年収400万円以上 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

【期待役割】 ・自動運転/先進安全システム開発におけるCI/CDパイプラインの設計・構築・運用リード ・クラウド技術やコンテナ技術を活用した、スケーラブルなビルド・テスト環境の実現 ・開発チーム(数100名規模)のDevOps文化醸成と開発プロセス効率化の推進 【具体的には】 CI/CDパイプラインのアーキテクチャ設計・構築 ソースコード管理からビルド、テスト(単体・結合・シミュレーション)、デプロイまでの自動化フローの構築 Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 等を用いたパイプラインの実装 シミュレーション環境のパイプライン統合 MILS/SILS等の仮想シミュレーションツールをCIパイプラインに組み込み、夜間ビルドやPRごとの自動検証を実現する仕組みづくり 開発インフラのクラウド化・IaC化 AWS/Azure等のパブリッククラウド上での計算リソース管理 Docker/Kubernetesを用いた実行環境のコンテナ化 Terraform/Ansible等によるインフラのコード化 ※自動車業界の経験は不問です。 「Webサービスのバックエンド開発でCI/CDを回していた」「大規模なクラウドインフラを構築していた」といった経験が、そのまま自動運転開発のスピードアップに直結します。 ※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・環境】 ●CI/CD・構成管理:Jenkins, GitLab, GitHub, Ansible, Terraform ●コンテナ・仮想化:Docker, Kubernetes ●クラウド:AWS, Azure, GCP ●OS:Linux (Ubuntu, CentOS等), Windows ●使用言語:Python, Groovy, Bash, Go, C++ 等 ●シミュレーション(入社後習得可):CarMaker, MATLAB/Simulink 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 【想定業務内容】 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開 発部門や関 連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

●任せる業務の概要 システム開発において、チームリーダー・プロジェクトリーダーとして、チームを率いてシステム開発を推進頂きます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドPF/モバイルアプリ/データPFの開発プロジェクト推進 ・プロダクト開発におけるQCD責任 ・ステークホルダー(車両・事業・海外拠点)との要件整合 ・開発～運用の一貫したDevOps推進 ・グローバル拠点含めたパートナーのマネジメント(英語でのコミュニケーションあり) ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI

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 Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 上記に伴う研究開発業務、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。また、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】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio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 【想定業務内容】 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開 発部門や関 連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

●部門(領域)の役割 Hondaのソフトウェア商品開発の一翼を担う「SDV商品サービス開発室 デジタルラボ」はHondaの独自アセットや世の中の先進IT技術を賢く活用して新たな顧客価値に繋がる四輪車向けのデジタルプロダクトを創出することを目指しております。 Honda独自の車両情報データや搭載されたハードウェアを生かし、お客様の体験価値の向上につながるアイデアを自由に発想し、スピーディーにプロトタイプの開発と検証につなげています。また、世の中の先進IT技術のリサーチを行い、新たな顧客価値探索にも取り組んでおります。 ・四輪製品価値向上に貢献するコネクテッド、デジタルサービスの新規アイデアの創出・プロトタイプ提案 ・顧客価値仮説に基づく新サービスのスピーディーな企画立案とプロトタイプ・MVP開発 ・市場トライアルを通して高速で仮説検証のPDCAを推進 ・市場でのアジャイルな継続改善 上記を通して顧客の体験価値を継続的に向上させ、SDV事業やライフサイクルビジネス全体の向上に貢献することを目指しております。 ●任せる業務の概要 ・モバイル及び車載アプリの企画開発 ・顧客価値の仮説立案からMVP定義、プロダクトロードマップの策定 ・UX/UI設計、システム要求・運用要件の定義 ・ステークホルダーとの調整、プレゼンテーション ・プロダクトのリリース及び継続改善の推進 など ※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。 ●使用ツール/開発言語など ・プロジェクト管理:Notion / Jira・Confluence ・チームコミュニケーション:Teams / Slack ・UXUI設計:Figma / Adobe XD / Miro / Mural ・プロダクト利用状況の把握・解析:firebase, amplitude, data.ai etc ・開発言語: Kotlin, Java, Swift, Flutter, Python, HTML, Typescript等 ・開発環境: AWS, GCP, Azure, Android Studio, xCode, Visual Studio Code, Unity, GitHub

株式会社本田技術研究所

【仕事内容】 ① ビークルOS(車載OS)の開発 車両全体の知能化・自動運転化に向けて、複数のアプリケーションを安全かつ安定的に動作させるための「共通ソフトウェア基盤(OS)」=ビークルOSの開発を行います。 これは、PCやスマートフォンにおけるOS(LinuxやAndroidなど)に相当する存在で、車両における頭脳となるセントラルECUの中核を担うシステムです。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種車載アプリケーション(例:車両運動制御、エネルギー管理、車内UX機能など)やサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 セントラルECUは、車両内の各ECUや外部クラウドと膨大なデータをやり取りする通信のハブでもあります。 そのため、通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、多種多様なプロトコルを統合し、安全かつ低遅延でルーティングするという、セントラルECU 特有の非常に難易度が高く面白い領域です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのセントラルECU向け最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ※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】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等 【職場環境・風土】 Hondaは三つの喜び(買う喜び、売る喜び、創る喜び)を基本理念に、創業より数々の製品を生みだしてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい!」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

株式会社本田技術研究所

●任せる業務の概要 HondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービスにおけるITサービスマネージャーとして、サービスの安定提供および継続的な改善をリードしていただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドサービスの運用設計およびITサービスマネジメント(ITSM)の推進 ・インシデント管理、問題管理、変更管理のプロセス設計および運用改善 ・サービスレベル(SLA/SLO)の定義・管理および品質向上施策の推進 ・サービス運用における課題の可視化および継続的改善(CI:Continual Improvement)の実行 ・グローバル展開における運用体制の構築および標準化・最適化 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode

株式会社本田技術研究所

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社日立製作所

【配属組織名】 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット マネージド&プラットフォームサービス事業部　各事業本部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ●AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット　マネージド&プラットフォームサービス事業部 DX事業のクラウドサービス化、基幹システムのデジタル化を牽引する、AI&ソフトウェアサービスビジネスユニットにおいて、マネージド&プラットフォームサービス事業部は、お客さまの視点に立ち、クラウドシフト、デジタルシフトに対応したサービスおよびサービス基盤を迅速に提供する役割を担い、市場全体に横串を通しつつ、蓄積した知見をもとに多様なソリューションを横展開し、マネージドサービスとして継続サポートを行っている組織です。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 金融・公共・通信・エネルギー・鉄道・官公庁をはじめとした社会の基盤を担うお客さまに対して、オンプレミスからクラウドに至る幅広いITインフラソリューションを提供しています。具体的には、大規模システムのクラウドリフト/クラウドシフト、サーバ・ストレージ・ネットワーク・セキュリティの基盤構築など、多岐にわたるプロジェクトを推進しています。 ITインフラ領域の幅広いポジションから、ご経歴やスキル・ご希望を考慮の上、選考ポジションを決定させていただきます。 ●キャリアパス プロジェクトマネージャやITアーキテクト、セキュリティコンサルタントといった専門職だけでなく、組織を牽引するマネジメント層への道も開かれています。日立グループの豊富なリソースと教育制度を生かし、グローバル案件や社会インフラ分野の先進案件にも携わることで、プロフェッショナルとしてのスキルを磨きながら、経営層に至るまで多様なキャリアを描くことが可能です。 【職務概要】 金融・公共・通信・エネルギー・鉄道・官公庁をはじめとした大規模基盤システムにおいて、プロジェクト推進をお任せします。具体的には、クラウドやネットワーク、サーバ、ストレージ、セキュリティといったインフラ全般における設計・構築・運用におけるプロジェクト推進を行っていただきます。 また、お客さまの課題を的確に把握し、最適なソリューションを提案するコンサルティング的な役割も求められます。要件定義や基本設計からプロジェクト推進、品質・コスト・納期のコントロールまで一連のプロセスをリードし、必要に応じてパートナー会社やグループ会社を取りまとめながら、システムインテグレーションを推進いただきます。 加えて、マネージド&プラットフォームサービス事業部は、ITサービスやテクノロジーのスペシャリスト機能という側面もあります。 クラウド、セキュリティ、AIをはじめとした各技術領域や、「JP1」や「HARC(Hitachi Application Reliability Centers)」などの自社ソリューションの専門機能として、高度な技術を活用してサービスの提供を行っていきます。 【職務詳細】 ●大規模基盤システムにおける課題抽出、改善提案、およびソリューション設計・導入 ●提案から構築・保守運用まで一気通貫でのインテグレーション業務、顧客課題解決のための提案活動 ●プロジェクト計画立案(品質、納期、予算、リソース管理等)、WBS作成、進捗管理・報告 ●社内外ステークホルダーとの折衝、合意形成 ●パートナー会社や日立グループ各社を含むメンバーの統括、協働推進 ●最新の技術動向・市場動向の調査、適用可能性の評価、サービス開発へのフィードバック 上記の業務はご志向や経験、スキルに応じてアサインを決定します。ITインフラ構築プロジェクトのマネージャ/リーダから、企画・開発、新規サービス立ち上げまで、多様なキャリアの入口が用意されています。 働く環境 従事いただくPJ等にもよりますが、在宅勤務と出社もフレキシブルに組み合わせながら仕事を進めていただけます。 ※配属部署によって異なる場合がございます。予めご了承ください。詳細は面談にてご確認ください。

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 ●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 ●鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング ●教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定 ●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 ●データ全体のライフサイクルにわたる管理業務(データ資産・品質管理など) <上記以外の主要取引> SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。 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 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 SQL・Python・BIツールなど、入社後1～2ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解 最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。 クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。 使用環境・ツール : SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル : データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工 次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。 使用環境・ツール : SQL / Python / SAS / R 習得スキル : データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析 データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。 使用環境・ツール : Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル : データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案 最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。 使用環境・ツール : ダッシュボード(BIツール内) / PowerPoint / Word 習得スキル : レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

株式会社分析屋

~ 顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援 ~ 業務概要 ●課題ヒアリング~戦略立案、分析設計などの支援を行います。 ポジションの業務としては、特に顧客課題とニーズに基づいたデータ活用やデータ分析プロジェクトの企画、解析・分析、分析結果報告まで一連の業務を想定しております。 ●現在増えてきているプロジェクト内容としては、具体的にはアクセスログの分析・レポーティングや、BIツールを使った各種事業KPIの可視化・分析支援業務といったものがございます。 主な業務内容 以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて業務をお任せいたします。 ①ビジネス領域 PM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をお任せします。 ●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 ②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) ※業務内容について 変更の範囲:会社が指定した業務 <開発環境・使用ツール> ※実装に関する知識があれば問題なし! ■データ分析基盤/BIツール:Python,Tableau,Google Analytics,SQL,R ■DB:Oracle Database,SQL Server,MySQL ■インフラ:AWS,GCP(ML関連のAPI・BigQuery),Azure 主要取引 SHIFT商流で、大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を多数いただいております。

株式会社データX

【仕事概要】 SaaSプロダクト「b→dash」のバックエンドエンジニアとして、開発業務を行って頂きます。 【仕事内容】 ■お願いしたい業務 ・大規模な新規機能追加 ・パフォーマンスチューニング ・データベース移行 ・言語のバージョン移行 などの難易度の高い開発業務 〈フレームワーク〉 Ruby on Rails 〈言語〉 Ruby、Golang、Java、Python、Scala 〈主要データベース〉 MySQL、TiDB ■1日の流れ ・09:00-10:00　設計/実装 ・10:00-10:30　進捗確認（MTG） ・10:30-19:00　設計/実装、PRレビュー、設計承認（MTG） ・19:00-19:30　進捗入力 ・19:30-20:00　設計/実装、PRレビュー

株式会社クラウドワークスコンサルティング

「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか? 当社では、ECの売上を最大化させるレコメンドエンジンの実装や、総合商社の意思決定を支える統計解析など、事業の根幹に関わるプロジェクトが主戦場です。 【具体的な業務例】 MLプロダクトのリード: ECアプリにおけるGCP環境での基盤構築、レコメンドアルゴリズムの設計・実装・効果検証。 AI×コンサルティング(PM): 店舗立地分析や需要予測モデルの構築。顧客折衝から要件定義、アプリ開発チームとの連携までを主導。 次世代分析基盤の設計: Snowflake、SageMaker、BigQueryなどを用いた、大規模データ(数千万件〜)のパイプライン設計とガバナンス構築。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社クラウドワークスコンサルティング

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

株式会社キャリアデザインセンター

大手IT通信系企業や大手SIerでのPL/PM業務に従事していただきます。 東京勤務×上流工程のみの案件を取り扱っている為、他派遣会社と比較をしても給与水準が高く、PL/PMとして市場価値を高めていくことができます。 【プロジェクト事例】 1、大手SIerにて情報システム企画室におけるインフラおよびセキュリティ領域の企画・推進・運営・構築の支援 　オンプレ:Windows 　仮想化:VMWare仮想基盤 　クラウド:AWS、Azure、GCP 　他:Google Workspace 2、アニメゲーム開発制作を行う企業にてクラウドインフラの構築やマルチクラウド環境におけるセキュリティソリューション導入支援 　クラウド:AWS 　他:Google Workspace、Netskope、ESET、Confluence、JIRA、HelixCore(Perforce) 3、大手電機メーカーグループ会社でネットワーク設計プロジェクトの工程管理や見積もり作成、設計構築業務 　製品:パナソニック、Ciscoスイッチ、YAMAHA、Fortigate等ルータ、FW製品、Ruckus、Aruba、Cisco等無線LAN製品、RadiusGuard、Soliton製品等認証アプライアンス製品 【PJTについて】 アサインについてはご本人の希望を考慮しつつ、スキルに合ったPJTにアサインしていく予定です。 PJT期間は6か月以上の長期のものがほとんど 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

株式会社エス・エム・エス

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

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

アフター事業統括部は、全社横断の保守戦略機能組織であり、各事業モデルの根幹であるアフタービジネスの収益向上、保守品質担保をミッションとしています。 近年の外部環境の変化(原材料費・人件費の高騰、ワークスタイル変化による印刷ボリューム減少、生産労働人口の減少)、および内部要因(機器品質、設置機器の稼働状況、保守作業員のスキル差)を多角的に捉え、品質とコストの最適バランスを実現するマネジメントが必要とされています。 こうした課題に対し、当部門ではAIなどの先進技術を活用し、全世界のエンジニアが効率的かつ高品質に保守業務を遂行できるサービス基盤の構築・展開を推進しています。 本システムは、経験の浅いエンジニアでも高度な対応が可能となるよう、トラブル解決支援やナレッジ活用を通じてスキルを補完するとともに、個々のエンジニアの技術力向上を支援することを目的としています。 また、海外市場拡大(海外新規市場や代理店展開等)に伴い、均質かつ高品質なサービス提供を支える基盤として、その重要性は一層高まっています。 ●AI等の最先端技術を活用した全世界のエンジニアの複合機/プリンタの保守効率化を支援するシステムの企画・構築・運用に従事いただききます。 ・複合機/プリンタの保守業務プロセス改革を目的とした、システムの企画・立案 ・経験の浅いエンジニアでも迅速かつ適切な対応が可能となる支援機能(ナレッジ活用、AI診断支援等)の設計 ・各部門や協力会社との協業を含めたシステム構築におけるプロジェクト管理 ・システムにおける技術検証、推進、導入、運用 ・国内外の関連会社/代理店へのシステム展開と課題抽出・改善活動の実施

クラウドエース株式会社

「AI時代のシステム運用を、エンジニアリングで次のステージへ」 生成AIの登場により、開発スピードは飛躍的に向上しました。 しかし、システムが実際に動く「本番環境」の複雑さは増し続けています。 AIが生み出した成果を、いかに高い信頼性で動かし続け、ビジネスの成長へと変換するか。 クラウドエースは2025年4月、この課題に対する答えとして、次世代運用保守サービス「Business Reliability Engineering(BRE)」を始動しました。 本ポジションのミッションは、インフラからアプリケーションコードまでを横断的に捉え、AIを強力なパートナーとして活用しながら、システムの「信頼性」をビジネスの価値へと高め続けることにあります。 ●業務内容 顧客システムの「信頼性」を技術で担保し、ビジネスの成長を支援するポジションです。 インフラの構成変更から、アプリケーションのパフォーマンス改善、AIを活用した運用自動化まで、レイヤーを問わず「システムの最適解」を追求します。 ・アプリケーション&インフラのトラブルシューティング:ログやメトリクスから異常を検知し、インフラの不備かアプリケーションのバグかを特定、必要に応じてコード修正の提案や実装まで踏み込みます。 ・システムの最適化・リアーキテクチャ提案:コスト、パフォーマンス、セキュリティの観点から現状を分析し、Google Cloud の最新技術を用いた構成変更を提案・実施します。 ・AIエージェントによる運用自動化:自社開発のAIプラットフォームや、最新の生成AIツールを活用し、「人間が介在しない運用フロー」の構築に挑戦します。 ・信頼性指標(SLO)の維持:顧客システムが持つサービスレベルの維持を目指し、障害発生時の振り返りと再発防止に向けた構成変更やトイル(定型作業)の削減を提案し、共に実行します。 ・顧客とのテクニカル・コミュニケーション:SlackなどのツールやWeb会議での対面のコミュニケーションを通して、技術的課題をビジネスの視点(リスクやコスト等)を交えて説明し、立場の異なるステークホルダーとシステムの改善に向けた合意形成をリードします。 ・オンコールによる信頼性保守:24時間365日の安定稼働を実現するため、チーム内での持ち回り制(オンコール体制)を敷いています。 ・待機スタイル:常駐監視や張り付きではなく、アラート検知時の電話対応が可能な状態での待機です。 私的な時間の制限は最小限(即応できる状態の維持)で、夜間は就寝いただいて構いません。 ・サポート体制:現在は各時間 1 名体制ですが、複雑な障害時には上位レイヤーのエンジニアへエスカレーションできる体制を整えています。 ・待遇:通常の給与とは別に、オンコール担当日には規定の待機手当(日当)の支給があります。 ●開発関連情報 自社プラットフォーム開発環境 ・Cloud Platform:Google Cloud ・AI Assistants:Cursor, Devin, Gemini, ChatGPT 等(全社共通ツールに加え、部門での個別ツール導入も積極的に検証) ・Languages:Python, Go, TypeScript 等 ・IaC / DevOps:Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitHub Actions 等 ・Monitoring:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Grafana, OTel 等 ● 顧客システム環境 Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud SQL 等)を用いた、エンタープライズからスタートアップまで多種多様な構成のシステムが対象となります。 ●組織体制 本ポジションは、SREやDevSecOpsの専門性を持つ「DevSecOps事業部」に所属します。 現在は6名程度の少数チームで、BREという新サービスの土台を創り上げているフェーズです。 大規模組織のような分業制ではなく、個々の裁量が大きい「スタートアップ的な機動力」を持って、運用フェーズにおける高度な改善実績を積み上げています。 ●風土/カルチャー 「安定化」より「最適化」を志向する 現状維持にとどまらず、コスト削減や構成のモダン化など、より良い状態へシステムをアップデートし続けることを重視します。 単純作業を AI 等で自動化し、エンジニアはより高度な課題解決に集中できる環境を目指しています。 境界なきエンジニアリング: 「それは自分の領域外です」と言わず、問題の根本解決を優先する。 AIとの協働:AIを運用を効率化するための「強力なパートナー」と捉え、新しいツールや手法を積極的に試行する。 知見のオープン化:得た知見はブログや登壇で発信し、業界の「新しい運用の標準」を創る気概を持つ。 キャリアパス 本ポジションでは、実務を通じたスキルの拡張に合わせ、将来的に以下のようなスペシャリスト像を目指すことが可能です。 BRE プロフェッショナル:複数顧客の難易度の高い課題を解決し、信頼性エンジニアリングの第一人者としてチームを牽引する。 AIプラットフォーム・テックリード:運用を自動化・自律化させるAIエージェントのプロダクト開発をリードする。 信頼性コンサルタント:運用知見を武器に、新規案件の「設計段階」から信頼性を注入し、ビジネスを成功へ導く。 ●職務内容 【雇入れ直後】BREサービスエンジニア 【変更の範囲】会社の定める業務 ●配属部署 事業推進本部

キャディ株式会社

CADDiのプロダクトセキュリティチームは、顧客から預かる機密性の高い図面データやCADデータなど大容量で特殊な知的財産を守りつつ、開発スピードを最大化するためDevSecOpsの推進とセキュリティ基盤の構築と運用を担っています。 本ポジションでは、「セキュリティ領域での実務経験」と「開発チームと伴走できる経験と知識」を求めています。 脆弱性を検知・指摘しレビューし、自らコードを書き、仕組みで解決するチームを目指しています。 セキュリティエンジニアとしての専門経験と、深いアプリケーションの設計・開発・運用経験を重視しています。 ●具体的な業務内容 1.脆弱性マネジメントの自動化と高度化 検知された脆弱性のトリアージ、開発チームへの展開、および修正のトラッキングを通じたリスクの早期発見と最小化を推進しています。 ・SCA/SBOMを活用したサプライチェーン・セキュリティの構築と運用 ・CSPMを用いたクラウドインフラ(GCP等)の構成不備の自動検知と是正 ・検知からトリアージ、修正トラッキングまでのワークフローの自動化推進 2.セキュリティエンジニアリングとシフトレフト シフトレフトを推進し開発組織全体のセキュリティレベルを底上げします。 ・ADR/Design Docに基づく、設計フェーズからのセキュリティアーキテクチャレビュー ・開発者が自律的にセキュアなコードを書くためのガイドライン整備と、AIを活用したレビューシステムの開発 3.検知・応答基盤の構築と運用・インシデント対応力の強化 異常を早期に検知し、万が一の事態に迅速に対応できる体制を整備します。 ・SIEM/クラウドネイティブな監視ツールを用いた、異常検知ロジックの設計・構築・運用 ・インシデント発生を前提とした、フォレンジック環境の整備やレスポンス・プレイブックのコード化(SOARの検討など) 4.トラストセンター(信頼性の可視化) 顧客や社会に対する「信頼」を技術とプロセスの両面から支えます。 ・SOC2等の認証維持を通じたセキュリティ・コンプライアンスのコード化 ・顧客の技術審査に対する、技術的裏付けを持ったソリューション提案と信頼構築

キャディ株式会社

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジジョン概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応/コスト削減/安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 従来、オンプレミスで手作業が中心であったシステム環境の構築業務においてもCI/CDパイプラインを用意、クラウド(AWS等)を標準としたIaCベースの開発が中心になりつつあり、適用領域は社内システム(SoR)、情報系(SoI)、ミッションクリティカルな対顧客チャネル(SoE)の全てに及んでいます。 また、システム基盤のアーキテクチャも仮想マシン(VM)を中心としたものからクラウドかつコンテナをベースにしたものへと移りつつあります。 このような状況下、MUITの各システム基盤開発チームは従来の役割分担や責任境界を超えてアプリケーション開発側に入り込み、コンテナやCI/CDツール等を導入、自動化の推進やオブザーバビリティ強化といった役割を担うことで、モダンなアプリケーション開発を支援する専門技術チームに生まれ変わろうとしています。 このチームは、コンテナやCI/CD等の技術製品の有識者が基盤領域に閉じずにシステム全体を見渡す広い視点を持ち、また既成概念にとらわれる事無く、あるべきシステムアーキテクチャ像を描いてシステム開発と組織の変革をリードしていきます。 今回募集するポジションは、このような役割を担うITスペシャリスト/システムアーキテクトになります。 【業務内容】 (雇入れ直後) コンテナアーキテクチャを活用した国内エリアにおけるシステム基盤の開発業務をご担当頂きます。 ・システム基盤担当として主にコンテナを用いた開発案件に入り、アーキテクチャのみならず開発プロセスや役割分担の見直しといった変革を主導します ・開発案件においてIaaS/PaaS(クラウド、オンプレ)および個別DBやAP、メッセージング、運用管理など各種MWを組み合わせ、システム基盤の設計開発を主導します ・自身の持つスキルを周囲に伝播させ、後進の育成およびチームのレベルアップを図ります ・コンテナイメージのビルドやデプロイ、サービスメッシュ、その他Pod操作等、アプリケーション開発者の支援を行いつつ、組織全体のレベルアップを行います ・上記コンテナ開発を高速化するためのツール整備や開発プロセスの見直しを行います (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 ※"業務アプリ"や"インフラ"の境界線を意識しない組織形態に変化させようとしている段階にあり、配属部署が変更になる可能性があります。 【配属想定部署】 コンテナアーキテクチャを活用した開発部署 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行のシステム基盤のうち業務基盤層(OS・ミドルウェア層)を主管する部署として、システム開発の中核を担っています。 数百あるシステムが統合的に利用できるコンテナ基盤を銀行内で初めて構築した実績の他にも、AWSを活用したシステム構築、外部企業とのAPI連携にて今までに無い金融サービスを提供する等、当社において非常に先進性の高い部署です。 そのため、常に変化するビジネスニーズに機動的に対応すべく、ITトレンドに対しては高いアンテナと強いモチベーションを維持する必要があります。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約40人～90人　※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定のプロジェクトのみを担当するのではなく、様々なコンテナ等先進技術活用プロジェクトにおいて以下の役割をご担当頂きます。 ・コンテナアプリケーション稼動環境の要件整理・設定 共通的に用意されるコンテナプラットフォームを活用したアプリケーション運用機能の整備 ・サーバやDBMS環境の構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトそれぞれに用意されるAWSアカウント上のOS/DBMS環境構築(OSやミドルウェア中心のPaaS層構築) ・AWSやKubernetes関連の新サービス活用検討 常にアップデートされる新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・コスト・セキュリティ等の観点で評価し、当社システムへの適用メリットを検討

アルサーガパートナーズ株式会社

サーバーサイドエンジニアとして、経験に応じてまずは実装タスクをお任せしながら、要件定義やサービス全体の設計などの上流工程なども担っていただけるリードエンジニアとしてのポジションを目指していただきます。(マネージャーへの転向も可能です) 当社には、スキルや経験を重要視しつつも、チャレンジ精神のあるメンバーに挑戦の機会を与える文化が定着しており、より大きな裁量を求めていきたい方にはピッタリの環境です。 SES出身や制作会社出身の方も多数入社しており、早期にご活躍いただける体制が整備されています。 また、プロジェクト体制としては、案件ごとに7～15名ほどのチームを組んで開発を推進しています。デザイナーやフロントエンドエンジニア、PM等の他ポジションのメンバーと協働で開発を進める、切磋琢磨し合える環境です。当社は企画・構想フェーズからリリース後のCS・運用まで一貫した支援によりクライアントへ価値を提供することを目標としており、各フェーズの業務に関わる中で、多様な開発経験を積むことが可能です。 ●具体的な業務内容 ・サーバーサイドエンジニアとしての開発業務 ・場合によって、インフラ・フロントエンドの開発業務 ・PJメンバーのコードレビュー ・PJ進行に即した技術上の調査、及び提案のためのPoC実施と評価 ・DB設計やアーキテクチャ設計 ・要件定義・基本設計の補佐など ●過去の開発案件事例(ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様なプライム案件をいただいております) ・オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ・介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ・学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ・オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ・マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ・店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ・教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 ●配属部署 システム開発本部 Dev Div. サーバーサイドSec. ●1日の流れ(例) ・10:00～ 出勤:時差出勤・リモートワークOK。メールチェックや午前中に集中したい開発タスクに充てます。 ・11:00～ チーム朝会・受託案件タスク確認:PMやフロントエンドと進捗共有、タスクの確認、その日の開発目標を設定します。 ・12:00～ 昼食・休憩 ・15:00～ 設計レビュー・技術調査(PoC):必要に応じて、DB設計やアーキテクチャに関するミーティングに参加。また、技術的な課題解決のための調査やPoC(概念実証)を実施します。 ・17:00～ コードレビュー・夕会:チームメンバーのプルリクエストのレビューを実施。夕会で進捗報告や翌日の準備を行います。 ・18:00～ 開発作業・自己学習:残りの開発タスクや、ご自身のスキルアップのための学習時間などに充てます。 ・～19:00終業:チームやプロジェクトの状況に応じて、柔軟に業務を終了します。 ●主なキャリアパス ・技術者として └アーキテクト:技術のプロフェッショナルとして、社内のエンジニアのロールモデルとなる └フルスタックエンジニア:主領域(フロントエンド、バックエンド、インフラ、QAなど)に留まらず多領域での活躍する └プロジェクトリード:PM, PdMと連携しながらエンジニアチームを束ね、技術知識を活かしてプロジェクトをリードする ・マネジメント・事業推進への展開 └事業運営:エンジニアリングマネージャー・ディビジョンマネージャーなど、組織・事業を運営面で支える役割を担う ・ビジネス・コンサルティング領域への展開 └PM, PdM:プロジェクトチームをまとめ上げ、案件(プロダクト)単位での価値創出を牽引する └アカウントセールス:確かな技術理解を軸に、クライアントに寄り添いビジネスの拡大を狙う └コンサルタント:よりクライアントに近い立場で、価値創出の根本検討に関わる キャリアの方向性に縛りはなく、FDE(Forward Deployed Engineer)、デザイナー、バックオフィス、地方拠点リードなど、適性に応じて多様なキャリアを選択できる環境が整っています。