401k（確定拠出年金）あり Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 ソフトバンクのクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。 私たちはKubernetesを中核としたKaaS(Kubernetes as a Service)の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。 通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。 【主な業務】 ・顧客ニーズを踏まえた新機能の企画立案 ・社内外ステークホルダーとの連携によるサービス推進 【具体的な業務】 <KaaSサービスにおける事業推進業務> ・顧客課題に基づく新機能の企画 ・利用状況分析によるサービス改善 ・技術標準策定および社内展開 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【ミッション】 ソフトバンクのクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。 私たちはKubernetesを中核としたKaaS(Kubernetes as a Service)の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。 通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。 【主な業務】 ・KaaSサービスの保守運用 ・Kubernetesプラットフォームの機能追加や性能向上 ・システムの信頼性向上(SRE) 【具体的な業務】 <KaaSサービスにおけるSRE業務> ・Infrastructure as Codeの推進 ・可観測性基盤の整備 ・GPUの利用状況分析および性能向上施策の設計・開発・検証 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

(PM未経験の方も段階的にお任せします) クライアントの課題や新規事業構想をヒアリングし、解決策として必要なIT構築を提案。受注後は計画策定・体制組成を行い、顧客と並走してプロジェクト成功へ導きます。 テスト工程ではグループ会社と連携する場合もあり、品質と推進を両立しながら進められる体制です。 ◎まずお任せしたい領域(PM未経験の場合) ・受託開発プロジェクトのPL業務(タスク設計/進捗・課題管理/品質担保の推進) ・顧客折衝(要件の整理、仕様調整、優先度調整) ・チーム運営(開発メンバーのアサイン調整、レビュー設計 など) ・PMの補佐(見積り補助、WBS、リスク管理、会議体運営) ◎将来的にお任せする領域(PM領域へステップアップ) ・PJ計画/キックオフ(目標、体制、スケジュール、プロセス、品質基準の合意形成) ・要件定義～設計の推進、成果物レビューと承認 ・プリセールス(営業同行、RFP整理、提案書作成・プレゼン) ・収支管理、調達、複数チーム統括(インフラ/コンテンツ/テスト連携含む) PM未経験でも、PL経験を軸に「推進→対外折衝→計画→収支」へ段階的に広げられる設計です。 ●開発環境 プロジェクト例(相談内容が幅広いため、希望に応じて配属可能) ・Web/モバイルアプリ開発(業務支援ツール、EC、CMS 等) ・製造業/官公庁向けDX案件 ・クラウド(AWS/Azure/GCP)活用案件 ・先進技術(VR/AR/3D、メタバース、AI活用)を含む新規開発 開発環境(例) クラウド:AWS、Azure、GCP OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Hyper-V、KVM など 開発言語:Java、Python、PHP、Ruby、JavaScript、SQL、C#、Kotlin、Swift ほか セキュリティ/NW:FortiGate、Juniper、Cisco 等(案件により)

●職務概要 企業向けITインフラ(サーバー、ネットワーク、クラウド)の設計・構築において、上流工程から参画し、顧客のビジネス要件を理解した上で、可用性・拡張性・セキュリティ・コストを考慮した最適なアーキテクチャ設計および技術選定をリードしていただきます。 ●主な業務内容 ・要件定義および現状(As-Is)分析、To-Beアーキテクチャ設計 ・サーバー/ネットワーク/クラウド環境の基本設計・詳細設計 ・AWS / Azure / GCP を活用したクラウド基盤設計・最適化 ・オンプレミスからクラウドへの移行計画策定、技術方式検討 ・パフォーマンス・可用性・コストを考慮した構成提案 ・技術課題の整理・解決、トラブルシューティング ・プロジェクトにおける技術リード、メンバーへの技術支援 ・顧客との技術的折衝、提案資料・設計書の作成 ・経験やスキルに応じて、段階的に業務範囲を広げていただきます。

●配属先 システムインテグレーション 第1～3事業本部 創業以来黒字経営を継続し、売上200億円超の独立系SIerとして事業拡大を続けています。 大手SIerを中心とした大規模インフラプロジェクトの案件増加に伴い、インフラ領域の技術スペシャリストとして活躍いただける人材を募集します。 単なるプロジェクト管理ではなく、顧客折衝や要件定義などの上流工程から、設計・構築フェーズまで自ら手を動かしてリードできるエンジニアを求めています ●業務内容 大手SIer・大手企業向けのインフラプロジェクトにおいて、プロジェクト推進および技術リードを担当いただきます。 <具体的な業務> ・顧客との要件ヒアリング・提案 ・インフラアーキテクチャ設計 ・サーバー/ネットワーク/クラウド環境の設計・構築 ・プロジェクト計画策定・推進 ・技術課題の解決および品質管理 ・若手エンジニアへの技術支援・レビュー ・自社チーム体制の構築・拡大推進 ※プロジェクトマネジメントのみのポジションではありません。 ※上流工程だけではなく、自ら設計・構築にも携わっていただきます。 ●プロジェクト例 ・官公庁向け大規模インフラ基盤構築 ・金融機関向けクラウド移行プロジェクト ・通信キャリア向けシステム基盤更改 ・大手製造業向けハイブリッドクラウド環境構築 ・大規模仮想化基盤の設計・構築・運用改善

●デザイナーとクライアントへのヒアリング ●要件の抽出、取りまとめ、要件定義での技術面の支援や改善提案 ●制作・開発 ●社内レビュー ●リリース後の運用フォロー、改善提案 業界・規模を問わず、クライアント直の数千万〜数億規模の大手案件を中心に、プロジェクトの開発をお任せします。当社のフロントエンド開発はウェブサイトおよびウェブアプリケーションになり、動的なフロントエンド開発ができる方はご活躍いただきやすい環境です 案件事例 ・大手製粉メーカーの業務効率化を図ったスマートフォンアプリ構築 ・大手製造業のAIナレッジマネジメントシステムの構築・エンハンス開発 ・大手テーマパークのBIツール構築 ・大手保険業のウェブサイト運用及び改善 ※あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます ・眼科予約システム開発プロジェクト 概要:眼科クリニックの診察をSNSから予約が行え、予約、ユーザー、クリニックの空き情報を一元管理するtoC向けWebアプリケーションの開発を要件定義からテストまでを一貫して対応。 クライアント:医療機関向けサービス提供会社 担当:要件定義〜テスト 開発言語:React.js(TypeScript)、PHP(Laravel) 規模:4～5,000万円 ポイント:様々なクリニックにて利用可能な汎用性と、ユーザーフレンドリーなUI/UXを実現したシステム。予約やシフトの管理を視覚的に行えるなどユーザビリティの髙いWebアプリケーションを提供。 ・保険のWEB加入受付に特化したアプリケーション開発 概要:保険加入受付などのアナログな業務のWEB化や、レガシーな法人向け保険受付システムのリニューアルなど、業界特有のアナログ業務を数多くデジタルシフトしている。 クライアント:大手保険会社 期間:各6ヶ月程度 規模:4〜7,000万円 体制:プロデューサー、PM、開発チーム(5名)、フロントチーム(3名)、インフラチーム(3名) ポイント:クライアント側にシステム開発の知見がない中、業務整理から実際の開発・運用保守まで全面的に支援を行っているプロジェクト。 アーキテクトはバックエンドはPHPのLaravel、フロントエンドはReactを用い、ユーザビリティの高いWebアプリケーションを実現。 ※フロントエンドは一部PHPのアプリケーションもあり ・通信メディア向け基盤システム保守 概要:クライアントが提供する番組や企画と連動した各種コンテンツサービスに対して、サイトや会員管理、配信・決済システムなどの保守を行う クライアント:大手メディア会社 期間:通年 体制:PM、PL(2名)、エンジニア(6名)　※ 現場全体では20名程 ポイント:直近でシステム全体のリニューアルを行い、AWSを中心としたモダンなアプリケーション環境下において、開発・保守スキルを身につけることができます。 バックエンドはPHPでLaravel、Symfonyなど複数のフレームワークを利用。 クライアントだけでなく、各種連携システムのサービス担当者と直接コミュニケーションを取る機会も多い現場です。 ・法人・個人事業主向けポータルサイトの新規開発プロジェクト 概要:金融機関に提供するポータルサイトの新規開発 外部のクラウドサービスと連携し金融機関と企業のつながり強化、取引のデジタル化を促進する機能を搭載した新規サービスの開発。 担当:要件定義～運用保守 人数:7名 開発言語:TypeScript(Nuxt.js, Vue.js)、Kotlin、Springboot、Node.js ポイント:外部のクラウドサービスと連携した新たなサービスの共同開発を行う。 ・コンシューマ向け信託財産管理の新規開発プロジェクト 概要:信託財産および口座情報、カード情報をもとに資産を管理し、公正証書作成のサポートを行うWebアプリケーションの新規開発。 インフラ、フロント、バックエンドを一貫したウォーターフォール開発。 担当:要件定義〜運用保守 人数:15名 開発言語:TypeScript(Next.js)、HTML/CSS ポイント:金融業界におけるセキュリティと品質の水準を担保しながら開発を行う。 ・法人向けDX推進の新規開発プロジェクト 概要:中小企業様のDX推進を目的としたグループウェアWebアプリケーションの新規開発。 CI/CDを回したアジャイル・スクラムによるスピード開発を行う。 担当:要件定義〜運用保守 人数:8名 開発言語:TypeScript(Next.js)、HTML/CSS ポイント:AtomicDesignを採用したデザインシステムによる効率化されたフロント開発。 プロダクトマネージャーやデザイナーと密にコミュニケーションを取りながら一緒に課題解決に取り組むことができる。 ※他にも、某金融系ウェブサイトの運用やLP制作なども行っており、誰もが知る大手企業案件も多数携わっておりますので、気になる方は面接内でご質問ください 開発環境 言語:TypeScript、JavaScript、HTML/CSS フレームワーク:Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、Oracle、PostgreSQL サーバー:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。 キャリアパス ・テックリード ・プロジェクトマネージャー ・事業部での組織長やマネジメント職

このポジションの特徴 ・クラウドライセンスビジネス(Microsoft / AWS / Google)を支えるサービス運営設計 ・サービス企画から運営体制構築まで上流工程から関与 ・業務を人に依存させず、再現可能な仕組みへ変換 ・契約、課金、請求、サポート、デリバリを支える業務基盤を構築 ・AI活用や自動化を前提とした次世代オペレーションの実現 ・多くの部門を巻き込みながら事業成長を推進 ・つまり、事業運営の仕組みそのものを作るポジション 具体的には パブリッククラウド(Microsoft / AWS / Google)のライセンス再販サービスを中心に、 当社クラウドビジネスを支えるサービス運営設計・業務設計・改善を担当していただきます。 単なる運用管理ではなく、ビジネスやサービス企画の段階から関与し、サービス提供に必要な業務プロセスや運営体制を設計し、安定してサービスを提供できる状態を作ることが本ポジションのミッションです。 社員自身がサポートや請求業務を実施するのではなく、それらを準委任契約者や派遣メンバーが継続的かつ安定的に実施できる仕組みや体制を構築します。 また、AI活用や業務自動化、システム化の企画・要件整理などにも関与し、業務とシステムの双方を理解したうえでサービス全体の最適化を推進していただきます。 ・クラウドサービス仕様変更や制度変更に伴う影響分析 ・自社サービスとしての提供可否検討および対応方針策定 ・新サービス立ち上げ時の業務設計および運営設計 ・サービス提供に必要な業務フローの設計・改善 ・運用負荷や再現性を考慮した仕組み化および標準化 ・サポート、請求、契約、デリバリ業務の運営体制構築 ・準委任契約者や派遣メンバーを含む業務体制の設計 ・営業、サポート、開発、経理、購買部門との調整 ・業務要件整理およびシステム化テーマの企画 ・AIや自動化技術を活用した業務改善推進 ・FAQやナレッジ整備による属人化解消 ・プロジェクトの進捗管理および課題管理 ※単なるサービス運営ではなく、サービス運営の仕組みそのものを設計・改善する業務です。 主に担当いただくサービス IIJクラウドサブスクリプションライセンス ・Microsoft 365 ・Microsoft Azure ・Amazon Web Services ・Google Cloud ・Google Workspace ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

●ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIを活用したシステム設計・開発・テスト効率化 ●AIサービスやAPIの調査・試行、PoC(概念実証)の実施 ●Pythonやクラウド(AWS/GCP/Azure)を活用したAIアプリ開発 ●AIを活用した業務効率化・自動化の推進 ●他部門との協働による新しいAI活用プロジェクトの立案・実行 <1日のスケジュール例> 9:30～ 出勤・メール対応 10:00～ AIツールの検証・プロトタイプ開発 12:00～ 昼休憩 13:00～ システム設計・実装(AIを組み込んだ開発) 15:00～ チームミーティング/技術共有 16:00～ 新規AIサービス調査・PoC作業 18:30～ 退勤

【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)

お任せしたいこと 未整備な領域を自らの手で開拓し、将来的に当社の技術的土台を支えるPMへと成長していただくことが、このポジションのミッションです。 ● 入社直後〜 PLとしてプロジェクトを推進 Webアプリ開発(React/TypeScript、Python 等)のPLとして、リーダー層が担ってきた詳細設計・実装・テストの実務を引き継ぎ、生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を用いた実装・検証を自走して推進。 ※ご経験に合わせて担当工程は柔軟に調整します。 ● 半年〜1年後 開発パターンの標準化・アーキテクチャ設計、そしてPMへ 開発パターンの標準化(共通の“型”づくり)に深く関与。 お客様の要件定義から入り込み、生成AIの組み込み方を仮説検証しながら、アーキテクチャの提案と実装を牽引。 まずは自分+若手1名のサブリーダーから、要件定義・詳細設計ができる立場として下に3名程度がつく4名規模のチームを推進。 入社後1年程度でのPM登用を想定しています(早期の登用も歓迎)。 ※中途入社の方はご経験に応じた早期登用を行います。 このポジションならではの希少性 生成AIを活用した開発・テスト自動化・品質評価は、市場でも競争が活発化している成長領域です。 そのなかで当社は、AI駆動開発の専門部隊と品質保証(QA/QC)の専門部隊が同一ユニット内で連携し、開発の“型”と品質の作り込みを両立できる体制を持ちます。 この環境でサービスの立ち上げを牽引できる人材は市場でもまだ希少であり、その経験はエンジニアとしての市場価値を大きく高めます。 技術スタック 言語 / フレームワーク React、TypeScript(フロントエンド)/ Python、C#(バックエンド) クラウド Azure(AWS・GCP のご経験も歓迎) データベース / 基盤 PostgreSQL、Databricks AI 領域 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 AI 開発ツール Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 1)従事すべき業務の変更の範囲 →【変更の範囲】会社の定める業務

各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ●具体的な業務内容 ・AIエージェントの設計・実装(LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発) ・プロンプト設計およびLLM統合(構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など) ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援(Claude Enterprise、Cursor等) ▽具体例: 問い合わせ対応、コンテンツチェック、ワークフロー自動化、ナレッジマネジメントなど。 業務オペレーションに組み込まれるAIエージェントの開発を想定しています。 ●この求人のポイント AIエージェントの設計・実装を通じて全社オペレーションのAIネイティブ化を推進するポジションです。 単なるPoC開発ではなく、本番環境で稼働するAIエージェントの設計から実装、運用までを一貫して担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、LLM・マルチエージェント・RAG・ブラウザ自動化などの技術を組み合わせ、人が担っていた業務そのものをAIエージェントへ置き換えていきます。 生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かし、AIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集しています。 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

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

主な役割 自治体や独立行政法人等のお客様を中心に、複雑な情報システムやアプリケーションの課題に対して、アーキテクチャ方式設計をはじめとした上流の技術支援を行います。 ・大規模自治体・独立行政法人・研究機関のシステム刷新におけるアーキテクチャ方式設計 ・アプリケーション共通基盤の基本設計・開発・テスト・移行 ・先端技術(生成AI活用、ゼロトラストなど)を活用した課題分析・実証試験(PoC等)の推進 ・顧客業務部門・システム部門・ベンダーとの折衝、技術的提案・レビュー対応 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務 関わるプロジェクト・案件事例 ・政令市の基幹システム標準化対応・モダン化対応(2-3億円規模・複数年) ・産業技術総合研究所 IDプロビジョニングシステムの再構築(クラウド活用) ・公共政策に関する調査研究、業務・システム最適化計画の策定、調達支援業務 開発環境・使用技術(一例) ●メイン技術 ・Java(Spring Framework) / Python 、PostgreSQL / Oracle、AWS / GCP / Azure / OCI ●プロジェクトにより使用 ・TypeScript(Vue.js / React)、C++、Go / Docker、Kubernetes / GitHub Actions、Zabbix ●推進中の取り組み ・AI活用コード生成・レビュー、ゼロトラスト対応ネットワーク構築、マイクロサービスアーキテクチャ

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

主な役割 公共団体向けシステム開発プロジェクトにおいて、要件定義から基本設計、製造、テスト、移行まで、システム開発ライフサイクル全体に携わっていただきます。 ・大規模自治体・独立行政法人の業務システム開発(要件定義～設計～テスト～移行) ・アプリケーション共通基盤やデータ連携機能の技術設計・開発支援 ・開発プロジェクト内での品質管理、課題管理、改善提案、チームリード ・顧客およびベンダーとの折衝、技術的提案・レビュー対応 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務 関わるプロジェクト・案件事例 ・政令市の基幹システム標準化対応・モダン化対応(2-3億円規模・複数年) ・産業技術総合研究所 IDプロビジョニングシステムの再構築(クラウド活用) ・大規模自治体のデジタル環境整備(ゼロトラスト導入を含むネットワーク再構築支援) ・公共政策に関する調査研究、業務・システム最適化計画の策定 開発環境・使用技術(一例) ●メイン技術 ・Java(Spring Framework) / Python 、PostgreSQL / Oracle、AWS / GCP / Azure / OCI ●プロジェクトにより使用 ・TypeScript(Vue.js / React)、C++、Go / Docker、Kubernetes / GitHub Actions、Zabbix ●推進中の取り組み ・AI活用コード生成・レビュー、ゼロトラスト対応ネットワーク構築、マイクロサービスアーキテクチャ

主な役割 業務システム開発プロジェクトのPMとして、プロジェクト全体の進捗・品質・リスクを掌握し、複数のベンダーを率いてプロジェクトを成功へ導きます。 ●プロジェクト計画の策定: 業務仕様書の業務要件や制約条件から、システム化対象範囲(スコープ)、納品成果物、開発スケジュール・体制、コミュニケーション計画、リスクなどを精緻に定義します。 ●プロジェクトにおける進捗報告: プロジェクト進捗(計画に対しての遅延)の可視化と遅延発生時の対応策の説明、課題の共有と解決策の説明などを実施します。 ●プロジェクト体制構築と振り返りの実施: プロジェクト立ち上げ時にキックオフを行い、システムを作る目的(Why)を共有し、役割の明確化をします。プロジェクトの終了時にはプロジェクト振り返り会を行い、良かったこと、改善点等についてディスカッションを行い、次のプロジェクトや組織・メンバーの成長につなげます。 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務 開発環境・使用技術(一例) ●メイン技術 ・Java(Spring Framework) / Python 、PostgreSQL / Oracle、AWS / GCP / Azure / OCI ●プロジェクトにより使用 ・TypeScript(Vue.js / React)、C++、Go / Docker、Kubernetes / GitHub Actions、Zabbix ●推進中の取り組み ・AI活用コード生成・レビュー、ゼロトラスト対応ネットワーク構築、マイクロサービスアーキテクチャ

【ミッション】 当社の Pococha 事業におけるデータ分析組織 (ビジネスインテリジェンスチーム) の中核メンバーとして、プロダクト開発やマーケティング、事業戦略等、サービス内の担当領域に深く入り込んで分析業務を担っていただきます。 単なる「分析業務の受注者・作業担当者」ではなく、分析を通じた示唆の提示やユーザー体験の改善、事業目標達成への貢献に深く関わり、事業を動かす当事者の一人としてプロダクトマネジャーや Biz メンバーに伴走する「参謀」としての役割をミッションとしたポジションです。 【具体的な業務内容】 ・プロダクトやマーケティングの各施策に対し、施策のビジネスインパクト試算、効果検証、A/Bテスト設計、 意思決定支援といった一連の分析業務を一気通貫で担っていただきます。 ・ライバー・リスナーの行動データを用いた課題探索、仮説構築、改善提案を行い、プロダクトマネジャーやマーケターと連携し、 データを武器として事業価値の創出を強力に推進していただきます。 ・各領域や施策の KPI を設計し、モニタリング用のダッシュボードの設計・運用を行っていただきます。 ・生成 AI や AI エージェントを活用した分析プロセスの変革を担っていただきます。 ●業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

●システムエンジニア ・当社独自のプロダクトブランド「LaKeel」シリーズの製品開発をお任せします。 （東京にオフィスを構えるラキール社と連携） ・「LaKeel」シリーズの開発は、インフラから業務アプリまでのすべてのレイヤーを開発しています。 ・これまでのご経験やスキル、ご希望にあわせ、いずれかのレイヤーの製品開発をお任せします。 ●「LaKeel」シリーズの開発レイヤー 大きく以下の開発レイヤーに分かれます。 ・Apps (業務アプリ系、HRシリーズ、ワークフローなど） ・Components (共通アプリ系） ・Data (データ集約、分析系） ・Engine (開発フレームワーク系） ・Platform (インフラ寄りのレイヤー） 【開発環境】 ・言語：TypeScript / JavaScript / Java など ・フレームワーク：Vue.js / Node.js 【配属部署】　プロダクトサービス本部（東京本社には100名を超えるITエンジニアがいます） ≪主要な製品・サービス≫ ・企業のデジタル化、戦略的ITを実現するデジタル・ビジネス・プラットフォーム「LaKeel DX」 ・SaaS型人事統合システム「LaKeel HR」 ・オールインワンのセルフサービスBIツール「LaKeel BI」 ・データ分析・統合管理プラットフォーム「LaKeel Data Insight」　など 総務 ●総務業務全般の企画運営 （オフィス管理、備品管理、契約管理、コンプライアンス・セキュリティ管理、来客対応、社員問い合わせ対応等） ●その他コーポレート業務対応 （勤務管理、社内インフラ管理、経理事務、その他庶務等） 総務・コーポレート部門の立ち上げ、仕組みづくりに関わることができます。

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

自社プロダクト・サービスのインフラ/SREエンジニアとして、インフラの構築、運用を担当していただきます。 また、パフォーマンス向上のため、本役割組織の推進、メンバーの目標管理、指導・育成等のチームマネジメント業務をお任せします。 ●主な業務 ・新規機能サービスにおける要件定義や設計 ・自社プロダクト・サービスのインフラ管理、運用保守 ・サーバコストを抑えるため施策の企画、運用 ・サービス・システムの監視やチューニング等の運用 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ・チームメンバーの指導、育成、フォロー 【開発環境について】 サーバーサイド:Java,Node.js,Go モバイルアプリ(iOS/Android):Swift,Kotlin フロントエンド:Angular,React クラウド運用:Azure,Docker,Kubernetes

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

AIシニアエンジニアとして、医療プラットフォームの各プロダクトにおけるAI機能の実装やAI技術の導入をリードしていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・AIや外部システム連携を用いた新機能の設計・実装・改善 ・PdMやデザイナーとの協働による要件整理と技術検討 ・プロダクト内外のデータ活用・自動化を支える技術基盤の整備 ・チーム内でのコードレビューや技術知見の共有 ・AI/API関連の新技術のキャッチアップとプロダクトへの適用検討 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進 　└ポストモーテム文化の浸透 　└SLOをベースにした改善アクションの推進 　└Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service 　└ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud 　└Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど 　└MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス 　└Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用 　└Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール 　└GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

以下のような領域でのリードを期待しています(ご経験に応じて段階的にお任せします) ・技術選定および開発方針の意思決定 ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・刷新 ・コードレビュー体制や品質管理の仕組みづくり ・開発組織の技術力向上に向けた育成・メンタリング ・開発体験の改善、技術負債の解消 ・生成AIを活用した新機能開発および既存機能への導入 ・採用活動への技術支援・候補者評価など ●解決したい技術的課題・テーマ ・顧客課題を起点としたプロダクト改善および、事業アウトカムの最大化に向けた開発体制の構 ・モノリス構成からの段階的分離とアーキテクチャ刷新 ・フロントエンドのリニューアル(a11y、保守性向上) ・モバイルアプリ提供体制の新設(Flutter) ・開発生産性向上を目的とした開発環境・運用体制の見直し ・生成AIを活用した業務効率化およびプロダクト強化 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ●メドレー人材プラットフォーム事業における各プロダクト開発業務全般 ●以下を経験やレイヤーに応じてお任せいたします。 ・事業部を交じえた新規機能開発・既存機能改善などの要件定義 ・プロダクトのアーキテクチャ設計 ・チームで協力をしながらのフロントエンド・サーバサイド・インフラの開発実装 ・実装・レビュー・テスト・検証・リリースなどプロダクト開発に必要なことを職能に縛られず横断的に対応 ・ユーザーの行動分析と改善案の提案 ・サービス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

●IT戦略部とは IT戦略部では「DeNAグループのIT投資対効果を最大化する」をミッションに掲げ、ITの最適な構成(システム導入/内製開発)や最適な使い方(ルール策定/教育/サポート)を日々模索し、DeNAグループにとって投資対効果がもっとも高まるようなIT環境を追求しています。 グループ全体へのガバナンスを効かせつつ、上記ミッションを達成するため、DeNAのIT戦略部は一般的な企業の「情シス」とは大きく異なる点が2つあります。 ・子会社には情シス部門がほぼなく、IT戦略部がグループ全体を統括しています。 ・内製文化であり、システムの開発や運用は外注していません。 そしてコーポレートオペレーショングループは、「IT」と「コーポレート業務」の両側面に高度な知見を持つ集団として、経理や経営企画、人事などの部門をステークホルダーとした基幹系システムの運用保守、及び業務改善を実施しています。 今回、上記ミッションに共感し、共にDeNAグループのバックオフィスをITを駆使して改善していくメンバーを募集します。 ●組織体制 IT戦略部は全体で約50名が在籍しており、4つのグループ (エンプロイーエクスペリエンスグループ/コーポレートオペレーショングループ/テクニカルオペレーショングループ/システム基盤グループ) に分かれています。コーポレートオペレーショングループでは、12名のメンバーが在籍し、業務知識やPMスキルといったそれぞれの強みを活かして活躍しています。 各プロジェクトの始まり方は「法改正」「ユーザーからの相談」「他システム導入に伴う影響」「IT戦略部からの改善提案」など様々です。ユーザーへのヒアリングや影響範囲の確認などを実施しながら、ユーザーとともにプロジェクトを進めていきます。 ●業務内容 コーポレートオペレーショングループは、基幹システムの運用やバックオフィス部門の業務改善、システムの導入サポートを行っています。 具体的な業務内容は以下の通りです。 <具体的な業務内容> ・基幹システムの運用&保守 ・システムの導入、開発におけるプロジェクトマネジメント ・システムの要件定義〜外部設計 ・バックオフィス部門の業務効率化のサポート&提案 ・バックオフィス部門のシステム導入サポート <開発環境・ツール> ・インフラ:オンプレ/AWS/GCP (ミドルウェア以下はIT基盤管理) ・言語:Ruby/TypeScript/Go ・ナレッジベース:Confluence ・タスク:JIRA 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

大手企業・官公庁向けのネットワーク案件(オンプレ/クラウド/ハイブリッド)にて、設計～構築の上流工程やPL業務またはPL補佐業務をお任せします。 SD-WAN、SASE、ゼロトラスト、クラウド接続(AWS/Azure/GCP)など、 多様なネットワークアーキテクチャに携わりながら、PLとして進捗管理・品質管理・顧客折衝を担当頂きます。 PL未経験の方は、サブリードから段階的にお任せします。 ●具体的には ① 上流工程(設計～) 大規模NW(L2/L3)、WAN、拠点NW、DC系NWなどの設計 SD-WAN(Cisco SD-WAN/Fortinet/Palo Alto)、SASEアーキテクチャ設計 マルチクラウド接続(AWS/Azure/GCP DirectConnect/CloudVPN) セキュリティ・ルーティング・冗長化・運用設計 ② プロジェクトマネジメント(PM/PL) 各種管理:進捗/品質/課題/リスク 顧客折衝:課題整理/選択肢提示/仕様調整 メンバーフォロー、小～中規模のPL、もしくは大規模案件のサブリード ③ プレイングマネジャー業務 技術面のリード(ネットワーク構築レビュー、方式検討) 若手フォロー・ナレッジ共有 チーム運営の補佐 ●プロジェクト例 <プロジェクト例①> 官公庁向け基幹NW刷新(PL) 要件定義～基本設計～移行計画策定 ベンダーコントロール、課題管理 SD-WAN/セキュアWebゲートウェイ導入 <プロジェクト例②> 大手通信キャリア向けバックボーンNW更(PL/L補佐) 大手通信キャリアにおけるバックボーンネットワークの更改対応 ルーティング(BGP/OSPF/MPLS)の設計、方式検討、検証 冗長化構成・トラフィック分散の最適化、移行計画策定 <プロジェクト例③> 大手IT企業向けクラウドネイティブ基盤構築(PL/L補佐) ゼロトラスト化に伴うSASEアーキテクチャ導入 ポリシー整理、ユーザ要件定義、構築/検証 運用設計・ログ分析の基盤設計