業界未経験歓迎 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

●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

【お任せする業務】 OSSを用いたビッグデータ活用システムの開発の下記のうちいずれかをご担当いただきます。 ●ビッグデータ×内製AIシステムのプラットフォーム&アプリのアジャイル開発リーダー ●装置センサーデータの収集・可視化を行う内製システムのITアーキテクト兼アジャイル開発リーダー 【具体的な仕事内容】 ●ビッグデータ×内製AIシステムのプラットフォーム&アプリのアジャイル開発リーダー [役割] ユーザ部門・アナリティクスチームと連携し、アジャイル開発を推進。価値が出るまで伴走します。 [業務内容] ・バックログ作成、スプリント運営、設計～開発～テスト～リリース～運用改善を一気通貫でリード ・プラットフォーム戦略(共通機能の整備、CI/CD、監視・可観測性の仕組み化)を検討・実行 ・リリース後の運用管理(SLO設計、障害対応、改善提案)も担当 ●装置センサーデータの収集・可視化を行う内製システムのITアーキテクト兼アジャイル開発リーダー [役割] ユーザ部門と調整し、システム要件や設計を決定。現場と同じ目線で最適解を導きます。 [業務内容] ・データパイプライン(収集→ストリーム処理→蓄積→可視化)の設計・開発・運用 ・リリース後のダッシュボード改善、アラート設計、性能チューニング ・チームを率いて短サイクルで価値リリース→効果測定→改善を回す [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【言語】 Python、SQL、Java、JavaScript、VBA 【環境】 Linux 【技術】 Web:React、FastAPI ビッグデータ: Hadoop、HBase、Hive、Spark 時系列データ処理: Flink、Kafka、時系列データベース(DB) 生成AI:生成AI/RAG活用技術