土日祝日休み Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

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

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

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

金融、不動産、製造、公共などの業界における、DX推進、基幹システム刷新、業務システム・新規サービス開発などのプロジェクトを担当していただきます。 ・顧客へのヒアリング、要件・優先順位・スコープの整理 ・プロジェクト計画、スケジュール、推進体制の策定 ・要件定義から設計、開発、テスト、リリースまでの推進 ・進捗、品質、コスト、課題、リスクの管理 ・社内エンジニア、協力会社、ベンダーの体制構築・管理 ・顧客、開発チーム、関係部門との合意形成・調整 ・成果物や設計内容のレビュー、品質担保 ・メンバーへの業務割り振り、フォロー、育成 ・見積書、提案資料、プロジェクト計画書、報告資料の作成 ・既存顧客への追加開発、改善施策の提案 ※すべてを一人で担当するわけではありません。 これまでの経験やスキルに応じて、PL、サブPM、PMなどの役割から担当いただきます。

●概要 現場のトップとして課の目標設定や進捗管理、部下の育成などに取り組み、課のパフォーマンスを高めることがメインミッションになります。 また上記管理業務と並行して、プリセールスとしてプロジェクトに参画し、お客様への要件・課題のヒアリングをご担当いただく場合もございます。 なお、利用技術はAWS導入(オンプレミスからクラウドへの移行)からクラウドネイティブなサーバーレス開発など多岐にわたります。売上が300億以上の会社の案件がメインとなります。弊社ではエンジニアとしての技術研鑽も行いながら組織マネジメントも経験することができます。 ●具体的な業務内容 管理職としてマネジメント業務をしていただきつつプリセールスとして、AWSを活用したシステムの設計や構築を実施いただきます。 ・組織マネジメント 部長や他課の課長陣と組織目標の設定、振り返り ・メンバーマネジメント メンバーへの案件アサイン メンバー業務の分担と調整 所属メンバーの目標設定 ・プリセールス業務 お客様への要件・課題のヒアリング 提案書の作成、商談においての技術的なサポート エンジニア・セールス、その他関連部署との連携 技術に触れていたい等の希望があればエンジニアリング業務を並行して行うこともできます。 ・マネジメント人数 8人～10人のマネジメント人数を想定しています。 配属の課によってマネジメント業務、プリセールス業務の割合は異なります。 ●組織構成 └クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。

●入社後にお任せしたいこと ミッションの実現のために、ソリューションセールス担当と共にAWSの提案活動を行っていただきます。 AWSの導入や利用拡大を検討しているお客様から要件や課題をヒアリングし、提案書・見積書の作成をお任せします。 お客様との最初の接点からアポイントの獲得まではインサイドセールスのメンバーが主に担当します。 アポイントの段階からソリューションセールスと共に商談を担当していただき、受注後はエンジニアチームへ引き継ぎながら納品後のフォローアップまで行っていただく想定です。 技術的な知識・経験をバックに、お客様へ提案するアーキテクチャや、新サービスに対する技術検証、アーキテクチャ設計の検討を行っていただくことを期待しています。 関わるお客様は製造系・金融系・小売系など、様々な業界・業種にわたります。案件の規模も小規模・短期間のものから大規模・数年以上となるものなど幅広いです。 AWSの導入に関しては、オンプレミスからクラウドへの移行、既に利用中のAWS環境の最適化など、近年ではお客様からいただくご相談は多岐にわたり、課題も複雑化してきています。 受注件数・受注金額のノルマを追うのではなく、本当にお客様にとって最適である提案を出来るかどうかが重要となります。自身の力によって、会社に大きく貢献する実績を作り出すことができるポジションです。 お客様によって違うお悩みを自身の知識と経験で最適化して解決に導いていける方に、ぜひ仲間に加わっていただきたいです。 ●具体的な業務内容 ・お客様への要件・課題のヒアリング ・提案書の作成、商談においての技術的なサポート ・エンジニア・セールス、その他関連部署との連携 ・案件スタート後のプロジェクトの進行のフォロー ・案件終了後のお客様のフォロー、アップセル・クロスセルの実施 入社後、3か月の試用期間中に会社と業務に慣れていただき、その後は実際の提案活動に入っていただきます。 業務については先輩社員がトレーナーとしてサポートします。試用期間終了後も、分からないことがあればチャットや対面で周りのメンバーにいつでも質問できます。 (雇入れ直後)クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 ●組織構成 クロスインダストリー第1本部・第2本部に分かれています。 スキル・ご経験に応じて配属部署を相談させていただいた上で、いずれかの部に加わっていただきます。 ●クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 ●クロスインダストリー第2本部 ミッション:主に既存顧客に向けた安定運用の提供、アップセル・SRE・リセール顧客へのリテンション メンバー構成:部長1名、課長4名(営業課1+技術課3)、課員50名 期待する役割:短期的にはPL・PMとしての役割を期待します。長期的にはプリセールスなどへキャリアの幅を広げていただくこともできます。また社外への発信活動(ブログや書籍の執筆・イベントでの登壇など)、運用メンバーのリーダーとなっていただくことを想定しています。 入社後の業務イメージ:SRE顧客に対する活動(要望のヒアリング、設計、構築、運用保守)をしつつ、比較的小規模な初期構築案件を担当いただきます。ゆくゆくはPLとして案件を対応していただきます。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。 ●案件について これまでの導入実績は累計で 1,130社、プロジェクト数は16,100(※2023年2月末現在)です。 そのうちの90%以上が直接の受注です。二次請け・三次請けといった構造を取っておらず、自社でヒアリング～設計・構築～納品後の運用までをサポートしています。お客様の業界は製造業・小売業・金融業など幅広く、企業規模も大規模から中小規模の企業様まで様々です。金額規模も100万円単位のものから数千万以上のものまで多岐に渡ります。プロジェクトを担当するメンバーは最小で2～3名、大規模のものでは数十人で対応しています。

●パブリッククラウド(主にAWS)を中心とした商用環境のインフラ設計、構築、移行、自動化。 モダンな開発環境を支えるコンテナ基盤(Docker/Kubernetes)の構築や、IaC(Terraform)によるコード管理、システムの信頼性を担保するSRE的なアプローチを担当します。 ●配属先情報:ITデリバリー事業部

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

●注目スタートアップや大手企業のモダンなWebサービス、SaaS製品、基幹システムの設計・開発。 フロントエンドからバックエンドまで一気通貫で携わり、技術選定やアーキテクチャ設計などの上流からコミットしていただきます。 ●配属先情報:ITデリバリー事業部

●概要 プロジェクトにクラウドアーキテクトとして参画し、システム要件をヒアリングしつつ、アーキテクチャ提案から詳細設計までご担当いただきます。 お客様から求められた内容で設計構築を進めるだけではなく、より良いサービス(時にはAWS以外も)を組み合わせた提案・構成への見直し、さらにAWSのサービスアップデートも含めた最新情報を日々キャッチアップし、最適な設計を目指します。 なお、利用技術はAWS導入(オンプレミスからクラウドへの移行)からクラウドネイティブなサーバーレス開発など多岐にわたります。売上が300億以上の会社の案件から中小企業向けの案件まで幅広く携わることができ、案件によっては希望があればエンジニアとして手を動かしつつも、プロジェクトマネジメントなど技術を軸として業務の幅を広げ、経験を積んでいけます。 ●具体的な業務内容 プロジェクトを推進していくエンジニアとして、AWSを活用したシステムの設計や構築を実施いただきます。 (雇入れ直後)クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 お客様との打ち合わせ、提案およびヒアリング、プロジェクトハンドリング 要件定義、AWS設計、構築 AWS運用設計、継続的な改善のための提案と実装・運用 顧客提案のためのアーキテクチャ・技術検証(最先端の技術・サービスを実際に利用し提案に活かせます) ●案件について これまでの導⼊実績は累計で1480社/27100プロジェクト(※2025年8月末現在)です。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを担当していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 期間 小規模なものであれば1ヶ月程度で大規模になれば3ヶ月～1年ほどの案件もございます。 ●組織構成 クロスインダストリー第1本部・第2本部に分かれています。 スキル・ご経験に応じて配属部署を相談させていただいた上で、いずれかの部に加わっていただきます。 クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 ●クロスインダストリー第2本部 ミッション:主に既存顧客に向けた安定運用の提供、アップセル・SRE・リセール顧客へのリテンション メンバー構成:部長1名、課長4名(営業課1+技術課3)、課員50名 期待する役割: 短期的にはPL・PMとしての役割を期待します。長期的にはプリセールスなどへキャリアの幅を広げていただくこともできます。また社外への発信活動(ブログや書籍の執筆・イベントでの登壇など)、運用メンバーのリーダーとなっていただくことを想定しています。 入社後の業務イメージ: SRE顧客に対する活動(要望のヒアリング、設計、構築、運用保守)をしつつ、比較的小規模な初期構築案件を担当いただきます。ゆくゆくはPLとして案件を対応していただきます。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。

●期待する役割 デジタルバンクにおけるITリスク管理の第二線機能として、 ・システムリスク(プロジェクトリスク) ・サイバーセキュリティリスク ・情報リスク ・AI関連リスク ・サードパーティリスク(特にサイバーセキュリティ) 等の管理状況を継続的にモニタリングし、リスク管理態勢の維持・高度化を推進いただきます。 また、企画・開発部門や情報セキュリティ部門と連携しながら、事業推進と適切なリスクコントロールの両立を支援することを期待しています。 (各リスク領域に1.5線が存在する前提で、2線を担っていただきます) チーム責任者のもと、2人目のリードメンバーとして実務の判断や推進を中心となって主導いただきます。 組織の最終責任者ではありませんが、裁量を持って自律的に業務を動かしていく熱意ある方を求めています。 ●担当するリスク領域 ITリスク(プロジェクト管理など含む) サイバーセキュリティリスク 情報リスク AIリスク サードパーティリスク(特にサイバー部分) ●具体業務イメージ 各種リスク管理状況のモニタリング(1線、1.5線への牽制・支援) KRI・管理指標のモニタリング 会議運営および報告資料作成 改善施策のモニタリング 重要インシデントのレビュー ステークホルダーとの連携・支援(当局・MUFG・監査部署・1線/1.5線部署)

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

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

【新規構築フェーズ】 当社内に蓄積されているデータ基盤をベースに、AIプラットフォームを新規構築いただきます。 ・社内データ基盤とMLOps/LLMOpsによる継続的な機械学習モデルの設計・構築・運用 ・大量のデータ処理能力や増加するユーザー数に対応できるインフラストラクチャ構築 ・Googleプラットフォーム上へのアプリケーション搭載 ・Googleプラットフォームを活用したデータ処理パイプラインの設計、開発、運用 ・利用技術の選定 【実装/運用フェーズ】 ・生成AIを必要とする部門(社内)への課題抽出/ヒアリング、Fit&Gap分析 ・追加(アドオン)開発の概要設計 ・生成AI導入後の運用設計、導入効果検証、追加打ち手の策定 ・必要に応じたサポート対応 その他 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

1.AI・DX推進 【ミッション】 生成AI・データ活用による社内業務の変革 ・AIプラットフォーム構築:MLOps/LLMOpsを用いた機械学習モデルの設計・運用 ・データパイプライン:Google Cloud上でのデータ処理基盤の開発 ・ビジネス実装:社内各部門へのヒアリングから生成AI導入、効果検証まで一貫した推進 2.営業DX 【ミッション】 営業・カスタマーサクセス組織の変革を支えるシステム基盤の構築 ・基盤刷新: Salesforce等のCRM/SFA導入、データ移行、運用フロー構築 ・AX推進: 現場課題を吸い上げ、iPaaSやDWHを用いた自動化を実機検証・実装 ・伴走型支援: 現場と連携し、システムを実運用に落とし込む実行リード 3.基幹システム刷新 【ミッション】自社サービス「楽楽販売」 で構築された販売管理システムのリプレイス ・大規模リプレイス: 50人月規模の刷新プロジェクトにおけるPM業務 ・内製開発のリード: 要件定義から参画し、進捗・品質管理、意思決定を支援 ・継続改善: 現行システムの運用・改修を通じた業務プロセスの最適化 4.ITインフラ・デバイス統制 【ミッション】 3,000人規模のデバイス/インフラ基盤の安定運用と進化 ・インフラ設計・構築: ネットワーク(LAN/WAN/VPN)、サーバーの設計・運用 ・モダンマネジメント: Entra ID / Intune / Jamf を活用したPC・デバイス管理 ・グループ統制: グループ全体の機器選定、運用ルールの再構築、ユーザーサポート ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

●概要 ①サーバーレス・アーキテクチャの要件定義から導入の支援 Lambda, Fargate, DynamoDB等を用いた「OSレス」なシステムの要件定義、および高可用・スケーラブルな構成設計。 ②クラウドネイティブなセキュリティ・基盤設計 多層防御の原則に基づくVPC, IAM, KMS, WAF等のセキュリティ設計、およびガバナンス統制の自動化。 ③IaC / 自動化基盤の設計・実装 AWS CDK, Terraform等を用いたインフラ構成のコード化、およびGitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築。 ④モダンなアプリケーションの技術検証・プロトタイピング(PoC) Amazon Bedrock等の最新サービスを含む、クラウドネイティブな機能実装の技術検証およびアーキテクチャの有効性の評価 ●具体的な業務内容 具体的には、以下のような「モダン開発のスタンダード」を実践していきます。 ①「インフラ管理」からの解放 EC2などの仮想サーバ管理(OSパッチ当てやミドル設定)は基本的には行いません。 LambdaやFargate、S3、DynamoDBなどを組み合わせ、ビジネスロジックの実装に100%集中できる環境を構築します。 ②ヒューマンエラー低減のための自動化 AWS CDKやTerraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)で実施し、手動設定によるヒューマンエラーを排除し、コードによる高速なデプロイを実現します。 ③「イベント駆動」によるスマートな処理 EventBridgeやStep Functionsを活用し、複雑な業務フローを疎結合でスケーラブルなシステムにします ④「変化に強い」多層防御アーキテクチャ WAF、IAM、KMSなどを設計の初期段階から組み込み、セキュリティと拡張性を両立させた「壊れにくく、守りやすい」システムを作り上げます。 これまで、OS / ミドルウェアのバージョンアップ・バグフィクス等のメンテナンスに費やしていた時間がなくなることで、ビジネスロジックの改善にリソースを集中することが可能となります。 市場の変化に遅れることなく、より良いサービスをデリバリーする為のアーキテクチャを定義し、プロトタイプの実装から本番導入・運用までをリードします。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務

Google Cloudをはじめとするパブリッククラウドを用いた、インフラの設計・構築・運用を幅広くお任せします。 入社後は、あなたのスキルや経験に合わせた研修からスタートします。 インフラの基礎から、TerraformやAnsibleといったモダンな構成管理ツールの使い方まで、実践的に学ぶことができます。 将来的には、顧客と直接コミュニケーションを取りながら、要件定義から設計・構築、その後の改善提案まで、一気通貫でプロジェクトをリードする存在へと成長することを期待しています。 ●入社後の流れ 【STEP1】初期研修(1ヶ月) ・Terraform、Ansible、Consulなど、社内で使われる共通ツールの研修。 ・Google Cloud 未経験者向けのトレーニングや、開発出身者向けのサーバー構築演習も用意しています。 【STEP2】案件へアサイン(〜6ヶ月) ・案件リーダーのサポートのもと、まずは既存顧客の運用からスタートします。 【STEP3】顧客とのコミュニケーション(6ヶ月〜) ・顧客との打ち合わせに参加し、直接コミュニケーションを取りながら案件を進めていただきます。 ●案件例 【大規模ゲームインフラ】 ・1日200万人がプレイする、世界的キャラクターのスマホ対戦ゲームのバックエンド ・家庭用ゲーム機、PC・スマートフォン向けゲームのインフラ設計・構築・運用 【高トラフィックWebサービス】 ・グローバルファッション誌のWebメディア ・数百万点の商品を扱う大規模ECサイト ・Webサイトへの不正ログイン対策など、高度なセキュリティサービスのインフラ 【技術探求・R&D】 ・Google Cloud の新機能や、パートナー企業の最新プロダクトの先行検証・導入提案 ・クライアントのまだ見ぬ課題を解決するため、最新のクラウドサービスや先端技術を自ら調査・検証し、積極的に提案 ●チーム体制 所属部署:Cloud Tech Division / Cloud Infrastructure Sec. Cloud Tech Divisionは、Cloud Infrastructure Sec.の他に2つの専門チームで構成されています。 ・Cloud Development Sec.:Webアプリケーション開発 ・Sales Sec.:クラウドソリューション営業 ●使用ツール ◎パブリッククラウド ・Google Cloud, AWS, Microsoft Azure ◎構成管理 ・Terraform, Ansible, Consul ◎コンテナ ・Docker, 各種マネージドKubernetes (GKE, EKS, AKS) ◎プロジェクト管理 ・Backlog, Bitbucket ◎ドキュメント管理 ・DocBase, Google Workspace ●【従事すべき業務】 ・入社後1年間は変更なし。 ・スキルやキャリアを考慮し双方同意の元、変更する場合があります。

親会社の情報システムチームをリードいただきながら、子会社を含むグループ全体の体制構築と運営をお任せします。 特にIPO準備に伴う情報セキュリティ体制は急務であり、外部専門家との密なコミュニケーションを通じて専門性に触れながらも情報セキュリティ体制の構築が経験できます。 ご経験に応じて、下記の業務をお任せいたします。 ●具体的な業務内容 ・IPO準備に伴う証券会社との直接のコミュニケーションを通じた情報セキュリティの体制構築 ・Pマーク取得(外部のコンサルタントと共に準備) ・GoogleWorkSpaceの管理、整備(アカウント、メール、グループ、ドライブ、監査、サブスクリプション) ・社内ITデバイス(PCとその周辺機器、スマートフォン、ネットワークなど)のメンテナンス、PCキッティング、在庫管理 ・インシデント対応体制構築、初動から再発防止策立案までのリード・サポート ・上記業務のグループ会社・子会社への展開・運用

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 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と技術的支援 ・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の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●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

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 (1) AI ロードマップ策定・技術選定 ・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (3) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (4) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (5) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (6) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 ●環境 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub ●取り組む課題 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。 ●その他 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

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

●サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発

プリセールスとして、お客様の課題を解決するAIソリューションの提案から導入までを一貫して担当していただきます。具体的には、以下の業務を通じて、顧客のビジネス成功に貢献します。 ●技術ヒアリング・要件定義: 顧客のビジネス課題やニーズを深く理解し、技術的な要件を整理します。 ●ソリューション設計・提案: 整理した要件に基づき、最適なAIソリューションのアーキテクチャを設計し、技術提案書や見積もりを作成します。 ●デモンストレーション・PoC(概念実証): 提案内容の実現性や効果を、デモやPoCを通じてお客様に明確に示します。 ●プロジェクトハンドオフ: 受注後、開発・デリバリーチームへスムーズにプロジェクトを引き継ぎます。 ●合意形成: 顧客、営業、開発チームの間に入り、円滑なコミュニケーションを促進し、プロジェクトの成功に向けた合意を形成します。 ●現場使用言語 ※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 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務 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! 稼働条件について 当社が提供するシステム開発業務において、顧客のセキュリティポリシーに準拠する必要があるため、以下の条件を満たしていただける方を募集しております。 ●作業拠点の制限 顧客指定のセキュリティ要件に基づき、作業拠点は日本国内、または顧客が許可する地域に限定されます。一時的に日本国外で作業を行う場合、事前に顧客および当社の承認が必要です。 ●ネットワーク環境 作業時には、顧客指定の安全なネットワーク環境を使用する必要があります。特定の地域でのネットワーク利用が制限される場合があるため、詳細は面談時にご確認ください。 ●勤務形態 リモート勤務を希望される場合も、顧客のセキュリティ要件を遵守する必要がございます。 ●貸与品の取り扱い 当社および顧客から貸与されるPC、周辺機器、ストレージデバイスなどの機器類は、許可なく日本国外へ持ち出すこと、または第三者に利用させることを禁止します。万が一、日本国外で利用する必要がある場合、事前に顧客および当社の承認を取得してください。

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

採用管理ツール事業「PERSONA」の事業中核メンバーとして、プロダクト開発をお任せします。 新機能開発から新規プロダクト開発、既存プロダクト改善など志向性に応じて幅広い業務をお任せします。 事業開発フェーズのため、組織構築や仕組み構築など事業の中核を担うことが可能です。 具体的には ●PERSONAの新規機能や機能改善における要件定義、設計およびその実装 ●プロファイリングやアセスメントツールの企画・実装 ●エンジニアリング課題解消に向けた企画・実装 ●既存ツールのリファクタリングやUI/UX改善プロジェクトの指揮 ●エンジニア組織の構築やマネジメント ●Biz側と連携し、マーケティングや事業企画を推進 開発環境 ●フロントエンド:TypeScript、Vue.js、Quasar、 Amplify ●バックエンド:Python、Lambda、Serverless Framework ●データベース:MySQL, DynamoDB ●インフラ: Docker、AWS(EC2, RDS, S3, Lambda, Amplify, Cognitoなど)、GCP ●その他:Git, Github, Asanaなど

●組織ミッション ・ソフトウェア技術部 防衛事業及び宇宙事業に関わるソフトウェアの開発 ・技術第五課 人工衛星を管制する地上設備ソフトウェア(※)の開発 (※)衛星の運用立案、撮像指示、画像処理等を行うソフトウェア 業務内容 地上設備システムとは、衛星のミッション遂行のサポートを地上から行う業務システムを指します。我々は、宇宙空間での衛星運用を地上でシミュレーションして計画立案し、衛星の動作を指示するソフトウェアや、宇宙空間でのミッション遂行後、地上にダウンリンクしたミッションデータを処理・解析する業務システムソフトウェアを開発しています。職務内容は、顧客へのGPU、クラウド、AIなどの最新ソフトウェア技術を使用した仕様提案、PoC、要件定義等の上流設計、ソフトウェア開発(設計・製造・試験)になります。ご経験に応じて、仕様提案、PoC、上流設計および開発プロジェクトの取り纏めをお任せいたします。 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。 具体的には ・AI,クラウド,GPUなどのソフトウェア技術を活用した調査研究およびPoC(Proof of Concept) ※人工衛星画像の画像処理・解析技術、地上設備システムの自動異常検知・運用解析等 ・顧客(官公庁)要望のリサーチ、提案・調整(仕様/予算等) ・ソフトウェア開発における上流設計 ・ソフトウェア開発におけるQCD管理等マネジメントや開発リード ・製品据付・納入立会 ※人工衛星や地上設備の知識は必須ではありません。 ※ソフトウェア開発は協力会社と連携しながら進めていきます。 ※開発期間としては新規案件で5年程度、サブシステム等の改修案件で1年程度が基本となりますが、近年は開発期間はより短縮しております。 ※顧客納品前に関東圏中心に出張が発生するケースがございます。 <入社後の活躍イメージ> 【～入社後3か月】 ご経験に応じて一般的なソフトウェア開発の教育・研修等を受けていただきながら、指導担当者のOJTで当社の規定・基準や開発環境を学んで頂きます。 【～入社後6か月】 実際のソフトウェアに触れていただきながら製品の概要や開発プロセスを理解すると共に、仕様書、設計書、お客様との調整資料等を用いて製品ドメイン知識の習得も少しずつ進めて頂きます。 【～入社後1年】 ソフトウェア製品および開発プロセスをしっかりと理解したあかつきには、関係部門との作業調整や製品ドメインの知識を用いたお客様との仕様調整、上流設計にも関わっていただき、コミュニケーションや仕事の幅を広げて頂きます。適性によっては技術提案やソフトウェア開発のマネジメントもお願いするかもしれません。 【～入社後2年】 チームリーダーのもとで、小～中規模プロジェクトの中核的なエンジニアとして、仕様調整、技術提案、上流設計、ソフトウェア開発のマネジメント等の主担当としてご活躍いただきます。 ※設計やマネジメント技術について、当社が用意する技術講座でも学ぶことができますので、積極的に活用して業務のキャッチアップに加え、スキルアップに取り組んで頂きます。業務と並行してソフトウェア技術力向上のためのテックコミュニティに所属してもらい、AI等の新技術の習得に日々励むこともできます。 ●使用言語、環境、ツール 使用言語: Java, C, Python等 OS: Linux,Windows等 開発環境: VSCode,Github/Gitlab等

●職務概要 15,000社以上に導入され市場訴求力のあるIIJサービスを活用したシステムインテグレーション・ソリューションにおける企画・開発・導入におけるマネージメントと推進を担当いただきます。 ●特徴 市場リサーチやアーキテクチャデザイン、ビジネスモデル検討やフィージビリティスタディなどを通じた企画フェーズから、社内外のステークホルダと協調し、業界トップクラスのお客様へのプリセールスを行う提案フェーズ、実際のソリューション導入におけるQCD管理などを行う実行フェーズまで広くご活躍頂けるフィールドになっております。 大きい裁量の中で、新しい領域や技術など様々なことにチャレンジする事を推奨しています。 ●ステップアップ 様々なソリューション開発、導入案件への対応を通し、より裁量を広げた大規模案件のITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、データエンジニア等へのステップアップが可能です。 ●具体的な業務 ・ソリューション企画 ・製品選定、調査 ・ベンダー選定、調査 ・システムアーキテクチャの検討 ・顧客への業務改善提案、プリセールス支援 ・ソリューション開発におけるディレクション ・プロジェクト管理(QCD、ベンダー) ・開発(要件定義～総合テスト)、運用、移行 ●注力分野 ・モダナイゼーション ・データドリブン ・認証/認可の統合管理 ・生成AIを活用した顧客データ活用 ・Microsoft Powerシリーズによる業務効率化 ・その他新規領域への挑戦 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でも比較的規模の大きいサービスにおける、要件定義、設計をメインにリリースまでトータルに関わっていただきます。 【業務詳細】 サービスの開発における要件定義、システム設計、移行設計、運用設計などの各種設計。特に比較的大規模なプロジェクトでは複雑度の高い要件や既存システム・外部サービスとの連携があるため、エンジニアのメンバーと連携しながら先方担当者とのテクニカルコミュニケーション、PMの技術的なサポートを担っていただきます。 - 高いシステム要求を満たすための実現方法、アーキテクチャ、体制の検討と提案 - 複雑度の高い要件、仕様の設計への落とし込みや仕様の調整 - 連携が必要な他システムのステークホルダーとのテクニカルコミュニケーション - サービスをグロースさせるためのデータ分析基盤の設計など 【プロジェクト事例】 ●Web3ウォレット、NFT管理アプリ AWS Nitro Enclavesや、Passkeyを導入した、ノンカストディアルウォレットの開発。金融庁とのやりとりもあり。 ●航空会社会員アプリ 約150万ユーザーが使用するアプリ。モジュラーモノリスを採用し、機能間を疎結合に保ちメンテナンス性を高めた開発。 ●人材システム 総レコード数62億。60億のデータを持つ機能はマイクロサービス化し、大量データを保持する機能が落ちてもサービス継続できるようにアーキテクチャを設計。

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。