関東 AWSのITエンジニア求人・転職情報

株式会社分析屋

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

株式会社分析屋

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

株式会社分析屋

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

株式会社ルーツ・テクノロジーズ

これまでの経験とスキルを活かしながら、 大手企業を中心としたクライアントプロジェクトでシステム開発業務に携わっていただきます。 開発フェーズだけでなく、要件定義や設計など上流工程にも積極的に関われる環境です。 将来的にはPL・PMなどへのキャリアアップも見据え、経験や志向に合わせてお任せする領域を決定します。 【主な業務内容】 ・要件定義、基本設計、詳細設計、実装 ・テスト(単体/結合/総合/受入)、導入、カスタマイズ、保守運用 ※経験・スキル・今後のキャリア志向を考慮して担当フェーズを決定します。 【プロジェクト例】 ・大手物流会社向け:倉庫管理システム開発(VB.NET/Java/Oracle など) ・教育機関向け:学校業務パッケージシステム開発(PHP/Python) ・位置情報データ基盤システム開発 ・損保業界向け:基幹システム改修プロジェクト 多様な業界・技術領域の案件があるため、 「得意分野をさらに伸ばしたい」「新しい技術領域に挑戦したい」どちらの想いにも応えられる環境です。 【開発環境・技術スタック】 ・開発OS:Windows/Linux/iOS/Android ・開発言語:Java/PHP/Python/JavaScript/TypeScript/Kotlin/Go/object-c/Ruby/.NET ほか ・使用パッケージ:Salesforce/SAP R3, S4 HANA/Mcframe ほか ・フレームワーク:Spring Boot/Laravel/CakePHP/Vue.js/Angular/Bootstrap/Djang/.Net ほか ・データベース:MySQL/Oracle/PostgreSQL/SQL Server/Hadoop ・コード管理:Github (一部 Bitbucket/Subversion) /SVN ・プロジェクト管理:Jira/redmine/Backlog/MS Project ・社内ツール:GoogleApps/Slack/Chatwork/Zoom/Meet/Teams/Google Chat ・クラウド　:GCP/AWS/Azure

株式会社ラクス

10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。 当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。 単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。 開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。 <具体的には・・・> ●自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進 Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進 TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code(IaC)の実践と自動化の徹底 オンプレミスとクラウド(AWS)を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装 ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証 ※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。 ●AI駆動による運用高度化 AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化 生成AI(Devin/GitHub Copilot等)を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践 ▼AI活用例 ●IaCコードレビュー・コーディングの自動化 TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。 Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。 また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。 ●インフラ変更作業の事前レビュー 本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。 設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。 ●障害調査・ログ分析の支援 ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。 過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部(全体約50名) ー東京インフラ開発1〜4課★今回は1課もしくは4課での配属となります。 ※各課、メンバー5〜10名程 ー大阪インフラ開発課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社ラクス

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社ラクス

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスにおいて、インフラ組織のマネジメントを行っていただきます。 ●仕事内容(詳細) 自社で開発しているクラウドサービスのシステム管理・運用/保守を行うインフラチームのマネージャー(課長)としてご活躍頂くことを期待しています。 (自社内で運用体制、環境構築、保守･運用を全て行っています。) ・チーム管理:チームの方針決定、プロジェクトマネジメント、リソースマネジメント (技術的戦略にのっとり、部下への戦術の落とし込み、達成支援による人材育成をしていただきます。) ・メンバー管理:人事考課、リーダー/メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成 ・自社で採用する技術の検討　(IT業界で勝ち残るための新技術の調査、戦術の実行をしていただきます。) ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部 インフラ開発部には東西合わせて以下4つの課があります。 各課、メンバー5～10名程が在籍しており、今回は東京インフラ開発1～3課いずれかの配属を予定しています。 ※また別の部ではありますが、SRE課もありますのでKubernetesの構築のフォローや、全課横ぐしでの共通施策PJの推進(Grafanaの導入運用、バックエンド基盤の構築など)も協力しながら進めていくことができます。 東京インフラ開発1課 東京インフラ開発2課 東京インフラ開発3課 大阪インフラ開発課 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社ラクス

社内情報システム部門にて、サーバー・ネットワーク分野を中心としたインフラ構築・運用の担当を行うIT基盤課のマネージャーとして社内システムに広く携わって頂きます。 子会社含めたグループ全体の社内ITインフラの構築・設計・運用を行うメンバーのプロジェクトフォローをはじめ、組織MVVと紐づけたプロジェクトの推進、メンバーの育成など広く取り組んでいただきます。 当社は事業拡大に向けて積極的に増員採用をしており、オフィスの増床・移転が比較的多く、新規の機器選定など0→1で環境構築する場面もあるため非常に裁量が大きい状況です。 マネージャーとして、既存運用だけでなく新たな施策の提案や全体戦略を主体的に考えていただけるポジションです。 【担当業務】 新プロジェクトや既存システム改善プロジェクトのPM業務 例えば… ・レガシーな機器のリプレイスやサーバーのリプレイス ・セキュアノートPCの新組織への展開PJT(ソフトウェアのインストールや管理運用) ・3000人規模のITインフラ環境の設計・構築・運用(サーバー/ネットワーク) ・オフィス新規開設・移転時におけるITインフラ環境対応 ・社内外全般のLAN/WAN、VPN等の設計・構築・運用 ・ユーザーサポート、トラブルシューティング対応(一部の業務となります) ●組織運営 ・チームメンバー(4名)のプロジェクト進行支援 ・メンバーマネジメント(目標管理、評価、メンバー育成、採用等) ・組織運営(予算管理、購買申請他) 【利用機器・システム環境】 サーバーOS:Windows、Linux　※サーバーはWindowsがメインです サービス:AD、DNS、DHCP、Syslog、Azure ADなど クラウドサービス:AWS、Azure ネットワーク機器:Cisco、Meraki、FortiGate、YAMAHA、DELL、APRESIA セキュリティ:Netskope 監視:Zabbix ●配属組織 コーポレートIT統括部 情報セキュリティ部 ―セキュリティシステム課 ―セキュリティマネジメント課 情報システム部 ―クラウドサービス課 ―IT基盤課　★こちらでの配属予定です ―ITデバイス管理課 業務システム部 ―業務システム推進課1課 ―業務システム推進課2課 ―AX推進課 ―データ活用推進課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社ラクス

・クラウド/オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築/設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●ご経験値やご興味に合わせ、小規模チームのマネジメントをお任せいたします。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部 インフラ開発部 ー東京インフラ開発1～3課 ※各課、メンバー5～10名程(3課への配属を予定しています。) ー大阪インフラ開発課 ーSRE課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社マネーフォワード

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

株式会社パートナー

豊富なプロジェクトの中から、経験、希望、キャリアを確認しマッチするプロジェクトに参加して頂きます。 これまでのご経験、スキル、通勤時間、希望を考慮して配属先を決定いたします。 スキルアップやスキルチェンジ、リーダーやマネジメントへの挑戦、スペシャリストとしてのキャリアアップなど、ご希望をお聞かせください! プロジェクト例 ●金融システム開発、保守 ●公共サービス開発、保守 ●ビル管理システム開発、保守 ●携帯料金請求システム ●LinuxServer構築業務 ●社内ネットワークインフラの運用、管理 ●大手飲食チェーン会計システム(SAP) など、様々なプロジェクトが稼働しています。

株式会社パートナー

将来はSAPコンサルタントへ進むことも可能です! 可能な限り、ご本人の希望に応じたプロジェクトへの配属を行っています。 これまでのご経験、スキル、通勤時間、希望を考慮して配属先を決定いたします。 20代 ~60代まで幅広い年齢層の方が活躍しています。 「販売」「生産」「在庫」「会計」全ての業務領域をカバーしとおり、業界もメーカー、サービス、等の様々な取引先がございます。 S4/HANAの切り替えの案件も出てきております。 業務コンサルタント、PMなど幅広くステップアップしていくことが可能です。 ●SAP導入に関する開発フェーズ ●要件分析や要件定義 ●設計・機能実装、SAPに塔載された標準機能のカスタマイズ ●ABAP言語によるプログラム開発、テスト、保守運用をお任せいたします(モジュールFI、MM、SD 等) ●S/4HANA ABAP でのプログラム開発、テスト、保守運用をお任せいたします。 ●仕様書やマニュアル等のドキュメント作成 【開発環境(例)】 言語:ABAP DB:HANA、Oracle OS:Linux、Unix、Windows ### 業務内容の変更範囲 ￭雇い入れ時 システムエンジニア ￭変更の範囲 当社のすべての業務

株式会社パートナー

可能な限り、ご本人の希望(スキル、キャリア、通勤距離)に応じたプロジェクトへの配属を行っています。 担当業務としては、インフラ設計・構築・運用管理・障害対応・サポートを担当していただきます。 また、設計・構築未経験の方は、設計・構築へのスキルアップも図れるように致します。 20代 ~60代まで幅広い年齢層の方が活躍しています。 ●設計構築業務 └ネットワークやサーバーの設計・構築・設定等を実施します。 ●ネットワーク/サーバの監視業務 └ネットワークやサーバに不具合、異常が発生していないかを確認します。 ●ヘルプデスク/PCサポート業務 └PC操作の問合せ対応や、新品のPCをセットアップして使える状態にします。 【環境例】 ・ネットワーク/LAN・WAN構築 ・セキュリティ/設計・構築 Cisco:ルータ、スイッチ、ファイヤウォール、ロードバランサー、無線機器 Juniper:ルータ、スイッチ、ファイアウォール F5:ロードバランサー、VPN終端装置 Aruba:無線機器 ・Windows、UNIX、Linuxサーバ設計、構築 ・VMware、Hyper-V ・Zabbix ・Site24x7 ・Nagios ・JP1 ・Tivoli ・千手 など、様々なプロジェクトが稼働しています。 スキルアップやスキルチェンジ、リーダーやマネジメントへの挑戦、スペシャリストとしてのキャリアアップなど、ご希望をお聞かせください!

株式会社パートナー

豊富なプロジェクトの中から、経験、希望、キャリアを確認しマッチするプロジェクトに参加して頂きます。 これまでのご経験、スキル、通勤時間、希望を考慮して配属先を決定いたします。 スキルアップやスキルチェンジ、リーダーやマネジメントへの挑戦、スペシャリストとしてのキャリアアップなど、ご希望をお聞かせください! ＜プロジェクト例＞ ●ECUマイコンソフト開発/C言語 ●生産管理システムの開発/Java ●アプリストア(マーケットプレイス)の商用サービス開発/Java、Python、TypeScript ●旅行会社システム/VB,net、SQL ●製造業生産管理システム開発/Java、PostgreSQL

株式会社ナウキャスト

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

株式会社ナウキャスト

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

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】 ●メガバンクにおいて、グローバル規制対応とリスク管理システム構築で、市場ビジネスを守る 世界各国にグローバル展開しているMUFGでは、各種市場商品の金融サービス(為替/資金/金利デリバティブ等)もまたグローバルに活用されています。 MUFGのお客さま向けの市場金融サービス、ポジション・収益管理、商品横断のリスク管理、各国の規制・報告やコンプライアンス順守等、MUFGの市場業務もまた多岐にわたり、その広範な業務を支えるシステムソリューションへのニーズは年々増加傾向にあります。 そんな背景の中、激動の金融市場を勝ち抜いていくためのシステム創りで、MUFGの市場業務を共に支えていく仲間を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループの市場リスク管理業務を支える以下システムのプロジェクトマネジメント、AI活用、企画、設計、開発やをご担当頂きます。 ・市場リスク管理システム(市場リスク、市場性信用リスク、CVA、与信管理 等) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 経験・適性に応じた役割をアサインし、プロジェクトマネジメント、AI活用、システム化の企画検討や、要件定義からシステムリリースまで一貫したシステム開発によるソリューション実現、大小並行するグローバルに推進するプロジェクトの牽引・コントロールなどを行っていただきます。 ユーザーと近い距離で、その期待に応えていく為、得られる達成感、やりがいも大きな仕事です。 【想定担当案件(例)】 <市場リスク管理システム(市場リスク、市場性信用リスク、CVA、与信管理 等)> ・クラウドを活用した大規模分散リスク計算機構の構築 ・海外拠点展開 ・新商品対応(全世界グローバル) ・与信管理高度化 ・各国規制対応 ・AI活用、アジャイル開発推進

合同会社デロイト トーマツ(旧DTC)

量子コンピューティング、量子アニーリング、量子インスパイアード技術を中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、クライアントのビジネス変革を支援します。 クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、課題の抽出から解決策の提案、実証実験(PoC)、社会実装まで一貫して推進する業務です。 主な業務内容は以下の通りです。 ①クライアントのビジネスや業務課題をヒアリング・分析し、量子・数理技術の適用可能性を検討 ②実証実験のスコープ設定、検証内容の詳細設計、検証環境の選定、プロトタイプ実装、検証実施と評価・考察 ③社会実装、既存業務フローやシステムとのインテグレーションの戦略策定および実行支援 ④実証実験の環境構築支援、ハンズオン等の人材育成支援

株式会社システムアイ

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

株式会社サイバーエージェント

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

株式会社サイバーエージェント

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AIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、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、 ●広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発 ●既存機能・内部ロジックの改善 ●AIエージェントと社内基盤の接続 ●AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築 ●AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築 といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。 <開発環境> ●言語:Python, TypeScript ●FW : React, dbt ●データ基盤:Snowflake ●インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ●その他 : Claude Code

株式会社サイバーエージェント

●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

株式会社サイバーエージェント

●プロダクト概要 「極予測やりとりAI」は、AIを活用したクリエイティブ確認サポートシステムです。広告クリエイティブの制作・入稿・配信における社内および広告主との確認作業を効率化し、承認後最短5分での入稿・配信を実現しています。 従来、Google検索広告における制作から配信までのプロセスには平均14日を要していましたが、計測パラメータの自動生成・付与や媒体APIを経由した自動入稿などの機能実装により、このリードタイムを劇的に短縮しました。 現在はMicrosoft広告・TikTok広告への対応拡大を進めており、今後もYahoo!・Google・LINE・X など主要媒体への実装完了を目指しています。 ●業務内容 新機能追加開発(広告媒体ごとの自動入稿機能)に必要な以下業務を担当いただきます。 ・ビジネスとの要件定義と意思決定 ・広告媒体の仕様と、媒体が提供しているAPIの仕様の調査・把握 ・連携している他プロダクトチームとのインターフェース協議 ・テーブル設計・アーキテクチャ設計・バッチフロー設計・API設計 ・プロジェクトマネジメント ・コードレビューリリース後の保守運用 ・AIを活用した開発フロー全体のプロセス改善 ●開発環境 言語:Golang FW : Echo インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog その他 : Claude Code ●参考URL [AIによるクリエイティブ確認サポートシステム「極予測やりとりAI」に、Google検索広告向けの自動入稿・配信機能を実装](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32287)

株式会社ギブリー

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

株式会社ギブリー

当社のエンジニアリングマネージャーは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 キャリアパス エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます 入社から半年で役員登用になった方もいます! 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 備考 支給PCはWindows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ●技術顧問・アドバイザー 東京大学名誉教授 竹内 郁雄(技術顧問) 東京大学大学院教授 江崎 浩(技術アドバイザー) 東京工業大学大学院教授 岡崎 直観(技術顧問)

株式会社カカクコム

ソフトウェアを稼働させるためにはサーバの準備が必要ですし、ネットワークの設定・構築も必要です。 ユーザーに価値を届けるシステムを構築運用するための作業は、開発以外にもインフラ管理、システム基盤の改善、ミドルウェアの導入管理、監視、トラブルシューティング、自動化と多岐にわたります。 求人ボックスSREチームでは開発チームやシステムプラットフォーム部と協力し、システム基盤の設計から構築、運用までシステムの安定稼働を支える業務を担っていきます。 求人ボックスは成長に伴いトラフィックやデータが右肩上がりで増えています。 既存のシステム基盤では対応しきれない部分も出てきてますので、新しいシステムアーキテクチャの提案を行います。 また当社ではセキュリティ対策を重要視してますので、それを加味したシステム構成を検討するなどのミッションもあります。 マネージャー候補として、チームのマネジメントや、プロジェクトの推進、ステークホルダーとの調整も担当します。 チームのメンバーと協力して、システムの品質や効率を向上させるための施策を提案し、実行していきます。 【具体的な業務内容】 ・プロジェクトマネジメントやチームビルディングなどのマネジメント ・高可用性、高信頼性、高パフォーマンスを担保するためのシステム提案 ・開発側と連携が必要なプロジェクトの推進 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。様々な施策を通して求人ボックスのシステムを理解していただきます。 立上り後は、サービスやシステムの課題を認識していただき、SREのベストプラクティスを検討し実行していただきます。 想定キャリアパス キャリアパスとしては、テックリードやプロジェクトマネージャーの役割が視野にあります。 ・将来的には、SREエンジニアとしての専門性を深めつつ、求人ボックスのシステムに対する責任と権限を持つことができます。 ・リーダーシップやプロジェクトマネジメントのスキルを向上させ、チームのビジョンや戦略を立案し、チームの成果や成長を促進することができます。 ・サービス全体の品質やパフォーマンスを向上させるために、他のチームや部門と連携し、イノベーションや改善を推進することができます。 ・SREの文化や価値を組織内外に広めるために、メンターやエバンジェリストとして活躍することも可能です。 開発環境 ソフトウェアはLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

株式会社カカクコム

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』：2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円（前年比+43%）を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

株式会社カカクコム

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

株式会社カカクコム

システムの変更容易性・変更安全性を高めるための、モダンなシステム基盤を開発・導入することがミッションになります。 ・新たに必要になるシステム基盤開発の検証・導入・運用 ・既存のシステム基盤の導入拡大 これまで導入してきた基盤には以下のようなものがあります。 ・メッセージング基盤 + 非同期処理基盤 (Kafka) ・分散トレーシング (OpenTelemetry) ・Change Data Capture (Debezium) ・GraphQL (Apollo) 【ミッションへの道のり】 食べログは2007年に Ruby on Rails でリプレイスして以来、約15年の長期に渡り抜本的なアーキテクチャ刷新なしに開発と運用を継続しており、モノリシックで巨大なコード、かつ巨大なデータを持つ状態になっています。 この巨大なシステムを以下のステップで改善しています。 1.システムをKubernetesなどモダンなインフラ基盤に刷新して変更安全性と変更容易性を高める 2.設計変更や不要なコード削除などの大胆な改修を小さく速く繰り返し、疎結合・高凝集なモノリスに作り変える 3.組織構造やビジネスファンクション・ドメインモデル・ユースケース等より、マイクロサービスの境界を考察し、定義し、分割する (詳細は「食べログの大規模なレガシーシステムを段階的に改善していく取り組み - https://qiita.com/tkyowa/items/6417b0a7895399f8f9be 」で公開されています。) 【食べログ開発本部技術部マイクロサービス化チーム】 ＜食べログの事業・食べログシステム本部のミッション＞ 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人 (※1)を超えるユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ※1 2023年3月現在。 PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウント 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。 システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。 サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にしに日々の業務にあたっています。 ＜マイクロサービス化チームのミッション＞ 技術部マイクロサービス化チームは巨大なモノリシックサービスにおける開発の辛さを解消し、少人数のチームが自律的に意思決定しながら開発するためのシステム基盤を作る事をミッションとしています。 【開発環境】 ・プラットフォーム: オンプレ DC / GCP / AWS ・AIエージェント: Claude Code / Devin / Gemini ・仮想化基盤: VMWare / Proxmox / Kubernetes ・OS・ミドルウェア: Linux / Ruby on Rails / MySQL / Nginx / Apache Kafka ・コード管理・CI: GitHub / CircleCI ・監視: NewRelic / Prometheus / Sentry ・コミュニケーション・プロジェクト管理: Slack / Google Workspace / Miro / Asana ・データ基盤: BigQuery / Tableau 【入社後のイメージ】 <オンボーディング> 食べログのRailsアプリケーション設計、基本的なシステム基盤(例えばサーバミドルウェア)、業務の概要をドキュメントと先輩社員のレクチャーを併用して学習していただきます。 並行して開発・リリースワークフローを理解していただきます。 <最初の業務> メッセージング基盤や非同期処理基盤など既存のシステム基盤の導入拡大と、開発エンジニアに対する導入支援を担当していただくことになると思います。 <近い将来> 既存のシステム基盤の主担当、新規のシステム基盤のPoCと技術選定を担当していただきます。

株式会社カカクコム

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。