東京都 JenkinsのITエンジニア求人・転職情報

●ミッション 日本最大の医療従事者向けポータルサイトでの新サービス開発、既存サービス改善、社内システム開発における品質保証活動をリードし、最先端のIT技術を使って日本の医療現場を変革する。ソフトウェアエンジニアと協力して、高品質なプロダクトを素早く利用者に提供する。 ●担当事業・プロダクト 社内には多くの事業、サービスがあります。以下に一例を挙げます。 ・医療従事者向けメディア m3.com ・製薬企業のプロモーション支援サービス MR君 ・国内シェアNo. 1のクラウド電子カルテ エムスリーデジカル ・医療施設向け予約〜会計までできる総合サービス デジカルスマート診療 ・コンシューマ向けの健康相談サービス Askdoctors ・グローバル向けプロダクト ●担当業務 PCサイト、スマートフォンサイト、iOS/Androidアプリにおける品質保証活動を主導していただきます。 ・仕様、ワイヤーフレームのレビュー ・テストマネジメント(テスト計画、テストの見積もり、進捗管理、欠陥マネジメント) ・テスト設計、テスト実施、品質評価 ・リリース時の最終確認(工程漏れの確認、リリース後の本番動作確認など) ・テストプロセスや開発プロセス改善のリード ・他QAエンジニアの成長への貢献(カンファレンスの内容を共有、勉強会の開催など) ・自動テストの推進 ・その他サービスへの貢献(必要に応じてプロジェクトマネジメントや施策の起案をすることも可能) ●技術スタック ・テストケース管理: TestRail ・チャットツール: Slack ・ソースコード管理: GitLab ・チケット管理: JIRA / Redmine ・CIツール: GitLab CI / Jenkins ・その他: Confluence / Sentry / PostgreSQL / BigQuery / GCP / AWS ・自動テストツール: Selenium Webdriver / Playwright / mabl ●チーム体制 ・QAチームはテスターの方も含め約40名 ・QAメンバー間のつながりを利用し、各サービスの障害情報、プロセス改善事項の共有 ・自動テスト推進チームなど改善活動を推進する個別のタスクフォースの運営 ・各メンバーは担当サービスのメンバーとして各事業開発チームにアサインされます。 ・品質に理解のあるエンジニアが多く、チーム全体で品質改善に取り組んでいるチーム ・小規模な改修を繰返し行い週1回以上リリースする(新規サービス開発など例外あり) ・プロダクトマネージャ以外の職種もプロダクトをより良くするため活発な議論を行う 各メンバーは、組織横断のQAチームに所属しつつ、担当サービスの事業開発チームにもアサインされます。担当サービスの性質に合わせ最適なQA活動を主導しています。 上記と並行して、横断チームであるQAチームの横の繋がりを活用し、担当サービスで得た経験の共有を行うなど全体での改善も合わせて行っています。 ●働き方 エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

医療機関・医療従事者双方に支持される人材関連サービスの品質保証にコミットする、エンジニアリング業務全般をお任せします。 具体的には下記業務をお願いします。 ・開発プロセス上流での仕様レビュー及び仕様改善 ・新機能開発やシステム改修におけるテスト計画、設計、実施及びバグ報告 ・テスト効率化及び自動化 ・API テスト、E2E テスト、UI テスト、リグレッションテストの設計と実装、運用保守 ・開発プロセス全体に関する改善業務 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域にフォーカスし、対象顧客を金融機関に限定せずDX推進を支援しています。 エンタープライズ向けの業務システムから個人ユーザー向けのシステムまで、多様なシステムの開発をお任せする予定です。 中には億を超えるデータ量を処理するシステムや低レイテンシーが求められるシステムなど技術的に取り組みがいのあるプロジェクトや、個人投資家の資産運用(株取引、投信など)を支援するスマートフォン向けアプリケーションを、UI/UXを考慮したサービスデザインからシステム開発、運用まで一気通貫で大手金融機関に提供しているプロジェクトなど、幅広く案件を拡大しています。 技術力を高めてテックリードを目指すキャリアやコンサルキャリア、マネジメントキャリア、デザイナーとしてのキャリアなど、将来的なキャリアに向けて「まずは技術力をつけたい」といったご志向性の方にお勧めです。 ●開発手法 ウォーターフォール、アジャイル・スクラム(顧客、PJによって異なります) コード品質を向上させるべく、本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施しています。また、コード品質評価ツールを積極的に用いて効率化を図っています。 顧客とともにビジネスを構築していくようなPJの場合、アジャイル・スクラムが積極的に利用されています。例えば、1ヵ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践し、デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っています。また、継続的なデプロイ(デリバリー)を行っています。 ●技術スタック 言語:主にJavaを利用、PJによってはKotlin,Swift,Go,C++,Python, TypeScript,Javascript などを利用 フレームワーク・ライブラリ:Spring,Vue.js,React,Flutter他 (高速取引に特化した社内フレームワーク・メッセージングライブラリなど) インフラ・ミドルウェア:AWS/Azure/GCP(Windows,Linux),オンプレ,Docker,Oracle,MySQL,PostgreSQL, DynamoDB,他 開発環境: IDE:Eclipse, IntelliJ,PyCharm,Visual Studio ソース管理:Git (GitHub Enterprise) CI/CD:Jenkins, CodeBuild,他 コミュニケーション:JIRA, Redmine, Slack, Wiki ●アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ(RMG)が創設され、PJにアサインされている全メンバー(PM含む)のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層+RMG+コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 ●評価の考え方 年に1度、評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属のマネージャーだけではなく、テックリード等の技術理解のあるメンバーも含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか?」という視点で金額評価を行い、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。 (雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務 ※雇い入れ直後の業務内容は求人によって異なります。

「AIによる開発爆速化。 だからこそ『セキュリティ』がビジネスの勝敗を分ける」 生成AIの登場により、ソフトウェア開発のスピードは劇的に向上しました。 アイデアが数時間で動くプロトタイプになる時代、開発の主役は人間からAIへと移りつつあります。 しかし、AIが生成するコードは本当に安全なのでしょうか?プロンプトインジェクション、データ汚染、巧妙な脆弱性の混入など、AI時代にはこれまで想像もしなかったセキュリティリスクが潜んでいます。 開発のハードルが下がった今、開発の初期段階からセキュリティを組み込み、 ビジネス価値に直結する「本質的な信頼性」 を確保することの重要性が飛躍的に高まっています。 AIが生成したコードを、本番環境でセキュアに、かつ高い信頼性で動かし続けるためには、従来よりも高度なエンジニアリングと、脅威を予測する先見性が必要です。 私たちは、このパラダイムシフトをチャンスと捉え、セキュリティを「開発のブレーキ」から「ビジネスを加速させるアクセル」へと昇華させる挑戦を始めます。 単なる脆弱性対応ではない、AIを駆使して脅威を予見し、ビジネス価値を最大化する「攻め」のセキュリティチームで、業界の新しいスタンダードを共に創りませんか。 ●業務内容 AIが生み出すリスクを制御し、開発スピードと安全性を両立させることで、顧客のビジネス成長に貢献するポジションです。 従来の脆弱性診断やインシデント対応に留まらず、AI時代の新たな脅威(LLMの脆弱性対応、AI生成コードのレビュー等)に対応し、セキュリティ運用そのものをAIで自動化・高度化させていただきます。 ●具体的には以下内容を想定しております。 1. AI-Nativeなセキュリティアーキテクチャの設計・実装 ・AI生成コードの脆弱性を自動検知/修正するCI/CDパイプラインの構築。 ・プロンプトインジェクションやデータ漏洩を防ぐ、LLMアプリケーションのセキュア設計ガイドライン策定と実装。 ・AIを活用した脅威インテリジェンス分析、異常検知システムの開発・運用。 2.高度なセキュリティ運用と改善提案(Business-driven Security) ・Google Cloudを中心とした顧客システムの脆弱性管理、パフォーマンスとセキュリティを両立する改善提案。 ・インシデント発生時、AIを駆使して根本原因を即座に特定し、再発防止策を講じる。 ・コスト、信頼性、セキュリティのバランスを最適化するリアーキテクチャ提案。 3.セキュリティ業務を自動化する「AI Agent」の開発 ・定型的なセキュリティチェックやレポート作成を自動化する、自社AIエージェントの開発・改善。 ・Devin等の最新AIツールを積極的に活用し、「人間が介在しないセキュアな運用フロー」を構築する。 ●開発関連情報 私たちはオペレーターではなく、最先端の技術者集団です。 AIと最新技術への投資を惜しみません。 Cloud Platform: Google Cloud, AWS, Azure AI Assistants: Cursor, Devin, Gemini, GitHub Copilot, ChatGPT Team 等(随時最新ツールを検証) Security Tools: SAST, DAST, WAF, SIEM, CSPM, CWPP 等 IaC / DevOps: Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitLab CI Languages: Python, Go, TypeScript Observability: Cloud Monitoring, Grafana, OpenTelemetry ●組織体制 本求人の対象エンジニアは、顧客のビジネス課題を技術で解決するプロフェッショナル集団である「技術本部」における「クラウドセキュリティコンサルティングラボ」に所属します。 専門領域を持つエンジニアが集まり、AI を活用しながら技術領域を横断して協働するチーム体制です。 ● 技術本部の構成 クラウドセキュリティコンサルティングラボ 技術本部配下に新設された、クラウドセキュリティ専門の組織です。 「攻めのセキュリティ」をコンセプトに、サービスの標準化やブランディングを推進し、事業を能動的に拡大することをミッションとしています。 組織の立ち上げから事業を牽引する、コアメンバーとして活躍できます。 コンサルティング部 顧客のビジネス課題を深く理解し、IT 戦略の提案からプロジェクトの全体管理(PM/PMO)までを担い、課題解決の道筋を描きます。 開発部(第一～第四) 技術的な観点でリーダーシップを発揮し、ビジネス課題を解決するためにアプリケーションを形にします。 開発部は、顧客のビジネス領域(ドメイン)に特化した 4 つの部で構成されており、各エンジニアはそれぞれの事業領域で専門性を磨きながら活躍しています。 ・第一開発部:小売り・製造業 ・第二開発部:ゲーム・デジタルメディア ・第三開発部:商社・金融・通信業界 ・第四開発部:パブリックセクター ●風土/カルチャー 挑戦を賞賛する: 「まずはやってみる」精神で、新しいアイデアや技術への挑戦を歓迎します。 心理的安全性: 「正直を仕事にする」を掲げ、役割に関わらず「もっと面白くするには?」を率直に議論できるフラットな関係性です。 柔軟な働き方: リモートワーク主体の働き方ですが、定期的な対面交流でチームワークを高めています。 ●配属部署 技術本部

●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●サーバ構築、性能改善 ●システム基盤の方式設計、技術調査、環境構築　等 【技術環境の例】 ・OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ・クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ・仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ・コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ・IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ・CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ・DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●設計、構築をリード ●メンバー育成　等 【主な案件事例】 ①全社クラウド基幹システム刷新 <案件背景> 老朽化した基幹システムやレガシー環境により保守・運用コストが増加。また、制度改正や新サービス展開への対応にも時間を要しており、ビジネス変化に迅速に対応できるIT基盤への刷新が求められていました。 <技術領域・役割> 本案件は単なるクラウド移行ではありません。クラウド、セキュリティ、アプリケーション、オンプレ基盤を横断しながら、全社クラウド基幹システムの実現を推進しています。 ・オンプレ・クラウド・セキュリティ・アプリケーションを横断する大規模DX案件 ・顧客と近い立場で課題整理や技術提案にも参画 ・システム刷新後も継続的な改善・高度化を推進 <経験できること> 約100名規模の大規模案件の中で、専門領域を深めながら幅広い技術領域に携わることができます。また、設計・構築だけでなく顧客提案や改善活動にも関与し、システム全体を俯瞰できるエンジニアへ成長できます。 加えて、インフラチームとアプリチームの双方が自社エンジニアで構成されているため、プロジェクトを通じた領域横断での情報共有や連携が活発です。そのため、専門性を高めながら他領域の知見も習得し、システム全体を俯瞰できるキャリア形成が可能です。 ②AI時代を支えるIT基盤・セキュリティ高度化 <案件背景> クラウド活用の拡大やAI技術の進化に伴い、お客様では従来以上に高度なセキュリティ対策が求められていました。また、安定したシステム運営を維持しながら、ゼロトラスト推進や情報漏洩対策の強化、継続的な環境改善を進める必要がありました。 <技術領域・役割> 本案件では、オンプレミスからクラウドまで幅広い環境を対象に、IT基盤の安定運営とセキュリティ高度化を推進しています。オンプレ、クラウド、ネットワーク、セキュリティなど複数領域の専門チームが連携しながら、お客様のIT基盤全体を支えています。 <経験できること> 安定稼働を支えるだけでなく、ゼロトラストや情報漏洩対策などのセキュリティ強化施策にも携わることができます。また、AI技術の進化に伴う新たなリスクへの対応や継続的な環境改善を通じて、インフラ全体を俯瞰した視点を身につけることができます。 【技術環境の例】 ・OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ・クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ・仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ・コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ・IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ・CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ・DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●プロジェクトメンバ管理 ●リーダーの育成 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

AWS、Azureを利用したクラウド基盤の設計・構築を実施いただきます。 オンプレミスからクラウドへの移行プロジェクトから、クラウドネイティブなアーキテクチャを採用したスクラッチ開発プロジェクト、データアナリティクス基盤の導入プロジェクトなど、様々なプロジェクトを担当いただきます。 顧客のDXニーズに応えるための、コンテナを中心としたシステム基盤の設計・構築 クラウドにおけるデータベースやネットワーク、セキュリティなどの構築、運用 ミッションクリティカルなシステムを提供するための、堅牢で俊敏性に優れた基盤の設計 IaC(Infrastructure as Code)を前提としたインフラ基盤構築の効率化・自動化の推進 障害検知やパフォーマンスをモニタリングするための監視環境の構築・運用 システムの安全性を担保するためのセキュリティ設計・DevSecOps活動の推進 社内/社外のイベント等への登壇・寄稿、社内勉強会での発表 ※(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング(変更の範囲)会社の定める業務 ●技術スタック 主要な技術スタックは以下です(プロジェクトごとに詳細は異なります) プログラミング言語 | Java, Python, TypeScript, Shell Script クラウド | AWS, Azure, GCP コンテナ | Docker, Kubernetes, ECS, AKS データベース | MySQL・PostgreSQL/AuoraDB, DynamoDB, Redis, MongoDB CI/CD | GitHub Enterprise, Jenkins, Nexus IaC | Ansible, AWS CloudFormation, AWS CDK, Terraform 監視・運用 | Datadog, CloudWatch, Zabbix, PagerDuty, JP1, Apache Airflow セキュリティ | Akamai, Trend Micro Cloud One, Splunk, Snyc Data/BI | ElasticSearch, S3/Athena, Redshift, Snowflake, QuickSight コラボレーションツール | Slack, JIRA, Confluence, Notion, Miro, Teams, BOX, ●入社後のイメージ ご入社後はオンボーディング担当のメンターがつき、メンターの支援を受けながらまずは弊社のPJや技術・業務知識に慣れて頂きます。定期的な1on1を実施して今後のキャリア希望をヒアリングしつつ、早期に弊社での仕事をキャッチアップいただけるよう、チーム全体としてフォローしています。 ●アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ(RMG)が創設され、PJにアサインされている全メンバー(PM含む)のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層+RMG+コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 加えて、インフラ組織内でも、各人のキャリア形成を支援するためのアサイン検討を週次で行っています。 ●評価の考え方 年に1度、評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属のマネージャーだけではなく、テックリード等の技術理解のあるメンバーも含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか?」という視点で金額評価を行い、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。

<具体的な想定業務> 100万台規模のクライアントが接続するクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの構築・運用 サーバーコストを抑えるための各種最適化 サービス・システムの監視やチューニング等の運用 など <チャレンジポイント> 2,000台以上のサーバーを無停止で常時稼働させるための、高可用性が要求されるクラウドインフラの構築・安定運営 技術負債の解消とプラットフォーム全体の最適化 サーバー台数増加に伴うトイルの増加やメンテナンス工数増加への対応と削減 次世代技術の導入と新領域への挑戦 トランザクションの増加に伴うDBレイヤーの複雑性解消を目的とした、データベース技術の検証・導入 ●リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引いただくテックリードとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <業務イメージ> 5名〜6名程のチームメンバーの育成‧教育 100万台規模のクライアントが接続するクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計‧開発の推進 クラウドコストを抑えるための各種最適化の推進 サービス‧システムの監視やチューニング等の運⽤の推進 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア・テックリード、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 ●使っている技術・ツール 開発言語:Python、 ShellScript インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL、TiDB (検証中) 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、 Docker、 Fluent Bit、Redash ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

【ポジション概要】 MUFGでは2017年頃から「クラウドファースト」の指針に則り、Amazon Web Service(AWS)を始めとするパブリッククラウドの積極活用に取り組んでいます。 パブリッククラウドの利点を最大限享受する為には、単にベンダー提供のベストプラクティスを適用するのではなく、日々更新される最新情報を主体的に収集し、高度な知識と金融機関のセキュリティ基準を踏まえた最適な設計を行えることが重要であると考えています。 MUFG内でのクラウド利用に関する需要は増す一方で、社内の人材育成スピードが追いつかなくなってきております。 そのような背景を踏まえ、MUFGのクラウド活用をさらに加速する為、社内の中核メンバーとしてクラウド活用推進をわれわれとともにリードして頂ける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) 当グループの銀行及び当グループ向けのクラウド活用推進における以下の業務をご担当頂きます。 ●当グループのビジネス戦略に基づく、AWS活用推進及びアーキテクチャ検討。 ●当グループにおけるクラウド利用ポリシーを踏まえた、各種AWSサービスのセキュリティ設計・機能開発の検討及び実装。 ●当グループF向けAWS環境の構築・運用(アジャイル開発中心)並びに、CI/CDツールを用いた自動化対応及び継続的改善活動の推進。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載した当グループ向けAWS環境の設計・開発・構築・運用を、ご経験・適性に応じてアジャイル開発によるScrumマスターもしくはメンバーとしてご担当頂きます。 【配属想定部署】 クラウドプラットフォーム部(銀行事業部門・グローバルプラットフォーム本部　配下) 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャのうちパブリッククラウド(AWS)を主管する部署として、パブリッククラウド活用の将来ロードマップの策定から企画・開発・保守・管理、さらにその上で稼働するシステムに対するアーキテクトを担当しています。また、MUFGグローバル横断でのAWS活用を推進し、グローバルで一貫したセキュリティおよび統制を確保したプラットフォームの実現を目指し、次世代クラウド基盤の開発を推進しています。 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約20名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると80名以上の組織です。AWSに閉じず、ネットワークやコンテナ、DBなど各種インフラストラクチャを担う部署とも関係が深く、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、当グループの銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定の案件のみを担当するのではなく、様々なAWS関連案件の以下の役割をご担当頂きます。 ●AWSコンシェルジュ業務 社内でAWS利用を検討しているチームのメンバーに対し、AWS利用に向けたオンプレからの移行・システム構成検討をサポート。 ●AWS環境構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトのAWSレイヤーの環境構築(アカウント発行～IaaS層構築)。 ●AWS新サービス検討 AWSにてリリースされた新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・特徴・セキュリティ等の観点で評価し当社システムへの適用可能性を検討。 ●その他 当社でのAWS標準設計における改善対応、自動化レベルアップ対応、可用性高度化施策の検討等。

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。

SREエンジニアとしてサービスの信頼性向上を担い、将来は技術リーダーやマネジメントへのキャリアパスも描けるポジション 【仕事内容】 ●サービスの可用性・信頼性向上のための設計・開発・運用 ●システム監視、障害対応、パフォーマンスチューニング ●インフラ自動化(IaC)、CI/CDパイプラインの構築・運用 ●SREプラクティスの導入・推進、運用プロセスの改善 ●開発チームや他エンジニアとの連携によるサービス品質向上 ●技術選定や新技術の導入検証 【開発・運用環境(例)】 クラウド:AWS, GCP, Azure コンテナ:Docker, Kubernetes IaC:Terraform, CloudFormation モニタリング:Prometheus, Datadog, NewRelic CI/CD:GitHub Actions, CircleCI, Jenkins 言語:Python, Go, Shell, JavaScript など

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やAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●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 ●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

【具体的には】 次世代IVIシステムにおけるOS・ミドルウェア・BSP領域の開発リードを担当いただきます。単に動くものを作るだけでなく、製品としての「応答速度」「安定性」「拡張性」に責任を持ち、最高のユーザー体験(UX)を支える基盤を構築していただきます。 ●Android/Linuxプラットフォームの設計・実装(Kernel/Driver/HAL) ●SoCベンダー(Qualcomm等)提供のBSP適合およびカスタマイズ ●システムパフォーマンスの最適化(起動時間短縮、メモリ管理、省電力制御) ●AWS等を活用したCI/CD環境構築、自動テストパイプラインの運用・改善 ●新技術調査、アーキテクチャ刷新の提案、リファクタリング検討 ※担当領域に閉じこもらず、アプリ開発チームやハードウェア担当とも連携し、「どんなクルマを作りたいか」という視点を持って自律的に開発を推進していただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【担当システム例】 Android Automotive OS基盤、Linux Kernel、Hypervisor、OTA(Over The Air)基盤、セキュリティモジュール、車載通信制御(CAN/Ethernetゲートウェイ) 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit, GitLab), SVN ●開発言語: C, C++, Python, Shell Script, (一部Java) ●インフラ: Amazon Web Service, Docker, Kubernetes ●開発手法: Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●その他: Jenkins, LAVA, Yocto Project

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ● クラウド上でのソフトウェア開発プロセス基盤の設計・開発 CI/CD、テスト自動化、バージョン管理をクラウド上で統合・サービス化 ● プロセス革新の仕組みづくり クラウド基盤を活用し、プロセスの刷新や新規導入をシームレスに実現 ● クラウドと車載開発の橋渡し 組込み開発チームと連携し、クラウド基盤を活用した効率的な開発環境を提供 ● 最新技術の導入・実装 生成AI、コンテナ技術、マイクロサービスなどを取り入れた開発支援環境の構築 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD・自動化:Jenkins, GitHub Actions, IaC/構成管理:Terraform, Ansible, CloudFormation モニタリング・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog 開発言語:Python, JavaScript, C++, Shell Script チーム開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence 車載連携領域(参考):AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform等のALMツール

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc.

① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ●生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ ●過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 ●テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 ●開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

【ポジション概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)は「世界が進むチカラになる。 」をパーパス(存在意義)として掲げ、「金融とデジタルの力で未来を切り拓くNo.1ビジネスパートナー」を目指す金融グループです。 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社(MUIT)は、「安心・安全・安定でMUFGを「支え」、金融×ITでMUFGを「変える」、メインドライバーとなる」ことをパーパス(存在意義)とし、ITプロフェッショナル集団として、三菱UFJ銀行をはじめとするMUFG各社の業務を中心に、企画から運用までの全ステージでITソリューションを担い、牽引しています。 近年、国内外の社会情勢や環境が大きく変わり、金融ビジネスも変革の時代を迎えています。 また、これを支えるITも更なる業務拡大が急務となっており、金融×ITプロフェッショナルとして誇りを持ち、金融の未来を切り拓いていける人材を募集しております。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社(MUIT)は、三菱UFJ銀行をはじめとするMUFG各社の業務を中心に、企画から運用までの全ステージでITソリューションを担い、牽引していく事が求められており、その一翼を担うITのプロフェッショナルとしてご活躍頂きます。 特に、本募集ではネットワークサービス部のPaaSチームメンバーとして、下記のような業務を想定しております。 ・Linux/OracleDBの社内コンサル/サポート ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)※1)に対するQA対応 ・TLPT対応:新たなセキュリティー要件のPaaS標準設計への取込み ・基盤早期提供:CI/CDの仕組みを使ったPaaS含む基盤の早期提供 ・AIを使った業務改善 など ※1:Redhat Linux/Amazon Aurora/Jboss EAP/OracleDB/Weblogic/DB2/WAS/HiRDB/CosmiNexusなど広くグループ内で利用される製品に対し、設計/運用ツール/ナレッジ等標準化/共有化を図る活動 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したMUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)を構成する各技術要素うちいずれかを、ご経験・適性に応じてご担当頂きます。 【配属想定部署】 ネットワークサービス部(グループ事業部門・グループ共通基盤本部　配下) 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャを主管する部署として以下のような幅広い範囲のサービスの導入・運用を手掛けています。 ・ネットワーク・アーキテクチャー設計・管理(基幹通信網、LAN/WAN)、内外通信網の設計・管理、ネットワーク構成管理(機器、アドレスなど)、関連案件の企画総括、新技術等の各種調査 ・統合(ブレード)サーバー基盤、外部クラウド共通基盤(AWS)の企画・開発・保守・管理 ・NAS等、各種統合ストレージに関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)※1)に関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG・三菱UFJ銀行全体のITスタンダード(Webアプリケーションフレームワークサーバー、DBMS等)の企画・開発・保守・管理 ・その他各種基盤関連新技術の調査 ※1:Redhat Linux/Amazon Aurora/Jboss EAP/OracleDB/Weblogic/DB2/WAS/HiRDB/CosmiNexusなど広くグループ内で利用される製品に対し、設計/運用ツール/ナレッジ等標準化/共有化を図る活動 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約50名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると百名以上の大規模組織です。 前述の通り各種のインフラストラクチャを取り扱っていますので、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 PaaS製品EOSに合わせたバージョンアップ対応や業務アプリの要件取込対応を行うとともに、部内外の関係者と協業し、様々な案件/施策にもご参画頂きます。 ・Linux/OracleDBの社内コンサル/サポート ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)に対するQA対応 ・TLPT対応:新たなセキュリティー要件のPaaS標準設計への取込み ・基盤早期提供:CI/CDの仕組みを使ったPaaS含む基盤の早期提供 ・AIを使った業務改善 など

【こんな方におすすめ】 ●ECU/制御系ソフト開発経験を持ち、クラウドや新しい開発スタイルに挑戦したい方 ●「開発プロセスの改善」に興味があり、技術的にも組織的にもインパクトを与えたい方 ●自分の組込み技術を活かしつつ、新しいキャリア領域に広げたい方 ●ECU/制御系などの組込み開発経験を軸に、クラウドや新しい技術領域へ広げたい方 ●現場視点を活かし、開発プロセス全体を改善・変革したい方 ●車載・クラウド・AIといった複数技術が交わる場所で、自ら新しい仕組みを作り出したい方 ●将来、クラウドネイティブ開発やSDV開発基盤の設計リーダーを目指したい方 【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●組込み開発とクラウド開発をつなぐプロセス設計 ECUや制御ソフト開発に必要な検証・テスト環境をクラウド上に展開 ●プロセス改革と自動化推進 CI/CD、バーチャル検証環境、自動テストなどの仕組みを導入し、開発スピードを加速 ●開発効率化の推進 バーチャル検証環境や自動テストをクラウド上で活用し、組込み開発の工数を削減 ●最新技術の活用 シミュレーション環境を取り入れ、より早いフィードバックループを実現 ●生成AIやシミュレーション技術の活用 コード解析、テスト設計、仕様ドキュメント作成支援などへのAI応用 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS / GCP / Azure 開発言語:C/C++, Python, JavaScript, Shell Script 自動化・CI/CD:Jenkins, GitHub Actions コンテナ/仮想化:Docker, Kubernetes モデルベース開発/組込み関連:AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz PlatformなどのALMツール データ/AI活用環境:TensorFlow, PyTorch, Generative AI Tools

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げております。 具体的には、以下を通し、事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることがメインミッションとなります。 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること 今までのご経験を鑑みて、面談や選考時に対話を重ね、ご希望を伺いながら最初のミッションを決定します。 例①:3~5名程度のチームのテックリードご経験者 半年後のミッション:チームメンバーとして実装しながら組織や開発環境に慣れていただきます。 またシニアEMのマネージメント業務のサポートを通じてマネージメントについて学んでいただきます。 1年後のミッション:シニアEMのフォローとともにマネージメント業務に従事いただきます。 例➁:エンジニアリングマネージャーご経験者 半年後のミッション:配属チームのマネージメント業務に従事していただきます。 必要に応じて他のEMがサポートいたします。 配属予定プロダクト/主な利用技術、開発環境など ※一部抜粋 ●AmebaLIFE https://amebalife.jp/ AmebaLIFEは、Amebaブランドとそのアセットを活用し、事業部内で新たな事業を立ち上げ、運営する多角化事業を展開しています。この多角化事業により、BtoB、BtoCの両方を対象とした幅広い事業展開を行い、さまざまなユーザー層にプロダクトを提供しています。 開発環境 Swift / RxSwift・RxCocoa / Nimble / Quick / RxDataSources / Firebase/ BigQuery / GoogleDataStudio / Bitrise / GitHub Actions / Kotlin Multiplatform Mobile プロダクトごとに開発チームがあり、使用技術や進め方も違いますが、共通するポイントとしては以下です。 会社概要 サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社をつくる」というビジョンのもと、インターネットを軸に、「メディア事業」「インターネット広告事業」「ゲーム事業」と主に3つの事業を展開しています。 中でもメディア事業では、世の中に新しい価値を提供し続け、ユーザーから求められるサービスを創るために、主にtoCサービスで約20個以上もの事業やサービスを展開しています。 これまで、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供してきました。 これからも人々の心を動かし、世界を変えるようなクオリティの高いサービスを創り続ける仲間を心からお待ちしております!

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げており、 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること を通して 事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることが求められます。 EM職のキャリアについて EM職としてのグレーディグと職務定義が存在し、チームのマネジメントから複数チームや組織のマネジメントに幅を広げたり、特定チームの成果最大化だけではなく、組織経営のレベルで携わっていくなどEMとしてのキャリアステップを踏めるように設計されているほか、EMという職務を持ちながらも、具体的な開発に携わるようなキャリアイメージも想定しています。 担当チームや業務・ポジションについて サイバーエージェント・メディア事業のあらゆる事業部に配属の可能性がございます。 事業状況を踏まえて、ご希望・適正を元にご入社までに決定します。 サービス例 ・ABEMA ・Ameba ・AWA ・WINTICKET ・CL ・その他スタートアップ(子会社、事業部を含みます) 会社概要 サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社をつくる」というビジョンのもと、インターネットを軸に、「メディア事業」「インターネット広告事業」「ゲーム事業」と主に3つの事業を展開しています。 中でもメディア事業では、世の中に新しい価値を提供し続け、ユーザーから求められるサービスを創るために、主にtoCサービスで約20個以上もの事業やサービスを展開しています。 2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し、音楽配信サービス「AWA」や、競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」、プロレス動画を高画質で楽しめる「WRESTLE UNIVERSE」などこれまで、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供してきました。 これからも人々の心を動かし、世界を変えるようなクオリティの高いサービスを創り続ける仲間を心からお待ちしております!

モビリティ価値を最大化するSDVの世界観を早期実現するため、以下の業務を関連部門や協力会社と連携して担当いただきます 。 ●車両データ収集基盤およびデータ利活用アプリケーションの開発基盤設計 ●単一機能に留まらず、車両1台やクラウドとの連携を見据えた最適なデータアーキテクチャの策定 ●車両から取得したデータを価値へ変換するためのECU内およびシステム横断的なデータ構造設計 ●OSSやコンソーシアムへの仕様提案・コントリビューション 【開発ツール】 ・プロジェクト管理: GitHub Issue ・開発言語: C++, Python ・自動試験フレームワーク: Robot Framework, Google Test, GitHub Actions ・静的解析ツール: (BlackDuck, Coverity, C++test, QAC) ・各種AIフレームワーク

【業務委細】 SDVにおけるソフトウェアプロセス構築・ソフトウェア開発環境基盤構築を担っていただきます。 SDV開発を支えるソフトウェア開発基盤のインフラ構築・運用を担当していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)上での開発インフラの設計・構築・運用 ●CI/CD・テスト自動化基盤の設計・最適化(Jenkins, GitHub Actions等) ●Kubernetesやコンテナ技術を活用した高可用性システムの構築 ●モニタリング・可観測性(Observability)基盤の整備 ●セキュリティ/ガバナンスを考慮したマルチクラウド環境の運用設計 ●開発者の生産性を最大化するためのツールチェーン整備・自動化推進 ●プロセス刷新や新規導入プロジェクトに伴うインフラ設計・拡張提案 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker , Jazz Platform クラウド基盤:AWS, GCP, Azure コンテナ/オーケストレーション:Docker, Kubernetes, OpenShift CI/CD:Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Spinnaker 監視・可観測性:Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack 構成管理/IaC:Terraform, Ansible, CloudFormation 開発ツール:GitHub / GitLab, JIRA, Confluence, Python, Shell Script (連携領域):AUTOSAR, Enterprise Architect, PREEvision, Doors, Jazz Platform等のALMツール

※以下業務の中から、ご経験やご志向性に応じてお任せする業務を決定させていただきます。 ●IVIシステムの大規模ソフトウェアにおけるプラットフォーム開発(アーキテクチャ設計/機能開発) ●要求仕様およびテスト仕様作成/管理、変更管理 ●商品仕様企画、システム/ソフトウェア要件分析 ●上記を基にした新規システム/新規機能の開発 ●システムセキュリティ開発・運用・保全 ●アプリ・サービス開発 ●新技術調査、方針作成、リファクタリング検討 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 【担当システム例】 ソフトウェアプラットフォーム、ナビゲーションシステム、Alexa連携、CarPlay、Android Auto、コネクテッドサービスの車載側機能、音声アシスタント、車両連携アプリ、インキャビンカメラ 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit), SVN ●開発言語: Java, C/C++, JavaScript, Python, Perl,Rust ●インフラ: Amazon Web Service, On-Premises ●開発手法: Waterfall, Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●データ分析ツール: Qlik, Amplitude等 ●その他: Docker, k8s, Jenkins, Linux Test Project (LTP), Linaro Automated Validation Architecture (LAVA), Fuego

【仕事内容】 ① ビークルOS(車載OS)の開発 車両全体の知能化・自動運転化に向けて、複数のアプリケーションを安全かつ安定的に動作させるための「共通ソフトウェア基盤(OS)」=ビークルOSの開発を行います。 これは、PCやスマートフォンにおけるOS(LinuxやAndroidなど)に相当する存在で、車両における頭脳となるセントラルECUの中核を担うシステムです。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。(実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種車載アプリケーション(例:車両運動制御、エネルギー管理、車内UX機能など)やサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 セントラルECUは、車両内の各ECUや外部クラウドと膨大なデータをやり取りする通信のハブでもあります。 そのため、通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、多種多様なプロトコルを統合し、安全かつ低遅延でルーティングするという、セントラルECU 特有の非常に難易度が高く面白い領域です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのセントラルECU向け最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform 【こんな方におすすめ】 ●データ活用で製品価値や開発プロセスを革新したい方 ●大規模データやクラウド基盤を活用して意思決定や改善を推進したい方 ●データ解析・AI技術を使って組織横断の課題解決に挑戦したい方 ●分析結果を現場に還元し、プロセスや製品に影響を与える仕事にやりがいを感じる方 ● 新しい技術や仕組みを自ら試し、チームやプロセスに展開できる方 ● データ活用によってソフトウェア開発の生産性を高めたい方 ● 技術とビジネスの両面から価値を生み出すことに興味のある方

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 C/C++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等

【こんな方におすすめ】 ●生成AIや機械学習を使い、ソフトウェア開発の生産性向上・自動化に取り組みたい方 ●コーディング支援や品質検証の自動化など、AIを開発の中に組み込みたい方 ●クラウド/組込み/データなど多様な領域と連携し、大規模プロジェクトにAIを適用したい方 ●既存の開発手法を刷新し、Honda全体の開発プロセスを変革したい方 【業務委細】 SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 ※下記より適正に応じて、相談の上業務を決定させていただければと存じます。 ●生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ●開発プロセス分析に基づく自動化システム(CI/CD, テスト, 品質評価等)の設計 ●ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築(例:設計書、仕様書生成) ●車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ●クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築(AWS, Azure, GCP) ●開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 AI/機械学習:OpenAI API, Azure OpenAI, TensorFlow, PyTorch クラウド基盤:AWS, GCP, Azure 開発言語:Python, TypeScript, C++, Shell Script データ/自動化:GitHub Copilot, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform ナレッジ/可視化:Confluence, JIRA, Power BI, 連携領域:AUTOSAR, PREEvision, Enterprise Architect, Jazz PlatformなどのALMツール

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ④ 生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります