年収700万円以上 Microsoft AzureのITエンジニア求人・転職情報

株式会社NTTデータ

・公共・社会基盤分野(中央省庁および関連団体、地方自治体、公益法人等)のプロジェクトに参画し、オープン系基盤リーダ/エンジニアとして、 　提案・設計・構築を担当します。" (1)国内有数の大規模システムのインフラ、HW/MWの調達・設計・構築・試験 (2)オンプレ・クラウドを問わずシステム基盤の提案支援、システムアーキテクチャ設計支援、グランドデザイン策定 (3)各社製品・サービス等のソリューション調査、技術動向調査、技術検証、社内外講演等 ・公共・社会基盤分野の技術集約組織として、様々な公共系案件を技術面で支援します。

株式会社NTTデータ

「OpenCanvas」の企画・エンジニアとして、主に以下業務をご担当いただきます。 ・ソリューション企画/機能追加・開発:お客様のニーズや市場の動向を把握し、新たな機能の企画・開発を行う ・提案・導入支援:豊富なコンテンツやツールを活用し、既存のオンプレミスシステムをクラウド環境へ移行 ・維持・運用:クラウドシステムの運用のサポート、トラブルシューティングや技術支援の実施 ②「Oracle Alloy」サービスの立ち上げと推進 <サービス概要> 2025年12月より、自社クラウドサービス「OpenCanvas」にOracle Alloyを組み込み、ソブリン要件に対応した新たなクラウドサービスの提供を開始します。昨今、データの保護や法令遵守の観点から「自国でデータを管理・運用する」という“ソブリン要件”の重要性が高まっており、高いセキュリティ性を持つクラウド環境へのニーズが急速に拡大しています。一方で、企業はAIをはじめとする先端技術の活用や、柔軟性のある開発・運用環境も求めています。こうした背景のもと、当社では高セキュリティかつ拡張性に優れたクラウドサービスの開発を推進。日本国内の法制度やセキュリティ要件に準拠しながら、クラウドネイティブな技術の活用も可能な”第三のクラウド”として注目を集めています。 <業務内容> 「Oracle Alloy」のサービス提供者として、サービスの立ち上げ・推進に携わっていただきます。 ・障害時やメンテナンス時のサービス利用者とOracle社との仲介、対応方針の策定 ・記を含めたOracle社との調整、機能拡張リクエスト ・Alloyリソースのキャパシティ管理 ・監査対応(ISO27017、ISMAP、FISCなど) ・閉域網引き込みの調整 ・当社Alloyとしての独自サービスの検討・開発 ※年に1回程度、US Oracleとの対面調整ということで海外出張の可能性あり

株式会社NTTデータ

◆本ポストは、AWSやGoogle Workspace等のクラウド技術や各種サーバ・ネットワーク製品・仮想化基盤など様々な技術を活用し、公共、金融、法人といった幅広い顧客の最適なインフラ環境を提供する「本部門の中核組織」として高難易度プロジェクトや最先端技術への対応を担っています。 ◆現在、組織体制のさらなる強化を図っており、ご入社いただく方には、これまでのご経験を活かしながら、クラウド・インフラ領域での専門性を一層高めていただける環境をご用意しています。 【ポジション】 本ポジションは、以下①~③の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 入社後も希望に応じたポジション変更や、チームを横断した柔軟な連携が可能な環境です。 【各ポジションの職務内容】 ①AWS/Azure等のパブリッククラウド環境開発 製造・流通・金融など幅広い業種のお客様に対し、クラウド基盤のコンサルから構築・運用までを担っており、AWS、Azure、Google Cloud など複数のクラウドに対応した提案・支援を行います。将来的にはパブリッククラウドに限らず社内外の他組織では実現しにくい領域に挑戦し競合優位性の高いクラウドソリューションの提供を目指しているため、クラウド技術を軸に、多様な経験を積みながらスキルを広げることができます。 (業務内容) ・顧客、プロジェクトの要件からクラウド方式設計(パブリック、ハイブリット等)や利用サービスの選定~システム設計・構築 ・プライベートクラウドからパブリッククラウドへの移行・新規開発 ・DevOps、SRE等のアプローチによる継続的なインフラ設計・構築・運用支援 ②お客様ワークスペース環境のDXを進める大規模プロジェクト 顧客の働き方改革を支援するため、理想とするオフィスIT環境(OAインフラ)に合わせたインフラの提案・構築を担当していただきます。仮想基盤の構築を軸に、ゼロトラストやGoogle Workspace等の各種クラウド製品を組み合わせ、柔軟かつ最適なソリューションを提供します。また、単なるITインフラの導入にとどまらず、顧客の事業戦略や将来的なビジョンも踏まえて提案を行うため、技術とビジネスの両面から価値提供ができるポジションです。 (業務内容) ・顧客ニーズをヒアリングし、最新の技術状況も踏まえてソリューション選定、提案書執筆、工数見積もり等 ・OAインフラ環境の開発(プロジェクト計画の策定から要件定義、設計、構築) ③OCI(Oracle Alloy)を活用したクラウド環境開発 当社では2025年12月より、自社プライベートクラウドサービス「OpenCanvas」にOracle Alloyを組み込み、ソブリン要件に対応した新たなクラウドサービスの提供を開始します。昨今、データの保護や法令遵守の観点から「自国でデータを管理・運用する」という“ソブリン要件”の重要性が高まっており、高いセキュリティ性を持つクラウド環境へのニーズが急速に拡大しています。一方で、企業はAIをはじめとする先端技術の活用や、柔軟性のある開発・運用環境も求めています。こうした背景のもと、当社では高セキュリティかつ拡張性に優れたクラウドサービスの開発を推進。日本国内の法制度やセキュリティ要件に準拠しながら、クラウドネイティブな技術の活用も可能な”第三のクラウド”として注目を集めています。 (業務内容) 本サービスの利用を検討する大手企業を中心に、クラウド環境への移行支援(クラウドリフト)や実装支援を担当していただきます。 ・IaaSからPaaSへのクラウドリフト提案・実行 ・オンプレ/プライベートクラウド環境の課題整理・移行方式検討・提案~構築 ・クラウド移行後の運用スキームの確立 ・リフト完了後のクラウドネイティブ化(クラウドシフト)支援

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NTTデータ

日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。 カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。 複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、多様なプロジェクトを経験頂けます。

株式会社NTTデータ

NTTグループは、トヨタ自動車様とのモビリティ領域において、広く連携しています。AIや自動運転といった先進領域における取り組みから、商用システム開発まで、幅広く推進しています。 その中で、NTTデータはコネクティッドカーから得られる膨大なデータを活用するためのプラットフォーム開発や、関連する各種システム開発プロジェクトを数多く推進しています。 本ポジションでは、こうしたプロジェクトにおいて、システム全体の企画・設計・開発・推進を担うシステムエンジニアとしてご活躍いただきます。 先進技術のPoC推進から、アプリケーション開発、アーキテクチャ設計、プロジェクト推進など、これまでのご経験や強みに応じて、幅広い役割を担っていただくことを想定しています。 先進技術を活用しながら、単なるシステム開発にとどまらず、新しいモビリティ社会を支える仕組みづくりに上流から関われることが、この仕事の大きな特徴です。 ※意向・適性を互い擦り合わせ可能です。

キリンビジネスシステム株式会社

グループの中長期計画をふまえ、海外グループ会社を含む施策の立案~実行やリスク評価・アセスメントなどの業務を関係者とコミュニケーションを取りながら推進いただきます。 ●具体的な業務内容 担当部長(課長職相当)としてセキュリティオペレーションのチームを率い、国内のグループ会社を中心に、セキュリティ施策の開発および運用対応を実施し、関係者とコミュニケーションを取りながらグループのリスク低減を推進いただきます。 【担当する工程】 ・セキュリティ施策実行の企画・運営フェーズ ・インシデントの初動対応、原因追求 【業務内容】 ・セキュリティのマニュアル・ガイドライン等の作成・更新作業の実施、及び、利用者への周知 ・インシデント発生時の対応、リスクの取りまとめ ・セキュリティ施策の企画・計画・設計・開発・導入 ・セキュリティツールを使った監視・アラート検知(SOC)の管理 ・リテラシ向上施策(研修・訓練など)の企画・運営 ・各システム導入時のセキュリティ面の支援 【技術ワード】 ・リスク管理・分析ツール ・セキュリティツール: SIEM、IPS、EDR、SASE、CASB、アンチウイルス、ASM等 ・リスク管理ツール(GRC) ・攻撃表面管理ツール(ASM)

株式会社NTTデータ

【職務内容】 先進テクノロジー(※)を活用し、行政や金融機関、大企業を含むさまざまな業界をお客様とし、ビジネス変革をITで支援する業務です。 テクノロジーコンサルティングやアセットベースのオファリング提供を実施、社会課題や企業課題の解決に寄与するソリューションを提供します。 具体的には、社会課題や企業課題の解決に向けたテクノロジーコンサルティングを行い、インフラからアプリケーション、データ分析、AIまでお客様にとって適切なソリューションの提案や新たなソリューションの企画を実施します。 ※先進テクノロジー:CyberSecurity、VDI(仮想デスクトップ基盤)、Cloud、DataCenter、Map、Data&Intelligence、Salesforce、Servicenow、Generative AI、ITO/BPO/BPS/BPS、UC(ユニファイドコミュニケーション)等 本ポストでは顧客の業界が多岐にわたるほか、特定の製品にとどまらず、課題・ニーズに合わせた柔軟なソリューション提案を行っているため、業務においてダイナミックさを感じられる点が魅力です。 また、ネットワーク・クラウド・データセンタ・セキュリティのインフラ領域を主軸にしながら、生成AI等の新技術も駆使し、お客様の業務変革を推進、伴奏していく経験とスキルを身につけることができます。 【業務内容】 各業界のリーディングカンパニーであるクライアントに対して当社が扱う先進テクノロジーを活用したソリューション・カスタマイズ提案・プリセールス・サービス企画等を幅広くご担当いただきます。尚、営業スタイルは顧客への直販と、自社内で当該顧客に深く入り込んでいる部署と連携して販売しながら、必要に応じて上流(コンサル)からの提案も行います。 ・本ポストは最適なITインフラ基盤、生成AI領域の構築に向け、顧客課題特定、あるべきITインフラ基盤の定義から行うソリューション営業を担当します。 ・具体的な内容として、自身が直接顧客と対峙またはNTTデータの他分野の営業と連携する形で顧客へアプローチし、ITインフラソリューション導入に関するニーズ発掘、およびそれに対するソリューション提案を行い、案件化を目指します。 ・導入実績となったソリューションにおいては、機能を汎化し業界横断での利用を目指し、自社のアセットにフィードバックする営みを継続的に行うことで商品力の強化につなげるサービス企画の活動も行います。 ・当社で取り扱っているITインフラソリューションのラインナップは多岐にわたります。 【獲得できるスキル・経験】 ・先進テクノロジー(上述)を活用したコンサルティング及びセールススキル ・公共部門、金融機関、一般企業など、様々な業界の顧客に幅広いITソリューションを提供する広範な知見 ・大規模案件提案に関する提案スキル、折衝スキル ・新技術(生成AI等)を駆使した業務の変革を推進し、伴奏していく経験とスキル 【キャリアパス】 業界の特性への理解を深め、提案スキルを高めながら、新規サービス企画へとチャレンジいただくことも可能です。 また、ソリューション営業としての経験を積みながら専門性を高め、将来的にはコンサルタントやビジネスディベロッパなどへのキャリアの幅だしも目指すことが可能です。

株式会社NTTデータ

本ポストでは、公共分野（知的財産・司法法務）を中心とした大規模～中小規模システムのITインフラを設計・構築するインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。 クラウド・AI・コンテナ・オンプレミスなど幅広い技術を活用し、最適な基盤を提案・実現することが主なミッションです。 ご入社後は、ご本人の経験や希望を考慮し、以下のいずれかの業務を担当いただきます。案件やキャリア志向に応じてプロジェクト配置やチーム間連携も柔軟に行いますので、専門知識の幅を広げながら成長いただけます。 公共分野の知識がなくても、入社後にしっかりとフォローいたします。 ＜業務例＞ ①クラウド基盤の設計・構築 （例：AWS/Azure/GCP/OCIなどを用いた新規サービス基盤の導入、オンプレからクラウドへの移行） ②コンテナ基盤の設計・構築 （例：KubernetesやOpenShiftを活用したマイクロサービス基盤の導入） ③AI・データ分析基盤の構築 （例：MLOps環境の整備、AIモデル運用のための基盤構築） ④仮想化基盤・プライベートクラウドの構築 （例：VMwareやOpenShiftVirtualizationなどを活用した既存システムの仮想化・統合） ⑤大規模～中小規模オンプレシステムの更改対応 （例：既存ハードウェアのリプレース、インフラのモダナイズ検討） いずれの業務も、設計から実装・運用まで幅広く関与でき、インフラエンジニアとしてキャリアを積みながら、リーダーやサブリーダーとしてチームを率いる経験を積むことができます。さらに、経験に応じてアーキテクチャ設計や技術選定に意見を反映させられるため、技術者としての成長と影響力の拡大を実感できるポジションです。

株式会社NTTデータ

●職務内容:パフォーマンスエンジニア 当組織は、先進技術を活用し変革を狙うお客様とともに、日々進化するテクノロジに挑戦し続けており、日本および世界のITシステムの「性能」の課題を解決する専門集団です。 職務として、社内の様々なテクノロジを活用したプロジェクトにおいて、自身が得意とする技術領域(※)においてその知見を発揮し、要件定義・設計・試験・チューニングを通して、パフォーマンス(性能)を中心とした問題/課題解決やアーキテクチャ設計等の技術支援を行います。 (※) 技術領域例: クラウドアーキテクチャ設計、アプリケーション処理方式設計、データベースやアプリケーションのチューニング、パフォーマンス・テスティング 等 ●対象業種 社内で開発する公共・金融・法人の全システムが支援対象となり、様々な業種のシステムに携わることが可能です。 海外グループ会社向けにも支援を多数行っており、グローバル案件対応も可能です。 ●組織のミッション 当組織は、「パフォーマンスクリエーター」という価値観のもと、様々なテクノロジを活用したシステムへ「性能」を中心に要件定義、設計、試験、運用といった全行程を「技術」的な観点で支援しています。 専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。

株式会社NTTデータ

◆クラウドを活用したシステムにおいて、検討・提案・設計・構築・運用までの上流工程からの一連の業務をプライムの立場で担当していただきます。◆ 【事業・ミッション】 現在、当担当では公会計に関わる官庁会計システムや政府の入札・契約・請求といった政府調達を一元的に管理する電子調達システム、マイナンバーカードを活用した給付SaaS等に取り組んでおり、デジタル庁が掲げる「デジタル社会の実現に向けた重点計画」に基づき、国・地方公共団体の行政サービスのデジタル化や業務改革(BPR)、社会全体のデジタル化を推進しています。 政府情報システムにおけるクラウド領域は、 「クラウド・バイ・デフォルト原則」 に加えて、「モダン技術の利用」が方針として打ち出されており、今後クラウド活用のみならず、アプリケーションのモダン化およびモダン化に伴う案件の拡大戦略がミッションとなります。 【役割】 ・クラウドアーキテクト（リーダー）：高い技術力/先見性をもってアプリケーションのモダン化を含めたシステムの将来像を描き、システムアーキテクチャ全体の検討・提案・設計・構築をリードしていただきます。 ・クラウドエンジニア（サブリーダー/メンバー）：顧客サービスを支える安定/高品質なクラウド基盤をスピード感をもって提供すべく、クラウドおよびインフラ領域の設計・構築・運用に携わっていただきます。

株式会社NTTデータ

【事業・ミッションについて】 当事業部では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しています。 国民の皆様の生活の基盤となっているマイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、金融等、公共以外の分野とも連携してマイナンバーの仕組みを利活用したサービスを提供する等、当社だからこそできる新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 ・インフラエンジニアとして業務アプリケーションを構築するインフラ基盤(仮想基盤、OS、DB、NW等)の運用保守及び機能改善 ・アプリケーションエンジニアとして業務アプリケーションの運用保守及び機能改善 ・顧客に対する運用保守状況の定例報告 (プロジェクト例) 　ー大規模情報連携基盤に関する運用保守 　ーマイナンバー制度の土台となる関連システムの運用保守 　ーマイナンバーカードの認証機能の利活用システムの運用保守 ※運用保守に参画いただき、業務知識や現行システムへの理解を深め、新たに次期システムや新規システム案件に携わることも可能です 【特徴について】 ・構築・試験自動化技術等、日々進化する技術を活用することを推奨しています。 ・規模の大きなプロジェクトが多数のため、ステークホルダが多く、チーム一丸となって仕事を推進することが求められます。

株式会社NTTデータ

近年、社会全体でAI活用が加速する中、AI開発を支えるGPU基盤へのニーズが急速に高まっています。NTTデータではこのような社会的ニーズに応えるべく、最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発を強化しており、2024年度に自社の大規模GPUサービスの企画・提供を開始しました。現在はファースト顧客向けの開発を進めており、今後さらなる需要拡大が見込まれています。 これに伴い、GPU基盤開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍いただけるエンジニアの採用を強化しています。 ●主な業務内容は以下の通りです。 [顧客への提案] お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。 ・新技術のリサーチ ・導入提案 [設計・開発] お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。 ・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用 ・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化 ・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング ・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援 [主な技術環境] ・GPU:NVIDIA ・GPUサーバ:NVIDIA、Dell、HPE、Super Micro等 ・ネットワーク:プロトコルとしてはInfiniBand、Ethernet(RoCE) ・ストレージ:NetApp、VAST、DDN、PowerScale、Pure Storage等 ・ジョブスケジューラ:Slurm、Kubernetes ・コミュニケーションツール:Teams等

株式会社NTTデータ

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成

株式会社NTTデータ

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成

株式会社NTTデータ

職務内容:グローバルITアーキテクト NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます。 担当業務 グローバル各国のメンバーと協働し、性能/非機能の課題解決を現場から主体的にリードするアーキテクトを募集します。アーキテクチャ設計から性能検証・チューニング、さらにはSREやObservability、FinOpsといった領域まで、システムの最適化と品質向上を自らの手で実現するポジションです。国内で培った経験を、今度は“世界基準”へ。技術で世界を支える次世代アーキテクトを目指しませんか? 組織のミッション 当組織は「顧客の性能・非機能問題を解決するだけでなくビジネス価値向上につなげる高度ITアーキテクト&スペシャリストのトップチーム」を目指して、国内・海外のお客様に対する性能・非機能面を中心とする技術支援やプロジェクトリードを行います。専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。 特に、「AI-Driven性能エンジニアリングの確立と普及展開」「国内海外の重要プロジェクトに対するアーキテクトとしての価値提供」「ITアーキテクト領域のスケール拡大」を注力領域の柱と位置付けており、グローバルでも活躍できるアーキテクトの仲間を募集しています。

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●顧客対応・提案業務 営業チームと連携した顧客の技術的課題のヒアリング 顧客の課題に対する最適なソリューション提案 技術検証(PoC)の企画・実施・評価 提案資料・技術提案書の作成 デモンストレーション・プレゼンテーションの実施 ●技術支援業務 システム要件の理解とスコープ定義 RFP対応・技術提案書作成 顧客の業務理解と課題の構造化 営業チームへの技術的サポート ●その他業務 プロダクトの技術的知見の蓄積と共有 顧客フィードバックのプロダクト開発への反映 技術トレンドの調査と社内共有

株式会社NTTデータ

<事業部の特徴> NTTデータはマイナンバー制度の発足時から、マイナンバーを安心・安全に活用した便利な社会の実現のために大きな役割を果たしてきました。 当事業部では、マイナンバー関連システムの企画・開発・保守・運用を中心に事業運営を行っており、既存システムの運用・保守、次期システムの更改だけでなく、マイナンバーを活用した新規ビジネスの立ち上げなども行っています。 また、2021年5月19日に公布されたデジタル改革関連法によりマイナンバー制度の拡充が図られており、これからますますマイナンバー関連システムのビジネスは広がっていくことが想定されています。 <募集職種> 上記背景を踏まえて以下の人材を募集いたします。 ・アプリケーション開発を遂行できるプロジェクトマネージャーまたは、アプリケーションスペシャリスト(アプリケーションスペシャリスト) ・システム基盤構築を遂行できるプロジェクトマネージャ、または、インフラエンジニア(インフラエンジニア) アプリケーションスペシャリストとしては、マイナンバーに関する業務仕様の調整、業務アプリケーションの開発の推進を想定しており、インフラエンジニアとしては業務アプリケーションを構築するインフラ基盤(仮想基盤、OS、DB、NW等)の検討・構築を行うことを想定しています。 マイナンバー関連のプロジェクトは、その案件の性質に合わせて、ウォーターフォール開発、アジャイル開発を採用しながら開発が行われています。また、その案件で提供する環境も満たすべき要件・セキュリティに応じてパブリッククラウド、プライベートクラウドなどが採用されています。 詳細については、配属前面談において配属予定のプロジェクトでの採用技術などを相談させていただき、必要であれば配属前、配属後の研修なども検討させていただきます。

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 セールス領域における市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●プロダクト開発 開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 プロダクトのリリース計画の策定および実行 最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●ステークホルダーとの連携 営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 期待する役割 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。 具体的には以下の役割を担っていただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 ●プロダクト開発のリード エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 最新AI技術の理解と実用化への橋渡し ●クロスファンクショナルな連携 営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 経営層への報告と戦略的提案 多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ●自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ●AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ●PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 Webサービスについて 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。 使用技術(一例) 言語: Java,C#,JavaScript, TypeScript, Dart, Python, ShellScript, HDL フレームワーク:Vue, Echo, Flutter ミドルウェア: Terraform, Kubernetes, Docker, クラウドサービス:AWS,Azure,Google Cloud Platform 実行環境: Kubernetes Engine, App Engine, Cloud Function, Cloud Run データベース・ストレージ: BigQuery, CloudSQL, Cloud Firesore, Cloud Storage その他: Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Pub/Sub, Google Tag Manager アクセス集計: Google Analytics はたらく環境 PC: Windows ノート (標準支給), MacBook Pro 15/16 インチモデル エディター: JetBrains IntelliJ IDEA 等のお好きな IDE, エディター ナレッジサービス: esa コミュニケーションツール: Slack, Zoom, Google Meet グループウェア: Microsoft Offi ce 365, Google Workspace 開発向けサービス: GitHub, ZenHub

株式会社NTTデータ

デジタルガバメント/電子契約系システム/新規ビジネス企画・提案・開発 現在、当担当が開発・運用している、政府電子調達システムは、政府の入札・契約・請求といった政府調達を一元的に管理するシステムであり、2014年にサービス開始したシステムですが、デジタル庁発足の今まさに電子入札・電子契約サービスの高度化の推進が求められています。 具体的には、AWS、Azureといったクラウド技術、ローコード開発などの技術面での高度化のみならず、BtoGマーケットプレイスや地方公共団体への電子契約サービス導入、請求書の電子化を推進する電子インボイス制度への対応等のビジネス面でも大きく羽ばたこうとしており、その一翼を担っていただきます。 政府調達分野だけに閉じず、シームレスな他システムとの業務連携でバリューチェーンを生み出し、金融等の様々な分野を跨いだビジネス創出にも取り組んでもらうことも想定しています。

株式会社日立製作所

職務概要 ●ITアーキテクトとして下記の3点を期待しています。 (1)顧客要求に応じた最適なアーキテクチャの検討を行い、提案することができる。 (2)検討・提案したソリューションの設計・構築をチームを率いて担当することができる。 (3)常に最新技術を貪欲に追い求めることができる。 職務詳細 企画・プレ段階、設計・構築段階、保守・運用段階までトータルで活動をしていただきます。 具体的な職務は下記の通り。 (1)企画・プレ段階 ●顧客の要求に応じた最適なアーキテクチャの検討・提案を行います。 ・顧客の要求事項や課題の整理 ・自社/他社の製品やサービスの適用検討 ・PoCや検証による評価 ・顧客への提案やプレゼン (2)設計・構築段階、保守・運用段階 ●製品やサービスの導入、ITインフラの保守・運用、得られた技術のノウハウ蓄積を行います。 ・自社/他社の製品やサービスの設計・構築 ・データ移行や顧客への研修・教育 ・安定的・効率的な保守・運用を実現するための設計・オペレーション ・最新技術の適用事例化(社内外での発表) 働く環境 ・社員と協力会社でチームを構成して業務を遂行します。 ・チームは大規模プロジェクトでは数十人、小規模プロジェクトでは数名で構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第三部 配属組織について(概要・ミッション) 公共分野において顧客のニーズに合わせた最適なアーキテクチャの選定・導入・運用を行い、効率的かつ安全なITインフラを提供する業務です。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8

株式会社NTTデータ

テクノロジーで誰もが働きやすい社会を実現するため、生成AIを中心とした先端技術を用い、お客様の業務変革(BPR)・生産性向上・新たな価値創出を支援するコンサルティング/ソリューション導入/システム開発を担っていただきます。 単なるソリューション販売や受託型開発のみならず、業務・経営課題の深い理解に基づき、現状分析から変革構想策定、業務改革の実行、システムとしてのデリバリ、成果創出まで一気通貫で伴走します。 AIエージェントソリューション「つなぎAI」「Dify」に加え、RPA、AI-OCR、ローコード、各種クラウドを組み合わせたAI活用型BPRや、業務改革コンサルとデジタルBPSを融合した新領域にも挑戦し、お客様の競争力向上に直結する変革を推進いただきます。 (主な業務内容) ・お客様の経営課題・業務課題の把握・分析 ・生成AIを活用した業務変革テーマの発掘、PoC企画、導入ロードマップ策定・高速デリバリ ・RPA、AI-OCR、ローコード、生成AI等を活用した業務プロセスの再設計・最適化・システム開発(ウォーターフォール・アジャイル) ・社内・外部パートナーと連携したソリューション実装・展開推進

日本ビジネスシステムズ株式会社

国内の労働人口減少や近年の物価高といった社会情勢に対して、企業は DX による解決を求め、IT 投資を増加させています。 また、JBS は 2023 年の上場以来、市場からの期待が高まり、それにともない、ご相談をいただくプロジェクトの規模はさらに大きくなり、複雑性も増しています。 より一層、高度なプロジェクトマネジメント能力を有する人材を必要としており、このハイクラス募集枠を設けました。 クラウドインテグレーションは JBS の重要な事業の柱であり、「大企業のお客さま向けクラウドインテグレーションのプロジェクトマネージャー(ハイクラス)」は、その中でも最重要な役割です。 プライムベンダーとしてお客さまと直接折衝し、プロジェクトチームを適切にマネジメントしたうえでプロジェクトを成功に導くことは、お客さまからもチームからも評価される、大変やりがいのあるうえに達成感を得られる仕事です。 ・プロジェクトチーム 20～30 人(案件規模 2 億円程度以上)のプロジェクトマネージャーを担っていただきます。(ラインマネージャー業務は必須ではありません) ・Microsoft を中心とした複数のクラウドサービスのインテグレーションプロジェクトが主な対象です。 ・主に扱うソリューション例:Microsoft Azure / Microsoft 365 / Entra ID / Microsoft 365 Copilot / クライアントデバイス / MDM など ・新規または継続 SI プロジェクトの提案対応をすることもあります。 ・プロジェクトマネージャー育成チームでの PM ナレッジ還元や若手指導、コミュニティ活動などにもご協力ください。 ＜プロジェクト例＞ 金融・製造・通信・流通・サービス・メディア・エンターテインメント・公共など、さまざまな分野です。 大手製造業 新会社向けシステム環境構築(役務 17 億円、150 名体制)、大手メーカーの Microsoft 365 テナント分離(役務 4 億円、30 名体制)、大手地銀 Microsoft 365 導入(役務 5 億円、30 名体制) ※ いずれも JBS がプライムベンダーです。

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●要素探索テーマのプロジェクトマネジメント ・新技術・要素探索テーマに関するプロジェクト進捗管理 ・間接業務の進捗管理、課題整理、関係者調整 ●機種PLサポート ・車両機種プロジェクトリーダー(PL)の補佐業務 ・タスク管理、会議運営、報告資料作成 ●開発効率化・AI活用推進 ・自動化・AI導入、データ管理(構造化・モデル化・収集) ・CAE代替化技術構築に関するマネジメント業務 ・AI技術を活用した自動車開発プロジェクトの推進支援 → 部品設計部門・性能設計部門・AI技術開発部門との連携 → プロジェクトマネージャー補佐(進捗管理・課題整理・技術的橋渡し) ●物レス開発推進 ・テスト代替手法検討(CAE/サロゲートモデル/MBS/1D) ・部門ヒアリングサポート、検討結果の整理 ●eAxle適合テストサポート ・車両駆動用eAxleの実車適合テストに関する進捗管理・調整