっていただきます。 ●例2)生成AI活用施策の社内外への浸透・推進 生成AIを活用した施策を社内外に発信し、その活用を促進することで効果を最大化する役割を担っていただきます。その過程において、活用実態をデータに基づき分析、次なるアクションの企画の立案・改善計画を立て、推進いただきます。 <キャリアパス> ●エキスパート職 ・全社プロジェクトにおいて、グループ横断型の生成AIによる業務変革施策の企画・推進、全社システム開発/社内システム・業務のあるべき姿の実現に向けた変革推進 ●プロフェッショナル職 ・1年後:特定の生成AI施策の企画・推進リーダー ・5年後:エキスパート職、またはマネジメント職(キャリアプランに応じて方向を検討)

●担当業務 以下の業務をご担当いただきます。 ・AI・データ分析領域における、PoC及びAIモデル構築案件の推進 ・データ分析基盤構築及びAIを開発/運用するための基盤の構築 ・生成AIビジネス活用の導入コンサルティング・導入支援の推進 【プロジェクト例】 ・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化、体験型アプリのレコメンドアルゴリズム、画像解析による船の沈み具合の計測、製造装置異常検知、金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析、製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析(MMM等)

業界トップレベルの金融機関向けの営業活動、ビジネス企画、システム開発を推進している組織です。 近い将来益々変革してゆく金融業界向けに、これまでのキャリアを活かしたサービス創出を我々と一緒に挑戦してくれる方を求めています。 自ら考え実行できる積極性のある方、柔軟な思考と広い視野を持つ方をお待ちしております。 ●担当業務 LLMなど生成AI技術を活用したAIエージェントを自分たちで開発し、主に金融業界に向けた競争力のありAIソリューションを生み出していく業務において、AIエージェント開発者として従事していただきます。 現状取り組んでいるAIソリューションの一例を以下に記載します。 ・JavaやCOBOLで作成されたプログラムからプログラム仕様書を逆生成するAIソリューション 　(金融基幹システムのモダナイゼーションなどで活用を想定) ・複数のインプットをもとに提案書などのパワポ資料を生成するAIソリューション 　(営業提案活動などの精度・生産性向上目的での活用を想定) ●キャリアパス ・入社後～:AIエージェント開発を通じ、AIエンジニアとしてスキルアップ 【中長期キャリアの一例】 ・入社5年後～:AIソリューションをはじめとした、サービス開発リーダーとして複数のサービスをプロデュースするような立場に従事 ・入社10年後～:サービスプロデュースのスペシャリストとして社内外で存在感を発揮、ビジネス牽引役として社内重要ポストにつく、等

テクノロジーセグメントでは、お客様のDX推進や課題解決に向けて、先進技術を活用したソリューションやサービスを提供しており、当セグメントのソリューションやサービスを開発するエンジニアを募集しています。 テクノロジーセグメント内のエンジニアを募集している下記ポジションの中から、書類上のご経験・適性を踏まえて最適なポジションをご提案いたします。 ご自身に適したポストを検討されたい方はこちらにご応募ください。 ◆テクノロジーセグメントとは NTTデータの事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、テクノロジーセグメントは業界横断で価値提供しています。 最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走している組織です。 中でも当セグメントのエンジニアは、ソリューションやサービスの企画・設計・開発・導入・運用・プロジェクトマネジメント等の様々な経験を積むことが可能です。 ◆提案ポジション例 ・データ分析・活用に向けたプラットフォームの企画・開発 ・DX推進に向けたデータサイエンティスト ・働き方改革ソリューションの企画・開発 ・ゼロトラストを前提としたセキュリティエンジニア 等

データ基盤の新潮流である「Databricks」の登場により、AIを活用したデータ分析が企業にとってより身近な存在となりました。本ポストではデータエンジニア/クラウドエンジニア/PMとして、Databricksの導入によるデータ基盤開発や顧客企業のデータ利活用の促進業務を担っています。業務を通して、データ活用の各工程に関するコンサルティングから開発・運用まで携わることができ、AI・データ領域のトップエンジニアを目指すことができる点が本ポストの魅力です。 より多くの顧客へとDatabricksを導入し、「データとAIの民主化」を実現するため、プロジェクトの中心メンバーとしてリードできる課長~主任までの人財を募集します。 ●Databricksを用いた顧客のデータ活用基盤開発、データ活用を支援するため、下記の業務を担当します。 ・データ利用部門との課題定義および要件整理 ・データ基盤の設計/開発(AWS、Azure等、他のクラウドと連携したデータ基盤の設計・開発) ・データ基盤上のデータモデル設計・開発 ・データ加工処理(ETL/ELT)の設計・開発 ・データ分析を行う上で必要となるデータ可視化(BI)の設計・開発 ・AIモデルの継続的なデリバリ(MLOps)を考慮した環境の設計・開発 ●上記に加えて、顧客企業内部でのデータ活用促進/データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニングも行います。 案件例 ・大手保険会社における業務改善や新規サービス開発に向けたデータ分析基盤の構築支援:企業が持つデータを集積・統合する仕組みからそれらを活用する機能の開発を支援 ・https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2020/071001/ ・https://www.nttdata.com/jp/ja/-/media/nttdatajapan/files/lineup/databricks/databricks-tokyomarine.pdf?rev=a42ccbfd89154adb8b1aaf2e233a5135 キャリアパス ●下記の様なスキルを磨き、AI・データ活用領域のトップエンジニアを目指すことができます。 ・AI・データ活用領域における最先端の技術を活用したシステム開発における上流のアーキテクチャ検討 ・顧客のシステム環境に合わせたAIモデル等に関する技術的開発力 ●管理職を目指すキャリアだけでなく、テクニカルグレード(TG)と呼ばれる技術職のスペシャリストのポジションを目指すことも可能です。

●サービス概要 「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」 NTTデータが提供するクラウド型データ活用基盤サービスです。 AWSを中心に、企業のデータ分析環境を短期間で構築し、運用・保守まで一括でご提供します。 https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf_am/ ●職務内容 企業のデータ活用を支援するため、自社サービス「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」を活用したプラットフォーム構築・運用と、生成AIを活用した新サービス開発を推進しています。 主に、以下のような業務を担っていただきます。 ※選考を通じて、ご経験やスキル、ご志向に合わせて配属予定です。 ① データ活用プラットフォームのプロジェクト推進 ・顧客の課題に対する構想策定・提案・プロジェクトマネジメント ・AWS・Azure・GCPなどクラウド基盤を活用したデータ活用環境の構想策定支援、要件定義～構築・運用設計 ・自社マネージドサービスを活用した効率的な基盤提供 ・顧客折衝やチームリード(小規模～中規模案件) ② 生成AI×データ活用のサービス開発・検証 ・生成AI×データ活用のサービス企画・PoC・環境構築 ・自社生成AIサービス「LITRON」との連携 ・最新クラウドサービスやAI技術の調査・評価・導入検討 ・LLMOps、AgentOpsなどのサービス化に向けた仕組みづくり

●職務内容 NTTデータでは柱となる新たな事業としてBPO領域の拡大を企図しています。 本ポストでは、開発/運用サイドとしてBPO案件の提案支援から実際のBPO設計/実装/運用をリードする人材を募集しており、具体的には以下①②の何れかの役割で顧客の業務変革に貢献することを期待しています。 ①生成AI等のDX技術を用いた業務変革メンバ 生成AIやSaaS等のDX技術を用いて圧倒的効率化を図る等の継続的な業務プロセス変革のリード役を担っていただきます。 ②BPO案件導入に向けたプロジェクトリーダー 開発/運用側メンバとしてBPO案件獲得に向けた提案支援および受注後のBPO実装フェーズにおけるプロジェクトマネジメント業務を担っていただきます。 提案フェーズにおいては営業担当と共に顧客と相対し、BPR手法や最新IT技術(RPA、生成AI、業務特化自動化ツールなど)を用いて顧客課題に対して業務プロセスをどのよう変革するか、BPO移管を含むマイルストーンを検討/提案を行います。 また、実装フェーズにおいては提案内容に基づき具体的な業務プロセスの設計やBPOに向けた実装(開発・テスト/UAT・移行・運用引継ぎ)を行い、BPO運用を開始できる状態まで導きます。 各フェーズにおいてはNTTデータの一員としてPMの役割で参画いただくことが主となりますが、プロジェクトの成功のために時には自ら提案内容検討やBPR設計の実務レイヤに着手いただくこともあります。 ●組織のミッション 当統括部は、BPOの進化形であるビジネスプロセスサービス(BPS)の提供を通して顧客業務全体の継続的効率化やさらなる付加価値の向上の実現をミッションとしています。特に当社の強みの一つであるDigital領域を中心としたForesight Technologyを活用し、顧客単体だけでなく業界全体のBPS展開により持続的な事業成長を図ることを目的として活動をしております。

お客様企業のデータドリブンカンパニー変革に向けて、クラウド、プラットフォーム、生成AI等の各技術要素を組み合わせたシステムの企画や要件定義を行います。また、ステークホルダとの調整/折衝、実現性を伴った最適なアーキテクチャの検討/設計、設計レビューを実施しプロジェクトを技術面でリードするほか、お客様企業のビジネス課題に対して、データ活用領域の視点から提言を行い、提案型でのシステム企画等も行います。 ●業務例 ・システム企画/要件定義 ・ステークホルダとの調整/折衝 ・実現性を伴った最適な(機能要件の充足性、非機能面の過不足、コスト、運用面等)アーキテクチャの検討/設計、設計レビュー

首都圏からデザインする、行政サービスの未来とは? 私たちの暮らしに欠かせない行政サービスの充実や改善に、住民cxの向上や自治体職員dxの推進は今や必要不可欠な手段となっています。 少子高齢化の加速に伴う様々な社会課題に対して、私たちの組織では地方公共団体のお客様に対して、解決に向けたitサービスやソリューション導入に留まらない、上流工程からのコンサルディングを組み合わせ、お客様と共に解決策を考えています。 私たちは長年に渡り都道府県、政令指定都市レベルでの基幹業務系システムや基盤系システムの設計、構築、運用サービスの提供により、行政サービスの充実や改善のお手伝いを行って来ましたが、その役割の重要度は今後ますます高まって来ると実感しています。クラウド技術、データ連携/分析、生成ai、lcp(lowcodeplatform)等の最新技術の利活用を組み合わせ、地方公共団体のお客様のニーズに対して、最適な提案をスピーディーに。お客様のその先の住民の方々のqolを高めるべく、当社だからこそできる顧客営業としての仕事を通じ、首都圏から地方公共団体のデジタルトランスフォーメーションを推進する旗振り役となる事こそが、私たちのミッションです。 私たちと一緒に、行政サービスの未来をデザインしましょう!

・モバイル業界、インターネット業界を中心とした法人へ新たな価値を提案することで、お客様のビジネスの拡大や新規ビジネスの創造を担っていただきます。 (※AIや5Gなど先端技術を活用したビジネス創造または既存ビジネスと先端技術を融合させ、新たなビジネスを創造することがミッションとなります。) ・現在モバイルキャリアは、通信サービスの上にエンターテイメント・ライフサポート・決済・ショッピング・ヘルスケアといった生活を支えるサービスを展開しています。また、インターネット業界も日々新たなサービスを展開しています。 ・そのようなモバイル業界、インターネット業界を中心として、法人向けにシステムやITソリューションを提案する仕事です。 ・デジタルトレンドを捉えた新たな提案が求められ、お客様が実現するサービスを通じて、これまでにない価値を世の中に提供できる仕事です。

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 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 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。

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

【職務内容】 ・約1億ユーザの社会インフラである携帯キャリアサービスの根幹を支える、大規模ミッションクリティカルシステムにおけるインフラ環境の構築・維持を実施いただきます。 ・新規サービスの提供、既存サービスの安定運用を実現するため、システムでの実現方式/構成のグランドデザインから開発(設計・構築・試験)、維持・保守までをトータルで行います。(システム運用自体は当社範囲外) ・400名程度でインフラ開発を進めるため、技術領域ごとに役割分担したチーム構成としており、各自の専門スキルを活かしつつ、チーム間で連携しながら業務を遂行していきます。 ・5G/IoT到来や経済圏獲得など携帯キャリアが目指す社会インフラの未来を実現するため、クラウド化/コンテナ化/自動化/生成AIなどの最新技術を活用し、先進的な基盤を開発/刷新していく仕事となります。 【役割詳細】 今までのご経験などを踏まえて、ご自身のスキルを活かせるチームに所属して担務いただくことができます。(IPAのスキル標準等を参照) ・サーバーエンジニア/プラットフォームエンジニア(サブリーダー/メンバ):OS(RHEL)、クラスタソフト、システム運用管理製品、コンテナ製品の構築 ・アプリケーション共通基盤エンジニア(サブリーダー/メンバ):C++、Javaを用いたアプリケーションフレームワーク/システム制御プログラムの開発 ・システム管理エンジニア(サブリーダー/メンバ):オンプレ運用管理製品(WebSAM)、クラウド運用管理(Datadog/Servicenow)の構築 ・クラウドエンジニア(サブリーダー):AWS、OracleCloud(OCI)のソリューションインテグレート ・インフラアーキテクト(リーダー):オンプレ/クラウド技術によるインフラアーキテクチャ策定/マネジメント ・プロジェクトマネージャ-インフラ開発(リーダー):各エンジニアチームの進捗/課題/コスト等の総合マネジメント (役割詳細補足) ・リーダー:10～20名程度のチーム全体をマネジメント、サブリーダー:5名程度のメンバをマネジメント(リーダによる支援あり)、メンバ:専門領域のインフラ開発(サブリーダーによる支援あり) ・役割はあるものの現在募集していないポスト:データベースエンジニア

配属先であるロケーションインテリジェンス統括部では、AI/IoT技術を活用した当社独自開発の地図・空間情報クラウドサービス「BizXaasMaP」 を通じて顧客の課題解決をミッションとしています。自社サービスである「BizXaasMaP」のソリューションを軸に展開する開発は、お客様のシステムが主語となる従来のSI事業の仕事と比較すると制約が少なく、事業会社に近い立ち位置で自由度や裁量が大きい業務内容となる点が特徴です。 ビジネスの成長・発展を加速させていくため、本ポストではAWS等パブリッククラウドを用いた基盤拡張・構築・運用管理を担っていただく方を募集します。 この基盤は、単なるシステム構築ではなく、自社サービスの成長戦略を支える重要なアセットと位置づけられており、技術的な専門性とビジネス視点の両方が求められます。 【BizXaasS MaPとは】 2003年にサービス提供を開始した「地図のクラウドサービス」です。ブラウザーでスクロールができる地図というとGoogle マップなどを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、BizXaaS MaPは法人向けにサービスを提供しています。地図だけでなく、顧客管理や物件管理やエリアマーケティングといったアプリケーションを併せて提供しており、金融や不動産、小売りなどの業界の企業さまに多く利用されています。 【職務内容】 具体的には以下のような業務をお任せします。 ・本サービスの機能拡張に伴うプラットフォームの設計・実装 ・顧客と本サービスのクラウド接続における構成変更・設計・テスト支援など これらの業務は、自社サービスBizXaasMaPのユーザー体験向上、機能強化、そして持続的な事業成長に直接貢献するものです。 ※基盤は1000ノード以上あり、今後も利用顧客の増加に伴いスケールアウトしていきます。大規模な自社サービス基盤の、未来を見据えた戦略的な設計・構築・運用に携わることができます。

主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS(MuleSoftなど)の構築、A2A(※3)やMCP(※4)などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 NTTデータグループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※3 A2A : Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携(通信・協調)するためのオープン規格 ※4 MCP : Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム(データベース、API、ファイルシステム等)を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社:複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業:データ活用基盤アーキテクチャ検討　データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

昨今、世界情勢の変化やテクノロジーの急速な進展により、ビジネス環境が大きく変化しています。 その変化に業務・ITを迅速に対応させるため、システム導入と高度化のスピードを上げていくことが急務となっていますが、ビジネスにフィットするパッケージが存在しなかったり、フルスクラッチだと完成までが長くアジリティが損なわれてしまったりといった問題が発生しています。 この問題に対する有効な解決手段として注目を集めているのがローコードプラットフォームです。ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。 また、ビジネスのスピードアップを図るべく、内製化を進めるお客様も増えています。ここでもローコードプラットフォームが採用されるケースが増えていますが、ITリテラシーの不足やIT人材不足が問題となっているため、お客様の内製化や人材育成もサポートしています。 【主な業務内容】 1.システム化検討、製品選定、PoC ひとくちにローコードプラットフォームといっても様々な製品があり、導入目的によってそれぞれ向き不向きがあります。そのため、システム化検討フェーズから参画し、ローコードプラットフォームのメリットやデメリット、製品の選択肢とそれぞれの特徴、導入時の注意点などをお客様に説明します。また、システムグランドデザインの策定や製品選定を支援したり、PoCを支援したりもします。お客様の状況次第で、当社で実行まで行うこともあります。 2.顧客提案・開発支援 公共・金融・法人といった当社の各事業部からの要請を受けて、提案支援や開発体制の構築支援、プロジェクト実行支援などを行います。ローコードプラットフォーム特有の管理プロセスや開発体制などがあるため、当部で開発したメソドロジー(方法論)を有識者として各現場に展開し、生産性向上に貢献します。 3.メソドロジー開発および社内外への展開 ガートナーのハイプサイクルをはじめ、生産性向上に関連する技術トレンドは常にウォッチしており、将来予測や市場動向を踏まえつつ、各技術に利用価値があるかを調査・検討・検証します。また、顧客への提案やプロジェクトへの展開を見据えて当社独自のメソドロジーを開発・整備し、社内に広報したり教育したりします。時に、成功したプロジェクトの事例を対外発表する役割を担うこともあります。 4.顧客内製化支援 自らDXを進めたい、内製化を進めたいというお客様の要望に応じて、CoE構築や内製化体制構築を支援します。また、ローコードプラットフォーム導入ステップの指導やプロジェクト推進支援、技術者育成の仕組みづくりや市民開発を進めるための教育研修なども行います。 5.アライアンス対応 Outsystems、Microsoft、Pegaをはじめとする各ベンダーと業務提携をしており、定例会議を含めて日常的に密に連携をしています。各ベンダーの最上位ソリューションアーキテクトが当社の担当に就くことから、最新情報が入手できるだけでなく、高度な技術支援を随時得ることができます。 【プロジェクト事例】 ○NTT東日本様　ビジネスを加速させる!ローコードプラットフォームを活用した内製化の成功事例 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2023/0414/ ○日本政策公庫様　日本政策金融公庫が挑むローコード活用と共創での変革 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0906/ 【組織情報】 ●AIテクノロジー事業部 当社の各事業部が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術専門部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティ、ローコードプラットフォームといった先進領域の高度な専門性を有する人材が多数在籍しており、各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び実行支援を行っています。

nttデータグループのビジネスを支える社内itシステムの様々なサービスの企画立案から開発・運用までを実施し、柔軟な働き方への対応、デジタル技術の社内適用等、自らの変革を目指します。 以下に示す社内システムの多様な領域について、ご経験に応じて担当領域を決定します。 ・会計領域:aiファーストな社内itシステムのトランスフォーメーションと業務変革 ・購買領域:クラウドサービス(sap?ariba?)を活用した購買システム ・人財領域:グループ企業全体の人事系システム(主に勤怠管理、人事給与) ・システムプラットフォーム領域:各種ネットワークサービスおよびプライベートクラウドとパブリッククラウドによるハイブリッドクラウドの構築・提供 ・セキュリティ領域:ゼロトラスト技術に基づく新たなit環境の構想立案・ 企画から、設計・開発、導入推進、維持管理 ・サービスマネジメント領域:servicenowのプラットフォームを導入し、itilに準拠した運用管理プロセスの開発・導入 ・ポータルサイト:servicenowを活用した社内ポータルの企画・開発(生成ai活用/itサービス改善) ・開発プロセス:aiを活用した開発プロセス改善・pmo 株式会社nttデータグループ