フレックス勤務 年収300万円以上のITエンジニア求人・転職情報

株式会社ABEJA

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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ミッション 「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」 まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。 その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。 業務内容 ●主に担っていただく領域(インフラ軸) ・ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用 └ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化 ・技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築 └仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する ●将来的に期待する役割(フルスタック方向) ・ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発 └ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面 └フロントエンド(React / TypeScript) └バックエンド(Go / Python) ・大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働) └ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計 └ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義 └学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築 └データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築 ※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。 インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。 ●変更の範囲 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

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●ミッション 本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。 ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。 ●業務内容 ・既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務 ・ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務 ・各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務 ・ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務 ・実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務 ・顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務 ・ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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主な業務(部門SREとして) ●モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化 ・メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化 ・プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合 ●インシデント管理プロセスの設計・改善 ・対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり ・属人化しない判断・振り返りの仕組み化 ●運用ルール・設計思想の標準化と浸透 ・既存ドキュメントの整理・再設計 ・現場で「使われる」ことを前提とした改善 ●将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討 ・現時点で常設オンコールを担うことはありません ・将来を見据えた体制・ルールの整理、提案 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援 ・初期設計レビュー ・運用・モニタリング設計の支援 ●本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります ・ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります ※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません

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ミッション エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。 主な業務 ●顧客案件におけるプロジェクトマネジメント ・スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理 ・技術的前提を踏まえた進行判断・調整 ●技術観点でのデリバリーコントロール ・技術的論点の整理 ・実装・設計を前提としたリスク判断 ●ビジネスサイドPMとの協働 ・案件ごとの役割分担や進め方の設計 ・技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します ・リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り ・プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整 ●プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り ・技術的な判断が滞らないための意思決定支援 ・実装方針や品質に関するレビュー・フォロー ●必要に応じたハンズオンでの開発への関与 ・リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応 ・コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)

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●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ・こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 https://tech-blog.abeja.asia/entry/abeja-system-dev-team-202112 ・技術スタックについては、こちらをご覧ください。 https://stackshare.io/abeja/abeja-system-dev

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ミッション 多様なステークホルダーとの関係構築を行いながら、政府系プロジェクトをリードして成果を創出することがミッションとなります。 政府系プロジェクトでは大学、企業、独立行政法人など多岐にわたる機関が参画しており、多くの関係者とコミュニケーションを行いながらプロジェクトを推進していく必要があります。 また、技術開発・研究開発に関する未踏領域を探索するプロジェクトであるため不確実性が高く、見通しが立たない中でプロジェクトを推進しながら成果を創出を実現していただきたいと考えております。 業務内容 ABEJAプロジェクト推進責任者として政府系プロジェクトを推進 関係者とのコミュニケーション 会議資料作成(スライド)、ファシリテーション スケジュール管理、タスク設計、進捗管理 その他、仮説作成、対象業務の理解・改善提案、データ分析など、プロジェクトごとに必要な業務を社内メンバー(データサイエンティストやエンジニアを含む)と連携して積極的にご担当いただきます。 その他 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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①プロダクト企画の提案業務 ・市場調査やヒアリングを実施し、ビジネスモデルや事業計画など、提案するプロダクト事業の戦略を定義 ・Figmaなどのデザインや簡易なプロトタイプを開発し、顧客説明や提案を実施 ②新規プロダクトの開発支援業務 ・プロダクトのビジョンや戦略、ロードマップを定義 ・顧客仮説からUI/UXを検討し、FigmaやMVPを開発し企画提案 ・必要に応じて外部ベンダー/エンジニアマネジメント及び、要求仕様を要件定義に落とし込む等の支援 ③既存プロダクトのビジネス支援業務データの加工やBIツールを活用した分析 ・分析軸に沿ってデータを取り揃え、蓄積データのクレンジング ・データからインサイトを発見し、事業計画やプロダクト改善への貢献 ・一連のインサイトを構造化し、顧客折衝や改善提案 その他 変更の範囲:会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●ミッション 本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。 ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。 ●業務内容 ・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務 ・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務 ・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務 ・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務 ・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務 ・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務 ・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務 ・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 ●プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築 　・データ分析のためのBIの開発・運用 　・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 　・顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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●ミッション 本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。 制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。 ●業務内容 本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。 実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。 ・ロボットの実機の評価計画立案および検証実施 ・センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価 ・PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修 ・ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整 ・移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング ・試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整 ・顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート ・トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善 ・ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

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ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 主な業務(開発オペレーションリードとして) ●ドキュメントオペレーションの設計・標準化 ・開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 ・「何を書くか/書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 ・生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 ●部門間連携のインターフェース設計 ・ 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 ・役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 ・人に依存しない連携・調整の仕組み化 ●開発・運用オペレーションのリファクタリング ・ 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し ・不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 ・最小限で回る設計への再構築と定着 ●共通機能・開発アセットの設計と循環 ・各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 ・共通アセットとして整備すべき対象の判断(作る/作らないの見極め) ・作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり ・利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●プロジェクト現場への関与(理解・改善目的) ・実運用を踏まえた課題抽出 ・個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 ●プロジェクトデリバリーへの協力 ・開発オペレーション改善につながる範囲での関与 ・単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません

株式会社ABEJA

・フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する ・当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する ・実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ・チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード ・開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行 ・メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与 ・将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ(入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

AMBL株式会社

業界・規模を問わず、Webアプリケーション開発プロジェクトのプロジェクトマネジメントをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、ディレクターやデザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて企画提案から受注までの工程もご対応いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 また、プレイングマネージャーを希望される方は、自ら手を動かして開発にも携わることが可能です。 主な開発環境 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。 キャリアパス ・プロジェクトマネジメント ・ラインマネジメント(事業部での組織長やマネジメント職) ・DXコンサルタント ・プロデュース

AMBL株式会社

日本を代表するナショナルクライアントのWebアプリケーションの新規開発やWebサービスなど、 受託開発や客先常駐型開発におけるWebアプリケーションのサーバーサイド開発をお任せします。 プロジェクトマネージャー、インフラエンジニア、プログラマーなどと連携を取りながら、 スキルに応じて要件定義から設計・開発・テストまで一貫して担当いただきます。 具体的な業務内容 ・仕様理解(要件定義書、基本設計書、UMLから仕様理解を行います) ・テスト仕様書などのドキュメント作成 ・試験実施(結合試験、総合試験) ・リリース対応 ・リリース後の運用フォロー、改善提案 ・UIテスト自動化(TypeScript) ・時計業界のAPIシステムのリプレイスの開発、保守運用業務 クライアント:大手時計企業 期間:3ヶ月(最短) 規模:1500万程度(1年) 体制:プロジェクトマネージャー、開発チーム(5名程度) 【主な開発環境】 言語:Go 主なフレームワーク:Gin、Gorm、gomock、wire等 DB:MySQL サーバー:Azure、Linux その他:Docker、GitHub、GitHub Actions 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル開発 ※一例となります。 プロジェクトや状況に応じて、PHPやJavaなど、Go言語以外の技術を用いていただく可能性もございます。

AMBL株式会社

顧客のビジネス課題解決を技術で支えるクラウドエンジニアを募集 AWSを中心にAzure、Oracle Cloudを用いたクラウド基盤の設計・構築・運用を担当。 また、kubernetesやDevOps領域の自社プロダクトにも携わっていただき、技術者としてのスキルを広げられる環境があります。Kubernetes、CI/CD、IaC(Terraform等)、DevOpsなど、モダンなクラウド技術スタックを実案件で使える環境です。 【具体的には】 ●AWS/Azure/Oracle Cloudを用いたクラウド基盤構築・運用 ●クライアントとの技術要件調整、アーキテクチャ設計・技術選定 ●Terraform、CI/CD、Docker、k8s等を活用した自動化やDevOps導入支援 ●新技術やサービスのリサーチ・検証 【プロジェクト事例】 <業務改善データ分析基盤構築> 顧客のデータレイクをデータソースにデータマートを構築し、顧客の業務効率化を行います。またBIを構築したり、生成AIと連携させて顧客の意思決定をサポートするシステムの構築を行います。 ・工程:要件定義~保守 ・クライアント:医療・介護系企業など ・構成:PM、メンバー3名 ・AWSサービス:EC2、Lambda、Glue、RDSなど <住宅ローンアプリ基盤構築> 住宅ローン申込者が使用し、返済予定表や残高照会ができるアプリの基盤を構築。AMBLのアプリケーション開発チームと連携して基盤の構築を行います。 ・工程:要件定義~保守 ・クライアント:大手金融系企業 ・構成:PM、メンバー6名(インフラ2名) ・AWSサービス:EC2、EKS、RDSなど <店舗入退店および売上分析基盤構築> 弊社AIプロダクトの「AgenderCROSS」を活用し、監視カメラで取得した画像データから店舗の来場者数のカウントや属性を取得するデータ蓄積基盤の構築を行います。またその情報と売上データの可視化や販売活動の最適化を行うデータ分析基盤の構築も行います。 ・工程:要件定義~保守 クライアント:大手サービス系企業など 構成:PM、メンバー20名 組織のミッション AI・データ領域と密接に連携できるクラウドポジション! AMBLにはデータサイエンス事業部やAI開発事業部があり、クラウドエンジニアとしてもそれらと横断的に連携. 生成AIと接続するアーキテクチャ設計や、データレイク/データマートの基盤構築、AIの推論環境のインフラ整備などにも携われます。 【ビジネス × 技術をつなぐ橋渡し役として活躍できる】 単なる技術者ではなく、クライアントのビジネスを“技術でどう支えるか”を考えられる立場. 生成AIとの連携や、データ分析基盤の構築など、「クラウド=土台」ではなく、“価値を生み出す仕組み”として携われるのがAMBLの特徴です。 あなたの挑戦が、AMBL、そして未来のクラウドソリューションを創ります。ぜひ、AMBLでチャレンジしてみませんか?

株式会社NTTデータ

インフラエンジニアとして、メガバンク系フィナンシャルグループをクライアントとした、下記のような業務をご担当いただきます。入社後はご経験に応じて配属決定し、OJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。SEだけでなくPL/PMとしての業務をお任せしたいと考えています。 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(キャッシュレスシステムのモダナイズ案件など)の基盤SEリーダーとして、プロジェクトを主導する役割をお任せします。 ・メガバンク系大手ファイナンシャルグループの多種多様なシステムの業務システム開発において、数億規模の基盤プロジェクトをリードする役割をお任せします。 組織のミッション 大手ファイナンシャルグループの多種多様な会社向けのキャッシュレスシステムを中心としたシステム開発を担当する部門であり、現在の売上規模を引き上げるとともに、お客様と一緒に社会を変える新しい価値を提供することを目指しています。 組織について 金融分野内において、大手ファイナンシャルグループの多種多様な会社向けにSIを中心としたシステム開発や新規システム提案と実現を担当する部門です。現在、年間売上規模100億円程度の売り上げを、FY2027までに135億に引き上げるため、組織強化を行っています。

株式会社クレスコ・デジタルテクノロジーズ

●IaaS案件拡大のリーダー候補 └AWS、Microsoft Azure、OCIのクラウドサービスにて、クラウドリフト&シフト案件などのインフラ設計・構築を担当できる └クラウド案件対応チームのリーダー/マネージャー候補として活躍できる ●インフラ(ネットワーク,サーバー)案件を対応するチームリーダー候補、マネージャー候補 └プロジェクトリーダーとしてチームのマネジメントをし、プロジェクトを成功に導き、達成感が得られる └プランニング段階から設計・構築、アフターフォローまで一貫して携われる └プロダクトフリーで様々な技術に触れる機会があり、エンジニアとして幅が広がる ●インフラ(ネットワーク,サーバー)案件のプレ、提案、要件定義に対応できるプリセールスエンジニア候補 └顧客と直接会話し、課題解決に向けて最適な機器やソリューションを提案できる └新技術や未経験のプロダクト、領域のノウハウを身に着けることができ、自ら選定したプロダクトを顧客に提供できる ●ソリューションサービス開発に向けたサービスエンジニア候補 └新事業、新規ITソリューションサービスの企画・開発推進担当 └自らが企画・開発した事業、サービスが事業化される充実感や満足感を体験できる ※業務内容 変更の範囲:変更あり(会社の定める業務)

株式会社NTTデータ

①新規性・難易度の高いPJでの技術リーダ 技術リーダとして設計・実装・運用に責任を持ち、特に難易度の高い技術課題は自身が率先して先行検証することで技術面からプロジェクトを支え、成功に導く。 プロジェクト内容や規模、体制によるが、特定のPJにべったり入る形ではなく、上流工程を中心に事業部のエンジニアに対するアドバイザとして参画し、外野からの意見ではなく、実際にPJの設計に反映される方針提示や、レビューを実施し、問題を回避する。 ②当社クラウドデリバリー力向上 案件経験、技術動向の調査、先進技術の検証結果などをまとめ、社内外に展開可能なコンテンツとして整備するとともに、全社のアセットに反映しすることで広範にナレッジを 普及展開する。実PJへの参画を通じて事業部側のエンジニアへ成長機会を与える ③技術コンサル活動を通じた顧客エグゼ層へのリーチによるビジネスチャンスの獲得 社内マネージャ層と連携して顧客幹部層にリーチしつつ、顧客の課題解決に直結する技術コンサル案件で上記の複数PJでの経験や社内リソースを元に、ロードマップや設計ガイドの策定を行う。その内容を社内でも共有し、優先的にNTTDがビジネスを獲得できる橋頭保とする。 ④クラウド分野のプレゼンス向上 金融版 Technology Foresight 講演、テックカンファレンス登壇などを通じ、社内外への積極的な情報発信を実施する 組織情報 <組織のミッション> customer success enabler　(顧客ビジネスの成功を牽引する) <職場環境> 本部、室のトップが全社的にも若い組織で、上司・部下関係なく議論が活発に行われ、風通しの良い、チャレンジをいとわない雰囲気です。 リモートワーク率は20%ほどで、Teamsのチャットや電話でコミュニケーションをとっています。(会議もほとんどがTeams会議です) 密なコミュニケーションをとったほうが良い期間は、豊洲で対面議論しながら業務を進めます。

株式会社NTTデータ

インフラエンジニアとして、次世代の銀行システムに関するグランドデザイン策定、方式設計や構築、試験等の実行、及びインフラチームマネジメントをミッションとします。 様々なオープン系技術を取り入れ、最適なシステム構成、実現方式・手法の検討、設計~構築・試験まで幅広く携わっていただきます。

株式会社NTTデータ

1.メインフレーム上で動作する業務システムで実現してきた信頼性を、オープンシステム上でも継承することを可能とするミドルウェアの設計・製造(管理)・試験 2.本ミドルウェアの導入を検討するユーザのシステム化構想立案およびフィージビリティ検証支援 3.本ミドルウェアの導入を決定したユーザのシステム開発/移行/運用フェーズのプロセス整備支援 4.1-3の活動を通じて獲得したノウハウ情報の形式知化を通じたITプロセス標準化・高度化

株式会社NTTデータ

マイナス金利政策等で収益力が低下する地方銀行に対して、デジタル技術の活用やレガシーシステムの改訂により、生産性向上(事務負担軽減、行員作業の削減 等)等の経営に資する問題提起や提案力が求められている。 当プロジェクトにおいて、銀行での事務企画経験を活かして、お客様からの依頼を待つのではなく、能動的に最適且つ最良な実現方式や手法を検討し、経営に資する提案力を強化する役割を担う。 組織情報 経営が厳しいお客様(地方銀行)の経営層に刺さる提案を行うための体制を強化し、お客様とのロングタームリレーションシップを強めていくことが当組織のミッションです。

株式会社NTTデータ

・国内最大規模の金融機関である信金中金様に、プロジェクト全体のマネジメントや提案活動、開発、保守といった多様な経験を積み、主体的に推進できるPJです。2027年にかけてシステム更改を予定しており、業務面&システム面の習得が可能です。 ・システム更改のPLまたは業務チームリーダまたは基盤チームリーダ(スキルセットと本人の希望に応じたアサインを想定) ・各種保守作業(協働者中心に実施) ・継続的な案件受注を見込んでおり、それら案件の見積もり、提案活動についても経験頂く想定 組織情報 <組織のミッション> ●既存顧客との強固な関係性を活かし、お客様の取り組みに寄与し顧客に高い負荷価値を提供する <組織のポリシー> ●システム・サービスに携わる人々すべてに充実した時間を提供する。

株式会社NTTデータ

・新規サービス・ビジネスの企画/AP方式検討・実装 ・アイデアを実現するために、コストミニマムや品質生産性を高めて実行するための開発プロセスの計画 ・大規模なシステム更改PJにおけるプロジェクトマネジメント業務 組織情報 以下をビジョンとする組織です。 『私たちは、お客様の期待を超える価値を提供することで、より良い社会づくりに貢献する。』 組織規模:約80名程度(営業10名、開発30名、維持保守30名、その他) 当社の他事業部の大規模プロジェクトと比較して比較的に組織規模が小さいため、 職種に関わらず全員がフラットに意見を交わし合いながら、仕事を進めることができるのが特長です。

株式会社NTTデータ

大規模決済システムの開発プロジェクトのメンバーとしてシステム開発を担っていただきます。 我々の組織では、資金決済のインフラとして日本の経済・社会を支えている銀行間決済システムの開発、保守を担っておりますが、この銀行間決済システムを刷新する更改プロジェクトを目下実施中です。この更改プロジェクトに参画いただき、アーキテクチャの設計やシステム構築に従事し、また、お客様を始めとする多くのステークホルダーとのコミュニケーションを図って頂きます。 業務内容例(一部) ・複数ベンダを率いて、システム基盤の開発 ・メッセージ連携基盤を用いた中継機能の開発・検証 ・LCP/DWHを活用した情報還元システムの新規開発・構築 ・複数のサブシステムを横断的に管理する共通基盤(監視、運用、セキュリティ等)の構築、ITSMの構築 ・AI活用も含めたプロジェクト管理高度化検討 参考情報 ●次世代全銀担当に関する記事としてUptodataの以下をご参考ください。 https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1818/ https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/5592/ ●従事対象のプロジェクトに関しては、以下をご参考ください。 https://www.zengin-net.jp/announcement/pdf/20230316_summary_8Z.pdf

株式会社NTTデータ

銀行等の店舗や渉外(営業)などの対面チャネル、Webやスマホアプリなどの非対面チャネル、銀行員が利用するバックオフィスチャネル、これらを最適な形でつなぎユーザーの利便性と金融機関の効率化と営業力UPをデジタルで実現するソリューションを、クラウドや各種ソフトウェアと当社の保有資産/開発スキルを組み合わせて実際に形にしていく、これらに必要な一連の企画から開発/サービス提供を行います。 ●具体的な仕事内容 ・金融機関の業務や、競合商品の把握 ・新規ソリューション・サービスの企画、要件定義 ・各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、開発、導入・保守 または、システムの基盤となるプラットフォームの設計、構築、導入・保守 および、それらの開発のマネジメント ・開発協力会社や社内関連部門との連携・調整

株式会社NTTデータ

金融機関に対し、非戦略領域である勘定系ではなく、戦略領域のフロント(API)の開発を行う。 過去のUI/UXやAPI開発の経験を活かし、お客様に対して、魅力ある機能の提供や提案が可能。 また、BPMを活用した銀行業務改革(オペレーション効率化)にかかる開発を行う。 組織情報 最新のトレンドを取り入れ、顧客に対し、デジタル変革を提供