年収700万円以上 DockerのITエンジニア求人・転職情報

株式会社日立製作所

職務概要 クラウド技術を活用し、鉄道車両や各種設備から収集される膨大なデータを価値へと変換するシステムの設計・開発に携わっていただきます。 適性に応じて、以下いずれかの業務をご担当いただきます。 ① 鉄道車両データ活用クラウドシステムの案件のシステムエンジニアリング ② 鉄道車両データ活用クラウドシステムの全体設計・プロジェクトマネジメント ③ 鉄道車両データ活用クラウドシステムの開発・構築作業とりまとめ 職務詳細 ① 鉄道車両データ活用クラウドシステム案件におけるシステムエンジニア/業務取り纏め者として、チームを率いながらプロジェクトを推進していただきます。チーム内外の調整を行い、以下の設計・実現に責任を持ちます。 ・システムアーキテクチャの設計 ・装置間インターフェースの設計 ・システム機能仕様の策定 ② 鉄道車両データ活用クラウドシステム全体設計および社内関係者との折衝を担い、プロジェクト取り纏め者としてプロジェクトを牽引していただきます。 ・システム詳細設計(機能・非機能) ・品質・セキュリティ要件の策定、実現 ・各種規格・ルール・法令等の準拠に関するマネジメント ③ 鉄道車両データ活用クラウドシステム開発・構築作業のとりまとめと実務を担当していただきます。 ・システム詳細設計(機能・非機能)に基づくクラウドの構築・ソフトウェアの設計 ・セキュリティ対応として必要となる機能の実装やツール適用による実装結果の確認 ・Webアプリケーションを活用した画面の設計と実装 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 「東武鉄道と日立、車両メンテナンス分野のDXに向けた協創を開始」 日立プレスリリース:https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2025/11/1111a/ 配属組織名 鉄道ビジネスユニット Japan LoB Signalling and Rail Solutions,Control Command & Signalling, Competence Center Autonomous Train Operation 配属組織について(概要・ミッション) 人口減少時代においても鉄道運行の利便性および持続性を確保するため、当社では鉄道車両の情報をリモートで地上からモニタリングするシステムの設計・開発・構築に取り組んでいます。 鉄道車両には、インバータなどの電機品やドア、ブレーキ、空調など多様な装備が艤装されており、リアルタイム/過去の稼働状態や異常発生をリモートで地上システムからモニタリング可能とすることで、異常発生時の対応迅速化や業務負担の軽減ができます。また、保守作業の省力化や、運転士の運転結果の振り返りなどへの活用も期待されています。 鉄道分野において車両・信号・運行管理・ITといった幅広いソリューションを有する当社は、システム全体を統合したデータ活用システムを構想し、社会の変化に対応したソリューションを提供することが期待されています。 本部署では、こうした期待に応えるべく、システム構築に向けた顧客・関係部門とのフロント活動をはじめ、システム全体の構想設計・インテグレーション、ならびに具体的な開発までを一貫して担っています。 働く環境 <配属組織について> ●約30名から構成される部門です。主に20代～40代の社員が活躍しています。 ●ソフト、ハード、物理、情報、など多岐にわたる専門性を有する技術者が集まっています。 <働き方について> ●作業内容に応じて、在宅勤務も臨機応変に実施可能です。 ●社内関係者との折衝や試験を行う時は、本社地区(秋葉原ダイビル)への出社、生産本部(水戸事業所:茨城県ひたちなか市)等への出張が必要となります。 ●組合せ試験や不具合対応では、生産本部等への出張が週単位になる場合があります。 ●システム変更や現地作業の際には、休日や夜間に作業がある場合があります(年2~3回程度) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社グッドパッチ

このプロダクトの信頼性は、裏側の基盤の強さで決まります。 ユーザーがつくった業務アプリが、安全に・止まらずに動き続ける。 その当たり前を支える基盤を、あなたに任せたいと考えています。 現状は立ち上げに携わったエンジニアがフロントエンドからバックエンドまで担当しているため、新しくバックエンド・インフラをメインで担当いただける2人目のコアメンバーをお迎えしたいと考えています。 指示を待って手を動かすのではなく、ビジネスサイドや開発メンバーと一緒に「何をつくるべきか」から考え、つくったものの知見をチームに残していく。 その動き方ができる方と、プロダクトの初期を一緒につくりたいと考えています。 ●具体的な仕事内容 AIが生成した業務アプリを安全に実行できる基盤(実行環境・データ基盤)の設計・実装・運用 GCP(Cloud Run / Cloud SQL 等)上でのバックエンド開発、非同期処理の構築 業務システムとして求められるセキュリティ・信頼性の担保 ビジネスサイド・開発メンバーと連携した要件定義からの開発(仕様が固まる前から参加します) 開発の知見・設計判断をドキュメントとして残し、チームの開発力を底上げする動き 入社後はまず既存の基盤を把握し、コアメンバーと役割を分けながらバックエンド・インフラ領域全般の主担当として関わっていただきたいと考えています。 プロダクトの成長に合わせて、スケールへの対応も担っていただきます。 ●チーム体制 新規プロダクトの開発チームとなるため、現在はビジネス、デザイン、エンジニアリング各領域のプロフェッショナルを集めたコアメンバーのみの少人数体制です。 AIを活用した開発を前提として進めています。 事業責任者1名 BXデザイナー1名 UIデザイナー1名 プロダクトエンジニア1名 ●使用ツール・開発環境 バックエンド: TypeScript, Node.js, Hono, Drizzle フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Tailwind データベース: PostgreSQL (Google Cloud SQL) LLM: Anthropic API, OpenAI API, Google Gemini API, Vercel AI SDK インフラ: Google Cloud Platform (Cloud Run, Cloud SQL, GCS), Terraform バックログ管理: Notion コード管理: GitHub ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般

SCSK株式会社

当社のフィジカルAI・ロボティクス技術をリードするエンジニアとして、研究・開発・実証実験を担当いただきます。 ・模倣学習やVision-Language-Action(VLA)モデルなどを活用した、物理ロボット・システムの制御アルゴリズムの研究開発 ・センサーデータ(画像、点群、触覚等)を統合した実世界認識技術の開発 ・シミュレータ(Isaac Sim、MuJoCo等)を用いた環境構築および検証、実機へのポーティングと実証実験 ・研究成果の知財化(特許出願)および国内外の主要学会での論文発表 ・事業部門や外部パートナー(大学・研究機関)と連携したPoCの推進 【 開発環境】 ・Linux(Ubuntu) ・ROS 2 ・AWS ・Isaac Sim ・docker 【言語】 ・C++ ・Python ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

株式会社ユーザベース

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

株式会社ユーザベース

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

株式会社Finatext

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 ソフトバンクの中核事業を支える「クラウドサービス」を提供します。 【主な業務】 IaaS/KaaSのスペシャリストとして、関連部署と連携し、ガバナンスの効いた自社プライベートクラウドの開発・運用をリードします。 【具体的な業務】 <ソフトバンクの社内インフラにおけるプライベートクラウドに関する下記業務> ・企画・設計・導入・運用高度化を推進し、エコシステム構築や社内標準を実現 ・社内向け事業の成長を促す戦略の提案 ・継続的な機能改善や新規機能に向けた対応 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

株式会社エスタイル

プロジェクトマネージャーとして、生成AI・LLMを活用したシステム開発プロジェクトの推進をお任せします。 顧客とのコミュニケーションや進捗管理、チーム連携を中心に、プロジェクト全体を円滑に推進いただくポジションです。 AI・生成AIに関する知識は、入社後にキャッチアップ可能です。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、課題管理 顧客との打ち合わせ、要件整理 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、品質管理 AI・生成AIを活用した開発プロジェクト推進 など ※ご経験やスキルに応じて、要件定義や提案業務もお任せします ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

株式会社エスタイル

プロジェクトマネージャー(PM)候補として、生成AI・LLMを活用した開発プロジェクトの推進をお任せします。 まずは、進捗管理や顧客折衝、レポーティングなど、プロジェクト推進業務からスタート。 複数エンジニアと連携しながら、プロジェクト全体を円滑に進めていただきます。 AI・生成AIに関する知見は、入社後の研修でキャッチアップ可能です。 将来的には、PMとして要件整理やプロジェクト全体のマネジメントにも挑戦いただけます。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、タスク管理 顧客と打ち合わせ、要件整理サポート 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、課題管理 など ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

エイターリンク株式会社

●エッジ～クラウドを含むIoTシステム全体のアーキテクチャ設計・運用設計 ●Linuxコンテナを前提としたエッジ実行基盤の信頼性・可観測性設計 ●監視・ログ・アラート基盤の設計および改善 ・「どこで・何が起きたら・誰が対応するか」の明確化 ●IaC・自動化による導入・運用負荷の構造的削減 ●障害対応およびポストモーテムを通じた再発防止設計 ●開発チームと連携した運用しやすい設計・実装へのフィードバック <具体的なシーン> ・案件増加時にも運用負荷が増大しないアーキテクチャ設計 ・エッジデータの集約・可視化による現場/事業/運用の最適化 ・海外展開時に設定変更のみで展開可能なシステム設計 <開発環境> ・言語:Golang, Python, C/C++ など ・OS:Linux ・クラウド:AWS / GCP / Azure ・コンテナ:Docker, Kubernetes ・監視:Prometheus, Grafana, ELK Stack ・IaC:Terraform, Ansible ・ソースコード管理:GitHub ・コミュニケーション:Teams, Google Meet

エイターリンク株式会社

●エッジソフトウェア設計・開発・運用 ・IoTデバイスからのデータを集約し、クラウドと連携するエッジソフトウェアの設計・開発・運用 ・Linuxベースのエッジコンピュータ「Sumit」上での実行環境構築・改善 ・デバイス状態・通信状況を前提とした安定動作設計 ●クラウド・外部連携 ・クラウド側エンジニアと連携したAPI設計・実装 ・外部システム・サービスとの連携機能の設計・開発 ・エッジ～クラウド間のデータフロー設計 ●構造設計・標準化 ・現場差分を吸収するエッジアーキテクチャの設計 ・if文・例外処理などの個別対応を削減する共通化設計 ・設定変更のみで展開可能な構成への標準化 ●改善・運用 ・既存実装の課題整理および技術的負債の解消 ・リファクタリングによる構造改善 ・運用安定性向上に向けた継続的改善

株式会社ROXX

【仕事概要】 ROXXの開発組織全体を見渡し、複数のスクワット(開発チーム)を横断してマネジメントしていただくポジションです。特定の1チーム専任ではなく、「ROXXのEM」として全社視点で組織づくり・メンバーケア・採用・育成・事業サイドとの連携を担っていただきます。 業務内容 開発組織全体を対象に、メンバーが力を発揮できる環境づくりと、事業成果から逆算した組織設計をリードしていただきます。 ●役割 ・全社視点での開発組織マネジメント ・特定スクワット専任ではなく、外販スクワットを中心に複数スクワットを横断して統括 ・メンバーの1on1・評価・育成・キャリア支援、メンバーケア ・チーム間の横の繋がりづくり(サイロ化の解消、ナレッジ・体制の共通化) ・事業サイド・顧客との並走 ・商談・顧客折衝への同席、提案資料の作成・レビュー ・「何をAIに任せ、どこを人に残すか」を含む、技術と事業をまたいだ意思決定の支援 ・組織拡大の設計と実行 ・組織成長を見据えたスクワット増設・人員増強の体制設計 ・採用計画・面接設計への関与 ・経営・CTOとの接続 ・開発組織の状況を経営に接続し、組織戦略の言語化・実行に関わる ●具体的なミッション例 ・外販スクワットを起点に、複数スクワットを横断して組織全体の成果に責任を持つ ・メンバーの稼働・コンディション・成長を可視化し、1on1や体制改善を通じてチームのパフォーマンスを引き上げる ・顧客との責務分解・実現範囲のすり合わせに同席し、現場の意思決定を後押しする ・組織拡大に向けた体制案・採用要件を整理し、経営と合意形成する ●関わる開発領域・技術スタック(一例) ご自身がすべてを実装する必要はありませんが、AIを活用して自らコード・挙動を追い、技術的意思決定に踏み込める理解を求めます。着任時点での全領域の網羅は問わず、領域を越えて学び続ける姿勢を重視します。 ・Backend:Python / FastAPI / Hono ・Frontend:TypeScript / Remix / React ・AI:OpenAI / Gemini / Claude(AI駆動開発を前提とした開発プロセス) ・Infra:GCP / Docker / Terraform ※技術選定は固定ではなく、課題に応じて更新します。

イグニション・ポイント株式会社

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

MNTSQ株式会社

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行 　└既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定 　└リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保) 　└技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定 　└実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消 　└既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進 　└デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理 　└バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当 　開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

株式会社NTTデータ

【職務内容】 入社後はご経験に応じて配属決定し、OJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。メガバンク系フィナンシャルグループをクライアントとした、下記のような業務をご担当いただきます。初めはシステムエンジニアとして経験を積みながら、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーとしての業務をお任せしたいと考えています。 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(キャッシュレスシステムのモダナイズ案件など)の業務SEリーダーとして、プロジェクトを主導する役割をお任せします。 ・メガバンク系大手ファイナンシャルグループの多種多様なシステムの業務システム開発において、数億～10億円程度のプロジェクトをリードする役割をお任せします。 ・開発グループのリーダーもしくはサブリーダーとして、大手クレジットカード会社システム部のシステム化ニーズの把握、システム上の問題点の把握をし、新規サービスや既存システムのモダナイズを営業担当とともに提案していただきます。 ・既存のやり方にとらわれることなく、最新技術を活用した開発、クラウドリフトや生成AIを活用したAI駆動開発の導入を進めるため、積極的に推進を主導する役割をお任せします。

LiNKX株式会社

● LiNKXについて「レガシーからモダンへ、その架け橋となる。 」 LiNKXは、銀行の勘定系システムに代表される、老朽化が進むが社会に欠かせないミッション・クリティカル・システムを、クラウドネイティブとAIの技術でつくり直すシステムモダナイゼーション企業です。 創業は2020年。 国内初のデジタルバンク「みんなの銀行」のBaaS基盤開発を立ち上げ期から支援したことを皮切りに、銀行システムの中でも最も難易度が高いとされる領域で実績を重ね、2026年6月、東京証券取引所グロース市場に上場しました。 売上高は直近4年で約4.6倍に成長しています。 金融庁の調査では、10年後には約8割の地域銀行の勘定系がオープン化へ移行すると見込まれています。 私たちが立っているのは、これから本格的に立ち上がる市場です。 ●組織の特徴 全従業員の80%以上がソフトウェアエンジニアで、約24カ国以上から人材が集結するグローバルチームです。 経営層も技術を深く理解するメンバーで構成され、「エンジニアリング・ファースト」を経営理念に掲げています。 人事制度や働き方もエンジニアの声を中心に設計されており、資格取得支援や会社負担での外部イベント参加、社内勉強会など、日々の業務を通じて技術力を磨ける環境です。 ●直近のプロジェクト事例 ・北國銀行の次世代コアバンキング(勘定系)システム開発にパートナーとして参画。 業務提携に加え北國FHDグループと資本提携も締結し、マルチクラウド構成での勘定系モダナイズという国内金融ITの最難関級プロジェクトを推進中 ・地域金融最大手・ふくおかフィナンシャルグループおよび「みんなの銀行」と戦略的パートナーシップを構築。 福岡銀行からの出資も受け、グループのDX・システム基盤高度化を支援 ・世界最大級のITインフラサービス企業・キンドリルジャパンとAIパートナーシップを締結。 エージェンティックAIを活用したミッションクリティカルシステムのモダナイゼーションを共同推進 ・AIを活用したレガシー変換ソリューション「AXcelerator」を自社開発。 COBOL資産をAIで解析しJavaへ高精度変換するなど、AI駆動開発を実プロジェクトに実装 ●業務範囲・主要タスク ・顧客課題の深掘りと要件定義:お客様のビジネス、システム、組織構造を理解し、真の課題とニーズを特定 ・ソリューション企画・提案:課題を解決する最適な技術アーキテクチャ、開発手法、ロードマップを含む具体的なソリューションを企画・設計し、提案書を作成 ・提案活動の統括とリード:大規模・複雑な案件における提案チーム(社内エンジニア、パートナー含む)のマネジメント、RFI/RFP作成支援、ベンダーマネジメント支援 ・技術部門との連携:社内のシニアエンジニアやテックリードと密接に連携し、提案内容の実現可能性と技術的優位性を担保 ・プロジェクトの立ち上げ・推進:受注後のプロジェクトチーム組成、スコープ・初期設計・体制構築、およびプロジェクトマネジメント ・PMとしてのプロジェクト推進・運営:デリバリーにおける上流工程への参画、複数ステークホルダーが関わる大規模プロジェクトの円滑な推進・運営 ・新規ソリューション開発へのフィードバック:お客様の声を社内へ還元し、自社ソリューション開発やサービス進化に貢献 ●チーム環境 1プロジェクトは5〜8名の少数精鋭で、うち1名はシニアエンジニアが入る体制が基本です。 多様な国籍のエンジニアと協働しながら、レベルの高いセキュリティ・品質が求められる開発をリードしていただきます。 ※お客様への提案・折衝は日本語が主軸です。 社内エンジニアとの会話で英語を使う場面はありますが、日常会話レベルで十分です。 グローバルな環境で自然に英語に触れられることを、成長機会として楽しんでいるメンバーが多い環境です。 ●プロジェクトと開発環境の例 ・サードパーティー向け金融機能の公開APIの開発 Frontend: TypeScript/Angular/Ionic / Backend: Go, Kotlin/Spring / 認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) ・小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画・開発 Backend: Go, Java / Infrastructure: GCP、マイクロサービス、GKE等のKubernetes前提のサービス ・大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 Frontend: TypeScript/Vue.js / Backend: C#/.Net Core, ASP.NET / 認証認可: OAuth 2.0 ・勘定系システムのモダナイズ Backend: Java/Kotlin Spring / Infrastructure: Azure/GCPマルチクラウド

ClipLine株式会社

●アーキテクチャ、改善、自動化(データベース高可用性、オーケストレーション等) ●インフラSRE(モニタリングの効率化、障害対応、自動化) ●インフラ設計・構築 ●インフラ運用保守(AWS側も含むメンテナンスの計画と実施) 【開発環境】 ●開発言語:Ruby, Python, TypeScript, golang ●フレームワーク:Ruby on Rails, React, Next ●データベース:PostgreSQL ●プロジェクト管理:JIRA ●サーバ環境:AWS(開発中はDocker) ●コミュニケーションツール:Slack

株式会社NTTデータ

当事業部はNTTデータにおいて「社会課題解決に資する仕組みをデザインし新規事業創出を担うこと」をミッションとして創設された事業部です。 コンサルティングから事業化までをスピーディーに実現可能な組織を目指しており、中央省庁、大手インフラ企業、関連財団法人等をお客様として社会課題につながるシステムの提案、企画、開発、運用保守を提供しています。 私たちの組織では省庁およびその外郭団体及びテレコム、オートモーティブ等の法人分野などをお客様として、クラウド環境構築やクラウドネイティブアーキテクチャのアプリケーション開発などを実施しています。 政府や公共機関のシステム共通基盤を提供すること、を目的としたガバメントクラウドが推進されており、 当社の公共システムにおける実績や先進的なクラウド関連技術を提供することで、上記顧客に対してよりスケールの大きな貢献をしていきたいと考えています。 当ポストでは、こういった使命感をもってミッションに参画してくださる方を募集します。 【ポストの位置づけ】 ・公共案件を中心に、法人など幅広い分野の顧客をターゲットに、クラウド基盤技術を中心としたクラウドリフト・シフトに対するコンサル、開発を手掛けるグループであり、官公庁、テレコム、オートモーティブ等の分野でのクラウドネイティブアーキテクチャを用いた開発案件も複数手掛けています。 ・クラウドネイティブが提唱されグローバルに展開していく中で、ユーザ環境でクラウドサービスを積極的に活用し業務のデジタル化をはかる動きが急増しています。 同時にクラウド利用上のセキュリティを確保することが求められており、当チームではゼロトラスト等の技術を使ったシステム構築を推進しています。 ・クラウドネイティブアーキテクチャ、ゼロトラストを活用したオンプレからのクラウドへの転換案件に対する引き合いが多く、これらの技術や実績の獲得を目指す人材および、コンサルティングを起点として実証・実装をスピーディーに実現するために、クラウド等の技術をベースにアーキテクチャの領域まで担える人材を募集します。 【具体的な職務内容】 ・中央省庁、民間企業、を問わずクラウドリフトシフト、および業務基盤DX ・Azure、AWS、GCP、ゼロトラスト、SaaS等のクラウド基盤を用いた業務プラットフォームの設計、開発及び基盤PM ・クラウドに関する先進技術を背景とした、顧客の基盤DXに関するコンサル業務

株式会社NTTデータ

■技術を理解し、顧客・社内・チームを動かす力を伸ばせる組織です 当組織では、インフラエンジニアが継続的に技術を磨ける環境づくりに力を入れています。 クラウド、コンテナ、サーバレス、AIなど、将来を見据えた注力技術については、組織内の第一人者による「トップガン講座」などの学習機会があります。 また、サンドボックス検証環境を活用して、新しい技術を実際に触りながら学習・習得することも可能です。 単に研修を受けるだけではなく、学んだ技術を実際の官公庁案件へ適用するために、顧客説明、社内説明、導入方針の検討、リスク整理まで含めて経験できる点が特徴です。 技術力を土台に、リーダー、プロジェクトマネージャー、ラインマネージャーとして成長したい方に適した環境です。 ■知財・司法・法務領域から、社会を支える仕事に携われます 私たちが担う知的財産・司法・法務領域は、現代日本の社会基盤や経済安全保障を支える重要なフィールドです。 特許や知的財産に関わる仕組み、司法・法務に関わる業務基盤など、国民生活や企業活動、社会課題に直結するシステムを支える仕事です。 インフラエンジニアの仕事は、普段は表に見えにくいかもしれません。 しかし、安定した基盤があるからこそ、行政サービスや社会の重要な仕組みは動き続けます。 自らの設計・構築・改善が、社会基盤の安定や発展につながっている。 その実感を持ちながら働けることは、公共領域ならではの大きなやりがいです。 また、中央官庁向けシステムでは、技術的な正しさだけでなく、説明責任、合意形成、安定運用、長期的な改善提案が求められます。 社会的に重要なシステムを、顧客やチームとともに責任を持って支える経験を積むことができます。 ■入社後のキャリアパス 入社後は、ご経験や志向に応じて、さまざまなキャリアを描くことができます。 まずはインフラ領域の知見を活かし、設計・構築・移行・運用改善に加えて、チームリード、顧客調整、協力会社マネジメント、案件推進に関わっていただきます。 その後、チームリーダー、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーへと、段階的に役割を広げていくことが可能です。 また、技術を軸にしながらも、単なるスペシャリストに閉じず、組織や案件を動かす立場へキャリアを広げることができます。 キャリアの例は以下です。 ・クラウド・コンテナ・AI基盤などに強みを持つITアーキテクト ・複数案件を統括するプロジェクトマネージャー ・大規模・高難度案件をリードするエグゼクティブPM ・組織やチームを率いるラインマネージャー ・公共分野の新たなサービスを創出するビジネスディベロッパ 「技術を理解したうえで顧客と対話したい」「チームを率いて成果を出したい」「将来的にPMや組織マネージャーを目指したい」といった志向を持つ方に、特に活躍機会があります。 ■働く環境 テレワークを活用した柔軟な働き方が可能です。 産休・育休、時短勤務など、ライフステージに応じた制度があります。 年次や役職に関係なく、意見を交わしやすいワイガヤな風土があります。 自担当の案件に閉じず、他組織と連携したシステム構想・提案にも関われます。 グループ内からの転籍者や経験者採用者も複数在籍しており、受け入れ体制が整っています。 経験者採用で入社した方にも、既存メンバーや協力会社と連携しながら、早期に役割を持って活躍いただくことを期待しています。 参考情報 NTTデータ　経験者採用サイト：https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/careers/

株式会社タイミー

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<開発組織の特徴>> タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 ●既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 ●新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 ●プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: 　-開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　-開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　-その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI 　└コード管理:GitHub 　└コミュニケーションツール:Slack, Notion 　└その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…

株式会社NTTデータ

【組織概要】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域に関するシステム(OA系・情報系・基幹系)の提案、設計、開発、運用保守を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【業務内容】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域のシステム(行政職員向け、一般国民向け)における基盤系PM・エンジニアとして以下のような業務に携わって頂きます。 ●行政業務の生産性向上に向けた活用プロジェクト 行政サービスのDX推進やクラウド活用を担い、M365/Teams/ServiceNow/Azureなどを用いたOA環境整備を推進。 顧客折衝・提案・設計・実装まで一貫して携わり、省庁職員の業務効率化に貢献します。 ・行政機関向けOAシステム(職員PC、M365、Teams、ファイルサーバ、NW・サーバ等)の基盤設計・改善 ・クラウド・生成AI活用を含むDX提案および要件調整 ・基盤領域の要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SQL Server、Oracle クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、hinemos、ServiceNow等 コミュニケーションツール:M365、Teams等 ●労働行政システムの次世代運用・更改プロジェクト 労働領域の大規模行政システム(Azure/AWSクラウド基盤)の保守・更改を担当し、システム安定運用や次世代クラウド(ガバメントクラウド等)への刷新を推進。 現在は更改後の保守が中心ですが、法令対応や技術検証、パフォーマンス改善など業務は多岐にわたり、顧客折衝や提案活動も含め、行政サービスの安定運用と進化に貢献します。 ・制度改正に伴うシステム改修・法令対応に係る基盤設計(拡張等) ・システム更改(5年サイクル)における技術検証・パフォーマンス改善 ・運用フェーズでの課題抽出、顧客ヒアリング、改善提案 ・サーバ・ネットワーク構築、性能改善、品質管理 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams その他:WeblogicServer、ClusterPro、Citrix、Aruba ●教育領域・警察領域の高セキュリティ要件基盤プロジェクト 教育領域におけるマイナンバー・個人情報を取り扱うシステムや、警察領域におけるサイバーセキュリティ関連システムの提案・開発・保守を担当し、ビジネス拡大やシステムの安定運用を推進。機密性・可用性が極めて重要なシステムを通じて、国民生活や社会の安全安心を支える大きなやりがいを実感できます。 ・機密情報やマイナンバーを扱う高セキュリティ基盤における、オンプレミス環境およびAWS・Azureを活用したクラウド環境の設計・構築・保守 ・システム更改(5年サイクル)における提案活動から、新規構築・移行まで一貫したプロジェクト推進 ・社会インフラを支えるミッションクリティカルシステムの安定運用および継続的な改善 <技術環境> OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Nutanix データベース:Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams

株式会社日立製作所

職務概要 日立グループの事業戦略にアラインした人財戦略を実現する為に、HR領域におけるDXをリード頂きます。具体的な職務概要は下記の通りです。 1.デジタルツールの導入・運用 2.データ分析を踏まえた提案 3.HRメンバーのデジタルスキルの育成 4.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働 職務詳細 1.デジタルツールの導入・運用: 新たなデジタルツールやシステムの導入をリードし、幹部、マネージャ、従業員の業務効率化や生産性向上を図ります。また、既存のツールの運用改善や最適化、業務プロセスの最適化をステークホルダーと連携して行います。(当社の人財マネジメントプラットフォームであるWorkdayを始めとして、その他のデジタルツールを活用。) 2.データ分析を踏まえた提案: デジタル化されたプロセス、プラットフォームからHRデータを抽出・分析し、人財戦略や人材管理に関する提案を行います。HR部門におけるデータに基づいた意思決定を推進し、組織の成果を最大化に貢献します。 3.デジタルスキルの育成: HRメンバーのデジタルスキルを向上させるためのトレーニングや教育プログラムを企画・実施します。デジタルリテラシーの向上を通じて、組織全体のデジタルトランスフォーメーションを促進します。 4.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働:　本社人財部門の一員として、社内外ステークホルダーとパートナーシップの構築、協働により、DXを通じた日立Grの業務プロセス・オペレーションを効率化・高度化、価値創造を実現頂きます。また、最新の技術トレンドやベストプラクティスを取り入れて頂く活動も行って頂きます。 日立の各本社機能、ビジネスユニット、グループ会社、プロジェクト内の海外チーム(在イギリス、アメリカ、インド他)等、多岐にわたるステークホルダーと連携して行うプロジェクトのため、ステークホルダーとの調整や折衝にも積極的に取り組む必要があります。ありたい姿の探求や課題の解決に向けて前向きに取り組み、グローバルにコミュニケーションを図るマインドや姿勢にも期待しています。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立製作所におけるWorkday導入の背景、狙いは、以下のURL(ニュースリリース)を参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2017/11/1128.html 日立製作所における生成AIの利活用推進に関する取り組み概要は、以下のURL(ニュースリリース)を参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/05/0515.html 配属組織名 人財統括本部 デジタルHR部 配属組織について(概要・ミッション) デジタルHR部は、日立グループコーポレート部門として、グループ・グローバル共通の人財マネジメント統合プラットフォームである「Workday」の導入、運用を企画・推進すると共に、活用推進、およびそれに伴うWorkdayの機能設定、その他HRデータの利活用やHRテクノロジー活用により、日立グループ事業の成長に貢献する組織です。直近では、AI、RPA、BIツールやその他ITツールを駆使し、HR業務における課題解決の為のソリューション提供や効率化・高度化に向けた取り組み拡大を推進しています。

株式会社日立製作所

職務概要 日立グループの事業戦略にアラインした人財戦略を実現する為に、HR領域におけるDXをリード頂きます。具体的な職務概要は下記の通りです。 1.デジタルツールの導入・運用 2.データ分析を踏まえた提案 3.HRメンバーのデジタルスキルの育成 4.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働 職務詳細 1.デジタルツールの導入・運用: 新たなデジタルツールやシステムの導入をリードし、幹部、マネージャ、従業員の業務効率化や生産性向上を図ります。また、既存のツールの運用改善や最適化、業務プロセスの最適化をステークホルダーと連携して行います。(当社の人財マネジメントプラットフォームであるWorkdayを始めとして、その他のデジタルツールを活用。) 2.データ分析を踏まえた提案: デジタル化されたプロセス、プラットフォームからHRデータを抽出・分析し、人財戦略や人材管理に関する提案を行います。HR部門におけるデータに基づいた意思決定を推進し、組織の成果を最大化に貢献します。 3.デジタルスキルの育成: HRメンバーのデジタルスキルを向上させるためのトレーニングや教育プログラムを企画・実施します。デジタルリテラシーの向上を通じて、組織全体のデジタルトランスフォーメーションを促進します。 4.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働:　本社人財部門の一員として、社内外ステークホルダーとパートナーシップの構築、協働により、DXを通じた日立Grの業務プロセス・オペレーションを効率化・高度化、価値創造を実現頂きます。また、最新の技術トレンドやベストプラクティスを取り入れて頂く活動も行って頂きます。 日立の各本社機能、ビジネスユニット、グループ会社、プロジェクト内の海外チーム(在イギリス、アメリカ、インド他)等、多岐にわたるステークホルダーと連携して行うプロジェクトのため、ステークホルダーとの調整や折衝にも積極的に取り組む必要があります。ありたい姿の探求や課題の解決に向けて前向きに取り組み、グローバルにコミュニケーションを図るマインドや姿勢にも期待しています。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立製作所におけるWorkday導入の背景、狙いは、以下のURL(ニュースリリース)を参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2017/11/1128.html 日立製作所における生成AIの利活用推進に関する取り組み概要は、以下のURL(ニュースリリース)を参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/05/0515.html 配属組織名 人財統括本部 デジタルHR部 配属組織について(概要・ミッション) デジタルHR部は、日立グループコーポレート部門として、グループ・グローバル共通の人財マネジメント統合プラットフォームである「Workday」の導入、運用を企画・推進すると共に、活用推進、およびそれに伴うWorkdayの機能設定、その他HRデータの利活用やHRテクノロジー活用により、日立グループ事業の成長に貢献する組織です。直近では、AI、RPA、BIツールやその他ITツールを駆使し、HR業務における課題解決の為のソリューション提供や効率化・高度化に向けた取り組み拡大を推進しています。

株式会社ボスコ・テクノロジーズ

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。(※詳細な実装や各種テスト等の実務は、メンバーや若手～ミドル層のエンジニアが中心となって担当します) ①大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ②アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ③クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ④実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ⑤自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ⑥チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手～ミドル層エンジニア(別募集のジュニア～ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 ・プロジェクト管理 　Redmine ・情報共有ツール 　Slack 　Google Meet 　Microsoft Teams ・OS 　Linux など ・ネットワーク 　TCP/IP, Ethernet 　HTTP/HTTPS ・システム 　データベース(RDB、ElasticSearchなど) 　仮想化技術(コンテナなど) ・その他 　オープンソース

パーソルキャリア株式会社

●部門概要 私たちは、「AIと人の協調をデザインし、事業の進化と『はたらいて、笑おう。 』を加速する」をミッションに掲げています。 2030年に目指す姿は、 「テクノロジーにより支援の制約を取り払い、最速ですべての人にキャリア機会を提供すること」 です。 その実現に向けて、私たちはAIネイティブ企業への進化を推進しています。 配属先となる組織では、生成AI・データ活用・プロダクト開発を支える基盤技術を担い、事業とテクノロジーの両面から変革を推進しています。 本ポジションは、単なるクラウドインフラの運用担当ではありません。 全社のAI活用を支えるプラットフォームの設計・構築を通じて、データとAIを最大限活用できる事業基盤を実現する役割を担います。 ●これまでの取り組みと今後の方針 当社では、生成AI活用やデータドリブンなサービス開発を加速するため、全社規模でシステムアーキテクチャの進化を進めています。 <現在の課題> ・レガシーシステムと新しいAI基盤が混在している ・データ活用のための統合基盤整備が途上 ・プロダクトごとにインフラ運用やクラウド構成が分散している ・AI活用を前提としたアーキテクチャ標準化が必要 ・セキュリティと開発スピードの両立が求められている 今後は、「レガシー脱却」と「AIによる短期収益創出」を両立する2層並走戦略を推進しながら、 全社データを安全かつ一元的に供給するSingle Source of Truth(SSOT)の実現を目指します。 ●業務内容 <主なミッション> 2030年に向けたAIネイティブ企業への進化を支える基盤づくりがミッションです。 クラウドインフラ、統合データ&AI基盤、共通開発基盤の設計・運用を通じて、全社のAI活用を加速させるとともに、システム全体の可用性・拡張性・セキュリティを高い水準で実現します。 さらに、LLMOpsおよびPlatform Engineeringを推進し、事業部門や開発チームが新たなサービスやAI機能を迅速に提供できる環境を構築していただきます。 <具体的な業務例> ・AWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用 ・Databricksを活用したデータ基盤構築 ・AIアプリケーション実行基盤の設計 ・TerraformによるInfrastructure as Code推進 ・GitHub Actionsを活用したCI/CD構築 ・Kubernetes/ECSによるコンテナ基盤運用 ・Datadog、CloudWatch、Grafanaによる監視基盤設計 ・セキュリティ設計およびガバナンス強化 ・クラウドコスト最適化 ・アーキテクチャレビューおよび技術方針策定 ●技術スタック・関連技術 クラウド:AWS/Google Cloud/Azure コンテナ:Docker/ECS IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions 監視・ログ:Datadog/CloudWatch/Grafana データ・AI基盤:Amazon Bedrock/OpenAI API/Azure OpenAI Servic/Vector Database/Snowflake/Databricks ソースコード管理:GitHub

株式会社日立製作所

●「Cloud & AI CoE」において、AI駆動型インフラへの変革とDevSecOpsの推進をリードするポジションです。 主として以下の領域を担当していただきます。 ・生成AI等を用いたインフラ開発・運用プロセスの効率化(AI駆動型インフラの推進) ・CI/CDをベースとしたインフラ自動化プラットフォームの標準化と展開 ・開発スピードと強固なセキュリティを両立するDevSecOps環境の確立 ●生成AI等を用いたインフラ開発・運用プロセスの効率化(AI駆動型インフラの推進) ・生成AI(LLM)を活用したインフラ設計書からIaCコードへの自動生成、および自動テスト環境の方式設計と実装。 ・AI支援ツールを用いたデバッグ・最適化プロセスの社内標準化。 ●CI/CDをベースとしたインフラ自動化プラットフォームの標準化と展開 ・Terraform / Ansible 等を用いたマルチクラウド(AWS/Azure/GCP等)環境のテンプレート化および展開。 ・コンテナ技術(Kubernetes, Docker)やVMイメージ管理の自動化を前提としたImmutable Infrastructureの設計・導入 ・GitHub Actions や GitLab CI などを活用した、テストからデプロイまでの自動パイプライン(CI/CD)の設計・共通化。 ●開発スピードと強固なセキュリティを両立するDevSecOps環境の確立 ・DevSecOpsおよびセキュリティ自動化の導入サポート ・開発初期段階からセキュリティを組み込む(Shift Left)ためのパイプライン統合。 ●次世代インフラ技術の標準化・導入ソリューションの推進 生成AIやAIOpsによるインフラ自律運用基盤、IaCとコンテナを用いた標準インフラ(Golden Path)、およびテスト駆動開発(TDD)と自動脆弱性診断を組み込んだDevSecOpsパイプライン等の新規ソリューション。 ●社内向け技術コンサルティング 全社に向けたAI駆動開発の導入・定着化、各事業部門のインフラモダナイゼーション(IaC標準化等)に関する技術支援、およびインフラ領域におけるTDDやDevSecOpsプロセスの社内啓蒙/コンサルティング活動。 ●組織のミッション 全社クラウドインフラストラクチャの技術戦略立案・推進、およびCoE組織の立ち上げ・運営を通じて、開発生産性とセキュリティの両立を実現する。 金融分野をはじめとする大規模かつミッションクリティカルなシステム開発において、AI、DevSecOps、パブリッククラウドなど高度な自動化技術(IaC等)や掛け合わせ、開発の効率化・品質向上、セキュア開発を牽引するCoE(Center of Excellence)組織。 ミッションとして、次世代のインフラ開発モデルを創出し、金融ビジネスユニットだけでなく、グループ会社を含めたデジタルシステム&サービスセクター全体へ広く展開・定着させること。 さらに、社内で確立した高度なセキュリティ技術・開発プロセスをお客様向けソリューションとして還元し、金融事業部における案件受注・収益拡大に直接的に貢献する。 ●担当業界 事業部CoEとして銀行、保険、証券など幅広く対応 ●組織構成 課長2名、主任7名、担当8名