関東 FastAPIのITエンジニア求人・転職情報

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

●具体的実例(入社後のイメージ) 年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。 ・未経験から生成AIシステムの実装主担当へ 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。 ・年次を問わない早期キャリアアップ 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ・自分らしく描ける3つのキャリアパス 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。 【職務内容】 AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。 ・AIプラットフォームの設計・構築 ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築 ・Web/バックエンド開発 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発 ・高品質なデータ基盤の構築 AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備 ・クラウドネイティブ環境での開発・運用 AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援 【役割とプロジェクト推進体制】 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 一人にしない、事業部のバックアップ体制 ● 助け合い、高め合える「チーム体制」 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。 ● 柔軟でメリハリのある「働き方」 基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ● 成長を強力に後押しする「育成・学習環境」 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。 ●具体的なプロジェクト例 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 1.生成AI・LLM領域 グラフRAG・Advanced RAGの構築 AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等) LLM基盤の最適化(Context Engineering等) 2.AI・データインフラ領域 MLOps/LLMOps基盤の構築 Snowflake/dbtによるデータ基盤構築 Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築 3.高度技術・社会実装領域 画像解析・数理最適化の社会実装

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、保険、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と金融システム業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・金融機関向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・金融業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と金融システム業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・金融機関向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・金融業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 生命保険・損害保険をはじめとする保険業界向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と保険業務知識(生保・損保)を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・保険会社、代理店向け業務システムおよび顧客向けWebサービスの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(保険会社の業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・保険業務知識(新契約、保全、支払、代理店業務など)を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 不動産会社、ハウスメーカー、デベロッパー、ゼネコンなどの不動産・建設業向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と不動産・建設業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・不動産・建設業向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(営業部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・不動産・建設業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 施工・生産管理系システム: ・大手ゼネコン向け施工現場システムの新規構築(現場の進捗・安全管理をリアルタイムに可視化) ・建材・部材メーカー向け生産管理システムの開発(需要予測と連動した生産計画の最適化) ・複数拠点の見積データを一元化する見積もり自動統合システムの構築(見積工数の大幅な削減とコスト精度の向上) 不動産・ビル運営系システム: ・大型オフィスビル向け就業者サービスの開発(入退館管理、館内サービス予約など就業者体験の向上) ・大型商業施設向けポイントサービスの構築(テナント横断での購買データ活用、来店促進施策の実現) ・ビル管理会社向け自動検針システムの開発(IoTセンサーと連携した電力・水道使用量の自動収集・分析) 不動産・駐車場管理系システム: ・駐車場管理Webシステムの開発・保守(駐車場運営における各機能のリモート管理を実現) ・駐車場事業者向け基幹システムの開発・保守(契約支払および営業支援システムの最適化による、業務効率の向上) ・駐車場会員向けシステム・アプリの開発(個人・法人会員向けサービスの利便性向上と、利用促進施策の実現) デベロッパー・街づくり系システム: ・デベロッパー向け地域オンデマンドサービスの構築(住民の移動・生活を支えるサービス基盤とまちづくりDXの推進) Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提としたプラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した見積もり自動化・需要予測業務の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、施工図面検索・応答エージェントの開発

●プロダクト概要 本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。 社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高No.1のインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。 ●業務内容 サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。 広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python(FastAPI)を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。 ●開発環境 ・言語:Python(Fastapi) ・FW : Next.js ・データ基盤:Snowflake ・インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ・その他 : Claude Code

●フォロー体制充実 先輩エンジニアが、教育担当(フォロワー)として必ず1名つき、マンツーマンで手厚くサポートしますのでご安心ください。 ～入社後の流れ～ ・最初の1週間:社内ツールの使い方や担当するサービスの概要をレクチャー。業務に必要な環境構築をじっくり行います。 ・最初の1ヵ月:先輩のフォローのもと、まずは納期のないタスクからスタート。会社の知的資産として技術やノウハウを蓄積していく方針のため、体系立てられた教育環境の中で迷子にならずに着実にエンジニアとしての基礎を固めていくことができます。 ●仕事内容 Web開発エンジニアとして業務に携わっていただきます。要件定義、設計から実装、テストまで一貫して携わっているため、スキル・意欲に応じた工程を担当していただけます。 楽天グループ・SBIアルヒ・CARTAZERO(NTTドコモ)・KINTOテクノロジーズ(トヨタ)等の大手企業から、一次請けのプライム案件のみを受注。案件内容としても、ログイン周りの共通基盤を手掛けていたり、インフラからSREまで幅広く取り組んだりと、サービスを運営する上で根幹となる重要なシステムの開発に携われます。 ●使用技術・開発環境 言語:Java, Python, JavaScript, ShellScript, TypeScript DB・インフラ:AWS, MySQL, GCP フレームワーク:Play, Spring Boot, FastAPI, React, Next.js その他:Docker, Git, Airflow, Slack, Confluence, Jira, Ansible, Terraform, Backlog ●仕事内容(変更の範囲) 会社の定める範囲

【担当業務】 日本の交通課題解決を目指すMaaSプレイヤーとともにソリューション開発をおこなっていましたが、最近は業界を問わず顧客を増やしております。 業界問わずプロダクト開発の支援を担当するポジションになります。 顧客との調整・要件整理から、アプリの設計を中心に顧客、チームを牽引するような役割のポジションです。 チーム、案件規模にもよりますがプロジェクト管理だけでなく技術者としての活躍も期待します。 【業務例】 ・開発案件における顧客との折衝 ・チームマネジメントと案件リード ・開発における技術検証・検討および導入 ・アプリ運用に関連するインフラの設計・構築 【技術要素】 ・インフラ:Azure, AWS, Docker, Terraform ・フロントエンド:React, Vue, TypeScript ・バックエンド:Python, FastAPI、Azure Functions ・DB:SQL Server ・ソースコード管理:Github 【顧客】 MaaSプレイヤーに加え、交通事業者や自治体など、多岐にわたるエンドユーザーが対象です。 最近はSaaSを展開する一般企業も顧客として広がっております。 【案件例】 ・交通事業者向けLINEプラットフォームを活用した配車予約システムの開発 ・地方自治体向け交通課題の可視化および施策提案システムの開発 ・地方自治体向けMaaSアプリの開発 【組織風土】 所属組織は、志を持つ20～30代の若手メンバーで構成され、チームを率いる部門長は40代です。スリムな組織体制により、俊敏な意思決定が可能で、自由と裁量を持ってMaaSを活かした社会変革に挑戦できる風土・文化が醸成されています。 また、技術チームでは、メンバー全員がフルスタックエンジニアとして活躍できるよう、案件に応じた役割転換を行い、スキルアップに繋がる環境を整えています。 ************************************************************************ 【動画のご紹介】 ・動画　エンタープライズソリューション本部のカルチャーが分かるショート動画 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/2e011820-cb4f-41de-9a25-dcd2dea3d896)　 ・動画　SSOLの文化や大事にしている価値観「はたらいて、笑おう。」 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/3f277014-6669-4526-b25c-5588434e449c) ・動画　多様なキャリアパスのご案内 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/60d7c83a-3b9f-43c3-ad44-7d1698028b52) ・動画　エンジニア向け教育支援施策のご案内 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/b25cdb36-772d-40f4-9aa0-c44471e124e5) ・動画　ワークライフバランスのご案内 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/707d0383-b3e2-4590-a25c-6eafeb084272)　 ************************************************************************ 担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担っていただきます。 また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援していただきます。 主な業務内容は以下の通りです。 ・膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析 ・SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析 ・分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案 ・データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援 ・分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化 ・分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計 ・生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化 ・Codex、Claude Code、ChatGPTなどを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発 ・AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討 ・データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援 ～分析・レポーティングだけでなく“創れる”人材へ～ 顧客の課題を発掘し、目的設定→運用設計→データ分析→改善提案まで一気通貫。さらにAI・ツール・DBで、レポーティングや業務を自動化し、事業の自走化を後押しします。そこから新規事業を共創する中心メンバーを募集。 ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 【入社～1年後の成長ステップイメージ】 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接:面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修:成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き:クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え:クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

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 当社では、業務系の開発が70%、B2BのWebサービスの開発が30%となっています。 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: 大手小売業向け 販売・在庫管理システム刷新PJ 工程:要件定義-基本設計-ベンダーコントロール-テスト計画策定-進捗/品質管理 言語:Java / Spring Boot DB:Oracle OS:Windows Server / Linux 案件例② 案件概要: 物流業向け 配送最適化システム再構築プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-詳細設計レビュー-ベンダー調整-進捗/課題管理 言語:C# / .NET Core DB:SQL Server OS:Windows 案件例③ 案件概要:造業向け IoTデータ可視化システム開発 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-運用設計 言語:Python / FastAPI / JavaScript(Vue.js) DB:PostgreSQL OS:Linux 案件例④ 案件概要:医療系 SaaSプロダクトの新機能開発プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-リリース 言語:Java / Spring Boot / TypeScript(React) DB:MySQL OS:AWS(ECS / RDS)

エンジニアとしての経験を重ねたあなたへ。 こだわりが提供するのは、「技術だけでは終わらないキャリア」です。 中核層のあなたには、若手の育成・体制づくり・PM/PLとしてのリーダー経験など、 次のステージに挑戦できる場が広がっています。 現場では、OJT形式で若手を育てながら、マネジメントスキルを磨くことができます。 また、こだわりでは“案件ありき”ではなく、エンジニアのキャリア志向に合わせた案件提案を行います。 現場だけではなく、社内でもマネジメントや組織作りへの挑戦も可能。 社内独自の試験に合格すれば、年齢問わず、早期のキャリアアップを叶えられます。 株式会社こだわりは社内・営業・技術間のコミュニケーションと利害調整力が高いという組織風土のため、技術者が組織を動かしていくことが可能です。 自分が「どんな成長を望むか」を中心に据えた働き方ができる株式会社こだわり。 「成果にこだわる」文化の中で、自分の成長と仲間の成長、そして顧客の成功を同時に実現する。 成果の結果については、明確な評価制度の中で、きちんと頑張りを還元いたします。 当社の年間平均昇給率は“6%”です。 そんなやりがいを感じながら、“人を動かし、価値を創るエンジニア”として次の勝ちを掴みませんか。 担当業務 あなたのキャリア展望を教えてください。 今後は、人としての価値を磨いていきたい!マネジメントやPJ推進の力を伸ばしていきたい! 組織作りにも携わっていきたい!そんなあなたをサポートいたします。 客先常駐での開発案件を軸に、スキルとキャリア計画を踏まえて希望案件を担当いただきます。 詳細 当社では、業務系の開発が70%、B2BのWebサービスの開発が30%となっています。 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。 案件例 案件例① 業務概要:販売管理・店舗システム 工程:基本設計-詳細設計-製造-単体テスト-結合テスト-総合テスト 言語:C# DB:Oracle OS:Windows 案件例② 案件概要:配送システムの大規模改修 工程:基本設計-詳細設計-製造-単体テスト-結合テスト-総合テスト 言語:Java DB:PosgreSQL 案件例③ 案件概要:医療系 SaaSプロダクトの新機能開発プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-リリース 言語:Java / Spring Boot / TypeScript(React) DB:MySQL OS:AWS(ECS / RDS) 案件例④ 案件概要:造業向け IoTデータ可視化システム開発 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-運用設計 言語:Python / FastAPI / JavaScript(Vue.js) DB:PostgreSQL OS:Linux

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 ● 具体的な業務 ①クラウド採用計画の策定と最上流の提案(最上流) ・顧客の経営・ビジネス戦略を理解し、テクノロジー観点での課題ヒアリング、課題抽出、およびクラウド・アプリケーション刷新に向けたロードマップ策定 ・高度な専門技術をクライアント(経営層・IT部門)へ説明・提案(効果的なプレゼンテーションの実施) ②ハイトランザクション・ミッションクリティカルなシステム設計 ・大規模かつ大量のデータ処理が走る環境において、リアルタイム性、信頼性、拡張性(スケーラビリティ)、保守性に優れた最適なシステムアーキテクチャのデザイン ・AWS / Azure / Google Cloud などの特性を見極めたマルチクラウド/ハイブリッドクラウドのグランドデザイン ③クラウド運用の最適化・ガバナンス策定 ・クラウド移行後を見据えた、運用コスト(FinOps)の適正化、およびエンタープライズ環境における高度なセキュリティ・ガバナンス設計 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

●本ポジションについて D.Node内すべてのポジションにて幅広く検討させていただきます。 希望するポジションが明確に決まっていない方はちらにご応募ください。 ※フルリモートでの就業となりますので、全国の方からご応募を受け付けております。 ●募集ポジション (1)プロジェクトマネージャー/PM(エンタープライズ領域 )※フルリモート勤務※ プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 (2)クラウドマイグレーションエンジニア(テックリード) 大企業のレガシーなオンプレミスシステムをクラウド環境へ段階的に移行(マイグレーション)し、さらにクラウドネイティブなアーキテクチャへと刷新(モダナイズ)する業務をお任せします。 (3)システムアーキテクト(テックリード)※フルリモート勤務※ 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 (4)プロジェクトマネージャー/PM(AI、データ基盤領域)※フルリモート勤務※ AI/生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進する「プロジェクトマネージャー(PM)またはPM候補」としてご活躍いただきます。 技術的な前提や制約(API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など)をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。 (5)AI・データ基盤領域プロダクトエンジニア(テックリード)※フルリモート勤務※ AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 (6)プロダクトエンジニア(テックリード)※フルリモート勤務※ プロダクトの成長フェーズに応じ、技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセスを柔軟に変えながら、クイックに価値検証と改善を回す「テックリード候補」としてご活躍いただきます。 ●案件事例: ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け: 　複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け: 　車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け: 　車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け: 　デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け: 　生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1 ★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 2025年12月時点

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

サーバやクラウド、ネットワーク環境の設計・構築・運用保守などのプロジェクトを担当いただきます。 ※スキルとご希望に応じて構築～設計～要件定義のいずれかをお任せします。 成長に合わせて上流の業務をお任せしていく方針です。 具体的には ●サーバやクラウド、ネットワークの設計・構築・保守 ●顧客のシステム環境に応じたデータベースの構築 等 期待する役割 サーバ・クラウド・ネットワークといったIT基盤を支え、安定稼働と最適な環境構築に向けた判断・推進を担っていただきます。 DX推進やクラウド移行などの領域では、顧客の課題や業務環境を理解し、技術的な視点から最適な改善・提案を行っていただきます。 顧客やチームと協力しながら、安定と進化の両立を実現していくことを期待しています。 直近のプロジェクト例 ①国内有数の通信事業者様 〈概要〉マーケティング情報分析のためのデータ収集システム構築 〈規模〉120人月 〈参画工程〉要件定義、システム提案、製品PoC、基本設計、 開発、テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、Shell DB⇒Oracle OS⇒Linux その他⇒Talend ②大手飲料水サービス提供企業様 〈概要〉加盟店(FC店)向けの基幹システム(請求・販売・顧客・受発注管理)開発 〈規模〉800人月 〈参画工程〉見積/提案、要件定義、基本設計、詳細設計、 各種テスト、リリース、運用保守(予定) 〈使用技術〉 言語⇒Java DB⇒Oracle OS⇒Linux クラウド⇒AWS その他⇒Spring Boot ③大手通信業界 企業様 〈概要〉販売実績をもとに最適な発注数を算出するシステムの構築 〈規模〉150人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、 テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、PL/SQL、javascript DB⇒Oracle OS⇒Windows、Linux ④大手通信/ハードウェア販売企業様 〈概要〉ITハードウェア機器販売買取のお見積用webサイト開発及びエンハンス 〈規模〉70人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、リリース 〈使用技術〉 言語⇒Python DB⇒mySQL クラウド⇒AWS その他⇒react、FastAPI、API Gateway ⑤その他の例 ・メガバンク(日銀対応システムの変更) ・大手保険会社基幹業務の構築(ERPパッケージの導入・カスタマイズ) ・大手保険会社(社内システム更改) ・大手クレジットカード会社(発券システムの構築) ・大手広告会社データ基盤の構築/更改(AWS等、クラウド環境への移行) ・大手通信会社(ビックデータ収集システムの構築) ・大手通信会社5G認証/コアネットワークの構築 ・システム連携部の構築(SOA、API、JOB 構築) ・SalseForceの導入・カスタイマイズ(CRM系) ・ServiceNowの開発・カスタイマイズ(CRM)

アプリ開発エンジニアとして、Web・業務系システムなどの開発業務を担当いただきます。 ご経験・スキルに応じて、開発・詳細設計・基本設計・要件定義などの工程をお任せします。 経験を積みながら、将来的にはPM、ITコンサルタント、スペシャリストなど、 希望に沿ったキャリアステップを目指していただけます。 参画プロジェクトは、経験や得意分野、今後の志向を踏まえて相談のうえ決定します。 【キャリアイメージ】 SE → チームリーダー(TL) → PL・PM/ITコンサル/スペシャリスト/自社サービス企画・開発へ。 ※将来の方向性は、希望と適性をもとに会社と相談のうえ一緒に決定していきます。 期待する役割 技術力だけでなく、課題の整理や解決の考え方を身につけ、チームやお客様とコミュニケーションを重ねながら、プロジェクト全体の成功に関わっていくことを期待しています。 将来的には上流工程のリードやメンバー育成、顧客折衝など、プロジェクトを動かす立場へとステップアップしていくことを期待しています。 直近のプロジェクト例 ①国内有数の通信事業者様 〈概要〉マーケティング情報分析のためのデータ収集システム構築 〈規模〉120人月 〈参画工程〉要件定義、システム提案、製品PoC、基本設計、開発、テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、Shell DB⇒Oracle OS⇒Linux その他⇒Talend ②大手飲料水サービス提供企業様 〈概要〉加盟店(FC店)向けの基幹システム(請求・販売・顧客・受発注管理)開発 〈規模〉800人月 〈参画工程〉見積/提案、要件定義、基本設計、詳細設計、各種テスト、リリース、運用保守(予定) 〈使用技術〉 言語⇒Java DB⇒Oracle OS⇒Linux クラウド⇒AWS その他⇒Spring Boot ③大手通信業界 企業様 〈概要〉販売実績をもとに最適な発注数を算出するシステムの構築 〈規模〉150人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、PL/SQL、javascript DB⇒Oracle OS⇒Windows、Linux ④大手通信/ハードウェア販売企業様 〈概要〉ITハードウェア機器販売買取のお見積用webサイト開発及びエンハンス 〈規模〉70人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、リリース 〈使用技術〉 言語⇒Python DB⇒mySQL クラウド⇒AWS その他⇒react、FastAPI、API Gateway ⑤その他の例 ・メガバンク(日銀対応システムの変更) ・大手保険会社基幹業務の構築(ERPパッケージの導入・カスタマイズ) ・大手保険会社(社内システム更改) ・大手クレジットカード会社(発券システムの構築) ・大手広告会社データ基盤の構築/更改(AWS等、クラウド環境への移行) ・大手通信会社(ビックデータ収集システムの構築) ・大手通信会社5G認証/コアネットワークの構築　 ・システム連携部の構築(SOA、API、JOB 構築) ・SalseForceの導入・カスタイマイズ(CRM系) ・ServiceNowの開発・カスタイマイズ(CRM)

サーバ・クラウド・ネットワーク環境における設計・構築プロジェクトで、 PL/PM/PMO候補として、プロジェクト全体の推進を担っていただきます。 上流工程(要件定義・設計方針策定・ベンダー調整)を中心に、 ご志向に応じてプレイングマネージャーとして構築工程にも関わることが可能です。 具体的には ●プロジェクトマネジメント(進行・品質・課題・コスト管理) ●PMOとしてのプロジェクト改善・標準化推進 ●顧客課題の整理、クラウド導入・最適化に向けた提案支援 ●ネットワーク/サーバ/クラウド環境の設計・構築 ●チームマネジメント、メンバー育成、レビュー 等 期待する役割 顧客やチームと向き合いながら、インフラ基盤の安定と進化を両立するプロジェクト推進を担っていただくことを期待しています。 PM/PMOとしては、進行・品質・リソースを管理し、プロジェクト全体を円滑に動かす役割を担います。 DX推進の領域では、顧客課題を的確に捉え、クラウド導入や業務最適化など、技術を起点に変革を支援していただきます。 顧客をチームの一員として巻き込み、信頼関係を築きながら、プロジェクトの成功と新たな価値創出を実現することを期待しています。 直近のプロジェクト例 ①国内有数の通信事業者様 〈概要〉マーケティング情報分析のためのデータ収集システム構築 〈規模〉120人月 〈参画工程〉要件定義、システム提案、製品PoC、基本設計、 開発、テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、Shell DB⇒Oracle OS⇒Linux その他⇒Talend ②大手飲料水サービス提供企業様 〈概要〉加盟店(FC店)向けの基幹システム(請求・販売・顧客・受発注管理)開発 〈規模〉800人月 〈参画工程〉見積/提案、要件定義、基本設計、詳細設計、 各種テスト、リリース、運用保守(予定) 〈使用技術〉 言語⇒Java DB⇒Oracle OS⇒Linux クラウド⇒AWS その他⇒Spring Boot ③大手通信業界 企業様 〈概要〉販売実績をもとに最適な発注数を算出するシステムの構築 〈規模〉150人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、 テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、PL/SQL、javascript DB⇒Oracle OS⇒Windows、Linux ④大手通信/ハードウェア販売企業様 〈概要〉ITハードウェア機器販売買取のお見積用webサイト開発及びエンハンス 〈規模〉70人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、リリース 〈使用技術〉 言語⇒Python DB⇒mySQL クラウド⇒AWS その他⇒react、FastAPI、API Gateway ⑤その他の例 ・メガバンク(日銀対応システムの変更) ・大手保険会社基幹業務の構築(ERPパッケージの導入・カスタマイズ) ・大手保険会社(社内システム更改) ・大手クレジットカード会社(発券システムの構築) ・大手広告会社データ基盤の構築/更改(AWS等、クラウド環境への移行) ・大手通信会社(ビックデータ収集システムの構築) ・大手通信会社5G認証/コアネットワークの構築 ・システム連携部の構築(SOA、API、JOB 構築) ・SalseForceの導入・カスタイマイズ(CRM系) ・ServiceNowの開発・カスタマイズ(CRM)

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体の推進・管理 ・複数チームで構成される中〜大規模プロジェクト(30人月以上)における体制構築 ・不確実性の高い環境における、先回りしたタスク・リスク・スケジュール・品質管理の徹底 ②最上流のステークホルダーマネジメント・顧客折衝 ・クライアントやグループ内のコンサルタント等の多様な関係者との要件調整、期待値調整 ・グランドデザインを理解した上で、課題の抽出・整理および「そもそも何を作るか」の合意形成 ③現場のボトルネック打破・障壁の排除 ・開発チームが迷わずモノづくりに集中できるよう、推進の障壁(プロセスの不備や課題など)を能動的に見つけ出し、解決に向けて周囲へ働きかけ・排除を実施 ④モダンツールを用いたチームリード ・Jira / Confluenceなどをフル活用したプロジェクト管理 ・ハイクオリティなドキュメンテーションの作成、およびチームメンバーの円滑な牽引・サポート ⑤スコープやチーム体制の「大胆な意思決定」 ・状況の変化に応じてプロダクトオーナー(PO)と対等に議論・相談を実施 ・リリーススケジュールの見直し、開発範囲(スコープ)の変更、チーム体制の刷新などを臆せず柔軟に決断・実行 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点

IR×IT領域の中核プロダクトの"開発全体"を支える基盤設計を担うエンジニア [このポジションのインタビュー記事はこちらから!](https://www.wills-net.co.jp/recruit/interview/4) これまでのご経験に応じて業務をお任せします。 現在、IR-naviではJavaベースの旧システムから Python 3.13 / Django / PostgreSQL へのフルリニューアルを進行中です。 ●主な業務例 ・要件定義・基本設計・詳細設計など上流工程の主導 ・IR-navi Python 版(ir-navi-v2)の機能開発・機能拡張・バグ修正 ・旧システム(Java 版)から Python / Django への移行設計・実装 ・Django ORM を使ったデータモデル設計・クエリ最適化 ・Celery を活用した非同期タスク(レポート生成・メール配信等)の設計 ・コードレビュー・技術的意思決定・アーキテクチャ改善提案 ・5名程度のチームメンバーのタスク管理・育成・評価支援 ・Azure インフラと連携したデプロイパイプライン整備 ・非機能要件(パフォーマンス・セキュリティ・可用性)の担保 ※ご志向や適性に応じて、将来的にエンジニアリングマネージャーやプリンシパルエンジニアへステップアップしていただくことも可能です。 ●技術スタック例 ・言語(メイン):Python 3.13 ・フレームワーク:Django ・非同期処理:Celery / Redis ・DB(新):PostgreSQL(Azure Database for PostgreSQL) ・DB(旧):PostgreSQL(レガシー DB、踏み台サーバ経由) ・フロントエンド:Node.js v22 / pnpm / TypeScript ・インフラ:Azure ・コンテナ:Docker / Docker Compose ・ツール:uv(パッケージ管理)、just(タスクランナー)、Ruff(Lint/Format ・バージョン管理:GitHub(Wills-INC/ir-navi-v2) ●キャリアパス例 ・入社～1年:チーム・プロダクトへのオンボーディング、担当領域の設計リード ・1～3年:テックリード / アーキテクトとしてレガシー移行・Docker化を主導 ・3年目以降:エンジニアリングマネージャー(EM)またはプリンシパルエンジニアへ ●システム部の取り組み 当社の技術情報を外部へ発信するため、技術ブログの公開を準備中です。現在はその前段階として、社内の技術やノウハウを蓄積し、新入社員の入社時や他の人の業務を代理で行う際などに役立てています。 また、出社とリモートを組み合わせたハイブリットワークでメリハリをつけた働き方をしています。 ※他、入社前に開発マシンの希望スペックをお聞きして、ご希望をすり合わせたPCをご準備しています。

〇 このポジションの役割 フロントエンドエンジニアとして、電力取引プラットフォームのUI/UX設計から実装・運用まで一貫して担っていただきます。 ユーザーが直接触れるインターフェースを開発し、プロダクトの価値を最大化していただくポジションです。 〇 具体的な業務内容 ・電力取引プラットフォームのフロントエンド開発 電力取引(約定):需要家と発電家をマッチングさせる市場のUI開発 需要・発電予測:予測精度を表示するダッシュボードやデータ入出力機能の開発 顧客管理:契約管理や電力量・請求画面等の開発 ・要件定義・モデリング・設計 ・実装・コードレビュー ・障害対応 ・必要に応じてスクラッチでの新規システム開発 〇 使用技術(2026年2月時点) ・JavaScript(TypeScript, ReactJS) ・Python(FastAPI) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion

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

デジタルグリッドでは電力取引プラットフォームのバックエンド開発をお願いできるソフトウェアエンジニアを募集しています。 例として以下のようなサービス機能の企画・開発・運用に携わっていただきます。 ■役割 ・電力の需要家と発電家をマッチングさせ、需要家が必要な電力量を売買する市場の取引ロジックを開発します。 ・機械学習エンジニアと連携しながら需要量・発電量を予測するサービスを提供します。MLOps 環境の整備や運用を行います。 ・顧客の各種契約を管理や、顧客が調達した電力量・使用した電力量等に基づいた請求を行います。社内メンバーの運用を効率化し、少ないメンバーでスケールする運用を支える社内ツールの開発も行います。 ■具体的な業務内容 基本的には以下の業務をお願いします。 ・要件定義 ・モデリング ・設計 ・実装 ・コードレビュー ・障害対応 ・ドキュメントの記載と更新 また必要に応じてスクラッチでの新規システム開発が発生します。 2025年7月時点での主要技術スタックと使用しているツールは以下の通りです。 ・Python(FastAPI) ・JavaScript(TypeScript, React) ・PostgreSQL ・AWS ・GitHub ・Slack ・Notion スタートアップやメガベンチャーでウェブアプリケーションの開発を行っていた方はフィットすると思います。 ドメイン知識が固有で広く深く、既存の他社のシステムとの連携もあるため、設計自体も非常にチャレンジングで面白いです。 ぜひ一緒にあーでもないこーでもないと悩みながらスケーラブルなシステムを作っていきましょう! どの職種に応募してよいか不明な場合、事業やポジションについてより詳細に知りたい場合はカジュアル面談を実施しております。 お気軽にご連絡ください。 -2025年4月東証グロース市場へ新規上場いたしました!- 「電力を生む発電家」と「電力を買う需要家」が直接売買できるシステムを備えたプラットフォームを提供しています。 未来の子どもたちがエネルギーの制約にとらわれずに過ごせるように。 電力取引に参入しやすいプラットフォーム=市場を整えることで、人と地球に優しい「再エネ」をスタンダードにすることを目指します。 *ーデジタルグリッドはこんな会社ですー* ●経済情報番組「PIVOT」に出演しました https://www.youtube.com/watch?v=y1z0B97e1j4 ●デジタルグリッド社長の一日に密着～セミナーの裏側を大公開～ https://youtu.be/Ix4fZF_lSHs?si=MlSz4deEvLE2SCgX ●【蓄電所を初公開】いま注目の系統用蓄電池ーデジタルグリッドが蓄電所をつくる理由とはー https://youtu.be/zRDlmHxB0XQ?si=jiu2E7GEtvfYyiYE ●"売るだけじゃない” 営業の仕事と成長の裏側 https://youtu.be/M0NM3kp0Ec0?si=iH-8PSof4TuBJpZV

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。 特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。 ①音声解析:音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析(例:AWS Transcribe、Whisper など) ②OCR(光学文字認識):紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化(例:AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など) 生成AI:業務支援のための大規模言語モデル(LLM)の活用、プロンプト設計やファインチューニング(例:Amazon Bedrock、OpenAI API など) データパイプライン構築:AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化(例:AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など) AI推論APIの開発:各種AIモデルのAPI化・運用(FastAPI、Flask などを活用) パフォーマンス改善・精度向上:AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定 AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。

【 担当案件 】 ・新規案件におけるインフラ環境の非機能要件定義、設計、構築 ・既存案件のインフラ環境の運用保守 【 具体的な仕事内容 】 ・Terraformを中心としたInfrastructure as Codeでインフラ構築を自動化し、DevOps環境を整えていきます。 ・AWSを中心的なパブリッククラウドとして利用しつつ、AzureやGCPなど、必要に応じてマルチクラウドを活用し、AWSにロックインされない状況にしていきます。 ・AWS Lambdaを代表とするサーバレスアーキテクチャを用いて、エラスティックでコスト効率の高いインフラ構築をしていきます。 【 既存メンバーの雰囲気 】 ・個性豊かで自己成長への強い想いを持った社員が在籍 ・平均年齢が30代で意欲のある若手社員が多い ・営業人員がおらず、体育会系のノリが全くないカルチャー ●過去の開発案件事例 ・オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ・介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ・学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ・オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ・マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ・店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ・教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております!

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

●概要 コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトにおいて、開発とマネジメントの両面からプロジェクトを牽引していただきます。 ●具体的な業務 要件定義/アーキテクチャ設計/実装/テスト/導入までの一貫リード 物体検出・セグメンテーション・姿勢推定などのディープラーニングモデル開発 データ収集・前処理・アノテーションフローの設計運用 精度評価・推論速度最適化・ハイパーパラメータ/後処理チューニング REST API設計、簡易Web UIを含むバックエンド実装 スケジュール・タスク管理、コードレビュー、技術支援 顧客との技術折衝・仕様調整・成果報告・技術提案 【プロジェクト事例】 大手製造業向けの外観検査システム 医療機関向けの画像診断支援ツール 小売業向けの店舗内行動解析システム 通信業界向けの設備点検自動化ソリューション ※AI活用に特化したアライアンスパートナーとの協業も多数 ※変更の範囲:会社の定める業務

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン・戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・ QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 【開発環境】 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure 【プロジェクトマネジメントツール】 Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります ． RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear