上場企業 Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

株式会社サーバーワークス

ソリューションアーキテクトは、顧客との対話を行いながら、実装メンバー兼プロジェクトリーダーとしての活躍が期待されるエンジニア職種です。 希望と適性に応じて外部発信、社内教育、組織作りへの挑戦が可能です。 以下のような業務を行います。 プリセールス活動(お客様の課題の抽出、提案、折衝) 要件定義と設計 開発、構築 プレイングマネージャー(プロジェクトマネージャーもしくはラインマネージャー。 希望と適正に応じて) ブログ執筆などの技術情報の外部発信 G-genはGoogle Cloud / Google Workspaceのプレミアパートナーであり、Googleとの密な関係性を活かして日頃の業務を行うことができます。 現時点でのGoogle Cloudのご経験は問いませんが、ITインフラのご経験や、パブリッククラウドサービスのご経験が役に立ちます。 エンジニアは、フルリモートでの自宅勤務を原則とし、Chromebookを使って仕事をします。 これはフルリモートでのセキュリティの確保の意味と、先進的なGoogleの働き方を自ら体現してお客様にアピールする意味があります。 小規模なプロジェクトでは2〜3名による3ヶ月程度、大規模なプロジェクトでは人数はそれ以上になり、年間規模のプロジェクトもあります。 G-genはGoogle Cloud専業インテグレーターですが、グループ会社でAWS専業インテグレーターであるサーバーワークスとの共同提案により、大企業へのマルチクラウドの提案に挑戦できる可能性もあります。 プロジェクトの種類としては、以下のようなものが挙げられます。 ITインフラのクラウド移行(Compute Engine、VPC...) IaCやCI/CDの設計と実装(Terraform、GitHub Actions...) Google Cloud環境のセキュリティ・統制の強化、ガイドライン策定(Oraganization、IAM...) サーバーレス実装やコンテナ実装に関する技術支援(Cloud Run、Google Kubernetes Engine...) 生成AIアプリケーションのバックエンドプログラムの開発(Gemini、Vertex AI...) Google Workspaceの導入や利用に関する技術支援 ソリューションアーキテクトは、以下のようなキャリアを目指す方に最適なポジションです。 顧客の課題を技術をつかって解決していくために、顧客と直接対話をしながら案件をリードしたい 顧客要望に答えるのみでなく、新しい技術を取り入れた構成の提案など、主体的に考えるアーキテクトとして活躍したい 企業や官公庁などにクラウドを導入して、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」のビジョンを具体的に実現したい プロジェクトのマネジメントを行いつつ、管理業務だけでなく設計や実装を深く理解し、ときに自ら手を動かして技術スキルも成長させたい なお、G-genのソリューションアーキテクトは、インフラやセキュリティ、サーバーレスプログラムを実装するだけでなく、要件の整理や企業ITを考慮した設計、およびその実装が全体的に求められます。 エンジニアリングに黙々と打ち込むだけでなく、最適なクラウド環境の実現のために顧客と対話しながら、総合的な設計と実装を行うことが求められます。 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 配属部署 クラウドソリューション部

株式会社Finatext

●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

株式会社ピアラ

部門長として部門の取りまとめ、チームマネジメントをしつつ、社内プロジェクトのPMも兼任いただきます。 ・複数開発プロジェクトのPM業務 ・国内外エンジニアチームのマネジメント ・プロジェクトの進捗・品質・予算管理 ・部門間の調整および意思決定支援 ・AI活用を前提とした開発体制の構築 ・開発組織の生産性向上施策の推進 ・グローバル開発チームとの連携

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計 ・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計 ・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計 ・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み ・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築 ・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援 ・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着 ・セキュリティバイデザインの推進(開発初期からの組み込み ・生成AIにおけるリスク管理(プロンプトインジェクション、出力制御等) ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向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職種)

パーソルホールディングス株式会社

【上流工程に携われる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 【主な業務内容】 ・開発したプロダクトの信頼性向上のための施策立案・推進 ・エンジニア組織の生産性向上の施策立案・推進 ・事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定 ・Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定 ・社内エンジニアと協力した、AWS/Azure等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築 ●配属組織 ・グループAI本部 エンジニアリング部 Technical Alliance室 部長以下23名（MGR2名、グループ個社向けプロダクト開発チーム、グループ横断プロダクト開発チーム、AIプロダクト開発チーム、AI R&Dチーム、テクニカルアライアンスチーム） 今回の募集ではテクニカルアライアンス（SRE）チームへの配属を想定しています。 部全体で20名ほどの組織になりますが、継続して積極採用を行い組織は大きく拡大していく予定です。 立ち上げたばかりの組織のため、社歴が浅い中途社員で多いこともあり、その新鮮な視点が活かされることで、⽴場に関わらず意⾒を伝え合う⾵通しの良い社⾵です。また、主体的な⾔動や意志を尊重し裁量ある働き⽅ができる環境であり、成⻑意欲がある⽅には組織として全⾯的にバックアップする環境です。コミュニケーションを⼤切にし、定期的な座談会や1on1を⾏っています。残業時間は10〜30時間程度です。 ●開発手法・組織カルチャー ・スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制 ・対話から生まれる組織:役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています ・学びと共有の文化:専門書の輪読会で知識を共に学ぶ/定期的な勉強会/振り返りの習慣化/メンバー主体での技術負債解消会 ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向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職種)

パーソルホールディングス株式会社

【上流工程に携われる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●業務詳細 AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。 具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。 【主な業務内容】 ・問題発見と評価設計:開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義 ・迅速な実験とプロトタイピング:短サイクルでPoCを主導し、効果を検証 ・実運用への橋渡し:LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計 ・ナレッジの標準化:ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開 ●想定PJT R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。 ●配属組織 ・グループAI本部 エンジニアリング部 AI-Native Engineering室 部長以下23名(MGR2名、グループ個社向けプロダクト開発チーム、グループ横断プロダクト開発チーム、AIプロダクト開発チーム、AI R&Dチーム、テクニカルアライアンスチーム) 今回の募集ではAI R&Dチームへの配属を想定しています。 部全体で20名ほどの組織になりますが、継続して積極採用を行い組織は大きく拡大していく予定です。 立ち上げたばかりの組織のため、社歴が浅い中途社員で多いこともあり、その新鮮な視点が活かされることで、⽴場に関わらず意⾒を伝え合う⾵通しの良い社⾵です。また、主体的な⾔動や意志を尊重し裁量ある働き⽅ができる環境であり、成⻑意欲がある⽅には組織として全⾯的にバックアップする環境です。コミュニケーションを⼤切にし、定期的な座談会や1on1を⾏っています。残業時間は10〜30時間程度です。 ●開発環境 ・開発端末:MacOS ・生成AI:Azure OpenAI, AWS Bedrock ●開発手法・組織カルチャー ・スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制 ・対話から生まれる組織:役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています ・学びと共有の文化:専門書の輪読会で知識を共に学ぶ/定期的な勉強会/振り返りの習慣化/メンバー主体での技術負債解消会 ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向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職種)

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

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

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

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 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

CASE領域において、市場価値の高い製品・サービスを開発するためのAIを含む技術開発をお任せします。 直近商用化する予定のものから、将来に向けての技術開発まで、様々な時間軸のプロジェクトが並行して走っています。 以下いずれかのテーマを担当して頂きます。 ・走行領域への技術提供(走行制御システムと連携した機能開発) ・モビリティーサービス事業領域への技術提供(位置情報活用サービスと連携した機能開発) ・車体領域への技術提供(車室内外監視システムと連携した機能開発) ●具体的な業務内容 商品開発部門と協業し、以下のようなプロジェクトを担当いただきます。 ・「低速自動運転/自動ブレーキ開発」プロジェクト…車両周辺の物体や自己位置を正確に把握するための環境認識技術開発 ・「自動運転時代の新サービス:おもてなし」プロジェクト…AIを活用した車室内外の人の状態推定や人に寄り添うヒューマンマシンインタラクションで、より安心、安全、快適な乗車を提供するシステムの研究・開発 ・「みちログ」プロジェクト…走行車両で収集したデータから道路の異常を検知し、道路補修に向けた計画支援、対策実施などを効率化する道路維持管理サービスの開発 ・「ストレスフリーエントリー」プロジェクト…乗降時の不安や負担を解消する自動ドア開閉や不審者検出などの実現に向けた行動・意図推定技術開発 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:C,C++,Python、環境:Windows,Ubuntu、ツール:各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorch) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

アイシングループ国内外の工場を舞台に、スマートファクトリーを具現化するAI応用技術開発を担当。 ニーズ・課題抽出から技術開発、現場導入、成果創出まで一貫して対応。 ●具体的な業務内容 ・画像・作動音による製品検査技術の開発と現場適用 ・生成AIなど最新技術を活用した新たなソリューション開発 使用技術・環境 ・使用言語:Python ・環境:Windows, Ubuntu ・ツール:TensorFlow, Keras, PyTorch, 生成AI, AWS, Microsoft Azure 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 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

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

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 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

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

株式会社サーバーワークス

●概要 AWSを活用したインフラ構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーとしてご活躍いただきます。 プロジェクトの期間は短期のものから運用などを含む長期のプロジェクトまで幅広く、技術領域もインフラ構築からサーバレス環境でのアプリ開発までさまざまです。新しい技術や・経験のない規模の案件にチャレンジしてみたい方を歓迎します。 ●仕事内容 プロジェクトの計画・立案・実行・完了までの一連の業務を担当します。 具体的には、 ・要件ヒアリング ・プロジェクト計画の策定 ・プロジェクト管理 など、プロジェクトの成功に向けて幅広い業務を担います。 上記に加えて、少人数で行う案件では手順書や設計のレビューや技術的なリードをしていただく場合もあります。 また、導入後の運用最適化を担う案件では、新しい技術やコスト削減を提案するプリセールスのような立ち位置としてもご活躍いただきます。 (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 ●プロジェクト事例 コンビニエンスストアフランチャイザー様　スマホアプリインフラ環境の構築 約1年のプロジェクト期間で、コンビニエンスストア店舗で使用するスマホアプリのインフラ環境をAWSにて構築。500万を超えるアプリダウンロードによりアクセスが想定を超えることもあったが、その後数ヶ月かけ徐々にアプリケーションとインフラの最適化を実施。その後も継続的にキャンペーン対応などを実施している グループ企業のITインフラトータルサービス提供企業様　ネットワーク基盤の再構築によるリードタイム短縮・コスト削減 クラウドをいち早く利用開始したが当初の設計を踏襲していたため、新規VPN接続拠点を開設するまでのリードタイムや運用コストが嵩んでいる状況にあった。AWSの新しい機能(当時サービス発表された直後であり国内実績はなかった)を含めた新たなネットワーク基盤を提案実装し、リードタイムとコストの大幅な削減を実施。 ●規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを管理していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 ●期間 小規模なものであれば1ヶ月程度で大規模になれば3ヶ月～1年ほどの案件もございます。 ●組織構成 クロスインダストリー第1本部・第2本部に分かれています。 スキル・ご経験に応じて配属部署を相談させていただいた上で、いずれかの部に加わっていただきます。 ●クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に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し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 ●クロスインダストリー第2本部 ミッション:主に既存顧客に向けた安定運用の提供、アップセル・SRE・リセール顧客へのリテンションメンバー構成:部長1名、課長4名(営業課1+技術課3)、課員50名 期待する役割:短期的にはPL・PMとしての役割を期待します。長期的にはプリセールスなどへキャリアの幅を広げていただくこともできます。また社外への発信活動(ブログや書籍の執筆・イベントでの登壇など)、運用メンバーのリーダーとなっていただくことを想定しています。 入社後の業務イメージ:SRE顧客に対する活動(要望のヒアリング、設計、構築、運用保守)をしつつ、比較的小規模な初期構築案件を担当いただきます。ゆくゆくはPLとして案件を対応していただきます。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。

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

株式会社サーバーワークス

●仕事概要 今回募集するポジションは、マネージドサービス部において「新規案件の運用設計」を確立し、サービス品質の向上を牽引する中核メンバーです。AWSなどクラウドを基盤とした新規システムにおいて、お客様システム全体の運用設計の責任者としてプロジェクトへ参画いただきます。 ●入社後にお任せしたいこと ・新規案件の運用設計の確立とリード 要件定義フェーズから参画し、お客様のシステム全体を見据えた運用項目の洗い出し、運用設計を推進いただきます。 セキュリティ、運用フロー、インシデント管理など、お客様側が担う部分も含めた広範囲な運用スキーム全体を設計します。 ・運用設計ドキュメントの品質保証 若手メンバーが作成した運用設計手順書や各種ドキュメントの内容をレビューし、お客様システムにとって最適かつ、品質の高い運用が実現できるかチェック・保証を行います。 ・プリセールス・サービス拡充活動 運用設計フェーズにおけるプリセールス活動や、技術サポート・請求代行サービスの企画・開発など、マネージドサービスのサービス拡充・改善にも携わっていただきます。 ・技術的アドバイザーとしての役割 お客様のトラステッドアドバイザーとして、運用保守対応を通じて継続的な関係を構築し、ITサービスの継続的な全体最適化に貢献します。 ●具体的な業務内容 お客様との打ち合わせ、要件定義、提案、ヒアリング、プロジェクトハンドリング AWSなどのクラウド環境を活用した運用設計、継続的な改善のための提案と実装 運用代行の受け入れ作業、当社運用チームへの引き継ぎ 運用設計ドキュメントの品質チェック、レビュー、承認(作成は若手が行うため、レビューが中心です) サービス拡充のためのアーキテクチャ・技術検証 ※本ポジションのメインミッションは「設計と企画」であり、障害対応などの実務はほぼ発生しません。 ●マネージドサービス部とは AWSを中心としたクラウドサービスを利用する企業向けに、インフラの運用管理(設計、構築、監視、障害対応など)を代行する部門です。お客様が本来の事業に集中できるよう、クラウド運用の専門的な知識と技術を駆使してサポートしている部署となります。 マネージドサービス課:課長1名、メンバー10名 AWSサポート課:課長1名、メンバー16名

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

株式会社サーバーワークス

●概要 現場のトップとして課の目標設定や進捗管理、部下の育成などに取り組み、課のパフォーマンスを高めることがメインミッションになります。 また上記管理業務と並行して、プリセールスとしてプロジェクトに参画し、お客様への要件・課題のヒアリングをご担当いただく場合もございます。 なお、利用技術はAWS導入(オンプレミスからクラウドへの移行)からクラウドネイティブなサーバーレス開発など多岐にわたります。売上が300億以上の会社の案件がメインとなります。弊社ではエンジニアとしての技術研鑽も行いながら組織マネジメントも経験することができます。 ●具体的な業務内容 管理職としてマネジメント業務をしていただきつつプリセールスとして、AWSを活用したシステムの設計や構築を実施いただきます。 ・組織マネジメント 部長や他課の課長陣と組織目標の設定、振り返り ・メンバーマネジメント メンバーへの案件アサイン メンバー業務の分担と調整 所属メンバーの目標設定 ・プリセールス業務 お客様への要件・課題のヒアリング 提案書の作成、商談においての技術的なサポート エンジニア・セールス、その他関連部署との連携 技術に触れていたい等の希望があればエンジニアリング業務を並行して行うこともできます。 ・マネジメント人数 8人～10人のマネジメント人数を想定しています。 配属の課によってマネジメント業務、プリセールス業務の割合は異なります。 ●組織構成 └クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に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し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。

株式会社サーバーワークス

●入社後にお任せしたいこと ミッションの実現のために、ソリューションセールス担当と共にAWSの提案活動を行っていただきます。 AWSの導入や利用拡大を検討しているお客様から要件や課題をヒアリングし、提案書・見積書の作成をお任せします。 お客様との最初の接点からアポイントの獲得まではインサイドセールスのメンバーが主に担当します。 アポイントの段階からソリューションセールスと共に商談を担当していただき、受注後はエンジニアチームへ引き継ぎながら納品後のフォローアップまで行っていただく想定です。 技術的な知識・経験をバックに、お客様へ提案するアーキテクチャや、新サービスに対する技術検証、アーキテクチャ設計の検討を行っていただくことを期待しています。 関わるお客様は製造系・金融系・小売系など、様々な業界・業種にわたります。案件の規模も小規模・短期間のものから大規模・数年以上となるものなど幅広いです。 AWSの導入に関しては、オンプレミスからクラウドへの移行、既に利用中のAWS環境の最適化など、近年ではお客様からいただくご相談は多岐にわたり、課題も複雑化してきています。 受注件数・受注金額のノルマを追うのではなく、本当にお客様にとって最適である提案を出来るかどうかが重要となります。自身の力によって、会社に大きく貢献する実績を作り出すことができるポジションです。 お客様によって違うお悩みを自身の知識と経験で最適化して解決に導いていける方に、ぜひ仲間に加わっていただきたいです。 ●具体的な業務内容 ・お客様への要件・課題のヒアリング ・提案書の作成、商談においての技術的なサポート ・エンジニア・セールス、その他関連部署との連携 ・案件スタート後のプロジェクトの進行のフォロー ・案件終了後のお客様のフォロー、アップセル・クロスセルの実施 入社後、3か月の試用期間中に会社と業務に慣れていただき、その後は実際の提案活動に入っていただきます。 業務については先輩社員がトレーナーとしてサポートします。試用期間終了後も、分からないことがあればチャットや対面で周りのメンバーにいつでも質問できます。 (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 ●組織構成 クロスインダストリー第1本部・第2本部に分かれています。 スキル・ご経験に応じて配属部署を相談させていただいた上で、いずれかの部に加わっていただきます。 ●クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に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し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 ●クロスインダストリー第2本部 ミッション:主に既存顧客に向けた安定運用の提供、アップセル・SRE・リセール顧客へのリテンション メンバー構成:部長1名、課長4名(営業課1+技術課3)、課員50名 期待する役割:短期的にはPL・PMとしての役割を期待します。長期的にはプリセールスなどへキャリアの幅を広げていただくこともできます。また社外への発信活動(ブログや書籍の執筆・イベントでの登壇など)、運用メンバーのリーダーとなっていただくことを想定しています。 入社後の業務イメージ:SRE顧客に対する活動(要望のヒアリング、設計、構築、運用保守)をしつつ、比較的小規模な初期構築案件を担当いただきます。ゆくゆくはPLとして案件を対応していただきます。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。 ●案件について これまでの導入実績は累計で 1,130社、プロジェクト数は16,100(※2023年2月末現在)です。 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。金額規模も100万円単位のものから数千万以上のものまで多岐に渡ります。プロジェクトを担当するメンバーは最小で2～3名、大規模のものでは数十人で対応しています。