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

キャディ株式会社

CADDiのプロダクトセキュリティチームは、顧客から預かる機密性の高い図面データやCADデータなど大容量で特殊な知的財産を守りつつ、開発スピードを最大化するためDevSecOpsの推進とセキュリティ基盤の構築と運用を担っています。 本ポジションでは、「セキュリティ領域での実務経験」と「開発チームと伴走できる経験と知識」を求めています。 脆弱性を検知・指摘しレビューし、自らコードを書き、仕組みで解決するチームを目指しています。 セキュリティエンジニアとしての専門経験と、深いアプリケーションの設計・開発・運用経験を重視しています。 ●具体的な業務内容 1.脆弱性マネジメントの自動化と高度化 検知された脆弱性のトリアージ、開発チームへの展開、および修正のトラッキングを通じたリスクの早期発見と最小化を推進しています。 ・SCA/SBOMを活用したサプライチェーン・セキュリティの構築と運用 ・CSPMを用いたクラウドインフラ(GCP等)の構成不備の自動検知と是正 ・検知からトリアージ、修正トラッキングまでのワークフローの自動化推進 2.セキュリティエンジニアリングとシフトレフト シフトレフトを推進し開発組織全体のセキュリティレベルを底上げします。 ・ADR/Design Docに基づく、設計フェーズからのセキュリティアーキテクチャレビュー ・開発者が自律的にセキュアなコードを書くためのガイドライン整備と、AIを活用したレビューシステムの開発 3.検知・応答基盤の構築と運用・インシデント対応力の強化 異常を早期に検知し、万が一の事態に迅速に対応できる体制を整備します。 ・SIEM/クラウドネイティブな監視ツールを用いた、異常検知ロジックの設計・構築・運用 ・インシデント発生を前提とした、フォレンジック環境の整備やレスポンス・プレイブックのコード化(SOARの検討など) 4.トラストセンター(信頼性の可視化) 顧客や社会に対する「信頼」を技術とプロセスの両面から支えます。 ・SOC2等の認証維持を通じたセキュリティ・コンプライアンスのコード化 ・顧客の技術審査に対する、技術的裏付けを持ったソリューション提案と信頼構築

キャディ株式会社

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジジョン概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応/コスト削減/安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 従来、オンプレミスで手作業が中心であったシステム環境の構築業務においてもCI/CDパイプラインを用意、クラウド(AWS等)を標準としたIaCベースの開発が中心になりつつあり、適用領域は社内システム(SoR)、情報系(SoI)、ミッションクリティカルな対顧客チャネル(SoE)の全てに及んでいます。 また、システム基盤のアーキテクチャも仮想マシン(VM)を中心としたものからクラウドかつコンテナをベースにしたものへと移りつつあります。 このような状況下、MUITの各システム基盤開発チームは従来の役割分担や責任境界を超えてアプリケーション開発側に入り込み、コンテナやCI/CDツール等を導入、自動化の推進やオブザーバビリティ強化といった役割を担うことで、モダンなアプリケーション開発を支援する専門技術チームに生まれ変わろうとしています。 このチームは、コンテナやCI/CD等の技術製品の有識者が基盤領域に閉じずにシステム全体を見渡す広い視点を持ち、また既成概念にとらわれる事無く、あるべきシステムアーキテクチャ像を描いてシステム開発と組織の変革をリードしていきます。 今回募集するポジションは、このような役割を担うITスペシャリスト/システムアーキテクトになります。 【業務内容】 (雇入れ直後) コンテナアーキテクチャを活用した国内エリアにおけるシステム基盤の開発業務をご担当頂きます。 ・システム基盤担当として主にコンテナを用いた開発案件に入り、アーキテクチャのみならず開発プロセスや役割分担の見直しといった変革を主導します ・開発案件においてIaaS/PaaS(クラウド、オンプレ)および個別DBやAP、メッセージング、運用管理など各種MWを組み合わせ、システム基盤の設計開発を主導します ・自身の持つスキルを周囲に伝播させ、後進の育成およびチームのレベルアップを図ります ・コンテナイメージのビルドやデプロイ、サービスメッシュ、その他Pod操作等、アプリケーション開発者の支援を行いつつ、組織全体のレベルアップを行います ・上記コンテナ開発を高速化するためのツール整備や開発プロセスの見直しを行います (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 ※"業務アプリ"や"インフラ"の境界線を意識しない組織形態に変化させようとしている段階にあり、配属部署が変更になる可能性があります。 【配属想定部署】 コンテナアーキテクチャを活用した開発部署 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行のシステム基盤のうち業務基盤層(OS・ミドルウェア層)を主管する部署として、システム開発の中核を担っています。 数百あるシステムが統合的に利用できるコンテナ基盤を銀行内で初めて構築した実績の他にも、AWSを活用したシステム構築、外部企業とのAPI連携にて今までに無い金融サービスを提供する等、当社において非常に先進性の高い部署です。 そのため、常に変化するビジネスニーズに機動的に対応すべく、ITトレンドに対しては高いアンテナと強いモチベーションを維持する必要があります。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約40人～90人　※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定のプロジェクトのみを担当するのではなく、様々なコンテナ等先進技術活用プロジェクトにおいて以下の役割をご担当頂きます。 ・コンテナアプリケーション稼動環境の要件整理・設定 共通的に用意されるコンテナプラットフォームを活用したアプリケーション運用機能の整備 ・サーバやDBMS環境の構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトそれぞれに用意されるAWSアカウント上のOS/DBMS環境構築(OSやミドルウェア中心のPaaS層構築) ・AWSやKubernetes関連の新サービス活用検討 常にアップデートされる新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・コスト・セキュリティ等の観点で評価し、当社システムへの適用メリットを検討

アルサーガパートナーズ株式会社

サーバーサイドエンジニアとして、経験に応じてまずは実装タスクをお任せしながら、要件定義やサービス全体の設計などの上流工程なども担っていただけるリードエンジニアとしてのポジションを目指していただきます。(マネージャーへの転向も可能です) 当社には、スキルや経験を重要視しつつも、チャレンジ精神のあるメンバーに挑戦の機会を与える文化が定着しており、より大きな裁量を求めていきたい方にはピッタリの環境です。 SES出身や制作会社出身の方も多数入社しており、早期にご活躍いただける体制が整備されています。 また、プロジェクト体制としては、案件ごとに7～15名ほどのチームを組んで開発を推進しています。デザイナーやフロントエンドエンジニア、PM等の他ポジションのメンバーと協働で開発を進める、切磋琢磨し合える環境です。当社は企画・構想フェーズからリリース後のCS・運用まで一貫した支援によりクライアントへ価値を提供することを目標としており、各フェーズの業務に関わる中で、多様な開発経験を積むことが可能です。 ●具体的な業務内容 ・サーバーサイドエンジニアとしての開発業務 ・場合によって、インフラ・フロントエンドの開発業務 ・PJメンバーのコードレビュー ・PJ進行に即した技術上の調査、及び提案のためのPoC実施と評価 ・DB設計やアーキテクチャ設計 ・要件定義・基本設計の補佐など ●過去の開発案件事例(ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様なプライム案件をいただいております) ・オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ・介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ・学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ・オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ・マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ・店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ・教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 ●配属部署 システム開発本部 Dev Div. サーバーサイドSec. ●1日の流れ(例) ・10:00～ 出勤:時差出勤・リモートワークOK。メールチェックや午前中に集中したい開発タスクに充てます。 ・11:00～ チーム朝会・受託案件タスク確認:PMやフロントエンドと進捗共有、タスクの確認、その日の開発目標を設定します。 ・12:00～ 昼食・休憩 ・15:00～ 設計レビュー・技術調査(PoC):必要に応じて、DB設計やアーキテクチャに関するミーティングに参加。また、技術的な課題解決のための調査やPoC(概念実証)を実施します。 ・17:00～ コードレビュー・夕会:チームメンバーのプルリクエストのレビューを実施。夕会で進捗報告や翌日の準備を行います。 ・18:00～ 開発作業・自己学習:残りの開発タスクや、ご自身のスキルアップのための学習時間などに充てます。 ・～19:00終業:チームやプロジェクトの状況に応じて、柔軟に業務を終了します。 ●主なキャリアパス ・技術者として └アーキテクト:技術のプロフェッショナルとして、社内のエンジニアのロールモデルとなる └フルスタックエンジニア:主領域(フロントエンド、バックエンド、インフラ、QAなど)に留まらず多領域での活躍する └プロジェクトリード:PM, PdMと連携しながらエンジニアチームを束ね、技術知識を活かしてプロジェクトをリードする ・マネジメント・事業推進への展開 └事業運営:エンジニアリングマネージャー・ディビジョンマネージャーなど、組織・事業を運営面で支える役割を担う ・ビジネス・コンサルティング領域への展開 └PM, PdM:プロジェクトチームをまとめ上げ、案件(プロダクト)単位での価値創出を牽引する └アカウントセールス:確かな技術理解を軸に、クライアントに寄り添いビジネスの拡大を狙う └コンサルタント:よりクライアントに近い立場で、価値創出の根本検討に関わる キャリアの方向性に縛りはなく、FDE(Forward Deployed Engineer)、デザイナー、バックオフィス、地方拠点リードなど、適性に応じて多様なキャリアを選択できる環境が整っています。

株式会社電通総研テクノロジー

AWS/Azure/GCPなどのクラウドサービスを活用し、顧客要件を満たす提案、設計、構築、テスト、運用を担当していただきます。IaaSのみではなくPaaS、SaaSも含めた幅広い分野を担当いただける方を募集しています。 AWS、Azure等のクラウド基盤に関する部分に加えて、認証基盤やセキュリティ、OSレイヤ等幅広い分野のシステム基盤の設計、構築、運用活動をプロジェクトリーダーとして牽引していただくポジションとなります。 必要に応じ社内外のソリューションアーキテクト/エンジニアと連携し、プロジェクト成功を目指して推進いただきます。 具体的な業務は以下の通りです。 ・提案活動:要件ヒアリング/とりまとめ、提案方針策定、見積作成 ・非機能要件定義書作成、システムグランドデザインの作成 ・基盤構築に関わる、方式設計、アーキテクチャー設計、運用設計および構築 ・システム基盤の保守/運用業務

パーソルクロステクノロジー株式会社

サーバーやネットワーク機器、アプリケーションなどのログから脅威を検出します。サイバー攻撃などのインシデント発生時には迅速に対応し、被害拡大を防止します。また、様々な脆弱性情報を活用して攻撃手法の傾向を把握し、ログ解析で異常や不正を検出します。 SIEMやIDS/IPSなどのセキュリティツールも駆使し、レポート作成による状況報告や、セキュリティポリシーの見直し・強化も行います。 【プロジェクト例】 ①商社系SIer向けSOC/クラウドセキュリティインシデントハンドラー ・SOCサービスのインシデントハンドリング ・セキュリティ運用における設定変更対応及び、アラート対応 ・AWS設定のセキュリティ評価実施 ・改善レポートの作成および顧客への提出 ・Azure、GCPへの対応 ・工程:要件定義、設計、構築、運用管理、インシデント対応 ②セキュリティベンダー/マネージドセキュリティサービス ・セキュリティアラート確認 ・接続系サービスのログ調査 ・レポート作成 ・セキュリティ製品の設定変更 ・環境:メールセキュリティ、Webフィルタリング、EPP、EDR、標的型攻撃対策 【キャリアパス】 ●SOC/MSSの組織・サービスの設計・構築 ●攻撃と防御の知見を活かして、堅牢なサーバー・ネットワークの設計構築 ●セキュリティの対応の幅を広げ、CSIRT/セキュリティコンサルタント

パーソルキャリア株式会社

●業務内容 既存事業及び新規事業向けにデータ分析や機械学習、生成系AIなどの技術を用いた業務改善プロジェクト、新技術の検証プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント業務に携わっていただきます。 プロジェクト計画、管理や社内外のステークホルダーとの調整を行っていただき、プロジェクトを前進させることが求められます。 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成系AIなどを用いた新規機能の企画/開発、及び、既存機能の改善などのプロジェクトをPMとして推進します。 ・ミドル部門(業務企画等)と連携しシステム化実現に向けた相談対応や推進を行います ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題等の調整、進捗状況確認、技術サポート等) ・各部門の業務課題をヒアリングし、AI適用可能性の評価〜ユースケース化〜実行計画立案等の伴走支援 ⇒得意領域やご志向性に合わせてプロジェクトに携わっていただきます ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL　など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、Cloudformation など 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、Codepipeline、　など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど

パーソルキャリア株式会社

●担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 【主な技術テーマ例】 ・大規模言語モデル(API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI 等) ・自然言語処理、画像・動画・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams ●働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

ITクラウドアーキテクトとして下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └現行システムの評価とギャップ分析 └最適なインフラストラクチャソリューションの設計と提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客への技術的なディスカッションとワークショップの実施 └コスト削減や効率化のためのアドバイス提供 └顧客へのプレゼンテーションおよび技術的な提案の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームを利用したシステム構築を主導 └クラウドネイティブアプリケーションの設計と管理を主導 └技術ドキュメントの作成と更新を主導 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └プロジェクトの進行管理とステークホルダーとの調整 ●運用保守 └顧客・社内からのフィードバック収集と改善提案 └トラブルシューティングと問題解決の指導 ●インフラ作業の標準化 └アーキテクトの標準化 └標準化されたアーキテクトの更新と維持 └新規技術の収集とメンバーへの周知 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

インフラクラウド領域おけるプロジェクトマネージャー(PM)として下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客の要件収集と分析 └プロジェクト見積もりとスケジュールの策定 └顧客へのプレゼンテーションと提案内容の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └プロジェクト計画と戦略策定 └プロジェクト実行と管理 └顧客とのコミュニケーション └ステークホルダー管理 └品質管理と改善 ●運用保守 └導入後の運用サポート計画の策定 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └運用効率の最適化とコスト削減の推進 ●インフラ作業の標準化 └高品質なインフラ作業手順の標準化と文書化 └標準化されたプロセスの実行と維持 └継続的な改善と最適化の推進 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 ※提案(プリセールス)活動や組織運営を担っていただく可能性がございます。 【選考事業部について】 エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

FPTソフトウェアジャパン株式会社

ITクラウドアーキテクトとして下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └現行システムの評価とギャップ分析 └最適なインフラストラクチャソリューションの設計と提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客への技術的なディスカッションとワークショップの実施 └コスト削減や効率化のためのアドバイス提供 └顧客へのプレゼンテーションおよび技術的な提案の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームを利用したシステム構築を主導 └クラウドネイティブアプリケーションの設計と管理を主導 └技術ドキュメントの作成と更新を主導 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └プロジェクトの進行管理とステークホルダーとの調整 ●運用保守 └顧客・社内からのフィードバック収集と改善提案 └トラブルシューティングと問題解決の指導 ●インフラ作業の標準化 └アーキテクトの標準化 └標準化されたアーキテクトの更新と維持 └新規技術の収集とメンバーへの周知 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

CTCテクノロジー株式会社

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

株式会社本田技術研究所

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

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※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。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※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】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ● プロセス革新の仕組みづくり クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ● クラウドと車載開発の橋渡し 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ● 最新技術の導入・実装 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

株式会社本田技術研究所

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

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。 データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト(シミュレーション、実車など) ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 Python, C++, PyTorch, Weights & Biases, ROS2, AWS/GCP, Git/GitHub Enterprise, CARLA, MATLAB 等

株式会社本田技術研究所

●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

株式会社本田技術研究所

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

株式会社本田技術研究所

【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

株式会社本田技術研究所

●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。

株式会社本田技術研究所

●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を支えるSREエンジニアとして、サービスの信頼性・可用性・運用効率の向上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 ・コネクテッドサービスにおける信頼性設計(SLI/SLOの定義・運用) ・システムの可用性・パフォーマンス・スケーラビリティの向上施策の企画・実行 ・モニタリング/Observability基盤の設計・構築(ログ/メトリクス/トレース) ・インシデント対応および再発防止に向けた原因分析・改善推進 ・CI/CDやIaC(Infrastructure as Code)を活用した運用自動化・効率化 ・クラウド環境(AWS等)におけるインフラ設計・運用改善 ・キャパシティプランニングおよび負荷対策の実施 ・開発チームと連携した信頼性向上のための設計・改善活動 ●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、Xcode、AndroidStudio

株式会社本田技術研究所

●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スマートフォンアプリのエンジニアとして、ユーザー接点となるアプリケーションの設計・開発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 ・ユーザー接点となるスマートフォンアプリ(iOS / Android)の設計・開発 ・アプリストア配信・運用(CI/CD、クラッシュ解析、A/Bテスト等) ・ユーザー行動分析に基づく機能改善・UX最適化の推進 ・バックエンドAPIおよびクラウド基盤と連携したデータ通信・同期処理の設計・実装 ・車両連携機能やコネクテッドサービス機能を外部アプリから利用可能にするSDKの設計・開発 ●期待する役割 単なる画面実装にとどまらず、ユーザー体験(UX)を意識した機能設計・改善、バックエンドや車両データと連携したアプリケーション開発まで一貫して関与し、プロダクト価値の最大化を担っていただくことを期待します。 また、DevOpsの考え方に基づき、リリース後の利用状況やユーザーフィードバックを踏まえた継続的な改善を行い、グローバルに展開されるコネクテッドサービスの進化・推進を期待します。 ●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、Xcode、AndroidStudio

株式会社JDSC

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

株式会社分析屋

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

株式会社分析屋

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。 エンジニア領域 実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。 ●顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解 ●課題解決に資するデータ活用方針の理解 ●要件定義、KPI設定 ●データ分析設計、準備(データベース構築など) ●データを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●データ解析、分析業務(ビッグデータ分析、統計解析など) ●分析結果報告、施策立案(報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど) 変更の範囲:会社が指定した業務 ビジネス領域 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。 ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ●プロジェクトマネジメント -顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出 -顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定 -お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案 -全体方針の検討/策定 -タスク・スケジュール管理 -稼働/コスト管理 -進捗管理 -品質管理 ●トラブル対応と対策 ●アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング ●SLAなどを含む契約内容の調整および交渉 変更の範囲:会社が指定した業務 案件事例 ●スポーツアナリストへのBIツールハンズオンとダッシュボード提案 ●テーマパーク集客に向けた調査、レポーティング、課題提案 ●コスメブランドの売上分析、顧客分析のレポーティング ●食品メーカーの顧客開拓に向けたマーケティング分析支援 ●小売業の顧客分析におけるアプリデータと購買データを用いた施策検討と効果検証 ●消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング(BIツールでのダッシュボード作成等) ●ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析(ビッグデータ分析、統計解析)及び分析結果報告、施策立案 *【使用ツール・開発環境】* ・ クラウド環境 : AWS、GCP、Azure ・ 分析ツール : Tableau(メイン)、SAS、SPSS ・ データベース : Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・ その他 : Google Analytics、SQL、Python、R

株式会社メドレー

具体的にお任せしたい業務領域は以下です。 ・みんかい システム開発に関わる業務全般 ・みんかい システムの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・みんかい システムの安定稼働に必要な保守運用業務 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

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