401k（確定拠出年金）あり 年収1000万円以上のITエンジニア求人・転職情報

Sansan株式会社

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

株式会社CARTA HOLDINGS

概要 国内最大級の通信会社をメインクライアントとし、マーケティング課題の抽出からダイレクトレスポンス戦略の立案・実行をリードしていただきます。 既存の広告枠売りに留まらず、LTV最大化に向けたプロジェクトの司令塔として、組織強化やメンバー育成も担っていただきます。 詳細 ・広告主の課題抽出・KPI(CPA/ROAS/LTV)の設定 ・ダイレクトマーケティングを主軸とした戦略立案・提案 ・クリエイティブ/LPの制作ディレクション(CVR向上のためのデータ分析含む) ・メディアプランニング・運用型広告の全体ディレクション ・電通グループ及び自社開発のデータソリューションを活用した効果検証 ・新設チームの強化、メンバーの育成、ナレッジの型化 案件規模感 ・1キャンペーン数億円～ ・年間数十億円 業務効率化について 入稿やレポーティングなどのオペレーティブな業務をグループ会社 CARTA KNOTと連携することで省力化し、クライアントの課題解決に向き合うための本質的な時間を確保しています。 キャリアイメージ ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→局長・局次長 ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→新設局の責任者(局長・事業部長等) ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→新規事業開発・経営参画 取り扱い媒体 ・プラットフォームの広告管理ツール:Google/Yahoo!/Meta/X/LINE/等の主要プラットフォーム ・サイト分析に用いるアナリティクスツール:GA4/Adobe Analytics/等 ・LP制作/改善に用いるLPOツール:Clarity/Optimize Next/ミエルカヒートマップ/等 ・クリエイティブ制作関連ツール:Canva/Photoshop/Figma/等 ・メディアプランニングに用いる市場分析ツール:Similarweb/Knowns/ ・オンオフ統合プランニングに用いるプランニングツール※電通グループ独自で保有しているツール等 他、多数 ※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ARISE analytics

●概要 KDDIのネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。 ●詳細 ・ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定 ・OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計 ・KDDI業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進 ・PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援 ・社内のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化 *注: OSS:Operation Support System BSS:Business Support System ●キャリアパスの一例 ・1〜2年目:チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する ・3年目以降:チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む ・その後:部門全体の戦略立案・売上/利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

株式会社スカイウイル

既存のSES事業（収益基盤）を強固な土台としつつ、M365等のクラウド業務基盤とAI・モダンデータ基盤（Snowflake等）をシームレスに連携させた「ITコンサル・受託領域（技術資産蓄積型のストックビジネス）」への事業ポートフォリオ大転換を統括していただきます。 【具体的な実行プロセス】 ●Gatewayモデルの推進 「M365整理」や「セキュリティ診断」といったアセスメントツール（Gateway）を起点に顧客内部へ入り込み、高付加価値な基盤構築・AI導入案件を獲得するスキームの構築と実行。 垂直連携モデルの構築とオーケストレーション 営業、コンサル、エンジニアという既存の縦割り組織（サイロ化）を打破し、プロジェクトベースで専門性を掛け合わせる「垂直連携体制」を構築・オーケストレーションします。具体的には、各ユニット長を巻き込んだ評価指標（KPI）の統合や、人材アサインのルール再設計などを主導し、単一プロダクト導入でもフルスクラッチでもない「横断提案型コンサル」を定着させます。 【入社後のミッションとロードマップ】 ●1〜3ヶ月（現状把握・一次情報取得） 既存の収益構造とアセットを把握。Gatewayツールを用いて自らフロントに立つ事業責任者として、顧客の一次情報と組織課題を抽出します。 ●6ヶ月（自走・プロセス標準化） 垂直連携プロジェクトの統括責任者として価値提供を牽引 。同時に、属人的な営業・運用プロセスを廃止し、自らAIツール等を実践投入して全社レベルでの仕組み化（型化）に着手します。 ●1年〜（経営参画・事業アーキテクト） 社長直下で全社KGI/KPIを再設計し、数億〜十数億円規模のP/Lマネジメントを遂行。「過去の延長線上にない非連続な事業成長」達成へ向けた事業計画の策定と実行（経営会議への参画）をリードしていただきます。 ●働く環境と、あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 「第二の創業」を社長の右腕として牽引していただく経営幹部だからこそ、入社後のミスマッチを防ぐために当社の「立ちはだかる壁」を包み隠さずお伝えします。 ・原則「出社重視（リモートワーク不可）」の環境 既存のビジネスモデルをゼロベースで壊し、新たな事業を創り上げる『非連続な変革期』においては、社長やマネージャーとのコミュニケーション（非言語の情報共有や即断即決）が不可欠だと考えているためです 。 ・既存文化との強烈な摩擦 当社には、創業以来20年以上「人月商売（労働力提供）」で黒字を出し続けてきた成功体験があります 。この強固なSES組織を「技術資産蓄積型のストックビジネス」へ意識改革させる過程では、現場との摩擦が避けられません 。この壁から逃げず、論理と熱量で組織を巻き込むタフさが求められます 。 従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

株式会社カカクコム

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

株式会社メドレー

●事業横断データ基盤の設計・運用 ・複数の医療プロダクトにまたがる統合データ基盤の設計・構築 ・事業横断で活用できるデータ基盤の構築 ・各プロダクトのデータを集約し、信頼性の高いDWHを構築・運用 ●データパイプラインの構築・最適化 ・各プロダクトおよび基幹システムからデータを収集・変換・蓄積するパイプラインの設計・開発・運用 ・クラウドDWH環境上で、大規模データ処理がスケーラブルかつ高パフォーマンスに実行できるよう最適化を実行 ・dbtなどを活用したデータ変換フローの整備や、データパイプラインのスケジューリング・ 監視 ●分析基盤・セマンティックレイヤーの整備 ・ビジネス部門のデータ活用を支援する分析基盤の構築 ・具体的には、用途別のデータマートの設計・実装やパフォーマンスチューニング、メタデータ管理とセマンティックレイヤーの整備による共通KPI定義の管理などを行い、社内のデータ分析環境を高度化します ●データガバナンス・セキュリティ強化 ・医療データなど機微な個人情報を含むデータを安全に取り扱うため、データガバナンス体制を強化します ・具体的には、データの匿名加工やマスキング、アクセス権限設計などセキュリティポリシーに沿ったデータ管理を徹底します ・全社的なデータカタログやメタデータ管理ツールを導入・運用し、データの来歴や定義を一元管理することで、安心してデータを利活用できる基盤を構築します ・データ利用ログの収集基盤を整備し、利用状況のトラッキングやコンプライアンス対応に寄与します ●データ基盤の戦略企画・最新技術対応 ・データエンジニアリング領域のテックリードとして、将来を見据えた基盤戦略の立案・実行 ・ベクトルデータベースや機械学習モデル、合成データ生成等とも連携できる「AI Ready」なデータ基盤を構想・構築 ・社内のSREやデータサイエンティストとの協働。モデル学習や推論に必要な特徴量データの供給やフィードバック基盤の構築をリード ・データエンジニアリングチームの立ち上げ期メンバーとして、開発標準の策定や技術選定、後進育成にも関与していただきます。 ●主な技術スタック ・DWH: BigQuery ・ELT: trocco, Airflow, embulk, dbt ・BI: Looker Studio ・DB:MySQL, MongoDB, PostgreSQL ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社メドレー

AIシニアエンジニアとして、医療プラットフォームの各プロダクトにおけるAI機能の実装やAI技術の導入をリードしていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・AIや外部システム連携を用いた新機能の設計・実装・改善 ・PdMやデザイナーとの協働による要件整理と技術検討 ・プロダクト内外のデータ活用・自動化を支える技術基盤の整備 ・チーム内でのコードレビューや技術知見の共有 ・AI/API関連の新技術のキャッチアップとプロダクトへの適用検討 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

トーセイ株式会社

●配属予定先部署 管理本部 業務推進部 ●役職名 担当部長 or グループリーダー or マネジャー <管理職> ●担当業務 ・Salesforce、RPA、Tableau、生成AIなどの全社横断的なDXツールの企画、導入、運用、定着化推進 ・各部門の業務改善やデータ活用に向けた伴走支援(要件整理、プロセス改善、SaaS導入支援など) ・中長期のDXロードマップ策定、IT予算案の作成、IT投資効果の評価および経営層への報告 ・プロジェクト推進におけるベンダーコントロール(契約・進捗・品質管理)と、業務推進部内の体制整備・ナレッジ管理 ●部内構成 本部長:1名 - 部長:1名 - 担当部長:1名 - グループリーダー:1名 - チームリーダー:1名 　- サブマネジャー以下:4名

株式会社GA technologies

●以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ・経営戦略と連携する形での、グループ全体の技術的な方針や、短期・中長期の技術戦略の策定・実行 ・複数プロダクトにまたがるエンジニアリング組織全体のマネジメント（目標設定、評価、育成、採用 など） ・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善のリード ・技術的負債の解消を目指した長期的な視点での計画策定・実行 ・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dの推進 ・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定への貢献 開発環境 ●技術スタック詳細 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 ・主要言語：Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ・ライブラリ/フレームワーク：Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ/監視：AWS, Terraform, Datadog ・その他：Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence ・チケット/バージョン管理：GitHub, GitHub Issue, Backlog ・継続的インテグレーション：CircleCI ・生成AIツール：Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT ●開発手法・文化 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入／活用（Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など） ・技術ブログの執筆（Zenn：https://zenn.dev/p/gatechnologies ） 開発組織についてさらに知る ●Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ●公式テックブログ（Zenn） https://zenn.dev/p/gatechnologies

株式会社ARISE analytics

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI 活用が高度化/事業貢献が求められる中、 大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ ポジションの期待役割 ※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​ ・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ ・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​ ・アジャイル開発/ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​ ・顧客との折衝/リレーションの確立​ ■ 具体的な業務内容 ・要件定義、基本設計、アーキ設計 ・ETL/ELT 設計・実装 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake ・CI/CD 〜運用 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:顧客定例 → 要件深掘り/設計レビュー PM:実装レビュー/PM 連携 → Doc整備