年収550万円以上 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

【上流工程に携われる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 【主な業務内容】 ・開発したプロダクトの信頼性向上のための施策立案・推進 ・エンジニア組織の生産性向上の施策立案・推進 ・事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定 ・Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定 ・社内エンジニアと協力した、AWS/Azure等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築 ●配属組織 ・グループAI本部 エンジニアリング部 Technical Alliance室 部長以下23名（MGR2名、グループ個社向けプロダクト開発チーム、グループ横断プロダクト開発チーム、AIプロダクト開発チーム、AI R&Dチーム、テクニカルアライアンスチーム） 今回の募集ではテクニカルアライアンス（SRE）チームへの配属を想定しています。 部全体で20名ほどの組織になりますが、継続して積極採用を行い組織は大きく拡大していく予定です。 立ち上げたばかりの組織のため、社歴が浅い中途社員で多いこともあり、その新鮮な視点が活かされることで、⽴場に関わらず意⾒を伝え合う⾵通しの良い社⾵です。また、主体的な⾔動や意志を尊重し裁量ある働き⽅ができる環境であり、成⻑意欲がある⽅には組織として全⾯的にバックアップする環境です。コミュニケーションを⼤切にし、定期的な座談会や1on1を⾏っています。残業時間は10〜30時間程度です。 ●開発手法・組織カルチャー ・スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制 ・対話から生まれる組織:役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています ・学びと共有の文化:専門書の輪読会で知識を共に学ぶ/定期的な勉強会/振り返りの習慣化/メンバー主体での技術負債解消会 ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。 本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。 また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。 ●現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します 1.コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 2.AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 3.ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。 今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。 ●業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。 プラットフォーム構築 ・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発 ・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築 ガバナンス・セキュリティ・コスト ・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装 ・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定 ・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現 Enabling・横展開 ・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み ・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化 ・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援 ・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

お任せしたいこと 未整備な領域を自らの手で開拓し、将来的に当社の技術的土台を支えるPMへと成長していただくことが、このポジションのミッションです。 ● 入社直後〜 PLとしてプロジェクトを推進 Webアプリ開発(React/TypeScript、Python 等)のPLとして、リーダー層が担ってきた詳細設計・実装・テストの実務を引き継ぎ、生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を用いた実装・検証を自走して推進。 ※ご経験に合わせて担当工程は柔軟に調整します。 ● 半年〜1年後 開発パターンの標準化・アーキテクチャ設計、そしてPMへ 開発パターンの標準化(共通の“型”づくり)に深く関与。 お客様の要件定義から入り込み、生成AIの組み込み方を仮説検証しながら、アーキテクチャの提案と実装を牽引。 まずは自分+若手1名のサブリーダーから、要件定義・詳細設計ができる立場として下に3名程度がつく4名規模のチームを推進。 入社後1年程度でのPM登用を想定しています(早期の登用も歓迎)。 ※中途入社の方はご経験に応じた早期登用を行います。 このポジションならではの希少性 生成AIを活用した開発・テスト自動化・品質評価は、市場でも競争が活発化している成長領域です。 そのなかで当社は、AI駆動開発の専門部隊と品質保証(QA/QC)の専門部隊が同一ユニット内で連携し、開発の“型”と品質の作り込みを両立できる体制を持ちます。 この環境でサービスの立ち上げを牽引できる人材は市場でもまだ希少であり、その経験はエンジニアとしての市場価値を大きく高めます。 技術スタック 言語 / フレームワーク React、TypeScript(フロントエンド)/ Python、C#(バックエンド) クラウド Azure(AWS・GCP のご経験も歓迎) データベース / 基盤 PostgreSQL、Databricks AI 領域 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 AI 開発ツール Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 1)従事すべき業務の変更の範囲 →【変更の範囲】会社の定める業務

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare 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 Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

【職種概要】 Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。 単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。 【期待する役割】 このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。 単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション(API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む)を設計・実装します。 プリセールス段階の技術検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。 また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。 【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) ●営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC(概念実証)の設計・実行 ●顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計 ●導入プロジェクトの実行リード(例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など) ●導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング ●顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案 ●顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言 開発環境 ●バックエンド: Java, Python ●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 ●Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ●開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ●コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●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) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, 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 ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ●具体的な業務内容 ・AIエージェントの設計・実装(LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発) ・プロンプト設計およびLLM統合(構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など) ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援(Claude Enterprise、Cursor等) ▽具体例: 問い合わせ対応、コンテンツチェック、ワークフロー自動化、ナレッジマネジメントなど。 業務オペレーションに組み込まれるAIエージェントの開発を想定しています。 ●この求人のポイント AIエージェントの設計・実装を通じて全社オペレーションのAIネイティブ化を推進するポジションです。 単なるPoC開発ではなく、本番環境で稼働するAIエージェントの設計から実装、運用までを一貫して担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、LLM・マルチエージェント・RAG・ブラウザ自動化などの技術を組み合わせ、人が担っていた業務そのものをAIエージェントへ置き換えていきます。 生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かし、AIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集しています。 ●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

AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。 技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要となるポジションです。 【担当いただく4つのフェーズ】 ●課題発見・構想策定 顧客経営層・事業責任者との対話を通じて、AI適用領域と事業インパクトを定義します。 ●ソリューション設計 社内のAI/ML専門家やエンジニアと協働しながら、AI技術選定、データ戦略、システムアーキテクチャ、KPI設計など、プロジェクトの上流設計をリードします。 ●プロジェクト推進 社内の研究者・エンジニア、顧客サイドの事業部門・情シス、外部パートナーとの連携をリードします。 ●ビジネスインパクト検証 導入後の効果測定、運用定着、次フェーズ提案までを担当します。

私たちgrasysは、現役のトップエンジニアである代表をはじめ、技術を極めたプロのエンジニア集団です。 その証として、「Google Cloud プレミアパートナー」の称号を持ち、クラウドネイティブな環境でAIを活用した開発を得意とし、お客様が抱える複雑なビジネス課題を解決に導いています。 このポジションでは、国内トップクラスのエンジニアチームを率い、プロジェクトを成功に導く責任者としての役割をお任せします。 セールスが受注した案件の実現可能性を判断し、技術選定から、品質・コスト・納期の管理、そしてクライアントとの折衝まで、プロジェクトの全工程を担っていただきます。 ●具体的な業務 ご経験やスキルに応じて、以下の業務を幅広くお任せします。 ・セールスと連携した、受注前段階での技術的な実現可能性の評価と、プロジェクト計画の策定 ・プロジェクトのスコープ、予算、スケジュール、品質に対する全責任を負った上での、プロジェクト全体の推進 ・クライアントとの折衝、進捗報告、期待値調整といった、プロジェクトのフロント対応全般 ・エンジニアチームのタスク管理、モチベーション維持、課題解決のサポート ・プロジェクト完了後の振り返りと、チームへのナレッジ共有 ●開発環境 ◎開発言語 ・バックエンド:Python, Go, PHP (Laravel) ・フロントエンド:TypeScript (React) ◎クラウドサービス ・Google Cloud, AWS, Microsoft Azure ◎ミドルウェア・コンテナ ・コンテナ:Docker ・データベース:MySQL, PostgreSQL etc... ◎ツール・その他 ・IDE:VS Code, JetBrains製品 ・プロジェクト管理:Backlog, GitHub, Bitbucket ・ドキュメント管理:DocBase, Google Workspace ●案件例・実績 ◎Vertex AI Searchを組み込んだ社内ナレッジ検索システムの開発 【課題】 ・事業部内に散在する膨大な技術文書や過去の資料から、必要な情報を探し出すのに膨大な時間がかかっていました。 【アプローチ】 ・Google Cloudのエンタープライズサーチ技術である「Vertex AI Search」を導入。 自然言語での曖昧な検索にも対応し、AIが関連性の高い文書を瞬時に提示するシステムを構築しました。 これにより、従業員の調査時間を大幅に短縮し、検索業務の効率を80%改善することに成功しました。 ●チーム体制 所属部署:Cloud Tech Division / Cloud Development Sec. Cloud Tech Divisionは、以下の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 ・Cloud Infrastructure Sec.:クラウドインフラ ●変更の範囲 ・入社後1年間は、原則として業務内容の変更なし。 その後、本人のスキルやキャリアプランを考慮し、双方合意の上で変更する場合あり。

Web、ゲーム、エンタープライズ案件と幅広く携われるチャンスがあります。 ITインフラの構築やシステム開発におけるプロジェクトマネージメント業務として顧客折衝、工程管理、エンジニアマネージメントを主にお任せします。 大規模案件、高トラフィック案件、新しい技術を用いた案件などチャレンジ出来る環境が整っています。 最初はご自身の得意領域(得意なクラウド、得意な業種)での業務を行って頂き、その後自薦で他のクラウドサービスを用いた案件や他業種案件へのアサインが可能です。 実際の例としてはWeb業界のPLとしてアサインしていた方が、ゲーム業界への興味から自ら手を上げ活躍しています。 ●具体的な業務内容 ・セールス部門から引き継いだ要件、構成をクライアントとのフロントに立ち進捗管理、案件推進 ・サービスリリース後の改善案の提案 ・クライアントのニーズに対しての提案及び改善 ●案件例 ・ETL基盤構築 ・eラーニングシステム構築 ・ゲームインフラ構築 ●組織構成・環境 Cloud Tech Division / CI Team 複数名で各プロジェクトにアサインし、担当1人に負荷がかかりすぎないようにしています。 また、部署全体として風通しが良く、また資格取得に向けての勉強会なども自主的に実施しています。 ●使用ツール・環境 ・構成管理:Consul、Terraform、Ansible ・Public Cloud Service. :Google Cloud、Amazon Web Service、Microsoft Azure ・プロジェクト管理:monday.com、Backlog、Bitbucket ・ドキュメント管理:DocBace、Google Workspace ・コンテナ:Docker / 各Public CloudのManaged Kubenetes 【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。

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼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、再利用できるデータ基盤、評価システム、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 ・新モデル、事後学習、データマネジメント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 ・どのような評価手法・学習戦略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 ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新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。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●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 ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

Givery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。 ・スクラムイベント(デイリースクラム、スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブ)のファシリテーション ・チームが自律的に開発を進められるような支援 ・チームの障害(インピーディメント)の除去、外部との調整 ・プロダクトオーナーとの協力によるバックログ管理支援 ・アジャイル/スクラムの啓蒙・浸透活動、チームの継続的改善 ・開発プロセスやチーム文化の成熟度を高める取り組み ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 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 ・ツール:Terradate 備考 支給PCはWindows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

「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」のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトをお任せすることもございます。 ・AI製品開発プロジェクトの計画立案、進行管理、リソース調整 ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携、調整 ・ステークホルダー(社内外)とのコミュニケーションおよび要件定義 ・プロジェクトの進捗状況のモニタリングとリスク管理 ・プロジェクト後のフィードバック収集と改善提案 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 1日のスケジュール例 ※リモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 10:00~ キャッチアップ(Slackやメールの処理) 10:30~ トレンドキャッチアップ 11:00~ PJ進捗確認 12:00~ お昼休憩 13:00~ PM・ハンズオン作業(WBS作成・資料作成・開発業務) →セミナー用資料やお客様向けの資料、社内の作業管理など 15:00~ チームMTG、1on1 16:30~ お客様とのMTG 18:00~ MTGやPM業務・ハンズオン作業など 19:00 退勤 技術スタック ※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 ※支給PC:Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・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 案件例 <自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発> 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 <専用環境構築:大手銀行様> 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●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 ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 <社内プロダクトへのAI実装:弊社> ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ・実施内容 -ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発 ●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

ミッション 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 業務概要 業界トップクラスの自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 具体的な業務内容 ・プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ・蓄積されたデータのビジネスへの活用 ・データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ・データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ・プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ・AIや機械学習などへの活用 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

●仕事概要 今回募集するポジションは、マネージドサービス部において「新規案件の運用設計」を確立し、サービス品質の向上を牽引する中核メンバーです。AWSなどクラウドを基盤とした新規システムにおいて、お客様システム全体の運用設計の責任者としてプロジェクトへ参画いただきます。 ●入社後にお任せしたいこと ・新規案件の運用設計の確立とリード 要件定義フェーズから参画し、お客様のシステム全体を見据えた運用項目の洗い出し、運用設計を推進いただきます。 セキュリティ、運用フロー、インシデント管理など、お客様側が担う部分も含めた広範囲な運用スキーム全体を設計します。 ・運用設計ドキュメントの品質保証 若手メンバーが作成した運用設計手順書や各種ドキュメントの内容をレビューし、お客様システムにとって最適かつ、品質の高い運用が実現できるかチェック・保証を行います。 ・プリセールス・サービス拡充活動 運用設計フェーズにおけるプリセールス活動や、技術サポート・請求代行サービスの企画・開発など、マネージドサービスのサービス拡充・改善にも携わっていただきます。 ・技術的アドバイザーとしての役割 お客様のトラステッドアドバイザーとして、運用保守対応を通じて継続的な関係を構築し、ITサービスの継続的な全体最適化に貢献します。 ●具体的な業務内容 お客様との打ち合わせ、要件定義、提案、ヒアリング、プロジェクトハンドリング AWSなどのクラウド環境を活用した運用設計、継続的な改善のための提案と実装 運用代行の受け入れ作業、当社運用チームへの引き継ぎ 運用設計ドキュメントの品質チェック、レビュー、承認(作成は若手が行うため、レビューが中心です) サービス拡充のためのアーキテクチャ・技術検証 ※本ポジションのメインミッションは「設計と企画」であり、障害対応などの実務はほぼ発生しません。 ●マネージドサービス部とは AWSを中心としたクラウドサービスを利用する企業向けに、インフラの運用管理(設計、構築、監視、障害対応など)を代行する部門です。お客様が本来の事業に集中できるよう、クラウド運用の専門的な知識と技術を駆使してサポートしている部署となります。 マネージドサービス課:課長1名、メンバー10名 AWSサポート課:課長1名、メンバー16名

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

解析・評価業務の改革に向けたクラウドプラットドームおよびAIエージェントを活用したシステムの企画・開発をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・解析評価業務の現状把握、課題設定 ・業務改革に必要な技術調査およびシステム企画・開発 ・開発システムの現場導入・定着化の推進 ●使用言語、環境、ツール等:Python、MCP、A2A、MicrosoftAzure、AWS、GCP、Docker、VisualStudioCode、 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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。

●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。