関東 TerraformのITエンジニア求人・転職情報

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進 　└ポストモーテム文化の浸透 　└SLOをベースにした改善アクションの推進 　└Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service 　└ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud 　└Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど 　└MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス 　└Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用 　└Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール 　└GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ●人材採用PF開発に関わる業務全般 ・ユーザの利用状況の分析と改善案の提案 ・人材採用PFの新規・既存案件のアーキテクチャ設計および実装 ・人材採用PFの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Nexts.js ・Flutter ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

以下のような領域でのリードを期待しています(ご経験に応じて段階的にお任せします) ・技術選定および開発方針の意思決定 ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・刷新 ・コードレビュー体制や品質管理の仕組みづくり ・開発組織の技術力向上に向けた育成・メンタリング ・開発体験の改善、技術負債の解消 ・生成AIを活用した新機能開発および既存機能への導入 ・採用活動への技術支援・候補者評価など ●解決したい技術的課題・テーマ ・顧客課題を起点としたプロダクト改善および、事業アウトカムの最大化に向けた開発体制の構 ・モノリス構成からの段階的分離とアーキテクチャ刷新 ・フロントエンドのリニューアル(a11y、保守性向上) ・モバイルアプリ提供体制の新設(Flutter) ・開発生産性向上を目的とした開発環境・運用体制の見直し ・生成AIを活用した業務効率化およびプロダクト強化 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

本ポジションの役割 お客様、そしてテイラーのチェンジエージェントとしてあらゆる関係者と緊密に連携し、プロダクト開発における適応力を高めることで、プロジェクト、ひいてはテイラーの成功確率の最大化に貢献することが期待されます。 まずは1チーム・1プロジェクトのスクラムマスターとしてProfessional Serviceの組織と開発体制に関する現状を把握していただき、将来的には組織全体を1つのシステムと捉え、組織レベルの課題解決のリードを期待します。 具体的な業務内容 必要とされる行動を自ら選択していただきます。以下はその一例です。 ●スクラムマスターとしてチームとプロダクトマネジメント、ひいては組織をコーチすることでプロジェクトの成功確率の高める ●技術的卓越性によってチームが優れた開発を実践できる状態を作る ●組織の継続的学習の文化を実現する ●常に完璧を目指して変化を促進し、現状の活動に異議を唱える ●チーム、組織、お客様に生じる障害を探り、関係者と協力して取り除く ●ファシリテーション、トレーニングやワークショップなどの実施 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 Professional Serviceのメンバーの一員として、プリセールスの段階からお客様の課題発見から課題解決の実装をしていただきます。または既存の案件を成功確率を最大化するために、お客様と共創しながらプロダクト開発を行います。そして、これらのご経験を活かし、Tailor Platformの進化に直接貢献していただきます。 具体的な業務内容 FDEとして期待される役割を自ら考え選択していただきます。 以下はその一例です。 ・多様なエンタープライズの業務にお客様と直接連携しながら深く入り込み、業務ドメインの迅速なキャッチアップを実施する ・お客様のビジネス課題を解決するための武器としてエンジニアリングスキルを活用・適応的に学習する ・優れたチームプレイヤーとして、提供するソリューションを通じてお客様の成長に貢献する ・直面したお客様の様々な問題に対する解決策を再利用可能な形で抽象化し、Tailor Platformの進化に貢献する 開発環境 ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・使用言語 Typscript, React.js ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 お客様、そしてテイラーのチェンジエージェントとしてあらゆる関係者と緊密に連携し、プロダクト開発における適応力を高めることで、プロジェクト、ひいてはテイラーの成功確率の最大化に貢献することが期待されます。 まずは1チーム・1プロジェクトのスクラムマスターとしてProfessional Serviceの組織と開発体制に関する現状を把握していただき、将来的には組織全体を1つのシステムと捉え、組織レベルの課題解決のリードを期待します。 具体的な業務内容 ●スクラムマスターとして必要とされる行動を自ら選択していただきます。以下はその一例です。 ●スクラムマスターとしてチームとプロダクトマネジメント、ひいては組織をコーチすることでプロジェクトの成功確率の高める ●技術的卓越性によってチームが優れた開発を実践できる状態を作る ●組織の継続的学習の文化を実現する ●常に完璧を目指して変化を促進し、現状の活動に異議を唱える ●チーム、組織、お客様に生じる障害を探り、関係者と協力して取り除く ●ファシリテーション、トレーニングやワークショップなどの実施 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 お客様、そしてテイラーのチェンジエージェントとしてあらゆる関係者と緊密に連携し、プロダクト開発における適応力を高めることで、プロジェクト、ひいてはテイラーの成功確率の最大化に貢献することが期待されます。 まずは1チーム・1プロジェクトのスクラムマスターとしてProfessional Serviceの組織と開発体制に関する現状を把握していただき、将来的には組織全体を1つのシステムと捉え、組織レベルの課題解決のリードを期待します。 具体的な業務内容 必要とされる行動を自ら選択していただきます。以下はその一例です。 スクラムマスターとしてチームとプロダクトマネジメント、ひいては組織をコーチすることでプロジェクトの成功確率の高める 技術的卓越性によってチームが優れた開発を実践できる状態を作る 組織の継続的学習の文化を実現する 常に完璧を目指して変化を促進し、現状の活動に異議を唱える チーム、組織、お客様に生じる障害を探り、関係者と協力して取り除く ファシリテーション、トレーニングやワークショップなどの実施 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 Tech Lead、UX DesignerやDeveloperと協業し、解決案をTailor Platformを利用した製品として具現化するデリバリープロセス全体に責任を持ちます。 一連のプロダクトマネジメントを通じ、Tailor PlatformおよびProfessional Serviceの価値を最大限進化させます。 初期フェーズにあるため、自らの適性や志望に合わせて大きな裁量や自由度をもって、機能横断的に仕事をして頂けます。 具体的な職務内容 ●ロードマップ作成 ●要件定義 ●スプリントの運営 ●対クライアントの会議資料の作成・整理 開発環境 ・ミドルウェア:Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視:Datadog ・環境構築関連:Docker, docker-compose, Terraform ・データ解析関連:Cloud logging ・言語:TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等:Next,js, Playwright, vitest ・そのほか:GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 顧客要件をもとに、クライアント向けにカスタマイズされたWEBアプリケーションの開発を行っていただきます。 ●バックエンド:TailorPF上に、データモデル・ビジネスロジックを構築 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 本ポジションでは最新のAI技術を活用し、業務効率化や開発支援ツールの設計・開発を担当します。主に、大規模言語モデル(LLM)やAI支援ツール(Devin、GitHub Copilot Workspace など)の導入・活用を検討し、エンジニアリングの生産性向上に貢献する役割を担っていただきます。 具体的な職務内容 ●AIを活用した開発支援ツールの設計・開発・導入 ●Devin、GitHub Copilot Workspace などの導入検討と最適な運用設計 ●LLMなどの最新AI技術のリサーチ・評価・実装 ●社内エンジニアがAIツールを活用しやすい環境の構築と推進 ●APIやクラウドサービスを活用したAIツールの統合・開発 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, Rust ・そのほか GitHub Copilot

●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

仕事についての詳細 累計1.5億DL超の自社プロダクト「ModuleApps」において、大規模トラフィックを支える運用保守の実務を通じ、クラウドネイティブ技術(AWS/コンテナ)を習得し、SREとしてステップアップを目指す方を募集します。 ※完全自社勤務 - 大規模トラフィックを支えるサーバ群の運用・監視・障害対応 - 各種ログデータの収集・一次分析および課題の抽出 - 開発チームからのインフラに関する問い合わせ対応・連携 - AWS(Aurora, PostgreSQL)等のデータ基盤の運用管理サポート - 社内からのインフラに関しての問い合わせへの対応 開発環境 モダンな技術選定に積極的です! - 言語:shell, PHP - データ基盤:Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon Redshift, Snowflake - ツール:GitHub, Slack, Redmine, Notion - コンテナ技術:Docker, Kubernetes, Amazon ECS, Amazom EKS, Google Kubernetes Engine(GKE) - 分析:Amazon CloudWatch, Amazon Athena, Amazon Redshift, Snowflake 導入実績 カルビー、日清オイリオ、ゴディバ、ケーズデンキ、PLAZA、GRL、ウェルシア、ツルハドラッグ、タワーレコード、DCM、島忠・HOMES、成城石井、ドトールコーヒー、サンマルクカフェ、NewDays、東京ドームシティ、いなげや、ヤマナカ、ダイソー、プレミアムアウトレット、スーツのAOKI、はるやま商事、ASBee、JALカード、相鉄、ゴルフパートナー、HIS、ラフィネ、志摩スペイン村、草津温泉など、150アプリ以上を提供中 変更の範囲 会社の定める業務

フォトシンスは IoT デバイス「スマートロック Akerun」を用いた「Akerun入退室管理システム」を開発し、サービス提供しているほか、IoTや認証ソリューションで培ったクラウド認証プラットフォームを基盤に、次世代のデジタルID事業を展開しています。 デジタルIDを基盤としたサービスの多様化が進むなか、ID管理システムと連携し複数の認証技術に対応した「Akerunデジタル身分証」を、自社のマルチテナントSaaSとして開発・提供しています。 Appleウォレットへの社員証発行は国内の先駆けです。 本ポジションは、このデジタルID SaaSの技術開発の中心を担うWebエンジニア(バックエンド中心・フロントエンド兼務)です。 担当役員と直接連携し、要件定義・設計・実装まで一気通貫で担当します。 個社向けの受託開発ではなく、多様な顧客へ展開する汎用的なマルチテナントSaaSを、事業価値とUXにこだわって育てるフェーズです。 具体的には ●お任せする仕事 ・自社サービスのWebアプリケーション開発(バックエンド開発が中心) ・開発ロードマップ検討 ・アーキテクチャ設計、技術選定 ・サービスの運用保守 ●システム概要 スマホアプリ、Web管理システム、デジタル身分証クラウド、認証ゲートウェイが 連携するマルチテナントSaaS。 IdPと連携するSP。 外部システム向けの認証・認可APIを提供。 Appleウォレット対応のリーダーを開発しているIoTチームと連携した開発案件もあります。 ●技術スタック ・言語:Ruby on Rails, Go, Vue.js, React, TypeScript ・環境:Docker ・クラウド:AWS, GCP ・DB:MySQL (Amazon Aurora) ・CI:AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, CircleCI, Jenkins ・IaC:Terraform, AWS CloudFormation ・ツール:Google Workspace, Slack, JIRA, GitHub, Figma, Claude Code, Codex ※エンジニアの生産性と技術力向上を重視し、日々の業務においてClaude CodeやCodexを積極的に活用しています。 ●AIの活用について Photosynthでは、エンジニア一人ひとりの生産性と技術力向上を重視し、AI駆動型開発ツール「Cursor」や「Devin」を積極的に導入しています。 日々のコーディングや設計業務にAIを活用することで、効率的かつ創造的な開発を実現し、個々のエンジニアがより高度な課題に集中できる環境を整えています。 さらに、全社員が利用できるAIプラットフォーム「Gemini Advanced」も導入し、部署を越えたAI活用や知識共有が活発です。 エンジニア主導の勉強会や最新技術の情報交換も定期的に行われており、新しい技術に触れながら成長できる文化が根付いています。 AIを活用したスマートな開発や、最先端技術に挑戦したい方にとって、Photosynthは最適な環境です。 ●Akerunデジタル身分証について Akerunデジタル身分証は、スマートフォンを通じて人と組織、リアル空間、デジタルサービスをつなぐIDプラットフォームです。 私たちが目指しているのは、物理カードをスマホに置き換えるだけのサービスではありません。 大学であれば学生・教職員・卒業生・来訪者、企業であれば社員・派遣社員・パートナー・来訪者、自治体であれば職員・住民・地域参加者など、組織に関わる多様なステークホルダーのIDを統合し、認証・権限管理・サービス利用・行動データを一体で扱える基盤をつくることです。 Akerunが強みとしてきた入退室管理やIoT認証技術と組み合わせることで、デジタルIDは単なる画面上の身分証ではなく、リアル空間でのタッチ認証、施設利用、出欠確認、イベント参加、災害時の本人確認などに活用できます。 さらに、そこで得られる行動データを活用することで、施設運営、学生支援、職員管理、地域サービス改善などの経営課題解決にもつなげられます。 大学や自治体公式サービス、企業の従業員向けサービスなど、社会インフラに近い領域で需要が高まっており、1顧客あたり数万人規模のユーザーに使われる可能性があります。 多くの人が日常的に利用するID体験を、UI/UXにこだわりながら設計・提供できることも、この事業の大きな魅力です。 認証端末、クラウド、スマートフォンアプリ、Appleウォレット対応までを自社で扱えるため、既存のAkerun事業とのシナジーも大きく、リアル空間DXの中核となるプロダクトとして成長を目指しています。 ・Akerunデジタル身分証:https://solutions.akerun.com/id/ ・Akerunデジタル学生証:https://solutions.akerun.com/id/student

AI技術を核としたアプリケーション開発に携わっていただきます。多様な業界・業種のお客様に対し、ビジネスデベロッパーやアルゴリズムエンジニアといった専門家と連携し、企画提案から開発、そして運用まで、プロジェクト全体を一貫してリードしていただきます。 プロジェクト例 ・大手金融機関における次世代コンタクトセンターの構築 ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知の提供 ・大手教育事業者における生徒一人ひとりに合わせた最適な問題を出題する次世代型教育アプリの共同開発 ・大手金融機関における膨大な問い合わ対応を効率化するLLMを活用した対話型エージェントの構築 ・大手小売企業の業務効率化を加速する需要予測やシフト最適化ソリューションの提供 技術スタック ●利用言語 Python、TypeScript ●クラウド AWS、Azure ●バージョン管理 Git (GitHub) ●CI/CD Github Actions ●インフラ Docker、Terraform、AWS CDK ●ドキュメント管理 Notion ●コミュニケーション Slack ●AIツール Github Copilot、Cursor、Claude 等　 ※月額3万円会社負担 ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

本ポジションの役割 ●顧客要件をもとに、Next.jsをベースとしたクライアント向けにカスタマイズされたWEBアプリケーションのフロントエンド開発をリード ●クライアント向け開発を加速されるためのTailor Design System等のTailor Packagesなど開発基盤の開発 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

IoTエンジニアの「オープンポジション」として、IoT事業の各ポジション(※)で幅広く検討し、最適なポジションを提案いたします。 ◆IIJのIoT事業について これまで提供してきたネットワーク、クラウド、セキュリティといったITサービスをIoT向けに進化させながら、事業発展を続けてきました。 ・お客様のIoTビジネス実現に適した形でのサービス提供 ・IoT市場の中でも先進的な自社サービス・ソリューションの開発・展開 などを通し、お客様へ新たな価値を提供しながら、IoTによる課題解決への貢献へ取り組んでおります。 ◆活躍している社員 現在当社では、 ・デバイス関連の技術を背景にソリューション企画へ携わる社員 ・ソフトウェア開発と共にデバイス技術にも携わるエンジニア などが多数活躍しており、どのような背景の方でも、IoTサービスの開発へ携わりたい思いを叶える環境が提供できるのではと考えております。 ◆※検討対象のポジション ・IoTソリューション営業/企画営業 ・IoTサービス企画・開発エンジニア ・IoTサービスインフラ構築・運用エンジニア ・開発/運用エンジニア(バックエンド) ・開発エンジニア(WEBアプリケーション)

【ポジション概要】 月間約9,600万人を支える「食べログ」の大規模Kubernetes基盤における信頼性向上と、開発生産性を牽引するチームマネジメントリーダー ■食べログについて 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ■技術部の責務と文化 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にし日々の業務にあたっています。 ■SREチームの責務 技術部SREチームは食べログのシステムの信頼性を向上させることで、エンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務としています。より良いユーザ体験を届けるためのシステム基盤の構築・改善や障害対応を日々行っています。また、サービス開発チームがより効率的にシステム開発を行えるようにアーキテクチャの提案などを行います。昨今ではアプリケーション基盤の全面Kubernetes化など果敢に技術的な挑戦を行っており、一緒にチャレンジしていく仲間を募集します。 食べログのシステムの信頼性を向上させることでエンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする目的に向かい、様々な課題の解決とチャレンジでチームをリードします。 【具体的な業務内容】 ●チームマネジメント・組織開発 └食べログ開発組織のビジョン実現のためのチームの方針付けと目標設定、および目標達成に向けたチーム活動のリード └メンバーの目標設定・評価・フィードバック └1on1などコミュニケーションとフィードバック └メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援(アサインや役割の設定、業務における成果最大化の支援、キャリアディスカッションなど) └案件のマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) └エンジニア採用 ●SREチームの技術的業務 └Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 └各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 └アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 └新規システムのアーキテクチャの選定、提案 └CI/CDの運用、改善 └AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 SREチームのミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。 デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。 SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。 事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence

10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。 当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。 単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。 開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。 <具体的には・・・> ●自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進 Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進 TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code(IaC)の実践と自動化の徹底 オンプレミスとクラウド(AWS)を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装 ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証 ※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。 ●AI駆動による運用高度化 AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化 生成AI(Devin/GitHub Copilot等)を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践 ▼AI活用例 ●IaCコードレビュー・コーディングの自動化 TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。 Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。 また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。 ●インフラ変更作業の事前レビュー 本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。 設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。 ●障害調査・ログ分析の支援 ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。 過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部(全体約50名) ー東京インフラ開発1〜4課★今回は1課もしくは4課での配属となります。 ※各課、メンバー5〜10名程 ー大阪インフラ開発課 ※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。

「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において、インフラ組織のマネジメントを行っていただきます。 ●仕事内容(詳細) 自社で開発しているクラウドサービスのシステム管理・運用/保守を行うインフラチームのマネージャー(課長)としてご活躍頂くことを期待しています。 (自社内で運用体制、環境構築、保守･運用を全て行っています。) ・チーム管理:チームの方針決定、プロジェクトマネジメント、リソースマネジメント (技術的戦略にのっとり、部下への戦術の落とし込み、達成支援による人材育成をしていただきます。) ・メンバー管理:人事考課、リーダー/メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成 ・自社で採用する技術の検討　(IT業界で勝ち残るための新技術の調査、戦術の実行をしていただきます。) ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部 インフラ開発部には東西合わせて以下4つの課があります。 各課、メンバー5～10名程が在籍しており、今回は東京インフラ開発1～3課いずれかの配属を予定しています。 ※また別の部ではありますが、SRE課もありますのでKubernetesの構築のフォローや、全課横ぐしでの共通施策PJの推進(Grafanaの導入運用、バックエンド基盤の構築など)も協力しながら進めていくことができます。 東京インフラ開発1課 東京インフラ開発2課 東京インフラ開発3課 大阪インフラ開発課 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ※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。

・クラウド/オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築/設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●ご経験値やご興味に合わせ、小規模チームのマネジメントをお任せいたします。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部 インフラ開発部 ー東京インフラ開発1～3課 ※各課、メンバー5～10名程(3課への配属を予定しています。) ー大阪インフラ開発課 ーSRE課 ※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。

AIを活用した社内の業務改善システムにおける、Google Cloudを中心としたインフラストラクチャの設計・構築・運用、およびチームの技術リードをお任せします。 【具体的な業務内容】 ・Google Cloudを利用したスケーラブルかつセキュアなインフラアーキテクチャの設計・構築 ・今後のシステム拡張を見据えたクラウドインフラの最適化および運用設計 ・Terraform等を用いたInfrastructure as Code (IaC) の推進 ・開発チーム(フロントエンド/バックエンド)に対するインフラ・クラウド技術面でのサポートとリード ●配属組織 コーポレートIT統括部 情報セキュリティ部 └セキュリティシステム課 └セキュリティマネジメント課 情報システム部 └クラウドサービス課(大阪) └IT基盤課(大阪) └IT基盤課(東京) └ITデバイス管理課 業務システム部 └業務システム推進課1課 └業務システム推進課2課 └AI推進課　　★こちらでの配属予定です └データ基盤課 ●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。

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

ソフトウェアを稼働させるためにはサーバの準備が必要ですし、ネットワークの設定・構築も必要です。 ユーザーに価値を届けるシステムを構築運用するための作業は、開発以外にもインフラ管理、システム基盤の改善、ミドルウェアの導入管理、監視、トラブルシューティング、自動化と多岐にわたります。 求人ボックスSREチームでは開発チームやシステムプラットフォーム部と協力し、システム基盤の設計から構築、運用までシステムの安定稼働を支える業務を担っていきます。 求人ボックスは成長に伴いトラフィックやデータが右肩上がりで増えています。 既存のシステム基盤では対応しきれない部分も出てきてますので、新しいシステムアーキテクチャの提案を行います。 また当社ではセキュリティ対策を重要視してますので、それを加味したシステム構成を検討するなどのミッションもあります。 マネージャー候補として、チームのマネジメントや、プロジェクトの推進、ステークホルダーとの調整も担当します。 チームのメンバーと協力して、システムの品質や効率を向上させるための施策を提案し、実行していきます。 【具体的な業務内容】 ・プロジェクトマネジメントやチームビルディングなどのマネジメント ・高可用性、高信頼性、高パフォーマンスを担保するためのシステム提案 ・開発側と連携が必要なプロジェクトの推進 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。様々な施策を通して求人ボックスのシステムを理解していただきます。 立上り後は、サービスやシステムの課題を認識していただき、SREのベストプラクティスを検討し実行していただきます。 想定キャリアパス キャリアパスとしては、テックリードやプロジェクトマネージャーの役割が視野にあります。 ・将来的には、SREエンジニアとしての専門性を深めつつ、求人ボックスのシステムに対する責任と権限を持つことができます。 ・リーダーシップやプロジェクトマネジメントのスキルを向上させ、チームのビジョンや戦略を立案し、チームの成果や成長を促進することができます。 ・サービス全体の品質やパフォーマンスを向上させるために、他のチームや部門と連携し、イノベーションや改善を推進することができます。 ・SREの文化や価値を組織内外に広めるために、メンターやエバンジェリストとして活躍することも可能です。 開発環境 ソフトウェアはLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

●なぜやるのか SEEDS COMPANYが目指す世界は『テクノロジーの力で採用業務を自動化及び最適化させ、人がクリエイティブなサービスに注力できるように、労働集約のフローを効率化すること』です。 労働集約型な仕事で時間が取られていた部分をテコ入れすることにより、新しいサービスの提案や他の価値向上のための時間を使えるようになれば、サービス業はもっと活気付くと信じています。 人材業界の中でもアルバイト領域は労働集約型のビジネスが多く、テクノロジーで効率化していくということが出来ていません。 採用を希望する小売、サービス企業の多くはまだまだ広告に頼り求人を出しています。 私たちは、業界をつくってきた私たち自身の問題に向き合うこともいとわない組織です。 議論、行動を重ねながら業界を変革することにまっすぐなサービス開発スタンスを持っています。 テクノロジーの力で人材業界を変革し、企業の採用問題を解決すると同時に、はたらく個人個人が正当に評価される世界を目指していきたいと思っています。 それがワクワクドキドキするような世界に通じると考えています。 ●ポジションについて 我々の中核ビジネスである採用支援・管理システムについて、ビジネス部門と連携しながら、顧客の採用課題解決のためのサービス改善や運用保守をご担当いただきます。 [開発の進め方] ・フラットな組織なので、プロダクトオーナーやビジネス部門と議論しながら仕様やスケジュール、優先度を決めることができます。 ・DevOpsを推進しており、開発と保守の両立やバランスについてもエンジニアチームが主に舵取りも行っています。 ・15年近く顧客に支持されているシステムですが、近々リニューアルやリファクタリングを予定しており、そちらにも積極的に関与いただく予定です。 [技術的な取り組み一例] 業務内で最新の技術にもチャレンジできるので、更なるレベルアップも可能です。 確立した技術だけを使うのではなく、プロダクトの成長のために技術的なチャレンジも行なっています。 ・生産性向上やコスト削減のためのミドルウェア・ツールの検討・導入 ・分析基盤やマーケティングなど、周辺技術の検討・導入 ●チーム体制 ・ 現在、組織では約15名のエンジニアが働いています。 技術に対して前のめりで挑戦していきたいという思いを持ったメンバーが集まっています。 ・責任者は30代、自由でフラットな雰囲気で誰もが手を挙げればチャレンジできる環境です。 ・社内ベンチャー全体で約60名とコンパクトな組織であるため、一人一人の裁量権が大きいです ●技術スタック [取り扱っている開発環境と言語の例] ・開発言語 : Ruby(Ruby on Rails), JavaScript (jQuery)等 ・ DB : Amazon Aurora(MySQL) ・ アプリケーションサーバー: Amazon EC2, Lambda , Amazon EKS( Amazon Elastic Kubernetes Service ) ・ 構成管理: Terraform ・ CI/CD: Jenkins, Capistrano ・ 監視: Mackerel [同部署で開発している新サービスでの開発環境と言語] ・開発言語 : Go (Echo), Node.js (Express), JavaScript (React.js)等 ・DB : Amazon Aurora(MySQL) ・ アプリケーションサーバー: Amazon ECS, Lambda ・ 構成管理: Terraform ・ CI/CD: CircleCI ・ 監視: Amazon CloudWatch, Mackerel ・ その他: Amazon Elasticsearch Service

具体的な職務内容 Tailor Professional ServiceのSET (Software Engineer in Test) は、開発生産性の向上やプロダクトの品質改善のために、プロジェクト全体の仕様把握や調整、テスト戦略に基づいた自動テストの実装やCI/CD周りの改善など、品質保証に関する業務の推進を通して、クライアントの成功を品質面から牽引していただきます。 SETとして関わる範囲は広く、仕様通りの挙動確認などの、当たり前品質の確認のみならず、仕様レビュー及び仕様の改善を行う事による魅力的品質の向上、ユーザー視点でのUI/UX検証、開発プロセス改善に至るまで、それぞれのビジネス要件や課題を深く理解し、品質に関わる全ての領域に関わっていただきます。 ●Tailorの事業成長に合わせた品質保証の戦略策定とチーム構築 ●テスト効率化及び自動化の推進 ●開発プロセスにおける仕様レビュー及び仕様改善 ●テスト設計・実施及びバグ報告 ●開発プロセス全体に関する改善業務 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, CUE, cel-go ・テスト開発フレーム Cypress, Selenium, Playwright, JEST, Vitest ・そのほか GitHub Copilot

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

当社のコミュニケーションサービス「MEET」の開発、バックエンドエンジニアをお任せします。 • サーバーサイドの設計・開発(PHP または Python) • MySQL を使用したデータベース設計・最適化 • AWS を活用したインフラ環境の構築・運用 • システムのセキュリティ対策および脆弱性診断・対応 • パフォーマンスのモニタリングと改善