年収800万円以上 AWSのITエンジニア求人・転職情報

ミッション 国内最大規模の会員数を誇るITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォーム「paiza」において、VPoE、テックリード、エンジニアメンバーと協力し、ご担当いただくプロダクト/ビジネスにおける開発マネジメントを担っていただきます。 2013年のサービスローンチ以降、ユーザー・企業双方のフィードバックを細かく反映し、スクラム方式での開発を行ってきた結果、様々なサービス・機能が実装され、またローンチ当初からは考えられないほど多くのユーザー様にpaizaを活用いただいております。 ミッション・ビジョンの実現、ユーザー・企業双方のニーズを満たすサービス・UIの追求に向けて、今後さらなるプロダクト開発を進めていく予定です。 急成長フェーズの事業におけるプロダクト開発を高いパフォーマンスで実現すべく、担当チームをまとめ、メンバーの成長と事業の成長を実現させるポジションとなっています。 業務内容 ●システム開発体制の構築 ●担当チームメンバーのマネジメント(1on1、評価、チームビルディング) ●要件の取りまとめから開発、リリースまでの業務 ※業務の変更範囲:会社の定める業務 技術環境 言語・フレームワーク: Ruby on Rails(Ruby), jQuery(JavaScript), React(TypeScript) 環境: Linux, nginx, Unicorn, AWS, Docker, CircleCI データベース: MySQL プロジェクト管理: GitHub, Jira 支給マシン: MacBook Pro (サイズ選択可。USキーボードに変更可) 開発手法: アジャイル、スクラム

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

当社のVPoE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 ●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! ●使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP ・ツール:Terradate ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

システムPMとして、以下を一気通貫でリードいただきます。グリッドでは、AIを使ったシステムを作って終わりにせず、業務に組み込んで本番運用までつなげることを重視しています。 ●クライアントコミュニケーション:顧客の課題発掘・把握、解決策の提案 ●要件定義・設計の統括:業務フロー・ユースケース・非機能要件・外部IF・データ設計まで踏み込んだ要件定義のリード ●プロジェクト推進:AIエンジニア/アプリケーション開発チームとの橋渡し、プロジェクト全体の進行管理 ●品質・リスク管理:レビュー・テスト方針の策定、品質・リスク管理の主体的な推進 ●マネジメント:見積り、スケジュール、コスト、チームリソースのマネジメント 【主なクライアント】 大手企業を中心に、エネルギーインフラ、製造、建設、サプライチェーン業界など(電力会社の発電計画、物流会社の配船計画、運送会社の陸上輸送計画など) 【開発環境】 ・言語:Typescript(FWはReact)、Python、SQL ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・インフラ:AWS(主にECS/ECR、EC2、RDS(MySQLまたはPostgress)) 【開発チーム】 ・システム開発において、経験豊富なメンバーが在籍しています。 ・スタートアップならではの特徴を活かし、カルチャーやルールを共に作り上げていく環境です。仲間とともに汗を流し、一体感のある現場が広がっています。 ・開発メンバーの出身業界は、ゲーム会社、SIer、通信業界からミュージシャンまで多岐にわたります。入社時にAIプロジェクトの経験があったメンバーはほとんどおらず、入社後に必要なスキルや知識を身につけています。

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor　※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・MCP ツール ・AWS / GCP

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

【ミッション】 -事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提にした開発生産性・品質の最大化 -ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立 -プロダクト組織(PdM/Eng/Design)の体制構築・採用・育成 【概要】 プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。 【業務範囲】 -中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成 -開発組織の採用・評価と組織マネジメント -技術選定・アーキテクチャ設計(将来を見据えたスケーラブルな設計) -プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計 -AI ファーストな開発標準(テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化)の設計・運用 -資源配分(人材/予算/時間)の最適化と投資判断 -組織デザイン(採用・育成・評価)とカルチャー醸成 -ステークホルダーコミュニケーション(経営/事業/コーポレート) 【利用するツール】 -GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール(Figma など) -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -GCP / AWS / Vercel など

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

●ミッションと向き合う課題 将来的なユーザーの増加を見据え、オンプレミス環境で稼働している「MEDIXS」のAWS移行をはじめとした複数のプロジェクトの推進や安定した基盤の構築を進めています。 【AWS移行プロジェクトの推進】 従来、「MEDIXS」はオンプレミス環境で動作していましたが、「MEDIXS」をご利用いただく顧客が急速に増加しており、そのスピードにあわせたスケールアウトやスケールアップが追いついていない状態です。今後多くの薬局に「MEDIXS」の導入を進めていく上で、この状況がボトルネックとなり、受注はできるものの導入できないという課題が浮かび上がっています。 【SREとしての取り組み】 私たちのチームのミッションは、効率化や改善活動を通じて、開発チームがより創造的な新機能開発に集中できる「環境整備」を行うことです。この間接的なアプローチで「ユーザー満足」を実現するため、日々の定型作業の自動化・効率化(例:リリース作業の自動化)、本質を見失った機能(例:過剰なエラー通知)の抜本的な改善、収集データの分析効率化と次のアクションへの活用、ワークロードの特定とインフラを含めたパフォーマンス改善、そして各開発チームへのSLI/SLO策定サポートといった活動を推進しています。 AWS移行プロジェクトをはじめ、インフラ構成全般の抜本的な見直しを推進するなど、日々の改善では収まらない規模のプロジェクトをリードし、「MEDIXS」の進化に力を貸していただけるSRE/インフラエンジニアを募集しています。 ●職務内容 MEDIXSプロダクト(レセコン・電子薬歴・在庫システム)のSRE/インフラエンジニアとして、AWS移行後の運用基盤の安定化と継続的な改善をリードしていただきます。 現在私たちのチームは東京と福岡に拠点があります。 今回の募集ポジションでは、東京拠点のエンジニアとして、同じく東京拠点のアプリチームと日常的に連携し、課題の把握とSRE/インフラ視点での改善を進めていただきます。 あわせて、その状況や知見を福岡拠点のメンバーと共有し、東京拠点でのチームをリードする役割を期待しています。 具体的にお任せしたい業務は下記になります。 ・Terraformを用いたAWS環境の構築・運用 ・メトリクス・SLOを用いた監視・改善サイクルの構築 ・AWSのクラウド最適化計画・基本設計の作成 ・負荷試験の計画・実行およびチューニング対応 ・コスト最適化(信頼性・性能・コストを踏まえたアーキテクチャ設計) ・アプリ開発チームとの要件調整・技術課題の解決 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 ●主な技術スタック 【プラットフォーム】 AWS, GCP 【OS】 Linux(EC2,ECS) 【アプリケーション】 PHP, Go, Node.js 【データベース】 MySQL, Redis 【その他ミドルウェア】 Nginx, Fluent-bit, SQS 【IaC】 Terraform 【システム運用ツール】 Sentry, Datadog, Grafana 【開発ツール】 GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Docker, Claude Code

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

●募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、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、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 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、企業の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? ●業務内容 【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・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 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める 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 従事すべき業務の変更の範囲:なし (参考:プロジェクト例) メンバー構成:PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 【主要な役割】 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 【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

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

主に下記業務をお任せしたいと考えております。 ●弊社新規サービスの開発/管理・チーム構築/採用 ●弊社既存サービスの開発・管理 ●サービス、プロダクトのエンジニアリング業務 現在の利用技術/ツール ・Slack/Github ・Docker ・AWS ・Golang ・Angular/TypeScript ただし、新規サービスにおいては、上記以外も採用可能。

【役割・ミッション】 デジタル本部コーポレートIT課に所属し、ヤマシタグループ全体の情報セキュリティマネジメントを統括するポジションです。 セキュリティポリシーの策定からゼロトラスト環境の設計、AI基盤のセキュリティ確保まで、経営に近い立場で幅広く担っていただきます。 他部門やチームとも連携しながら、守りと攻めの両面からセキュリティ体制を築いていただきたいです。 【業務内容】 ・情報セキュリティマネジメントの統括(ISO 27001認証の維持・運用、リスク評価、ポリシーの策定・更新) ・ゼロトラストネットワークやAI基盤を含む次世代インフラにおけるセキュリティ設計の推進 ・人・モノ・プロセス・技術の観点からのリスク評価と改善策の実行 ・AI利用に伴うプライバシー・倫理リスクへの対応 ・インシデント対応フローの構築、BCP/DR訓練の実施 ・DLPや暗号化等のセキュリティ技術の選定と運用 ・社内教育・訓練の企画と実施 ・サプライヤ管理および法規制対応の推進 【責任】 ・セキュリティガバナンスの確立 ・次世代インフラのセキュリティ設計の主導 ・インシデント対応体制・セキュリティ文化の定着 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

【役割・ミッション】 デジタル本部コーポレートIT課に所属し、ヤマシタの社内IT基盤全般の設計・構築・運用を担うポジションです。 クラウド上のAI基盤を安定稼働させるためのアーキテクチャ設計から、既存インフラの内製化、ゼロトラストネットワークの構築まで、幅広い領域を担っていただきます。 セキュリティ担当やサービスデスクとも連携しながら、攻めと守りの両面からIT基盤を進化させていく役割です。 【業務内容】 ・社内IT基盤(ネットワーク、サーバー、ストレージ、仮想化、クラウド)の設計・構築・運用・監視 ・クラウド上のAI基盤を24時間365日稼働させるためのアーキテクチャ設計と性能チューニング ・既存インフラの運用保守の内製化(Microsoft Graph API等のクラウドサービスAPI活用やサーバー保守の社内完結体制の構築) ・ADリプレースやネットワーク改善、ファイルサーバー移行、BCP/バックアップ体制構築 ・ゼロトラストネットワークの構築やMDM(PC・タブレット・スマートフォン管理)設計 ・ITサービスマネジメントプロセスの標準化、システムオンボーディング整備、運用移管条件の策定 ・サービスデスクや運用チームへの技術支援、障害対応と原因分析 ・セキュリティ担当と連携した、クラウド/オンプレ問わずゼロトラストを意識した安全設計の推進 【責任】 ・IT基盤の安定性と拡張性の確保 ・インフラ刷新PJの推進・内製化の実現 ・ITサービスマネジメントの標準化・運用体制の構築 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 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。

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

●組織について 「PROACTIVE」のアプリケーション基盤開発及び運用機能、カスタマーサクセス機能を集約した組織です。 開発と運用、保守を一体化することで、クラウド機能の強化作業のスピードアップと効率化を狙っています。 ●組織の業務・事例紹介 【組織のミッション】 当部は①PROACTIVEビジネスプラットフォーム(クラウドアプリケーションPF/カスタマーサクセスPF)の企画/構築/運用、②PROACTIVE AI(※)開発、③SaaSサービス顧客向けカスタマーサクセスを担当しております。 【事例紹介】 PROACTIVE AIは、2026 Google Cloud Data & Analytics:Japan パートナー オブ ザ イヤー を受賞 https://www.scsk.jp/news/2026/pdf/20260422i.pdf ◎関連URL <PROACTIVE 事業紹介セミナー> 1.SCSK ERP事業の真髄 基幹システムを「守り」から「攻め」に変えるIT戦略 https://www.youtube.com/watch?v=SqpusNTv574&t=271s <PROACTIVE AIシリーズ> 1.【AI戦略を加速】AIで経営リソースを最適化/経営と現場のDXを支える基盤とは https://www.youtube.com/watch?v=tgA4uYqfODA&t=165s 2.【経営のタイムラグを解消】マルチAIエージェントで意思決定を高速化/信頼できるデータで柔軟に分析する工夫とは https://www.youtube.com/watch?v=68uw0N4SibA 3.【AIエージェントでバックオフィスを効率化】複雑な法規制・社内規定をAIがチェック/アウトプットの根拠を示すXAI https://www.youtube.com/watch?v=0xIjXzVxJa4 ●職務内容・担当業務 自社製クラウド型ERPのサービスを支えるインフラエンジニアです。 【具体的な仕事内容】 ・サービス環境構築(AWSクラウドサービスを利用) ・メンテナンス(自社製ERPアプリケーションのパッチ適用等)　※1 ・障害対応(営業日の定時時間内) ※2 ・運用高度化(自動化やAWSサービス利用による効率化) ※1:月1～2回の夜間定期メンテナンス(19:00～24:00)を実施しています。 ※2 :サービス(システム)は夜間休日も稼働していますが、障害対応は基本平日定時内に実施しています。 ●役割・ポジション クラウドサービスエンジニア ●研修 各種ベンダー研修や資格取得を支援する制度があります。 ●配属部署 知財事業グループ　PROACTIVE事業本部　カスタマーサクセス&DevOps部

機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 プロジェクト事例 ●製造業向け機器の故障予測モデル開発 ●機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ●金融業向け生成AIを活用した業務効率化 技術環境 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

●組織としての担当業務 データを力に顧客と開発者の体験を革新しソニーの感動創造に貢献する。そのために、ソニーの製品・サービスから収集される様々なデータの収集基盤、AIへのデータ活用、分析環境の開発運用を行う業務です。 社内外の各種データとも連携し、AIや分析に必要となる膨大なデータを柔軟かつ高速に扱うデータ収集分析基盤の開発と運用を通じて、ソニーの新しい顧客体験と開発者体験を一緒に創っていきましょう。 ●担当予定の業務内容 ・各種ログや顧客データを収集し分析を行うデータレイク・分析環境の開発運用 ・高度分析のためのAI/MLや新たな分析環境の開発/検証と導入 ・データをリアルタイム処理し個人最適化に活用可能なシステムの開発運用 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●組織としての担当業務 様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)をお客様が利用した時のログを中心としたビッグデータ分析をする業務です。 分析を通じて、お客様の理解やインサイト獲得を進め、製品・サービスの改善やマーケティング活用を進めています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータ分析を通じて、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務内容 ・Redshift/BigQueryなどにあるデータを主にTableau/JupyterNotebook(Databricks)を利用して前処理・集計・可視化・分析(機械学習含む)を実施頂く予定です ・分析は、リクエスターの依頼に応じて実施するケース・リクエスターと協業して実施するケース・自発的に実施するケースのバリエーションがあります ・リクエスターは、マーケティング・カスタマーサポート・企画・設計と多岐に渡ります ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

組織としての担当業務 SREチームのエンジニアとしてWorld Wideで24時間365日利用されているソニー製品向けの各種クラウドサービスのサービス品質向上、安定稼働のための施策の導入、運用監視などを担当していただきます。 既存サービスの改善だけでなく、新サービスの開発時にはソニー内の各部署と連携してSLOを定義したり、CI/CD環境や社内向け検証環境の構築など、組織全体を見て生産性や品質向上に必要な活動を行います。 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、クラウドの長所を生かし新しいサービスを次々を生み出すことができる仕組みを整えていきましょう。 担当予定の業務内容 ・AWSを活用したクラウドサービスの運用改善・品質向上。OAuth2.0準拠の認証システム、IoT基盤、GraphQLを使ったデータ配信やフロントエンド開発を伴うコンテンツ配信サービスなどを予定。 ・SLOの定義や運用状況の可視化といった新規システム開発時の立ち上げサポート ・サーバーだけでなく、各ソニーデバイス、AndroidやiOSなどのスマホアプリも含めた開発のための仕組みや顧客価値早期確認のための検証環境の開発・運用 ・より少人数で運用可能な仕組みへの継続改善活動 ・ リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●担当予定の業務内容 以下の領域のいずれか、またはそれらを組み合わせた開発に携わっていただきます。 3DCG/XR領域における差異化技術の開発・統合に加え、最新のSaaS技術やベストプラクティスの導入・適用など、一連のSaaSプロダクト開発を担当することができます。 ①空間コンテンツ制作向けクラウドサービスの開発 ②クラウド基盤ソフトウェアの開発 ③クラウドサービスと連携するPCソフトウェアの開発 ●開発環境 言語:TypeScript、Python、C++、C# フレームワーク:React, Unreal, Unity クラウド環境:Azure, AWS ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

組織としての担当業務 TV、オーディオ製品、カメラといったソニー製品向けに提供する各種クラウドサービスの設計や開発を担当していただきます。具体的には、ユーザー認証・認可、データ配信、課金・決済といった横断的に利用されるベースとなる機能を提供する基盤の設計開発をしています。また、既存のシステムを開発運用するだけでなく、国内外の関係者と連携しながら新規システムを設計したり、様々なサービスや協業サプライヤから収集される膨大なデータを用いて新たなサービスを創出するための検討も行っていただきます。豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう。 担当予定の業務内容 ・AWSを活用したソニー製品と連携するクラウドサービスの設計・開発、および運用業務。OAuth2.0準拠の認証システム、GraphQLを使ったデータ配信やフロントエンド開発を伴うコンテンツ配信サービスを予定。 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●担当予定の業務内容 本ポジションでは、エンゲージメントプラットフォームに必要なセキュリティ施策を、企画・提案に留まらず、実装までリードしていただきます。 ソニーグループ内の多様な組織と連携しながら、プラットフォームに最適なセキュリティを設計・実装し、グループ横断のDX推進に直接貢献できるポジションです。 <具体的な業務例> ・セキュリティ関連フレームワークの開発・運用推進(標準化/ガードレール整備) ・プラットフォーム構築・運用に必要なセキュリティ施策の自動化推進(Security Automation) ・クラウドベースアプリケーション(AWS / GCP / Azure / SaaS)のセキュリティ設計レビュー ・脅威モデリングを活用した、シーケンス/データフロー上のリスク抽出と対策提案 ・アプリケーションアーキテクチャのセキュリティ観点レビューと改善提案 ・ペネトレーションテスト結果に基づく対策提案・改善推進 ●想定ポジション 役割: アプリケーションセキュリティリーダー + グローバルプロジェクトリーダー ・セキュリティの専門性をグローバルで発揮でき、ソニーグループ全体を横断するプラットフォームのセキュリティの経験を積めるエキサイティングなポジション ・クラウドシステムを開発・運用するチームと密に連携し、設計から運用まで一気通貫でセキュリティの推進 ・Security by Designを軸に、要件定義・開発・運用の各フェーズでセキュリティ活動をリード ・ソニーがグローバルに提供するプロダクトの品質・価値の向上に貢献 ●職場の環境 ・チーム人数規模　8名程度 (国内4名・海外4名) ・テレワーク比率　週3日出社、在宅勤務を使い分けるハイブリッド勤務を推奨 ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

●組織の役割 ・「S.RIDE(株)」は、ソニーと大手タクシー会社が共同設立した事業会社(JV)で、ソニーが有する人工知能(AI)技術、イメージング/センシング技術を活用し、タクシーの配車サービス(S.RIDE)や決済代行サービス、後部座席広告サービス(GROWTH)などを行っています。 通常のアプリサービスに留まらず、車というIoTデバイスと連携した実社会に直接インパクトを及ぼす顧客体験を提供していきます。 <S.RIDEについて>　https://www.sride.jp/jp/ ※本組織のメンバーは、ソニーグループ(株)雇用で「S.RIDE(株)」への出向となります。 (本籍はソニーグループ(株)) ●担当予定の業務内容 S.RIDEを次のステージへ成長させるバックエンドシステムエンジニアとして、サービスを支えるバックエンドシステムの開発・運用を担当頂きます。 今後予定している様々な高付加価値サービスなどのメジャーアップデート開発、KPI・ログデータを基に日々企画・デザインと一緒に改善していくサービスグロースハック、AIを活用した機能実現をサーバーシステム開発から主導して頂きます。 ●開発環境 ・開発言語: Python, Java ・フレームワーク: Django, Spting Boot ・インフラ: AWS, GCP ・その他: GitHub, Slack, Teams ●想定ポジション チームリーダーまたは開発メンバーとしてバックエンドシステムの開発・運用を担当 ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため 将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

●Position Summary Sony Group Corporation is seeking a Detection and Response Engineer responsible for detection engineering, security monitoring, and incident response activities. This role also covers digital forensics, malware and threat intelligence analysis, as well as improving cyber defense workflows through orchestration and automation. The position operates as part of a geographically distributed Incident Response Team within the Global Security Incident Response Team (GSIRT), working independently while collaborating closely with global and operating company security teams. This role reports to the Senior Manager, Cyber Defense Japan. ●Job Responsibilities ・ Perform detection engineering, security monitoring, and incident response activities ・ Perform digital forensics, malware analysis, and threat intelligence analysis as needed ・ Identify deficiencies in security controls that contribute to incidents or elevate risk and collaborate with stakeholders to mitigate them ・ Improve the Cyber Defense Team workflow using orchestration and automation ・ Combine a strong understanding of the threat landscape with business requirements to build detection and response capabilities that adapt to business needs ・ Flexible work hours and on-call duties during non-standard business hours ・ Other duties related to cyber defense as assigned

●Position Summary Sony is seeking a Senior Manager, GSIRT Service Delivery, to join the Global Security Incident Response Team (GSIRT). This role leads the service delivery function for GSIRT-managed security services, with a particular focus on log onboarding and operational delivery. The position provides leadership while staying close enough to execution to ensure services are delivered effectively, consistently, and in alignment with GSIRT standards. The role works closely with Sony Group Companies (OpCos) and internal GSIRT engineering teams to enable scalable and reliable security operations. ●Job Responsibilities ・ Lead the GSIRT service delivery function by defining priorities, managing workload, and ensuring execution aligns with GSIRT objectives ・ Manage service delivery activities for log onboarding, coordinating across GSIRT engineering teams and OpCos ・ Drive critical/complex onboardings: validate log parsing/normalization, troubleshoot ingestion pipelines, and confirm data quality in the SIEM ・ Perform hands-on operational deep-dives as needed (query logs, create dashboards/alerts, and refine runbooks) to unblock delivery and improve detection outcomes ・ Drive automation and standardization to streamline service delivery and log onboarding (e.g., reusable onboarding templates, pipeline-as-code, data quality checks, dashboards, and Jira/ITSM workflow optimization) ・ Lead engagements with Sony Group Companies to understand onboarding requirements, system environments, and operational constraints ・ Oversee onboarding progress and service readiness for on‑premises, cloud (IaaS), and SaaS data sources into GSIRT platforms ・ Define, monitor, and report service level objectives (SLOs), operational metrics, and key performance indicators (KPIs) ・ Provide guidance to team members while remaining close enough to operations to identify delivery risks and gaps ・ Drive development and improvement of service delivery processes, procedures, and documentation ・ Act as an escalation point for onboarding/service delivery operational issues ・ Collaborate with cyber defense, data engineering, and platform engineering teams to improve service reliability and scalability ・ Perform other service delivery and cyber defense–related duties as assigned