従業員数100名〜1000名未満 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

事業内容 ①システム開発事業 プロパーリソース中心による高いサービス品質 ⑴システム開発 プロジェクト管理・要件定義・設計・スクラッチ開発・パッケージ導入・リリース ⑵システム保守 システム保守・資産管理・インフラ運用 ⑶DX推進 BI・RPA・AI・データ分析 ②コンサルティング事業 確かな技術力と課題解決力によるIT経営支援 ⑴システム企画 IT業務改善・ITトレンド分析・システム企画・導入計画策定・RFP作成 ⑵PMO PMO・VMO・PJリカバリ支援・業務施策推進 業務内容 正社員中心の開発チームに所属し、WEBアプリケーション開発をはじめとするクライアント向けのシステム開発においてインフラ構築に従事する職種です。これまでに培ったスキルや経験をもとに、様々な業界・業種のクライアントに貢献することが可能です。 ●WEBアプリケーション開発におけるインフラの要件定義・設計・構築・保守運用 ●基幹システム開発におけるインフラの要件定義・設計・構築・保守運用

全社およびグループ会社のセキュリティリスクを把握し、経営判断と各組織の改善につなげる「セキュリティガバナンス」の立ち上げと推進をリードしていただきます。 事業影響を踏まえてリスクを評価し、事業責任者と改善内容・期限などを合意して、是正の完了まで推進することが中心のミッションです。 規程や認証の運用にとどまらず、技術チームと具体的な対策を議論しながら、実効性のある統制の仕組みをつくっていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●リスク評価と改善推進 ・事業部SaaSやサービス領域を含む全社リスクの評価と、事業責任者との改善合意・完了までの追跡 ・未対応・例外案件の判断材料の整理と、セキュリティ責任者へのエスカレーション ●統制の仕組みづくり ・ISMSの運用、セキュリティポリシー・基準の策定と改定、周知・教育 ・ リスクをどこまで許容し、どこに投資するかの判断基準の策定(経営と合意) ・各部門のセキュリティ対策の確認と、改善の働きかけ ・ 生成AIの利用ルールと、情報分類に基づくデータアクセス統制の整備 ・インシデント時のサービス停止・対外公表に関する判断基準と権限委譲の整理 ●グループガバナンス ・各社の規模・成熟度に応じたセキュリティ・ベースラインの策定と、責任者・窓口・報告の仕組みの整備 ●経営報告・他部門連携 ・重要リスクと対策の選択肢(効果・費用・未対応時の影響)の経営への説明・投資提案 ・ 事業提携やM&A、SaaS・委託先の利用に伴うセキュリティ要件の把握と対応 ・コーポレートセキュリティ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、技術対策への落とし込み ・チームメンバーへのレビュー・育成 解決したい課題 「移動で人を幸せに。」をミッションに掲げる当社は、タクシーアプリ『GO』を起点に移動・決済・個人情報等のリアルタイムデータを扱うほか、今後は自動運転や物流といった一層高度なリスク評価を要する領域へ展開していきます。 事業拡大に伴い、従来の属人的な個別最適から「組織的な全体最適・相互牽制」へガバナンス体制を転換するため、本ポジションを募集します。全社・グループの重要リスクを可視化して経営の投資判断を支えるとともに、是正プロセスの継続的運用や生成AI運用のためのデータアクセス統制を構築。有事の意思決定を含め、事業成長に追従できる強固なガバナンス基盤づくりを牽引していただきます。 ・全社・グループの重要リスクを可視化し、経営が優先順位と投資を判断できる状態をつくる ・リスクの発見から是正完了までを、複数部門・複数会社で継続的に回せる仕組みにする ・生成AIの全社活用を支える、安全なデータアクセス統制を整える ・有事の意思決定やグループ各社への統制を含め、事業・組織の拡大に追従できるガバナンス基盤をつくる ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

クラウド移行における統合認証・ID管理をはじめ、AzureやAWS、オープンソースソリューションを組み合わせた幅広いインフラ技術を担当します。 クラウドからオンプレミスまで、ハイブリッド環境に対応できるSIerとして、文教・公共・民間市場を対象に、最上流工程から品質なインテグレーションを提供します。 2019年に発足した関西事業部は、これまでの実績と信頼により上流工程の案件で多数のご相談をいただいています。 現在は事業拡大フェーズにあり、さらなる成長を目指して、一緒に事業を盛り上げる中核メンバーを募集しています! クラウド業務未経験者でも、弊社独自のカリキュラムで基礎概念を学びながら、実案件を通じて段階的にスキルアップできます。 経営陣もエンジニア出身で「エンジニアファースト」を重視する会社です。 一人ひとりの希望キャリアやスキルを考慮し、3年後、5年後、10年後を見据えた長期的なキャリア形成を伴走します。 【対応技術例】 Microsoft 365、Azure、AWS、Active Directory、VMware ESXi、Nutanix等、 オンプレからクラウド(基盤含む)、さらにIDマネジメントや認証基盤、AIエージェントまで幅広い技術を対応します。 【実績例】 ・大手グループSI企業様…Microsoft 365 Intune 導入案件 ・大手総合住宅企業様…Azure Virtual Desktop 導入案件 ・大手製薬企業様…Microsoft Copilot Studio 導入案件 ・有名私立大学様…仮想基盤更改案件 【変更の範囲:会社の定める事業所(リモートワーク含む)】

クラウド移行における統合認証・ID管理をはじめ、AzureやAWS、オープンソースソリューションを組 み合わせた幅広いインフラ技術を担当します。 クラウドからオンプレミスまで、ハイブリッド環境に対応できるSIerとして、文教・公共・民間市場を 対象に、最上流工程から高品質なインテグレーションを提供します。 2019年に発足した関西事業部は、これまでの実績と信頼により上流工程の案件で多数のご相談 をいただいています。 現在は事業拡大フェーズにあり、さらなる成長を目指して、一緒に事業を盛り上げる中核メンバー を募集しています! クラウド業務未経験者でも、弊社独自のカリキュラムで基礎概念を学びながら、実案件を通じて段 階的にスキルアップできます。 経営陣もエンジニア出身で「エンジニアファースト」を重視する会社です。 一人ひとりの希望キャリアやスキルを考慮し、3年後、5年後、10年後を見据えた長期的なキャリア 形成を伴走します。 　【対応技術例】 Microsoft 365、Azure、AWS、Active Directory、VMware ESXi、Nutanix等、 オンプレからクラウド(基盤含む)、さらにIDマネジメントや認証基盤、AIエージェントまで幅広い技術 を対応します。 【実績例】 ・大手グループSI企業様…Microsoft 365 Intune 導入案件 ・大手総合住宅企業様…Azure Virtual Desktop 導入案件 ・大手製薬企業様…Microsoft Copilot Studio 導入案件 ・有名私立大学様…仮想基盤更改案件

案件概要 ●仙台限定の受託案件 ●ネットワークインフラエンジニア募集 当社は、顧客の事業を支えるITインフラの安定稼働と最適化を追求しています。この度、老朽化したネットワーク機器の刷新プロジェクトを推進するにあたり、将来を担うネットワークインフラエンジニアを募集します。 本ポジションでは、経験豊富な先輩社員の指導のもと、大規模かつ複雑なネットワーク環境における設計から構築、移行、テストまで、段階的にスキルを習得し、プロジェクトの中核メンバーとして成長していただきます。 ●ネットワーク機器更改プロジェクトの支援業務 ●老朽化したL2/L3スイッチ、ルータなどのネットワーク機器の更改プロジェクトにおける計画立案、設計、構築、導入、および移行作業の支援 ●既存ネットワーク構成の把握と、新環境への適切な移行計画の理解と支援 ●外部接続環境の構築および移行(データセンター間接続を含む)に関するOJT ●プロジェクト全体の進捗管理、課題管理、および品質管理プロセスの学習 ●協力会社との連携・調整業務の補助 ●ネットワーク構成の理解とドキュメント作成支援 ●複数の拠点にまたがる複雑なネットワーク環境(オンプレミス、クラウド接続含む)における構成の学習と設計支援 ●ネットワーク構成図や各種パラメータシートの更新・作成補助 ●現状のネットワーク課題の特定方法、パフォーマンス向上や安定性強化に向けた改善提案手法の学習 ●関連ドキュメント作成補助 ●要件定義書、外部設計書、移行計画書、テスト計画書、内部設計書、コンフィグなどの各種技術ドキュメント作成・更新の補助 ●実施計画(作業ショット毎のタイムスケジュール、体制図、作業チェックリスト)作成の支援 ●関連部署や外部ベンダーとの調整業務の補助 ●出張を伴うオンサイト作業への同行(東京・大阪など)

社内の人材育成を担う技術人材開発部にて、ITスキルの研修業務(研修企画/教材作成～実施)担当を募集します。 ・研修企画(新卒研修の設計など) ・研修実施(登壇、指導、評価など) ・研修教材の開発や選定 ・自己学習用ハンズオン演習の教材作成 ▼想定される研修領域 [IT全般領域] ・基礎研修:生成AI活用、アルゴリズム、Git [DA領域] ・クラウド研修:AWS ・SQL研修:Snowflake ・プログラミング研修:Python 組織の雰囲気 技術人材開発部には、全体で5名(部長:1名・マネージャー:1名・メンバー:3名)の社員が在籍しています。 今回は、ITスキルを担当する技術人材育成チームのメンバーを募集します。 少数精鋭なので、コミュニケーションに壁がなく、意思疎通がしやすい環境です。 フルフレックス制で勤務するため各自が自律的に働いており、情報共有や相談/雑談が活発に行われています。 日々変わるトレンドや人材育成の手法に対して貪欲に学び、 自らの成長も志すような方に向いている職場です。

●業務内容 当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 <案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築> 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 <案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築> 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、データ基盤 → BI・Analytics → AI活用までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●キャリアについて 【入社時】 プレイングマネージャーとして、顧客提案・PM・技術リードを中心に事業立ち上げを推進 　　↓ 【事業拡大期】 案件拡大、採用・育成を通じてデータエンジニアチームを形成 　　↓ 【組織化】 複数案件・チームを統括する部長クラスへ 　　↓ 【事業拡大】 データ・AI領域の事業部長として、事業計画・売上利益・組織を統括 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します! ●研修 キャリア採用の方は、入社して慣れるまでは、担当マネージャーからサポートさせていただきます。 また、ヒューマンスキル研修(集合研修)やIT技術研修(オンライン)等の制度もあり、積極的にスキルを身に着けられる環境です。

医療・健康データを横断的に扱うデータ基盤の開発を中心に、以下の業務を担当していただきます。 【担当システム概要】 病院事業における以下のシステムを担当いただきます。 a. 院内システムの各帳票変換・正規化システム(バックエンド) b. 患者情報マスタのシステム(バックエンド) c. 二次サービスへの医療データ配布制御 ※a・cを中心にご担当いただき、bとの連携調整をお任せします。 【業務内容】 ・担当システムの開発(設計/実装/テスト) 　※リーダーがレビュー・フォローしますが、担当分は自立して設計いただきます ・担当システムのドキュメント・リリース整備 ・担当システムのリリース作業 ・担当システムの運用保守 ・プロジェクト内の開発環境整備および整備支援 ・担当案件を進めるうえで必要なコミュニケーション・会議参加 ・チームのタスク管理(3名程度の体制) 【開発環境】 言語：Node.js（JavaScript） DB：DynamoDB クラウド：AWS（Lambda） リポジトリ：Bitbucket タスク管理：Backlog AI開発環境：Claude Code 【部署】 システム開発部

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI活用およびデータ活用を支える共通基盤の企画・構築・運用を担います。 生成AIやデータ分析技術を事業へ安全かつ継続的に展開するため、プラットフォームの整備、技術検証、ガバナンス整備、利用促進を推進していただきます。 チームリーダー候補として、技術選定、要件定義、プロジェクト推進、関係者との合意形成、運用設計、メンバー支援にも携わるポジションです。 ●詳細 ・AI、生成AI、生成BI等の活用を支える共通基盤の企画、アーキテクチャ設計、導入推進 ・AI・データ分析基盤に関するPoC、技術評価、導入計画の策定 ・生成AIを組み込んだ社内向けツールの企画、要件定義、開発・導入プロジェクトの推進 ・AIサービス、クラウドサービス、ベンダーの調査・比較・選定および技術評価 ・AI・データガバナンス、利用ルール、セキュリティ・権限管理、審査・統制プロセスの策定と運用 ・事業部門、システム部門、関連チーム、ベンダーとの調整・合意形成 ・AI基盤および関連サービスの運用設計、モニタリング、継続的な改善 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

●概要 当部署は、パーキング事業やモビリティ事業をはじめとするグループ各事業のデータを集約・整備し、AI・BIを活用した意思決定と業務変革を支える組織です。 データの収集・加工・品質管理から、AI・BI活用を支える共通基盤の企画・導入・運用、ガバナンス整備までを一体的に推進し、グループ全体のデータ活用の高度化を担っています。 AI・BIをはじめとするデータ活用を支えるデータ基盤および関連システムの設計・構築・運用を担います。 DWHやデータパイプラインの開発・改善、データモデリング、データ品質向上、業務アプリケーション基盤の安定運用を推進していただきます。 チームリーダー候補として、アーキテクチャ設計、技術標準の整備、プロジェクト推進、運用高度化、メンバー育成にも携わるポジションです。 ●詳細 ・DWH、データレイク、ETL/ELT処理、データ連携処理の設計・開発・運用保守および改善 ・データ基盤のアーキテクチャ検討、データモデリング、データマート設計 ・Python、PySpark、SQL等を用いたデータパイプラインの設計・開発・テスト・運用 ・AI・BIで利用するデータセットの整備、標準化、品質管理、提供プロセスの構築 ・外部データを含むデータ収集・蓄積・加工方式の設計と自動化 ・データカタログ、メタデータ、データリネージ等の整備 ・ジョブ管理、CI/CD、監視、障害対応、性能改善等の運用高度化 ・BI基盤、ローコード開発基盤、DevOps基盤等の業務アプリケーションおよび関連インフラの運用保守 ・オンプレミスおよびクラウド環境におけるサーバー、ネットワーク、ミドルウェアの管理・改善 ・データ基盤・業務アプリケーションの更改、クラウド移行、刷新プロジェクトの推進 ・担当領域の方針・ロードマップ策定、案件の優先順位付け、進捗・課題・リスク管理 ・メンバーの技術支援、レビュー、育成およびチーム運営 職務内容の変更予定有無:有 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

Java (Spring Boot) を用いたバックエンドの設計・開発 Next.js / TypeScript を用いたフロントエンドの設計・開発 バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンドも担当いただきます。フロントエンドの実務経験は必須ではありません。 対応業務領域の拡大に向けた機能追加とアーキテクチャの進化 実運用データにもとづくパフォーマンス改善と、継続的なリファクタリング 監視・障害対応の仕組みづくりと、運用の自動化 開発環境・使用ツール 「一度作って終わり」のシステムではなく、常に最新の技術進化を取り込み続けることを目指しています。言語、フレームワークともに、常に最新安定版への追従・バージョンアップを開発サイクルに組み込んでいます。技術の新しさ自体を目的とはせず、お客様に価値を届けることを最優先に判断します。お客様の資産をお預かりしている以上、大胆な作り替えよりも確実な前進を選びます。 バックエンド: Java (Spring Boot) 新しい言語機能も活用し、冗長な記述を排した見通しの良いコードベースを維持します。 フロントエンド: TypeScript, Next.js AIによるコード生成・プロトタイピング: UIコンポーネントの雛形作成やロジックの実装において、AIツールをフル活用しています。 データベース: PostgreSQL (Amazon Aurora) CI/CD: GitHub Actions ドキュメント/コミュニケーション: Jira, Notion, Slack, Zoom AI: GitHub Copilot, Notion AI,etc コード補完・生成、プロトタイピング、ドキュメント作成など、開発の各場面でAIツールを活用しています。 証券未経験を歓迎する「バックアップ体制」 証券ドメインの知識がないことを不安に思う必要はありません。チーム内には、大手証券会社で数々のプロジェクトを成功させてきたドメインのスペシャリスト(企画・PM)が複数名在籍しています。複雑な業務ロジックや要件は彼らと議論しながら固めていくため、証券知識ゼロからでも十分にキャッチアップできる環境です。 一方で、業務を理解しようとする姿勢と、業務担当者や他チームと自ら対話していく力は求められます。「言われたものを作る」のではなく、業務とシステムの両面から最適解を一緒に探せる方を歓迎します。

当社が手掛けるプロジェクト オープン系 ゲームアプリ開発 クラウド 仮想化基盤 DBの設計・構築 AI・ブロックチェーンといった先端技術　等 毎月15400件以上のお問い合わせがあり、多種多様の案件があるのが魅力! 案件の選択権はエンジニアにあるので、自由に選択できます! 今回は、ゲーム・アプリ・Webシステムの正常稼働、品質を守る方を募集になります! プロジェクト例 ◎某決算システム基幹システム性能テスト(Java) ◎NAND型メモリ製品の評価テスト実施、テスト設計(C言語、C++) ◎商業施設や店舗の什器管理システムの開発テスト　詳細設計～テスト実施(Python, JavaScript) ◎病院向けEC・決済システムの基本設計～テストまで(PHP) ◎既存Webシステムに新機能追加の受け入れテスト(SQL)　等 ある1日の流れ アプリ→「進む」の先へエラーが発生しないか ゲーム→正しい映像が流れるか といったテスト・検証を行い、結果をレポート作成します。 コードを見ながら改修する場合などもあるためスキルアップに直結! 入社後の流れ ★テスト未経験の方、経験の浅い方 先輩の元で基本業務から始めます。仕様書に沿ってバグやエラーを発見して報告していきましょう。分からないことは先輩に何でも質問できるので安心してください。経験・スキルに応じて少しずつ仕事の幅を広げ、将来的には「テストの設計図作成」にも取り組んでいただきます。 ★テスト経験者の方 経験・スキルを活かせる業務を積極的にお任せしていきます。得意分野に取り組んだり、新たなシステムに挑戦したり、キャリアアップの場として活用してください。また、適性に応じてリーダーポジションも用意します。マネジメント志向の方にも大きなチャンスを手にできる環境です。 開発環境 言語:Java、Python、C#、C/C++、PHP、JavaScript、TypeScript、Swift、Kotlin、Go、Dart、Shell、Ruby、COBOL OS:Windows、Android、iOS、macOS、Linux、RHEL クラウド:AWS、Azure、GCP DB:Oracle、DB2、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQL Server　等

Findyを利用する企業に対し、採用課題の構造化→スカウト戦略の設計→実行支援→選考改善→成果検証まで一貫して担当します。 ●FindyのCSが「普通のCS」と違う理由 一般的なSaaS CSは「ツールの活用定着」が中心ですが、FindyのCSは**企業の採用戦略そのものに踏み込むスタイルです。候補者・市場・過去の成功パターンなどのデータを起点に、企業理解の解像度を上げながら、「この技術スタックのエンジニアは市場にどれくらいいるか」「御社の要件だとターゲット母数はこのくらい」——個社に合わせた提案ができるのは、Findyならではの武器です。 勘と経験だけに頼るRA業務に限界を感じている方、ツール定着支援に物足りなさを感じているSaaS CS経験者にとって、「提案の質」で勝負できる環境がここにあります。 ●具体的な業務: ・担当企業の採用課題ヒアリング・構造化 ・スカウト戦略の設計・実行支援 ・求人票・選考プロセスの改善提案 ・ファネルKPI管理と改善アクションの設計・実行 ・改善ナレッジのチームへの共有 ※業務の変更の範囲 会社の定める全ての業務 入社後に期待する成果 入社3ヶ月: 担当企業のヒアリング〜提案を自走。基本KPIをチーム基準以上で推移し、独り立ち基準をクリア。エンジニア採用の専門知識はOJT+イネーブルメント体制でキャッチアップ可能です。 入社6〜12ヶ月:担当企業の採用決定を継続的に創出できる状態へ(目安:半年で25〜30名程度の採用決定に寄与)。課題分析→施策→効果検証のサイクルを独力で回せる状態に。

営業・マーケティング分野のインハウスデザイナーとして、下記の業務に携わっていただきます。 ・各種営業ツール(パンフレット、提案書等)、マーケティングツール(ホワイトペーパー、バナー等)のデザイン ・上記に関するテンプレートや素材開発 ・外部制作会社のソーシング、管理 また、一定の実績を積みスキルアップいただくことで、Webデザイン、UI/UXデザイン領域にも関与いただく可能性もあります。

【PR領域】 ・プレスリリース用メイン画像・アイキャッチのAI生成・制作 ・実際の素材をもとにした画像加工・レタッチ ・写真撮影(充電器・施設・イベント等) 【マーケ・広告領域】 ・Facebook広告・SNSバナーのクリエイティブ制作・ABテスト用素材作成 ・キャンペーン・プロモーションの制作物対応 【アプリ・Web領域】 ・アプリUI変更に伴う告知画像・ビジュアル制作 ・アプリロゴ・HPロゴの作成 ・Androidアプリのユーザー目線でのUI改善提案・デザイン ・テラチャージアプリサイトのページアップデート・保守・細かい修正 ・toC向けポータルサイト(EV購入検討者向けオウンドメディア)のビジュアル制作 【営業・ディーラーマーケ領域】 ・ディーラー店内チラシ・販促物の制作・印刷入稿 ・営業用提案資料・ポップのデザイン ●使用ツール ・【デザイン】Adobe Photoshop / Illustrator / InDesign、Figma ・【資料作成】PowerPoint

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、フロントエンドエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、受発注プラットフォームサービスを運営する企業にてフロントエンド開発業務】 ・業務内容: 　HTML/CSS/TypeScript/Vue.js/React いずれかを使った開発 　既存サービスの API の連携、活用/テストの実施 ・環境: 　PC:Macノート 　言語: TypeScript、HTML、CSS 　ライブラリ・FW:React、Vue.js、Nuxt.js 　デザインツール : Figma 　DB: MySQL 　ソースコード : GitHub、GitHub Copilot 　タスク管理 : JIRA 　インフラ環境:AWS 2、 EC サイトを自社運営する企業にてフロントエンド開発 ・業務内容: 　シーズンごとの企画やキャンペーン・特集ページの実装 　機能追加などの実装 (出店店舗向けの管理画面等) ・環境: 　PC: Mac と Windows からお選びいただけます。(Mac 推奨) 　言 語: JavaScript, TypeScript 　ライブラリ・FW: Next.js, React.js, Redux, jest 　インフラ環境: AWS 【他プロジェクト事例】 ・Fintech系サイトのフロントエンド開発/・医療事業者向けポータルサイトのフロントエンド開発/・有名エンタメサービスのスマホアプリのフロントエンド開発/・クラウド型モバイル決済システムのフロントエンド開発/ ・DX支援システムのフロントエンド開発/・大手モバイル決済サービスのフロントエンド開発など 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓HTML、CSS、JavaScript、Typescriptなど ・フレームワーク:Vue.js、React、AngularJS、Next.js、Nuxt.js、jQueryなど ・PC:Windows、Mac　 ・工程:基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース後の運用改善 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

担当業務 SES企業の枠を超え、“人と事業を動かすエンジニアリング”を掲げるこだわり。 理念「価値にこだわる」、行動指針「進化・絆・成果にこだわる」を体現できるリーダーを求めています。 マネジメント層には、経営や事業戦略と連動した組織設計・育成・営業連携を担っていただきます。 代表や役員との距離が近く、自らの考えを直接経営に反映できる環境です。 「技術を理解したマネジメント」「人を育てるリーダー」「事業を動かす戦略家」 -そのすべてを兼ね備えた人材を目指せるのが、こだわりの最大の魅力。 AI・グローバル・地方人材など多様なテーマにも挑戦でき、あなたの経験と意思がそのまま会社の未来を形づくります。 “勝ち”を創るのは、技術だけではない。 一緒に「カチにこだわる」企業を作り上げていきませんか? 詳細 ネットワーク、サーバー、クラウド各領域でご自身の強みを生かした案件参画が可能です。 要件定義からテスト工程まで案件のご紹介が可能なため、ご自身のスキルにあった案件の参画や上流工程への挑戦が可能です。 リモート案件の比率も増えています。勤務地についてもご相談ください。 現場業務での経験やご希望を加味したうえで将来的に組織作りに携わっていただくキャリア実現も可能です。 案件例 案件例① 案件概要:大手金融機関向け 次期インフラ更改プロジェクト(基盤統合) 工程:要件定義 -基本設計-ベンダーコントロール-テスト計画-品質/進捗管理 環境:Linux(RHEL)/ Windows Server VMware vSphere JP1 / Zabbix 案件例② 案件概要:製造業向け グローバルネットワーク再構築プロジェクト 工程: 要件定義-基本設計-構成設計レビュー-ベンダー調整-品質/課題管理 環境:Cisco / FortiGate / Palo Alto Linux ServiceNow 案件例③ 案件概要:不動産業向け Azure基盤構築および運用設計プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-構築-テスト-ドキュメント整備 環境:Microsoft Azure(VM / AD DS / Backup / Monitor) Windows Server / Linux Ansible 案件例④ 案件概要:医療関連システム 工程:要件定義-基本設計-詳細設計-構築-テスト計画-テスト 環境:AWS Lambda DynamoDB,AuroraECS Zabbix

当社の提供するAI SaaS/オンプレプロダクトをお客様に最適なソリューションとして提案し顧客拡大を担当いただきます。 具体的には… ●フィジビリティスタディ ●ソリューション提案 ●AI-OCRを中心としたサービスのデモンストレーション、プレゼンテーション ●OCRテンプレートの作成支援 ●システム改善成功事例の獲得、展開 ●お客様の課題整理、AI-OCR導入で何が改善できるかのフィット&ギャップ 上記活動を通じて、T2D3を実現するため社内外との円滑なコミュニケーションを通じて案件を積極的にリードし、お客様がシステム導入を決定するための意思決定プロセスをお手伝いします。 事業内容 【自社プロダクトの開発・販売、 クラウドサービスを進めております】 ●AI-OCRソリューション商品 の開発・運用・販売・クラウドサービス ●電子帳簿保存ソリューション商品の開発・運用・販売・クラウドサービス ●WEBシステムの開発 (受託開発・製品カスタマイズ等) ●AIコンサルティング・AIソリューション開発 (雇入れ直後)プリセールス/セールスエンジニア (変更の範囲)自社プロダクトセールスにかかわる業務全般

【自社開発プロダクト開発に参画していただけるAIエンジニアを募集】 自社製品エンジンの保守やカスタマイズ、新機能開発などをおこなっていただきます。 また、AI(Deep Learning)機械学習(CNN/RNN)、画像認識(OpenCV)、自然言語処理の開発なども担っていただきます。 案件によって異なりますが、チーム構成は3～5名。 AIなどに関するプログラム経験がない方でも、勉強意欲があればご応募歓迎です。 ■業務の変更範囲について ＜雇入時＞ 自社製品開発にかかわる業務全般・受託案件に関わる業務 ＜変更範囲＞ 自社製品開発にかかわる業務全般 入社後のフォロー 入社後3カ月間はOJT形式で業務を覚えていただきます! まずは自社サービス「AI-OCRサービス」の概要を説明し、小さな実装を1案件からお任せする予定です。 あなたの研修期間は教育担当も出社していますので、分からないことはすぐに質問できます。 ・定期的に実施されるAIやクラウド、環境全体の社内勉強会など充実の成長環境でフォローします。 メンバーからスタートし、がんばり次第でリーダー▶サブマネージャー▶︎マネージャー▶︎課長▶︎副部長▶︎部長とキャリアアップしていくことが可能です。 経験次第では役職つきで採用することも。 役職手当がついているため、キャリアアップに伴って給与も上げることができ、業務の幅を広げることも可能! ※サブマネジャーまでは一般職、マネジャーから管理職となります

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。業務は大きく2つの側面があります。 【1. 全社基盤・未解決領域の実現】 ・技術POCと新規領域の実装 — 新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証 ・プロダクト横断基盤の企画・構築 — 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理、認証基盤などの整備・運用 ・プロダクト間連携の中間システム開発 — 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 【2. プロダクトチームの支援・能力向上】 ・複雑度の高い技術課題(アーキテクチャ分離、信頼性改善等)への、設計リード・並走 ・設計レビュー・壁打ち・モブプログラミングを通じた、各チームのテックリード・エンジニアへの技術支援 ・生成AI活用の全社推進 — ハンズオン実施、スキル・ワークフローの整備、エンジニア以外の部門への活用展開 ・チームの開発プロセス改善支援(スクラムイベントのファシリテート等) 支援においては「人手の貸し出し」ではなく、関与が終わった後にチームに高まった能力が残ることを大切にしていきます。2つの側面の配分は固定せず、組織の状況に応じて優先度を判断しながら取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーも多く活躍しています! また横断組織は今後も継続的に拡大していく計画です。組織の成長に伴い、プラットフォーム機能やイネイブリング機能の専門チーム化を見込んでおり、その立ち上げをリードするポジションへの道が開かれています。初期メンバーとして入ることで、組織設計そのものに関与する機会があります。 ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている ●AI活用状況 【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】 ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。 私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。 ・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用 ・設計: 実装前にAIとdesign.md/ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積 ・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働 ・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備 ・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化 といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス(デプロイ頻度・リードタイムなど)や実装量で計測し組織的に前進させています。 しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

●オープン系金融業務システムの設計・開発・保守 ※上流工程(要件定義・基本設計)プロジェクト比率40%以上 ※Java開発比率85%以上 ※PLやPMへのキャリアアップ可能(見積り、進捗管理、品質管理、メンバー管理等のマネジメント系の経験を積むことも可能です) ※1人プロジェクト案件なし(長期的な戦略として、ベテラン社員がアサインされるケースはあります) ※長期案件で安定の環境(案件待機なし、3年以上のPJTの割合が60%以上) 【具体的には】 既存で開発を行っている案件に参画していただきリーダー指示のもと 基本/詳細設計以降の作業をメインに行っていただきます。 ●クライアントと直接連携し、ニーズに応じたソリューションを提案 ※要件定義工程を行う案件も多く、顧客折衝経験を数多く積めます ※社員代替としてビジネス施策の構想企画したり、業務要件を詰めていくことも可能 ●新技術の導入や新プロジェクトの推進 ※SOMPOグループ内プロジェクトの推進、クラウド環境での開発にも挑戦が可能です ●配属予定 金融ビジネス事業部

● 職務概要 本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と当社の自社プロダクト Trust TLanP を活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer(FDE)」としてご活躍いただきます。 Trust TLanPは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。 FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。Trust TLanPの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。 ● 具体的な業務内容 ・顧客の業務・システム課題を踏まえた、Trust TLanPの技術的な導入設計および実装推進 ・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進 ・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進 ・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発 ・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、自社プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック ● 業務変更の範囲 (雇入れ直後) IT専門職 (変更の範囲) すべての業務への配置転換あり

●主にAWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用 ●情報発信(ブログなど)

BtoBtoC向けのWebシステム・アプリ開発案件で、これまでのご経験を活かしながら、ライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 仕事と家庭を無理なく両立しつつ、エンジニアとしてのキャリアも着実に伸ばしていける環境が整っています。 担当いただく領域は、バックエンド・フロントエンド・インフラまで多岐にわたるため、得意分野を深めたい方はもちろん、新たな技術に挑戦したい方や、将来的にフルスタックエンジニアを目指したい方にも最適です。 お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 働く環境について 当社では、社員の約半数が既婚者であり、子育てをしながら働くパパ・ママ社員も多数在籍しています。 そのため、急なお子さまの体調不良やお迎えによる一時的な離席にも理解があり、役員も自身のカレンダーにお子さまの予定を入れているほどです。 また、年に一度「ファミリーデー」という社内イベントを開催しており、その際にはお子さまにも会社へお越しいただき、親子で楽しめるコンテンツをご用意しています。 (実績) ・育児休業取得率 女性:100% 男性:50% ※男性の育児休業は最高9ヶ月取得実績有り ・育休復帰率100% ※社内チャットには「パパママチャンネル」を活用して、育児に関する悩みを相談するコミュニティもあります。 部署について 部署内では「コンサル一年目の教科書」を活用した教育プログラムを実施しております。 この取り組みは、顧客対応やチームでの協働において「何を大切にし、どう優先すべきか」といった共通認識を育むことが目的です。 表面的なやりとりにとどまらず、相手の意図をくみ取り、期待を超える行動ができるようなコミュニケーション力を磨くことができます。 教育体制 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 ●研修例(エンジニア向け) ・ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ・フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ・スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ・DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ・セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ・運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ・AI研修(社内) ●上流工程編 ・講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ・入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ・応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ・発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 ●下流工程編 ・プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ・AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ・各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ・AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。 目指せるキャリアパス ・PL /PM ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

BtoBtoC向けWEBシステム/アプリ案件でご自身のご経験を活かしながら、スキルを伸ばすことができます。 お任せするメインの技術は【React、Vue、TypeScript】ですが、ご希望があればバックエンドに携わることも可能です。 ●配属部署について ・組織とPJが横断しているマトリクス組織 ・アジャイル開発のPJが多い ・スペシャリストが4人所属している ・要求整理、要件定義ができるテックリードがいる ・様々な資格取得者がいる(AWS系、Azureなど) ・AI駆動開発に取り組んでいる ● お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 教育体制について 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 ●研修例(エンジニア向け) ・ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ・フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ・スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ・DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ・セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ・運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ・AI研修(社内) ●上流工程編 ・講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ・入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ・応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ・発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 ●下流工程編 ・プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ・AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ・各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ・AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。 ※昨年実績 ・スクラム開発研修(外部) 合計5日間でスクラム開発の基礎〜実際にスプリント体験するところまで実施し、体系的に学ぶことができます。 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり