英語活用 AWSのITエンジニア求人・転職情報

【職種概要】 Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。 単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。 【期待する役割】 このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。 単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション(API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む)を設計・実装します。 プリセールス段階の技術検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。 また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。 【想定される業務例】 (以下に限定されるものではありません) ●営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC(概念実証)の設計・実行 ●顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計 ●導入プロジェクトの実行リード(例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など) ●導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング ●顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案 ●顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言 開発環境 ●バックエンド: Java, Python ●インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ●Event Bus: Cloud Pub/Sub ●DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ●Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ●開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ●コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証(PoC)から本番環境への実装、そして定着支援(イネーブルメント)までを一貫して担っていただきます。 <具体的な業務> ●顧客課題のヒアリングと要件定義:ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。 ●プロトタイピングとアジャイル開発:生成AI(ChatGPT、Microsoft Copilot等)やLLMを活用したRAG(検索拡張生成)環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。 ●システム実装とインテグレーション:既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件(特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境)を考慮したシステム構築のリード。 ●技術的なフィージビリティ(実現可能性)検証とリスク管理。 ●プロダクト開発部門へのフィードバック:現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元(ワンプール制の強みを活かした連携)。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

当社は、日本を代表するシステムインテグレーターとして、これまで金融、公共、その他産業分野など多岐にわたってお客様や社会の変革を支援してまいりました。 クラウドやデータ・インテリジェンス領域を重点取組分野と位置づけ、”データ利活用”領域のSaaSビジネスを立ち上げてまいりましたが、新たなサービス分野として、セキュリティ分野もラインナップに加えてサービス拡大を目指しています。 今回さらなる事業拡大に向け、セキュリティ&データマネジメント分野(特に、セキュリティ分野に重点)を主導いただける将来のセールス・コンサルタントリーダー候補層をお迎え(採用)することになりました。 ●パブリッククラウドを安全・安心に利用することためのセキュリティソリューションであるA-gateをサービス提供しています。 ●このベースプラットフォームを利用したソリューションの企画・セールスをリードしていただきます。 3rd party製品とコラボし、NTTデータならではの価値を付加したPaaS、SaaSビジネスを担っていただきます。 ●サービスラインナップの一例として、当社とQlik社とのグローバル包括契約によりスタートしたQlik Managed Service on A-gate(SaaS)が国内唯一のセキュアデータ分析基盤として提供しています。第二弾としてサイバーセキュリティ分野でのマネージドサービス(新サービス)の提供を進めております。 ※ソリューション企画、ビジネスプランの策定(営業戦略・営業活動、デリバリー・サポート体制、収益モデル等の策定)等幅広い業務に関わっていただく予定です。 所属は金融分野になりますが、金融・法人・公共分野のお客様を問わず対応することが可能です。 幅広い業種のお客様を担当することができ、当社の中でも異色なチームになります。

●仕事概要 キャリアのSNSをゼロから創り、技術で事業を牽引する。 Lagomlivの本丸となる「キャリアテック(ビジネスSNS/マッチングプラットフォーム)」のリードエンジニアとして、0→1の開発を統括していただきます。 個人のパーソナルデータをどう取得し、どうマッチングさせるかの設計を一気通貫で担当。 代表(PMM側)の構想をエンジニアリング(PDM側)に変換し、自ら手を動かしながらチームを指揮する、技術部門のトップ候補です。 ●具体的な業務内容 01.コアプロダクトの開発・アーキテクチャ設計 ・ビジネスSNS・マッチングプラットフォームのゼロからの設計、開発 ・マッチングアルゴリズムの構築とデータ信憑性の担保 02.開発チームのマネジメント ・業務委託エンジニアへの指示出し、コードレビュー、進捗管理 ・技術選定および、将来的な正社員エンジニア採用の技術評価 03.仮説検証のサイクル回し ・プロトタイプを爆速で作り、ユーザーフィードバックを受けて作り直す、シード期特有の開発推進

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【業務内容】 「Adobe Experience Cloud」製品を活用したエンタープライズ企業向けシステム開発において以下の内、いずれかをお任せいたします。 Adobe製品に関する技術習得は、Adobe公式の講習や社内ノウハウを基にしたレクチャにより習得を進めることができます。 ・Adobe Experience Manager(AEM)またはAdobe Commerceを活用したWebサイト/EC基盤の設計・構築 ・クライアントとの仕様・スケジュール調整、課題管理、進捗管理などのプロジェクト推進 ・上流工程(要件定義・基本設計・顧客折衝など)のリード ・開発チームとの連携による技術的リード・コードレビュー 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

地図DBの開発分野において、単純なプログラマーではなく、上流工程の設計、顧客調整、要件定義においても、即戦力として担当していただくことを考えております。 ●具体的な業務内容 次世代SD地図、自動運転地図、MaaS向け地図、ISA向け地図の企画、要件定義、設計、開発 使用言語:C+、Python、SQL 開発環境:windows、Linux、AWS、M365Copilot、Github Copilot、Claude code 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。 図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

アイシングループ国内外の工場を舞台に、スマートファクトリーを具現化するAI応用技術開発を担当。 ニーズ・課題抽出から技術開発、現場導入、成果創出まで一貫して対応。 ●具体的な業務内容 ・画像・作動音による製品検査技術の開発と現場適用 ・生成AIなど最新技術を活用した新たなソリューション開発 使用技術・環境 ・使用言語:Python ・環境:Windows, Ubuntu ・ツール:TensorFlow, Keras, PyTorch, 生成AI, AWS, Microsoft Azure 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

中央省庁/地方自治体における入札案件のプロジェクトマネージャー業務 入札から関与し、PMとして全工程を担当 プロジェクトに対するリソースの管理や調整をし、要件定義およびシステムの基本設計もマネジメント Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、を中心とした幅広いクラウドサービスを利用したアプリケーション開発 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

・Salesforce、Amazon Web Service、Mulesoft、Oktaを中心とした幅広いクラウドサービスを利用したアプリケーション開発 ・大規模コンシューマ向けWeb/スマホサービスの開発、業務システムからIoT、AI、EC、アイデンティティ管理の開発など、クライアントと直接折衝をしながらプロジェクトをマネジメント。お客様はエンタープライズが中心 ・プロジェクトは概ねプライム案件であり、プロジェクトによってはサービスの企画やデザインからPMとして全工程を担当 ●使用技術 ・クラウドサービス:Salesforce/heroku/AWS/MuleSoft/Okta/Databricks/tableau ・言語:Java/TypeScript/Apex/Python ・フレームワーク:Spring Boot/Vue.js/React ・ソースコード管理:GitHub ・DB:PostgreSQL/MySQL/DynamoDB/ ・チケット管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack、Teams、Zoom

具体的な職務内容 ●ERPシステム全体のアーキテクチャ設計および技術選定 ●システムのスケーラビリティ・パフォーマンス最適化 ●基本設計および実装、コードレビューの実施 ●開発プロセスの最適化および技術負債の解消 ●要件定義のサポートおよび技術的視点からのフィードバック ●ERP関連技術の調査・導入・評価 ●Tailor Platformの機能改善・最適化の提案と実施 ●セキュリティやデータ管理に関するベストプラクティスの導入

部署・チーム名 Technology Solutions – Customer Engagement IQVIAのTechnology Solutions部門では、ヘルスケア業界向けに最先端技術とパートナーシップを活用し、DXを戦略的に推進するパートナーです。 Customer Engagement部署では、企業の成長を支援するコマーシャル領域のソリューションを提供しています。Customer Engagementチームは以下の領域を中心に活動しています ●事業成長に直結するソリューション設計 日本独自開発のCRMソリューションを核とした統合型ソリューション(BI、AI、データ)の設計・開発・導入 クライアントの営業・マーケティング戦略を変革 ●最先端技術 x ビジネス戦略 AI/生成AIなどの最新技術を活用したソリューションの導入 AI/生成AI、データアナリティクスを活用し、顧客課題を解決する新しい価値創出 ●グローバル連携と日本市場特化の両立 グローバルのベストプラクティスを取り込みつつ、日本独自のニーズに応えるソリューションを開発 ●多様な専門家との協働 コンサルタント、エンジニア、データサイエンティストなどと連携し、戦略から実装まで一気通貫して支援 ヘルスケア業界のDXを率引する当社のCRM AI・BI・Dataを統合した次世代ソリューションの製品戦略をリードいただきます。単なる製品管理ではなく、市場分析から戦略策定、事業成長に直結する意思決定まで担うポジションです。 ●製品戦略 市場調査・顧客ヒアリングを通じた業務課題の収集 データ分析と市場動向を踏まえたCRM製品の競争力強化と新機能検討 ●製品ライフサイクル管理 製品企画から開発、導入、運用までの全プロセスの管理 開発チームとの連携による設計・開発推進 スケジュール管理と品質保証 ●提案・デリバリー支援 セールス/マーケティングチームとの協働による提案活動支援 製品機能・開発ロードマップの説明 導入後のサポート体制構築と運用状況の把握 ●テクノロジーとイノベーション AI、BIツール、データアナリティクスを活用した新CRMソリューションの構想策定 役割への期待 1か月目～3か月目:IQVIA各種製品、Tech製品の機能、Tech製品の開発ライフサイクル等のキャッチアップと提案支援 3か月目～6か月目:製品戦略、製品ロードマップの検討および製品ライフサイクルの管理 6ヶ月～1年目:チーム内、チーム外、社外とのコラボレーション強化 過去のプロジェクト事例 グローバル/ローカルCRM製品の導入事例多数 AI/生成AI製品の導入事例多数

・AWS利用顧客への技術営業(Solution Architect) ・AWSソリューションに関する情報収集、社内への共有・教育 ・AWS認定資格取得の推進、社内トレーニングの調整 ・AWSとの定期的なミーティングやレポート作成、関係強化 ●期待すること ・AWSに関わる最新技術やFPT社内の関連事例を積極的にキャッチアップし顧客提案を行えること ・受注を最大化するための提案力・実行力 ・社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取り顧客提案を推進できること ・自ら課題を発見し、改善策を提案・実行する主体性

【ポジション概要】 MUFGは国内外の膨大な顧客基盤に対し様々な金融商品・サービスを提供しており、そうしたサービスを支えるITは人々の暮らしの中で社会インフラとして根付き、常に安心・安全・安定の確保が求められています。 分散系オンプレミスの統合基盤上で稼働する多くの重要な銀行業務システムの安定稼働を支える業務となるため、社会に大きく貢献できるポジションです。 【業務内容】 (雇入れ直後) MUFGグループ各社から受託した基盤システムに関わる以下の業務を担当頂きます。 ・分散系統合システム(サーバー、ストレージ)の企画・開発・保守・管理 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 MUFGの金融システムを支える分散系オンプレミス基盤の企画・設計・構築・保守を担って頂きます。 ** MUIT関連部署や銀行システム企画部門、MUFGシステム関係者と協働しながらプロジェクトを推進頂きますが、経験・スキルに応じて適切な役割を任命します。 【配属想定部署】 グループ共通基盤本部　インフラサービス部 【配属想定部署概要】 MUFGグループ各社から受託したシステム開発のうち分散系統合システム基盤(サーバー、ストレージ、仮想基盤等)の企画・開発・保守・管理を行う部署です。 【配属想定部署の人員構成】 全体で約80名(社員:約30名、常駐ビジネスパートナー:約50名)の組織です。 中野、関西BCの2拠点に在籍しており、それぞれ以下の通りです。 ・中野　　　・・・　約60名(社員:約20名、常駐ビジネスパートナー:約40名) ・関西BC　・・・　約20名(社員:約10名、常駐ビジネスパートナー:約10名) 【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会社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)】 ・IA(Intel Architecture)サーバ、ストレージ、仮想基盤(Vmware)で構成される分散系統合サーバ(IA統合基盤)の設計、構築、保守 ・AIXサーバ、ストレージで構成される分散系統合サーバ(AIX統合基盤)の設計、構築、保守 等々