関東 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

急成長中の人材プラットフォーム事業が運営する、『ジョブメドレー』や『ジョブメドレーアカデミー』といったプロダクトにおけるデータ分析基盤の開発・運用をお任せします。 ELT パイプラインを中心とした『安心して分析に使える(Analytics-ready)、かつ AI による利活用が可能(AI-ready)』なデータ提供が主なミッションになりますが、まだ立ち上げ期のフェーズということもあるため、これまでのご経験や今後のキャリアプランに応じて、データ分析も含めた様々な業務に取り組んでいただくことが可能です(一般的にアナリティクスエンジニアと呼ばれる職種の領域も含まれます)。 ご参考までに、データ組織としての直近の取り組みと今後取り組んでいきたいことをご紹介します。 <直近の取り組み> ●Google BigQuery x Data Transfer Service x Dataform によるデータ基盤の開発・運用 ●Trocco x dbt の導入による、運用効率および拡張性の高い ELT パイプラインの実装 ●dbt による既存 BigQuery 環境のデータリモデリング、および dbt MCP x AI ツール(Cursor, Claude Code など)による効率的なデータモデル開発 ●Metabase の導入による、事業標準ダッシュボード環境の構築に向けた取り組み、および Lightdash x 生成 AI による Generative BI の検証 ●Google 広告や App Store / Play Connect といった 3rd party データの連携、および Kintone などへのリバース ETL 連携開発・運用 ・参考記事:[BigQuery Data Transfer Service を通して学ぶ Google 広告のデータモデル](https://developer.medley.jp/entry/2025/07/24/120228/) ●事業の意思決定支援のための各種アドホック分析、見通しの予測・レポーティング、およびそのための予測モデルの開発・運用 <今後取り組んでいきたいこと> ●dbt docs / Open Metadata などのデータカタログ + MCP 提供による、AI ツールを含めた社内でのデータ利活用のしやすさの改善 ●Snowflake や Iceburg といった基盤技術や、Google Datastream をはじめとする CDC の導入によるデータ連携・運用効率性の改善 ●レコメンドや検索をはじめとしたプロダクト機能への機械学習モデルの導入、および MLOps の実現 ●データサイエンスを通した、マーケティングを含むより精密な事業構造のモデリング、およびそこから得られたインサイトによるプロダクト利用者の課題解消 ●ダッシュボード提供による営業現場の業務効率性改善 ●個人情報の取り扱いからメタデータ管理まで、データマネジメントの更なる強化・運用効率性の改善 <主な技術スタック・利用ツール> ●BigQuery ●dbt, Dataform ●Trocco, Embulk, Datastream, Google BigQuery Data Transfer Service ●Looker Studio, Redash, Metabase ●MySQL, PostgreSQL ●Cursor, Claude Code, Devin ・参考記事 : [メドレーのAI活用戦略:「AI for All」 | MEDLEY Developer Portal](https://developer.medley.jp/entry/2025/04/25/112655/) ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。 新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。 具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進 WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。 他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。 https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。 https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC 具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援 2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。 https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。 その他の業務について ・キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化 ・過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発 ・アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善 ・各種施策のA/Bテストの設計・実施 ・ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討 ・事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。 現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール ・プログラミング言語: Python, R, SQL ・インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker ・開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise ・BIツール: Tableau 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

スポーツのデータ(映像・スタッツ)解析を推進し、優れた視聴体験やチーム運営に社会実装することをご担当いただきます。 技術応用例 ・スポーツ映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、ボールトラッキング、動画要約 ・プレー解析、イベント予測モデルの構築・運用 ・推論・再学習・モニタリングを支えるMLOps基盤の構築 ●会社概要 スポーツ映像テック事業部では、サイバーエージェントグループのABEMAやSports AI Tech Labと連携しながら、データ解析・イベント予測などテクノロジーを核としたスポーツビジネスを展開しています。独自に開発した中継映像「WINLIVE」のさらなる発展や、新たなスポーツビジネス創出へ技術力を活かしてくれる仲間を募集します。 WINTICKETについて ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●事業部紹介ページ https://aimap.cyberagent.co.jp/products/dsc_wtsportsvideotech/ ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240 入社後は、ご経験や志向に応じて以下のいずれか、または両方に関わっていただく想定です。 ・R&D寄り: 新規アルゴリズム検討、精度改善、新技術探索 ・社会実装寄り: 実運用への落とし込み、速度改善、システム連携、現場導入

組織概要 本ポジションは、AI事業本部 AIオペレーションテクノロジーカンパニー(以下、オペテク)に所属します。 インターネット広告事業本部(以下、広告本部)のセキュリティ局と連携し、広告本部内の各事業部に対するシステム開発支援とITガバナンス推進を技術面から担う、新チームの立ち上げメンバーです。 広告本部では、新規事業の立ち上げや業務効率化に伴い、新しいシステム開発が継続的に生まれています。 その中でセキュリティ局としては、広告本部が管理するプロダクトに対してセキュリティガバナンスを満たしているかの確認や外部パートナーへ発注する際のセキュリティチェック等を行っています。 一方、個々のプロダクトの仕様や既存環境を踏まえ、セキュリティ要求を具体的なシステム設計へ落とし込むことや、納品された設計・実装を技術的に評価することには、案件に近い立場でのエンジニアリング支援が必要です。 最終的な案件責任は各事業部が担いますが、専任エンジニアや技術責任者が置かれていない案件では、その判断を支える技術的な支援機能が不足しているという課題があります。 業務内容 そこでオペテクとして、セキュリティ局と連携しながらセキュリティ要求と実際のシステム実装の間を技術でつなぐ、専任のエンジニアリングチームを立ち上げることとしました。 主な業務として、広告本部が新しく開発を行うシステムについて、ビジネスメンバーや外部パートナーへセキュリティに関するテクニカルな内容のディレクションを行っていただきます。 具体的には以下を想定しています。 ・対象システムの特性やリスクを踏まえたセキュリティ非機能要件の具体化 ・クラウドアーキテクチャや認証・認可、ネットワーク、ログ・監視などの設計支援 ・設計書、クラウド設定、ソースコード、テスト結果などに対する技術レビュー ・ビジネスメンバーや外部パートナーへの技術的なディレクション ・案件責任者が行う検収判断に対する、技術面からの支援 ※案件の状況に応じて、技術検証やPoC、重要部分の設計・実装を自ら担う場合もあります。 ※広告本部システムのセキュリティ標準として、他の案件に展開していくことも想定しています。 上記の通り「セキュリティ要求とシステム実装の間を技術でつなぐ」というミッションは明確です。一方で、案件への関与方法、直接実装する範囲、各事業部や外部パートナーとの役割分担、共通化・標準化する対象については、これから設計していく段階です。実際の案件を支援しながら、そこで得た知見を再現可能な支援モデルや技術標準へ落とし込み、チームの役割や仕事の進め方を形にしていただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

-社内の業務改善要望ニーズのヒアリング、課題感の抽出や要件整理 システム要件定義 -詳細設計、システム開発、テスト、リリースの実施 -社内業務におけるiPaaSやAIを用いた業務プロセスの自動化推進 ●組織・チームについて 圧倒的なスピードで成長を続けるPayPay銀行において、全領域を支える業務システムの開発・アップデートを担う組織です。 事業スピードを削がない業務フローの構築と、社内IT基盤のモダナイズ推進、SaaSツールの導入・ローコード開発を通じて、全従業員の生産性を最大化させることをミッションとしています。 【開発環境】 Outsystems(ローコードによるWebアプリケーション開発) ●プロジェクト事例 -社内各種申請システムの構築 -社内AI翻訳ツールの開発 -その他、各システム間の自動連携の構築

エネルギー(電気・熱)、ファシリティ、ものづくりにおける業務課題(省エネ、省力化など)を解決するSaaSの設計・実装・テスト・品質改善までをリードいただきます。 既存メンバーと連携しながら、開発のスピードと品質を両立し、チームの技術的な中核を担うポジションです。 ≪具体的には≫ ・要件定義、設計、実装、テスト、運用までの一連の開発プロセス ・Saasの設計・実装・テスト・レビュー・リリース ・クラウド(例:AWS, Azure, GCP)を活用したSaaS構築 ・ユーザー視点でのUI/UX改善提案と実装 ・AIを活用した業務の生産性改善・新たな価値創出 ・顧客訪問を実施し、各機能のユーザーヒアリング、顧客価値の具現化 ・リリース後の不具合対処など、技術面での問い合わせ対応 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によって会社外の職務に従事するため出向または転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・フロントエンド:Typescript(Reactなどのフレームワークを用いたWebアプリ開発) ・バックエンド:Python(アプリ・APIサーバ実装経験) ・インフラ:Azure/AWS/Google Cloud(パブリッククラウド用いたアプリ開発・運用経験) ・その他:GitHub / Jira / Confluence / GitHub CopilotなどのCoding Agent

製造業向けアプリケーションの設計・実装・テスト・品質改善までをリードいただきます。 既存メンバーと連携しながら、開発のスピードと品質を両立し、チームの技術的な中核を担うポジションです。 ≪具体的には≫ ・要件定義、設計、実装、テスト、運用までの一連の開発プロセス ・Webアプリケーションの設計・実装・テスト・レビュー・リリース ・クラウド環境(例:AWS, Azure, GCP)を活用したアプリケーション構築 ・ユーザー視点でのUI/UX改善提案と実装 ・AIを活用した業務の生産性改善・新たな価値創出 ・他部門との連携によるSaaS事業環境の整備 ・顧客訪問を実施し、各機能のユーザーヒアリング、顧客価値の具現化 ・リリース後の不具合対処など、技術面での問い合わせ対応 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によって会社外の職務に従事するため出向または転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・フロントエンド:Typescript(Reactなどのフレームワークを用いたWebアプリ開発) ・バックエンド:C#,Java(アプリ・APIサーバ実装経験) ・インフラ:Azure/AWS/Google Cloud(パブリッククラウド用いたアプリ開発・運用経験) ・その他:OpenAI / GitHub

●組織のミッション DXイノベーションセンターは、「循環型 デジタル・エンジニアリング企業」の実現に向け、Serendie戦略を推進しています。グローバルで競争力のある事業DXを実現するため、技術・共創・人材・プロジェクト推進の4つの基盤を構築し、当社のイノベーティブ・カンパニーへの変革を牽引します。プラットフォーム設計開発部は、このうち技術基盤の中核として、共通プラットフォームの開発・運用・展開を担い、DX事業の立ち上げ迅速化とビジネスのスケール拡大に貢献します。 ●業務内容 事業部門と連携しながら、デジタルサービスの創出・高度化を支えるデジタルプラットフォームの開発・運営・展開、およびデジタルサービスの開発に携わっていただきます。加えて、関係者との調整やチーム内でのリードを通じて、プロダクト開発を主体的に推進いただくことを期待しています。 具体的には ・SaaS事業運営基盤、データ分析基盤、WebAPI連携基盤などの技術基盤の開発・運用・展開 ・アジャイル開発のもと、要件整理から設計・実装・運用まで一貫して関与し、関係者を巻き込みながらプロジェクトを主導 ・上記基盤の活用を前提とした各種デジタルサービス開発を、事業部門と連携しながら推進 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・AWS, Azure, Google Cloud ・Snowflake(DB) ・GitHub(バージョン管理),GitHub Copilot(コーディングアシスタント) ・Python,TypeScript,Next.js,Node.js ・Teams (コミュニケーション),Jira (タスク管理),Confluence(ナレッジ共有),Miro(ホワイトボード)

「AIを作る」から「AIを動かす」へ。ガバナンスと構造で挑む、社会実装の仕組みづくり。 つくるのはAIそのものではなく、AIが正しく動く「仕組み」です。 私たちのミッションは、単なるプログラミング(実装)ではありません。AIがビジネス現場で安全かつ確実に機能するための「統治(ガバナンス)」と「構造」を設計することです。 ※AI領域の専門知識は、入社後に実案件の中で身につけていただけます。 【具体的な役割・業務内容】 実行境界・信頼性の設計: アクセス権限策定、AIガードレール構築、監査対応、データガバナンスの設計 定量的評価・コスト最適化: LLM基盤の品質評価モデル策定、運用コスト構造の最適化 次世代アーキテクチャの定義: Advanced RAG(GraphRAG等)の設計、マルチエージェント構成のグランドデザイン ビジネス変革の要件定義: クライアントの曖昧な課題からAIが解くべき「真の問題」を抽出し、本番展開へ牽引 【キャリアパスと得られる成長】 調整役で終わらない。AI社会実装をリードし、次世代「AI PM」へ駆け上がりませんか? ・意思決定の主導権を握る 単なる受け身の調整役にとどまらず、技術選定からアーキテクチャ構築、評価指標の策定まで、顧客と共に主導権を持って決定します。 ・実戦派「AI PM」への最短ルート 現場でのアーキテクチャ設計と高度な顧客折衝を同時並行で経験。理論にとどまらない、市場価値の高いプロジェクトマネジメント能力を磨けます。 ・プロジェクトを導く司令塔 顧客の対等なパートナーとして、AI導入の構想策定から本番展開に至る全工程を牽引する役割を担っていただきます。 【成長を支えるバックアップ体制と働く環境】 確かなキャリア形成と柔軟な働き方。プロフェッショナルとして輝き続けられる環境がここに。 ・伴走型キャリア形成 定期的な1on1を通じて目指すPM像を深く理解し、成長に最適なプロジェクトへ優先的にアサインします。 ・知の共有コミュニティ 現場で一人抱え込むことはありません。社内コミュニティを通じ、トップクラスの有識者にいつでも技術相談ができる環境です。 ・持続可能なハイパフォーマンス 基本は週4リモート・週1出社(※プロジェクト状況により客先常駐の可能性あり)。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ・実力に報いる正当評価 年間平均昇給率6%という実績が示す通り、高めた市場価値や成果に対して確かな還元で応える評価体制を整えています。 ・育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。機会は最大限・平等に用意します。 【どのような市場価値向上が出来るか】 一生モノの市場価値を、AI時代の「ルールメイカー」として手に入れる ・「境界」を語れる希少な人材へ PoCで終わらせず、AIを本番運用まで牽引できるPM・アーキテクトは、現在の市場において極めて稀有な存在です。 ・経営と技術を繋ぐ視座を獲得 ガバナンス・コスト構造・要件定義を一手に担うことで、経営層と対等に渡り合い、事業成長を牽引する高度な視座が身につきます。 ・人間にしかできない「思考」の最大化 定型作業はAIアシスタントに委任。あなたは人間にしかできない「真の問いの定義」と「アーキテクチャの創造」に全エネルギーを注げます。 【具体的なプロジェクト例】 最先端AIからエンタープライズ基盤まで。【AI開発プロジェクトへの参画を前提に配属します】 ・LLM基盤最適化 トークン消費最適化と出力精度の定量評価による品質・コスト設計 ・GraphRAGエージェント 複雑な社内規定を構造化し、AIが論理的回答を行う自動化基盤構築 ・Azure/AKSインフラ エンタープライズ水準を満たす高信頼なSRE・AI基盤の運用設計 ・製造予兆検知 センサーデータ分析によるダウンタイム削減・予兆保全モデルの設計・実装

●あなたが決めること ご経験・キャリア志向に合わせて、以下を単独または組み合わせでお任せします。あわせてPMO/PM/PLとしてのプロジェクトマネジメントも担っていただきます。 ・ 評価の設計| LLM・AIシステムのコスト・品質を定量評価する指標の設計、効果測定、精度検証、ベースライン比較、LLM-as-a-Judgeの設計 ・要件の定義 |顧客のビジネス課題を、システム要件の前提となる論理的で明確なルールとして定義する。KGI/KPIの設計 ・価値の定義| そもそもこれをAIで作ることでビジネスにどうインパクトを与えるかを見極め、投資判断に踏み込む ・データ基盤・分析基盤の要件定義とリード| データパイプライン・DWH・データマート・CDPの設計、生成AI活用に向けたデータ整備 ・育成・マネジメント| 若手データサイエンティスト/データエンジニアの育成・マネジメント 【役割とプロジェクト推進体制】 ●アサインはこう決まります 入社後にどの案件から入るのかは、多くの方が気にされる点です。仕組みをそのまま書きます。 ・キャリア希望を、上長が定期的に吸い上げます。「次はこの領域に行きたい」という意思を出す場があります。 ・それに対して上長が「そのために何が必要か」を提示します。(必要な資格、身につけるべき技術、経験しておくべき工程) ・準備が整った段階で、営業が戦略的に次の案件を取りに行きます。本人の希望に合う案件を、こちらから顧客に提案する動き方をしています。 年功序列はありません。次の案件は勤続年数ではなく、本人の伸び方で決まります。単価は同一案件の中ではほぼ上がらず、案件が変わるタイミングで上がる構造です。だからローテーションを意図的に設計しています。 ●一人にはしません エンタープライズ企業の現場に入りますが、1人で放り出されることはありません。当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。事業部全体で約190名の組織で、修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。案件で詰まったときに社内で聞ける相手がいること -常駐型で働くうえで、ここは決定的に重要だと考えています。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 ●評価と昇給 年功序列はありません。20代・30代前半で部長になったメンバーが複数います。管理職へのステップアップも、専門性を深めるキャリアも選択できます。 ●勤務スタイルについて 在宅勤務を組み合わせたプロジェクトが中心ですが、参画先によっては現場への常駐が基本となるプロジェクトも存在します。形式的な在宅比率に拘泥するのではなく、プロジェクトの価値創出のために最適な場所でパフォーマンスを発揮する姿勢を重視しています。 ●育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上。機会は最大限・平等に用意します。掴むかはご本人次第です。

●具体的実例(入社後のイメージ) 年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。 ・未経験から生成AIシステムの実装主担当へ 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。 ・年次を問わない早期キャリアアップ 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ・自分らしく描ける3つのキャリアパス 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。 【職務内容】 AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。 ・AIプラットフォームの設計・構築 ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築 ・Web/バックエンド開発 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発 ・高品質なデータ基盤の構築 AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備 ・クラウドネイティブ環境での開発・運用 AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援 【役割とプロジェクト推進体制】 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 一人にしない、事業部のバックアップ体制 ● 助け合い、高め合える「チーム体制」 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。 ● 柔軟でメリハリのある「働き方」 基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ● 成長を強力に後押しする「育成・学習環境」 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。 ●具体的なプロジェクト例 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 1.生成AI・LLM領域 グラフRAG・Advanced RAGの構築 AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等) LLM基盤の最適化(Context Engineering等) 2.AI・データインフラ領域 MLOps/LLMOps基盤の構築 Snowflake/dbtによるデータ基盤構築 Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築 3.高度技術・社会実装領域 画像解析・数理最適化の社会実装

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、保険、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント(PM)や複数プロジェクトの統括、または組織マネジメント(係長～課長職)をお任せします。 ・金融機関向け大規模Webシステム開発におけるプロジェクトマネジメント(PM)または大規模プロジェクトリーダー(PL)業務 ・顧客(金融機関の経営層、IT部門、業務部門責任者)とのハイレベルな折衝、課題抽出、および中長期的なシステム提案・DX推進 ・プロジェクト全体の工程管理、品質管理、コスト管理(収益管理)、およびリスクマネジメント ・複数チーム(計20名～50名規模、パートナー企業含む)の統括、リソース調整 ・部門内の開発標準や技術選定、設計・開発プロセスの策定、および品質レビュー体制の確立 ・メンバー(チーフ、サブチーフ含む)の指導・育成、キャリア支援、および人事評価(組織マネジメント) ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、保険、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と金融システム業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・金融機関向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・金融業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と金融システム業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・金融機関向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・金融業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●具体的実例(入社後のイメージ) 【キャリア実例】24時間監視からのスタート。8年でデータ基盤の要件定義・プリセールスへ ネットワーク機器の24時間365日監視からキャリアをスタートしたメンバーがいます。仮想PC基盤8,000台の運用保守を経て、IaCによる基盤構築、Snowflakeを用いたデータ基盤構築へと領域を広げ、8年目で上流工程へと到達しました。 転機となったのは、運用の枠にとどまらず「リリース管理・構成管理の設計」を自ら取りにいったこと。「手順を設計する」「作業をコード化する」「改善を提案する」——日々の運用の中で発揮した主体性こそが、上流エンジニアへ突き抜けるための確かな土台です。 【スピード昇進】年功序列なし。微経験入社から2年でリーダー、翌期にはマネージャーへ 当社に年功序列の壁はありません。 微経験で中途入社したあるメンバーは、1年目から大手ガバメントクラウド案件(6名体制)の要件定義へ参画。2年目で同チームのリーダーへ昇格し、翌期には組織を率いるマネージャーへの昇格が決定しています。年齢や社歴に関係なく、成果と意欲に応じたスピード感のあるキャリアアップが可能です。 ●職務内容 【上流×マルチクラウド】AWSの「その先」へ。要件定義からマルチクラウドを設計する“希少エンジニア”へ 【上流工程】どこまで深く関われるか ゼロベースでの基本設計 既存システムへの単純な機能追加ではなく、顧客の要件をもとにゼロからアーキテクチャを設計します。 技術選定・アーキテクチャ設計への主体的な参与 「AWSやAzureの採用」といった大枠方針に対し、その内部構成や技術スタックの選定は自ら決定・提案。「なぜその構成なのか」を説得し、形にする裁量があります。 非機能要件の全体設計 セキュリティ・可用性・パフォーマンスをはじめとする、システム全体の堅牢性を担保する非機能要件定義・設計を自ら担います。 技術提案からプリセールスまで 単なる設計担当にとどまらず、顧客との技術ディスカッションやプリセールスまで領域を広げていける環境です。 【先端技術】AIが動く基盤を“設計する側”へ AIエージェントが自律的に動く時代において、最大の課題となるのが「セキュリティ」と「堅牢な基盤」です。 生成AIと連携するアーキテクチャ設計、データレイク/データマートの構築、AI推論環境の整備など、クラウドを単なる「システムの土台」ではなく、ビジネス価値を生み出す仕組みとして自ら設計・構築できます。 ●キャリア伴走体制 【放置されないアサイン体制|希望のキャリアへ進むための「3ステップ伴走システム」】 1. キャリアカウンセリング: 上長が個人のキャリア希望をヒアリングし、必要な準備・スキルを明確化します。 2. 案件開拓・アサイン: 準備完了のタイミングに合わせて、営業チームがご希望のプロジェクトを獲得し、エンジニアに提案をします。 3. 成果還元(昇給): 案件が変わるタイミングで、担える役割とお客様への提供価値が広がります。その成果は、半期ごとの評価(賞与)と、再現性のある成長の評価(給与改定・昇格)に反映されます。 ●働き方･育成環境 【働き方×育成】成果を出す最適な環境で働き、豊富な学習機会で市場価値を高める ● 働き方:成果と貢献を最優先にする柔軟なスタンス リモートワークを併用するプロジェクトがメイン ですが、顧客やプロジェクトの状況に応じて客先でのフル出社となる場合もあります。 私たちは「リモートの割合」にこだわること以上に、プロジェクトや顧客にとって「必要な場所で最大限の成果を出すこと」を大切にできる、プロフェッショナルな姿勢をお持ちの方を求めています。 ● 育成環境:成長の機会は全社で最大限提供(自ら掴む文化) エンジニアの成長を後押しする豊富なサポート体制を全社平等に提供しています。 ●資格取得支援制度 : 270種類以上が対象(AWS関連多数)。前期は221名が利用し、さらに33種を追加指定。 ●豊富な学習コンテンツ : 約460コンテンツを学べる「AMBL PANEL」の利用や、社外研修費の全額会社負担。 ●ビジネススキル研修 : 社内アカデミーにて、マネジメントやクリティカルシンキングなどの講義も整備。 チャンスや環境は最大限に用意しています。その機会を自らの成長へ活かしていく主体性のある方を歓迎します。 ●具体的なプロジェクト例 大手金融・医療からガバメントクラウドまで|要件定義から挑む多彩な実績 1.医療・介護領域|業務改善データ分析基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 4名(PM + 3名) 主要技術: AWS(EC2, Lambda, Glue, RDS) 2.大手金融|住宅ローンアプリ基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 7名(PM + メンバー6名/うちインフラ2名) 主要技術: AWS(EC2, EKS, RDS) 3.大手サービス|店舗入退店・売上分析基盤の構築 担当フェーズ: データ蓄積・分析基盤の構築 チーム体制: 20名規模の大規模プロジェクト 特徴: 自社AIプロダクトを活用した高度なデータ基盤構築 4.公共・行政|クラウドリフト&ガバメントクラウド案件 概要: オンプレミス環境(Oracle)からのクラウドリフト(全面移行)、およびガバメントクラウドの要件定義〜基盤構築

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

●「オンプレ回帰」の時代だからこそ、あなたの物理経験が輝く。 5G・大規模プライベートクラウド基盤で、インフラの「自動化」に挑みませんか? 【AMBL(クラウドネイティブ)で叶える、インフラエンジニアとしての「復権」と「進化」】 昨今、クラウドコストの高騰やパフォーマンス・セキュリティの観点から、システムをオンプレミス環境へ戻す「オンプレ回帰」や、自社専用の「プライベートクラウド構築」の需要が急増しています。 特に私たちが手掛ける大手通信キャリアの5Gコアネットワークは、超低遅延・大容量通信を実現するため、汎用的なパブリッククラウドではなく、高度に設計されたオンプレミス環境(物理基盤)の上に成り立っています。 このポジションでは、あなたの「物理サーバ・NW機器の構築運用経験」をベースに、最先端の5Gインフラ構築や、Ansible/Pythonを用いた「運用の自動化(NetDevOps)」に挑戦していただきます。 「クラウド一辺倒」ではなく、「物理を知り尽くした上で、コードも書ける」――そんな市場価値の高いエンジニアへ進化できる環境です。 具体的には・・・ ※「物理」×「自動化」のハイブリッドなスキルが身につきます。 大規模オンプレ/プライベートクラウドの構築: これまでの物理サーバ・NW機器の知識を活かし、5GC/4Gコアネットワークや、Cisco ACI等の基盤構築を担当。 パブリッククラウドではブラックボックス化されている「インフラの裏側」まで深く携われます。 NetDevOps/自動化へのステップアップ: 「物理結線や設定投入の手間」を知っているあなただからこそできる改善があります。 PythonやAnsibleを用い、手順書ベースの手作業をコード化・自動化し、劇的な効率化を推進してください。 次世代技術へのキャッチアップ: KubernetesやOpenShiftなどのコンテナ技術も、結局は物理サーバの上で動いています。 オンプレの知見を土台に、これらのモダン技術もOJTで習得可能です。 組織のミッション ●クラウドネイティブ事業部:社会インフラの未来を支える技術者集団 通信、金融、そして公共インフラ――社会が直面するIT人材不足やシステムの複雑化といった課題に対し、私たちは「自動化(Automation)」と「高度な技術力」で挑みます。 私たちは、単なるインフラ作業者ではありません。 例えば、大手通信キャリアのネットワーク運用において、手動オペレーションをPythonで自動化し、劇的な効率化と品質向上を実現します。 お客様の業務フローの深部まで入り込み、本質的な課題を「技術」と「仕組み」で解決する。 それが、AMBLのエンジニアの強みです。 【AMBLを知る記事|公式note「TORQUE」】 ●率直に意見を言い合える関係だからこそ、チームは強くなる。 AMBL代表・毛利が、目指す組織のあり方を語った記事です。心理的安全性とは「衝突がないこと」ではなく「衝突しても大丈夫だと思えること」。社員総会や全社アンケートで経営情報を透明に共有し、バリュー「称賛と承認」を土台に本音で議論する文化が紹介されています。AMBLで働くイメージをより深めていただけるはずです。 https://note.com/torquejournal/n/nc511bd795b3e ●AX時代は、エンジニアにとって「過去最高に楽しい時代」になる。 AMBL代表・毛利が、新ビジョン「日本のAXを、現場から動かす。」に込めた想いを語った記事です。AIがコードを書く時代に、エンジニアの仕事は「何をつくり、どう価値を生むか」を考える仕事へと変わっていきます。その中でAMBLが描くキャリアは、AI駆動開発から上流の提案、そして自らのサービス企画までです。ご自身のこれからのキャリアを考えるヒントとして、ぜひご一読ください。 https://note.com/torquejournal/n/nc896c27c9f0d

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導するスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、さらには自ら手を動かしてのシステム構築・デリバリーまでを一気痛感で主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションになります。 ・エンタープライズにおける顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース・ロードマップ策定 ・AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いた、スケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築 ・データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携した、LLM活用プラットーフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤(MLOps)の設計・プロトタイプ構築・本番導入支援 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。 ●クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ●より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ●質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ●多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。 チーム体制/文化 ・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

あなたにお任せしたいお仕事は、AWS、GCP、Azureなどのクラウド環境の設計や構築など案件によって基本設計、詳細設計、構築、テストまで一貫した業務をお任せします。 IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノンなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!

募集ポジション 部署概要 AI事業本部 組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。 主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。 ●特徴 ・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置 ・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦 ・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進 ・技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力 極予測TDとは 極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。 常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。 今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。 私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。 <参考> [AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30417) [AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32078) チーム体制/文化 ●現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ●ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ●プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ●海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。 業務内容 検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。 ・クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ・質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ・多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。

あなたにお任せしたいお仕事は、スマホ向けゲームアプリ、家庭用ゲーム、PCゲームなど、幅広いゲームコンテンツのプログラミング業務のお仕事になります。 ・PCブラウザ、スマートフォン向けアプリのサーバサイド設計/開発/運用 ・DB設計/構築/運用、API作成など ・負荷対策 ・管理画面の設計、実装 ・インフラ設計、構築、運用など・外部もしくは他部署との折衝 ・その他付随する業務 ※上記サーバーサイド業務は全てではなく、これまで実績や適性に合わせていずれかの業務を担当頂きます。 バンダイナムコグループ、セガグループ、コナミなど、ゲーム業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画して頂き、1つの会社だけでは実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることが可能です!

●任せる業務の概要 システム開発において、チームリーダー・プロジェクトリーダーとして、チームを率いてシステム開発を推進頂きます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドPF/モバイルアプリ/データPFの開発プロジェクト推進 ・プロダクト開発におけるQCD責任 ・ステークホルダー(車両・事業・海外拠点)との要件整合 ・開発～運用の一貫したDevOps推進 ・グローバル拠点含めたパートナーのマネジメント(英語でのコミュニケーションあり) ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI

BucketeerはABEMA発のフィーチャーフラグマネジメント・ABテストシステムで、ABEMAの開発高速化、仮説検証に大きく貢献してきました。 この開発体験と文化をメディア管轄およびCAグループに広めるために組織的に開発生産性向上のスキーム作りや文化醸成にコミットする全社組織Developer Productivity室へ移管を行い、トランクベース開発の文化やフィーチャーフラグ・ABテストといったプラクティスのBucketeerでの実践方法を広くアウトプットしてきました。今後もBucketeerを通じて、フィーチャーフラグ・A/Bテスト・トランクベース開発のベストプラクティスを社内に浸透させていきます。 また、Bucketeerは2022年9月にOSSとして公開されました。OSS化で市場認知を広げ、多くのフィードバックを獲得してさらなるプロダクト強化に繋げたいとか考えています。フィーチャーフラグ・A/Bテスト領域ではまだこれといったデファクトなプロダクトは存在しておらず、その開発手法も広く定着しているとは言い難いところがあります。それ故に、この領域でデファクトを狙えるチャンスが訪れているとも言えます。 今後は、Bucketeerを通してこの開発文化を当たり前に浸透させていくこと、社内SaaSとOSS開発を両立する難しいチャレンジを引き続き行っていきます。このチャンレンジを担う開発メンバーを募集します。 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 ブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」などインターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。

●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaの数百万台規模のコネクテッドサービス・デジタルサービスを支える大規模システムのバックエンドエンジニアとして、クラウド基盤・API・データ連携機能の開発/DevOpsをリードしていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドサービスを支えるバックエンドシステムの設計・開発・運用 ・車両データとリアルタイムで連携するクラウド基盤およびAPIの開発 ・モバイルアプリや外部サービスと連携するデータ処理・連携機能の実装 ・大規模データ・高トラフィック環境におけるパフォーマンス最適化および可用性向上 ●期待する役割 単なる実装にとどまらず、設計・開発・運用まで一貫して関与し、DevOpsの考え方に基づいた継続的なサービス改善と価値提供の最大化を担っていただくことを期待します。 ●キャリアパス 現場のエンジニアとして経験を積んだ後、スペシャリストもしくはマネージャーとしてキャリアアップが可能です。 ●使用ツール/開発言語など ・量産環境:AWS、Google Cloud ・使用ツール:Jira/Confluence,Teams,Slack、各種AI、CICD、VSCode

●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスにおける品質保証領域の中核として、部門全体の品質戦略・プロセス・基準の策定および推進を担っていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・部門全体における品質戦略・品質基準の策定および展開 ・開発プロセスにおける品質保証プロセスの設計・標準化 ・テスト戦略および品質メトリクス(KPI/KGI)の設計・運用 ・品質向上に向けた仕組み化(テスト自動化・ツール導入・再利用化)の推進 ・各プロダクトに対する品質レビューおよび課題抽出・改善提案 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode ※業務上の事情により国内外の事業所(子会社及び関連会社を含む)への異動、または出向・派遣を命じる場合があります。

【ポジション概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)は「世界が進むチカラになる。 」をパーパス(存在意義)として掲げ、「金融とデジタルの力で未来を切り拓くNo.1ビジネスパートナー」を目指す金融グループです。 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社(MUIT)は、「安心・安全・安定でMUFGを「支え」、金融×ITでMUFGを「変える」、メインドライバーとなる」ことをパーパス(存在意義)とし、ITプロフェッショナル集団として、三菱UFJ銀行をはじめとするMUFG各社の業務を中心に、企画から運用までの全ステージでITソリューションを担い、牽引しています。 近年、国内外の社会情勢や環境が大きく変わり、金融ビジネスも変革の時代を迎えています。 また、これを支えるITも更なる業務拡大が急務となっており、金融×ITプロフェッショナルとして誇りを持ち、金融の未来を切り拓いていける人材を募集しております。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社(MUIT)は、三菱UFJ銀行をはじめとするMUFG各社の業務を中心に、企画から運用までの全ステージでITソリューションを担い、牽引していく事が求められており、その一翼を担うITのプロフェッショナルとしてご活躍頂きます。 特に、本募集ではネットワークサービス部のPaaSチームメンバーとして、下記のような業務を想定しております。 ・Linux/OracleDBの社内コンサル/サポート ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)※1)に対するQA対応 ・TLPT対応:新たなセキュリティー要件のPaaS標準設計への取込み ・基盤早期提供:CI/CDの仕組みを使ったPaaS含む基盤の早期提供 ・AIを使った業務改善 など ※1:Redhat Linux/Amazon Aurora/Jboss EAP/OracleDB/Weblogic/DB2/WAS/HiRDB/CosmiNexusなど広くグループ内で利用される製品に対し、設計/運用ツール/ナレッジ等標準化/共有化を図る活動 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したMUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)を構成する各技術要素うちいずれかを、ご経験・適性に応じてご担当頂きます。 【配属想定部署】 ネットワークサービス部(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】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャを主管する部署として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 ・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 ・NAS等、各種統合ストレージに関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)※1)に関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG・三菱UFJ銀行全体のITスタンダード(Webアプリケーションフレームワークサーバー、DBMS等)の企画・開発・保守・管理 ・その他各種基盤関連新技術の調査 ※1:Redhat Linux/Amazon Aurora/Jboss EAP/OracleDB/Weblogic/DB2/WAS/HiRDB/CosmiNexusなど広くグループ内で利用される製品に対し、設計/運用ツール/ナレッジ等標準化/共有化を図る活動 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約50名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると百名以上の大規模組織です。 前述の通り各種のインフラストラクチャを取り扱っていますので、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、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っていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 PaaS製品EOSに合わせたバージョンアップ対応や業務アプリの要件取込対応を行うとともに、部内外の関係者と協業し、様々な案件/施策にもご参画頂きます。 ・Linux/OracleDBの社内コンサル/サポート ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)に対するQA対応 ・TLPT対応:新たなセキュリティー要件のPaaS標準設計への取込み ・基盤早期提供:CI/CDの仕組みを使ったPaaS含む基盤の早期提供 ・AIを使った業務改善 など

【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