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CTCテクノロジー株式会社

配属部署 ラーニングソリューション営業企画部 ラーニングソリューション企画課 仕事についての詳細 【担当業務(お任せしたい業務内容)】 お客様のニーズに合わせた研修の企画・提案を実施します。 また受注後は研修担当責任者として研修全体の管理・運営を行います。 サービス/コースの企画開発/運用管理、担当サービスに関するマーケティング全般(リサーチ/プロモーション) 技術・担当業務領域 大手Sier新入社員研修、NWエンジニア育成研修、DX人材育成研修 主要プロダクト、取扱製品等 AWS、Azure、Cisco、VMware by Broadcom、Python、Java、IT技術全般 定期開催コース、再販コース、1社向けカスタマイズコース 入社後の流れ 若手:OJTによる実務経験を積みながら、1年後には独力で顧客対応できるレベルを目指します。 即戦力:プロジェクトに参画しPMとして案件対応をしながら、徐々に対応範囲を拡大していきます。

株式会社電通総研テクノロジー

大手製造業のお客様に向けて、電通総研グループが取り扱っている製造設計ソリューション「iQUAVIS」 および 「3D-SUITE」 の導入・構築・運用サポートを担当いただきます。担当分野はスキル・ご経験・希望等でアサインをご相談させていただきます。 iQUAVISや3D-SUITEの経験者は市場にほとんどいないため、入社時点で製品知識は必須ではありません。Windows Serverを中心としたシステム構築・運用経験を重視しています。 これまでのWindows Server、認証、DB、運用保守、障害対応などの経験を活かしながら、入社後に製品知識を習得し、徐々に専門性を高めていただけるポジションです。 導入時の環境構築から、稼働後の問い合わせ対応、保守運用、活用支援まで、お客様に長く伴走するエンジニアとしてご活躍いただきます。 【 主な業務内容 】 ご経験や適性に応じて、以下の業務をお任せします。 ・パッケージ製品の導入支援、環境構築 ・Windows Serverを中心としたシステム設定・構築・運用 ・システム管理、保守運用 ・バージョンアップ、システム更改対応 ・顧客からの問い合わせ対応、障害対応 ・操作説明、トレーニング、利用支援 ・お客様への活用提案、改善提案

株式会社電通総研テクノロジー

● 職務内容 (1)SAPシステムの導入・移行 ・SAP導入/移行における提案支援 ・システム環境の設計・構築 ・SAP BASIS業務全般 ・オンプレミスからクラウドへの移行業務 (2)SAPシステムの運用・保守 ・SAP BASIS領域の運用・保守(障害調査、設定変更、調整業務など) ・システム改修・品質改善対応 ・AMO(Application Management Outsourcing)サービスの提案支援 ● 入社後の流れ ・SAP/BASISの基礎知識をキャッチアップ ・OJT形式で運用・保守案件に参画 ・先輩社員と一緒に作業を進めながら業務を習得いただきます ・ご自身の希望があれば機会が与えられる風土です ● 働き方 ・社内平均残業時間20程度、過度な残業はありません。 ・夜間・休日対応はリリース/切替時のみ限定的 ・育児・私用による中抜け、時間調整も柔軟に対応可能 ・基本的に在宅勤務が可能です(ご担当案件によっては出社もございます)

株式会社電通総研テクノロジー

●プロジェクト AWS・Azureといったパブリッククラウドプラットフォームを活用し、クライアントが思い描くIT戦略の実現のため、クラウド基盤の構築・クラウドへの環境移行・クラウド導入後の運用などを行っています。また、クラウドに限らずオンプレ環境での支援も行っており、クライアント企業のITインフラ環境を幅広く支えています。 ・主に金融機関向けシステム開発や稼働中システムのメンテナンス作業 ・経験に応じたプロジェクトへ参画頂き、専門性を高めながらキャリアアップ出来ます。 ・社内の作業ではなく社外(お客様先)の作業となります。 ・上流工程～下流工程までの全開発工程と保守工程の経験ができます。 ※メインとしては上流工程の案件がメインで豊富にあります。 ※現在はオンプレミスからクラウドへの移行案件が多い状況です。 ●役割 ・上流工程から携わって頂き、将来的には数名規模のリーダーとしてチームマネージメントを担っていく意欲のある方を募集しています。 サーバ、ミドルウェアの設計、実装、運用設計を担当頂きます。 ●キャリアパス ・技術研修やPM研修など、300種類を超える研修が用意されており、キャリアや成長段階に応じた学びが可能です。 ・自社メンバーを含む、複数名のマネジメントを経験することで、サブリーダからリーダー、将来的にPMへとステップアップすることが出来ます。 ●メッセージ IT技術の発展によるビジネス環境の大変革期の中、当社は売上規模・人員規模ともに拡大することを計画しています。さらなる成長を一緒に目指していきたい方、安定した働きやすい環境で長く働きたい方はぜひご応募ください。

株式会社豆蔵

●深層学習、強化学習などのアルゴリズムを利用したソフトウェアの開発 ●機械学習技術によるデータ分析やパターン解析、シミュレーションなどのソリューション改善実施 ●システムおよびソフトウェア仕様の理解 ●パフォーマンスとスケーラビリティの向上に向けた施策 ●技術要素、開発プロセス、コード標準の整備 事業部の風土 事業部メンバー構成としては、20代後半～30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化(Pruning, Quantization等) ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise 等

株式会社本田技術研究所

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したモデル のデバイス実装 ●ドライバー状態、車内外の状況認識技術 の開発 ●各種データ収集および学習用データ生成 技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せいたします。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等 【キャリアパス】 ●AIに関する教育制度を活用して、さらなる知識、技術力向上を図りながら、プロジェクトの担当者として技術の構築を推進頂きます。 ●国内外のHonda関連部署とのプロジェクトでグローバルなキャリア形成も可能です。 ●プロジェクトの状況により、プロジェクトオーナーへのステップアップして頂きます。 ●その他、技術リーダー、マネジメントポジションへのキャリアアップの機会もございます。

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

株式会社クラウドワークスコンサルティング

通信、金融、メーカー、官公庁等幅広い分野で、 WEB・オープン系を中心とした開発案件の要件定義、 基本設計などの上流工程から開発、テスト、運用まで キャリアプランに合わせ、最適な案件・フェーズを お任せします。 【プロジェクト例】 ・セキュリティ基準対応管理システム開発(TypeScript/React) ・BIシステム開発(TypeScript/React) ・デジタルアタッチメント開発(TypeScript/React/Node.js) ・財務シミュレーションシステム開発(TypeScript/Node.js) ・音声認識システムの追加開発(JavaScript/C#/ASP.NET/WPF) JavaScriptやTypeScriptで開発を行う フロントエンドエンジニアにとってベーシックなプロジェクトが基本です。 開発手法はウォーターフォール開発もありますが クラウドネイティブな環境でアジャイル開発やスクラム開発、サービス、DevOpsなど 最先端の開発を行うことも可能です!

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

(雇入れ直後) 多岐に亘る銀行基盤システム(統合/連携/運用/ネットワーク/セキュリティ/業務等の各基盤)に対して、上流工程から下流工程(企画・要件定義から、設計、開発、テスト、保守)まで一気通貫で開発実務及び・プロジェクトマネジメント業務をご実施頂きます。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 各種業務アプリケーションの企画から運用、及びプロジェクトマネジメントを通して、国内外における三菱UFJ銀行・及びMUFGグループ会社の積極的な事業展開を、銀行システム部門と協同しIT面からリードして頂きます。 【配属想定部署】 基盤関連部門の中で、応募者の適性・経験を踏まえ、配属先部署は決定いたします。 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャを以下のような幅広い範囲のサービスの導入・運用を手掛けています。 ●ネットワークアーキテクチャー設計・管理(基幹通信網、LAN/WAN)、内外通信網の設計・管理、ネットワーク構成管理(機器、アドレスなど)、関連案件の企画総括、新技術等の各種調査 ●大規模メインフレーム基盤(z/OS、DBⅡ、CICS、MQ等)の企画・開発・保守・管理 ●統合(ブレード)サーバー基盤、外部クラウド共通基盤(AWS)の企画・開発・保守・管理 ●Microsoft365クラウドサービス、Azure IaaS/PaaSの導入/拡張、利活用推進 ●運用管理システム群のセキュリティ管理や、認証基盤(共通認証、統合ID管理、社内OA環境等)の企画・開発・保守・管理 ●国内外で稼働する各種業務アプリケーション基盤の企画・開発・保守・管理、現行システム基盤・インフラ環境に対する課題解決、改善対応 └クラウド活用をメインとした、データレイク、分析基盤におけるシステム設計・構築・保守運用 └コンテナアーキテクチャの活用を前提とした、対顧チャネルエリアにおけるシステム設計・構築・保守運用(セキュリティ、キャパシティ・パフォーマンス、障害リカバリ、CI/CD 等) └大量データ/サーバ群を保持する分散システム基盤の設計・開発・構築業務 └業務アプリケーション開発部署と協働での次世代勘定系システムの検討・推進 ●持株・銀行が規定するシステム企画・開発・運用に係わる情報セキュリティポリシーに基づいた、持株・銀行受託システムのサイバーセキュリティおよびITセキュリティに係る企画立案・推進ならびに統括、もしくは管理、運営、統制 【配属想定部署の人員構成】 本部配下の各部は社員のみで約30~60名程度、協力会社各社から支援いただいている社員等も含めると各部とも100名以上の大規模組織です。 また業務領域のプロである銀行員と協働・切磋琢磨しあえるチャレンジングな環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、銀行をはじめとするグループ企業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。

株式会社分析屋

当社はAI活用・データ活用に特化したSHIFTグループ企業として、 お客様のデータ活用を支える データ分析基盤の設計・構築・運用 を担っています。 本ポジションでは、 データパイプライン(ETL/ELT)構築、DWH設計、クラウド基盤整備 を中心に、 分析者・事業サイドと連携しながらデータ活用の土台づくりを推進していただきます。 \ キャリアチェンジ歓迎 / バックエンド・インフラからデータ基盤へ移行したい方や、 分析業務から基盤整備側へキャリアを伸ばしたい方も活躍しています。 私たち分析屋は、「データ分析に特化した専門会社」です。 企業がデータを “使える資産” に変えるために、基盤づくりから活用支援まで一貫して担うことを強みとしています。 あなたには、データが蓄積・整備・活用されるための分析基盤の設計・構築・改善をお任せします。 単にデータ基盤を作るだけでなく、 お客様と一緒に“どう活かすか”を考える仕事 です。 データ活用プロジェクトにおける 要件定義〜設計〜実装〜運用 の全工程に、 案件の特性に応じて幅広く関わっていただきます。 (1)データ分析基盤の構築・運用 ・ データパイプライン(ETL/ELT)の設計・実装 ・ DWH / データマート設計 ・ BigQuery / Redshift / Snowflake 等の基盤構築 ・ 可観測性・パフォーマンスの改善 ・ データ品質管理・運用ルール設計 (2)クラウド基盤(AWS/GCP)の設計・整備 ・ サーバレスアーキテクチャの設計 ・ モニタリング、ログ設計、CI/CD整備 ・ セキュリティ・運用改善 (3)ビジネスサイドとのコミュニケーション ・ データ要件の整理、実現方式の検討 ・ 分析者・事業部門との連携(課題のヒアリング〜改善提案) ・ AI/BIプロジェクトにおける基盤側の支援 ・ データ構造の最適化提案 業務イメージ)AWS環境の分析基盤案件での対応例 ・既存のワークフローエンジンをAWS StepFunctionsへ移行 ・AWS CodeBuildでのCI/CD構成の設計実装 ・脆弱性対応に伴い、Amazon ECSで使用するコンテナイメージやロジックの改修対応 案件特性により変動しますが、 全体として ビジネス(顧客折衝)3割:エンジニアリング(設計・実装)7割 程度となります。 顧客折衝の割合 ウォーターフォール型案件: ビジネス1割:実装9割(技術寄り・構築フェーズ中心) アジャイル型案件: ビジネス4割:実装6割(分析者・事業部との対話が多い) ※応募者に「実務のイメージが湧きやすいように」明確に記載しています。 ※ご希望やご経験に応じて、技術寄り / ビジネス寄りのどちらにも寄せていくことが可能です。 案件事例 分析屋では、特定の業界に偏らず、幅広い業界のデータ活用支援に携われます。 それぞれの業界が抱えるビジネス課題をデータで解決していく中で、 「どんなデータを、どう活かせば成果につながるか」 という実践的な知見が蓄積されます。 1つの業界に閉じず、複数領域に関われるからこそ、 技術スキルだけでなく“データを使ってビジネスを動かす力 が磨かれていく環境です。 データ基盤エンジニアとしての視野を広げ、どんな企業課題にも対応できる“データアーキテクト”へ成長できます。 ・ 大手物流企業: AWS環境で在庫データを可視化、需要予測システムの構築 ・ 小売メーカー: 既存の販売データを基に分析基盤整を構築し、ダッシュボードで経営会議資料を自動化 ・ 家電メーカー: 顧客データを一元化し、マーケティング施策へ活用できる基盤を構築 ・ コスメブランド: 売上・顧客データの分析基盤を構築し、マーケティング施策に活用 ・ 小売業: アプリデータと購買データを組み合わせた施策検討・効果検証を実施 ・ ソーシャルゲーム企業: 離脱率改善のためのログデータ分析基盤を設計し、ビッグデータ解析から施策立案まで支援 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS、GoogleCloud、Azure ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他　　　 : Snowflake、Databricks、SQL、Python ※すべての技術を使える必要はありません。入社後の研修・実務を通じて学べます。 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 ①導入研修(1〜2ヶ月) 入社後はまず、SQL・Python・BIツール(Tableau/PowerBI)など、データ分析・データ基盤で使う基本スキルを学ぶところからスタートします。 開発・インフラ出身で「分析はこれから」という方でも入りやすい内容です。 ②実案件にアサイン(研修後) 研修が終わったら、実際のプロジェクトに入っていただきます。 最初は設計された内容の構築やデータ整備など、取り組みやすいタスクから始めて、 慣れてきたら「要件をどう整理するか」「このお客様にはどの基盤がよいか」など、上流にも関わっていきます。 ③定期的なフォロー・キャリア相談 月次の面談などで、今後やりたい領域(基盤寄せ/BI寄せ/顧客折衝多め など)をすり合わせていきます。 「次は設計から入りたい」「Snowflake触れる案件に行きたい」などの希望もここで相談できます。 ④キャリアの方向性 ・ データ基盤の設計を極めるスペシャリスト ・ 顧客と直接やり取りするPL/PM どちらのルートも選べるので、現場で手を動かしながら少しずつ広げていくイメージです。 ★ポイント ボトムアップな文化なので、「このツール使いたい」「こう改善したい」は自分から発信してOKな環境です。 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かす思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 ※今回求人では対象外となります※

株式会社分析屋

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

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●業務内容 MSOLグループ全体のコーポレートエンジニアリングに携わっていただきます。グループ全体の業務DXにおける推進役として企画から運用までを担当いただき、現場と一緒に業務改善を推進いただきます。 ・経営層や現場部門への要件ヒアリングとIT要件への落とし込み ・人事基幹システムなど重要プロジェクトにおけるベンダーコントロールと品質管理 ・新規導入SaaSの選定およびアーキテクチャ設計 ・業務効率化を見据えたAPI連携施策の企画・実行(iPaaS含む) ・SlackやGWS/M365等を用いた特定業務の自動化(GAS/VBA等) ・財務会計・PJ管理会計・販売管理システム間のデータIF連携設計および実装管理 ・社内データの有効活用に向けたデータモデル設計 ●主な社内プロジェクト ・IF連携(財務会計・PJ管理会計・販売管理) ・人事基幹システム構築(要件定義～設計開発・テスト工程のベンダーコントロール) ・チャット運用改善 MSOLが持続的に成長するために、社内に蓄積しているデータの有効活用が重要であると考えています。 クラウドファーストを基にしたアーキテクチャ検討をしていますが、今後は業務効率化(特定業務の自動化)も見越したAPI連携施策を進めていきたいと考えています。 ●社内利用クラウドツール一例 Google Workspace、Microsoft365 Slack、Zoom、カオナビ、Sansan Salesforce、TeamSpirit、Soarize、Snowflake、trocco、dbt、workato AWS、Azure、ASTERIA Warp、Alteryx、Tableau ※業務の変更範囲について:会社の定める業務 ●配属先について 2025年11月時点、グループも含めた社員数は1,500名強、コーポレートIT本部は執行役員直下で本部長1名、部長2名、課長3名、メンバ14名のチーム構成です。この成長を支える上で、SaaS間の連携やデータ統合の「自動化・効率化」が不可欠です。私たちは、その中核となるAPI群やデータ連携基盤を内製で開発・構築しており、今回の募集は、将来的な大規模なデータ連携やグループ拡大を見据え、システムの根幹を支え、ビジネスに直結する開発に挑戦したい方を募集します。 ●所属部門 コーポレートIT部・データエンジニアリング課への配属(課長以下4名)です。 部門全体の特徴として、コミュニケーション力の高い社員が多く、分からないことについてはお互いに助け合いながら業務を行っています。 自部門だけで完結することはなく、他の課とチームを組んだり、他事業部との折衝を経てシステムに変化を加えたりしていくため、 「チームで仕事をしたい」「自身が改善を企て実行したことで、その後どのような効果を生んだのか知りたい(今の環境だとなかなか知ることができない)」といった方にはおすすめ の環境です。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 三菱UFJ銀行を中心にMUFGでは業務効率化、デジタルトランスフォーメーションを推進しております。 在宅勤務/リモートワークの定着に伴い、Microsoft365を中心としたクラウドベースのコラボレーションサービスへのニーズが高まっています。 利便性を追求する一方、金融機関に求められる堅牢性や安全性との両立が高いレベルで求められるため、当社ではクラウドサービスの利用者としてのみではなく、サービス仕様を確りと押さえ、自行環境への適切な導入計画やセキュリティ対策を立案していくためのスキル・知見、創造力が必須となります。 このような背景を踏まえ、高度なスキルと成長意欲を併せ持ち、グループ全体の業務効率化・DX化という経営課題に対しMicrosoft365を利活用したIT面でサポートしていただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) Microsoft365サービスの導入および利活用推進。 ・ 新サービスに関する情報収集、導入提案、グランドデザイン ・ ビジネス課題や要求事項の整理、システム要件定義 ・ 開発プロジェクト計画の作成～プロジェクトマネジメント (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 Microsoft365サービスの導入/拡張、利活用推進を担当頂きます。 新たに提供される機能やサービスの導入や拡張を主導し、技術的な知見をもとに企画やPoC、構築から移行までを牽引するプロジェクトリーダーを担って頂きます。 MUFGでは既にMicrosoft365クラウドサービス(ExchangeOnline、SharePointOnline、Teams、OneDrive等)を導入済みで、これら既存サービスや新機能を利活用し、行内での既存業務のデジタル化、並びに国内外関連会社とのコラボレーションや顧客チャネルへの活用を計画/推進しております。 Microsoft社は日々機能の拡張や新たなサービスを追加・改良していますので、これら技術的な情報をいち早くキャッチし、ユーザニーズに対する企画からサービス展開までの一連のプロセスを、Microsoft社やその他ベンダーと協業で牽引頂きます。 また、Microsoft365の利活用においてAWSやVMに構築したサーバを稼働させており、VerUpやモジュール更改等の知見を活かすことも可能です。 【配属想定部署】 コラボレーションサービス部(グループ事業部門・グループ共通基盤本部　配下) 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行の行員が利用するOA環境全般を担う部門として、Microsoft365サービスの展開、シンクライアント環境の提供、FAT端末やiPhoneなどデバイスの管理、社内ポータルシステムの設計開発を推進しています。 いずれの業務も主に担っていただくMicrosft365サービスの設計/運用と密接に関連しており、部署内各ラインと協業していただきます。 【配属想定部署の人員構成】 所属社員は50名程度。 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行のシステム部門をはじめ、扱うシステムの特性上、セキュリティやネットワークを中心に、数多くの関連開発部が関係者となります。 また、トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで多くの職層の方々と関わっていただく機会があります。 三菱UFJ銀行のみならずMUFGのグループ各社においてもMicrosoft365の導入および活用が進んでおり、協働する機会が増えており各業態との協業機会が増加しています。 海外拠点においてもMicrosoft365の導入/活用が進んでおり、情報交換や設計確認の機会が増えています。 【想定担当案件(例)】 ・新規サービス導入 PowerPlatfromやStreamの導入 ブレイクアウトルームや自動翻訳の導入 ・既存サービス拡充 Teamsを用いた組織間コミュニケーション、関連会社コラボレーション機能拡大 海外組織ExchangeOnline移行、Exchange Server更改 AzureAD認証高度化、クラウド監査システム連携

株式会社ファーンリッジ・ジャパン

設計・構築・運用・監視までご本人様希望に合わせたフェーズをご担当頂く形となります。 まずは、エンジニアの方のスキル・経験をベースに当社が40～100案件(個人差があります)ほどピックアップし、紹介した案件に対して、エンジニアの方が「A～C」の三段階評価をしていただきます。「A」評価の案件を最優先にプロジェクトへアサインします。もし、「C」評価しかない場合は、再度当社でピックアップしますので安心してください。 案件 【1】Windowsサーバ設計構築 証券システム 設計・構築 ・サーバリプレース、システム新規導入対応 ・設計、およびベンダ・ユーザー等と各種調整しタスクを推進 ・サーバ障害対応や、ユーザー問い合わせ対応などもあり ・システムはWindowsがメイン 【2】鉄道会社向けプロジェクト サーバやシステム環境の構築を担当 【3】サーバ保守支援 サーバに関連する保守業務(パッチ適用、障害対応、性能分析)の作業 ※上記以外のプロジェクトが多数あります。 上述のとおり、貴方のスキルや経験、希望する環境を最優先に、かつ、エンジニア(社員)の方に選択していただきます。 面接時に、貴方の希望をお聞かせください。 開発言語 下記OS・ミドルが対象となります。 Windows Server, Linux, Solaris, HP-UX, AIX, Exchange Server, Sharepoint, Office 365, Zabbix, AWS, Azure, VMware, Active Directory, JP1, Tivolli, Storage, EMC

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応、コスト削減、安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 その中で従来オンプレミスで手作業が中心であったシステム環境の構築業務は、「クラウドファースト」の方針のもとでクラウド(AWS、Azure等)を標準としたIaC(Infrastracture as Code)ベースの開発が主流になっています。 また、適用領域は社内システム(SoR)、情報系(SoI)、ミッションクリティカルな対顧客チャネル(SoE)の全てにおよんでおり、システム基盤のアーキテクチャも仮想マシン(VM)をベースにしたものからコンテナやマネージドサービスを中心にクラウドネイティブなものへと置き換わりつつあります。 クラウドネイティブなアーキテクチャを真に活用するためには、システム基盤チームは従来の役割分担や責任境界を超えてアプリケーション開発に入り込み、コンテナやCI/CDツール等の導入を支援、自動化の推進やオブザーバビリティ強化といった役割を担う(イネーブリングする)アプリケーション開発支援の技術専門チームとしての役割が期待されています。 MUITのシステム基盤チームは、コンテナやCI/CD等の技術製品の有識者が基盤領域に閉じずにシステム全体を見渡す広い視点を持ち、既成概念に捕らわれることなく、あるべきシステムアーキテクチャ像を描いてシステム開発と組織の変革をリードしていきます。 今回募集するポジションは、このような役割を我々と一緒に担って頂くITスペシャリスト、システムエンジニア、システムアーキテクトになります。 (雇入れ直後) 【システム毎の基盤設計・構築(AWS/Azure)】 国内エリアにおけるクラウド(AWS/Azure等)を活用したシステム基盤の開発業務をご担当頂きます。 ・システム基盤担当としてクラウドを用いた開発案件に入り、要件定義～リリースまでを担当します ・開発案件においては各種クラウドサービスおよび個別に導入するDBやAP、メッセージング、運用管理など各種MWを組み合わせ、システム基盤の設計開発を行います ・アプリケーション開発チームに不足しているクラウドやコンテナ、CI/CDツール、各種マネージドサービス等にかかる知識と運用ノウハウをスキルトランスファーします(イネーブリング) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 【配属想定部署】 市場基盤部、情報基盤部、リスク・共同基盤部または預為フロント基盤　等(業務基盤本部においてクラウドを用いたシステム開発を主として行っている部署) 【配属想定部署概要】 システム基盤のなかでも業務基盤層(OS・ミドルウェア等)を所管する部署であり、システム開発の中核を担っています。 業界に先駆けてAWSを活用したシステム構築を大規模に展開、数百あるシステムが統合的に利用できるコンテナ基盤を銀行内で初めて構築、外部企業とのAPI連携により今までに無い金融サービスを提供、超大規模なデータレイクを構築(いずれも事例化して外部公開している案件ですが、未公開の案件も多数あり)等、当社において技術力・先進性の高い部署です。 SIerや他業界出身者など中途入社のメンバーも多く、各人が得意なスキルを発揮して活躍中です。 組織として社内勉強会や社外発表などスキル向上に力を入れており、ITトレンドに対する高いアンテナとAI等の新技術の活用に強いモチベーションを持ったメンバーが多く在籍しています。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約20人～50人　※銀行等からの出向者を含む 【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企業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る機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署における仕事の特性上、特定のシステムのみを担当するのではなく、様々なプロジェクトにおいて以下の役割をご担当頂きます。 ・新規システム構築ないしはシステム基盤更改プロジェクト等におけるアーキテクチャの検討およびシステム基盤の構築　⇒システムごとに用意されるAWSアカウント/AzureサブスクリプションにおいてOSやDBMSといったアプリケーション稼働環境(システム基盤)を構築 ・AWS/AzureやKubernetes、CI/CD関連の新サービス・ツールの活用検討　⇒銀行で利用していないサービスやツールにつき技術仕様・コスト・セキュリティ等の観点で評価し、銀行システムへの適用を検討、アプリケーション開発チームにイネーブリングを実施

株式会社ナウキャスト

●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

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ・生成AIを用いた自社プロダクトのインフラ開発 ・Snowflake、Google Cloudなどのモダンな技術スタックによるデータ基盤構築におけるインフラ開発 ・生成AI関連のエンタープライズ向けパッケージの開発や導入開発 【具体的な業務内容】 ・AWSなどのパブリッククラウド環境におけるインフラの設計、実装、および管理 ・お客様とコミュニケーションを取りながら顧客クラウド環境にプロダクトを展開するプロジェクトの主導 ・自動コードビルド、テスト、およびデプロイメントのためのCI/CDパイプラインを設計および実装 ・信頼性および可用性を向上させるソフトウェアの開発、インフラ運用の仕組みづくり ・単一障害点やその他のリスクの高いアーキテクチャの問題特定、及びその解決法の提案、実装 ●技術スタック Python、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社トリプルアイズ

【職務内容】 現在のスキルに合わせて業務をアサインさせていただきます。 【案件例】 ●クラウド移行に携わるサーバーエンジニア(設計・構築・AWS/Azure) ●官公庁向け 基盤更改案件(設計・構築・クラウド) ●金融機関の基盤更改プロジェクト(設計・構築・MS365) ●Ansible活用のネットワーク自動化エンジニア(設計・構築) ●エンタープライズ顧客向けNW設計・構築案件(設計・構築) など、多数ある案件の中から、ご自身のキャリアに沿ったものをアサインいたします。 開発環境もたくさんありますので、幅広いキャリアを積むことが可能です。

株式会社トリプルアイズ

【職務内容】 お客様からのご要望に応じ、新規構築するオンプレ環境への移行、またはオンプレからクラウドへの移行を行いうエンジニアを募集します。 クラウドでは主にAWSまたはMicrosoft Azureを使用し、検討~システム構築~移行を担当していただきます。 インフラ基盤構築の上流から下流(提案~設計~構築~展開~運用)の全てのライフサイクルに携る事ができます。 【具体的には】 ●設計・構築から保守運用までの実務 ●顧客及びチーム内、自社内とコミュニケーションを取りながらの設計・構築 ●品質向上活動 ●各種調整事項への対応

株式会社トリプルアイズ

当社は2022年東証グロース上場企業を果たしたITベンチャーです。 主軸事業はSI事業とAIプラットフォーム事業の2つに分かれており、今回はSI事業でシステムエンジニアを募集しております。 当社の強みは、AIをはじめ、ブロックチェーンやIoTといった先端領域の研究開発による技術力をバックボーンとしたエンジニアのレベルの高さにあります。 大手Slerやエンドユーザーから多くのご依頼があり、その中からエンジニアの希望を最優先で案件へ参画いただきます。 キャリアパスとしては、様々な領域の現場を経験したエンジニアがAIプラットフォーム部門に移動することやSI部門において先端領域の研究開発を兼務するといったキャリアデザインも可能です。 ＜案件例＞ ・在庫管理システムのアプリ開発（Java Webアプリケーションエンジニア） ・医療系データアプリケーション開発（PL/SQLによる医療系アプリケーション開発） ・コンビニエンスストアの基幹システム（アプリ基盤プロジェクトのリーダー） など、多数ある案件の中から、ご自身のキャリアに沿ったものをアサインいたします。 開発環境も下記の通りたくさんありますので、幅広いキャリアを積むことが可能です。 ＜言語＞ ・Java / PHP / Ruby / C# / Python / JavaScript / Perl / Kotlin / SQL など ＜環境＞ ・Windows / Linux / Unix / AWS / GCP / Azure など

株式会社ジール

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ギブリー

「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!

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

全社SREチームではクラウドマネジメント(AWS, Google Cloud)、セキュリティ、ガバナンスなど組織横断での取り組みや、インフラ専任者が不在のチームに対して技術的なサポートを行っています。 時には社内にある別のIT部門と協力をして商用環境のみならず全社のIT基盤への取り組みまで行うことがあります。 具体的な業務内容の例は以下のとおりです。 ●AWS, Google Cloudなど商用環境を安全かつスムーズに利用できるための取り組み ・ガイドライン、ポリシーの構築 ・GuardDuty、Inspector、Control Towerなどの統制管理とセキュリティへの取り組み ・脆弱性、EOL、コンプライアンスへの取り組み ・コスト管理 ●運用管理と障害対応 ・メンテナンス対応 ・AWS, Google Cloud、OS、ミドルウェアの運用 ・クラウドサービスの設計、運用、管理 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・AWS, Google Cloud GitHub,Slack, esa.io, miro ●その他環境 こちらをご覧ください [組織横断的なSRE活動を始めようとしています](https://tech.bm-sms.co.jp/entry/2024/12/09/100000_1) 配属部署 プロダクト推進本部 技術推進グループに所属し、全社横断のSREチームとして活動いただきます。このチームは組織横断で商用環境の運用管理やセキュリティを担っています。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。