生成AI開発ツール導入 Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

【募集概要】 JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営(DX)を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。 本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台(基盤)」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。 ●技術力向上と成果のアセット化: データサイエンスのケイパビリティを持つメンバーの技術力底上げ、共通ライブラリの開発、R&D 活動を通じビジネス成果の技術的な観点からのアセット化の推進。 ●ピープル・組織マネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング、および組織マネジメント。 ●技術的課題解決と推進: 全社的なデータ活用における技術的課題を特定し、その解決に向けたロードマップの策定と進捗管理。 ●社内外との技術連携・調整: 新しい技術基盤の構築や技術導入に伴う、JR 西日本本体、IT 子会社、外部 SI ベンダーとの技術的な合意形成と連携。 【技術スタック】 ●言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) ●データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 ●クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) ●データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) ●インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) ●開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

私たちは今、大きな転換期を迎えています。 当社は、2025年12月に東証マザーズへの上場が決定しました。 上場によって得た資本を開発部門へ重点投資することで、 サービスラインナップを大幅に拡大し「CAREECON Platform」を 業界全体を支える建設DXプラットフォームへと進化させていく段階であり 現在は、複数プロダクトを横断して共通基盤を整備し、 アーキテクチャを刷新しながらスケールする仕組みを構築しています。 本ポジションでは、この変革を支えるテックリードとして 技術的な意思決定をリードし、チームを導くコアメンバーとして活躍していただきます。 ・「設計から運用まで」を横断的にリード ・若手エンジニアの技術支援・レビュー・教育 ・プロダクト横断の技術課題を自ら発見・解決 ・EM/PdMと連携し、技術面から事業戦略を推進 変革期の中心でこれらのミッションをリードいただくため、 「どう作るか」を超えて「なぜ・何を作るか」まで踏み込みながら、 技術と事業の両輪でリーダーシップを発揮できるポジションです。 具体的な業務内容 バックエンドAPI/サーバーサイドアプリケーションの設計・開発・運用 プロダクト横断のアーキテクチャ設計、技術選定 技術的負債の解消・リファクタリング・品質向上施策の実行 コードレビュー・技術指導・育成 EM・PdMとの協働による開発ロードマップ策定 新規機能開発における要件定義〜リリースまでの技術推進 プロダクト全体のパフォーマンス最適化・セキュリティ改善 開発プロセス・テスト・CI/CD環境の整備・改善 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。 当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。 そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。 顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。 また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ●お任せしたい業務 AWS・Azure・Google Cloudなどを用いたクラウド領域のプロジェクトにおける、設計構築・運用保守業務が主な業務となります。 ネットワークおよびサーバー領域における、設計、構築、運用、保守に携わっていただく可能性もございます。 【担当する業界】 防衛/航空宇宙/自動車/通信/クリーンテック/ヘルスケアを中心とした様々なクライアント (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。 また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) 想定されるプロジェクト ・情報通信会社向け宇宙開発センターのクラウド構築(AWS) ・デジタルツインを活用した多人数接続バーチャル環境構築(AWS、3D空間構築) ・自動車会社WEBシステムのクラウド基盤構築(AWS、Azure) 等、他プロジェクト案件多数

具体的にお任せしたい業務領域は以下です。 ・みんかい システム開発に関わる業務全般 ・みんかい システムの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・みんかい システムの安定稼働に必要な保守運用業務 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 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) 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 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 キャリアパス/支給PC ●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! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

主な業務内容 具体的には以下の業務を、共通インフラチームの一員として担当いただきます。 ① インフラ設計・構築 • Azure 上での中〜大規模なインフラ設計・構築・運用・更改業務のリード • Bicep を用いた IaC(Infrastructure as Code)による環境構築・モジュール管理・設計最適化 • CI/CD パイプライン(GitHub Actions / Azure Pipelines 等)の構築・改善 • 非機能要件(可用性・性能・セキュリティ・拡張性)に基づくインフラ設計 • セキュリティポリシーに準拠したネットワーク・ID・アクセス管理の実装(Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Key Vault 等) • クラウドコストの可視化・最適化 ② 信頼性向上 • 各プロジェクトにおける SLI/SLO の設計支援、SLO モニタリングの仕組みづくりと運用 • 各プロジェクトの運用体制構築の支援(エスカレーションフロー、Runbook 整備 等) • ポストモーテム(振り返り)による再発防止策の立案・推進 ③ 運用基盤の構築 • プロジェクトで利用する監視基盤の設計・構築(Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights, Azure Dashboard 等) • アラート設計・通知基盤の整備(ノイズ削減、重要度・緊急度設計、通知連携) • インシデント・問い合わせ等のチケット管理基盤の構築・運用(Azure DevOps Boards) • 監視・チケット・チャットツール等の連携による運用フローの自動化 ④協働・ナレッジ共有 • AI コーディングエージェントを活用した開発支援、およびチームへの展開 • 開発チーム・プロダクトマネージャー・CTO との協働によるシステム全体最適化 • チームメンバーや他部門への技術的ナレッジ共有(勉強会開催、ドキュメント整備)

当社のアグリゲーション事業とデジタルソリューション事業(以下、DS事業)の両方を対象に、サイバー攻撃への対策を軸としたセキュリティ基準の策定と運用を担うセキュリティエンジニアを募集します。 全社のセキュリティ方針・基準・ガイドラインをゼロから設計・整備し、開発・インフラ・コーポレートの各部門に浸透させる役割です。 ＜主な業務内容＞ アグリゲーション事業・DS事業の両方を対象に、以下の業務を担当いただきます。 経験や状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① セキュリティ基準・ポリシーの策定と運用 • 全社セキュリティ方針、各種基準、ガイドライン、運用ルールの策定と改訂 • リスクアセスメントの実施と、対策の優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの特性を踏まえた、事業別のセキュリティ要件の整理 • 策定したルールの社内への浸透と、遵守状況のモニタリング ② クラウド(Azure)環境のセキュリティ設計・改善 • ID・アクセス管理(権限設計、最小権限、特権アクセスの管理) • ネットワーク・データ保護(Azure SQL Databaseを含む暗号化、アクセス制御、バックアップ方針) • クラウド設定の継続的な点検と、設定不備の是正 • インフラエンジニアと連携した、セキュリティを組み込んだ基盤設計のレビュー ③ プロダクトセキュリティ(アプリケーション・開発プロセス) • 脅威モデリングとセキュリティレビュー(設計段階から実施) • DS事業における、複数顧客に展開するパッケージプロダクトのセキュリティ設計(顧客データの分離、認証・認可など) • GitHub Enterprise・Azure DevOps上のCI/CDパイプラインのセキュリティ対策(脆弱性・依存ライブラリ・シークレット管理) • AIコーディングエージェントの活用を前提とした、セキュアな開発ルール・ガイドラインの整備 ④ 脆弱性管理 • 脆弱性情報の収集・分析と、対処の推進 • 脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画、外部ベンダーの選定、指摘事項への対応管理 ⑤ 監視・インシデント対応 • セキュリティ監視(ログ収集・検知)の仕組みづくりと運用 • インシデント対応フロー・体制の整備と、発生時の対応リード • 事後分析と再発防止策の立案 ⑥ 顧客対応・認証取得・監査 • 大手企業の顧客からのセキュリティ要件・チェックシート・問い合わせへの対応 • ISMS等のセキュリティ認証取得・監査対応の推進 ⑦ 教育・啓発 • 従業員・開発者向けのセキュリティ教育、啓発活動 • セキュリティに関する社内の相談窓口対応 ＜開発環境・技術スタック＞ クラウド:Microsoft Azure/Azure SQL Database アプリケーション:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/TypeScript/React 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 OpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションでは、「Bluefield Cloud」及び関連する新規サービスの設計、開発、運用全般を担当していただきます。具体的には以下の業務を含みますが、ご経験や志向に応じてお任せする範囲を決定します。 ●主な業務内容 ・新機能の要件定義、設計、実装、テスト、リリース ・既存機能の改善、パフォーマンスチューニング、技術的負債の解消 ・スケーラビリティと信頼性を考慮したアーキテクチャ設計改善 ・クラウドインフラ(Microsoft Azure)の構築、運用、最適化 ・開発プロセスの改善、自動化の推進チームメンバーの技術サポート、コードレビュー

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 ご入社後は、シニアSREとして、プロダクトの信頼性向上と、AIエージェントを活用した開発・運用を安全かつスケーラブルに進めるための環境整備を担っていただきます。 マネジメントではなく技術面でSREチームを支えるシニアICとして、担当領域では自ら課題を設定し、技術的な判断から実装・改善まで一貫して推進いただくことを期待しています。 入社後は、下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ●業務内容 プロダクトの信頼性向上 AWS・Terraformを中心としたインフラの設計・構築・運用 モニタリングやインシデント対応を通じた継続的な信頼性改善 AI駆動開発を支える環境整備 AIエージェントを安全に活用するための実行環境の設計・改善 権限設計やガードレールの整備・標準化 開発・運用プロセスの自動化 AIを活用したSRE業務・開発プロセスの自動化・効率化 SRE領域の技術課題の解決 信頼性・セキュリティ・コスト・パフォーマンス等の課題設定から、技術選定・設計・実装・改善までを推進 チームへの技術支援 設計・コードレビューや技術的な知見の共有を通じた、SREチーム・開発チームへの支援 ### 入社後に期待すること まずは担当するセキュリティ・信頼性領域の課題を自ら設定し、改善まで一貫して推進いただきます。 半年程度を目安に、AIエージェントの権限・ガードレール等の仕組みを整備し、人の承認や作業を必要とせず安全に自律実行できる領域を広げていただくことを期待しています。

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

●現在向き合っている課題 これまでのAI活用によって、実装以降の工程を中心に、新規プロダクトの開発期間を短縮してきました。 一方で、複数の新規プロダクトを継続的に立ち上げるためには、まだ次のような課題があります。 顧客課題や事業構想を、短期間でプロダクト要件・システム設計へ落とし込むプロセスの確立 AI による実装を前提に、そのコード品質を担保するアーキテクチャやガードレールの整備 高いプロダクト品質を低コストで実現するための AI を用いたレビューやテストプロセスの改善・自動化 個人の経験や工夫に依存しているAI駆動開発の知見を、再現可能なプロセスとして標準化すること 新規プロダクト開発における「生産性」と「生み出した顧客価値」を可視化する指標・仕組みの確立 そのため、一つのプロダクトを開発するだけでなく、その経験を次のプロダクトへ展開し、AI時代の新規プロダクト開発の進め方そのものを形にしていただける方を求めています。 少人数チームで新規プロダクトの企画からリリース、その後の改善までを一貫して推進していただきます。 主な業務 ●プロダクトの構想・仮説検証 顧客課題や事業構想を踏まえたプロダクト要件の整理 PdMと連携した仮説検証、ユーザーヒアリング モックアップ・プロトタイプを用いた提供価値の検証 UX・画面設計を含むプロダクト設計 ●設計・実装・リリース フロントエンド・バックエンド双方の設計・実装 アーキテクチャ設計、技術選定 コードレビュー、テスト設計、品質基準の策定 CI/CDを含むリリースプロセスの構築・改善 ●AI駆動開発プロセスの構築 Claude Code等を活用したAI駆動開発の実践・改善 AIによる実装・レビュー・テストを安全に活用するためのガードレール設計 開発で得られた知見の言語化・標準化・他プロダクトへの展開 開発生産性および提供価値を可視化する指標・仕組みの設計 入社後に期待する役割 ●入社～半年程度 入社後はAI駆動開発推進グループに参画し、新規プロダクトの開発を担っていただきます。 PdMやチームと連携しながら、当社の顧客課題、組織・人事領域、既存プロダクトのデータやシステム構造への理解を深め、構想・技術検証から開発に取り組みます。 ※担当領域と初期の取り組みは、ご経験や新規プロダクトの進捗を踏まえて決定します。 顧客課題や業務ドメインの理解 モチベーションクラウドシリーズのデータ・システム構造の理解 AI駆動開発プロセスへの参画・改善提案 次期プロダクトの構想・技術検証への参画 ●半年以降 新規プロダクトの立ち上げチームへ中核メンバーとして参画し、PdMとともに、企画・要件整理から本番リリースまでを一貫してリードいただく想定です。 一つのプロダクトを完成させることに加え、そこで得られた知見や開発プロセスを型化し、次のプロダクトをより短期間で立ち上げられる状態をつくることまでを期待しています。 ※具体的な参画時期や担当領域については、ご経験やご志向、新規プロダクトの進捗を踏まえ、相談のうえ決定します。 ▍開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilot、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションは、毎年のように変わる電力市場の制度・ルールを、誰よりも早く正確にシステムの仕様へ翻訳する役割です。 制度文書を読み解いて用語とデータを自分で定義し、エンジニアと同じ粒度で仕様を決め切り、AIコーディングツールを使って画面のモックまで自分の手で形にします。 また、上記に記載した内容のみにとどまらず、精算システムなどの業務基盤に関する内容から、手作業が残る社内業務のDX化まで、「仕組みで解くべき課題」全般に仕様の面から向き合っていただきます。 主な業務内容 ●制度文書の読み解きとルールの特定 JEPX・EPRX・OCCTOの規程・ガイド・API仕様書を読み解き、システムに載せるべきルールを特定します。 不明点は自ら外部機関に照会し、回答をもとに仕様を確定させます。 ●ドキュメントと要件の作成 用語集・ドメインドキュメント・API仕様を、GitHubのPull Requestとして自分で書きます。 Azure DevOpsに作業項目を起票し、受入条件のレベルまで要件を詰めます。 ●モック作成による認識合わせ AIコーディングツール(Claude Code、Cursorなど)を使って画面のモックを作り、関係者と認識を合わせます。 ●エンジニアとの仕様議論 データの単位・関係・状態の粒度でエンジニアと議論し、仕様を決め切ります。 エンジニアが作成したER図・API仕様書・状態遷移図をレビューし、誤りや漏れを指摘するのもこの役割です。 ●精算システムなど業務システムの仕様策定 アグリゲーション事業の精算システムをはじめ、事業を支えるシステムの要件定義・仕様策定を担います。 制度・契約・お金の流れを整理し、計算ロジックとデータの持ち方を決め切ります。 ●社内業務のDX推進 手作業で行われている社内業務を洗い出し、システム化・自動化の要件に落とし込みます。 ここでもAIツールを活用し、小さく作って早く試すことを重視します。

仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションは、毎年のように変わる電力市場の制度・ルールを、誰よりも早く正確にシステムの仕様へ翻訳する役割です。 制度文書を読み解いて用語とデータを自分で定義し、エンジニアと同じ粒度で仕様を決め切り、AIコーディングツールを使って画面のモックまで自分の手で形にします。 また、上記に記載した内容のみにとどまらず、精算システムなどの業務基盤に関する内容から、手作業が残る社内業務のDX化まで、「仕組みで解くべき課題」全般に仕様の面から向き合っていただきます。 主な業務内容 ●制度文書の読み解きとルールの特定 JEPX・EPRX・OCCTOの規程・ガイド・API仕様書を読み解き、システムに載せるべきルールを特定します。 不明点は自ら外部機関に照会し、回答をもとに仕様を確定させます。 ●ドキュメントと要件の作成 用語集・ドメインドキュメント・API仕様を、GitHubのPull Requestとして自分で書きます。 Azure DevOpsに作業項目を起票し、受入条件のレベルまで要件を詰めます。 ●モック作成による認識合わせ AIコーディングツール(Claude Code、Cursorなど)を使って画面のモックを作り、関係者と認識を合わせます。 ●エンジニアとの仕様議論 データの単位・関係・状態の粒度でエンジニアと議論し、仕様を決め切ります。 エンジニアが作成したER図・API仕様書・状態遷移図をレビューし、誤りや漏れを指摘するのもこの役割です。 ●精算システムなど業務システムの仕様策定 アグリゲーション事業の精算システムをはじめ、事業を支えるシステムの要件定義・仕様策定を担います。 制度・契約・お金の流れを整理し、計算ロジックとデータの持ち方を決め切ります。 ●社内業務のDX推進 手作業で行われている社内業務を洗い出し、システム化・自動化の要件に落とし込みます。 ここでもAIツールを活用し、小さく作って早く試すことを重視します。

業務概要 AWSプレミアティア サービスパートナーとして、累計30,000件以上の実績を持つ当社にて、インフラ構築・クラウドネイティブ化プロジェクトの技術面を牽引するテックリードを募集いたします。 「アーキテクチャ選定」「難易度の高いインフラ技術課題の解決」「チームの技術指導・標準化」を中心に担っていただき、成果を発揮していただきます。 具体的な業務内容 大規模・複雑なAWSインフラの要件定義およびアーキテクチャ設計(マルチアカウント管理、ネットワーク設計、セキュリティ基盤など) 生成AI(Amazon Bedrock等)を活用したクラウド基盤構築や、Kiro・Gemini・NotebookLM・Claude等のAIツールを駆使したインフラ構築プロセスの生産性向上とチームへの展開 IaC(Terraform, AWS CDK, CloudFormation等)やCI/CDを用いたインフラ自動化・コード化の推進およびチーム内での標準化 チームメンバーが作成したインフラ設計書やコード(IaC)のレビュー、ペアプログラミング、技術指導によるチーム全体のスキル向上 PL/PMと連携した技術見積もり・実現可否調査(PoC)および障害時の高度なトラブルシューティング支援 携わる案件 これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,500社以上、AWS案件実績30,000件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 ●SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 ●CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 ●CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、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 ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、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 (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、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:自社MCPゲートウェイ経由で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

【組織概要】 中央省庁の労働領域のシステム(OA系・情報系・基幹系)に関する提案、システム開発(アプリ開発、プロジェクト管理)、サービス開始後の運用保守業務を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。 約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【募集背景】 近年、中央省庁では行政事務の効率化や行政サービスの高度化に向けた取り組みが加速しており、生成AIやクラウド技術などの先進テクノロジーを活用した行政DXへの期待が高まっています。 特に社会的影響の大きい労働行政領域では、大規模システムの安定運用に加え、制度改正や業務変化に対応した継続的な改善・高度化が求められています。 当組織では、こうしたお客様ニーズに応え、より高い価値を提供していくため、システム開発やプロジェクト推進を担う人財の体制強化を進めています。 また、全社方針として推進している生成AIを活用した開発プロセスの変革や生産性向上にも取り組んでおり、新たな技術を取り入れながら行政DXの推進に挑戦する仲間を募集しています。 【担当業務】 本ポジションは、以下①～②の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 ①中央省庁向け大規模システム開発・保守 中央省庁システム(行政職員向け、一般国民向け)の開発/保守を担う、機能追加案件やサブシステム開発を担うリーダ、アプリケーション構築の担当者に加え、将来構想の構築や提案活動に関わるメンバを募集しています。 ご希望とタイミング次第では、提案～開発～保守と、全工程に一気通貫で携わって頂くことも可能です。 <主な業務内容> ・制度改正や政策動向を踏まえたシステム開発、改修の実現案検討および提案活動に係る業務 ・開発計画の立案および実行管理等のプロジェクトマネジメントに係る業務 ・業務アプリケーションの要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 日々の業務イメージは以下の通りです。 ・顧客(システム部門、業務部門)の要望ヒアリングや提案、要件調整や報告等の打ち合わせ、会議への参加 ・メンバ(先輩、同僚、再委託先要員)のタスク管理等、チームリーダ業務 ・進捗報告や課題検討等の社内打ち合わせ、会議への参加 ・テスト環境、商用環境でのテスト実施や不具合解析等のマシン操作作業 ・その他間接業務(職場改善やイベント開催に関する作業、社内施策、組織施策への参加、社内資格取得等) <技術環境> 開発言語:Java、C# フレームワーク:Spring、SpringBoot OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、symfoware クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible、Systemwalker コミュニケーションツール:Microsoft Teams その他:Weblogic、Tomcat、Interstage Application Server、Interstage List Creator ②生成AI活用による開発生産性向上推進 生成AIを活用した開発生産性向上を目的に、既存のAIアセットを評価・検証し、受託案件のシステム開発プロセスへ導入・定着させる役割を担います。 現場での開発業務理解をもとに、AIツールやアセットの有効性を検証し、実業務への適用を推進していくポジションです。 <主な業務内容> ・開発工程(提案～設計～製造～テスト～運用)におけるAI活用領域の検討 ・各種生成AIアセット(Copilot、SmartCopilot、RAGchat 等)の選定・検証・評価 ・有効なアセットの導入支援および定着化に向けた課題整理・改善提案 ・検証結果のドキュメンテーション、社内共有・展開支援 ・検証作業メンバ(協力会社含む)の統制、各種管理(進捗、品質等) ・関係部門(開発・社内技術組織・品質管理・企画)との連携、推進支援 <技術環境> 生成AI:GitHub Copilot、Codex、ClaudeCode、ChatGPT 開発言語・FW:Java、C#、JavaScript、TypeScript、COBOL、Spring、SpringBoot クラウド:Azure、AWS コミュニケーションツール:Microsoft Teams、SharePoint

●「Cloud & AI CoE」において、AI駆動型インフラへの変革とDevSecOpsの推進をリードするポジションです。 主として以下の領域を担当していただきます。 ・生成AI等を用いたインフラ開発・運用プロセスの効率化(AI駆動型インフラの推進) ・CI/CDをベースとしたインフラ自動化プラットフォームの標準化と展開 ・開発スピードと強固なセキュリティを両立するDevSecOps環境の確立 ●生成AI等を用いたインフラ開発・運用プロセスの効率化(AI駆動型インフラの推進) ・生成AI(LLM)を活用したインフラ設計書からIaCコードへの自動生成、および自動テスト環境の方式設計と実装。 ・AI支援ツールを用いたデバッグ・最適化プロセスの社内標準化。 ●CI/CDをベースとしたインフラ自動化プラットフォームの標準化と展開 ・Terraform / Ansible 等を用いたマルチクラウド(AWS/Azure/GCP等)環境のテンプレート化および展開。 ・コンテナ技術(Kubernetes, Docker)やVMイメージ管理の自動化を前提としたImmutable Infrastructureの設計・導入 ・GitHub Actions や GitLab CI などを活用した、テストからデプロイまでの自動パイプライン(CI/CD)の設計・共通化。 ●開発スピードと強固なセキュリティを両立するDevSecOps環境の確立 ・DevSecOpsおよびセキュリティ自動化の導入サポート ・開発初期段階からセキュリティを組み込む(Shift Left)ためのパイプライン統合。 ●次世代インフラ技術の標準化・導入ソリューションの推進 生成AIやAIOpsによるインフラ自律運用基盤、IaCとコンテナを用いた標準インフラ(Golden Path)、およびテスト駆動開発(TDD)と自動脆弱性診断を組み込んだDevSecOpsパイプライン等の新規ソリューション。 ●社内向け技術コンサルティング 全社に向けたAI駆動開発の導入・定着化、各事業部門のインフラモダナイゼーション(IaC標準化等)に関する技術支援、およびインフラ領域におけるTDDやDevSecOpsプロセスの社内啓蒙/コンサルティング活動。 ●組織のミッション 全社クラウドインフラストラクチャの技術戦略立案・推進、およびCoE組織の立ち上げ・運営を通じて、開発生産性とセキュリティの両立を実現する。 金融分野をはじめとする大規模かつミッションクリティカルなシステム開発において、AI、DevSecOps、パブリッククラウドなど高度な自動化技術(IaC等)や掛け合わせ、開発の効率化・品質向上、セキュア開発を牽引するCoE(Center of Excellence)組織。 ミッションとして、次世代のインフラ開発モデルを創出し、金融ビジネスユニットだけでなく、グループ会社を含めたデジタルシステム&サービスセクター全体へ広く展開・定着させること。 さらに、社内で確立した高度なセキュリティ技術・開発プロセスをお客様向けソリューションとして還元し、金融事業部における案件受注・収益拡大に直接的に貢献する。 ●担当業界 事業部CoEとして銀行、保険、証券など幅広く対応 ●組織構成 課長2名、主任7名、担当8名

創業5年で評価額1,000億円超/急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 DX Solution事業本部のシステム開発チームにソフトウェアエンジニアとして配属され、クライアント企業のDXを推進するシステム開発に携わっていただきます。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら、フロントエンド・バックエンド・インフラなどフルスタックな領域に対しての実装をメインで担当していただきます。単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。 【入社後にまずお任せしたいこと】 新規開発では、案件へ参画して要件をキャッチアップしていただき、既存開発メンバーと共に詳細設計・開発・テスト業務を担当いただきます。 保守・追加開発では、既存メンバーと共に担当案件の仕様やシステム構成などをキャッチアップしていただき、不具合の修正対応や追加開発案件での実装業務から着手いただきます。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築・運用:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。稼働後のパフォーマンス改善やデータ量増加に伴うスペック検討も担当。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装と、解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発・追加開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および稼働中サービスへの機能追加・改善。 ・稼働中Webシステムの保守・改善:不具合調査や修正、脆弱性対応、ボトルネック特定によるパフォーマンスチューニング、インフラ監視や改善対応、機能追加・改善提案により発足した開発案件の開発プロセス進行。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:TypeScript / Node.js / React / Next.js バックエンド:TypeScript / Node.js / Python / NestJS / FastAPI / GraphQL / Hasura / gRPC インフラ:Terraform / Kubernetes / AWS / Microsoft Azure / Google Cloud AI:Python / Numpy / Pandas / PyTorch / OpenCV AI開発ツール:Devin / Claude Code / GitHub Copilot / Gemini 燈では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 Devin:自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ Gemini:Deep Research / Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

【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

●概要 ①サーバーレス・アーキテクチャの要件定義から導入の支援 Lambda, Fargate, DynamoDB等を用いた「OSレス」なシステムの要件定義、および高可用・スケーラブルな構成設計。 ②クラウドネイティブなセキュリティ・基盤設計 多層防御の原則に基づくVPC, IAM, KMS, WAF等のセキュリティ設計、およびガバナンス統制の自動化。 ③IaC / 自動化基盤の設計・実装 AWS CDK, Terraform等を用いたインフラ構成のコード化、およびGitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築。 ④モダンなアプリケーションの技術検証・プロトタイピング(PoC) Amazon Bedrock等の最新サービスを含む、クラウドネイティブな機能実装の技術検証およびアーキテクチャの有効性の評価 ●具体的な業務内容 具体的には、以下のような「モダン開発のスタンダード」を実践していきます。 ①「インフラ管理」からの解放 EC2などの仮想サーバ管理(OSパッチ当てやミドル設定)は基本的には行いません。 LambdaやFargate、S3、DynamoDBなどを組み合わせ、ビジネスロジックの実装に100%集中できる環境を構築します。 ②ヒューマンエラー低減のための自動化 AWS CDKやTerraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)で実施し、手動設定によるヒューマンエラーを排除し、コードによる高速なデプロイを実現します。 ③「イベント駆動」によるスマートな処理 EventBridgeやStep Functionsを活用し、複雑な業務フローを疎結合でスケーラブルなシステムにします ④「変化に強い」多層防御アーキテクチャ WAF、IAM、KMSなどを設計の初期段階から組み込み、セキュリティと拡張性を両立させた「壊れにくく、守りやすい」システムを作り上げます。 これまで、OS / ミドルウェアのバージョンアップ・バグフィクス等のメンテナンスに費やしていた時間がなくなることで、ビジネスロジックの改善にリソースを集中することが可能となります。 市場の変化に遅れることなく、より良いサービスをデリバリーする為のアーキテクチャを定義し、プロトタイプの実装から本番導入・運用までをリードします。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 AWS・Azure環境におけるシステム構築案件のアサインを想定しています。 物流・小売業界を中心としたお客様の基幹システムに対し、クラウド基盤の設計・構築からアプリケーション開発、要件定義など上流工程まで幅広く携わっていただきます。 また、生成AIツールを活用したAI駆動型開発にも取り組んでおり、Claude・Kiro等を活用実施も進めております。 ご経験に応じて、要件分析・アセスメント/要件定義/アプリ開発設計/プログラム/テスト/運用保守/PL補佐など最適なポジションからスタート可能です。 上流工程未経験の方でも、経験豊富な先輩社員のフォロー体制が整っているため、実務を通じてスキルアップいただけます。 将来的には、クラウドアーキテクトやPL/PMとして、案件推進や技術選定などにも挑戦いただける環境です。 【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

広島へのU/I/Jターン歓迎!東京と同水準の開発技術と待遇! 自社プロダクト・サービスのコアエンジニアとして、企画・開発・改善業務全般をお任せしたい思っとるんよ。 ●主な業務 下記いずれかのミッション任せるけんね ・プロダクトの新機能の企画・開発・改善 ・プロダクトのテクニカルサポート・運用・改善 ・プロダクトのリファクタ・リアーキ等による品質・生産性改善