フルフレックス Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

2025年9月時点、グループも含めた社員数は1,500名強、コーポレートIT本部は執行役員直下で本部長1名、部長2名、課長3名、メンバ14名のチーム構成です。 MSOLは年3割の売上増、年間数百人単位での社員増と急成長を続けており、エンタープライズ企業として最少人数で最大の成果を目指し、ITによる業務効率化を推進しています。 しかし、急速な社員増とSaaSの利用拡大により、従来の境界防御型のセキュリティモデルでは限界に達しつつあります。 全社的な事業のスピードを落とさずにセキュリティレベルを抜本的に引き上げるため、ゼロトラストへの移行は喫緊の経営課題です。 そこで、社内セキュリティ強化に伴うゼロトラストセキュリティの実現を目指し、新たにチームを立ち上げました。 あなたは実行責任者(PL候補)として、M365やEntra ID、Intuneを活用した基盤構築を内製でリードしていただきます。 提案だけで終わらない、当事者としてのプロジェクト推進を共に担っていただける仲間を募集いたします。 MSOLでは、事業や社会環境の変化に伴って、あらゆる領域でIT活用の加速や社内インフラの刷新が進められています。 特に社内では、認証基盤/インフラセキュリティの強化が求められています。 また事業や部門の枠組みを超えたデータ活用基盤の活用や、仮想ワークステーションの構築なども推進されています。 MSOLのイノベーションを牽引することがIT部門の役割であり、様々な事業や現場と一体となって業務改革に取り組んでいます。 ◆具体的には… ・Microsoft製品 / Google製品などの認証基盤(EntraID/Google Cloud Identity/HENNGE等)に関する設計・構築・運用 ・業務要件に応じたクラウド環境(Azure、AWS)のインフラ設計・構築・運用 ・生成AIに関する最新情報の収集や導入および活用支援 ・業務効率化・高度化のためのITインフラの改善 ・各種アプリケーションに応じたインフラ企画・設計・構築 ・新サービスの適合性確認・適用設計 ・ネットワークの管理・運用・構築 ・社内ヘルプデスク・端末管理 などがあります 【社内利用クラウドツール一例】 Google Workspace、Microsoft365 Slack、Zoom、カオナビ、Sansan Salesforce、TeamSpirit、Soarize VDI(Amazon Workspaces、Windows365) AWS、Azure、Tableau等 MSOLでは「自律的キャリア(自分自身の立てた規範に従い、自分の意志によって自分の人生を描き、実現していくこと)」を大切にしており、一人ひとりが思い描くキャリアビジョンを叶えるため、それぞれキャリアパスを歩んでいます。 ◆マネジメントコース 会社が拡大基調である中、コーポレート組織も規模を大きくしております。 そのため、将来的にはエンジニアリング部門のマネージャとして、組織をマネジメントしながらIT戦略企画の立案・業務DX推進を経営層に近いポジションで挑戦いただくチャンスがございます。 ◆エンジニアリングコース 経験を積んでいただいた後にコーポレートIT部門内でのチーム異動を経て、新たなご経験を積んでいただけます。 部門としても様々な領域・テーマに向き合い、成長をしてほしいと考えておりますので、今後挑戦していきたい事をぜひ入社後にお聞かせください。 【業務の変更範囲について】 会社の定める業務

●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)

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、認証連携サービスの開発・運用に取り組んでいます。 安全性と利便性を両立させた認証サービスの開発を追求します。 【具体的な業務内容】 4～5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。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Java / TypeScript / JavaScript / React / AWS / CloudFormation / CDK / SAML/ OIDC / OAuth 2.0 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、COMPANYの人事データを「企業と個人の成長」の「かけがえのないパートナー」にするためにプロダクト横断的に必要となる機能・非機能要件を満たすための機能を提供していくことをミッションとしている部門です。 主に、COMPANY シリーズと外部サービスを連携させるためのサービス: File Bridge Schedulerの開発・運用に取り組んでいます。 【具体的な業務内容】 4～5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。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Kotlin Multiplatform を使用し、単一コードから Windows 向けネイティブ DLL と JVM 向け jar をビルドしています。 Windows サービスのためのラッパーを C# で書いています。 サーバサイドは AWS Lambda で TypeScript を使用しています。 Web フロントエンドは TypeScript で Vue です。 Vue.js / TypeScript / Ruby / C# / AWS / GraphQL / CI/CD / Serverless Framework / AWS Amplify / Kotlin Multiplatform 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、認証連携サービスの開発・運用に取り組んでいます。 安全性と利便性を両立させた認証サービスの開発を追求します。 【具体的な業務内容】 4～5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。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Java / TypeScript / JavaScript / React / AWS / CloudFormation / CDK / SAML/ OIDC / OAuth 2.0 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、認証連携サービスの開発・運用に取り組んでいます。 安全性と利便性を両立させた認証サービスの開発を追求します。 【具体的な業務内容】 4～5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。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Java / TypeScript / JavaScript / React / AWS / CloudFormation / CDK / SAML/ OIDC / OAuth 2.0 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

概要 お客様のビジネス課題やDX推進に対し、クラウド技術(AWS/Azure/GoogleCloud)を活用したソリューションを提供するコンサルタント・アーキテクトとしてご活躍いただきます。 単なるインフラ構築に留まらず、顧客の経営層やIT部門との折衝、課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定といった最上流工程からプロジェクトをリードしていただきます。 主なミッション ●クラウド導入コンサルティング: 顧客の経営課題やIT課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定。 ●クラウドアーキテクチャ設計: AWS, Azure, GoogleCloud等のパブリッククラウドを用いたシステムの全体設計(データ分析基盤、クラウドネイティブなアプリケーション基盤など)。 ●クラウド移行支援 (マイグレーション): オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行プロジェクトの計画・実行、およびプロジェクトリード。 ●技術リードと標準化: クラウドネイティブ開発(コンテナ, サーバレス)、DevOps/IaC(Terraform, Ansible等)の技術選定、導入推進、およびチームへの技術指導。 携わっていただく案件事例(一部) ●大手製造業向けクラウド環境アセスメント(Azure) :お客様が構築した生成AI基盤(Azure)に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価(アセスメント)を実施、改善推奨事項とクラウドネイティブなアーキテクチャの提示及び実装支援。 ●RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化(Azure) :利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。 ●マルチクラウド(AWS/Azure)のガバナンス策定・CCoE推進 :マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE(Cloud Center of Excellence)の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。 ●CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践 :開発効率・品質・セキュリティ(DevSecOps)を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。

概要 お客様のビジネス課題を解決するため、AWS, Azure, GoogleCloudなどのパブリッククラウドを活用したインフラ基盤の設計・構築・運用、およびクラウド移行支援プロジェクトに携わっていただきます。 まずはご経験やスキルセットに応じたフェーズ(構築・運用・詳細設計など)からスタートし、徐々に上流工程やクラウドネイティブ技術(コンテナ、サーバレス等)へ挑戦の幅を広げていただきます。 主なミッション ●クラウド環境(AWS/Azure/GoogleCloud)におけるインフラの設計・構築・運用実務 ●Terraform, Ansible等を用いたIaC(Infrastructure as Code)による構成管理と自動化の実装 ●オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行(マイグレーション)の実行支援 ●クラウドネイティブ技術(Docker, Kubernetes等)の導入・運用支援 携わっていただく案件事例(一部) ●大手製造業向けクラウド環境アセスメント(Azure) :お客様が構築した生成AI基盤(Azure)に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価(アセスメント)を実施、改善推奨事項と「あるべき本番環境構成図」の提示。 ●RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化(Azure) :利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。 ●マルチクラウド(AWS/Azure)のガバナンス策定・CCoE推進 :マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE(Cloud Center of Excellence)の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。 ●CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践 :開発効率・品質・セキュリティ(DevSecOps)を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼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、再利用できるインフラ基盤、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 ・どのような方法で、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 ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する 高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●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 ●バックエンド Python, Go ●フロントエンド TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール Terraform, CDK ●コード管理 GitHub ●コラボレーション Google Meet, Slack

●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。 ●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 【入社後のフォロー体制】 ・1か月程度の教育(インプット)期間の後、1～3か月のOJTでの軽微な修正や開発を行い、3～6か月程度でひとり立ちしていただきます。 ・運用マニュアルや業務wiki、先輩などの有識者へ気軽に聞ける環境が整っていますので、 ご経験が浅い方でも安心して業務を遂行できます。 ・入社直後は経験豊富なメンターの指導を受けながら開発・運用に従事いただき、 徐々に企画・設計などの裁量の大きい仕事へとチャレンジしていただくことが可能です。 【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。

【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。 【キャリアパス】 ご経験・適性に応じて担当業務を決めます。 半年後には主担当へ、2年後にはリーダーへのステップアップを期待します。 手挙げ制度や年1回の全社公募制度もあるため、 ご希望に応じて幅広いキャリアパスの提供が可能です。 <事例> ・エンジニアリーダー￫マネージャー(プロダクト責任者)またはスペシャリスト ※年齢での評価は行っていないため、入社後数年でリーダー￫5年を目安に マネージャーを目指していただける環境です。 ・プロダクト開発、テックリード、SREなど他職種への異動 ・導入コンサル、採用人事などエンジニア以外の組織へ異動 ●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 【入社後のフォロー体制】 ・1か月程度の教育(インプット)期間の後、1～3か月のOJTでの軽微な修正や開発を行い、3～6か月程度でひとり立ちしていただきます。 ・運用マニュアルや業務wiki、先輩などの有識者へ気軽に聞ける環境が整っていますので、 ご経験が浅い方でも安心して業務を遂行できます。 ・入社直後は経験豊富なメンターの指導を受けながら開発・運用に従事いただき、 徐々に企画・設計などの裁量の大きい仕事へとチャレンジしていただくことが可能です。 【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。

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

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

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

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

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

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

【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 ●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 【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。

【ミッション】 主にネットワーク(WAN/LAN)、クラウド、セキュリティ、AI事業を推進するとともに、顧客課題の解決に向けたソリューション導入に関わる技術支援 【主な業務】 ・ネットワーク(WAN/LAN)、クラウド、セキュリティにおける技術支援(提案、要件定義、設計・構築)およびそれらに関わるプロジェクトマネジメント業務 ・法人向けソリューション提案における技術支援およびそれらに関わるプロジェクトマネジメント業務 【具体的な業務】 ① 下記ソリューションにおける提案、設計・構築、プロジェクトマネジメント業務 ・WAN/LAN(無線含む) ・SD-WAN/VPN/インターネット ・クラウド(Azure、AWS、GCP、OCIなど) ・セキュリティ(SWG、ZTNA、CASB、EDR、IDaaS) ・AIソリューション ② 法人向けソリューション提案およびプロジェクトマネジメント業務 ・お客さまへの課題提起/仮説提案およびヒアリング、要求仕様とりまとめ、要件定義、提案書作成、プレゼンテーション ・お客さまの業務の把握とAI利活用提案 ・お客さまとのリレーションの構築 ・提案事例や提案ノウハウの横展開 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【職務内容例】 ・デザインシステムの構築・運用およびフロントエンド開発 ・クラウドやコンテナなどのモダンな開発環境を活用したサーバーサイド開発 ・ユーザー体験を重視したアプリケーションの設計・開発・運用 ・セルフサービス型の「内部開発者プラットフォーム(IDP)」の構築・運用 ・オンプレミスおよびクラウド環境におけるサーバーやネットワークの設計・構築・運用　など 【ポジション例】 ・フロントエンドエンジニア ・バックエンドエンジニア ・モバイルエンジニア(iOS/Android) ・プラットフォームエンジニア ・インフラストラクチャエンジニア ・テックリード

●配属部署 デジタルイノベーションオフィス ソフトウェアディベロップメントオフィス 「デジタルイノベーションカンパニー」として業界をリードしていくことを、テクノロジーで牽引し、モダンな思考やプロセスを適用することで、お客様や社会に最大の価値を継続的に提供していくために、プロフェッショナルなエンジニアリング集団として「デジタルイノベーションオフィス」を新設いたしました。 ●仕事内容 開発者がインフラを意識せずに開発に集中できるよう、セルフサービス型の「内部開発者プラットフォーム(IDP)」の構築・運用を軸に、開発者の生産性向上やアプリケーションの迅速なデリバリを目指し、ツールや自動化ワークフロー、標準化された環境の提供を担います。 【職務詳細】 ・セルフサービス型の「内部開発者プラットフォーム(IDP)」の構築・運用 ・セルフサービス機能とインフラストラクチャ・オペレーションの自動化により、開発者体験を最適化し、プロダクト・チームによる顧客価値のデリバリを加速させる ・構築したプラットフォームとその上で稼働するアプリケーションの信頼性と効率性を向上させる 【開発環境】 バックエンド:Java, Spring Boot フロントエンド:TypeScript, React, Next.js モバイル:Swift, Kotlin, React Native インフラ:AWS, Kubernetes, Docker, Terraform データベース:Oracle, PostgreSQL CI/CD:GitHub Actions, Argo CD 開発ツール:GitHub, Visual Studio Code, Claude Code, Jira, SonarQube 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。 職務詳細 ●業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発 ・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発 ・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発 ・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化 ●生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善 ・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築 ・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築 ・フィードバックに基づいた改善の実施 ●アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画 ・AWSを中心とした利用サービスの選定 ・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

【職務概要】 ・AWS、Azure、GCPを始めとするインフラ開発、運用保守 インフラ分野におけるIaC/AIを活用した標準化、自動化、DevOpsの推進 上記にかかるリーダ/リーダ候補 【業務概要】 ・IaC/AIを用いた自動化、テンプレート化、展開、テスト ・CI/CD環境構築、運用検討、構成管理 ・コンテナを中心としたクラウドインフラ設計開発/運用設計開発/運用保守管理 ・アプリケーションエンジニアに対するインフラ・ミドルウェア方式検討展開、技術支援 ・開発プロジェクトの計画策定、進捗管理、品質管理 ・提案活動、要件定義、顧客折衝、ベンダーコントロール 募集部門 【テクノロジー】デジタルビジネス推進ユニット 【変更の範囲】 従事すべき業務の変更の範囲:当社の指示する業務全般

<プロジェクト> ・グループ内外のデータマネジメント領域におけるPoC(概念実証)を行い、その成果をもとに、データ活用基盤(DWH/データレイク/BIダッシュボード)の設計・構築や、データパイプラインの開発・運用保守といった顧客向けの開発作業を行います。 <役割> ・データマネジメント領域におけるPoCの企画・推進、データ活用基盤の設計・構築、ETL/ELTパイプラインの開発・運用、BIダッシュボードの構築 ●ご入社後のキャリアについて ・経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。 募集部門 【テクノロジー】スマートテクノロジー開発ユニット 【変更の範囲】 従事すべき業務の変更の範囲:当社の指示する業務全般

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

電通および電通グループ、或いは一般法人顧客および官公庁向けの以下の業務。 ・ビジネスおよびIT上の課題を分析し、課題を解決する情報システム化提案として再構成し案件化に結びつける。 ・クラウド/SaaS/オープンソース関連技術を統合的に活用し、顧客のビジネス戦略を実現するための情報システムを全体的品質(他システムとの整合性や一貫性)を保った上でITアーキテクチャとして設計する。 募集部門 【テクノロジー】ICTサービスユニット 【変更の範囲】 従事すべき業務の変更の範囲:当社の指示する業務全般

▼SREの役割 内製プロダクト(テレシーアナリティクス、ライトニングMMM等)のPlatform・Security組織の立ち上げメンバーとして、AIネイティブ企業の基盤をゼロから設計するポジションです。 AWS/GCPを活用したインフラ設計・運用だけでなく、セキュリティポリシー、認証・認可、AIエージェント基盤のアーキテクチャ設計まで主体的に意思決定していただきます。 「単に現状を維持する」のではなく、IaCや自動化で運用そのものをアップデートし、将来的には社内AIエージェント基盤など、ベストプラクティスが固まっていない領域のインフラ・セキュリティ設計にも携わっていただくことがミッションです。 ▼お任せする業務 ・Terraformによるインフラのコード化、AWS/GCPリソースの設計・構築 ・CloudWatch / Cloud Monitoring / Sentryを用いた監視設計、アラート対応、インシデント対応 ・新機能・新サービスのローンチ時のインフラ設計、セキュリティレビュー、キャパシティプランニング ・脆弱性スキャンの運用、CVE対応、IAM・アクセス制御の設計 ・セキュリティインシデント発生時の一次対応と再発防止策の整備 ・生成AI利用ガイドラインやサプライチェーン攻撃への対策設計 ・パフォーマンス改善、コスト最適化、CI/CDパイプラインの整備 ・Snowflake、dbt Cloudを用いたデータ基盤の運用支援 ▼将来的に取り組みたいこと ●社内AIエージェント基盤のインフラ・セキュリティ設計 : ・今後、社内業務を変革するAIエージェント基盤の構築を計画しています。エージェントが社内データや外部APIにアクセスする以上、従来のセキュリティモデルでは対応しきれない領域です。基盤のアーキテクチャ設計からセキュリティ統制まで、ゼロから設計・構築していただける環境です。 ●スケールに耐えうるインフラ体制の構築 : ・プロダクトの成長と顧客拡大に伴い、巧妙化するサイバー攻撃に耐え、高いサービスレベルを維持できるインフラ体制を構築していきます。 開発環境 ●インフラ・データ基盤 : ・AWS、GCP、Terraform、Snowflake、dbt Cloud ●監視・運用 : ・CloudWatch、Sentry、Cloud Monitoring ●社内利用ツール : ・Salesforce、Google Workspace、Notion、Slack、Chatwork、Claude等のAI製品を含む計20サービスを利用