年収600万円以上 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

当社のインフラエンジニアとして、運用中・開発中のゲームタイトルを横断的にご担当いただきます。 ●業務詳細 ・スマートフォン向けゲーム/Webサービス サーバインフラ環境の設計・構築・運用 ・新しい技術の検証、導入展開 ・インフラ面からの問題解決(パフォーマンス向上、コスト削減など)　等 ●開発体制 ・新規・運用のゲームタイトルを複数開発 ・チーム規模:プロジェクトにより40名～100名程度 ・SREチーム(4名)が横断組織として全プロジェクトのインフラ設計・構築・運用

・プロダクトビジョン・ロードマップの策定 ・ユーザーリサーチ（エージェント / 不動産購入者 / 社内スタッフ） ・課題設定・要件定義・仕様策定 ・開発チームとの協働・推進 ・KPI設計・効果測定・継続的な改善 本ポジションでは、下記3領域のいずれか、または複数を担当します（経験・志向に応じてアサイン）。 【プロダクト領域】 領域1｜エージェント向けプロダクト エージェントの仕事そのものを支える基幹プロダクトです。顧客・案件・商談の一元管理、物件提案・価格判断の支援、契約・取引プロセスの効率化、行動・成果データの可視化など、属人化しがちな業務を再現性ある仕組みに落とし込み、エージェントが「顧客対応」に集中できる環境をつくります。 領域2｜顧客向けプロダクト（不動産購入者） 人生最大級の意思決定を支える体験プロダクトです。物件探索・比較体験の最適化、価格・ローン・諸費用の可視化、検討フェーズに応じた意思決定支援、エージェントとのコミュニケーション支援など、「探す → 悩む → 決める」を一気通貫で支え、納得感のある購入体験を設計します。 領域3｜社内・本部向けプロダクト 不動産取引の現場を裏側から支える業務効率化プロダクトです。重要事項説明書の作成支援ツールをはじめ、バックオフィスや本部業務のデジタル化・自動化に取り組みます。エージェントと購入者の体験品質を高めるため、社内オペレーションそのものを改善する領域です。 【主な技術スタック】 ・フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js ・バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) ・インフラ Google Cloud Platform / CDKTF 【主な利用ツール】 ・Slack ・Notion ・Github ・Google Workspace(meet, calendar, gmail)

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

【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

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

当社のVPoEは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●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! ●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 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor　※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・MCP ツール ・AWS / GCP

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

【ミッション】 -事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提にした開発生産性・品質の最大化 -ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立 -プロダクト組織(PdM/Eng/Design)の体制構築・採用・育成 【概要】 プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。 【業務範囲】 -中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成 -開発組織の採用・評価と組織マネジメント -技術選定・アーキテクチャ設計(将来を見据えたスケーラブルな設計) -プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計 -AI ファーストな開発標準(テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化)の設計・運用 -資源配分(人材/予算/時間)の最適化と投資判断 -組織デザイン(採用・育成・評価)とカルチャー醸成 -ステークホルダーコミュニケーション(経営/事業/コーポレート) 【利用するツール】 -GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール(Figma など) -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -GCP / AWS / Vercel など

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

【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

・オープン系システムにおけるアーキテクト ・大規模案件の開発標準作成

●概要 弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア)としてご活躍いただきます。 ・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用 ・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案 ・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進 ・システム保守・運用・改善 ・新技術の調査・導入や開発プロセス改善 【プロジェクト例】 ・大手企業向け業務システム開発(Java, Spring, AWS) ・スタートアップ新規サービスの立ち上げ(React, Node.js, GCP) ・モバイルアプリ開発(Swift, Kotlin) ・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定 ●開発環境・技術スタック ・言語:Java/Python/JavaScript(TypeScript)/C#/Swift/Kotlin など ・フレームワーク:Spring Boot/React/Angular/Django など ・インフラ:AWS/GCP/Azure ・その他:Git/CI/CD(Jenkins, GitHub Actions等)/Docker/Kubernetes など ・開発手法:アジャイル/スクラム/ウォーターフォール

●ミッションと向き合う課題 将来的なユーザーの増加を見据え、オンプレミス環境で稼働している「MEDIXS」のAWS移行をはじめとした複数のプロジェクトの推進や安定した基盤の構築を進めています。 【AWS移行プロジェクトの推進】 従来、「MEDIXS」はオンプレミス環境で動作していましたが、「MEDIXS」をご利用いただく顧客が急速に増加しており、そのスピードにあわせたスケールアウトやスケールアップが追いついていない状態です。今後多くの薬局に「MEDIXS」の導入を進めていく上で、この状況がボトルネックとなり、受注はできるものの導入できないという課題が浮かび上がっています。 【SREとしての取り組み】 私たちのチームのミッションは、効率化や改善活動を通じて、開発チームがより創造的な新機能開発に集中できる「環境整備」を行うことです。この間接的なアプローチで「ユーザー満足」を実現するため、日々の定型作業の自動化・効率化(例:リリース作業の自動化)、本質を見失った機能(例:過剰なエラー通知)の抜本的な改善、収集データの分析効率化と次のアクションへの活用、ワークロードの特定とインフラを含めたパフォーマンス改善、そして各開発チームへのSLI/SLO策定サポートといった活動を推進しています。 AWS移行プロジェクトをはじめ、インフラ構成全般の抜本的な見直しを推進するなど、日々の改善では収まらない規模のプロジェクトをリードし、「MEDIXS」の進化に力を貸していただけるSRE/インフラエンジニアを募集しています。 ●職務内容 MEDIXSプロダクト(レセコン・電子薬歴・在庫システム)のSRE/インフラエンジニアとして、AWS移行後の運用基盤の安定化と継続的な改善をリードしていただきます。 現在私たちのチームは東京と福岡に拠点があります。 今回の募集ポジションでは、東京拠点のエンジニアとして、同じく東京拠点のアプリチームと日常的に連携し、課題の把握とSRE/インフラ視点での改善を進めていただきます。 あわせて、その状況や知見を福岡拠点のメンバーと共有し、東京拠点でのチームをリードする役割を期待しています。 具体的にお任せしたい業務は下記になります。 ・Terraformを用いたAWS環境の構築・運用 ・メトリクス・SLOを用いた監視・改善サイクルの構築 ・AWSのクラウド最適化計画・基本設計の作成 ・負荷試験の計画・実行およびチューニング対応 ・コスト最適化(信頼性・性能・コストを踏まえたアーキテクチャ設計) ・アプリ開発チームとの要件調整・技術課題の解決 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 ●主な技術スタック 【プラットフォーム】 AWS, GCP 【OS】 Linux(EC2,ECS) 【アプリケーション】 PHP, Go, Node.js 【データベース】 MySQL, Redis 【その他ミドルウェア】 Nginx, Fluent-bit, SQS 【IaC】 Terraform 【システム運用ツール】 Sentry, Datadog, Grafana 【開発ツール】 GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Docker, Claude Code

クラウド移行における統合認証・ID管理をはじめ、AzureやAWS、オープンソースソリューションを組 み合わせた幅広いインフラ技術を担当します。 クラウドからオンプレミスまで、ハイブリッド環境に対応できるSIerとして、文教・公共・民間市場を 対象に、最上流工程から高品質なインテグレーションを提供します。 2019年に発足した関西事業部は、これまでの実績と信頼により上流工程の案件で多数のご相談 をいただいています。 現在は事業拡大フェーズにあり、さらなる成長を目指して、一緒に事業を盛り上げる中核メンバー を募集しています! クラウド業務未経験者でも、弊社独自のカリキュラムで基礎概念を学びながら、実案件を通じて段 階的にスキルアップできます。 経営陣もエンジニア出身で「エンジニアファースト」を重視する会社です。 一人ひとりの希望キャリアやスキルを考慮し、3年後、5年後、10年後を見据えた長期的なキャリア 形成を伴走します。 　【対応技術例】 Microsoft 365、Azure、AWS、Active Directory、VMware ESXi、Nutanix等、 オンプレからクラウド(基盤含む)、さらにIDマネジメントや認証基盤、AIエージェントまで幅広い技術 を対応します。 【実績例】 ・大手グループSI企業様…Microsoft 365 Intune 導入案件 ・大手総合住宅企業様…Azure Virtual Desktop 導入案件 ・大手製薬企業様…Microsoft Copilot Studio 導入案件 ・有名私立大学様…仮想基盤更改案件

【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。

データ活用基盤再構築プロジェクトに、リーダーまたはコアメンバーとして参画いただきます。 具体的には以下を担当いただきます(適性・経験に応じて配置)。 ・新データ活用基盤の企画・要件定義:クラウド技術を活用したDWH・データプラットフォーム・データ連携基盤の構築、データモデル設計、権限管理・データ抽出基盤の整備。 ・データ移行計画と実行管理:段階的なデータ移行の対象選別・データクレンジング方針の策定、関連する基幹システム刷新プロジェクトとの整合確保。 ・データマネジメント体制の構築:データ主管部署との連携、マスタ・実績データの品質管理ルール策定、データガバナンスの定着化。 ・利用部門との業務効率化推進:多数の利用部門に対するヒアリング、データ活用ニーズの整理、新BIツールによる業務改善企画。 ・ベンダーマネジメント、プロジェクトのQCD(品質・コスト・納期)管理 業務の都合等により、会社の指示する業務への異動を命じることがあります。

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・プロジェクトマネジメント(企画立案〜納品までの実工程の工数・予算管理 含むマネジメント) ・メンバー育成(技術・組織の両輪におけるマネジメント) ・コンサルティング(戦略立案、企画提案) ・営業同行(ヒアリング・プレゼン) ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ●よく使われる開発言語、フレームワーク、サービス JavaScript、TypeScript、Python、Java、Go、OutSystems React、Vue.js、Node.js AWS、Azure、GCP 【入社後の流れ】 チーム配属後は、チームリーダーと一緒に参加する案件を決定します。 入社後2〜3日程度のオンボーディング期間を設け、ALHのPMとしての基本業務や姿勢、ハウスルール、セキュリティ、人事制度などについて学んでいただきます。 案件参加時には、PMとしての役割を担当しますが、一人で全てを担うことは避け、チームとともに進めていきます。 これにより、実践を通じて業務を習得していただきます。 そして約6ヶ月を目処に、案件へのコミットメントを高めながら、ALHのPMとして独り立ちし、メイン担当として活躍できるようになることを期待しています。 【今後のキャリア】 ・シニアPM -PMとしての成功体験を基に、より大規模で複雑な案件を統括。事業の成長を牽引し、PMの育成など組織づくりの役割も担います。 ・ビジネスアーキテクト -新規事業開発や業務変革プロジェクトにおいて、「何を実現したいか」の目的設定から、関係者との協働関係構築、実現プロセスの推進まで一貫してリード。 技術的バックグラウンドを持つからこそできる、現実的で実行可能な変革シナリオを描く専門職です。 ・CTO(最高技術責任者) -ALHの技術戦略を理解し策定、リードする役割です。 ・ITコンサルタント -特定の分野技術に関する専門知識を持ち、企業に対して戦略的なアドバイスを提供頂きます。他企業の移行案件を成功させる手助けを経験できます。 ・トレーナー/メンター -新しいPMや技術者を発掘・育成するべく自身の経験と知識を共有する役割です。 ・事業部推進 -事業部自体の戦略策定と実行、マーケットリサーチ、業績管理、内部統制とガバナンスなどを実行する役割です。 その他、縦にも横にもキャリアを広げることが可能。個々の強みや経験を活かし、柔軟なキャリア形成が実現可能です。 ※業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、小売・アパレル・ECといったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダー系の案件に参画。 自社社員中心のチームにおけるインフラ案件のPMとしてプロジェクトの進行をしていただきます。入社後、まずは2〜3日程度のオンボーディング期間を設け、ALHのエンジニアとしての基本業務や姿勢、ハウスルール、セキュリティ、人事制度などについて学んでいただきます。 ●具体的な仕事内容 ・提案支援、要件定義を中心とした業務担当 ・システム設計、構築作業、キッティング作業をコントロールする担当業務 ・現地立ち合い、設定、インストール作業などのSE業務の管理 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・金融系システムのオンプレ→クラウド基盤移行 使用製品:AWS、RHEL、WindowsServer、PostgreSQL、CLUSTERPRO等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート50% 出社50% ・大手通信キャリア向けネットワーク更改 使用製品:CiscoL2/L3SW、Router、FW等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート80% 出社20% ●よく使われる製品、サービス クラウド:AWS/Azure/Google Cloud ネットワーク:Cisco/Juniper/Allied Telesis/YAMAHA ストレージ:ELL/HP/NetApp/IBM/ETERNUS/FlashArray 仮想化:VMWare/Hyper-V/Xen Server 【入社後の流れ】 入社後2〜3日程度のオンボーディング期間を設け、ALHのPLとしての基本業務や姿勢、ハウスルール、セキュリティ、人事制度などについて学んでいただきます。 案件参加時には、PLとしての役割を担当しますが、一人で全てを担うことは避け、チームとともに進めていきます。 これにより、実践を通じて業務を習得していただきます。 そして約6ヶ月を目処に、案件へのコミットメントを高めながら、ALHのPLとして独り立ちし、メイン担当として活躍できるようになることを期待しています。 【今後のキャリア】 ・シニアPM -PMとしての成功体験を基に、より大規模で複雑な案件を統括。事業の成長を牽引し、PMの育成など組織づくりの役割も担います。 ・ビジネスアーキテクト -新規事業開発や業務変革プロジェクトにおいて、「何を実現したいか」の目的設定から、関係者との協働関係構築、実現プロセスの推進まで一貫してリード。 技術的バックグラウンドを持つからこそできる、現実的で実行可能な変革シナリオを描く専門職です。 ・CTO(最高技術責任者) -ALHの技術戦略を理解し策定、リードする役割です。 ・トレーナー/メンター -新しいPMや技術者を発掘・育成するべく自身の経験と知識を共有する役割です。 ・事業部推進 -事業部自体の戦略策定と実行、マーケットリサーチ、業績管理、内部統制とガバナンスなどを実行する役割です。 その他、縦にも横にもキャリアを広げることが可能。個々の強みや経験を活かし、柔軟なキャリア形成が実現可能です。 ※業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

●業務内容 当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 <案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築> 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 <案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築> 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、データ基盤 → BI・Analytics → AI活用までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●キャリアについて 【入社時】 プレイングマネージャーとして、顧客提案・PM・技術リードを中心に事業立ち上げを推進 　　↓ 【事業拡大期】 案件拡大、採用・育成を通じてデータエンジニアチームを形成 　　↓ 【組織化】 複数案件・チームを統括する部長クラスへ 　　↓ 【事業拡大】 データ・AI領域の事業部長として、事業計画・売上利益・組織を統括 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します! ●研修 キャリア採用の方は、入社して慣れるまでは、担当マネージャーからサポートさせていただきます。 また、ヒューマンスキル研修(集合研修)やIT技術研修(オンライン)等の制度もあり、積極的にスキルを身に着けられる環境です。

さくらインターネットのインフラエンジニアは、インターネットを活用したい多くの方々の活動を支えるプラットフォームの設計・開発・運用を行っています。お客様に満足度高く継続的に利用していただくため、サービスに対する多様なニーズに対応する基盤をより早く提供し、また高品質に保つことが必要です。 先進的な技術・従来の技術を駆使し、価値の高いサービスを提供するため、既存の規則やルールに縛られず能動的に取り組んでいただける方を募集しています。 ※本募集職種はさくらインターネットでのインフラ開発エンジニアにご興味をお持ちで、募集中のポジションに適合する職種が見つからない、もしくは複数以上ある方を対象としています。 【業務内容】 さくらのクラウド、VPS、レンタルサーバ、CDNなどいったさくらインターネットにおけるIaaS、PaaS、SaaSにおいて、コントロールパネル、APIといったフロントエンドからバックエンドまで、サービスの核となるシステムを作り上げ、価値提供に向けて継続的な開発、改善を行います。また、既存サービスのみでなく時代に適したSaaS等次世代サービスの開発にも従事していただけます。 実際の業務内容については選考を通して志向を伺いながら決定していきます。 【リモートワークでのコミュニケーションについて】 当社のソフトウェア開発チームはフルリモートでの勤務を前提とした働き方を実践しております。コミュニケーションはSlack・Zoom、ドキュメントはConfluenceを活用し、フルリモートであっても透明度の高い情報共有を行なっています。また、開発においてはGitHub Enterprise　Serverを使用しチームでの開発環境を整えております。

●募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? ●業務内容 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定・実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最・最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 従事すべき業務の変更の範囲:なし (参考:プロジェクト例) メンバー構成:PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 【主要な役割】 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 【開発環境】 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

大手企業や自社サービスのインフラ領域において、クラウド/サーバ/ネットワークの設計・構築・運用改善まで一貫してお任せします。 ・クラウド/サーバ/ネットワークの設計・構築・改善 ・監視、障害対応、運用自動化、構成管理の整備 ・IaCやCI/CDなど、継続的に改善しやすい仕組みづくり ・性能・可用性・セキュリティ・コストのバランス最適化 ・顧客課題のヒアリング、改善提案、要件整理 ・セキュリティを意識した基盤設計、アクセス管理の改善 ・Splunk等を活用した監視・ログ分析基盤の導入支援 インフラの安定稼働だけでなく、障害を減らし、運用を仕組み化し、変更しやすく壊れにくい基盤へ進化させることが期待役割です。 今よりも上流工程へ踏み込み、インフラ領域を軸に技術の幅を広げていきたい方を歓迎します。 【技術スタック】 Linux, Windows / Cisco, Juniper, F5 BIG-IP Fortigate, PaloAlto / AWS, Azure / VMware, oVirt Terraform / Zabbix, Splunk, Elasticsearch, Kibana MySQL / Nutanix / Device42 / Databricks / Wiz など

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 PL/PMとして市場価値を高めていくことができます。 【就業環境】 月間平均残業時間は約5.5時間。リモート比率も8割程度と働きやすい案件が多数。 ・大手通信企業のAndroid iOS向けアプリの開発プロジェクト　　　 ・中古車販売事業でのtoC向けや社内向けシステムの開発プロジェクト ・大手SIer企業の現行システムをAWS環境への移行プロジェクト　 ・大手建設会社に常駐して業務アプリケーションの開発プロジェクト　など 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓Java、.NET(C#,VB.NET)、Ruby、PHP、Python、JavaScript、Typescript、Kotlin　　 ・データベース︓Oracle、SQLServer、PostgreSQL、MySQL　 ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・インフラ:GCP/AWS　など 　　 【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

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

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