従業員数1000名以上 GitLabのITエンジニア求人・転職情報

株式会社本田技術研究所

【期待役割】 ・自動運転/先進安全システム開発におけるCI/CDパイプラインの設計・構築・運用リード ・クラウド技術やコンテナ技術を活用した、スケーラブルなビルド・テスト環境の実現 ・開発チーム(数100名規模)のDevOps文化醸成と開発プロセス効率化の推進 【具体的には】 CI/CDパイプラインのアーキテクチャ設計・構築 ソースコード管理からビルド、テスト(単体・結合・シミュレーション)、デプロイまでの自動化フローの構築 Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等を用いたパイプラインの実装 シミュレーション環境のパイプライン統合 MILS/SILS等の仮想シミュレーションツールをCIパイプラインに組み込み、夜間ビルドやPRごとの自動検証を実現する仕組みづくり 開発インフラのクラウド化・IaC化 AWS/Azure等のパブリッククラウド上での計算リソース管理 Docker/Kubernetesを用いた実行環境のコンテナ化 Terraform/Ansible等によるインフラのコード化 ※自動車業界の経験は不問です。 「Webサービスのバックエンド開発でCI/CDを回していた」「大規模なクラウドインフラを構築していた」といった経験が、そのまま自動運転開発のスピードアップに直結します。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール・環境】 ●CI/CD・構成管理:Jenkins, GitLab, GitHub, Ansible, Terraform ●コンテナ・仮想化:Docker, Kubernetes ●クラウド:AWS, Azure, GCP ●OS:Linux (Ubuntu, CentOS等), Windows ●使用言語:Python, Groovy, Bash, Go, C++ 等 ●シミュレーション(入社後習得可):CarMaker, MATLAB/Simulink 等

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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 C/C++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

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つながるクルマで、さらなる安心・快適をお届けするため、コネクテッドカー・サービスのソフトウェアエンジニア をお任せします。 大規模ソフトウェア開発(IVI(車載情報)システム)における開発効率向上を実現するために、以下のような業務を担っていただきます。 ●ソフトウェアの開発プロセスの構築・改善 ●ソフトウェア開発のプロジェクト運用支援(進捗管理・プロセスの見える化、不具合管理) ●プロセス改善に必要なツール開発 ・各開発上の課題を積極的に吸い上げて改善活動を行っていただくため、課題の具体化・抽象化が得意な方にマッチしているポジションだと考えております。 ※既存/一般的な考えに囚われずに積極的かつ柔軟な発想での改善を推進できる人を期待します 【担当業務例】 SEPG,SQA,PMO(進捗管理、成果物管理、不具合管理),各種ツール開発 【開発ツール】 ・開発ツールGit、GitLab、Gerrit、CI/CD、Jenkins、CTS, AWS,Jira, Confluence, SVN ・OS:Linux android

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【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるOS・ミドルウェア・BSP領域の開発リードを担当いただきます。単に動くものを作るだけでなく、製品としての「応答速度」「安定性」「拡張性」に責任を持ち、最高のユーザー体験(UX)を支える基盤を構築していただきます。 ●Android/Linuxプラットフォームの設計・実装(Kernel/Driver/HAL) ●SoCベンダー(Qualcomm等)提供のBSP適合およびカスタマイズ ●システムパフォーマンスの最適化(起動時間短縮、メモリ管理、省電力制御) ●AWS等を活用したCI/CD環境構築、自動テストパイプラインの運用・改善 ●新技術調査、アーキテクチャ刷新の提案、リファクタリング検討 ※担当領域に閉じこもらず、アプリ開発チームやハードウェア担当とも連携し、「どんなクルマを作りたいか」という視点を持って自律的に開発を推進していただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【担当システム例】 Android Automotive OS基盤、Linux Kernel、Hypervisor、OTA(Over The Air)基盤、セキュリティモジュール、車載通信制御(CAN/Ethernetゲートウェイ) 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab), SVN ●開発言語: C, C++, Python, Shell Script, (一部Java) ●インフラ: Amazon Web Service, Docker, Kubernetes ●開発手法: Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●その他: Jenkins, LAVA, Yocto Project

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【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 運転支援・自動運転システムの次世代開発に向けた ・車外通信システムの開発 ・ローカルダイナミックマップ活用した自車位置推定技術の開発　 ・車両プローブ情報を活用した大量データ解析と運転支援活用 ・ADAS map/HD mapを活用した運転支援・自動運転用 車載地図情報ユニットの機能設計 ・車両コントロールユニットへの各種情報提供機能開発 ・車載センサーシステムを活用した自動地図生成の研究・開発 ・高精度測位システム、ロケータ開発 ・地図更新等のバックエンドシステム(クラウドサーバ)の開発(アーキテクチャ設計・要件定義) ・運用及びバックエンドシステムとの通信機能の開発 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】　 ●言語:R, Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch) ●AWS: Amazon SageMaker, Amazon Athena, Amazon Redshift ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等

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【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるアプリケーション層およびHMI(Human Machine Interface)の設計・実装を担当いただきます。仕様通りに作るだけでなく、デザイナーや企画担当と共に「どのような体験がユーザーにとってベストか」を考え、形にしていただきます。 ●Androidネイティブアプリ(ホーム画面、設定、メディア等)の設計・実装 ●音声認識(Google Assistant等)やスマホ連携(CarPlay/Android Auto)を活用した機能開発 ●デザイン部門(和光研究所)と連携した、グラフィカルで直感的なUIの実装 ●ユーザーフィードバックやデータに基づいたUI/UXの継続的な改善(アジャイル開発) ●クラウド連携サービスのプロトタイピングおよび製品化 ※「アプリだけ作ればいい」という姿勢ではなく、車載特有の制約(安全性等)を理解し、ハードウェアやソフトウェアプラットフォーム担当とも連携して最適解を導き出す自律性が求められます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【担当システム例】 ホーム画面アプリ、車両設定アプリ、オーディオ/ビデオプレイヤー、ナビゲーション連携、音声アシスタント機能、スマートフォン連携機能、インキャビンカメラ応用アプリ 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab) ●開発言語: Java, Kotlin, Python, (一部C++) ●フレームワーク: Android Framework, Jetpack Compose, Flutter等 ●インフラ: Amazon Web Service (開発環境・データ連携) ●開発手法: Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●デザイン連携: Figma等

大規模リアルタイム意思決定システムのソフトウェア開発業務のプロジェクトマネジメント 【具体的には】 1.システム設計支援、ソフトウェア要求分析、設計、製作、艦上での実用試験までの一連の開発 2.次世代システム向け開発及び既存システムの能力向上のための最新技術の調査・適用検討 3.上記ソフトウェア開発業務の取りまとめ業務、チームマネジメント 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 【OS】Linux、Windows 【言語】C/C++、C#、VBA 【開発ツール】 GitLab、Jenkins、Docker/Podman/Kubernetesなど各種OSSツール

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジジョン概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応/コスト削減/安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 従来、オンプレミスで手作業が中心であったシステム環境の構築業務においてもCI/CDパイプラインを用意、クラウド(AWS等)を標準としたIaCベースの開発が中心になりつつあり、適用領域は社内システム(SoR)、情報系(SoI)、ミッションクリティカルな対顧客チャネル(SoE)の全てに及んでいます。 また、システム基盤のアーキテクチャも仮想マシン(VM)を中心としたものからクラウドかつコンテナをベースにしたものへと移りつつあります。 このような状況下、MUITの各システム基盤開発チームは従来の役割分担や責任境界を超えてアプリケーション開発側に入り込み、コンテナやCI/CDツール等を導入、自動化の推進やオブザーバビリティ強化といった役割を担うことで、モダンなアプリケーション開発を支援する専門技術チームに生まれ変わろうとしています。 このチームは、コンテナやCI/CD等の技術製品の有識者が基盤領域に閉じずにシステム全体を見渡す広い視点を持ち、また既成概念にとらわれる事無く、あるべきシステムアーキテクチャ像を描いてシステム開発と組織の変革をリードしていきます。 今回募集するポジションは、このような役割を担うITスペシャリスト/システムアーキテクトになります。 【業務内容】 (雇入れ直後) コンテナアーキテクチャを活用した国内エリアにおけるシステム基盤の開発業務をご担当頂きます。 ・システム基盤担当として主にコンテナを用いた開発案件に入り、アーキテクチャのみならず開発プロセスや役割分担の見直しといった変革を主導します ・開発案件においてIaaS/PaaS(クラウド、オンプレ)および個別DBやAP、メッセージング、運用管理など各種MWを組み合わせ、システム基盤の設計開発を主導します ・自身の持つスキルを周囲に伝播させ、後進の育成およびチームのレベルアップを図ります ・コンテナイメージのビルドやデプロイ、サービスメッシュ、その他Pod操作等、アプリケーション開発者の支援を行いつつ、組織全体のレベルアップを行います ・上記コンテナ開発を高速化するためのツール整備や開発プロセスの見直しを行います (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 ※"業務アプリ"や"インフラ"の境界線を意識しない組織形態に変化させようとしている段階にあり、配属部署が変更になる可能性があります。 【配属想定部署】 コンテナアーキテクチャを活用した開発部署 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行のシステム基盤のうち業務基盤層(OS・ミドルウェア層)を主管する部署として、システム開発の中核を担っています。 数百あるシステムが統合的に利用できるコンテナ基盤を銀行内で初めて構築した実績の他にも、AWSを活用したシステム構築、外部企業とのAPI連携にて今までに無い金融サービスを提供する等、当社において非常に先進性の高い部署です。 そのため、常に変化するビジネスニーズに機動的に対応すべく、ITトレンドに対しては高いアンテナと強いモチベーションを維持する必要があります。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約40人～90人　※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定のプロジェクトのみを担当するのではなく、様々なコンテナ等先進技術活用プロジェクトにおいて以下の役割をご担当頂きます。 ・コンテナアプリケーション稼動環境の要件整理・設定 共通的に用意されるコンテナプラットフォームを活用したアプリケーション運用機能の整備 ・サーバやDBMS環境の構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトそれぞれに用意されるAWSアカウント上のOS/DBMS環境構築(OSやミドルウェア中心のPaaS層構築) ・AWSやKubernetes関連の新サービス活用検討 常にアップデートされる新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・コスト・セキュリティ等の観点で評価し、当社システムへの適用メリットを検討

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

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【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

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【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

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【こんな方におすすめ】 ●インフラ構築・運用にとどまらず、開発プロセスを根本から変革する仕組みづくりに関わりたい方 ●大規模なユーザー(数千人規模のエンジニア)に利用される環境を設計し、スケールの大きな影響力ある仕事に挑戦したい方 ●新たなモビリティ開発の基盤を創りたい方 ●技術選定やプロセス刷新など、上流から関わり主体的に環境を進化させたい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ● プロセス革新の仕組みづくり クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ● クラウドと車載開発の橋渡し 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ● 最新技術の導入・実装 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

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【こんな方におすすめ】 ●インフラ構築・運用にとどまらず、開発プロセスを根本から変革する仕組みづくりに関わりたい方 ●大規模なユーザー(数千人規模のエンジニア)に利用される環境を設計し、スケールの大きな影響力ある仕事に挑戦したい方 ●新たなモビリティ開発の基盤を創りたい方 ●技術選定やプロセス刷新など、上流から関わり主体的に環境を進化させたい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

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1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

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【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●製品開発の現場で、クラウドを使って開発効率化や新しい仕組みづくりをしてきた方 ●「クラウドで作ったものが、そのまま製品や車両機能の価値に直結する」環境に挑戦したい方 ●自動車開発という巨大なスケールで、クラウド技術の応用に挑みたい方 ●クラウド×車載という新しい開発領域で、自動車業界の常識を変える開発基盤づくりに携わりたい方 ●単なるインフラ整備ではなく、開発者体験(Developer Experience)を向上させる仕組み設計に興味のある方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 └ CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ●プロセス革新の仕組みづくり └ クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ●クラウドと車載開発の橋渡し └ 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ●最新技術の導入・実装 └ 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

【具体的には】　 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方 【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 MUFGでは2017年頃から「クラウドファースト」の指針に則り、Amazon Web Service(AWS)を始めとするパブリッククラウドの積極活用に取り組んでいます。 パブリッククラウドの利点を最大限享受する為には、単にベンダー提供のベストプラクティスを適用するのではなく、日々更新される最新情報を主体的に収集し、高度な知識と金融機関のセキュリティ基準を踏まえた最適な設計を行えることが重要であると考えています。 MUFG内でのクラウド利用に関する需要は増す一方で、社内の人材育成スピードが追いつかなくなってきております。 そのような背景を踏まえ、MUFGのクラウド活用をさらに加速する為、社内の中核メンバーとしてクラウド活用推進をわれわれとともにリードして頂ける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) 当グループの銀行及び当グループ向けのクラウド活用推進における以下の業務をご担当頂きます。 ●当グループのビジネス戦略に基づく、AWS活用推進及びアーキテクチャ検討。 ●当グループにおけるクラウド利用ポリシーを踏まえた、各種AWSサービスのセキュリティ設計・機能開発の検討及び実装。 ●当グループF向けAWS環境の構築・運用(アジャイル開発中心)並びに、CI/CDツールを用いた自動化対応及び継続的改善活動の推進。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載した当グループ向けAWS環境の設計・開発・構築・運用を、ご経験・適性に応じてアジャイル開発によるScrumマスターもしくはメンバーとしてご担当頂きます。 【配属想定部署】 ネットワーク・クラウドサービス部(グループ事業部門・グループ共通基盤本部　配下) 【配属想定部署概要】 当グループ・銀行内共通のITインフラストラクチャを主管する部署として以下のような幅広い範囲のサービスの導入・運用を手掛けています。 ●ネットワーク・アーキテクチャー設計・管理(基幹通信網、LAN/WAN)、内外通信網の設計・管理、ネットワーク構成管理(機器、アドレスなど)、関連案件の企画総括、新技術等の各種調査 ●統合(ブレード)サーバー基盤、外部クラウド共通基盤(AWS)の企画・開発・保守・管理 ●NAS等、各種統合ストレージに関する企画・開発・保守・管理 ●PaaSに関する企画・開発・保守・管理 ●当グループ・銀行全体のITスタンダード(Webアプリケーションフレームワーク、DBMS等)の企画・開発・保守・管理 ●その他各種基盤関連新技術の調査 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約65名、べンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると百名以上の大規模組織です。 前述の通り各種のインフラストラクチャを取り扱っていますので、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、当グループの銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定の案件のみを担当するのではなく、様々なAWS関連案件の以下の役割をご担当頂きます。 ●AWSコンシェルジュ業務 社内でAWS利用を検討しているチームのメンバーに対し、AWS利用に向けたオンプレからの移行・システム構成検討をサポート。 ●AWS環境構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトのAWSレイヤーの環境構築(アカウント発行～IaaS層構築)。 ●AWS新サービス検討 AWSにてリリースされた新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・特徴・セキュリティ等の観点で評価し当社システムへの適用可能性を検討。 ●その他 当社でのAWS標準設計における改善対応、自動化レベルアップ対応、可用性高度化施策の検討等。

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 MUFGでは2022年頃からコンテナプラットフォームの構築と「コンテナシフト」の指針に則り、Redhat OpenShiftを中心としたコンテナプラットフォームの展開に積極的に取り組んでいます。コンテナ利用システムの増加と採用技術の拡大に伴い、社内の人材育成スピードが追い付かない背景があり人員増強が必要となっています。MUFGのコンテナ開発のニーズに対応する為、中核メンバーとしてコンテナ推進をリードしていただける方を募集しております。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFG向けのコンテナプラットフォーム(オンプレミス環境/AWS ROSA)活用推進における以下の業務をご担当いただきます。 ・MUFGのビジネス戦略・IT戦略に基づく、コンテナプラットフォームの推進及びアーキテクチャー検討。 ・MUFGのビジネスに貢献することを目的とした、コンテナプラットフォームのサービス設計、設計、実装。 ・MUFG向けのRedhat OpenShiftを中心としたコンテナプラットフォームの構築・運用。CI/CDツール等を用いた自動化の推進。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したMUFG向けコンテナプラットフォームの設計・開発・構築・運用を、ご経験・適性に応じてチームリーダーもしくはメンバーとしてご担当いただきます。 【配属想定部署】 ネットワーク・クラウドサービス部(グループ事業部門・グループ共通基盤本部　配下) 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャを主管する部署として以下のような幅広い範囲のサービスの導入・運用を手がけています。 ・ネットワーク・アーキテクチャー設計・管理(基幹通信網、LAN/WAN)、内外通信網の設計・管理、ネットワーク構成管理(機器、アドレスなど)、関連案件の企画総括、新技術等の各種調査 ・Amazon Web Service(AWS)を始めとするパブリッククラウドの企画・開発・保守・管理 ・PaaSに関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG・三菱UFJ銀行全体のITスタンダード(Webアプリケーションフレームワーク、DBMS等)の企画・開発・保守・管理 ・その他各種基盤関連新技術の調査 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約50名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると百名以上の大規模組織です。前述の通り各種のインフラストラクチャを取り扱っていますので、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定の案件のみを担当するのではなく、様々なコンテナ関連案件の以下の役割をご担当いただきます。 ・コンシェルジュ業務:社内でコンテナ利用を検討しているチームのメンバーに対し、コンテナ利用に向けた非コンテナ環境からの移行・システム構成検討をサポート。 ・環境構築:MUFG向けシステム開発プロジェクト向けのコンテナプラットフォーム環境構築(OpenShiftクラスタ構築、Namespace構築)。 ・新サービス検討:OpenShift及び、Istio等のコンテナ関連エコシステムについて、新機能や新技術の調査を行い、仕様・特徴・セキュリティ等の観点で評価し当社システムへの適用可能性を検討。 ・その他:コンテナプラットフォームにおける改善対応、自動化レベルアップ対応、可用性高度化施策の検討等。

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応、コスト削減、安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 その中で従来オンプレミスで手作業が中心であったシステム環境の構築業務は、「クラウドファースト」の方針のもとでクラウド(AWS、Azure等)を標準としたIaC(Infrastracture as Code)ベースの開発が主流になっています。 また、適用領域は社内システム(SoR)、情報系(SoI)、ミッションクリティカルな対顧客チャネル(SoE)の全てにおよんでおり、システム基盤のアーキテクチャも仮想マシン(VM)をベースにしたものからコンテナやマネージドサービスを中心にクラウドネイティブなものへと置き換わりつつあります。 クラウドネイティブなアーキテクチャを真に活用するためには、システム基盤チームは従来の役割分担や責任境界を超えてアプリケーション開発に入り込み、コンテナやCI/CDツール等の導入を支援、自動化の推進やオブザーバビリティ強化といった役割を担う(イネーブリングする)アプリケーション開発支援の技術専門チームとしての役割が期待されています。 MUITのシステム基盤チームは、コンテナやCI/CD等の技術製品の有識者が基盤領域に閉じずにシステム全体を見渡す広い視点を持ち、既成概念に捕らわれることなく、あるべきシステムアーキテクチャ像を描いてシステム開発と組織の変革をリードしていきます。 今回募集するポジションは、このような役割を我々と一緒に担って頂くITスペシャリスト、システムエンジニア、システムアーキテクトになります。 (雇入れ直後) 【システム毎の基盤設計・構築(AWS/Azure)】 国内エリアにおけるクラウド(AWS/Azure等)を活用したシステム基盤の開発業務をご担当頂きます。 ・システム基盤担当としてクラウドを用いた開発案件に入り、要件定義～リリースまでを担当します ・開発案件においては各種クラウドサービスおよび個別に導入するDBやAP、メッセージング、運用管理など各種MWを組み合わせ、システム基盤の設計開発を行います ・アプリケーション開発チームに不足しているクラウドやコンテナ、CI/CDツール、各種マネージドサービス等にかかる知識と運用ノウハウをスキルトランスファーします(イネーブリング) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 【配属想定部署】 市場基盤部、情報基盤部、リスク・共同基盤部または預為フロント基盤　等(業務基盤本部においてクラウドを用いたシステム開発を主として行っている部署) 【配属想定部署概要】 システム基盤のなかでも業務基盤層(OS・ミドルウェア等)を所管する部署であり、システム開発の中核を担っています。 業界に先駆けてAWSを活用したシステム構築を大規模に展開、数百あるシステムが統合的に利用できるコンテナ基盤を銀行内で初めて構築、外部企業とのAPI連携により今までに無い金融サービスを提供、超大規模なデータレイクを構築(いずれも事例化して外部公開している案件ですが、未公開の案件も多数あり)等、当社において技術力・先進性の高い部署です。 SIerや他業界出身者など中途入社のメンバーも多く、各人が得意なスキルを発揮して活躍中です。 組織として社内勉強会や社外発表などスキル向上に力を入れており、ITトレンドに対する高いアンテナとAI等の新技術の活用に強いモチベーションを持ったメンバーが多く在籍しています。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約20人～50人　※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わる機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署における仕事の特性上、特定のシステムのみを担当するのではなく、様々なプロジェクトにおいて以下の役割をご担当頂きます。 ・新規システム構築ないしはシステム基盤更改プロジェクト等におけるアーキテクチャの検討およびシステム基盤の構築　⇒システムごとに用意されるAWSアカウント/AzureサブスクリプションにおいてOSやDBMSといったアプリケーション稼働環境(システム基盤)を構築 ・AWS/AzureやKubernetes、CI/CD関連の新サービス・ツールの活用検討　⇒銀行で利用していないサービスやツールにつき技術仕様・コスト・セキュリティ等の観点で評価し、銀行システムへの適用を検討、アプリケーション開発チームにイネーブリングを実施

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応/コスト削減/安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 中でも銀行業務のコアビジネスである預金為替エリアにおいては、長年メインフレーム中心で世の中に金融サービスを提供してきましたが、経年利用に伴う複雑性の進行や柔軟性の劣化、技術のレガシー等の要因で、様々な課題が懸念されつつあります。 今般、アジリティの求められる領域については、社内クラウド環境でコンテナ技術やCI/CD環境を整えた開発生産性のメリットを受けられるようにメインフレームからオープン系へ一部機能を切出し、安心安全を守る領域はスリム化・シンプル化した上でSoRに特化した機能をメインフレームで稼働させるという、ハイブリットアーキテクチャーへの移行に取り組んでおります。 今後のバックエンドエンジニアとしても、従来のメインフレームのアプリケーション開発スキル、PMスキルに加え、コンテナアプリケーション等などのオープン系のスキルも持った人材が重要であり、その中でも今回募集するのは、コンテナ上で稼働する新たな預金為替アプリケーションのミドル・基盤領域を中心としたアプリケーションエンジニア・インフラエンジニアとして活躍するITスペシャリスト/システムアーキテクトになります。 【業務内容】 (雇入れ直後) コンテナ上での各種インフラサービス設計・実装・保守(アーキテクト/ITスペシャリスト) ・預金為替アプリケーション構築担当として主にコンテナを用いたAPI開発案件に入り、設計・開発、アーキテクチャやCI/CD等、モダン開発導入への取り組みを担います。 ・コンテナイメージのビルドやデプロイ、サービスメッシュ、その他Pod操作等、アプリケーションも含めたシステム運用設計・保守を担当頂きます。 ・新たなプラットフォームを活用した各種ビジネス要件の検討に上流から検討に参画頂きます。 ※ご経験や適正に応じ、各種ユーザー要件に基づく預金為替アプリケーション(API構築、メインフレーム等)の設計・実装・保守や各種プロジェクトリーダーもご担当頂く予定です。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 また、ご自身の持つスキルを周囲に伝播させ、後進の育成およびチームのレベルアップを担って頂きます。 ※大規模かつミッションクリティカルな業務エリアであり、求められる責任も強い一方で、非常にやりがいのある仕事です。 【配属想定部署】 コンテナアーキテクチャを活用した開発部署 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行の金融業務のうち預金為替のサービス・各種プロダクトを主管する部署です。 社会インフラを支えている金融業務の根幹を担う部署であり、MUFGや三菱UFJ銀行の各種戦略施策(新たな金融商品や各種サービス)において、よりスピーディに安心安全に提供続けられるシステムを維持・構築していくことが使命付けられています。 また、預金為替のみならず、インターネットバンキングや店頭端末等のフロントチャネル、対外系システム等、関連システムも理解し、全体を俯瞰した適切なソリューション提案活動も求められております。 よって様々なビジネス要件・外部環境変化に柔軟に対応すべく、業界トレンドに対しては高いアンテナと強いモチベーションを維持する必要があります。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約40人～90人　※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・社内各部署、三菱UFJ銀行と広く関わります。 またトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 上述の預金為替モダナイゼーション施策及び、新たな預金為替プラットフォームを活用した各種金融系新商品・サービス構築(リテール・法人エリアの戦略施策)のプロジェクトに携わって頂く予定です。

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進