年収700万円以上 KubernetesのITエンジニア求人・転職情報

株式会社NTTデータ

①新規性・難易度の高いPJでの技術リーダ 技術リーダとして設計・実装・運用に責任を持ち、特に難易度の高い技術課題は自身が率先して先行検証することで技術面からプロジェクトを支え、成功に導く。 プロジェクト内容や規模、体制によるが、特定のPJにべったり入る形ではなく、上流工程を中心に事業部のエンジニアに対するアドバイザとして参画し、外野からの意見ではなく、実際にPJの設計に反映される方針提示や、レビューを実施し、問題を回避する。 ②当社クラウドデリバリー力向上 案件経験、技術動向の調査、先進技術の検証結果などをまとめ、社内外に展開可能なコンテンツとして整備するとともに、全社のアセットに反映しすることで広範にナレッジを 普及展開する。実PJへの参画を通じて事業部側のエンジニアへ成長機会を与える ③技術コンサル活動を通じた顧客エグゼ層へのリーチによるビジネスチャンスの獲得 社内マネージャ層と連携して顧客幹部層にリーチしつつ、顧客の課題解決に直結する技術コンサル案件で上記の複数PJでの経験や社内リソースを元に、ロードマップや設計ガイドの策定を行う。その内容を社内でも共有し、優先的にNTTDがビジネスを獲得できる橋頭保とする。 ④クラウド分野のプレゼンス向上 金融版 Technology Foresight 講演、テックカンファレンス登壇などを通じ、社内外への積極的な情報発信を実施する 組織情報 <組織のミッション> customer success enabler　(顧客ビジネスの成功を牽引する) <職場環境> 本部、室のトップが全社的にも若い組織で、上司・部下関係なく議論が活発に行われ、風通しの良い、チャレンジをいとわない雰囲気です。 リモートワーク率は20%ほどで、Teamsのチャットや電話でコミュニケーションをとっています。(会議もほとんどがTeams会議です) 密なコミュニケーションをとったほうが良い期間は、豊洲で対面議論しながら業務を進めます。

株式会社NTTデータ

①新規性・難易度の高いPJでの技術リーダ 技術リーダとして設計・実装・運用に責任を持ち、特に難易度の高い技術課題は自身が率先して先行検証することで技術面からプロジェクトを支え、成功に導く。 プロジェクト内容や規模、体制によるが、特定のPJにべったり入る形ではなく、上流工程を中心に事業部のエンジニアに対するアドバイザとして参画し、外野からの意見ではなく、実際にPJの設計に反映される方針提示や、レビューを実施し、問題を回避する。 ②当社のモダンアプリ関連のデリバリー力向上 案件経験、技術動向の調査、先進技術の検証結果などをまとめ、社内外に展開可能なコンテンツとして整備するとともに、全社のアセットに反映しすることで広範にナレッジを普及展開する。実PJへの参画を通じて事業部側のエンジニアへ成長機会を与える ③技術コンサル活動を通じた顧客エグゼ層へのリーチによるビジネスチャンスの獲得 社内マネージャ層と連携して顧客幹部層にリーチしつつ、顧客の課題解決に直結する技術コンサル案件で上記の複数PJでの経験や社内リソースを元に、ロードマップや設計ガイドの策定を行う。その内容を社内でも共有し、優先的にNTTDがビジネスを獲得できる橋頭保とする。 ④プレゼンス向上 金融版 Technology Foresight 講演、テックカンファレンス登壇などを通じ、社内外への積極的な情報発信を実施する

株式会社NTTデータ

当部署では日本を代表する国内最大のキャッシュレス決済総合プラットフォームである「CAFIS(キャフィス)」や、その周辺の様々なキャッシュレス関連サービスを世の中に提供しています。CAFISでは、ますます加速化する環境やビジネスの変化にスピーディに対応していくため、お客様と価値を創造しながら継続的にビジネスを成長させるための取り組みを行う場として、東京都渋谷区に CAFIS Payment Innovation Labを設立し、Digital CAFISの取り組みを進めています。こちらでは大規模アジャイル開発フレームワーク「SAFe」を適用し、スピーディかつフラットなサービスの開発を実現しています。 Digital CAFISではこれまでのビジネスプロセスを全面的に見直し「価値創造組織」への変革を進めるため、自らの能力変革を目的とした取り組みを開始しています。マネジメントスタイル・社内環境・人材育成をゼロベースで再考した上で「デジタルプラットフォーム」の上に一から再構築し、現在も継続的な機能拡充を続けています。デジタルプラットフォーム上でマイクロサービスアーキテクチャで新しい決済システムを開発しています。 本ポストにおける具体的な職務内容は下記の通りです。 ・スクラムチーム内における開発を技術力でリードする ・サービス全体のアーキテクチャの設計と統制業務 ・新規のテクノロジーに関する調査業務 ・SREとの連携業務 組織情報 ITサービス・ペイメント事業本部内のカード&ペイメント事業部が今回の募集元です。「CAFIS」という自社サービスを有する事業部であり、今後さらなるサービスの拡充をミッションとしています。これまで、営業・企画・エンジニアが分業していた体制を変更し、一人称でサービスの企画から開発、立ち上げができるよう整備を進めています。一人ひとりが起業家や事業企画者として機動力を高め、スピード感のあるアクションが取れるよう組織改革を進めていきます。

株式会社ココナラ

●ココナラグループについて ・Vision 一人ひとりが「自分のストーリー」を生きていく世の中をつくる ・Mission スキル・知識・経験の可視化とマッチングを通じて、あらゆる人にバッターボックス(機会)を提供していきます。 EC型のマーケットプレイスであるスキルマーケットに加え、ココナラ経済圏構想の元で事業の多角化を通じてすべてが揃うサービスプラットフォームを確立し、人の可能性を最大化することを目指します。 現在は、マーケットプレイス事業、エージェント事業、新規事業(SaaS事業)を展開しています。 ・Value 詳細はこちらをご覧ください。 https://www.yumpu.com/xx/document/read/65098398/coconala-culturebook/7 ●組織・チームのミッション ココナラ経済圏をより多くの方に、より便利に使ってもらうためにユーザー視点に立ち、仮説・実行・検証のサイクルを回しながら、SREとして、サイトの信頼性を高めていくこと。 ●職務内容 急拡大中のココナラ経済圏を牽引するインフラ・SRE組織全体のマネージャーをお任せします。 ●主な業務内容 ・部門の開発方針・技術ロードマップ策定、インフラコスト管理 ・プロジェクトマネジメント:方針決定、スケジュール作成・進捗管理 ・ピープルマネジメント:目標設定・評価、1on1、メンバー育成、文化/マインドの熟成、採用 ・日々の運用:各種メトリクスのモニタリング、運用の改善活動 ●開発環境 ・言語:Go, Python, JavaScript, Ruby, PHP ・サーバ:AWS VPC, EC2, ECS, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, GCP Compute Engine, Amazon EKS, Kubernetes Engine ・サーバOS:Ubuntu, Amazon Linux ・データベース:Amazon Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, Cloudsearch ・サーバレス:Lambda, Cloud Functions ・プロビジョニング:Ansible, Docker ・オーケストレーション:Terraform, CloudFormation, Capistrano ・アプリケーションモニタリング:NewRelic, AWS X-Ray ・インフラモニンタリング:CloudWatch, Datadog, PagerDuty, Prometheus、Grafana ・ログ管理:Fluentd ・データ分析:Bigquery, Athena ・CI/CD:CircleCI, GitHub Actions, AWS CDK, Argo CD ・バージョン管理:GitHub ●キャリアパス 最初は1事業のSRE組織のマネジメントをこなしてもらいつつ、ゆくゆくはココナラ経済圏事業全体のSRE組織の統括をお任せしたいと考えています。 ●業務内容変更範囲 会社の指定する業務 ●ココナラについて知る ・ココナラカルチャーブック https://www.yumpu.com/xx/document/read/65098398/coconala-culturebook ・社員インタビュー https://blog.coconala.co.jp/m/m9e4b83d10663 ・ココナラIR https://coconala.co.jp/ir/ ・コーポレートサイト https://coconala.co.jp/

株式会社豆蔵

・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。 ●仕事についての詳細 この事業領域の公開情報 事業説明 メインサイト(https://www.mamezou.com/services/strategic) note記事(活動報告、インタビュー記事、等)(https://note.com/mamezou_info/m/mb5c4d71c8358)

さくらインターネット株式会社

さくらインターネットでは、「やりたいこと」を「できる」に変えるというビジョンのもと、GPUを含むIaaSなど、国内有数の多様で大規模なインフラサービスを提供しています。 生成AI需要の拡大に伴い、高性能なGPU基盤、大規模ストレージ、ネットワーク、管理・制御基盤に対する要求はますます高まっています。 また、事業成長に伴うサービス拡大や設備増強に対応するため、インフラ基盤全体の継続的な進化、標準化、自動化、品質向上を推進しています。 本ポジションでは、GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの設計・開発・運用を担うインフラエンジニアを募集します。 入社後は、候補者の経験や志向性、その時点の組織状況を踏まえ、サーバ・ストレージ、ネットワーク、管理基盤のいずれか、または複数領域を担当いただきます。 特定領域の専門性を活かしながら、周辺領域のエンジニアとも連携し、プロダクトインフラ全体の品質向上や運用高度化を推進していただくことを期待しています。 【具体的には】 ・GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの設計・開発・運用 ・サーバ、ストレージ、ネットワーク、管理基盤領域におけるアーキテクチャ設計および技術選定 ・プロダクト基盤の性能改善、品質向上、運用改善の推進 ・自動構築の実装および、それを支える物理機器制御用のAPI開発 ・機材の評価・検証・導入および標準化の推進 ・機材調達からリプレースまでを含むライフサイクル管理 ・Infrastructure as Codeを活用した運用自動化・効率化 ・障害分析、再発防止、キャパシティプランニングによる継続的改善 ・セキュリティ強化、脆弱性対応、監査対応の推進 ・複数プロダクトを横断した運用標準化とプラットフォーム強化 ・関係部署や開発チームとの技術的な調整・連携 ・チーム内外への知見展開や技術的リーディング 【本ポジションで取り組む技術課題】 このポジションでは特に以下のような課題へ取り組みます。 ・事業成長を支える大規模クラウド・GPU基盤の継続的な進化 ・AI時代に求められる高性能かつスケーラブルなインフラ基盤の設計・運用 ・サーバ、ストレージ、ネットワーク、管理基盤の標準化と運用品質向上 ・インフラ運用の自動化・効率化と属人化解消 ・ハードウェアライフサイクル管理の高度化 ・セキュリティ要件・監査要件に対応できる運営基盤の強化 ・複数プロダクトを支える共通インフラプラットフォームの進化 【期待する将来像】 ・GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの中核人材として活躍する ・担当領域の専門性を深めながら、インフラ全体を俯瞰した技術的な意思決定をリードする ・標準化、自動化、品質向上を推進し、持続可能な運用体制の実現に貢献する ・テックリードとしてチーム内外へ知見を展開し、組織全体の技術力向上に寄与する ・次世代のクラウド・AIインフラ基盤づくりを牽引する

株式会社サーバーワークス

当社のシステムインテグレーション事業において、フロントエンドからバックエンドまで幅広い技術スタックを活用し、クライアントの課題解決に貢献していただくポジションです。 Google製品との連携を含む様々なシステム開発に携わり、技術力を存分に発揮できる環境です。 ユーザー体験を重視した設計から実装まで、システム開発の重要な担い手として活躍していただきます。 【具体的な業務】 フロントエンド・バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・開発 Google Cloudを活用したクラウドシステムの構築 データベース設計とAPI開発 マイクロサービスアーキテクチャを用いたシステム実装 CI/CD環境の構築・改善 既存システムの改修・保守 技術調査・検証と最適な実装方式の提案 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。

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

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

Sansan株式会社

研究開発部門のPlatformエンジニアとして、40名超の研究員・エンジニアが利用するCDE(Cloud Development Environment)/Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤の設計・構築・運用を担います。 「OSSを入れるか、自前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」「どこに複雑さを置くか」という意思決定を日常的に行います。その意思決定を通して、生産性と信頼性の向上に貢献している状態まで責任を持つポジションです。 ●主な仕事 ・EKS・CI/CD・可観測性基盤・FinOpsなど、研究開発部全体の基盤を設計・構築・運用する ・CDE/Job基盤(Coder + Kueue)の設計・運用を通じて、研究員・エンジニアが安全かつ効率的にGPU/MLワークロードを実行できる環境を提供する ・SLO設計・インシデント対応・アラート設計を通じて、サービスの安定稼働を維持する ・IaCパターンの横展開・設計レビューを通じて、開発チームが自律的に動ける状態を作る ・必要に応じてML基盤・機械学習領域に踏み込み、機械学習エンジニア・ML Architectと協働する ●開発環境、使用するツールなど 【共通】 ・言語: Python,Go ・構成管理: Terraform ・CI/CD: GitHub Actions, Argo CD ・可観測性: New Relic ・IdP: Okta 【マイクロサービス基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: OpenTelemetry, New Relic, Prometheus (AMP), Grafana (AMG), Fluent Bit ・Service Mesh: Istio ・スケーリング: KEDA 【CDE/Job基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: New Relic, Fluent Bit, Tetragon ・CDE: Coder ・ジョブ管理: Kueue, Kubeflow Trainer ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

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

株式会社NTTデータ

日本全国でご利用頂く金融機関様向けITシステムに関する開発PJの開発マネジメント/開発推進/将来を見据えたクラウド化に向けたシステム改善を担って頂きます。 当システムは、メインフレームを中心とした基幹系システム、パブリッククラウド(AWS)や当社クラウド(OpenCanvas)を活用した業務サブシステム の双方を保有し、メガバンクに匹敵する顧客数、口座数を取り扱う超大規模なバンキングシステムです。 継続的な機能拡充として、メインフレームを中心とした基幹系システムに対する機能開発を推進頂きながら、超大規模な勘定系 システムのクラウド移行を将来的に展望し、現状の勘定系システムの改善、大規模なプロジェクトマネジメントを円滑に推進 するための組織作りに参画頂きます。 企画検討から始まり提案、要件定義、設計、製造、試験と開発全工程を通したプロジェクトマネジメント業務に従事して頂きます。 上流工程の企画段階から、開発/運用まで一貫して大規模なPJを管理/推進頂き、お客様のご要望に沿うシステム提供を実現して頂きます。

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

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/

GO株式会社

●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。

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

パーソルホールディングス株式会社

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・データガバナンスを考慮した基盤設計 ・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進 ・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備 ・SLI/SLOに基づく信頼性向上 ・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計 ・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計) ・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用 ・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上 ・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

キャディ株式会社

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 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

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Engineering Management 全般の役割を担っていただきます。 技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。 また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。 さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署の PdM らと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) 顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント(要件定義〜デリバリー〜運用) PoC フェーズのプロトタイプを AWS 上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント 事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント 1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成 顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 エンジニア採用活動の推進 ●所属組織について Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ●開発環境 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:Amazon Web Services,Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,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

キャディ株式会社

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

キャディ株式会社

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

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

株式会社リンクアンドモチベーション

●募集背景 現在、当社のプロダクト開発は複数事業を横断するマルチプロダクト体制へと進化しており、 SREチームは、各プロダクトの信頼性・可用性を支える横断的な立場として、 インフラ構築・運用の自動化、監視基盤の整備、リリースプロセス改善などを担っています。 プロダクトの拡大やAI活用、海外展開の加速に伴い、開発基盤の複雑性が増す中で、 「安定稼働」と「開発スピード」の両立が大きなテーマとなっています。 よりスケーラブルで再現性の高い開発環境を整えるため、SREチームとしても体制の強化を進めています。 今回は、こうした変化の中で、設計・技術選定・標準化をリードしながら、 開発組織全体の基盤を進化させていける、リーダーを求めております。 運用改善にとどまらず全体の仕組みを設計し、チームメンバーと共に、 エンジニア組織全体の「未来の技術基盤づくり」を担っていただける方を募集します。 ●業務内容 SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、 主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 新しい技術を積極的に取り入れながら、組織全体の開発基盤を進化させていくフェーズにあります。 ご入社後は、当社のマルチプロダクト体制を支えるSREチームのリードとして、全社の信頼性・スケーラビリティ・生産性向上に向けた設計・改善・チームリードを担っていただきます。 現場に近い距離で課題を発見しながらも、 技術的な意思決定やアーキテクチャ検討にも関与いただくポジションです。 入社後は下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ※昇格などの役割変更に伴い、担って頂く業務内容が変動する場合があります ●SRE基盤の設計・改善リード AWSを中心としたクラウド環境の設計・構築・運用および、Terraformを用いたIaC推進 ●信頼性・スケーラビリティの最適化 SLI/SLO設計、モニタリング基盤整備、インシデント対応プロセス改善 ●CI/CD・運用プロセスの自動化・標準化 GitHub Actions 等を活用した継続的デリバリー環境の整備、テスト・デプロイ自動化 ●コスト・パフォーマンス最適化 負荷試験、リソース最適化、インフラコスト可視化の推進 ●チームの技術メンタリング・支援 技術支援・教育・コードレビューなどを通じ、メンバーの技術力向上を支援 ●新技術の導入・検証 AIや自動化ツールを活用した開発効率化・運用改善の検証と実装 ●開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

キャディ株式会社

CTO直下の戦略的技術組織に所属し、組織内で発生する様々な技術課題の解決に取り組むテックリードのポジションです。 部門横断の課題解決や技術施策の推進を通じて、事業成長の最大化に貢献します。 以下は一例ですが、裁量と共に枠にとらわれない横断的な活躍を期待しています。 ・部門横断の技術課題の特定と解決 ・CTOや各事業部・プロダクトチームと連携し、技術課題の抽出および解決のリード ・課題に対する技術的なアプローチの設計・実装・評価 ・技術戦略の立案・推進 ・技術組織全体の戦略やロードマップの策定に貢献 ・課題の優先度の決定と施策の推進 ・アーキテクチャ設計と技術的意思決定の支援 ・複数プロダクトにまたがる共通基盤やマイクロサービスの方針整理 ・技術的なベストプラクティスの策定と社内展開 ・組織設計やアーキテクチャのレビューと改善のリード ・品質・パフォーマンスの向上施策の推進 ・コード品質、テスト自動化、CI/CDの改善方針の整理 ・組織への発信と浸透 ・ステークホルダーとの連携・調整 ・開発組織内各部門との協働による課題解決 ・技術的な観点からの意思決定支援と説明責任の遂行 ・チームづくりや採用 ・横断的な施策を推進するチームのマネジメント ・必要に応じて採用にも関与 ●キャディの開発組織の雰囲気がわかる参考資料 [キャディによる挑戦の本気度(VPoE藤倉のnote)](https://note.com/sigemoto/n/n8eb9dc477794) [600人でも「0.1合目」の異次元な挑戦──“3年で数十個”のハイグロースなプロダクト開発に挑むキャディの開発組織](https://www.fastgrow.jp/articles/caddi-tech-session) [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) ●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

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)

●DevOps基盤の戦略立案・設計を主導し、開発プロセス全体を最適化 ●CI/CDパイプラインの整備(自動テスト、自動デプロイの仕組み強化) ●IaC(Terraform, Helm等)によるクラウド基盤の標準化 ●開発者向けツールやフレームワークの導入・改善(DX推進) ●マルチクラウド(Google Cloud・Azure・AWS)を横断した開発環境の整備 ●チームマネジメント(メンバー育成・目標設定・評価) ●開発部門横断でのプロセス改善・カルチャー醸成の推進