リモート可 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

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

【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 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下のような業務を推進しています。 ●データパイプラインの構築: 世界中のお客様が使っているホンダ車から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ●データ基盤の設計・構築: 収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築 また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ●データ品質管理(データクレンジング) データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ●データガバナンス: データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 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。世界中からデータを集めるため、海外現地法人や海外研究機関など、海外とのやりとりが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】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ●AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ●CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ●データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ●言語:Python, SQL ●データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

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)

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

●業務の概要 ・生成AIを用いた自社プロダクトのインフラ開発 ・Snowflake、Google Cloudなどのモダンな技術スタックによるデータ基盤構築におけるインフラ開発 ・生成AI関連のエンタープライズ向けパッケージの開発や導入開発 【具体的な業務内容】 ・AWSなどのパブリッククラウド環境におけるインフラの設計、実装、および管理 ・お客様とコミュニケーションを取りながら顧客クラウド環境にプロダクトを展開するプロジェクトの主導 ・自動コードビルド、テスト、およびデプロイメントのためのCI/CDパイプラインを設計および実装 ・信頼性および可用性を向上させるソフトウェアの開発、インフラ運用の仕組みづくり ・単一障害点やその他のリスクの高いアーキテクチャの問題特定、及びその解決法の提案、実装 ●技術スタック Python、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ナウキャスト

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

株式会社ジール

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

株式会社ギブリー

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

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。

株式会社エス・エム・エス

具体業務例 コーポレート管理領域全体を技術面から支えるPlatform Engineeringチームのコアメンバー(シニアエンジニア)としてお迎えします。 私たちのチームでは、会社のさらなる成長を見据え、エンジニアの役割を「コードを書く(Builder)」ことから、「全体構造を設計する(Architect)」ことへ抜本的に再定義しようとしています。 本ポジションには、テックリードと強固に連携し、既存環境の保守・モダン化から、コーポレート全体のシステム間連携やインフラの実装までをハンズオンでリードしていただくことを期待しています。まずは"Builder"としての高い技術力を発揮して短期的な成果にコミットしつつ、長期的には全体最適を見据える"Architect"の視点も養っていただきます。 1.レガシー基盤の保守(入社後のファーストステップ) まずは既存の自社開発アプリやデータ連携処理の仕組みをキャッチアップし、技術力で日々の安定稼働(OPS)を確実に回し続けていただきます。 ●現状アーキテクチャの解像度向上とソースコードへのダイブ 現在稼働しているスクラッチシステムや、システム間データ連携バッチの仕様・ソースコードを管理・保守しながら、具体的な技術的負債やバグ、脆弱性を特定・改修していただきます。まずは自ら手を動かしてコードと向き合い、既存システムの仕様と課題を深く理解するところから始めてください。 2.技術的負債の計画的返済とモダナイゼーション 日々の改善(CR対応)をコードレベルで実行しつつ、既存システムの技術スタック刷新や、ベンダー依存/属人化したインフラ、デプロイ環境の近代化を実務として推進していただきます。 ●脱レガシー(Access等)とモダンなWebアプリ開発 社内で稼働しているAccess等で作られたレガシーツールについて、SaaSへの統合・置き換えができない機能に対し、最新の技術スタックを用いたモダンなWebアプリケーションへの再実装を、ハンズオンで実行していただきます。 ●Immutable InfrastructureとCI/CD環境の構築 サーバーへの手動設定や本番環境への直接アクセスを物理的に禁止する、堅牢なパイプラインを構築します。すべての変更をGitHub等のコード管理経由とし、承認されたコードのみが自動反映されるCI/CD環境を構築・運用いただきます。 3.エンタープライズ水準のシステム基盤実装 テックリードが描くアーキテクチャに基づき、コア領域(SoR:財務・人事等)の「堅牢性」と、エッジ領域(SoE:現場向けツール等)の「生産性・スピード」を両立させるシステム基盤を、スピーディかつ正確に実装していただきます。 ●堅牢かつモダンなシステム間データ連携の実装 各種SaaS間のデータ連携において、iPaaSやマネージドETLを用いた連携処理を構築します。APIの仕様を読み解き、不要なコード記述を極限まで排除した、保守性の高いインテグレーションを実現していただきます。 ●サーバーレスアーキテクチャを用いたロジック開発 SaaSの標準機能やiPaaSでカバーできない独自の複雑なロジックが必要な場合は、FaaSを用いたスケーラブルなコードの実装を担っていただきます。OSやミドルウェアの運用を前提としない、クラウドネイティブな開発をリードしてください。 4.技術戦略の実行と"Builder"から"Architect"へのステップアップ 事業側の目的とコーポレートのIT戦略を理解し、テックリードの右腕として技術標準を現場レベルで徹底・体現していただきます。 ●技術標準に基づく高品質なデリバリー: 「SaaS First & No Code」の原則を深く理解し、実際の開発・連携業務において、無駄なスクラッチ開発を避け、全体最適に沿ったスマートな実装・デリバリーを継続的に実行します。 ●"Builder"としての高い遂行力と"Architect"視点の獲得 単に振られたタスクをこなすだけでなく、自ら最適なSaaSの組み合わせやクラウドネイティブな技術(iPaaS/FaaS等)の活用方法を提案・実装し、エンジニアリングリソースを「構造の設計」に集中させるチーム体制づくりに、最前線のプレイヤーとして貢献していただきます。 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 既存システム: ・Saas: NetSuite, V-Oneクラウド, マネーフォワード、バクラク, SmartHR ・パッケージ: DIVA ・スクラッチ開発: 販売管理システム、購買(P2P)システム、得意先・ベンダーマスタ、管理会計システム、etc... 開発言語: Python(Django, Flask)、Access データベース: RDB(Amazon Aurora, SQL Server)、BigQuery クラウド環境: AWS、GCP 認証基盤: Google Workspace バージョン管理: GitHub その他: GAS、Tableau、RPAツール、生成系AI 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。 配属部署 ●配属先:BPR推進部 コーポレートBPRグループ 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。 中でも、今回のコーポレートBPRグループは、現場の担当者が日々活用している業務システムを改善し、オペレーションの効率化を図ることで、全社の業務効率/生産性向上と各事業の戦略遂行/目標達成を実現していくことをミッションとし、経営や事業に携わる方々が、よりイキイキと生産性高く働ける環境をシステム、業務プロセスの両面からサポートしています。 BPR推進部は現在、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 エンジニアとしてのスタンスを "Builder"(コードを書く人)から "Architect"(構造を設計する人) へと進化させるキャリアパスを前提としています。 ●「経営基盤の刷新」という得難い経験 数千名規模の上場企業において、レガシーシステムをリプレースし、グローバル監査に耐えうる「統制」と「効率」を両立したアーキテクチャをゼロから構築する経験は、市場価値の極めて高いスキルセットとなります。 ●コーポレート全領域への関与 会計だけでなく、人事(HCM)、法務(Legal Tech)、購買(Spend Management)など、経営を構成するあらゆる要素・データモデルに精通したエンジニアを目指せます。 ●エンジニアリングの「質」の転換 「機能を作る」ことから「SaaSの標準機能を活かし、足りない部分だけをServerlessでつなぐ」という、ROI(投資対効果)と保守性を極限まで高めるエンジニアリング視点が身につきます。

株式会社エス・エム・エス

ミッション ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。 数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント(意図)データを深く理解し、それらを統合的な属性/行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。 具体的な業務内容 1.求職者のデータモデリングとセマンティック定義 事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。 2.マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化 Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。 3.非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計 キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。 4.データ品質管理体制(ガバナンス)の構築 膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策(Braze連携等)に不可欠な項目を厳選し、品質基準(SLO)を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。 5.事業所・法人データとの統合設計(将来像の構築) 求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。 将来のキャリアパス SMS全体として、定型化したキャリアステップはなく、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。 弊社は現在、医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域に対し、BtoB・BtoCと様々事業を展開しており、事業数は40以上を超えます。 そのため、転職なしで異なるビジネスモデル/異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。 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 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・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 ・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 配属部署 BPR推進部への配属を予定しています。 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。 部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。 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、リリース前の繁忙など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。

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」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て、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 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基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●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 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> ・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やデータアナリス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 ※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

全社SREチームではクラウドマネジメント(AWS, Google Cloud)、セキュリティ、ガバナンスなど組織横断での取り組みや、インフラ専任者が不在のチームに対して技術的なサポートを行っています。 時には社内にある別のIT部門と協力をして商用環境のみならず全社のIT基盤への取り組みまで行うことがあります。 具体的な業務内容の例は以下のとおりです。 ●AWS, Google Cloudなど商用環境を安全かつスムーズに利用できるための取り組み ・ガイドライン、ポリシーの構築 ・GuardDuty、Inspector、Control Towerなどの統制管理とセキュリティへの取り組み ・脆弱性、EOL、コンプライアンスへの取り組み ・コスト管理 ●運用管理と障害対応 ・メンテナンス対応 ・AWS, Google Cloud、OS、ミドルウェアの運用 ・クラウドサービスの設計、運用、管理 ※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 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 ・AWS, Google Cloud GitHub,Slack, esa.io, miro ●その他環境 こちらをご覧ください [組織横断的なSRE活動を始めようとしています](https://tech.bm-sms.co.jp/entry/2024/12/09/100000_1) 配属部署 プロダクト推進本部 技術推進グループに所属し、全社横断のSREチームとして活動いただきます。このチームは組織横断で商用環境の運用管理やセキュリティを担っています。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。

株式会社エス・エム・エス

●ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ●iSSUEを中心としたプロダクト開発 ●事業成長を見据えたアーキテクチャ設計や技術選定 ●サービスの安定稼働を維持するための施策・運用など チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 フルスタックエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行うことができます。 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。 開発環境・利用ツール ≪シニアライフ事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ: AWS ・その他: Jira, GitHub, Figma, Slack, Miro, Notion ≪介護キャリア事業≫ ・言語/フレームワーク:Ruby, Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ:AWS, GCP,Docker, Ansible, New Relic, mackerel, Fluentd ・その他:GitHub,Slack,esa.io ≪医療キャリア事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ:AWS ・その他:GitHub, Slack, esa.io, Miro ※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 本ポジションは、プロダクト推進本部の中でシニアライフ事業、介護キャリア事業、医療キャリア事業に配属予定となります。ご経験やスキル、ご志向性に合わせて、いずれかの事業部で選考を進めさせていただきます。 組織を超えたコミュニケーションの機会の創出やLT会なども行っています。 特にRubyKaigi, Kaigi on Railsなどのカンファレンス準備や当日運営などでチームを超えたコミュニケーションの機会があります。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq

株式会社エス・エム・エス

ミッション Salesforceプラットフォームを最大限に活用し、下記を実現させることがミッションです。 ・顧客への価値提供最大化を視野に入れた、高品質なソリューションを迅速に提供する ・中長期的な視点でシステムの健全性を維持・向上させる 事業がより生産性高く成果を残せるシステム設計や開発をお任せします。 具体業務例 下記をご経験に合わせてお任せいたします。 ・事業部門からの要求に基づくSalesforceの要件定義から設計、開発(Apex, Visualforce, Lightning Web Components等)、テスト、リリース ・事業部門へのシステム仕様の説明やヒアリング ・Salesforce標準機能の設定・カスタマイズ ・既存システムの改善提案、リファクタリング、技術的負債の解消 ・システムのパフォーマンス監視、トラブルシューティング ・AppExchangeアプリケーションの調査、導入、連携開発 ・業務委託メンバーへの技術指導やコードレビュー ・最新のSalesforce技術動向のキャッチアップと導入検討 ※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 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 ・Salesforce関連 (Apex、Visualforce、Lightning Web Component) ・ツール (Zoom、Google Meet、VSCode、GitHub、jenkins、JIRA、Backlog、esa等) 【以下の開発言語やシステム環境はチームごとに異なり、必要に応じて習得いただきます。】 ・Salesforce関連 (Salesforce CLI、Salesforce DataLoader) ・GCP関連 (Google BigQuery、Cloud Composer(Airflow)、GCS、CloudSQL、CloudBuild、Firestore) ・Web関連 (Python、Vue.js、Flask、AWS RDS、DynamoDB、Lambda、API Gateway、S3、Eventbridge、CloudWatch、CloudFormation、IAM) ・LINE関連 (LINE Developers、LineChat、Messaging API) ・Pentaho ・Chatwork、Slack 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勤務です。(チームイベント等で出社する場合もありますが、リモート中心のメンバーも多数在籍しています) ・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。 ・フレックスタイム制(コアタイム 12:00～16:00) を導入しています。 ・基本の業務時間は9:00～18:00ですが、社内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。 ・自身の業務状況やライフスタイルに合わせて中抜けや早出・遅出なども活用し、柔軟に勤務時間を調整可能です。 ・残業時間はチーム平均で20～30時間/月ほどです(リリース前の繁忙期などは変動あり)。 将来のキャリアパス 入社後はSalesforceエンジニアとして専門性を発揮していただきますが、その後のキャリアは「Salesforce」の枠に留まりません。 事業成長に伴い、組織や技術課題も複雑化しているため、ご志向に合わせて主に以下の3つの方向性へキャリアを拡張可能です。 ①テックリード・アーキテクト(スペシャリスト志向) Salesforceのスペシャリストとして技術を極める道はもちろん、ご志向に合わせてSalesforceにとどまらずAWS・GCP等のクラウドインフラや、連携するWebアプリケーションを含めたシステム全体のグランドデザインをリードする道へと拡張も可能です。 技術的負債の解消や開発プロセスのモダン化など、組織全体の技術向上を牽引する役割を期待します。 ②エンジニアリングマネージャー(マネジメント志向) 開発チームの組織課題に向き合い、採用・育成・評価やチームビルディングを担う道です。 今後拡大していく組織の中で、ピープルマネジメントを通じて組織のケイパビリティを最大化していく役割です。 ③ビジネスアーキテクト・PdM(ビジネス志向) テクノロジーの知見を武器に、ビジネスサイドにより深く入り込み、事業課題の発見から業務プロセスの再設計、IT投資判断までをリードする道です。 「システムを作る人」から「事業を作る人」へと役割を広げることができます。

株式会社エス・エム・エス

カイポケの事業ドメインにおける特定領域を担当する開発チームにおいて、開発業務に携わっていただきます。 現行システムであれば、介護・医療・障害福祉・経営支援のいずれかのチームに所属して、顧客への価値提供に繋がる開発やシステムの安定性向上に関わる開発に携わっていただくこととなります。 また、サービスや体制の比重がリニューアルプロジェクトに推移していく中で、現行システムと制度の知識を持ってリニューアルに参画していただくことも想定しております。 リニューアルプロジェクトであれば、「拡張性」・「スケーラビリティ」・「開発並列性」をキーワードにしたアーキテクチャとチーム体制の中で、担当する事業ドメインの制度や業務の複雑性を解消するための開発に携わっていただきます。 カイポケの開発では、実際に介護事業所へ出向いたユーザーインタビューを実施しております。ユーザーの課題にダイレクトに直面するため、生の声をプロダクトに反映させることができ、プロダクトマネージャーやデザイナーとの協業を通して、手触り感を持ちながらプロダクト開発に取り組むことができます。 【具体的な業務内容の例】 ・ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ・ISSUEを中心としたプロダクト開発 ・データモデルの設計 ・事業成長を元にしたサービス設計、開発、開発環境の改善 チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 ソフトウェアエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行って頂けます。 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 ・フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Chakra UI, Storybook, Jest ・バックエンド: Kotlin, Java, Spring Boot, JUnit ・データベース: PostgreSQL, MySQL ・API: GraphQL ・インフラ: AWS (ECS, Fargate, Aurora, CloudFront など), Terraform ・モニタリング: Datadog, CloudWatch ・分析: Google Cloud, BigQuery ・コミュニケーション・プロジェクト管理ツール: Slack, GitHub, esa, miro, JIRA, Backlog など ・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 ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。

株式会社エス・エム・エス

求職者の体験を向上し、よりサービスを利用していただくため、キャリアパートナーの業務を改善する必要があります。そのためのサービス基盤の開発や改善をお任せします。 エス・エム・エスのビジネスを牽引してきたサービスを、さらに進化させていくことがミッションです。 ・ユーザーへのヒアリングを通じた企画・要件定義 ・Next.js/FastAPIを用いたWebアプリケーションの設計・開発 ・Gemini等を活用した生成AI機能の実装 ※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 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 ・言語・フレームワーク:TypeScript, Next.js, shadcn/ui, Python, FastAPI ・インフラ:Google Cloud(Cloud SQL, Cloud Tasks, Eventarc, BigQuery, Vertex AI etc) ・情報共有ツール:Slack, esa, Miro ●その他環境 ・GitHub,Slack, esa.io, miro, Gemini, ChatAPI, OAuth 配属部署 プロダクト推進本部 プロダクト開発部 人材紹介グループ 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。

株式会社エス・エム・エス

コンパクトなチームでのサービス開発をしており、ユーザーの声や事業展開の中での要望を聞いてプロダクトとしてなにをどのように実現していくのがよいかを考えてもらうところからが仕事です。なにが本当に課題になっているのか、それをどのように実現するのが最適か。それを考えるのに必要であれば実際に業務をしている人と働きますし、ユーザーの声を聞きに行ったりもします。 プラットフォーム開発をしていくので、多くのリクエストを受けてもさばききれるような設計や処理をブロックして他のサービスを巻き添えに落とすことがないような堅牢な設計が求められます。比較的複雑なドメインを扱うので、データモデルの設計も重要です。簡単な仕事ではないですが、互いにレビューをしながら進めていきます。 事業の成長を考えながら、製品の設計、開発や開発環境の改善など幅広くサービス開発を担当していただきます。下記の中からいずれかを候補者様の志向に合わせて、ご担当頂きます。 ・既存サービス「カイポケ」「ウェルミージョブ」など介護・医療領域のプラットフォーム開発 ・新規サービスの開発 ・技術基盤の整備や改善 各サービスごとにフェーズや扱っている技術が異なりますので、志向性を加味して配属先を決定いたします。 ※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 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。 開発環境・利用ツール ・言語: Java, Ruby, Kotlin, PHP, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク/ライブラリ: Spring Boot, Ruby on Rails, Laravel, Next.js, React ・インフラ: AWS, GCP, Docker, ECS ・クエリ言語: GraphQL ・監視ツール: Sentry ・その他: Slack, esa, Miro, JIRA, Figma ●その他環境 ・ユーザーとのヒアリング機会が多く、プロダクトが社会に与える影響を直接感じられます。 ・未成熟なプロダクト・チーム環境下で、主体的に変化を楽しめる方が活躍できるフェーズです。 ・最新技術の導入や、サービス横断での技術戦略策定など、幅広い業務にチャレンジできます。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq 配属部署 ・プロダクト推進本部 カイポケ、ウェルミージョブ、シニアライフなど各戦略単位で抱えている複数サービスのうちのいずれかに配属となります。 どの事業も単一のアプリケーションではなく、複数プロダクトをプラットフォームとして展開しており、複数からなるユーザーの流れやインフラ等広い範囲を加味しながら設計を行います。 大きく分けて、カイポケ・キャリアに分かれますが、チームの状況としては以下です。 ・カイポケ事業部 フロントエンド・バックエンド双方のエンジニアが同じチームに所属し、必要に応じてフロントエンドエンジニアがバックグラウンドのチケットを担当したりすることもあります。PdMがいるため、エンジニア、デザイナー、PdMで会話し開発を進めることが一般的です。 ・キャリア事業部:全員でバックエンド/フロントエンド問わず開発をしています。直接マーケターとコミュニケーションをとることも多いです。

株式会社Works Human Intelligence

職務内容 大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の製品品質の改善を行います。 外部・内部品質の向上の為、自動化を推進します。 具体的な業務内容 ・自動テストの推進・運用・改善 　└ユニット、E2E、パフォーマンスなど ・自動テスト環境の構築・運用 ・コード品質改善ツールの推進・運用・改善 　└静的解析(SonarQube)、Linter、フォーマッターなど ・テスト設計、マニュアル作成支援 ・品質改善計画の策定・実行 ・開発、QA、DevOpsチームとの連携 SETとQAの違い どちらもソフトウェアの品質を向上させる役割を担う職種ですが、 SETはソフトウェアテストの自動化を担当するエンジニアであり、 QAはソフトウェアの品質管理全般を担当する職種です。 配属組織 2025年1月現在 製品開発部門 約600名 └配属先は4～5名のチームに加わっていただきます 平均年齢 33歳(マネジャークラス平均38歳) 貸与PC 22年にハイスペックPCへの切り替えを実施済み! CPU:最新第12世代 Intel Core i7 メモリ:32G SSD:1TB OS:Windows キーボード:JIS/US ※選択可 技術スタック サーバーサイド: Java, TypeScript, Kotlin, COBOL フロントエンド: 開発言語:HTML, CSS, JavaScript, TypeScript ライブラリ:jQuery, Vue.js, React, LESS データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere クラウド: AWS, GCP, Azure, OCI CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, Gradle, Maven, Ant モニタリング: CloudWatch, Zabbix, AppDynamics, Datadog デザインツール: Figma ソースコード管理: GitHub, AWS CodeCommit, Gitlab, Subversion タスク管理: GitHub issues, GitLab issues, Redmine, Trac 開発ツール: Visual Studio Code, Eclipse コミュニケーション: Slack, Google Workspace 職種について 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。 　　　　　　その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発および既存プロダクトの進化に向けた、開発組織のマネジメントをお任せします。 ご自身の担当ドメイン(人事/給与/勤怠など)における複数の開発チームを統括し、UI/UXデザインチーム、ビジネスサイドと密に連携しながら、AI技術のプロダクト実装戦略を策定・実行していただきます。 「複雑な業務要件をいかにAIに解かせるか」という技術的難易度の高い課題に対し、エンジニアがパフォーマンスを最大限発揮できる組織・環境づくりを担う重要なポジションです。 【主な職務内容】 ●プロダクト開発・技術戦略のリード ・担当プロダクトへのAI組み込み(新機能・業務アシスタント機能等)に向けた技術戦略・ロードマップの策定支援 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)や複雑な業務要件の制御に対する、アーキテクチャ設計および技術選定の意思決定リード ・他チームや他組織と連携した、要求事項の具体化と最適なリソース配分・プロジェクト推進 ・開発生産性の継続的な向上、開発プロセスの最適化、および技術的負債のマネジメント ・コンサルタント部門と連携した、顧客課題の吸い上げとエスカレーション対応の統括 ●組織・ピープルマネジメント ・5～10名程度の開発チームのエンジニアおよびリーダーのマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・開発組織のエンゲージメント向上、および自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ※ご本人のご希望とチーム状況によっては製品開発業務をご自身で担当する場合もあります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発および既存プロダクトの進化に向けた、開発組織のマネジメントをお任せします。 ご自身の担当ドメイン(人事/給与/勤怠など)における複数の開発チームを統括し、UI/UXデザインチーム、ビジネスサイドと密に連携しながら、AI技術のプロダクト実装戦略を策定・実行していただきます。 「複雑な業務要件をいかにAIに解かせるか」という技術的難易度の高い課題に対し、エンジニアがパフォーマンスを最大限発揮できる組織・環境づくりを担う重要なポジションです。 【主な職務内容】 ●プロダクト開発・技術戦略のリード ・担当プロダクトへのAI組み込み(新機能・業務アシスタント機能等)に向けた技術戦略・ロードマップの策定支援 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)や複雑な業務要件の制御に対する、アーキテクチャ設計および技術選定の意思決定リード ・他チームや他組織と連携した、要求事項の具体化と最適なリソース配分・プロジェクト推進 ・開発生産性の継続的な向上、開発プロセスの最適化、および技術的負債のマネジメント ・コンサルタント部門と連携した、顧客課題の吸い上げとエスカレーション対応の統括 ●組織・ピープルマネジメント ・5～10名程度の開発チームのエンジニアおよびリーダーのマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・開発組織のエンゲージメント向上、および自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ※ご本人のご希望とチーム状況によっては製品開発業務をご自身で担当する場合もあります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini