年俸制（12分割） Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

FPTコンサルティングジャパン株式会社

ERP導入における拡張開発・自動化・外部連携を担うエンジニアポジションです。コンサルタントと協働し、Fit to Standardを守りながら、必要最小限の拡張を高品質に実装します。 特定製品経験は必須ではありませんが、オラクルERP:NetSuite等を活用する想定です。(Web/業務システム開発経験を重視) 【担当業務】 1)拡張開発/業務自動化 ・ワークフロー、画面、帳票、バッチ等の拡張設計〜実装〜テスト ・JavaScript/TypeScript等を用いたカスタマイズ(例:SuiteScript相当の拡張) 2)外部連携/データ連携基盤 ・REST/SOAP/CSV/バッチ等による外部連携設計・実装(MES/PLM/WMS等) ・認証、エラー処理、再送、ログなど運用を見据えた連携品質の担保 ・iPaaS/ETL活用(経験があれば) 3)移行・品質・リリース管理 ・データ移行支援(変換、検証、移行リハ) ・UT/SIT支援、性能・監査・権限観点のレビュー ・Sandbox/本番のリリース管理、変更管理、切替手順整備 ・運用保守ドキュメント整備・引継ぎ 【導入事例】 昨年秋の立上以降、バイオ医薬業の新工場立上を支援しています。具体的にはエンタプライズアーキテクチャデザイン、即ち新工場全体のビジネス/データ/アプリケーション/テクノロジーアーキテクチャデザインを担当しました。

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 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●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 」 ●人数規模(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)

Japan Digital Design 株式会社

三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するQAエンジニアはプロジェクトのメンバーとして、社内の体験設計チームや開発チームと協働しつつ、AIアプリケーション(RAG/AI Agent等)開発プロジェクトのQA領域を担当して頂きます。 またQA組織の整備も期待する役割の一つです。 ●主な業務内容 ・プロジェクト計画における品質管理やテスト領域に関する立案もしくはそのレビュー ・要件、システム設計書を把握し、テスト計画書/テスト設計書の作成 ・テスト計画書/テスト設計書のレビューを行い、適切なテストを実行できるようにリードする ・テスト結果について分析を行いテストプロセスや開発プロセスを改善する ・ソフトウェアテストツールの選定やテスト技法の調査 ・プロジェクトメンバーとの調整及びコミュニケーション ・JDDとしてのあるべきQA組織の立案検討、及び運営 ・QAプロセスの標準化の推進や整備への参画 ・複数のプロジェクトを並行して担当し、横断的に品質活動を推進する役割 ●使用ツール・技術スタック Postman、Burp Suite、Playwright(Playwright MCP & Playwright Agent)、 Locust 等(言語は TypeScript / Python を推奨)、テスト管理ツール testmo、AWSサービス(Coginito、CloudFront、dynamoDB等)、Github Actions、Azure Load Test ●カルチャー ・柔軟な働き方を支える制度・オフィス・IT基盤が充実 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 ・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富(Fintech、AI等) ●変更の範囲 会社の定める業務

Japan Digital Design 株式会社

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)を、グループ会社として内側から支援します。JDDでは、クラウド・データ・AIを活用したプロジェクトが急速に拡大しており、それに伴いセキュアな開発・運用を前提としたAI活用がこれまで以上に重要になっています。今回募集するセキュリティエンジニア(AIセキュリティ)は、開発チーム・インフラチーム・AIプロジェクトと密に連携しながら、JDDの開発プラットフォームおよびAI活用プロジェクトにおけるセキュリティ・ガバナンスの強化を実践的に推進するポジションです。 ※異業界出身者歓迎 (これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます) 【具体的な業務】 ご自身の得意領域に応じて以下のすべてあるいは一部を担っていただきます。 ・開発チームと協働したセキュア開発の実践 　-Webサービスやデータ・AI関連システムにおけるセキュア開発の推進 　-設計レビュー、実装レビュー、開発プロセスへのセキュリティ観点の組み込み 　-開発チームと並走しながら、実装レベルでのセキュリティ品質向上を支援 ・Cloud Platformのセキュア化推進 　-インフラチームと協働し、MUFG向けに提供しているソリューションのインフラ基盤(パブリッククラウド環境)のセキュリティ強化を推進 　-ID管理、権限設計、ログ・監視、クラウド設定等の観点での設計・改善・レビュー 　-開発・運用のスピードを損なわない、実用的なセキュリティアーキテクチャの検討・導入 ・AIプロジェクトへの伴走とセキュリティ・ガバナンス強化 　-AI活用プロジェクトに初期段階から関与し、ガバナンス・セキュリティ観点での助言・実装支援 　-データ利用、モデル開発・運用、外部サービス連携等におけるリスク整理と対策検討 　-AIプロジェクトが継続的に安心して運用できる仕組みづくりの支援 　-MUFGのセキュリティ基準に対する説明責任の担保 【技術スタック】 ・クラウド/AI関連 　-Amazon Web Services 　-Google Cloud 　-Microsoft Azure 　-Databricks(データ・AI基盤) ・セキュリティ領域(例) 　-セキュア開発プロセス 　-クラウドセキュリティ(IAM、ログ・監視、設定管理) 　-AI/データ活用におけるガバナンス・リスク管理 　-セキュリティ業務でのAI活用 ・利用ツール 　-Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 　-導入済みのAIツールについてはこちらの「AIツールの活用」もご覧ください ※特定技術への深い専門特化よりも、開発・AIプロジェクトに伴走できる実践力を重視します。 ●変更の範囲 業務:会社の定める業務

株式会社NEXT STAGE

ご経験に応じたシステム開発を担っていただきます。 コーディングだけでなく、インフラ構築も手を動かして携わることができるため、スキルアップに最適な環境です! 新規プロダクトの開発も進めている弊社で、0￫1を経験できる環境の中、キャリアアップしませんか? 【サービス一覧】 ・ヒンシツアナリティクスサービス https://nextstage-group.com/lp/qualiz/ ・ヒンシツ監査サービス https://nextstage-group.com/lp/kansa/ ・学習環境プラットフォームサービス https://nextstage-group.com/lp/acro5/ 【技術スタック】 フロントエンド:Vue.js、Nuxt.js、Flutter バックエンド:PHP、Laravel、PostgreSQL、Elasticsearch クラウド環境:AWS S3、API Gateway、amplify、ECS、一部GCPも利用 上記はあくまでも一例です。 今後の開発については、技術選定から行うことができます。 GoやKubernetes、Reactなど、新しい技術の導入にオープンです◎ 【PC支給】 Mac or Windowsから選べます! 【在籍人数】 社員数:358名(2025年2月1日現在) エンジニア:9名(社員6名、業務委託3名)

株式会社FLUX

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。

株式会社FLUX

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。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 自然言語処理(NLP): 故障受付のメモなどのテキストデータをAmazon Comprehend等で解析し、タグ付けや分類モデルを構築。 データエンジニアリング: AWS GlueやSnowflakeを用いたデータクレンジング、前処理の自動化、ダッシュボード化(QuickSight等)。 統計解析・EDA: Python(Pandas/Matplotlib)を用いた探索的データ解析、特徴量エンジニアリング、モデルの精度改善。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

・脆弱性診断・ペネトレーションテストの実施と報告 ・ISMS/Pマーク取得支援、セキュリティポリシーの策定コンサルティング ・SOC/CSIRT構築および運用監視のリード ・クラウド環境(AWS/Azure/GCP)におけるセキュリティアーキテクチャ設計 ・PM層:顧客へのソリューション提案、若手メンバーの技術指導 ・セキュリティ設計: OS標準機能(UFW等)やDefenderを用いたエンドポイントセキュリティ設定 ・AWS環境の設計見直しおよび最適化(ネットワーク/セキュリティ含む)

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【具体的なプロジェクト例】 ●大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ●次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ●技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

●セキュリティ製品(FW/IDS/IPS/WAF等)の運用・保守 ●ID/アクセス管理、パッチ適用管理などの運用業務 ●セキュリティアラートの一次対応・エスカレーション ●脆弱性スキャンツールの実行および結果の整理 「設計から携わりたいが、実際は運用ばかり」「自分の専門知識を活かす場がない」……そんな、器用貧乏で終わってしまう環境とは無縁です。 顧客のクリティカルな課題を解決する「セキュリティの実装」を目指していただきたいと思っております。 例えば、大規模なハイブリッドクラウド環境における認証基盤の統合や、インシデント発生時の技術的なフォレンジック調査、あるいは最新のWAF導入による防御力の最大化など。 あなたには、特定の手順を守るだけの作業者ではなく、「どう守るべきか」の答えを技術で示すエンジニアとして、最前線で腕を振るっていただきます。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ●MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ●大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ●GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ●データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【そのバックエンドスキルを、「モダン」な武器へ。クラウド主要3社の公式パートナーだから叶う、キャリアの加速。】 培ってきたバックエンドの技術。それを特定の環境や、古いアーキテクチャに縛り付けていませんか? クラウドワークスコンサルティングは、AWS、Azure、Google Cloudすべての公式パートナーシップを締結。この圧倒的な背景があるからこそ、私たちはエンジニアを特定の言語に固執させることなく、最先端のクラウドネイティブ開発へと導くことができます。 「既存の経験を活かし、主要クラウド上でのマイクロサービス開発に挑戦したい」 「AI(コーディングエージェント)を駆使した最新の開発手法を現場でいち早く実践したい」 「モノリスからコンテナ、オンプレからクラウドへ。システムの『進化』を牽引するテックリードを目指したい」 無理な背伸びではなく、あなたの「今の得意」を「最良のクラウド環境」へ繋ぐ。 豊富な案件の選択肢があるからこそ、技術スタックを戦略的に広げ、着実に「市場価値の高いバックエンドエンジニア」へのステップアップを私たちが伴走します。 CWCが誇るクラウドパートナーシップ: 【AWS】 人材サービス型 AWS パートナー 【Azure】 インフラストラクチャ (Azure) ソリューション パートナー 【Google Cloud】 Google Cloud Platform Service パートナー ≪プロジェクト事例≫ 【Web開発/Azure】 大手通信業界向け　オンラインショップの要件定義〜開発(Spring Boot / Postgresql / Azure) 【AI活用/AWS】 AI(Claude等)を活用した次世代基盤リプレイス(Vue.js 3 / Java / ECS) 【フルスタック/AWS】 大手サービス業界向け　React / Spring Bootを用いた基盤システムのモダン化開発 【テックリード】 自社EC×店舗基盤のモダナイゼーション。事業戦略に沿った技術選定とJavaからRubyへの移行を牽引 【Go/決済】 金融業界向け　高可用性が求められる決済システムのマイクロサービス開発 【Node.js/DX】 DXデータ基盤の整備・開発における、Lambdaを活用したサーバーレスAPI実装

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「AIエンジニア=数学やプログラミングの天才」だと思っていませんか? 実際、AIをビジネスで動かすために今最も求められているのは、安定したサーバーを立て、データを安全に運び、クラウドを最適に設定できる「インフラのプロ」です。 既存のインフラ・クラウドスキルを活かせる業務からスタートし、徐々にAI特有の基盤構築へステップアップしていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 ●AI実行環境の構築: AWSやAzure上に、ChatGPTなどのAIアプリが動くためのサーバー(EC2/Container)やネットワーク(VPC)を構築。 ●データ連携の仕組み作り: 分析に必要なデータをS3などのストレージからAI(SageMaker等)へ安全に届けるための設定。 ●運用監視と自動化: AIが止まらないための監視設定や、Terraformを用いた環境構築の自動化。 ●最新ツールの導入補助: ベクトルデータベースやDifyなど、AI開発に欠かせない新しいミドルウェアのインストールと設定。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「今のPython開発スキルを活かして、より難易度の高いAI領域に踏み込みたい」。その意欲を、最先端の現場で形にしませんか? 【お任せする業務】 ●AIモデルの実装・組み込み: 建設業界向けの予測モデルや、商社のデータ分析ツールにおいて、Pythonを用いた高品質なコーディングを担当。 ●データ前処理・パイプライン開発: SQLを用いたデータ抽出から、AIが学習しやすい形へのクレンジング、加工処理の自動化。 ●LLM(生成AI)の活用: 既存アプリへのChatGPT連携や、非構造化データの解析ロジックの実装。 ※まずは得意なコーディングや基盤周りからスタートし、徐々にアルゴリズム選定やEDA(探索的データ解析)へと幅を広げていただけます。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ●金融や大手通信業界などのAIチャット基盤の保守運用・機能追加。 ●Pythonを用いたデータパイプライン(数千万件規模のデータ処理)の開発を通じて、AIが学習しやすいデータ構造を学びます。 ●Dify等のローコードツールを用いた迅速なプロトタイピングや、プロンプトのチューニング、RAGの精度評価など

株式会社クラウドワークスコンサルティング

インフラのプロジェクトを中心に、 最上流のITコンサルティングから、 設計構築、運用の業務まで幅広く、 システム構築のプロジェクトに参画して頂きます。 大規模案件、上流の案件を多数請け負っており、 あなたの伸ばしたいスキルや描きたいキャリアに合わせて ベストな案件を選べる環境が大きな魅力です。 「運用から設計・構築へとステップアップしたい」 「クラウドや先端技術についてのスキル・知識を身につけて成長したい」 など、成長意欲のある方や叶えたいキャリアプランをお持ちの方を歓迎します。 例えば、官公庁、メガバンク、通信キャリア等のネットワーク設計、 構築、運用・保守、技術支援など一流企業の大規模プロジェクトも。 SDN(Software-Defined Networkingソフトウェアにより 機能や構成を定義・制御することが可能なネットワーク)案件も多数。 ネットワーク・インフラ全般の技術は社会全般から強い要請があり、 付加価値の高いITサービスを担う、活動意欲の豊富なハイスキルエンジニアが必要とされています。 ネットワークの設計・構築・運用といったさまざまな業務の中からあなたのご経験やスキル、そして志向にあったものをお任せします。 成長できる環境をご準備しております。 【プロジェクト例】 ・テレビ局のネットワーク網構築プロジェクト 全国の拠点に広がる報道ネットワーク網の構築を行います。 基本設計から、実際の地方拠点での構築作業、運用管理まで幅広くサポート ・センター工場IoT基盤検討支援、検証環境構築案件(AWS、Raspberry Pi) ・ネットワーク構築・生産系基幹LAN 広帯域化

株式会社エス・エム・エス

ミッション 事業の戦略やマーケットの要求などを背景にした複雑な事業課題に対し、技術的な側面から最適な解決策を提案・設計・実装することで、事業の生産性を最大化し、顧客への提供価値の最大化を実現することがミッションです。 本ポジションにおいては、開発チームの一員として自ら手を動かして実装しながら、テックリードとして技術選定やシステムアーキテクチャの設計、チームメンバーに対して技術的なサポートや示唆を提供していくといった形で技術的な側面でチームの開発力の向上への貢献を期待しています。 業務詳細 新規システム構築や既存システムの改善において、技術的なオーナーシップを持ち、以下の業務をリードしていただきます。 ※担当するシステム・領域は、選考を通じて強みやご経験、携わりたい事業やシステムを伺って適宜決定していきます。 ①事業価値を最大化するアーキテクチャ設計と技術選定～実装: ・事業特性や将来変化を見据えた、保守性と拡張性の高いシステムアーキテクチャの設計・構築 ・ビジネス・非機能要件に基づく最適な技術スタックと構築手法(スクラッチ/SaaSを問わず)選定と、関係者との合意形成 ②事業課題を解決するためのシステム的な解決策の検討/提案/実行: ・事業担当やプロジェクト推進担当といったステークホルダーと連携しながらシステムに求められる要件の具体化 ・ビジネス/非機能要件に基づく最適なアプリケーションの設計/実装 ②開発プロセスの最適化によるチーム生産性の最大化: ・目的に応じたアジャイルやドメイン駆動設計などの開発手法の導入 ・チーム状況に合わせた開発プロセスの最適化と定着までの推進 ・生成AIを活用した開発のリード ③品質担保と技術的負債管理: ・品質基準の定義と、コードレビュー等による品質確保 ・技術的負債の評価と、事業影響を考慮した戦略的な解消計画の推進 ・ユーザーフィードバックを活かした継続的な改善リード ④技術課題解決とチーム牽引: ・複雑な技術課題に対する解決策の提示と、必要に応じた実装リード ・メンバーへの技術的サポートを通じた、チーム全体の技術力向上への貢献 ・最新技術の調査と、組織への導入検討・提案 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ※チームにより環境は異なります ・Kotlin、Java、Python、JavaScript(node.js、react.js)、TypeScript ・AWS(RDS、DynamoDB、AuroraDB、CDK、Lambda、ApiGateway、S3、CodePipeline) ・GCP(BigQuery、Cloud Composer(Airflow)、GCS、CloudSQL、CloudBuild) ・Docker、Google Kubernetes Engine ・hono、vitest、Vue、zod、biome ・Salesforce(Apex / LWC / Visualforce)、Kintone、Pentaho、LINE Developers ・VSCode、GitHub、jenkins、Trello、Backlog、esa等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 配属部署 ●BPR推進部のミッションと目指す姿 私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。 現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業/会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。 ・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。 ・残業時間はチーム平均で20～30時間/月ほどで、施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・基本の業務時間は9:00～18:00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発プロセスの整備やチームビルドなども手掛けることで、社内業務システムのエンジニアリング・マネージャー ・プロダクトのあるべきを考え、方向性/ロードマップの策定などを手掛けることでプロダクト・マネージャへの役割拡張 ・ユーザー部門へのヒアリングや事業の課題抽出、施策の推進などを手掛けることでビジネス・アーキテクトへの役割拡張 ・事業理解を深めることで、社内システムだけでなく顧客へ価値提供するサービス開発への役割拡張 ・ITインフラよりの領域に拡張して、グループ全体のIT基盤を設計/構築するITアーキテクトへの役割拡張

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

通信、金融、メーカー、官公庁等幅広い分野で、 WEB・オープン系を中心とした開発案件の要件定義、 基本設計などの上流工程から開発、テスト、運用まで キャリアプランに合わせ、最適な案件・フェーズを お任せします。 【プロジェクト例】 ・セキュリティ基準対応管理システム開発(TypeScript/React) ・BIシステム開発(TypeScript/React) ・デジタルアタッチメント開発(TypeScript/React/Node.js) ・財務シミュレーションシステム開発(TypeScript/Node.js) ・音声認識システムの追加開発(JavaScript/C#/ASP.NET/WPF) JavaScriptやTypeScriptで開発を行う フロントエンドエンジニアにとってベーシックなプロジェクトが基本です。 開発手法はウォーターフォール開発もありますが クラウドネイティブな環境でアジャイル開発やスクラム開発、サービス、DevOpsなど 最先端の開発を行うことも可能です!

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)

株式会社トリプルアイズ

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。 現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。 社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 大手SIerやエンドユーザーから寄せられる豊富な案件の中から、あなたの希望やキャリアプランを最優先に考えたアサインを実現。 スキルを磨きながら、無理のない成長を積み重ねていける環境です。 【業務内容　※一例です】 1.開発業務 ・基本設計、詳細設計、開発、テスト ・設計、開発の課題解決やプロジェクトの品質向上 2.リーダー業務へのチャレンジも可能です ・複数のメンバーを率いてプロジェクト全体の進捗管理、タスク管理、品質管理 ・顧客折衝や要件定義・設計フェーズでの技術的な提案およびプロジェクト計画立案をリード ・エンジニアメンバーの育成やフォローアップ 3.AI・先端領域への挑戦 ・顧客の課題に対してAIを使用したソリューションを提案する案件への参画や、AI自社サービス開発に携わる機会 ・ご希望やスキルに応じて、AIプラットフォーム部門の「AIZE」関連の開発に関わるキャリアもご用意 【案件例】 ・在庫管理システムのアプリ開発（Java Webアプリケーションエンジニア） ・医療系データアプリケーション開発（PL/SQLによる医療系アプリケーション開発） ・コンビニエンスストアの基幹システム（アプリ基盤プロジェクトのリーダー） など、多数ある案件の中から、ご自身のキャリアに沿ったものをアサインいたします。 開発環境も下記の通りたくさんありますので、幅広いキャリアを積むことが可能です。 【言語】 ・Java / PHP / Ruby / C# / Python / JavaScript / Perl / Kotlin / SQL など 【環境】 ・Windows / Linux / Unix / AWS / GCP / Azure など

株式会社サイバーエージェント

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げております。 具体的には、以下を通し、事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることがメインミッションとなります。 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること 今までのご経験を鑑みて、面談や選考時に対話を重ね、ご希望を伺いながら最初のミッションを決定します。 例①:3~5名程度のチームのテックリードご経験者 半年後のミッション:チームメンバーとして実装しながら組織や開発環境に慣れていただきます。 またシニアEMのマネージメント業務のサポートを通じてマネージメントについて学んでいただきます。 1年後のミッション:シニアEMのフォローとともにマネージメント業務に従事いただきます。 例➁:エンジニアリングマネージャーご経験者 半年後のミッション:配属チームのマネージメント業務に従事していただきます。 必要に応じて他のEMがサポートいたします。 お任せしたいこと ・サービス機能開発のフロントエンド分野で、仕様策定からシステム設計・実装・運用までの一連のプロセス ・既存サービス品質向上にも取り組んでいただき、エンジニアとしての観点はもちろんのこと、サービス提供者としてのオーナーシップを持ち改善提案や実行 ・TypeScript、Reactを用いたUI開発をはじめ、CDNやWebバックエンドインフラの保守・運用、CI/CDを用いたワークフローの構築 ・新技術への投資計画 ・技術戦略の立案と推進 ・組織内のマネージメント課題の発見と解決 ・人材育成計画の設計 【配属予定プロダクト/主な利用技術、開発環境など ※一部抜粋】 ●[AmebaLIFE](https://about.ameba.jp/) AmebaLIFEは、Amebaブランドとそのアセットを活用し、事業部内で新たな事業を立ち上げ、運営する多角化事業を展開しています。 この多角化事業により、BtoB、BtoCの両方を対象とした幅広い事業展開を行い、さまざまなユーザー層にプロダクトを提供しています。 <開発環境> TypeScript, React, Node.js, HTML, CSS, Next.js プロダクトごとに開発チームがあり、使用技術や進め方も違いますが、共通するポイントとしては以下です。 ●[ WINTICKET](https://www.winticket.jp/) ローンチから5年とまだ歴史の浅いサービスですが、現在では業界シェアNo1*へと成長を遂げました。 競輪を「若者の新たなエンタメ」へ進化させ、今後は公営競技業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを目指しています。 * 公益財団法人JKAの広報KEIRIN「電話投票」売上高より <開発環境> TypeScript / React / Redux / styled-components / emotion / Fastly / Fastify / jest / Storybook(zisui / reg-suit) / loadable-components / Next.js

株式会社サイバーエージェント

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げております。 具体的には、以下を通し、事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることがメインミッションとなります。 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること 今までのご経験を鑑みて、面談や選考時に対話を重ね、ご希望を伺いながら最初のミッションを決定します。 例①:3~5名程度のチームのテックリードご経験者 半年後のミッション:チームメンバーとして実装しながら組織や開発環境に慣れていただきます。 またシニアEMのマネージメント業務のサポートを通じてマネージメントについて学んでいただきます。 1年後のミッション:シニアEMのフォローとともにマネージメント業務に従事いただきます。 例➁:エンジニアリングマネージャーご経験者 半年後のミッション:配属チームのマネージメント業務に従事していただきます。 必要に応じて他のEMがサポートいたします。 配属予定プロダクト/主な利用技術、開発環境など ※一部抜粋 ●AmebaLIFE https://amebalife.jp/ AmebaLIFEは、Amebaブランドとそのアセットを活用し、事業部内で新たな事業を立ち上げ、運営する多角化事業を展開しています。この多角化事業により、BtoB、BtoCの両方を対象とした幅広い事業展開を行い、さまざまなユーザー層にプロダクトを提供しています。 開発環境 Swift / RxSwift・RxCocoa / Nimble / Quick / RxDataSources / Firebase/ BigQuery / GoogleDataStudio / Bitrise / GitHub Actions / Kotlin Multiplatform Mobile プロダクトごとに開発チームがあり、使用技術や進め方も違いますが、共通するポイントとしては以下です。

株式会社サイバーエージェント

WINTICKETの機械学習エンジニア として、サービス課題に対する、 蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案/実行や、WINTICKETに関わる新規事業の機械学習システムの新規開発を、リードしていただくポジションです。 機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像(競輪など)に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。 WINTICKETにおける機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、(1)データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見(2)課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成(3)アイディアを実現するアルゴリズムの開発(4)実サービスへの適用(5)効果検証(6)運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。 本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。 ●過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。 ・競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発 ・本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発 ・ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発 ●チームの文化や体制、働く環境について チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 事業の戦略やマーケットの要求などを背景にした複雑な事業課題に対し、技術的な側面から最適な解決策を提案・設計・実装することで、事業の生産性を最大化し、顧客への提供価値の最大化を実現することがミッションです。 本ポジションにおいては、開発チームの一員として自ら手を動かして実装しながら、主体的な自己学習と組織への還元によってチーム全体の成長を促していくリーダーシップも期待しています。 業務詳細 新規システム構築や既存システムの改善において、技術的なオーナーシップを持ち、他のメンバーと協力しながら以下の業務を推進していただきます。 ※担当するシステムは、選考を通じて強みやご経験、携わりたい事業やシステムを伺って適宜決定していきます。 ①事業課題を解決するためのシステム的な解決策の検討/提案/実行 ・事業担当やプロジェクト推進担当といったステークホルダーと連携しながらシステムに求められる要件の具体化 ・ビジネス/非機能要件に基づく最適なアプリケーションの設計/実装 ②開発プロセスの最適化によるチーム生産性の最大化 ・目的に応じたアジャイルやドメイン駆動設計などの開発手法の導入 ・チーム状況に合わせた開発プロセスの最適化と定着までの推進 ・生成AIを活用した開発の推進 ③品質担保と技術的負債管理 ・品質基準の定義と、コードレビュー等による品質確保 ・技術的負債の評価と、事業影響を考慮した戦略的な解消計画の推進 ・ユーザーフィードバックを活かした継続的な改善リード ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 開発環境、利用ツール(例) ※チームにより環境は異なります ※チームにより環境は異なります ・Kotlin、Java、Python、JavaScript(node.js、react.js)、TypeScript ・AWS(RDS、DynamoDB、AuroraDB、CDK、Lambda、ApiGateway、S3、CodePipeline) ・GCP(BigQuery、Cloud Composer(Airflow)、GCS、CloudSQL、CloudBuild) ・Docker、Google Kubernetes Engine ・hono、vitest、Vue、zod、biome ・Salesforce(Apex / LWC / Visualforce)、Kintone、Pentaho、LINE Developers ・VSCode、GitHub、jenkins、Trello、Backlog、esa等 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・エンジニアリングの知見を積み重ねていくことで、チームにおける技術的な意思決定(技術選定/アーキテクチャ検討)に携わるテックリード ・開発プロセスの整備やチームビルドなども手掛けることで、社内業務システムのエンジニアリング・マネージャー ・プロダクトのあるべきを考え、方向性/ロードマップの策定などを手掛けることでプロダクト・マネージャへの役割拡張 ・ユーザー部門へのヒアリングや事業の課題抽出、施策の推進などを手掛けることでビジネス・アーキテクトへの役割拡張 ・事業理解を深めることで、社内システムだけでなく顧客へ価値提供するサービス開発への役割拡張 ・ITインフラよりの領域に拡張して、グループ全体のIT基盤を設計/構築するITアーキテクトへの役割拡張 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 働き方 ●出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ●残業時間はチーム平均で20~30時間/月ほどで、施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ●フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。 配属部署 ●BPR推進部のミッションと目指す姿 私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。 現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業/会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20~30時間/月ほどで、施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する"データの民主化"の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、"AI-Readyなデータ基盤"の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けた業務の実行主体として、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・データの定義・カタログ整備 ・IaCを用いたインフラ構成管理 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ活用を推進いただくことを期待しています。 さらに、将来的には以下のような業務もお任せしたいと考えています。 ・データ活用に関する主体的な企画・提案、および関係部署との連携推進 ・ビッグデータ分析や多様なデータ活用ニーズに応えるための、データ分析基盤のアーキテクチャ設計・改善 ・AI・機械学習技術を用いた分析や、業務改善の提案・推進、関連システムの開発 データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 開発環境・利用ツール ・データ基盤 ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 配属部署 ●BPR推進部のミッションと目指す姿 私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。 現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業/会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・データ管理基盤PMやマネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストを目指すキャリア ・データと開発知見を活かし、テックリードを目指すキャリア その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。