服装・髪型自由 Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

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

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

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

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

解析・評価業務の改革に向けたクラウドプラットドームおよびAIエージェントを活用したシステムの企画・開発をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・解析評価業務の現状把握、課題設定 ・業務改革に必要な技術調査およびシステム企画・開発 ・開発システムの現場導入・定着化の推進 ●使用言語、環境、ツール等:Python、MCP、A2A、MicrosoftAzure、AWS、GCP、Docker、VisualStudioCode、 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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

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

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

株式会社分析屋

●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●仕事内容 データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走(おもてなし分析)を担当します。 【具体的な業務内容】 ・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 ・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出(SELECT、JOIN、GROUP BY等)および集計 ・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 ・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化(ダッシュボード構築) ・抽出・可視化したデータに基づく、顧客(または社内)への報告・経営課題に対する改善提案 ・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

株式会社Sun Asterisk

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でも比較的規模の大きいサービスにおける、要件定義、設計をメインにリリースまでトータルに関わっていただきます。 【業務詳細】 サービスの開発における要件定義、システム設計、移行設計、運用設計などの各種設計。特に比較的大規模なプロジェクトでは複雑度の高い要件や既存システム・外部サービスとの連携があるため、エンジニアのメンバーと連携しながら先方担当者とのテクニカルコミュニケーション、PMの技術的なサポートを担っていただきます。 - 高いシステム要求を満たすための実現方法、アーキテクチャ、体制の検討と提案 - 複雑度の高い要件、仕様の設計への落とし込みや仕様の調整 - 連携が必要な他システムのステークホルダーとのテクニカルコミュニケーション - サービスをグロースさせるためのデータ分析基盤の設計など 【プロジェクト事例】 ●Web3ウォレット、NFT管理アプリ AWS Nitro Enclavesや、Passkeyを導入した、ノンカストディアルウォレットの開発。金融庁とのやりとりもあり。 ●航空会社会員アプリ 約150万ユーザーが使用するアプリ。モジュラーモノリスを採用し、機能間を疎結合に保ちメンテナンス性を高めた開発。 ●人材システム 総レコード数62億。60億のデータを持つ機能はマイクロサービス化し、大量データを保持する機能が落ちてもサービス継続できるようにアーキテクチャを設計。

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/KIRO/Claude

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/SonarQube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

AI技術を活用した次世代モビリティプラットフォームにおいて、クラウド・エッジ(車載/IoT)を横断するアーキテクチャの構想から設計、実装方針策定までを一気通貫で担っていただきます。 最初は中核領域の設計レビュー/意思決定支援から入り、段階的に設計標準の策定・展開まで拡張させていくことで、マイクロサービス構成・責務分割・AI配置に関する重要な設計判断をリードする立場として、知能化サービスPFの中核を形にしていただきます。 ●具体的な業務内容 AI技術を活用した次世代モビリティプラットフォームにおいて、クラウド・エッジ(車載/IoT)を横断したアーキテクチャ設計・技術のリードを担当いただくとともに、マイクロサービス/API/イベント設計および実装リードを、以下のような流れで知能化チームのメンバとともに推進いただきます ●クラウド～エッジ(車載/IoT)を含む全体アーキテクチャ設計 ●マイクロサービス/API/イベント設計(責務分割・IF設計)と実装方針リード ●AI配置設計(推論配置) ●セキュリティ・信頼性・可観測性を含む非機能設計 ●技術的合意形成(社内外)/設計レビュー・育成支援 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

株式会社イズム

イズムは企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進し、業務効率化やビジネスモデル変革を支援するSESです。 従来のSESとは異なり、商流を浅く単価を上げる方針をとることで少数精鋭の組織として成長しています。 プロジェクトの成功に向けて、要件定義~基本設計等の上流工程や進行管理、チームマネジメントを担うプロジェクトマネージャー(PM)を募集します。 主な業務内容 プロジェクト計画・要件定義 クライアントのビジネス要件や課題をヒアリングし、最適なシステム設計を提案。 要件定義・システム仕様書の作成。 プロジェクト計画(スケジュール・リソース・コスト)の策定。 プロジェクト進行管理 スケジュール管理、リスク管理、進捗管理。 課題発生時の対応策立案およびステークホルダーとの調整。 開発チーム・デザインチームとの連携。 チームマネジメント エンジニア・デザイナー・QA担当など、多職種が関わるチームのリード。 効率的な開発フローの構築(アジャイル開発、ウォーターフォール開発など)。 チームのモチベーション管理、パフォーマンス向上施策の実施。 クライアント折衝・提案 クライアントへの報告、調整、折衝。 システム開発に関する技術・コスト・スケジュール面の提案。 追加開発・改善提案の実施。 品質管理・納品 テスト計画の策定、品質チェック。 リリース後のトラブルシューティング、運用改善提案。 システムの安定稼働を支えるメンテナンス計画の立案。 プロジェクトの特徴 業界・業種を問わず、様々な企業向けのWEBシステム開発案件を担当。 開発手法はアジャイル開発(スクラム)・ウォーターフォール開発をプロジェクトごとに選択。 クラウド環境(AWS・Azure・GCP)を活用したシステム開発が多く、ECサイト、業務システム、マッチングプラットフォーム、SaaS開発など幅広い案件があります。

プレイネクストラボ株式会社

システムインテグレーション(SI)/IT開発事業に携わっていただきます。 またご経験やご希望に応じてPL・PM業務もお任せいたします。 【業務イメージ】 ●開発だけではなくチーム増員・拡大の検討など、ビジネスサイドの経験も積むことが可能です。 ●タイミングによってはスキルチェンジも可能な環境です(Node.js、React、Vue.js、Python、Go、Ruby、Laravelなど) ●多くのユーザーが利用するWebシステムでの開発業務等、幅広い開発案件をご用意しております。 ●業界、業種問わずエンジニアとして多彩な経験を積める環境です 【プロジェクトのアサイン】 エンジニアは上司・営業担当との定期的な面談を通じて、希望やキャリアプランを伝える場があります。 タイミングや状況にもよりますが、当社では本人の志向に沿ったプロジェクトアサインを行っています。 案件事例 ￭ヒーリング・ミュージックアプリ開発 ・テクノロジー:React Native、PHP(Laravel)、クラウドインフラ(AWS) ・対応フェーズ:企画・デザインコンセプト設計、基本設計、詳細設計、実装、 単体結合試験 、受入支援、保守運用 ￭LINEミニアプリ開発 ・テクノロジー:Vue.js、JavaScript、Python、AWSマイクロサービス構成 ・対応フェーズ:設計、実装、単体結合試験 ￭都内の信託銀行様でミドルウェアの刷新プロジェクト ・テクノロジー:Java SpringとStrutsからSpringバッジ、Spring webに刷新 ・対応フェーズ:要件定義、設計、実装、単体結合試験、保守運用

プレイネクストラボ株式会社

システムインテグレーション(SI)/IT開発事業に携わっていただきます。 使用言語として多いのはJava(Spring、Springboot)、JavaScript/TypeScript(Node.js、React、Vue.js)、Ruby、PHP(Laravel)です! 【業務イメージ】 ￭開発だけではなくチーム増員・拡大の検討など、ビジネスサイドの経験も積むことが可能です。 ￭タイミングによってはスキルチェンジも可能な環境です(Node.js、React、Vue.js、Python、Go、Ruby、Laravelなど) ￭多くのユーザーが利用するWebシステムでの開発業務等、幅広い開発案件をご用意しております。 ￭業界、業種問わずエンジニアとして多彩な経験を積める環境です 【プロジェクトのアサイン】 エンジニアは上司・営業担当との定期的な面談を通じて、希望やキャリアプランを伝える場があります。 タイミングや状況にもよりますが、当社では本人の志向に沿ったプロジェクトアサインを行っています。 案件事例 ￭ヒーリング・ミュージックアプリ開発 ・テクノロジー:React Native、PHP(Laravel)、クラウドインフラ(AWS) ・対応フェーズ:企画・デザインコンセプト設計、基本設計、詳細設計、実装、 単体結合試験 、受入支援、保守運用 ￭LINEミニアプリ開発 ・テクノロジー:Vue.js、JavaScript、Python、AWSマイクロサービス構成 ・対応フェーズ:設計、実装、単体結合試験 ￭都内の信託銀行様でミドルウェアの刷新プロジェクト ・テクノロジー:Java SpringとStrutsからSpringバッジ、Spring webに刷新 ・対応フェーズ:要件定義、設計、実装、単体結合試験、保守運用

株式会社イズム

イズムは企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進し、業務効率化やビジネスモデル変革を支援する少数精鋭のSESとして成長しています。 AWS / Azure を活用したインフラ設計・構築・運用を担当するクラウドエンジニアを募集します。 IaC(Infrastructure as Code)やコンテナ技術を活用し、高可用性・スケーラブルなシステムの構築を推進できるポジションです。 主な業務内容 クラウドインフラの設計・構築 AWS / Azure を活用したクラウドインフラの設計・構築 高可用性を考慮したアーキテクチャ設計(マルチAZ / マルチリージョン構成) クラウドのベストプラクティスに基づいたネットワーク設計(VPC, Subnet, Security Group など) コンテナ・サーバーレス環境の構築 Docker / Kubernetes(EKS, AKS)を活用したコンテナ基盤の構築・運用 AWS Lambda / Azure Functions などのサーバーレスアーキテクチャの設計・実装 CI/CD環境を整備し、デプロイの自動化(GitHub Actions / Terraform / AWS CodePipeline) クラウドセキュリティの強化 IAM(Identity and Access Management)の適切な管理・権限設計 Webアプリケーションのセキュリティ対策(WAF, GuardDuty, Security Center) ログ管理・監視システムの構築(CloudWatch, Prometheus, Azure Monitor) データベース管理・最適化 AWS RDS / Aurora / DynamoDB、Azure SQL Database の設計・運用 高速なデータアクセスのためのキャッシュ技術(ElastiCache, Redis, Memcached) データのバックアップ・リストア設計および障害対策 クラウド運用・パフォーマンス最適化 システム負荷を監視し、スケーリング戦略の最適化(Auto Scaling, Load Balancer) コスト最適化(Reserved Instances, Savings Plans, Azure Cost Management) SLA(Service Level Agreement)に基づいたクラウドインフラの運用改善 Infrastructure as Code(IaC)の導入・運用 Terraform / AWS CloudFormation / Azure Resource Manager を活用したIaCの実践 Ansible / Chef / Puppet などの自動化ツールを活用したインフラ構築・運用 バージョン管理されたクラウド環境の構築 主な開発環境 クラウド:AWS(EC2, RDS, Lambda, S3, ECS, EKS, VPC, IAM) / Azure(VM, AKS, Functions, Storage, SQL) コンテナ:Docker / Kubernetes(EKS, AKS) Infrastructure as Code:Terraform / AWS CloudFormation / Azure Resource Manager CI/CD:GitHub Actions / AWS CodePipeline / Azure DevOps 監視ツール:CloudWatch / Prometheus / Grafana / Azure Monitor データベース:AWS RDS / Aurora / DynamoDB / Azure SQL Database 等

株式会社イズム

IaC・AWS運用経験のあるインフラエンジニア募集! 要件定義・設計フェーズからご活躍いただけるメンバーを募集しています。 当社のコンセプト ITエンジニアのスキルに対して適切に還元するために商流を浅くし、単価を上げる事で給与を上げる。 上記コンセプトのもとで手がけていただく案件の特長 ●エンド直接取引・大手SIer案件が豊富 ●常時3000案件からエンジニア本人が案件を選択可能 ●案件は中規模～大規模が中心 ●開発～設計～要件定義やPL・PMなどスキルに合わせた工程を選択可能 ●開発言語ごとのチーム制でスムーズなキャッチアップ ●プロジェクト期間は6ヶ月～2年以上まで様々 小規模案件では学べない事が多いという観点から、 30人月(5名チーム×6ヶ月)～120人月(20名チーム×6ヶ月)で 数千万円〜数億円規模の大きなプロジェクトをターゲットとしています。 プロジェクト例 ●通信会社様カードシステム基本構想策定支援 ●不動産管理会社向けDXを推進管理システム ●保険会社IT部門側の基幹システム刷新プロジェクト ●不動産賃貸領域における新規業務支援プロダクトの企画開発 ●某電力系システム子会社向けアセットマネジメントシステムの更改プロジェクト など 以下の経験を生かせます ・AWSを用いたスケーラビリティの高いインフラ基盤の設計・構築 ・構成管理ツールによるInfrastructure as Codeの実践 ・サービスレベル低下に即座に対応できる監視やダッシュボードの整備 ・Blue/Greenデプロイなどサービス影響を極小化する仕組みの導入、整備 ・CI/CDパイプラインの整備 ・マルチアカウント環境におけるセキュリティ、ガバナンス強化 など まずは長年お取引し、信頼関係を築いているお客様のもとで徐々に経験を積み、ゆくゆくは新規プロジェクトにも参画していただきます。 これまでのスキルを活かしキャリアアップしたいエンジニア、今以上にキャリアアップを目指す上流エンジニアが積極的に活躍できる環境を整えています。 是非、興味のある方はご応募ください。 過去の実績 これまではシステム開発を軸にしたソリューション提案・提供をメインにしてきました。 以下は開発案件の事例となります。 ※Java・PHPを中心にRubyにも注力しています ￭福利厚生サービスシステムの開発 ￭基幹システムリプレイス ￭Fintechサービスシステムの開発 ￭iOSアプリ開発 ￭株式メディアサービスシステムの開発 ￭ERPパッケージ開発 ￭日本の物流を支えるシステム開発 等

株式会社Sun Asterisk

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

株式会社Sun Asterisk

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップから大手企業の新規事業PoCプロジェクトまで様々なプロジェクトがあり、その中で0→1ベースの企画段階から参画し、設計から開発まで行っていただきます。 【業務詳細】 新しい価値を提供する新サービスの作成 ●利用するサービス・ツールなどの技術選定 ●目的をチームで共有して目的に合わせたシステム設計 ●アジャイルでのバックエンド開発 ●エンジニア視点でのサービスデザイン 【風土・働き方】 当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

株式会社Sun Asterisk

●顧客向けシステム開発における、インフラ設計・構築業務 ・インフラ設計/構築（クラウドへのリプレイスなどを含む） ・既存システムの耐障害性、可用性、パフォーマンスの引き上げ ・各種オペレーション自動化スクリプトの設計・開発 ・各種監視システムの構築または設定 ※ツールの活用 ・Redmine, JIRA, Backlogなどのプロジェクト管理ツールを活用した開発プロセス管理。 ・GitHubを活用したソースコードレビュー。 ・CI/CDツールを用いた継続的インテグレーション/デリバリ。 ・zoom.us, slackやChatworkを用いてグローバルチームでのコミュニケーション実施。 ●Azure Virtual Desktop を利用したセキュアな VDI (Virtual Desktop Infrastructure) 環境の構築 ●Terraform や CloudFormation 等の自動構築・管理ツールを利用して継続的に Web サービス等のインフラ基盤を管理 ●VM やオンプレミス環境で稼働している社内業務向けシステムを移行ツールをもちいての AWS もしくは Azure 環境へ移行 ●オンプレミス等にあるファイルサーバーのデータをクラウド環境へ移行 【プロジェクト事例】 ●Azure Virtual Desktop を利用したセキュアな VDI (Virtual Desktop Infrastructure) 環境の構築 ●Terraform や CloudFormation 等の自動構築・管理ツールを利用して継続的に Web サービス等のインフラ基盤を管理 ●VM やオンプレミス環境で稼働している社内業務向けシステムを移行ツールをもちいての AWS もしくは Azure 環境へ移行 ●オンプレミス等にあるファイルサーバーのデータをクラウド環境へ移行

株式会社BuySell Technologies

現在、買取から販売までリユース事業に必要なすべての機能を包括して提供する自社開発プラットフォーム「Cosmos」の開発を進行中であり、そのバックエンドの領域を主軸にソフトウェア開発を行っていただきます。 ・プロダクトのバックエンド領域における開発(設計・実装・テスト) ・高品質なプロダクトづくりを目指す取り組み ・チーム勉強会 ・開発生産性 ※変更の範囲なし 【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:Go / Python / React.js ・CI/CD:GitHub Actions ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・バージョン管理:GitHub ・その他:Sentry / NewRelic / Findy Team+ 【チームの特徴】 ・プロダクトあたり10人未満のチーム構成です ・エンジニア組織が拡大フェーズであるため文化醸成を大切にしています ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれます ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるのか」、「現場の課題解決ができているのか」を突き詰め、理解して開発します ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表し「インターネットに貢献する」ことが評価制度に組み込まれており、積極的なアウトプットが求められます

株式会社メイプルシステムズ

同社は、エンジニアが100%案件を選択できるSES企業です。 一次請け案件が60%以上あり、還元率は80%～95%と高水準です。 レコチョクやゼクシィ、Cygames、横浜銀行などの取引実績があります。 同社では、エンジニアのステップアップを重視しており、野心や成長意欲のある方を歓迎しています。 具体的には 2024年に東証グロース上場グループ(株式会社TWOSTONE&Sons)入りを果たし、Web系、システム構築、ネットワーク・サーバのインフラ設計など、多彩な案件紹介が可能です。 Go言語、Python、C#、Ruby、インフラ系言語(AWS・Kubernetes)を用いた案件もございます。

株式会社ビットエー

デジタルパートナー事業部の”データエンジニア(リードエンジニア)”として、分析基盤の構築・運用やデータ活用プロジェクトの技術的リードを担っていただきます。 顧客の業種や課題に応じた最適なデータ基盤設計、データパイプラインの構築、データマートの整備など、幅広い領域での技術支援をお任せします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 以下のような業務を想定しています ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)におけるデータ分析基盤の設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理やデータパイプラインの設計・実装・改善 ・分析用データマートやDWHの設計・実装・保守運用 ・SQLによるデータ抽出・集計処理の開発 ・BIツール導入・データ可視化支援 ・チームの技術リード、コードレビュー、プロジェクト推進 ・クライアントの要件整理、課題ヒアリング、提案支援 主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数

株式会社こだわり

担当業務 SES企業の枠を超え、“人と事業を動かすエンジニアリング”を掲げるこだわり。 理念「価値にこだわる」、行動指針「進化・絆・成果にこだわる」を体現できるリーダーを求めています。 マネジメント層には、経営や事業戦略と連動した組織設計・育成・営業連携を担っていただきます。 代表や役員との距離が近く、自らの考えを直接経営に反映できる環境です。 「技術を理解したマネジメント」「人を育てるリーダー」「事業を動かす戦略家」 -そのすべてを兼ね備えた人材を目指せるのが、こだわりの最大の魅力。 AI・グローバル・地方人材など多様なテーマにも挑戦でき、あなたの経験と意思がそのまま会社の未来を形づくります。 “勝ち”を創るのは、技術だけではない。 一緒に「カチにこだわる」企業を作り上げていきませんか? 詳細 ネットワーク、サーバー、クラウド各領域でご自身の強みを生かした案件参画が可能です。 要件定義からテスト工程まで案件のご紹介が可能なため、ご自身のスキルにあった案件の参画や上流工程への挑戦が可能です。 リモート案件の比率も増えています。勤務地についてもご相談ください。 現場業務での経験やご希望を加味したうえで将来的に組織作りに携わっていただくキャリア実現も可能です。 案件例 案件例① 案件概要:大手金融機関向け 次期インフラ更改プロジェクト(基盤統合) 工程:要件定義 -基本設計-ベンダーコントロール-テスト計画-品質/進捗管理 環境:Linux(RHEL)/ Windows Server VMware vSphere JP1 / Zabbix 案件例② 案件概要:製造業向け グローバルネットワーク再構築プロジェクト 工程: 要件定義-基本設計-構成設計レビュー-ベンダー調整-品質/課題管理 環境:Cisco / FortiGate / Palo Alto Linux ServiceNow 案件例③ 案件概要:不動産業向け Azure基盤構築および運用設計プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-構築-テスト-ドキュメント整備 環境:Microsoft Azure(VM / AD DS / Backup / Monitor) Windows Server / Linux Ansible 案件例④ 案件概要:医療関連システム 工程:要件定義-基本設計-詳細設計-構築-テスト計画-テスト 環境:AWS Lambda DynamoDB,AuroraECS Zabbix

株式会社Works Human Intelligence

●主な職務内容 大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の製品品質の改善を行います。 外部・内部品質の向上の為、自動化を推進します。 ●具体的な業務内容 ・自動テストの推進・運用・改善 └ユニット、E2E、パフォーマンスなど ・自動テスト環境の構築・運用 ・コード品質改善ツールの推進・運用・改善 └静的解析(SonarQube)、Linter、フォーマッターなど ・テスト設計、マニュアル作成支援 ・品質改善計画の策定・実行 ・開発、QA、DevOpsチームとの連携 ●SETとQAの違い どちらもソフトウェアの品質を向上させる役割を担う職種ですが、 SETはソフトウェアテストの自動化を担当するエンジニアであり、 QAはソフトウェアの品質管理全般を担当する職種です。 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現する為、基本的にはチームで活動します。 定期的に目標を設定し、デイリーのミーティングで相談をして、協力して開発や運用の課題に取り組みます。 チームで日常的に雑談をしたり、上司との1対1のMTGを実施する等、なんでも話しやすい関係を維持できるようにしています。 ●貸与PC ※22年にハイスペックPCへの切り替えを実施済み! CPU:最新第12世代 Intel Core i7 メモリ:32G SSD:1TB OS:Windows キーボード:JIS/US ※選択可 ●技術スタック サーバーサイド: Java, TypeScript, Kotlin, COBOL フロントエンド: 開発言語:HTML, CSS, JavaScript, TypeScript ライブラリ:jQuery, Vue.js, React, LESS データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere クラウド: AWS, GCP, Azure, OCI CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, Gradle, Maven, Ant モニタリング: CloudWatch, Zabbix, AppDynamics, Datadog デザインツール: Figma ソースコード管理: GitHub, AWS CodeCommit, Gitlab, Subversion タスク管理: GitHub issues, GitLab issues, Redmine, Trac 開発ツール: Visual Studio Code, Eclipse コミュニケーション: Slack, Google Workspace ●入社後のフォロー体制 ・1か月程度の教育(インプット)期間の後、1～3か月のOJTでの軽微な修正や開発を行い、3～6か月程度でひとり立ちしていただきます。 ・運用マニュアルや業務wiki、先輩などの有識者へ気軽に聞ける環境が整っていますので、 ご経験が浅い方でも安心して業務を遂行できます。 ・入社直後は経験豊富なメンターの指導を受けながら開発・運用に従事いただき、 徐々に企画・設計などの裁量の大きい仕事へとチャレンジしていただくことが可能です。 ●配属組織 2023年3月現在 製品開発部門 587名 └配属先は4～5名のチームに加わっていただきます ・中途社員⽐率は2～3割程度 ・男性78%、⼥性22% 平均年齢 33歳(マネジャークラス平均38歳) 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。 その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 配属部署詳細 配属組織 ※2023年3月現在 製品開発部門 587名 └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ・中途社員⽐率は2～3割程度 ・男性78%、⼥性22% 平均年齢 33歳(マネジャークラス平均38歳)