職種未経験歓迎 Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

現在拡大中の弊社において、より快適で効率的なコーポレトIT環境を整備することをミッションとし、下記のような 業務を担当していただきます。 ・ネットワーク機器への設定変更作業(ACL/Routing等)、運用監視、トラブル対応 ・仮想サーバー(Linux、Windows)のインストール、基本設定作業 ・サーバ等を監視制御するためのアプリケーション開発、およびその運用 ・外部クラウドサービス(SaaS)の導入検証、利用者支援 ・PCおよびモバイル機器の環境構築とトラブルシューティング ・サーバ/PCのセキュリティ対策作業(パッチ・ウィルス対策、検知時対応) ・Azure/AWS/GCPテナント管理/テナント内システム構築 特定の技術領域に限定することなく、インフラ～アプリまで、最上流～下流まで幅広い経 験を積むことが可能です。 ※業務内容:(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング(変更の範囲)会社の定める業務

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

創業以来黒字経営! 盤石な営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ●入社後1ヶ月社内研修付き ≪スクール内容≫ ・現場で生きる実践的なカリキュラム ・同期と一緒に学べる 社会人経験のある未経験歓迎 ●取引業界 製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等 ●設計・構築 OS:Windows、Linux、Unix ツール・機器:Windows Server、RHL、Solaris、HP-UX、AIX、VMWare、Hyper-V クラウド:AWS、Azure ●プロジェクト例 ・要件定義・設計・構築(上流) ・運用・保守・監視(下流) ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

【インフラエンジニアとは?】 システムやアプリケーションを下支えしている、「ネットワーク」や「サーバ」、「クラウド」などを担い、 日々安定的に稼働させられるように「運用・保守・監視」したり、新たに必要となった際に「設計・構築」する業務になります。 まず始めは保守・監視業務で未経験でもスタートしやすい業務からお任せします。 保守・監視業務を3年や5年も続けていただくことはありません。 1年半～2年程度を目途とし、その後キャリアアップに繋がるプロジェクトに異動します。 着実にスキルアップしていけるような環境が整っております。 【簡単なサポートから、最新技術を扱うプロジェクトまで】 ●大規模ゲームシステムの構築・運用・保守 ●通信会社のシステム設計・構築補助 ●サーバの設計・構築・運用(UNIX、Linux、Windows)・監視サポート ●AWSやAzureによるクラウドシステムの設計・構築・運用 ●CiscoやOracleなどの製品・サービスのサポート ・最新技術が身につくプロジェクトも豊富 ・大手企業中心のメーカーや通信会社、金融会社、官公庁などのプロジェクト多数 ・スキルを身に着けて構築や上流工程と言われる要件定義・設計へ。将来活躍できるエンジニアを目指しましょう!

●システムインテグレーションサービスについて Web系/OPEN系のアプリケーションシステムを中心に豊富な経験と高度な技術で、クラウド化、マイグレーション・モダナイゼーション等を含むお客様のDX化ニーズにお応えしています。 もちろん、レガシーシステムやインフラ設計・構築・運用も対応しています。 ●各種システム開発 強みとするWeb/オープン系を中心に、汎用系や組み込み系、Salesforceなど様々な技術領域に対応しています。 運用保守からテスト、開発、設計、要件定義まで幅広いフェーズに対応可能です。 成長意欲の高い若手人材からPLクラスのベテランまで在籍しております。 ●インフラサービス(設計・構築・運用) サポート・運用保守から評価検証、サービス選定や設計構築まで、幅広いフェーズにおいて対応可能です。 Windows/Linux系サーバやAWSサービス、ネットワーク(有線・無線)等、ご要望に合わせて対応させていただきます。 ●ERPソリューションサービスについて SAP、mcframeを中心としたERPの導入、開発、保守・運用など、専門性の高い技術をお客様のフェーズに応じて技術提供しています。 SAP、mcframe中心に、お客様の業務課題を解決するERPソリューションを提供しています。 ●AI事象検知アプリ開発 ●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 ●顔認証アプリ開発 その他60以上のプロジェクトが稼働しています。 安心のサポート体制で、未経験から開発エンジニアへステップアップ! IT業界は今後も成長していく業界です。 当社も更なる成長に向けた積極的な採用を実施しております。

企業の基幹業務に関する情報を一元管理するシステム「SAP ERP」の導入から運用までを一貫して手がける当社にて、インフラ・ベイシスエンジニアとして、システム導入を技術的な面からサポートしていただきます。お客さま先への常駐・派遣はなく、基本的には社内にて業務を行います。未経験の方も、入社後の研修・OJTを通じて基礎から段階的に学べる環境です。 【具体的な業務内容】 システム基盤の設計・構築(サーバ、OS、ネットワーク、クラウド、SAP Basisなど) システムの運用計画の立案 稼働後のシステム監視・保守、障害対応、顧客からの問い合わせ対応 顧客のシステム基盤に関するニーズのヒアリング、提案 システム導入の成功には不可欠な、基盤技術面からの支援を担うポジションであり、安定稼働やパフォーマンス最適化に貢献いただきます。プライム案件100%・自社内開発100%の当社だからこそ、下請けではなく裁量を持って業務に携われます。 職場環境データ(2025年度実績) ・平均年齢　33.4歳 ・月平均所定外労働時間　14.9時間 ・平均有給休暇取得日数　13.8日 仕事についての詳細 ※業務の変更範囲:当社業務全般

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント 顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 全体方針の検討/策定 タスク・スケジュール管理 稼働/コスト管理 進捗管理 品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 使用ツール・開発環境 ● クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ● 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ● データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ● その他 : Google Analytics、SQL、Python、R 入社後の流れ 入社後の1～2か月間は研修期間として、データ分析に必要なスキルを学んでいただきます。具体的には、SQL、BIツール(Tableau)、Pythonなどを中心に、業務に役立つ技術を習得していただきます。この研修は、異職種からのチャレンジができるように設計しておりますのでご安心ください。 研修後は、実際の案件で顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義～レポーティング)を担当していただく予定です。また、並行して先輩リーダー社員と相談しながらマネジメントについても仕組みや進め方を習得していただきます。 2つ目以降の案件からは、リーダーとして部下のマネジメントにも携わっていただき、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務にも対応していただくことを期待しております。また、将来的にはプロジェクト全体をリードするPM業務もお任せします。 ご経験やご志向に応じて、スキルを最大限に発揮できる環境を提供し、キャリアのステップアップを目指していただけます。 入社時研修について SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ●テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ●コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ●食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ●小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 *【使用ツール・開発環境】* ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・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です。 　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 ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「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/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「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 ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・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、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・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、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

(PM未経験の方も段階的にお任せします) クライアントの課題や新規事業構想をヒアリングし、解決策として必要なIT構築を提案。受注後は計画策定・体制組成を行い、顧客と並走してプロジェクト成功へ導きます。 テスト工程ではグループ会社と連携する場合もあり、品質と推進を両立しながら進められる体制です。 ◎まずお任せしたい領域(PM未経験の場合) ・受託開発プロジェクトのPL業務(タスク設計/進捗・課題管理/品質担保の推進) ・顧客折衝(要件の整理、仕様調整、優先度調整) ・チーム運営(開発メンバーのアサイン調整、レビュー設計 など) ・PMの補佐(見積り補助、WBS、リスク管理、会議体運営) ◎将来的にお任せする領域(PM領域へステップアップ) ・PJ計画/キックオフ(目標、体制、スケジュール、プロセス、品質基準の合意形成) ・要件定義～設計の推進、成果物レビューと承認 ・プリセールス(営業同行、RFP整理、提案書作成・プレゼン) ・収支管理、調達、複数チーム統括(インフラ/コンテンツ/テスト連携含む) PM未経験でも、PL経験を軸に「推進→対外折衝→計画→収支」へ段階的に広げられる設計です。 ●開発環境 プロジェクト例(相談内容が幅広いため、希望に応じて配属可能) ・Web/モバイルアプリ開発(業務支援ツール、EC、CMS 等) ・製造業/官公庁向けDX案件 ・クラウド(AWS/Azure/GCP)活用案件 ・先進技術(VR/AR/3D、メタバース、AI活用)を含む新規開発 開発環境(例) クラウド:AWS、Azure、GCP OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Hyper-V、KVM など 開発言語:Java、Python、PHP、Ruby、JavaScript、SQL、C#、Kotlin、Swift ほか セキュリティ/NW:FortiGate、Juniper、Cisco 等(案件により)

当組織では、基礎自治体向けに行政サービスの基盤システムを提供しています。行政手サービスを提供するためのシステム基盤を、長年支えてきました。 これらのシステムは、自治体職員の皆さまが日々の業務を円滑に進めるための“社会インフラ”ともいえる存在です。 近年、行政サービスのデジタル化が急速に進む中、私たちはクラウド環境でのサービス提供に強みを発揮しています。セキュリティと安定性を両立しながら、柔軟で拡張性の高いクラウド基盤を活用することで、自治体の業務効率化と住民サービスの高度化を同時に実現してきました。 これまでは主に職員向けのバックオフィス領域を中心に事業を展開してきましたが、今後は住民フロントに向けた行政サービスへと事業領域を拡大していきます。住民と行政の接点をよりスマートに、そして誰もが使いやすい形に変えていくことを目指しています。 その中でも、私たちが特に注力しているのが「生成AIの活用」です。生成AIは、行政の現場に新たな可能性をもたらします。例えば、住民からの問い合わせ対応を自動化したり、行政文書の作成を支援したりすることで、職員の業務負担を軽減し、より価値の高い行政サービスの提供につなげることができます。また、住民にとっても、AIを介した対話型のサービスを通じて、よりスムーズに行政手続きを行うことが可能になります。 私たちは、クラウドサービスと生成AIを掛け合わせ、住民・職員の双方にとって便利で安心できる行政サービスの実現を目指しています。そのために、自治体業務の深い理解と最新のテクノロジーを融合し、社会の変化に先駆けたサービス開発・事業展開を進めています。 これらの背景を踏まえて、以下の人財を募集しています。 ・　生成AIを活用したサービスデザインができる人財(サービスデザイナ) ・　AWS、Azureなどのクラウド基盤に係る知識を有している人財(ITスペシャリスト) ・　クラウド技術を始めとした最新の技術アセットについて、継続的な知識習得ができる人財(ITスペシャリスト) ・　上記のスキルをベースに、顧客との間で要件定義～サービス提供まで、十分なコミュニケーションを取るなどして、真の顧客価値を追求/調整することができる人財

●配属部署 システムアーキテクト第1部 ●担当業務 経験豊富なエンジニアのもとでITインフラ全般の設計・構築を段階的に習得 ∟ 顧客向けITシステム提案・要件定義のサポート ∟ プロジェクトメンバーとして設計・構築工程を実践 ∟ クラウド/オンプレ/MWの設計・構築 ∟ IaCによるクラウドネイティブ開発 ∟ 運用設計～導入後サポートまで幅広く経験 ●案件事例 小売、流通業、製造業の顧客の基幹システムの導入案件(設計、構築) ●主要プロダクト・取扱製品 等 パブリッククラウド(AWS、Azure、GCP、OCI)、コンテナ、サーバ/ストレージ(HPE、DellEMC、NetApp)、仮想化(VMware、Hyper-V)、OS(Windows、RHEL) ●入社後の流れ OJT+体系的研修で実務力を養成。 1年後には独力で顧客対応可能に。 資格取得支援も充実