401k（確定拠出年金）あり TerraformのITエンジニア求人・転職情報

DATUM STUDIO株式会社

クラウド技術とデータエンジニアリングを軸に開発されたデータ分析基盤を安定稼働させるだけでなく、“より良い状態”へと進化させていく運用のプロフェッショナルとして活躍いただくポジションです。 昨今、DevOps、DataOps、LLMOpsなど、あらゆる分野でOpsが再評価されています。私たちも「Opsがサービス価値の根幹を支える」と考え、データの流れを止めない守りと、お客様の事業成長を支える将来に繋げる攻めのOps体制を追求しています。 業務詳細 データパイプライン(ETL/ELT)のジョブ監視、エラー対応および再実行判断、ジョブ改善 複数ジョブを統括するワークフローのスケジューリング管理(AirFlowなど) クラウド環境のリソース管理、運用改善(パフォーマンス、コスト最適化など) モニタリングツールを用いたリソース監視、アラート対応(影響範囲の特定、初期対応など) チケットベースでのタスク対応(Backlogなど) ドキュメント整備(構成図、運用手順、ナレッジなど) プロジェクト事例 大手コンビニサプライチェーンの基盤システム構築 プロスポーツ団体向け顧客分析データ基盤構築 技術スタック 言語:Python、SQL DWH:Snowflake、BigQuery データ基盤:Databricks BIツール:Tableau、PowerBI、DOMO クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco IaCツール:Terraform ...など

FPTテクノジャパン株式会社

●職務概要 企業向けITインフラ(サーバー、ネットワーク、クラウド)の設計・構築において、上流工程から参画し、顧客のビジネス要件を理解した上で、可用性・拡張性・セキュリティ・コストを考慮した最適なアーキテクチャ設計および技術選定をリードしていただきます。 ●主な業務内容 ・要件定義および現状(As-Is)分析、To-Beアーキテクチャ設計 ・サーバー/ネットワーク/クラウド環境の基本設計・詳細設計 ・AWS / Azure / GCP を活用したクラウド基盤設計・最適化 ・オンプレミスからクラウドへの移行計画策定、技術方式検討 ・パフォーマンス・可用性・コストを考慮した構成提案 ・技術課題の整理・解決、トラブルシューティング ・プロジェクトにおける技術リード、メンバーへの技術支援 ・顧客との技術的折衝、提案資料・設計書の作成 ・経験やスキルに応じて、段階的に業務範囲を広げていただきます。

FPTテクノジャパン株式会社

<主な業務内容> ●オンプレミス環境(VMware / Nutanix 等)の設計・構築・運用 ●既存環境のアセスメント・クラウド移行計画立案 ●サーバー移行(P2V / V2V / Cloud Migration)の実施 ●AWS環境の設計・構築(EC2, VPC, RDS など) ●ハイブリッド構成(On-prem × AWS)のアーキテクチャ設計 ●Active Directory / DNS / DHCP の設計・移行対応 ●障害対応・トラブルシューティング ●顧客との要件定義・提案・説明 ●国内外メンバーとの連携(オフショア含む) 経験やスキルに応じて、段階的に業務範囲を広げていただきます。 <案件例> ●大手製造業向け:オンプレミス → AWS移行プロジェクト ●仮想化基盤(VMware / Nutanix)刷新+クラウド統合案件 ●数百〜数千台規模の段階的マイグレーション ●Active Directory統合・クラウド連携案件

株式会社ログラス

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

株式会社ログラス

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●開発に使っている主なツール サーバーサイド Kotlin / Go / Rust 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 AI 開発環境 Cursor / Claude Code ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

株式会社ログラス

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

パーソルホールディングス株式会社

【遠隔地リモートOK/フレックス/語学が生かせる】 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。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 ●ポジション概要 パーソルホールディングス株式会社 エンジニアリング部に所属しながら、APAC CoE(Center of Excellence)としてAPACエリアのプロダクト開発チームで活動します。 リクルートメントオートメーションチームのテックリードとして、エンジニアリングマネージャーと技術的責任を分担しつつ、GCP ベースの社内エコシステムを通じて、採用戦略をスケーラブルかつ自動化された仕組みに落とし込んでいただきます。 プロダクト要件とエンジニアリング実装の橋渡し役として、AI 駆動型ツールが高いアーキテクチャ整合性を保って構築されるようリードします。 業務時間配分の目安は、60〜70% を技術設計・コーディング、30〜40% を開発チームのメンタリングおよび開発ライフサイクル管理に充てていただきます。※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。 ●主な業務内容 ・技術ロードマップの実行 エンジニアリングマネージャーから提示される優先度付きプロダクト目標を、具体的な技術タスクやスプリントに分解・推進する ・アーキテクチャ設計・技術設計 AI/自動化ワークフローおよびプロダクトの技術設計を担い、サービスがモジュール化・スケーラブルであり、GCP のベストプラクティスに沿っていることを担保する ・コード品質・開発標準の確立 コーディング規約、ブランチ戦略、CI/CD プロトコルを定義・遵守させ、厳格なコードレビューを通じて高品質かつ本番利用可能なコードを実現する ・リソース/技術的負債管理 技術的負債を特定し、新機能開発とのバランスを取りながら、持続可能で健全な開発スピードを維持する ・ステークホルダー要求の整理・翻訳 非技術系リーダーからのビジネス要件を技術仕様に落とし込み、各機能の「なぜ必要か」を開発チームに明確に伝える ・システム健全性の担保 社内ツールのセキュリティ・スケーラビリティ・コスト効率を確保し、高水準な CI/CD および DevOps を維持する ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●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)

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社

【主要取引先】 デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、 SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ ※敬称略 【具体的には】 主に関東の大手メーカやSIから要望があるITインフラ活用の課題を解決すべく、すべての技術工程をお任せします。 (要件定義、設計、構築、運用保守)※経験や希望に応じて案件を決定いたします。 ユニットと呼ばれるチーム単位で取組んでいきます。 テクノプロデザインのエンジニアで最大20数名規模で構成されたプロジェクトもございます。 経験・スキルにより、PL、PMとして活躍いただくことも想定しています。 【業務内容事例】 ・AWS・GCPを利用したクラウド移行案件 ・Windows AD⇒Azure ADへの移行業務 ・基幹システムのサーバ更改 【使用される技術】 ・Linux ・WindowsServer ・VMware(仮想化) ・AWS ・Azure ・GCP ・ActiveDirectory ・Zabbix ・Terraform ・ansible ・JP1 【PJによっては構想から】 クライアントが考える構想を元に課題感を抽出、整理し、解決するために、どのような方法で実現するか方針を定め取り組んでいます。 タスクの洗い出しや課題抽出・対応方針策定・要求事項整理・評価など、構想フェーズから関わることができます。 変更の範囲:会社の定める業務

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

【組織体制】 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。 1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 【配属組織】 SRE部門 約40名 国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社Works Human Intelligence

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

株式会社メドレー

CLINICS プロダクトにおける開発・運用保守業務全般 プロダクト開発業務 PdM や デザイナーと協業し、企画・業務体験の評価 及び アーキテクチャ設計、実装・テスト・リリース 運用保守業務 CS と協業し、顧客の問い合わせに対する調査／回答 ＜主な技術スタック＞ バックエンド Ruby, Ruby on Rails, Sidekiq フロントエンド TypeScript, React, Radix UI, Tanstack Query, React Hook Form, Storybook, Zod インフラ Amazon Web Service ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda Google Cloud Firebase, BigQuery その他 MongoDB Atlas 監視・運用 Terraform, SendGrid, Datadog, Sentry, PagerDuty 開発ツール Cursor, 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

株式会社メドレー

●ミッションと向き合う課題 メドレーは、「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、テクノロジーを活用してこの分野における様々な課題解決を目指す会社です。 医療プラットフォーム本部では、オンライン診療・電子カルテを提供するクラウド診療支援システム「CLINICS」、電子薬歴を中核として薬局経営を支え、患者のかかりつけを支援する「MEDIXS」、歯科診療所向けにオンライン診療・電子カルテを提供している「DENTIS」、またこれらの医療者向けの SaaS とつながる患者向けの総合医療アプリである「melmo」など、複数のプロダクトを展開しています。 今回エンジニアを募集するクラウド診療支援システム「CLINICS」は、Web予約・Web問診・オンライン診療・電子カルテ・レセコン・経営分析という、これまで独立していたシステムをすべて内包し、一貫性のある操作性で業務を完結できる医療機関向けのプロダクトで、日本の医療が直面する、以下の3つの課題解決に挑んでいます。 業務生産性の向上 医療現場は、労働人口の減少 及び 高齢化の進行という社会の構造的な課題に直面しており、医療サービスを地域に届け続けるために「業務生産性の向上」を必要としています。 医療の質の維持 効率化を進めるだけでなく、患者一人ひとりに質の高い医療を届け続けることも、私たちの重要なテーマです。 当たり前品質の追求 CLINICSが提供する電子カルテは、医療機関が「毎日利用する基幹システム」です。そのため、常に快適で信頼できる利用環境を提供し続けることが、プロダクトの絶対的な使命となります。 ●AI活用によるミッションの実現 今、生成AIの登場により、あらゆる業界でゲームチェンジが起きています。我々はその時代の「狭間」に立ち、 AIの活用を通してCLINICSを利用する医療従事者や患者、そして提供側のエンジニアの日々の業務を再定義し、今までの当たり前を覆す という新たな挑戦の舵を切りました。 この挑戦の中核を担うのが、新設された「AI推進グループ」です。私たちは、AIを活用した「新しい診療体験」をユーザーに届けると同時に、生成AIのツールを駆使して開発プロセスそのものを革新する「新しい開発基盤」を構築します。目指すのは、医療機関への迅速かつ継続的な機能提供と、10倍の価値を生み出せる「CLINICS 10x」な開発基盤の構築です。開発効率を飛躍的に高め、より多くの機能を、より速く、より確実に安全にユーザーへ届ける。そのためには、品質が高いコードを生成できる基盤、10倍のリリース数に耐えられるQA・テスト基盤、10倍の顧客数にスケールしても耐えられるシステム基盤が必要です。 ●CLINICSのプロダクト開発体制について 「業務生産性の向上」「医療の質の維持」「当たり前品質」の3点に向き合い、医療サービスの持続可能性を高めることがミッションです。 以下の体制を敷いて、ミッションに向き合っています。 ・事業開発領域:短期の課題解決を目的としています。事業開発領域の中でも業務ドメインの関心ごと単位でスモールチームを構成しています。 ・AI推進・基盤開発領域:AI機能開発とAIの組織活用により中長期の課題解決を目的としています。アプリケーション基盤の品質維持・向上、新しいテクノロジーを活用していく上でのアーキテクチャ選定やPoCを行っています。 ・SRE領域:システムのパフォーマンスをモニタリングし、当たり前品質の維持と向上に向けた取り組みを行なっています。 ●職務内容 上記背景のもと、新設された「 AI 推進・基盤開発領域」の中核メンバーとして、CLINICS カルテにおける AI 機能の開発を推進するソフトウェアエンジニア(AI機能デリバリー)を募集します。 本ポジションでは、フロントエンドとバックエンドの両方に関わりながら、医療機関の業務生産性向上につながる AI アシスト機能を、仕様検討から設計・実装・リリースまで一貫して担っていただきます。PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと連携しながら、ユーザー課題を具体的なプロダクト機能へ落とし込み、継続的かつ安全にユーザーへ届けることがミッションです。 ・CLINICS カルテにおける AI アシスト機能の開発 　- 医療従事者の業務を効率化する AI 機能について、仕様検討、技術設計、実装、リリースまでを一貫して推進 　- フロントエンドとバックエンドを横断し、ユーザー体験とシステム設計の両面から機能開発をリード ・プロダクトチームと連携した機能デリバリー 　- PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと協働し、ユーザー課題を実装可能な仕様へ具体化 　- 要件の不確実性が高いテーマに対して、スピードと品質のバランスを取りながら段階的にリリース ・Coding Agent を活用した開発プロセスの実践 　- Cursor、Claude Code、Codex、Devin などの Coding Agent を活用し、機能開発のスピードと品質を高める開発スタイルを実践 　- Coding Agent を前提とした開発プロセスの中で、仕様整理、実装、レビュー、リリースにおける生産性向上を推進 ●主な技術スタック バックエンド 　- Ruby, Ruby on Rails, Sidekiq フロントエンド 　- TypeScript, React, Radix UI, TanStack Query, React Hook Form, Storybook, Zod インフラ 　- Amazon Web Service 　　- ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda 　- Google Cloud 　　- Firebase, BigQuery 　- その他 　　- MongoDB Atlas 監視・運用 　- Terraform, SendGrid, Datadog, Sentry, PagerDuty 開発ツール 　- Claude Code, Codex, Cursor, Devin, 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

株式会社CARTA HOLDINGS

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

株式会社荏原製作所

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

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

株式会社CARTA HOLDINGS

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

株式会社CARTA HOLDINGS

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

株式会社メドレー

●具体的にお任せしたい業務領域は以下です。 ・プロダクトで使用する技術への意思決定やその支援・技術選定 ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計 ・チームの技術力向上を促すメンタリング ・エンジニアリングチームの方針策定 ・コードレビューと品質管理 ●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

株式会社メドレー

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

株式会社メドレー

Next.js を用いた Web アプリケーションの機能開発を中心に、UI/UX の実装から機能の企画・分析などの周辺業務まで、プロダクトの成長に必要な役割を幅広くお任せします。 基本的にはフロントエンド領域がメインとなりますが、機能実装において必要となる範囲でバックエンド API の開発やインフラ設定の変更なども担当いただきます。 ・Next.js / TypeScript を用いた Web アプリケーションの機能開発 ・UI デザイナーと連携した、ユーザビリティの高い UI の実装・改善 ・サービスを安定稼働させるための品質向上・パフォーマンス改善などの保守運用業務 ・機能の企画・開発に関わるユーザー行動の分析 開発環境 ●技術スタック 【フロントエンド】 ・言語: TypeScript ・フレームワーク: Next.js (Pages Router), React ・データフェッチ: TanStack Query (React Query) ・スタイリング: Panda CSS ・コンポーネント管理: Storybook 【バックエンド】 ・言語: TypeScript / Node.js ・フレームワーク: Express ・データベース: MySQL / Prisma (ORM) 【インフラ】 ・クラウド: AWS (ECS / Fargate) ・構成管理: Terraform ●周辺ツール ・情報共有: Confluence ・タスク管理: Jira ・コミュニケーション: Slack ・UI 設計: Figma ・データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

具体的にお任せしたい業務領域は以下です。 ●ジョブメドレーに関わる開発業務全般 ・ユーザの利用状況の分析と改善案の提案 ・新規・既存機能のアーキテクチャ設計および実装 ・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

株式会社メドレー

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