年収700万円以上 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

株式会社ギブリー

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

株式会社CARTA HOLDINGS

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)

株式会社ギブリー

「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

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 〜6ヶ月後: ・特定事業領域(例:査定・CRM・在庫)における業務課題を深く理解し、プロダクト課題を構造化 ・AI/データ活用で解決すべき課題と、PoC〜プロダクト化のロードマップを策定 〜1年後: ・AI/機械学習を用いた新機能・業務変革プロジェクトを主導 ・データ/AIチーム・SWE・事業責任者と連携し、AI活用の成功事例をグループ横断で展開 ・「事業×AI×プロダクト」の実装パターンを社内標準化 【職務内容】 ・各事業領域の業務プロセスを可視化し、課題を構造化(AI/データ観点を含む) ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装リード ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携) ・データ分析に基づく問題発見と改善案の策定 ・技術チーム(SWE・AIエンジニア、データサイエンティスト)との連携によるリリースマネジメント ・グループ横断でのプロダクトガバナンス・優先順位管理 ・社内ステークホルダー(営業・オペ・経営企画など)との合意形成 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業と直結したプロダクトマネジメント経験 ・AI・データを活用した実業変革の経験 ・戦略から実行まで裁量を持って動ける環境 ・経営層との距離が近く、意思決定スピードが速い 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

株式会社タイミー

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

株式会社クーリエ

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

株式会社サーバーワークス

●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

アヴァント株式会社

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。

株式会社サーバーワークス

●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。

株式会社サーバーワークス

●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。

●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)

株式会社メドレー

セキュリティ組織において、主にプロダクト開発およびソリューション導入におけるセキュリティ観点での技術リードをお任せします。ご経験やご志向に合わせて、以下の業務をお任せします。 立ち上げ間もないセキュリティ組織において、全社的なセキュリティアーキテクチャ設計と実装の指針を示すリードを担っていただきます。 私たちの基盤は、どこまでも本質的なセキュリティエンジニアリングにあります。ISMSや3省2ガイドラインといった既存の枠組みを単に遵守するに留まらず、対象となるシステム構成や情報資産の特性を的確に把握し、プロダクトチームが最適なセキュリティアーキテクチャを実現できるよう強力にサポートいただくことを期待しています。 Governance as Code や AI-Driven Security Reviewといった先進技術を積極的に融合しつつ、開発担当者と密に連携し、ビジネスの加速と堅牢性を両立させる DevSecOps を推進することで、次世代のセキュリティ実装モデルを広く社会へ提示していくことが本ポジションのミッションです。 <主な業務内容> ●エンジニアリングに基づいたセキュリティ設計指針の策定 システム要件や情報資産を深く理解した上で、3省2ガイドライン等の要求事項をクラウド基盤(AWS/GCP等)やIaCへ落とし込むための技術的標準の定義 ●プロダクトチームへのアーキテクチャ設計支援 開発の初期段階からパートナーとして参画し、ビジネス要件に最適化されたセキュアな構成を導き出すアドバイザリー ●DevSecOpsの推進とガードレール構築 Governance as Codeの思想を導入し、堅牢な統制と開発スピードを両立させるCI/CDパイプラインや自動監査の指針策定・実装 ●AIを活用したセキュリティプロセスの高度化 AI-Driven Security Review等の活用により、エンジニアの判断をブーストし、リスク管理を革新する仕組みの実装 ●実効性のある脆弱性管理体制の構築 自動化ツールを使いこなしつつも、原理原則に基づいた精査により本質的な対策を講じるプロセスの定義 ●ゼロトラストを基盤としたID/データガバナンスの実装支援 医療データの機密性を担保するための、ID管理・アクセス制御のエンジニアリング的最適化 ※ご経験やご志向に合わせて、お任せする範囲は柔軟に検討します ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社エス・エム・エス

具体業務例 本ポジションは、コーポレート管理領域のDX推進チームのマネージャーとして、国内にとどまらず海外子会社(MIMS等)や今後のM&Aを見据えた「グループ全体の最適化・統合」を牽引していただきます。4,500名規模からさらなる飛躍を目指すグローバル企業において、テクノロジーを活用したダイナミックなチェンジマネジメントを主導することが最大のミッションです。 1.グローバル視点でのコーポレートIT戦略と統合推進 経営戦略と連動し、グループ全体を俯瞰したシステム統合のロードマップを描き、実行します。 ●ガバナンスの統合 経理や購買領域において、グローバルで求められる一定水準の統制・コントロールを効かせるためのシステム基盤・プロセスの構築。 ●経営管理の高度化 海外子会社の状態を一元的に把握し、管理会計の精度をグローバル目線で統合・向上させるためのデータ基盤やBIの構想・推進。 ●M&A・PMI対応: 今後増加するグループ会社のITインフラや業務システムを評価し、全体最適の視点で統合プロジェクトをリード。 2.大規模組織における変革のリード(チェンジマネジメント) 単なるシステム導入にとどまらず、新しい業務プロセスやスタンダードを組織に定着させます。 国内外のステークホルダー(経営陣や各国の業務部門)と密に連携し、変革の意義を浸透させながら、複雑な利害を調整してプロジェクトを前進させます。 シニアなBA陣が起案する複数の業務変革プロジェクト(ERPリプレイス等)をポートフォリオとして俯瞰し、上位の意思決定やブロッカー排除を支援します。 3.チームのマネジメント 制度会計や管理会計などの領域を担うビジネスアーキテクトと、技術的な実装を担うコーポレートITエンジニアが混在するチームを統括します。 ビジネス要件と技術アーキテクチャの橋渡しを行い、職能の垣根を越えたコラボレーションを促進する組織づくりを行っていただきます。 各メンバーの専門性を引き出し、中長期のIT戦略と個人の目標をリンクさせた評価・育成・パフォーマンス管理を行っていただきます。 ※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 開発環境・利用ツール ●既存システム ・Saas: NetSuite, V-Oneクラウド, マネーフォワード、バクラク, SmartHR, ・パッケージ: DIVA ・スクラッチ開発: 販売管理システム、購買(P2P)システム、得意先・ベンダーマスタ、管理会計システム、etc... 　開発言語: Python(Django, Flask)、Access 　データベース: RDB(Amazon Aurora, SQL Server)、BigQuery 　クラウド環境: AWS、GCP 　認証基盤: Google Workspace 　バージョン管理: GitHub 　その他: GAS、Tableau、RPAツール、生成系AI 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。

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

・同社はソリューション・サービス領域の事業拡大を目指しており、各種ITソリューションの強化を進めております。今回は自社ITソリューションの製品/商品開発業務に従事頂く事を想定しております。 ・今回の「FUJIFILM IWpro」は同社のクラウドサービスとなり、2023年11月にリリースした製品となります。同製品を中心にいくつかのサービスを管轄してします。 ・複数の技術が活用されており、候補者のご経験や経験に即してお任せする業務を設定致します。 【業務詳細】 ※以下業務について、候補者のご経験に合わせて対応頂きます ・ドキュメントソリューション、複合機関連ソリューションを提供する自社クラウドサービス商品(例: FUJIFILM IWproのWorkspace/文書管理/プリント/複合機管理の各機能等)および新規クラウドサービス商品の開発・運用 ・AIによるデータ分析を活用した業務支援技術の商品導入 ・SRE(Site Reliability Engineering)関連業務※商品企画部門と連携しながら、ソリューションの要件定義や開発等を協業して進めて参ります。社内開発/社外協力会社との連携も有り、実際に社内で実装も可能となり、技術力向上にも取り組む事ができます。 【対象ソリューション】 ・FUJIFILM IWpro 【開発環境】 [使用PaaS]AWS、GCP、Azure [OS]Amazon Linux、Ubuntu [言語] node.js、Python他 [ツール]Visual Studio Code、Code Commit、GitHub、Redmine、Jira、CloudFormation、Terraform、New Relic等 [アーキテクチャ] ECS/Fargateを使ったマイクロサービスや、Lambdaを中心としたサーバーレスなど様々なタイプのサービスを開発しています。

株式会社本田技術研究所

●部門(領域)の役割 2030年までに世界3,000万人/年のホンダのお客様と繋がり、「電動事業のさらなる加速」と「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界中のお客様に世界一の品質、効率でアジャイルに提供し続けることを目指しております。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●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領域において、Engineering Managerとして、担当組織をリードしていただきます。 組織マネジメントだけではなく、自らもプロダクト・プロジェクトの重要な意思決定を担いながら、開発組織の成長、人材育成、開発プロセス改革、品質向上を推進し、世界中のお客様へ価値を届けるデジタルサービスの継続的な進化を牽引していただきます。 ※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 • 担当グループにおける開発・保守・運用のマネジメントおよびQCDの高い次元での達成 • プロダクト・プロジェクトのリーダーとして、技術的な意思決定および開発推進 • メンバーの育成・評価、組織づくりを通じた開発組織の強化 • DevOps、AI活用、品質向上、開発プロセス改善などの組織横断施策の企画・推進 •車両開発部門、事業部門、海外拠点、パートナー企業など多様なステークホルダーとの連携・プロジェクト推進 ●期待する役割 担当組織のEngineering Managerとして、技術と組織の両面から開発をリードし、プロダクト・プロジェクトの成果創出と開発組織の成長を両立することを期待しています。 また、自らも重要な技術・プロダクトの意思決定に関わりながら、人材育成や開発プロセス改善、DevOps変革を推進し、HondaのSDV時代を支える強い開発組織づくりを牽引していただきます。 ●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

キャディ株式会社

●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

キャディ株式会社

●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

株式会社メドレー

本ポジションは、各部門の発展またはグループ全体の発展につなげるためのIT戦略を立案・実行し、生産性の向上をはかり、中長期に亘って組織パフォーマンスを最大化することがミッションです。 コーポレートIT領域に関する知識や経験を有することはもちろん、当社の組織や事業を深く理解した上で本質的に課題を捉え、常にグローバル水準で実現可能な解決策を考え、実行していくことを期待します。 ●業務イメージの一例 ・あるべき姿からバックキャストする形でのIT戦略・予算の策定 ・海外拠点における全社共通システム/人事/会計/法務などにおける以下のIT業務全般 ・海外拠点における社内IT(インフラ含む)の企画および実行 ・組織横断的な各種ITプロジェクトの企画および推進 ・グループ全体のシステムアーキテクチャーの構想策定および実行 ・M&AにおけるIT/Security/統制側面でのPMI参加　など ●技術環境(全社共通の一例) ・クラウドインフラ 　AWS, Google Cloud, Azure, etc. ・ネットワーク 　FortiGate, Cisco, etc. ・クライアント 　Windows, Mac, Android, iOS, etc. ・コラボレーション 　Google Workspace, Slack, Confluence, Jira, GitHub, Zoom, etc. ・業務アプリ 　Workday, ServiceNow, Google AppSheet, TeamSpirit, etc. ・セキュリティ, デバイス管理 　CrowdStrike, Jamf Pro, etc. ・言語 　Google Apps Script, PowerShell, etc. ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社ラクス

「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。

株式会社NTTデータ

基盤プラットフォーム(オンプレミス、クラウド)の構築に関する以下の業務を行います。最新技術を活用し、システムが最適に動作する環境をお客様と共に構築していきます。 ・プロジェクトマネジメント ・基盤設計 ・基盤構築 ・関連システムとの各種調整 カード業界はFinTechや決済高度化に向けて投資意欲は旺盛であり、ビジネスチャンスに溢れています。 職務イメージ ・経験の浅い方:基盤のプロフェッショナルになる気概と向上心があれば、過去の経験はあまり問いません。新しいチャレンジをしてみたい人を幅広く歓迎します。 ・中堅の方:小中規模案件のプロジェクトリーダ、または大規模案件のプロジェクトサブリーダーを上流工程からお任せしたいと考えています。当社の基盤構築のエースを目指したい方、大歓迎です。 ・リーダ候補の方:管理職相当で大規模プロジェクトや複数の小中規模プロジェクトのプロジェクトマネージャをお任せしたいと考えています。また、プロジェクトマネジメントだけではなく、後進育成や外部への情報発信等も担っていただきます。プロジェクトマネージャとしてだけではなく、テクニカルディレクターとして活躍したい方、大歓迎です。

株式会社カカクコム

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

株式会社アシュアード

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 【主な業務】 必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース 他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 開発プロセス改善、生産性向上施策 PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 顧客からの問い合わせ・不具合対応 データ整備、分析、モニタリング 採用活動への参画 【チームの文化】 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。 技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。 AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ●技術スタック インフラ: Google Cloud バックエンド: Scala, Python, Go ※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 フロントエンド: TypeScript, React データベース: PostgreSQL, Firestore コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun 構成管理: Terraform, Kubernetes CI/CD: GitHub Actions データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash その他API等: Algolia, SendGrid 監視: Sentry, DataDog ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。 」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社アシュアード

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 【主な業務】 ・必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース ・アーキテクチャ設計、技術選定への参画 ・他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック ・チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 ・開発プロセス改善、生産性向上施策 ・PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 ・顧客からの問い合わせ・不具合対応 ・データ整備、分析、モニタリング ・採用活動への参画 【チームの文化】 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。 技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。 AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社CARTA HOLDINGS

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する ・プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド ・Python, Go ●フロントエンド ・TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ ・Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール ・Terraform, CDK ●コード管理 ・GitHub ●コラボレーション ・Google Meet, Slack

株式会社CARTA HOLDINGS

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

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

株式会社メドレー

AIエンジニアとして、各プロダクトにおけるAI機能の設計・実装や、新しいAI技術の導入を主体的に推進していただきます。プロダクトの課題や要件を理解しながら、PdM・デザイナー・テックリードと協働し、医療現場で価値を発揮するAI機能を形にしていくポジションです。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・生成AI/LLMを含む最新AI技術や外部APIの調査・検証(PoC実施を含む) ・AI機能や外部システム連携機能の設計・実装・テスト ・PdMやドメインエキスパートと連携し、プロンプト設計や仕様への技術的フィードバックを実施 ・チーム内でのコードレビュー・ナレッジ共有を通じた品質向上 ・AIや外部API活用の新しいアイデアを積極的に提案・実現 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

●事業横断データ基盤の設計・運用 ・複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築 ・事業横断で活用できるデータ基盤の構築 ・各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用 ●データパイプラインの構築・最適化 ・各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用 ・クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行 ・dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・ 監視 ●分析基盤・セマンティックレイヤーの整備 ・ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築 ・具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します ●データガバナンス・セキュリティ強化 ・医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します ・具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します ・全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します ・データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します ●データ基盤の戦略企画・最新技術対応 ・データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行 ・ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築 ・社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード ・データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。 ●主な技術スタック ・DWH: BigQuery ・ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt ・BI: Looker Studio ・DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

AIシニアエンジニアとして、医療プラットフォームの各プロダクトにおけるAI機能の実装やAI技術の導入をリードしていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・AIや外部システム連携を用いた新機能の設計・実装・改善 ・PdMやデザイナーとの協働による要件整理と技術検討 ・プロダクト内外のデータ活用・自動化を支える技術基盤の整備 ・チーム内でのコードレビューや技術知見の共有 ・AI/API関連の新技術のキャッチアップとプロダクトへの適用検討 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

自社製品「@link」および関連サービスを支えるインフラ基盤およびネットワークの設計・運用を通じて、医療機関とクラウド環境を結びつけ、安定したサービス提供を実現していただきます。 ●具体的には ・AWS上のサービス群のサーバーおよび医療機関とのネットワークのインフラの設計・構築・運用インフラの可用性・セキュリティ・拡張性を意識した改善推進 ・医療機関や関連サービスとの連携を図り、技術的なサポートを提供する ・チーム内での知見共有を通じて、インフラ品質の向上を図る。 ・障害調査やボトルネック解消に取り組み、パフォーマンス改善を実施する。 ・laCやスクリプトを活用した運用効率化の施策を提案・実施 ●主な技術スタック ・IaCツール :Terraform、Ansible ・開発言語 :PHP、HTML5、CSS3、JavaScript、Bash(Linux) ・ライブラリ等 :Laravel、jQuery ・データベース :PostgreSQL ・開発ツール :Cursor、Windows + VisualStudioCode、Monaca、TeraTerm、WinSCP ・ソース管理 :GitLab ・インフラ :AWS、オンプレミスサーバ(RHEL) ・業務ツール :Backlog、Slack、Zabbix、VMwarePlayer ●サービスについて 産婦人科領域に特化した業務支援システム「@link」を提供 ・20年に渡り、日本全国の産婦人科領域に向き合い開発を続けてきたパッケージシステム ・高いコストパフォーマンスを強みとし、700を超える機能と設定により、産婦人科医療機関の業務を効率化 ・導入実績として900施設を超え、産婦人科領域では30%以上とトップシェア ・@linkを利用される方は年間約1,300万人、全国の妊産婦の30%・不妊治療患者の50%をカバー ※業務の変更の範囲:会社の定める業務