関東 TerraformのITエンジニア求人・転職情報

株式会社クラウドワークスコンサルティング

【「今のスキル」のその先へ。案件数という「選択肢」で、あなたの理想を現実に。】 誰もが知る大手企業のプロジェクトや、社会に不可欠な大規模インフラ。 日本最大級のプラットフォームを持つクラウドワークスグループだからこそ、私たちは特定の技術や古い環境にあなたを縛り付けることはありません。 「そろそろ設計・構築に腰を据えて挑戦したい」 「AWSやAzureなど、クラウドの実践スキルを最速で身につけたい」 そんな想いに、圧倒的な案件網で応えます。 会社都合のアサインではなく、あなたの「次に伸ばしたいスキル」から逆算してプロジェクトを決定。 豊富な案件の選択肢があるからこそ、無理な背伸びではなく、着実なステップアップを私たちが伴走してサポートします。 CWCのパートナー企業: 【AWS】人材サービス型 AWS パートナー 【Azure】インフラストラクチャ (Azure) ソリューション パートナー 【GoogleCloud】Google Cloud Platform Service パートナー ≪プロジェクト例≫ 【AWS】 AWS Organizations・IaCを駆使し、モダンなコンテナ環境(ECS Fargate)への進化を支える案件(インフラリーダー案件あり) 【AWS】 自社EC基盤のコンテナ化(ECS/Fargate)推進とTerraformによるIaC標準化を牽引するインフラリードエンジニア案件 【上流】 大手メーカー向け、PM支援・大規模CloudFormation/Lambdaを駆使した基盤構築案件 【AWS/Terraform】 システムのアーキテクチャ設計からIaC実装、非機能要件定義までを担うインフラ構築・整備案件 【Azure】 生成AIパッケージ向け、Terraformを駆使したAzureインフラ設計・構築支援案件 【SRE/K8s】 自社SaaS(統合管理サービス)のスクラムチームにて、Kubernetesを用いた基盤設計・運用とパフォーマンス改善を担うSRE案件 下記資格取得者は入社直後からクラウドプロジェクトへのアサインを確約します! ・AWS Certified Solutions Architect - Professional ・AWS Certified DevOps Engineer - Professional 社内請負案件拡大中! スキルを磨き、キャリアを広げる クラウドワークスグループで次のステージへ 現在、CWCでは社内での請負案件の拡大を進めています。 お客様先だけでなく、自社内でもスキルアップできるチャンスが加速中! ・最先端技術に触れられる外部プロジェクト ・要件定義や設計から関われる自社内プロジェクト PM/PL経験者には、請負チームの立ち上げや拡大にも即参画可能 キャリアの選択肢が今まで以上に広がります! ≪請負Gのプロジェクト事例≫ ① VDI環境の再設計・運用立ち上げ(Horizon on Azure) 概要: Azureを基盤としたVDI環境の再設計から設定変更、運用フローの構築までを一貫して支援。既存環境の課題を抽出し、最適化されたデスクトップ環境を実現しました。 技術領域: Azure / VDI / Omnissa Horizon ② オンプレミス仮想基盤の刷新・OS移行 概要: 老朽化した仮想基盤の更改に伴うサーバー移行を担当。既存システムの制約を考慮した現実的な移行計画を策定し、OSバージョンの刷新を含む再構築から安全な切り替えまでを完遂しました。 技術領域: オンプレミス / 仮想基盤 (VMware) ③ AWS監視基盤のクラウドネイティブ化・コスト最適化 概要: オンプレミスの監視基盤をAWSへ移行。コンテナ化による構成見直しや、AWS Config等の活用による分析を行い、システムの可用性向上と大幅なコスト削減を両立させました。 技術領域: AWS (ECS, Fargate, Config) / 運用改善

METATEAM株式会社

●お任せしたい業務 ・顧客の課題に合わせた最適なシステムの提案 ・~20名規模のシステム構築プロジェクト全体を俯瞰したプロジェクトマネジメント ・システムの企画からリリース、グロースまで一貫してリード ・急拡大している部門の組織づくり、組織推進、マネジメントコンサルシフトの主導 ・若手インフラエンジニアの育成・教育・マネジメント ●直近プロジェクト事例 ￭官公庁システム統合に伴うWLAN構築およびフロアスイッチ更改対応支援 [内容] ・WLAN構築(Cisco Meraki) WBS作成、スケジュール調整、資料作成、課題管理等のPM業務(サイトサーベイ～導入支援含む) ・フロアスイッチ更改(Cisco) WBS作成、スケジュール調整、資料作成、課題管理等のPM業務(設計・構築～導入支援含む) ￭大手Sler様社内向けマスターデータ配信基盤構築プロジェクト [内容] ・プライベートクラウド(SDPF)での基盤設計～リリース ・ ネットワークの設計構築 ・ サーバーの設計構築 ・ RHEL9のインストール・設定 ・ MWのインストール・設定

METATEAM株式会社

●お任せしたい業務 ・要望ヒアリングから要件定義、設計、構築、運用保守 ・プロジェクト推進 ・チームメンバーに対して開発サポートを行い技術でチームの生産性を向上 ・システム面での課題やプロジェクト課題に対し最適な解決方法の提案 ・急拡大をする部門の組織づくり、マネジメントコンサルシフトの社内支援 ・若手インフラエンジニアの育成・教育 ●特色 ・AWS資格取得を全面バックアップ AWS資格取得を会社として全面バックアップします。 AWS未経験で入社3か月後に下記資格を全て取得したメンバーもいます! -AWS ソリューションアーキテクト アソシエイト&プロフェッショナル -AWS デベロッパー アソシエイト -AWS SysOps アドミニストレーター アソシエイト ・社内AWS学習環境の改善 ・インフラマネージャーの育成勉強会 ・資格取得に向けた顧客提供価値の向上、セルフブランディングを強化中 ・AWSを用いた新規事業の検討 ●直近プロジェクト事例 ・某大手Webマッチングサービスのクラウド基盤移行プロジェクト 標準的なAWSサービスでインフラ基盤を構成 使用サービス:EC2・RDS・ELB・Route53・EFS・Redisなど 環境構築:Infrastructure as Codeを使用して構成管理 次期プロジェクトの要件追加に伴い、lambda、CI/CD環境構築など構成最適化を検討予定 チーム体制:7名(プロジェクト責任者、PM、PL、メンバー4名) ・オンプレミスからAWSへの移行プロジェクト オンプレ基盤のEOSLに伴うAWSへの移行を実施 AWSを使用したインフラ設計、構築や既存のオンプレからの移行作業を行います。 その他、要件定義、基本設計書、詳細設計書、試験項目書などのドキュメント作成を実施。 チーム体制:全体:5名

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

株式会社タイミー

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

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。 ・SREという立場から組織横断的に複数サービスの安定的なサービス提供をサポートする ・デジタルプラットフォーム全体のアーキテクチャの設計と統制業務 ・デジタルプラットフォームを利用サービスとの連携業務 ・デジタルプラットフォームの障害対応業務

株式会社NTTデータ

・NTTグループの根幹事業の１つである通信サービスの未来を創るべく、通信業界最大手の顧客様と共に、革新的なシステム技術を用いて、業界横断的なインフラメンテナンス改革を主導し、通信インフラ全体に貢献できるシステム開発を目指しています。 ・新規サービスの提供、既存サービスの安定運用を実現するため、システムでの実現方式/構成のグランドデザインから開発（設計・構築・試験）、維持・保守までをトータルで行います。（システム運用自体は当社範囲外） ・大規模システムのインフラ開発を担っており、各自の専門スキルを活かすことも、また各インフラ技術を段階的に身に着けることもでき、将来的にはインフラアーキテクトとしての活躍も可能となります。 ・IOWN (Innovative Optical and Wireless Network)構想における革新的な技術を使いこれまでのインフラサービスの限界を超える通信技術を創造し、社会インフラの未来を実現するため、クラウド化/自動化/生成AIなどの最新技術を活用し、先進的な基盤を開発/刷新していく仕事となります。 役割詳細 今までのご経験やこれからのキャリア志向などを踏まえて、ご自身のスキルを活かせるように配属チームを検討させていただくことができます。（IPAのスキル標準等を参照） ※現在下記のようなインフラスキルをお持ちの方で、キャリア志向から同プロジェクトのアプリ開発チームへの配属希望なども可能です。 ・サーバーエンジニア/プラットフォームエンジニア（サブリーダー/メンバ）：RHEL、Pacemaker、Ansible、Docker、Kubernetesなどを使ったOS：クラスタソフト・運用管理製品・コンテナ製品の構築 ・ネットワークエンジニア（サブリーダー/メンバ）：Cisco、Juniper、SDN（ACI/Nuage等）、Firewall、Load Balancerなどを利用したLAN/WAN環境構築、SDN技術の導入・設計 ・クラウドエンジニア（サブリーダー/メンバ）：AWS、Oracle Cloud (OCI)、IaC、CloudFormation、Terraformなどのクラウドソリューションの統合・設計・構築 ・インフラアーキテクト（リーダー）：オンプレ/クラウド技術（AWS、Azure、VMware、OCI、ネットワーク全般など）によるインフラアーキテクチャ策定/技術マネジメント （役割詳細補足） ・リーダー：10～20名程度のチーム全体をマネジメント ・サブリーダー：5名程度のメンバをマネジメント(リーダによる支援あり) ・メンバ：専門領域のインフラ開発（サブリーダーによる支援あり）

株式会社NTTデータ

<組織概要> 当組織は、モビリティ・防衛・知的財産・司法法務領域において、中央省庁等のお客様を中心に国家や社会を支える重要インフラシステムを提供しています。 豊富な業務知識と技術力を活かし、行政システムのデジタル化を主導し、最新技術を用いた価値創出(DX)によって社会課題を解決するなど、社会に貢献する事業を行っている組織です。 <職務詳細> 官公庁のDXを推進する大規模プロジェクトをはじめとしたシステム開発にて、クラウド・AI等の先端テクノロジーを活用し、社会基盤を支えるシステムのアーキテクチャ設計・構築を担当いただきます。 ●プロジェクト事例 ・自動車登録・検査システムの開発:自動車の登録や検査をデジタル化し、手続きの効率化を推進。最新アップデートではICチップ付き車検証を導入し、よりスムーズな車検フローを実現 ・知的財産関連システムの開発:知的財産領域でのシステム開発を通じて、最新技術を用いて日本の技術革新を後押し ・司法・法務システムの構築:司法・法務領域に関わる情報基盤や情報管理システム開発を通じて、法的手続きをよりスムーズかつ安全に進める環境を提供 ●具体的な業務 ○官公庁向けクラウド基盤の設計・構築:官公庁のデジタルサービスを支えるインフラをゼロから設計・最適化します。 　【技術活用例】 　・AWS/Azure/GCPを活用した大規模システム基盤の設計・構築 　・ServiceNowを活用したITサービスマネジメント(ITSM)の導入・最適化 ○DevOps/SRE 環境の構築:開発・運用を効率化するためのDevOps/SRE環境を構築します。 　【技術活用例】 　・Cloud IaCを活用した環境自動化(Terraform、Ansible) 　・CI/CDパイプラインの構築・最適化 　・SRE手法を用いたシステム運用の高度化(Datadog、Prometheusの活用) Keyword:Cloud、ServiceNow、DevOps/SRE、NW、DB、アーキテクチャ設計、ITスペシャリスト、プラットフォーム

株式会社NTTデータ

日本を代表する大手自動車メーカー様におけるマーケティングから販売、アフターサービス、モビリティサービス利用に至るまでの全てのカスタマータッチポイントをつなげ、新たな顧客体験を創り上げることが我々のミッションになります。 カスタマージャーニー全体をデザインした上で、CMS、MA、CRM、ビッグデータ分析、認証等、多様なデジタルソリューション・テクノロジーを活用して顧客体験とそれを支えるバックエンドの仕組みを提供していきます。 複数のチームがクライアントの状況にあわせて戦略的に活動を行っていますので、チームに参画して徐々に業務に慣れて頂きながら、多様なプロジェクトを経験頂けます。

株式会社NTTデータ

グローバルな視点と先進的なテクノロジーを融合させ、お客様のデジタルトランスフォーメーションを加速させること。 私たちは、日本のビジネス文化への深い理解と、世界中から集めた多様な知見を活かし、革新的なソリューションを生み出します。常に最先端を追求し、お客様と共に新しい価値を創造し続けることで、ビジネスの未来を切り拓きます。 我々の部門では、クラウドネイティブな開発手法とアジャイル開発を融合させた「爆速開発」メソッドを確立し、中国APACをはじめとするグローバルなチームと連携し、お客様のビジネス課題を解決する革新的なソリューションやエンジニアリングを提供しています。 ・爆速開発(アジャイル開発手法・DevOpsによる迅速な開発) ・海外デジタルソリューションの活用(グローバルで実績のある最新テクノロジーを日本市場へ展開。爆速開発で高速ローカライゼーション) ・グローバルサービスマネジメント(中国APAC各地のエンジニアと協力し、24時間365日体制でのプロジェクト横断型シェアードシステム運用サービスを提供) ・クラウドSRE(クラウドネイティブなサービスを活用したCI/CD、インフラのコード化、先進的なアーキテクチャ設計、プラットフォームエンジニアリングによる開発・運用の最適化)

フューチャー株式会社

●採用部門、または　アサイン予定プロジェクトの概要 Technology Innovation Group(以下TIG)は、 　①最先端、且つ先進的なテクノロジーのプロフェッショナル集団 　②プロジェクト品質と生産性の向上 　③自社サービス事業の立ち上げ を主なミッションとして発足しました。 同ポジションは、TIGにてシステムインフラの設計・実装経験と先進IT技術を駆使し、システムの最適化をテクノロジー面で自ら推進していけるスペシャリスト層を想定しています。 ミッションクリティカルな大規模エンタープライズシステムのアーキテクトチームの一員として活躍したい方、テクノロジーを軸に顧客のDXを伴走型スタイルで支援したい方は是非ご応募ください。 ●職務内容の概要 インフラスペシャリストとして、業務要件・業界・最新の技術動向を踏まえて最適なシステム構成を導出し、顧客・プロジェクト・チームをリードするポジションです。 経営・業務・ITの戦略的コンサルティングの中で、システムインフラ部分を核とし、システム化検討・提案・設計・構築・非機能評価を担います。従来型のシステム統合にとどまらず、クラウドの力を最大限に活用したアーキテクチャへの刷新(モダナイゼーション)を牽引し、顧客企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を伴走型で支援します。 ●職務内容の詳細 ・顧客業務特性に合わせたベストな構成提案・計画立案(ベンダフリー) ・ミッションクリティカルな基幹業務システムやビッグデータを扱う情報系システムのインフラ要件定義・設計・構築 ・既存システムのアセスメント・改善提案(品質/性能/コスト/体制課題) ・クラウドを活用した次世代IT基盤の実現に向けたロードマップ策定、テクノロジー戦略策定、CIO/CTO/CISO支援、技術アドバイザリ ・Infrastructure as Code(IaC)やCI/CDパイプラインを活用した、インフラ構築・運用の自動化および標準化の推進 ・上記全般を通じての顧客および多様なステークホルダとの折衝・リード

FPTコンサルティングジャパン株式会社

ミッション 生成AI・AIエージェントの普及により、クラウドインフラは「システムを動かす基盤」から、IDを起点にAI・業務・データを安全に接続する中核アーキテクチャへと進化しています。特にAzureでは、Microsoft Entra ID(旧Azure AD)を中心としたID・認証・認可の設計が、セキュリティ、ガバナンス、AI活用の成否を左右する時代になっています。 Entra IDを起点に、AI時代のAzureアーキテクチャを設計する。 認証・セキュリティから運用まで、本番で成立するクラウド基盤を作る仕事です。 職務内容 Azureを中心としたクラウド基盤において、以下を担当していただきます。 ●Azure / Entra ID を前提としたクラウド基盤の企画・構想策定 ●Entra ID(ID・認証・認可)を起点としたアーキテクチャ設計 ●セキュリティ、ネットワーク、ガバナンスを含めた全体設計 ●条件付きアクセス、RBAC、PIM 等を含むID・アクセス設計 ●オンプレミスAD/他クラウドからのEntra ID・Azure移行支援 ●IaC(Bicep / Terraform 等)を前提とした基盤実装・標準化 ●監視・運用設計、SecOps / FinOps を含めた運用高度化 ●AI・データ基盤(Azure OpenAI / Fabric 等)を支えるインフラ設計 ※ID設計を“後付け”にしない、AI前提のクラウド設計を重視しています。

JAPAN AI株式会社

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

GO株式会社

全社におけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するため、ゼロトラストアーキテクチャの高度化、仕組みの開発・実装、インシデント指揮などを主導していただきます。単なる運用にとどまらず、自動化の推進やエンジニアリングによるガバナンス強化を期待しています。 ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかの領域を強みとして軸に持ちつつ、横断的なプロジェクトをリードしていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●コーポレートセキュリティ(監視戦略・インシデント指揮) ・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤(Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint、Netskope等)の設計、高度化、運用・改善 ・大規模ログにおける検知ロジックの実装、チューニング、脅威ハンティングの推進 ・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの技術調査および全体指揮 ・Python、GAS等を活用した、調査・対応オペレーションおよびSaaS連携の自動化ツールの開発 ●セキュリティガバナンス(エンジニアリングによる効率化・可視化) ・全社セキュリティポリシー・規程の策定・改定と、AI等を活用した社内問い合わせ対応の自動化・効率化 ・各種認証(ISMSなど)の取得・維持に向けたプロジェクトマネジメント、内部監査対応 ●他部門連携・ベンダーコントロール ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、自社プロダクトに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画立案、外部ベンダーへの発注および進行管理 【キャリアパス例】 ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。 ・マネジメント志向: 組織マネジメントを担うGM(グループマネージャー)へのステップアップ ・ゼネラリスト志向: 全社的なセキュリティ戦略企画やリスクマネジメントの主導 ・スペシャリスト志向: IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●解決したい課題 IT戦略本部 セキュリティグループにおいて、これまでのセキュリティ施策を今まで以上に深め、運用の平準化・標準化を推し進めるとともに、AIをはじめとする最新技術を取り巻く新たなリスクに対する対策・戦略立案を牽引していただきたいです。 ・運用基盤の再構築・標準化 ブラックボックス化したシステムと既存ルールを紐解き、最新の組織規模に合わせた運用フローの抜本的な見直し・標準化の推進。 ・最新技術の活用と対策・戦略立案 AI等の最新技術に対する新たなセキュリティ対策や戦略を立案する。また、過去の構築時点では解決が難しかった課題に対し、自動化ツールなどを駆使したアプローチで根本的解決を図る。 ・高度なゼロトラスト環境の確立 多様なデバイスやネットワーク環境からのアクセスに対し、「セキュリティと利便性」の高度なバランスを保ちながら、新たな脅威への対策を実施する。 ●所属組織 IT戦略本部 セキュリティグループ 現在5名程度の組織で、プロジェクトは1〜2名のチームで担当します。 自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。

株式会社ログラス

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。 登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。 業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。 HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。 簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。

株式会社ログラス

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

ケースワイズコンサルティング株式会社

● 仕事内容 クライアント企業のサーバインフラプロジェクトに参画し、設計・構築・運用業務を担当していただきます。 本人の希望・スキル・キャリアプランを考慮してプロジェクトを決定します。 ・Linux / Windows Server の設計・構築・運用 ・クラウド環境の設計・構築(AWS / Azure / GCP) ・仮想化基盤の構築(VMware / Hyper-V) ・サーバ監視・障害対応 ・インフラ改善・パフォーマンス最適化 ・設計書・構成資料の作成 ● エンジニアファーストの取り組み ①案件選択制 　エンジニアの希望をもとに案件を提示し、本人の合意のもとで参画先を決定します。 ②単価UPで給与UP 　案件単価をベースに昇給を決定し、スキルアップに応じて収入アップが可能です。 ③待機時給与100%保証 　待機期間が発生した場合も給与は全額支給されます。 ④キャリア支援 　定期的なキャリア面談を実施し、スキルアップにつながる案件を優先的に提案します。

UUUM株式会社

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

UUUM株式会社

●プロダクトマネージャーや事業部とダイレクトにコミュニケーションし、PoCを行うための技術的アプローチの決定 ●必要応じて特にMVPの開発を最速で行い、実際のマーケットへ投入 ●PoCの検証結果をプロダクト開発チームメンバーへフィードバックし、よりスケールするプロダクトの基本設計を実施 ●ユーザー行動データやA/Bテストの結果を分析し、仮説検証の精度向上と改善提案を実施 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション:TypeScript メイン ▪インフラ : AWS / GCP / Terraform/ GitHub Action / Sentry ▪ドキュメント / Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet ▪AI/LLM:Open AI / Vertex AI 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【働き方について】 本社への出社が週3日以上必須となります。 ※本ポジションはPdMをはじめ、他部署と密な連携を取りながら、仮説検証をスピーディに進める必要があります。 そのため、対面でのコミュニケーションを重視しており、週3日以上の出社をお願いしております。 【変更の範囲】 会社の定める業務

日本ビジネスシステムズ株式会社

プライムベンダーとしてエンドユーザーと直接関わり、先進技術やクラウドソリューション(Azure / AWS / GCP / OCI)の提供を軸に、お客さまの未来の IT を支えるサービスを提供します。 Azure や AWS、GCP、OCI といったクラウドソリューションを中心に、企画・コンサルティング、アセスメント、要件定義、設計、開発・構築・テスト、導入後の運用支援まで、トータルで携わっていただきます。 クラウド導入案件を幅広く扱っているため、これまでの経験やスキルに応じたポジションで活躍できます。 Azure 分野においては、2020年後半に高度な専門性を有するマイクロソフトパートナーとして、2部門にわたり "Advanced Specialization" を取得しました。(Server Migration / Azure Virtual Desktop) ※Azure Virtual Desktop は、アジアパシフィック地域で初の取得です。 【業務の特徴】 ・お客さま企業の業界は、金融、製造・流通、通信、メディアなど多岐にわたります。 ・マルチベンダーの強みを活かし、クラウド/オンプレミスなどの環境にとらわれず、ハイブリッド構成を含むトータル IT システムを見据えてお客さまを支援しています。 ・クラウド活用のニーズが一層高まっており、トレンドに合わせて最新技術に携わる機会が豊富にあります。 ＜プロジェクト例＞ ◆Azure、AWS、GCP、OCI をはじめとするクラウド活用・移行プロジェクト ◆クラウドグランドデザイン策定支援、クラウド利用ガイドライン策定支援 など ◆クラウドベースの仮想デスクトップ基盤(Azure Virtual Desktop)導入プロジェクト ◆Azure 環境をよりセキュアかつ安全に利用するための Azure Security ソリューション提供 ◆各種ハードウェアメーカー、ソフトウェアメーカー製品を活用したソリューション案件 【入社後サポートの一例】 ◎アドバイザー制度(入社後、一人ひとりに同部署のアドバイザー社員がつき、社内設備や IT 環境、各種申請の説明、他部署との橋渡しなどのサポートを行います) ◎資格取得支援、社内研修、独自セミナーへの参加(研修やセミナーはオンライン開催、Microsoft Learn、Udemy Business などの E ラーニングも充実) ◎社内技術サポート(高度な技術的問い合わせ対応を社内で実施、IT 検証環境が整備されており、社員は自由に利用可能) ◎社員食堂(終日カフェとして利用可能なほか、ランチタイム・ディナータイムにはリーズナブルな価格で食事を提供し、社員同士のコミュニケーション活性化にも寄与) ◎目標設定制度と人事評価制度の連動による評価の可視化 これらにより、長期的な成長を実現できるよう、さまざまな制度でサポートします。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社フライウィール

●全社システムの設計・構築・運用 ・クラウド上のサービスやOSSを組み合わせた基盤システムの設計、構築・運用 ・クラウド上での Kubernetes クラスタの構築と運用 ・データベース・データウェアハウスの運用 ・システムメトリクスの可視化、監視、障害対応 ・負荷試験、セキュリティー対策、ボトルネック調査、アーキテクチャの改善、クラウドコスト削減 ●社内エンジニアの生産性向上に関するシステムの設計・構築・運用 ・CI/CD パイプラインの構築 ・データパイプラインのテストシステム設計 ・社内認証基盤の設計 ●他のエンジニア職と共通の業務 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし ポジションについて 膨大なデータを扱っている フライウィールのプロダクト及びクライアントにとって、データをエネルギーとしたビジネスインパクト実現のために欠かせない技術的要件として、日々の安定したシステム稼働が求められています。 そのために、クラウドサービスとOSSをフル活用し、複数のクライアントへ効率的、安定的にサービス提供が可能なシステムインフラの構築や、マルチテナントに対して様々なソリューションを効率的に提供できるフライウィール共通基盤の構築に取り組んでいます。 今まで、検索、レコメンド、広告配信、クーポン配信、店頭在庫最適化、チラシの最適化等々、主に機械学習の技術を実世界に適用してきました。 さまざまな顧客に効率よく、素早く結果を出すためには、顧客のビジネスモデルをデータで把握した上で、やるべきことのどこまでを顧客にカスタマイズした手法で届け、どこまでを共通モジュールで行うかのバランスが重要なポイントになります。そのためにはソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、そしてビジネスチームと連携を取りながら進めることが必須となります。 上記のようなフライウィールのビジネスならではの要求に対して、柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」の構築がインフラチームのミッションになります。 開発環境 ●クラウド:AWS ●Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana ●DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

株式会社フライウィール

●様々なチームと協力してプロフェッショナルサービスにおけるプロジェクトの計画、実行、監視をリードする ●プロジェクトの成果物に責任を持ち、品質を保証する一連の取り組みをリードする ●プロジェクトのリスク / 課題 / プロセス / 成果物を評価し改善活動を推進する ●社内外のステークホルダーとのコミュニケーションの促進を図りエンゲージメントを向上させる ●社内のエンジニアリング、ビジネスチームの各チームと協力して、安定したサービス提供を行う ※従事すべき業務の変更の範囲:なし メンバー構成 PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 主要な役割 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 ●パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 ●データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 ●バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 ●収集したデータ、処理済みデータを保存●活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 ●センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 ●インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。 開発環境 ●クラウド:AWS ●開発言語:Kotlin、Python、TypeScript ●フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform ●SaaS:Auth0、Vercel

株式会社フライウィール

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。