Azure転職求人

2,760 件

●本ポジションの魅力
・ PoC/製品選定/要件定義などの上流工程から案件に参画でき、全体設計や移行設計・運用設計や継続改善の提案など幅広い工程に携われるため、エンジニアのキャリアに必要なさまざまな工程を経験できます。
・ 特定製品に限定せず、CNAPP/Endpoint/UEM/MDMの特定領域の知見を深めたり、複数領域へ専門性を広げられ、市場価値の高いエンジニアに成長できます。
・ PM/PMO、プリセールス、セキュリティアーキテクトなど、技術実装以外の役割に挑戦できる案件・機会もあり、エンジニアから先のキャリア形成に向けた経験をすることができます。
・ セキュリティ領域の事業拡大に伴う体制立ち上げ・体制強化のフェーズであるため、技術基盤の強化や再現性のある仕組みづくりを一緒に行っていきます。案件デリバリだけでは経験できない体制組成や組織づくりを経験できます。

●業務内容
〇シニアエンジニア
・ CNAPP、EDR/XDR、UEM/MDM 関連のセキュリティ導入・運用案件の推進/リード
・ PoC（概念実証）実施および技術評価の支援・代行
・ 構築案件における要件定義・設計・構築設定・試験・展開作業など利用開始までの工程全般
・ ユーザ運用を見据えた運用要件の整理・アラート毎の対応業務の検討、業務フロー図の作成などの運用設計
・ 運用案件における運用整理・手順やフロー作成・設定代行、監視、障害一次切り分け、改善支援までの運用保守業務の全般
・ 顧客への技術トレーニング・ナレッジトランスファーの提供
・ 最新脅威動向・技術トレンドの調査および社内共有
CNAPP、EDR/XDR、UEM/MDM関連案件における主担当者として、プロジェクトのリード、設計から導入、運用保守までを主担当として主体的に推進し、案件品質と再現性を担保する役割です。あわせて、ナレッジ整備、標準化、若手育成を通じて、主力領域の技術基盤強化に貢献いただくことを期待します。

〇エンジニア
・ CNAPP、EDR/XDR、UEM/MDM 関連のセキュリティ導入・運用案件のメンバとして参画して、リーダーの指示を受けプロジェクトタスクを実施
・ 構築案件における設計書作成・構築設定・試験や移行作業など利用開始までの工程全般
・ 運用案件における運用整理・手順やフロー作成・設定代行、監視までの運用保守業務
構築や運用保守の実務を着実に遂行し、標準化された手順や設計に沿って品質を意識して対応できる方を歓迎します。また、主力領域の知識習得に前向きで、将来的に主担当やシニアエンジニアを目指して成長したい意欲のある方を期待します。

●本ポジションで得られる経験・成長イメージ
【専門性を深める】
CNAPP/Cloud Security、Endpoint/XDR、UEM/MDM等の専門領域を深め、セキュリティのスペシャリストやテックリードを目指す
【技術領域を広げる】
複数のセキュリティ領域を横断した知見を深め、セキュリティアーキテクトやソリューションアーキテクトを目指す
【プロジェクトマネジメントへ広げる】
得意領域を持ってPLからPM/PMOとして案件全体の推進・管理を担う
【上流・提案領域へ広げる】
プリセールスやDX/セキュリティ構想策定等を経験し、テクノロジコンサルタントとしてキャリアを広げる
※上記は業務内容から想定する成長イメージであり、特定の役職・昇格を保証するものではありません。

●想定プロジェクトイメージ
※以下に記載する業務内容・技術領域をもとにしたプロジェクトイメージです。特定の実案件を示すものではありません。
【CNAPP/Cloud Security 導入・高度化】
・ Azure/AWS/GCP等のクラウド環境を対象としたCNAPP製品の導入案件
案件規模：4名程度
PJ期間：約6ヶ月
担当工程：要件整理/設計/構築/試験/運用設計
【EDR/XDR 導入・運用高度化】
・ Endpoint/XDR製品の導入
案件規模：4名程度
PJ期間：約4ヶ月
担当工程：ポリシー設計/検知・アラート設計/製品展開/アラート対応フローや運用手順整備
【UEM/MDM・端末管理高度化】
・ Microsoft Intuneを活用した端末管理環境の構築
案件規模：6名程度
PJ期間：約6ヶ月
担当工程：管理プロセスの設計/製品設定/試験導入/全社展開

システムエンジニアとして、ご経験やスキルに応じて、実装だけでなく要件定義や設計、サービス全体のアーキテクチャ設計といった上流工程まで幅広く担っていただくポジションです。(マネージャーへの転向も可能です)

当社には、スキルや経験を重要視しつつも、チャレンジ精神のあるメンバーに挑戦の機会を与える文化が定着しており、より大きな裁量を求めていきたい方にはピッタリの環境です。SES出身や制作会社出身の方も多数入社しており、早期にご活躍いただける体制が整備されています。

また、プロジェクト体制としては、案件ごとに3〜15名ほどのチームを組んで開発を推進しています。同じ所属のエンジニアだけでなく、デザイナーやPM等の他ポジションのメンバーと協働で開発を進めて働ける環境で、切磋琢磨し合いながらスキルを伸ばしていくことができます。

▼具体的な業務内容
・システムエンジニアとしての開発業務
・場合によって、インフラの開発業務
・PJメンバーのコードレビュー
・PJ進行に即した技術上の調査、及び提案のためのPoC実施と評価
・DB設計やアーキテクチャ設計
・要件定義・基本設計
など

【 既存メンバーの雰囲気 】
- 自己成長への強い想いを持った社員が在籍しています。
- 皆、責任感が強く、協力する姿勢を持ち業務を遂行しています。

▼過去の開発案件事例
・生成AIを活用した業務効率化システム開発
・不動産向け業務改善システム開発
・製造業向けWEB受発注サービス開発
・データ分析基盤構築
・金融系業務システム開発支援　 等

【使用スキル】※一例
◆開発言語 ：Java, Python, PHP, C♯, Server Side Kotlin, TypeScript
◆フレームワーク：
＜サーバーサイド＞ SpringBoot, FastAPI, Node.js, Laravel, .Net Core
＜フロントエンド＞ React.js(Next.js), Vue.js(Nuxt.js)
◆インフラ：AWS, Azure, OCI, GCP
◆ツール：Git/GitHub, Backlog

グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

このポジションはグループのスタートアップである同社でお仕事をしていただくポジションです。

出向先企業情報
会社名： 株式会社Almondo
所在地： 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
事業内容：AIソリューションの開発、販売、提供
代表者： 伊藤 滉太
HP：

同社におけるデータ基盤エンジニアとは
「データ基盤の構築・運用から、ビジネス現場でのデータ活用・データ定義統一までを一気通貫で推進するプレイヤー」です。
自ら手を動かしてデータパイプラインやデータマートを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・マーケティング・経営層等）と伴走し、要件定義・指標設計・可視化・分析支援まで幅広く担当していただきます。

具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。

1. データ基盤・データマートの設計・構築・運用
AWS (Redshift/S3等) や GCP (BigQuery/Dataform等) を活用したDWH・データマート（DM）の設計および構築
dbt等を活用したデータモデリング、データパイプライン（ETL/ELT）の実装・運用およびデータ品質・リネージの管理
クエリパフォーマンスチューニング（sort key/dist keyの見直し、パーティショニング設計等）や処理時間・コストの最適化

2. データマネジメント・ガバナンス推進＆定義統一
プロダクト間や事業部間におけるデータ定義の整理・統一（データカタログ作成・ドキュメント整備）
イベントトラッキング設計や主要指標（KPI）定義の標準化・整備
非エンジニアからのデータ定義・クエリに関する質問対応やドキュメント化による自走支援

3. ビジネスサイドへのデータ活用・可視化支援
BIツール（Looker Studio / Tableau / Redash等）を用いたダッシュボード・KPIモニタリング環境の構築
ビジネスサイド（企画・ディレクター・PmM等）との要件すり合わせ、抽出クエリの作成・テンプレート化・レビュー
ユーザー行動データや属性データを用いた分析支援（ファネル分析・離脱分析・ABテスト効果計測等）および施策提案

プロジェクトの例
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しています。
大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・データマートのゼロからの設計・構築
Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築およびRedash/TableauでのKPI可視化
全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチューニング
Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進

ポジションの魅力・得られる成長
一気通貫のキャリア: クラウドインフラ・DWH設計からBI可視化、データマネジメント、ビジネス分析支援まで、データ利活用全体のサイクルを回す経験が積めます。
高いビジネスインパクト: ビジネス領域と開発領域の架け橋となり、データ定義の揺れ解消や分析環境整備を通じて、組織全体の意思決定スピードや売上向上・業務効率化に直接寄与できます。
モダンな技術スタック・生成AI活用: BigQuery, Redshift, dbt, Claude Code等のツールを積極的に活用し、自動化・標準化の最前線でスキルを磨けます。

働く環境
オフィス
渋谷駅直結の渋谷スクランブルスクエア (WeWork) 41F。提携先グループ会社と同フロアを共有しており、スタートアップのスピード感と上場企業の安定したサポート体制が共存する環境です。

関わるメンバー
正社員全員が技術バックグラウンドを持つ少数精鋭チームです。職種や役割に関わらず技術の共通言語で会話できるため、意思決定が速く、相談のハードルが低い環境です。

働き方
効率を最大化させる働き方ができるよう、出社・リモートについての規定は設けていません。
フレックスタイム制: コアタイム 11:00 16:00 / 前後は自由に調整可
リモートワーク可: 集中作業や個人の事情に合わせて在宅勤務OK

実際の出社パターン
フルリモート：約30%
週2 4日出社派：約40%
毎日出社派：約30%

技術スタック(一部)
AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch
データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag
分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce
言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL
DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux
ツール: Slack, Notion, Google Workspace

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当します。
入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深めます。
・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行います。
・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発します。
・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証します。
・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当します。
・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理します。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理します。
・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの構築に関わります。
・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整えます。
・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行います。
3. AI最新技術の検証・実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査します。
・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証します。
・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認します。
・開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加します。
・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献します。
単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。

ポジション・部門の魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！
・AIを使い倒して成果に変える
開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
グループ会社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、大手IT企業などでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

このポジションで得られる経験:
・AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験
・Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験
・Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験
・プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験
・案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験
・AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。
・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini
・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright
・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

Associate Forward Deployed Engineerとしてクライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務の自動化・高度化に向けて、課題整理、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを担当いただきます。
プロジェクトリードやチームメンバーと連携しながら、顧客との対話と技術検証を繰り返し、実際の業務で継続的に使われるAIソフトウェアをつくるポジションです。
将来的には、要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計、顧客折衝、プロジェクト推進などへ担当領域を広げ、プロジェクトを技術面からリードすることを期待しています。

【具体的には】
1. 現場課題の整理・要件具体化
クライアントとの対話や業務分析を通じて、業務フローや課題を理解し、AIを活用できる領域を整理する
プロジェクトリードや開発チームと連携し、顧客課題を実装可能な要件や機能に落とし込む
2. プロトタイピング・本番実装
LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、技術的な実現性と業務上の有効性を検証する
利用者からのフィードバックをもとに機能開発、テスト、改善を行い、本番導入や運用定着を支援する
3. 技術資産化・AI技術の検証
案件で得られた知見や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール、テンプレート、社内ナレッジとして蓄積する
最新のAI技術や開発支援ツールを検証し、LLMOps、評価、開発自動化などの開発プロセス改善に取り組む
単に指示された機能を開発するのではなく、顧客の業務を理解し、課題整理から実装・改善まで携わることで、「現場で本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

【プロジェクト例】
AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
同社は、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。
1. FDEとして独り立ちするまでの伴走体制
案件にはプロジェクトリードや先輩エンジニアとともにアサインされ、設計・実装のレビューを受けながら実務経験を積めます。実案件を通じて、FDEに必要な課題整理力や顧客対話力を段階的に身につけられる環境です。
2. AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
3. 開発したものが、同社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
4. エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、将来的にはSenior FDEやテックリードに加え、自社プロダクトのCTO、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、幅広いキャリアを目指せます。
5. 経験豊富な技術リーダーに相談できる
経験豊富なエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

【開発環境】
案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。
AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini
Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright
Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当します。
また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組みます。

【具体的な業務】
1. 現場実装・プロジェクト推進
* クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む
* LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める
* 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する
2. ソフトウェア・技術資産の共通化
* 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する
* LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む
3. AI技術の検証・社会実装
* 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する
* Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める

【プロジェクト例】
* AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
* 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
* ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
実践を通じて成長できる環境が用意されています。
* AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
* 開発したものが、会社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
* エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。
* 経験豊富な技術リーダーに相談できる
元CTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

複数のエンタープライズ向けプロダクト開発を支える、技術基盤全体のオーナーシップを持つポジションです。クラウドインフラの設計・構築から、SRE、セキュリティ統制、CI/CD・開発環境の整備まで、プロダクトエンジニアが本質的な開発に集中できる環境をつくることがミッションです。個別プロジェクトの運用対応にとどまらず、複数プロジェクトを横断した標準化・共通基盤化を推進し、組織全体の開発速度と信頼性を底上げする役割を担います。
【職務詳細】
1. クラウドインフラ（AWS等）の設計・構築・運用をIaCでコード管理し、再現性のある基盤を整備
2. SLI/SLO設計、モニタリング・アラート基盤の構築、障害対応フローの標準化によるシステム信頼性の向上
3. IAM・ネットワーク設計・監査ログ整備など、セキュリティ統制の設計・実装とコンプライアンス対応
4. CI/CDパイプラインの設計・実装および開発環境の標準化によるDevEx改善
5. 複数プロジェクトを横断した共通基盤・テンプレートの整備と、組織全体への展開
【開発環境】
1. AIコーディング支援ツールを全社導入済み。IaC・自動化スクリプト・セキュリティポリシー作成にも活用
2. 新しいAIツールやAPIをすぐに試せる環境を整備済み。自分で検証しながらインフラ業務に組み込めます

「作ったシステムが、現場の人の仕事を変えた」そんな手応えを、開発の現場で感じたことがありますか。仕様書通りに作るだけでなく、「なぜこの業務はこうなっているのか」を問いながら、現場に本当に使われるものを届ける。それがDXエンジニアの仕事です。
日本企業の現場には、まだデジタルに置き換えられていない業務がたくさんあります。紙の帳票、手作業の集計、担当者しか知らない業務フロー。あるいは、老朽化した基幹システムを前に「変えなければ」と思いながらも動けずにいる企業。そこに飛び込み、動くものを素早く作って届け、フィードバックをもらってまた改善する。その繰り返しの中で、技術が企業を変えていく瞬間に立ち会えます。

業務概要:
DX推進を担う部門は、同社の「実装エンジン」です。「まず動かしてみること」を信条に、MVP（最小価値製品）を素早く実装して価値を検証し、顧客のフィードバックを取り込みながら継続的に改善するアジャイルアプローチで顧客のDX推進を支えます。
このポジションのエンジニアは、単に「与えられた仕様を実装する人」ではありません。顧客の業務課題を理解し、「何を作るか」を一緒に考え、生成AIを積極的に活用しながら現場に根ざしたシステムを作り上げる「課題解決者」としての役割が求められます。
ミッションは、顧客の業務課題に深く向き合い、生成AIをはじめとした最新技術を活用して「動くもの」を素早く作り、現場に定着するシステムを届けること。そのプロセスを通じて顧客との信頼を積み上げ、より戦略的な領域への関与拡大につなげることです。

具体的な業務:
・顧客の業務課題のヒアリング・理解と、実装要件への落とし込み
・WebアプリケーションやモバイルアプリなどのMVP開発・プロトタイプ開発
・生成AIを組み込んだシステムの設計・開発（顧客の業務課題に合わせたAI活用）
・APIを活用した既存システムや外部サービスとの連携設計・実装
・スプリントごとの進捗共有、顧客フィードバックの取り込みと継続的改善
・本番稼働後の保守・運用対応
・業務ドメイン知識の蓄積とチーム内でのナレッジ共有

ポジション・部門の魅力:
・顧客の業務課題に最初から向き合える：仕様書を受け取って実装するだけでなく、顧客とともに「何を作るか」から関与できる
・生成AIをフル活用した開発スタイル：AIを道具として自在に使いこなす力が、実務を通じて身につく
・システム全体を見渡せる：現場の業務改善から基幹システムとの連携まで、一気通貫のシステム設計に関われる
・50名規模の裁量ある環境：自分の設計判断・技術選定が、直接プロジェクトの成否に影響する実感を得られる

アナリティクスコンサルタントは、自らデータを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。同社は、主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
1. 顧客：誰に効いているか
2. 施策：本当にその施策が成果につながっているか
3. 土台：成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）やプロジェクトマネージャー（PM）として案件全体を統括する役割へと広がります。配属先により、データ活用基盤の構築／データを起点としたマーケティング課題の解決／クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)。

プロジェクトマネージャー（PM）とともに、データを分析し、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「次に何をすべきか」を明らかにする業務を担当します。
・事業課題・分析目的の整理
・成功状態の定義と、指標・分析設計への落とし込み
・顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定
・クライアント保有のデータ（購買・Web行動・広告接触・顧客管理データ等）に加え、3rdパーティデータや調査データを用いた要因分析・効果検証
・分析結果の整理、レポーティング、提案資料の作成
・定例会議での報告、クライアントとの対話を通じた事業理解・信頼構築
クラスが上がるにつれ、分析実務からプロジェクトリーダー（PL）へと役割が広がります。

【ポジションの魅力】
・クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
・1stパーティデータと、グループ会社のデータや知見を掛け合わせて活用できる
・多様な専門人材（データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等）と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
・幅広い業界（消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等）のデータ活用に関われる
・SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける

業務概要:
同社は、「GOALY AI」というサービスを通じて、企業の業務プロセスのデジタル化を支援しています。顧客企業がデジタル技術を活用することで新たな価値を創造できる未来を実現することを目指します。組織は、コンサルチームと技術チームが密接に連携し、顧客のニーズに応じたソリューションを迅速に提供しています。メンバーが活躍できる環境を整え、成長をサポートする文化が根付いています。
解決している具体的な顧客課題は、現場に残るデータの分断や手作業によるつなぎ込みをなくし、企業が本来注力すべき仕事に向き合える環境をつくることです。基幹システム・SaaS・Excelが混在し、データの転記や突合に追われる企業の「当たり前」を変え、正確でリアルタイムなデータ連携基盤を構築することで、社員が創造的な仕事に集中できる未来をつくっています。部門ごとのシステム構成や業務フローに深く入り込み、短期間で成果を出し、定着させるDX伴走パートナーです。

具体的な業務:
バックエンドエンジニアとして、顧客のDXを支えるデータ連携基盤の設計・開発を担います。
1. データ連携基盤の設計・開発
- データ項目およびインターフェースの整理・定義
- ASTERIA WarpをはじめとするETLツールを活用した、データ連携フローの設計・実装・保守
2. クラウド環境の構築・運用
- AWS / Azure環境における、インフラ構築およびシステム連携基盤の整備
- エラーハンドリング・ログ設計、パフォーマンスチューニング
3. 上流工程への参画
- 顧客・関係者へのヒアリングを通じた要件定義・基本設計
- 営業・PMチームと連携し、技術的な課題の整理と解決策の提案

ポジション・部門の魅力:
同社は、特定の技術に閉じないエンジニアの育成を重視しています。プロジェクトごとに扱う技術は異なるため、新しい領域を短期間で習得する力そのものを、研修とOJTで鍛えます。
入社後1カ月は技術ハンズオントレーニングがあり、配属チームの技術領域に応じた実践プログラムが用意されています。実務移行後はOJTとSlackでの日常的な相談を通じて、先輩エンジニアが伴走し、ナレッジは全社で共有され、一人で抱え込まずに進められる環境です。継続的に、チームを動かすためのスキル研修（プロジェクト推進力、チームでの成果創出）も提供されます。
要件定義から納品まで自走し、顧客とチームを動かせる状態を目指し、技術者としての専門性と、チームを率いるマネジメント力の両方を伸ばせるキャリアパスがあります。
事業拡大に伴い、DX事業部の分割・新設を見据えたフェーズに入っており、エンジニアとして技術力を磨きながら、将来的にはPMや技術リーダーへのキャリアアップも目指せる環境です。実際に、バックエンドエンジニアからPMへ内部昇格した実績もあり、技術と事業の両面で成長できるポジションです。これから事業を分けて立ち上げていくタイミングだからこそ、部門の立ち上げや組織づくりに創業期のような手触り感を持って関われるポジションです。仕組みを整える側ではなく、仕組みを生み出す側として参画できます。
顧客の業務を深く理解し、データ連携における課題の本質を捉えた上で最適な仕組みを設計・実装する、「実装担当」から「一気通貫で担えるエンジニア」へ成長できるポジションです。単にシステムを納品して終わりではなく、ETLツールやクラウド基盤を駆使して散在するデータをつなぎ、現場が変わっていく過程を間近で実感できる伴走型の仕事です。

≪業務内容≫
クライアントのデータ活用・DX/AX推進を目的としたプロジェクトにおいて、データ基盤構築から生成AI活用、業務改革まで幅広いテーマを対象に、プロジェクト推進および提案活動を担当いただきます。
1. プロジェクト推進
クライアント課題のヒアリング・要件整理からプロジェクト計画策定、実行・定着までを一貫して担当し、プロジェクト全体を推進いただきます。
　●対象プロジェクト概要：
　　・データ基盤構築（DWH／データレイク、ETL/ELTパイプライン、BI環境整備等）
　　・データガバナンス整備・データ利活用推進
　　・DX・AX推進（生成AI導入、AIエージェント活用、業務プロセス改革、自動化推進等）
　　・業務定着化支援・活用促進
　●詳細
　　・クライアント課題のヒアリング・要件整理
　　・プロジェクト計画策定
　　・スケジュール・進捗・品質・リスク管理
　　・ステークホルダーとの合意形成・各種調整
　　・経営層への報告および提言
　　・社内外の関係者を巻き込んだプロジェクト推進

2. 提案活動
クライアントの経営・業務課題に対し、データ活用やDX/AX推進を軸とした構想策定から提案、PoC推進までを担当いただきます。
　・顧客課題ヒアリング
　・システム化構想策定支援
　・データ活用・DX推進に向けた施策立案
　・技術提案書・提案資料作成
　・PoC（概念実証）の企画・推進
　・提案後のプロジェクト立ち上げ支援

●プロジェクト例
・データ基盤構築
　・Snowflake、Databricks、BigQuery等を活用したデータ基盤構築
　・SalesforceやERPとのデータ連携
・生成AI活用
　・Copilot・Azure OpenAI導入支援・AIチャットボット構築・ナレッジ検索システム導入
・業務改革
　・業務プロセスの可視化・標準化・自動化、DX支援

≪業務内容≫
●クラウド基盤設計・構築
　・Azure/AWS/GCP環境の設計・構築
　・権限設計・ID管理設計
　・ネットワーク設計
　・セキュリティ設計
　・Terraform 等によるIaC、CI/CD構築
　・監視・運用設計、運用改善

●クラウド上のデータ/AI活用基盤整備
・データ/AI活用に必要なクラウドサービスの選定・構成設計
・ストレージ、分析基盤、連携基盤の設計・構築
・権限管理、監査、データ保護を考慮した基盤設計
・BI/生成AI活用に向けたクラウド環境の整備
※データ加工そのものより、クラウド上で安全に稼働させる基盤設計を主担当とします。

●AI・生成AI活用基盤構築
　・Azure OpenAI活用環境構築
　・RAG基盤構築
　・ベクトルDB設計
　・MLOps環境整備
　・AIエージェント導入支援

●顧客支援・提案活動
　・顧客課題ヒアリング
　・システム化構想支援・技術提案書作成
　・PoC企画・推進

●プロジェクト例
・クラウド環境の標準化・権限設計・監視運用設計
・生成AIを活用した社内ナレッジ検索システムの基盤構築
・Power PlatformやAI/OCR/RPAを活用した業務改革支援基盤の構築

※担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（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）

同社グループは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を進めています。テクノロジー開発チームでは、生成AI／AIエージェントを使ったプロダクトをすでに複数本番リリースし、運用・改善しながら、新規PoCも並行して立ち上げています。内製開発が前提で、モデルの検証からエージェント・基盤・UIまで自分たちで手を動かして作っている組織です。

プロダクトと開発チームが増え、複数のチームが同時に走るフェーズに入りました。各チームがそれぞれにモデル選定・RAG構成・評価・ガードレールを検討するなかで、技術的な意思決定やアーキテクチャの水準をチーム横断で引き上げ、得られた知見を組織全体で再利用できる形にしていくことの重要性が高まっています。

そこで、特定の1プロダクトのオーナーではなく、複数の開発チームを横断して技術的に支援し、本番に耐えるアーキテクチャを設計し、再利用できる技術知見を標準化・展開する 組織全体の生成AI開発力を底上げする技術リードを募集します。

テクノロジーチームにて、社内外の生成AIプロダクトに関わる各開発チームを横断的に技術支援するソリューションテックリードのポジションです。技術評価・アーキテクチャ設計・知見の標準化を通じて、組織全体の生成AI開発力を引き上げていただきます。

自らコードを書くことよりも、技術的な知見をもとに横断で設計・評価・意思決定を支え、開発チームを牽引することが主な役割です。

具体的な業務内容:
1. 技術評価・本番導入判断
- 生成AI関連技術の調査、PoC設計、技術評価、本番導入判断（Go/No-Go）
- 要件・ユースケースに応じたLLM選定と方式設計
- RAG・エージェント・プロンプト・評価(eval)・ガードレール等の技術選定
- AIアプリケーションの品質管理支援

2. アーキテクチャ設計・レビュー
- プロダクト／案件横断のアーキテクチャレビュー・設計
- セキュリティ・可用性・監査性・コストを考慮した本番アーキテクチャ設計

3. 技術知見の標準化・展開
- 共通基盤／共通部品／設計ガイドライン／技術標準の設計と、各プロダクトへの適用可否判断・整備
- 開発チーム向けのナレッジ共有、勉強会、技術相談への対応
- 取り組みの社内外への発信（登壇・記事等）

4. 関係者連携
- ベンダー・関係部署との技術折衝

※ご経験に応じて、上記のいずれかの業務をお任せします

使用ツール:
開発・コード分析：Claude Code（in VS Code）、GitLab
クラウド：AWS／Azure／GCP
コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook
バックログ・タスク管理：Jira、Planner、OneNote

ポジションの魅力:
1. 1プロダクトではなく、開発組織全体の技術水準を動かせる
「自分のチームの成果」ではなく「複数チームがどれだけ速く・堅く作れるか」がインパクトになるポジションです。共通基盤・共通部品・設計ガイドラインを整備し、各プロダクトへの適用可否を判断していくことで、組織全体の生産性を底上げできます。技術力を土台に、レバレッジの効く仕事に集中できます。

2. 最新モデル・新技術を、PoCで終わらせず本番導入判断まで持っていける
新しいモデルや機能を早い段階で評価できる環境があり、海外の専門チームからの最新事例も入ってきます。ただ試すだけでなく、「これは本番のセキュリティ・可用性・監査性・コスト要件を満たすのか」を見極め、Go/No-Goを技術的根拠で示すところまでを担います。同社のような金融機関の本番環境という、非機能要件が厳しい土俵で技術選定に責任を持てます。

3. 内製・裁量・強いメンバー
エンジニア、データサイエンティスト、デザイナー、ビジネスが近い距離で、内製で手を動かしている組織です。RAG／エージェント／プロンプト／評価／ガードレールといった技術要素の選定を、現場の開発者と議論しながら主導できます。開発ツールも Claude Codeを含め、生産性を重視した構成です。

具体的な業務
* 生成AIを活用したシステム開発（設計／実装／テスト）
* AIによるコード生成・レビュー・テスト自動化の活用
* プロンプト設計・改善による開発効率の最適化
* クラウド環境でのシステム設計・構築
* AI駆動開発の実践、DevSecOpsを意識した設計品質・セキュリティ担保
* 必要に応じた上流工程（要件定義・設計）参画

顧客事例
プライム（受託）案件中心にスキルを活かせる環境です。多様な業界の大手企業と直接取引し、上流工程から開発・運用まで幅広く関わることができます。

利用技術
* 言語：Java、Python、TypeScript 等
* フロント：React、Flutter 等
* クラウド：AWS、Azure
* DevSecOps：CI/CD、DevContainer (Docker)、Kubernetes
* 生成AI：GitHub Copilot、Claude、ChatGPT
* AI基盤：RAG、API連携、LLM活用

就業環境
* リモートワーク中心（出社とのハイブリッドも柔軟に対応）
* 東京（渋谷）、大阪（堂島）、名古屋（名駅）に拠点あり
* 積極的な有給取得推奨
* 時間単位での有給取得可能

ポジションの魅力
* AI活用開発におけるトップレベルの実践経験
* フルスタック＋AIエンジニアへの成長
* 設計・提案領域へのシフト機会
* 従来比で圧倒的な生産性向上を体感
* 成果や意欲に応じてテックリードなどへのキャリアアップも可能

サポート
* 専門領域別技術研修（業務知識、ソフトスキル、生成AI、PM等）
* 幅広いビジネススキルeLearning研修サービス
* 資格取得支援（AWS/Azure/GCP認定、PMP、IPA等）
* OJTやチームでのモブ＆ペアレビューによる実践的な成長支援
* 各種勉強会も盛んに開催
* 社員同士のコミュニケーション費用支援制度
* メンター制度によるオンボーディング支援
* 人事や役員へのよろず相談（セーフティーネット）の設置
* 社内公募制度を活用して部署をまたぐ異動の実現
* 年2回の人事考課（目標達成度およびスキルレベルの到達を上司と確認）と年一度必ず実施する役員とのフィードバック面談

顧客担当の責任者として、パブリッククラウド上で構築されたシステムの安定運用を
行いながら、運用改善やシステム改善などの改善提案をリードいただきます。
テクニカルアカウントエンジニアや他部門の営業・エンジニアメンバーと連携しながら顧客の運用課題の解決、クラウド活用をリードし、顧客・当社双方のビジネス成長に貢献いただきます。

＜具体的な業務内容>
・クラウド運用立ち上げプロジェクトのマネジメント
・担当顧客との折衝
・運用保守メンバーのマネジメント
・システム課題の整理や運用改善のコンサルティング
・各種ソリューションのプリセールス

＜案件例＞
・基幹システムクラウド移行プロジェクト 運用チームリーダー
（運用設計テックリード〜運用責任者として参画）
・運用改善プロジェクトリーダー
（既存運用の改善提案〜プロジェクト責任者として参画）
※他にも、小規模なSI案件、セキュリティ強化案件のプロジェクトリーダーなど
　幅広い業務の経験が可能です。

●キャリアパスイメージ
サービスデリバリーマネージャとして当社のビジネスに貢献いただきながら
下記キャリアパスに進んでいただけます。
・マネジメントスキルをより強化し、ラインマネージャとして部門マネジメントに貢献
・提案スキル、技術スキルを高め、運用コンサルタントや大規模案件のプロジェクトマネージャとして案件をリード

●業務概要
サービスデリバリーマネージャーとともに、パブリッククラウド上で構築されたシステムの安定運用を担いながら、運用改善やシステム改善などの改善提案を実施いただきます。テクニカルアカウントエンジニアとして、運用面からお客様のクラウド活用に貢献する業務に携わっていただきます。

●具体的な業務内容
・クラウド運用の立ち上げ、安定化推進
・自動化や効率化による運用改善
・セキュリティ、ガバナンス強化の提案や受注後の案件実施
・クラウド利用コストの最適化提案

＜案件例＞
・基幹システムクラウド移行プロジェクト 運用チームメンバー（運用設計支援〜運用メンバーとして参画）
・運用改善プロジェクト メンバー（既存運用の改善提案支援〜技術メンバーとして参画）
※他にも、小規模なSI案件、セキュリティ強化案件のプロジェクトなど、幅広い技術領域の経験が可能です。

●ポジションの魅力・キャリアパスイメージ
テクニカルアカウントエンジニアとして経験を積み、専門性を高めながら以下のキャリアパスを目指すことが可能です。
・マネジメントスキルを高め、サービスデリバリーマネージャとして顧客担当やプロジェクト全体をリード
・技術力・専門性をさらに高め、要件定義や設計などの上流工程をリードするクラウドエンジニアとして活躍

職務内容
最先端のクラウド環境とAI技術を中心としたモダンな技術で、顧客との対話を通してビジネス課題の本質を見極め、システムアーキテクチャの定義から開発チームの牽引までを一貫して推進するポジションです。
1. 顧客のビジネス要求を整理・潜在課題を抽出し、クラウドサービスを活用したシステム構成案やWBSを作成
2. サーバーレスやコンテナ、生成AI基盤を最適に組み合わせたスケーラブルな設計
3. バックエンド実装の牽引、CI/CDパイプライン構築、AIツールを用いた開発プロセスの効率化
4. 技術的意思決定、メンバーのコードレビューや技術的なサポート

具体的な案件例
1. 生成AIを活用したマルチエージェント・RAG基盤の構築
2. 大手エンタープライズ向けのモダンWebアプリケーション開発
3. 通信事業者の5G新規事業や社会貢献性の高い大型スクラム開発案件
4. 大規模データ分析基盤の構築
5. ドローン・IoT基盤、FintechサービスのWebアプリ開発

身に付くスキル・働く魅力
1. 一次請けでの顧客伴走を通じ、「ビジネスと技術を繋ぐ架け橋」としてプロダクトの成功にダイレクトに貢献する手触り感を得ることが可能です
2. クラウドサービスのプレミアパートナーとしての強固な基盤のもと、AIツールを活用した最先端のAI駆動開発・クラウドネイティブな技術領域の実践スキルが身に付きます
3. アーキテクトやテックリード、PMなど自身の志向に応じた多様なキャリアパスの選択が可能です

開発環境・技術環境
Core Stack
言語：Python / TypeScript / JavaScript / PHP
フレームワーク：FastAPI / Next.js / React.js / Vue.js / Laravel
インフラ：Google Cloud （Cloud Run, GKE, BigQuery, Spanner）/ AWS （Lambda, ECS, EKS, Aurora）/ Azure
環境構築：Docker / CI/CD / Terraform

AI Stack
AI駆動開発：GitHub Copilot / Cursor / Amazon Q Developer / Gemini Code Assist
AI開発プラットフォーム：Gemini Enterprise Agent Platform / Amazon Bedrock
AIフレームワーク/基盤：LangChain / RAG / Agent Development Kit

業務概要: グローバル金融サービスグループの一員として、30カ国以上に広がる統合されたグローバルネットワークを持つ企業です。日本のIT部門は、25以上の国籍の従業員が在籍する多様な環境で、日本のリテールウェルスマネジメントビジネスおよびグローバルホールセール（グローバルマーケットおよびインベストメントバンキング）向けの技術サポート、アプリケーション開発、システム変更の実装に取り組んでいます。同社は、競争力のある従業員福利厚生、トレーニング、スキルアップの機会を提供し、多様性、公平性、インクルージョン、従業員の健康と幸福の促進にコミットしています。現在、同社のアイデンティティおよびアクセス管理プラットフォーム全体で大規模なモダナイゼーションプログラムが進行中です。これは、アイデンティティエンジニアリング機能にチーム貢献者として参加し、アイデンティティおよびアクセス管理の観点から次世代クラウドプラットフォームのエンジニアリングを推進し、AWSおよびAzure全体でのデプロイメントをサポートする魅力的な機会です。
具体的な業務: 技術エンジニアチームと協力し、IaaS、PaaS、SaaS環境全体でのアプリケーションおよびインフラストラクチャのアクセス管理をサポートする新規および既存システムの設計、実装、運用化を行います。チーム貢献者として、クラウド（IaaS、PaaS、SaaS）におけるサービスのアクセス管理のエンジニアリングに関するあらゆる側面をサポートします。運用担当者と協力してプラットフォームの安定性向上、運用負荷の軽減、可観測性の向上を図り、プラットフォームの継続的な改善に参加します。包括的な技術文書、アーキテクチャ設計、ランブックを開発および維持します。

【業務概要】
同社では、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を推進しています。この取り組みは、グループ会社のデジタル戦略部門が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。生成AI／AIエージェント領域では、デジタル戦略部門がテーマ検証からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを一気通貫で進めており、複数のAIアプリがすでにリリース・本番運用フェーズに入っています。プロダクトが増え、本番運用が広がるほど、「個々のプロダクトを横断して、安全かつ継続的に運用できる仕組み（体制・ルール・監視・保守）をどう設計するか」、そして「次にどのIT・AIツールを社内へ取り込み、何を取り込まないか」という判断の重要性が急速に高まっています。こうした背景から、AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進し、あわせて導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断をリードするポジションです。企画・設計を主軸としながら、検証やツール評価の場面ではご自身でも手を動かし、実装メンバーと近い距離で仕組みを形にしていく役割です。

【具体的な業務】
生成AI／AIエージェント活用を推進するデジタル戦略部門にて、AIアプリ・エージェントの本番運用の上流設計や導入するIT・AIツールの評価・導入判断を企画・推進するポジションです。個々のプロダクト開発をリードするPdMやエンジニアと連携しながら、複数プロダクトを横断した「運用の仕組みづくり」と「技術の目利き」を担い、安全性・信頼性・継続性を担保していただきます。要件整理・設計・関係者調整・意思決定を主軸としつつ、検証やツール評価では自らも手を動かして推進していただきます。

1. 内製AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計
* 本番運用に向けた運用体制・役割分担・運用ルールの企画と設計
* 監視・ログ・評価（品質／精度／ハルシネーション等）の仕組みの要件整理とフロー定義
* インシデント対応・障害対応・エスカレーションのプロセス設計
* 権限管理・アクセス制御・監査ログなど、情報資産の取り扱いとセキュリティを踏まえた運用ガードレールの企画
* 利用状況・コスト（API利用料等）のモニタリング・最適化の仕組みの企画
* 運用に利用するツール（監視・LLMOps基盤等）の選定・検証・導入方針の策定と標準化推進

2. DX/AXに向けたIT・AIツールの評価・導入判断
* 導入候補となるIT・AIツール／SaaSの情報収集と一次評価
* 検証環境でのPoC・トライアルの企画と実施（効果・コスト・セキュリティ・運用負荷を自ら検証）
* 評価結果に基づく「導入する／導入しない」の意思決定および関係者との合意形成
* 導入後の定着・運用移管を見据えた要件整理と引き継ぎ設計
* 技術トレンドの継続的なウォッチと、社内への評価ナレッジの蓄積・共有

【使用ツール】
コード分析：Claude Code（in VS Code）
コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook
バックログ・タスク管理：Jira、Planner、Gitlab、OneNote

【ポジションの魅力】
最新のIT・AIツールをいち早く検証し、全社のDXに関わることができます。国内外で次々に登場するAIツール・SaaSや内製開発のアプリ/エージェントを、早い段階で検証環境で実際に試し、効果・コスト・セキュリティの観点から目利きできる立場です。シリコンバレーTeamから共有される最新事例も取り込みながら、「導入する／しない」の意思決定に責任を持って関与でき、グループ会社全体のDXに影響を与えられます。
「運用の型」をゼロから企画し、全社に横展開できます。複数のAIプロダクトが本番運用に入る立ち上がりのフェーズで、運用の仕組みを「これから整えていく」段階です。個別プロダクトの運用にとどまらず、横断的に再利用できる運用モデル（ガバナンス・監視・インシデント対応・コスト管理等）を自ら企画・設計し、標準として広げていける点が最大の魅力です。
Biz×Dev×Designの近い距離で、運用と技術判断を推進できます。エンジニア、PdM、デザイナーなど様々な職種と近い距離で議論しながら進める体制です。企画・設計だけでなく、自ら検証環境で手を動かして確かめられるため、机上の論に閉じず、実運用の手応えを踏まえた意思決定ができる点が特徴です。

データインテグレーション事業部 DIエンジニアリング統括部 DIエンジニアリング一部・二部での募集です。

募集背景:
事業拡大に伴う組織強化のため、新たな技術を取り込みながらチームメンバーと一丸となってシステム開発に従事していただける方を募集しています。

業務内容:
プロジェクトリーダーもしくはプロジェクトリーダー候補として、エンタープライズユーザー向けに同社サービスの導入プロジェクトを担当します。
小規模から中規模まで多様な案件を並行して担当することが多く、経験に応じて大規模案件のリードを担う機会もあります。
上流工程から運用フェーズまで一貫して携わり、将来的にはマネジメント/スペシャリストとしての成長を期待しています。

具体的な業務内容:
1. 提案活動の支援（顧客ニーズの吸い上げ、工数・原価等のコスト算出）
2. プロジェクト計画の策定・承認、立ち上げ、顧客との折衝・コミュニケーション
3. プロジェクトの進行管理・品質管理・完遂に向けたマネジメント
4. 上流フェーズ（提案・要件定義〜基本設計）の業務全般
5. プロジェクトチームのビルディング（技術社員・BP要員の採用含む）
6. プロジェクトメンバーのリーディング（コントロール・育成・評価）

<要素技術>
ETL/EAI/iPaas, DB/DWH, クラウド(AWS、Azure), BI

当部門の魅力:
以下のスキルが習得・伸長できます。
1. 上流フェーズ（提案・要件定義〜）から大規模システム開発まで一貫した推進力
2. PJ計画の立案およびチームビルディング（技術社員・BP要員の採用含む）を通じたリーダーシップ
3. PJメンバーのリーディング（コントロール・育成・評価）によるマネジメントスキル
4. ETL/EAI/iPaaS、DB/DWH、クラウド（AWS・Azure）などの要素技術を含めた専門性

大手金融事業会社向けに、高品質な業務システムを提供するシステムエンジニアのポジションです。システム企画・提案から開発マネジメントまで幅広い経験を積むことができ、将来的にはプロジェクトリーダーやチームリーダーとしてチームを牽引していただくことを想定しています。

【具体的な業務内容】
* リーダーとして、チーム（4〜9名）のテクニカル面を中心に開発・運用を推進
* 顧客およびビジネスへの貢献を意識し、担当システムの品質向上・安定運用をリード
* 顧客とのコミュニケーションを通じた課題整理および改善提案
* 要件定義〜設計〜開発〜テスト〜リリース〜運用保守まで一貫して推進

【ポジション・部門の魅力】
* 大手金融系の業務システムを中心としたシステム構築のリーダー経験が可能
* AWS,Azure,UI/UXなど特定分野に特化したエキスパートが多数在籍しており、気軽に相談できる環境です。
* クラウドやUI/UX等、定期的に社内勉強会が開催されており、業務時間内でも参加可能です。
* 外部研修への参加、資格取得も積極的に支援しています。
* 顧客のプライムベンダーとして、企画・提案から設計・開発・運用まで一貫して行うことから、単なるシステム開発ではなく、エンジニアでも顧客ビジネスを意識した視座の高い開発経験を積むことができます。

【業務概要】
大手金融事業会社を中心に、AWSをはじめとしたクラウド技術の知見を活かし、顧客のビジネス課題に対して総合的な支援を行うソリューションアーキテクト（プロジェクトマネージャー）のポジションです。技術的な観点からプロジェクトをリードし、将来的には新規ビジネスにおけるアーキテクチャ設計や技術選定を担うことを想定しています。

【具体的な業務内容】
1. プロジェクトマネージャーとして、クラウドを活用したシステム開発プロジェクトを推進
2. AWSを中心としたクラウドアーキテクチャの設計・構築・最適化をリード
3. 顧客のビジネス課題に対する技術的なソリューション提案および実現支援
4. 開発チームやステークホルダーとの連携を通じたプロジェクト全体の品質・進捗管理
5. 経験・志向に応じて、以下のようなキャリア形成が可能
- ソリューションアーキテクトとしてのスキルを高め、エンタープライズ領域におけるスペシャリストとして成長
- プロジェクトリーダーとしての経験を活かし、最新テクノロジーを最大限活用しながらチームをリード

【部門の魅力】
1. 大手金融系事業会社を中心にAWS、Azureを活用したクラウドインフラサービスに関わる、ビジネス開発リーダーの経験が可能です。
2. スキルアップを目指せる環境です。
3. AWS,Azure,UI/UXなど特定分野に特化したエキスパートが多数在籍。気軽に相談できる環境です。
4. クラウドやUI/UX等、定期的に社内勉強会が開催されており、業務時間内でもご参加いただけます。
5. 外部研修への参加、資格取得も積極的に支援しております。

【身に付くスキル】
クラウド（AWS）に特化した技術力だけでなく、顧客のプライムベンダーとして、企画・提案から設計・開発・運用まで一つのグループで一貫して行うことから、単なるシステム開発ではなく、エンジニアでも顧客ビジネスを意識した視座の高い開発経験を積むことができます。

エンタープライズユーザーに対し、同社サービスを中核としたシステム構築プロジェクトを担うポジションです。システム提案から開発マネジメントまで幅広い経験を積むことができ、将来的にはプロジェクトリーダーやチームリーダーとしてチームを牽引すること、中長期的にはエキスパートとして大規模プロジェクトや部門をリードする役割を担うことを想定しています。

【具体的な業務内容】
1. リーダーとして、チーム（3〜5名）のテクニカル面を中心に開発・運用を推進
2. 顧客およびビジネスへの貢献を意識し、担当システムの品質向上および安定運用をリード
3. 顧客課題の把握からシステム提案、要件定義〜設計〜開発〜テスト〜リリース〜保守まで一貫して推進
4. 経験・志向に応じて、以下のようなキャリア形成が可能
* 同社サービスを軸としたシステム開発において専門性を高め、スペシャリストとして活躍
* プロジェクトリーダー／チームリーダーとして、チームマネジメントおよび案件推進を担う
* 大規模プロジェクトや部門を牽引するリーダーとして組織全体に貢献

【ポジション・部門の魅力】
* AWS, Azure, UI/UXなど特定分野に特化したエキスパートが多数在籍しており、気軽に相談できる環境です。
* クラウドやUI/UX等、定期的に社内勉強会が開催されており、業務時間内でも参加可能です。
* 外部研修への参加、資格取得も積極的に支援しています。
* プライムベンダとして、企画・提案から設計・開発・運用まで一貫して行うことから、単なるシステム開発ではなく、エンジニアでも顧客ビジネスを意識した視座の高い開発経験を積むことができます。

大手法人向け統合人事システムのDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化（AI for Development）と開発者体験（DevEx）の向上を推進します。

【具体的な業務内容】
・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解
・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進
・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用
・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化
・開発、検証環境の構築・運用
・開発者体験（DevEx）と開発生産性指標（Four Keys等）の計測・可視化と、それに基づく改善
・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理

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。

【業務の魅力】
継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）の開発・運用を担当します。コード変更をトリガーにしたビルド・テスト・デプロイの自動化に加え、AIによる自動コードレビューやテストコード自動生成といった先進的な仕組みを取り入れ、開発プロセスそのものを進化させます。自ら新技術を試し、開発者体験を高めることを仕組み化して広げられる、裁量の大きい環境です。

大手法人向け統合人事システムのDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化（AI for Development）と開発者体験（DevEx）の向上を推進します。

【具体的な業務内容】
・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解
・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進
・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用
・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化
・開発、検証環境の構築・運用
・開発者体験（DevEx）と開発生産性指標（Four Keys等）の計測・可視化と、それに基づく改善
・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理

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。

【業務の魅力】
継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）の開発・運用を担当します。コード変更をトリガーにしたビルド・テスト・デプロイの自動化に加え、AIによる自動コードレビューやテストコード自動生成といった先進的な仕組みを取り入れ、開発プロセスそのものを進化させます。自ら新技術を試し、開発者体験を高めることを仕組み化して広げられる、裁量の大きい環境です。

大手法人向け統合人事システムのDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化（AI for Development）と開発者体験（DevEx）の向上を推進します。

【具体的な業務内容】
・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解
・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進
・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用
・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化
・開発、検証環境の構築・運用
・開発者体験（DevEx）と開発生産性指標（Four Keys等）の計測・可視化と、それに基づく改善
・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理

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。

【業務の魅力】
継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）の開発・運用を担当します。コード変更をトリガーにしたビルド・テスト・デプロイの自動化に加え、AIによる自動コードレビューやテストコード自動生成といった先進的な仕組みを取り入れ、開発プロセスそのものを進化させます。自ら新技術を試し、開発者体験を高めることを仕組み化して広げられる、裁量の大きい環境です。

大手法人向け統合人事システムのDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化（AI for Development）と開発者体験（DevEx）の向上を推進します。

【具体的な業務内容】
・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解
・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進
・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用
・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化
・開発、検証環境の構築・運用
・開発者体験（DevEx）と開発生産性指標（Four Keys等）の計測・可視化と、それに基づく改善
・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理

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。

【業務の魅力】
継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）の開発・運用を担当します。コード変更をトリガーにしたビルド・テスト・デプロイの自動化に加え、AIによる自動コードレビューやテストコード自動生成といった先進的な仕組みを取り入れ、開発プロセスそのものを進化させます。自ら新技術を試し、開発者体験を高めることを仕組み化して広げられる、裁量の大きい環境です。

大手法人向け統合人事システムのDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化（AI for Development）と開発者体験（DevEx）の向上を推進します。

【具体的な業務内容】
・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解
・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進
・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用
・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化
・開発、検証環境の構築・運用
・開発者体験（DevEx）と開発生産性指標（Four Keys等）の計測・可視化と、それに基づく改善
・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理

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。

【業務の魅力】
継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）の開発・運用を担当します。コード変更をトリガーにしたビルド・テスト・デプロイの自動化に加え、AIによる自動コードレビューやテストコード自動生成といった先進的な仕組みを取り入れ、開発プロセスそのものを進化させます。自ら新技術を試し、開発者体験を高めることを仕組み化して広げられる、裁量の大きい環境です。

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【職務概要】
金融サービスのモジュール化・デジタル化が加速する中、金融機関は時代に相応しい新たなビジネスモデルへの転換を求められています。また、流通業・通信業など異業種企業が金融サービスを組み込む「エンベデッド・ファイナンス」の潮流も急速に拡大しており、金融×ITの領域における支援ニーズはかつてないほど高まっています。採用部門は、銀行・証券・保険・クレジットといった金融機関から、金融事業に新規参入する事業会社まで、幅広いクライアントに対して、DX・IT戦略の策定から実行支援、システム化構想・計画策定、金融サービスの立ち上げ・事業運営支援まで、一気通貫でコンサルティングを提供します。
単なる戦略策定にとどまらず、お客様と同じ視点・同じゴールに向かって伴走・コミットすることが、私たちが目指す姿です。

●業務内容一例
・金融機関のDX/IT戦略・デジタル中期計画の策定・実行支援
・金融データ活用戦略の策定・PoC実行支援
・金融機関におけるCX（カスタマーエクスペリエンス）向上に向けた業務・システム改革支援
・事業会社における融資・決済・ポイントなど金融サービスの立ち上げ支援（サービス設計〜システム導入〜事業運営改善）
・AIエージェント、クラウドモダナイゼーション等を活用した新ビジネス・サービスの構想支援
・データドリブン経営戦略の策定・システム化構想
・金融機関の業務・システム構築構想・計画の策定支援
・大規模金融システム構築・導入プロジェクトのプロジェクトマネジメント・統合管理支援

【募集職種の期待役割】
金融機関や金融事業に取り組む企業が抱える課題は、規制対応・レガシーシステムのモダナイゼーション・AI活用・新規サービス立ち上げなど、複雑かつ多様です。そのような変化の激しい金融×IT領域において、お客様の参謀として課題の本質を捉え、解決策を構想・実行に移すことが求められます。
ビジネスとITの両方の知見をバランスよく持ち合わせ、経営層から現場担当者まで多様なステークホルダーを巻き込みながら、プロジェクトをやり抜く「伴走力」と「推進力」を発揮していただくことを期待します。
また、金融業界の深い知見に加え、AIエージェント・AIガバナンス・クラウドモダナイゼーション・サイバーセキュリティ等の最新テーマを先取りし、お客様の変革をリードする積極的な姿勢も求められます。

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
銀行・証券・保険・クレジットなど金融業界のトップクラス企業、および金融事業に取り組む大手事業会社を対象に、以下のテーマを中心に携わっていただきます。

・AIエージェント／AI駆動開発
・CX（カスタマーエクスペリエンス）向上
・クラウドモダナイゼーション
・サイバーセキュリティ
・AIガバナンス
・金融サービス新規立ち上げ・事業創造

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
1. 金融×ITの最前線で、社会的インパクトの大きな仕事に携われる
金融業界はITと切り離せない関係にあります。複雑な規制・商慣習・レガシーシステムを抱えながらも、DXやAIの波が押し寄せ、ダイナミックに変化し続けている業界です。金融機関のトップクラス企業や大手事業会社を相手に、社会的インパクトの大きな変革に、戦略策定から実行まで関わることができます。

2. ビジネス・業務・システムを横断したフルスタックなコンサルタントへの成長
金融サービスの立ち上げ支援では、サービス設計からシステム導入・事業運営改善まで、縦割りのない一気通貫の関与が求められます。ビジネス・業務・ITそれぞれの視点を持ちながら、お客様の事業全体に対して価値を発揮できる、自立したコンサルタントとして成長できる環境があります。

3. 当社だからこそ可能な、コンサルティングとソリューションの一体提供
長年にわたり金融機関を支援してきた当社ならではの深い業界知見と信頼関係があります。さらに、当社のソリューション部門と密に連携し、構想策定から実際のシステム構築まで一体となってお客様に貢献できることも、大きな強みです。

同社は、日本発のグローバルコンサルティングファームとして、日本企業の変革支援を軸に成長してきました。本社を日本に置き、経営の意思決定も国内で完結するため、海外事業の状況に左右されることなく、顧客起点でスピード感のある意思決定と実行が可能な体制を有しています。日本を起点に、世界へという意思の元、日本企業の海外展開を支援するケイパビリティ構築も常に前進しており、インドの企業と連携したグローバルケイパビリティセンター（GCC）設立、欧州・北米を中心とする企業との協業・合弁会社設立を通じて、世界全体を視野に入れた変革支援を推進しています。加えて、「People First」の考え方のもと、人材を最も重要な資本と捉え、個々人の成長と挑戦を重視するカルチャーが根付いており、働きがいのある企業ランキングでは上位にランクインし、長年トップ10入りを実現しています。

所属組織：Technology Transformation BU Custom & Modernization Sector。
採用クラス：Consultant/Senior Consultantクラスを想定。スキル・経験によってはManagerとしての採用可能性もございます。

Technology Transformation BU配下に位置する、大規模スクラッチ開発案件のデリバリーを強みとするセクターです。Custom & Modernization Sectorは、AI時代における企業変革の土台となるテクノロジー基盤の刷新を支援する組織です。AI・データ・クラウド活用が企業競争力を左右する中、レガシーシステムの刷新からAI活用を前提としたアーキテクチャ設計と実装を通じて、クライアントの持続的な変革を支援します。

マーケットニーズ:
近年の加速度的なAI技術の進展により、企業の競争力は「AIをどのように活用できるか」によって大きく左右される時代へと移行しています。市場においてはクラウドサービス（SaaS等）の活用が進み、Fit to Standardを前提とした業務・システム導入の流れが一層強まっている中で、標準機能では差別化が困難な領域においては、AI活用や戦略的なスクラッチ開発によって競争優位を確立しようとするニーズが高まっています。一方で、多くの企業では長年運用されてきた基幹システムや業務システムが複雑化・老朽化し、AIやデータ活用を前提とした新しいテクノロジーを十分に活かせないという課題を抱えています。このような状況下において、企業には単なるシステム更新ではなく、レガシーシステムをクラウドネイティブかつデータドリブンなアーキテクチャへと進化させ、SaaSとスクラッチ開発を適切に組み合わせながら、AI活用を前提としたIT基盤へと変革する「モダナイゼーション」が強く求められています。同社では、こうした企業のデジタルトランスフォーメーションを実現するため、ビジネスとテクノロジーの両面からシステム刷新を推進し、AIネイティブな企業への進化を支援する取り組みを拡大しています。これらの取り組みをさらに加速させるため、企業システムのモダナイゼーションをリードし、次世代のITアーキテクチャを実装していくプロフェッショナル人材を募集しています。

事業戦略:
クライアント企業の変革スピードを飛躍的に高め、業界の未来創造を加速させるための脱レガシー、戦略的スクラッチ開発、AIネイティブ基盤の確立を中心としたモダナイゼーション領域のケイパビリティを投資を含め徹底的に強化し、数年内にニアショア・クロスショアを活用し数千名規模でのデリバリー組織・集団を形成していきます。

期待役割:
・システム開発プロジェクトにおけるチームリーダー／メンバーとしての実装・推進
・担当領域・担当チームの進捗・課題・品質管理
・専門領域／スキルの確立

職務内容:
ミッション：AI時代の企業変革を実現する大規模モダナイゼーション案件において、クライアントの業務・システム課題の解決に向けた要件定義・設計・開発・テスト・移行・定着までの実務を担います。単なるシステム刷新ではなく、レガシーシステムの刷新、クラウドネイティブ化、スクラッチ開発、データ基盤整備、AI活用を組み合わせ、クライアントがAI Ready／AI Nativeな企業へ進化するための変革基盤づくりに、チームリーダー／メンバーとして貢献します。

業務内容:
・現行業務・現行システムの調査・分析、技術負債・老朽化・複雑化の可視化支援
・基幹システム刷新、業務システム再構築、クラウド移行、スクラッチ開発における要件定義・設計・開発・テスト・移行の実務
・担当領域・担当チームの進捗管理、課題管理、品質管理
・SaaS活用、クラウドネイティブ化、マイクロサービス化、API化、データ基盤整備などの実現方式検討・実装
・生成AI、RAG、AIエージェント、ローコード／ノーコード、AI駆動開発など新技術の適用検討・実装・検証
・業務部門、IT部門、外部ベンダー、社内メンバーとの調整・連携
・若手メンバーへの技術的サポート、成果物レビュー、ナレッジ化（Senior Consultant中心）

Consultantに期待する役割:
特定領域・担当チームのメンバー／サブリードとして、要件定義・設計・開発・テスト・移行の実務を担い、担当タスクの進捗・品質に責任を持って対応します。専門領域・スキルの確立を目指しながら、現場の課題解決に貢献する役割です。

Senior Consultantに期待する役割:
特定領域・チームのリードとして、進捗・課題・品質管理、メンバーへの技術サポート・育成を担います。クライアント担当者や社内外メンバーと連携しながら、担当領域を主体的に前進させ、専門性を軸にプロジェクトを牽引する役割です。

キャリアパス:
入社後は、大規模モダナイゼーション案件の担当メンバー／チームリードとして経験を積みます。その後、特定領域・チームをリードするManager、プロジェクト全体を牽引するSenior Manager、モダナイゼーション領域のオファリング開発・組織運営を担うリーダーへと、専門性を深めながら役割を広げていくことを期待されます。

入社後のアサイン想定プロジェクト:
・大手製造業向け 基幹システム刷新・クラウドネイティブ化プロジェクト
・金融業向け 次世代業務プラットフォーム構築プロジェクト
・大規模スクラッチ開発プロジェクトでの設計・開発・チームリード
・AI活用を前提としたアプリケーション／データ基盤刷新プロジェクト
・クラウド・ハイパースケーラー活用による開発基盤高度化プロジェクト

本ポジションの魅力:
・AI時代の企業変革の「土台」をつくる仕事（AI Ready／AI Nativeへの変革基盤づくり）
・上流のコンサルからデリバリーまで一気通貫の経験ができる
・製造・金融・公共／社会インフラなど、大規模マーケットの変革に関与できる
・新設・拡大フェーズだからこそ「作る側」に回れ、組織づくり・オファリング開発に関与できる
・他ファーム・SIer双方の強みを越境する経験ができる

●企業概要
グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。
単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。
中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

●業務内容
▼業務内容プロダクトのバックエンド開発
・自社プロダクトのAPI設計・実装・運用。機能追加から性能改善、リファクタリングまで担当します。
▼AIエージェント機能の実装
・LLM・AIエージェントをプロダクトに組み込む実装。プロンプト設計、ツール呼び出しの制御、RAGパイプラインの構築などを、フロントエンド・Product Architect と連携しながら進めます。
▼外部SaaS連携・データ基盤
・Salesforce / SmartHR / kintone など顧客が使う各種SaaSとのAPI連携、データ同期処理の設計・実装。
▼技術的な意思決定への参加
・毎週の定常リリースを回しながら、設計レビュー・技術選定に加わっていただきます。年次ではなく、出したアウトプットで裁量が決まります。

●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
・インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
・データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
・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

●学習と開発の支援
▼AIツール利用サポート
・Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
▼開発ツール支援
・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで)
▼書籍購入補助
・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで)
▼語学学習 / 資格取得支援
・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
▼リフレッシュ手当
・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで)
・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能
▼家賃手当
・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)

お客様が抱えるサイバーセキュリティ上の課題を明確化し、昨今急増するサイバー犯罪からお客様の企業価値を守るためにサイバーセキュリティソリューションの実現を技術的知見に基づいて行っていただきます。当社の強みであるマイクロソフトテクノロジーに精通しつつ、マイクロソフト社やサイバーセキュリティ企業が提供するベストプラクティスを理解し、チームリードとして、デリバリーリードの管理の元、デリバリーの実施を行うことが求められます。

【職務詳細】デリバリー推進
●ソリューションのデリバリー (要件定義、基本設計、詳細設計、開発) の実施
●デリバリーリードへの報告業務
●タスク遂行に必要なプロジェクト関係者またはお客様との共通理解の構築
●チームタスクまたは担当タスクの具体化と進捗管理
●チームメンバーまたは個人の業務管理

＊当社では日常的にCopilot（生成AI）の業務活用を取り入れており、最先端のトレーニング受講も可能です。


【セキュリティソリューション領域】
ご経験を考慮したうえで以下いずれかの領域を担当いただきます。
顧客に応じたオーダーメイドのソリューション提案の為、領域がまたぐケースもございます。
Azure・M365を中心としながらもマルチクラウドの概念を持ち幅広くセキュリティの知見を身に着けることが可能です。

●Cyber Defense
Cyber Defense領域では、ネットワークやサーバー機器、端末等各エンドポイントおけるシステム情報やユーザのアクティビティを収集および分析し、対策を行うためのソリューションを提供します。

●Digital Identity
Digital Identity 領域では、情報システム利用におけるデジタルアイデンティティの登録や変更などのライフサイクル管理や、本人であることを確認する認証を行うためのソリューションを提供します。

●Data Protection
Data Protection領域は、ユーザが利用するドキュメントやアプリケーションのセキュリティ対策及びコンプライアンス対策など、主にエンドポイントのセキュリティ対策を行うためのソリューションを提供します。

●Cloud Security
Cloud Security 領域では、クラウド基盤 (IaaS、PaaS、コンテナ等) におけるシステム環境の堅牢化や、不審なアクティビティを検知するためのソリューションを提供します。

【サービス・技術領域】
Microsoft 365 E5
Entra ID(Azure AD)
Entra SSE
Microsoft Defender for Endpoint
Microsoft Defender for Identity
Microsoft Defender for Cloud
Azure Application Proxy
Azure Firewall
Azure Policy
MPIP (Microsoft Purview Information Protection)
Microsoft Intune
Microsoft Sentinel
Copilot for Security
SIEM
SOC

【実績（一例）】
ゼロトラストセキュリティアセスメント
AD・Windowサーバーセキュリティアセスメント
オンプレミスActive Directry移行支援
Microsoft Purviewによる情報漏洩対策導入支援
Entra IDによるIDガバナンス導入支援
Azure OpenAIインフラセキュリティアセスメント
Copilot for Security導入・活用支援
Together we do what matters.

セキュリティビジネスの戦略的なリーダーとして、プロジェクト全体の成功とチームの成長、および組織的なインパクトを最大化させる。プロジェクトの健全性を維持しながら、顧客の真の課題を解決するアドバイザーとして、次なるビジネス機会を創出する責任を担う。

●主な業務・実績
複数のプロジェクトにおけるKPI（収益性、品質、納期）の総括管理と、組織リソースの最適化。
C-Levelを含むクライアントへの戦略的な提言、およびMicrosoftセキュリティを核とした高度な提案活動の主導。
メンバーのキャリア開発を支援する文化を醸成し、パフォーマンスを最大化させるチームビルディングの実行。

●セキュリティソリューション領域（一例）
Cyber Defense：ネットワークやサーバー機器、端末等各エンドポイントおけるシステム情報やユーザのアクティビティを収集および分析し、対策を行うためのソリューションを提供します。
Digital Identity：情報システム利用におけるデジタルアイデンティティの登録や変更などのライフサイクル管理や、本人であることを確認する認証を行うためのソリューションを提供します。
Data Protection：ユーザが利用するドキュメントやアプリケーションのセキュリティ対策及びコンプライアンス対策など、主にエンドポイントのセキュリティ対策を行うためのソリューションを提供します。
Cloud Security：クラウド基盤 (IaaS、PaaS、コンテナ等) におけるシステム環境の堅牢化や、不審なアクティビティを検知するためのソリューションを提供します。

●使用技術・製品（一例）
Microsoft 365 E5
Entra ID(Azure AD)
Entra SSE
Microsoft Defender for Endpoint
Microsoft Defender for Identity
Microsoft Defender for Cloud
Azure Application Proxy
Azure FirewallAzure Policy
MPIP (Microsoft Purview Information Protection)
Microsoft Intune
Microsoft Sentinel
Copilot for Security

当グループ全体のデータ活用・AI活用を支えるデータ戦略およびデータ基盤の企画・推進を担当いただきます。事業部門やDX部門、システム部門などの課題を整理し、データ活用施策や基盤整備の構想から実行までを一貫して推進するポジションです。影響範囲は部門単位から全社レベルに及ぶこともあります。

・全社横断のデータ活用・AI活用に向けたデータ基盤、データ連携、データ品質管理の方針策定
・業務課題や経営課題を整理し、データ活用テーマや基盤整備テーマの企画・構想を立案
・データカタログ、マスタデータ、権限管理、メタデータ管理などの標準化や運用設計
・データ基盤、BI、AI活用環境の要件整理、ロードマップ策定、実装推進
・部門横断で活用できるデータ活用プロセスの整備と定着支援
課題整理から構想策定、要件整理、実装推進、運用定着まで幅広く関与し、複数のテーマを並行して推進していただきます。

本ポジションでは、単にデータ基盤や活用施策を企画するだけでなく、部門ごとに異なる課題や要望を整理し、全社視点で方向性をまとめながらプロジェクトを前進させる役割を担います。関係者の立場や優先順位が異なる中で、合意形成を図りながら最適な着地点を導くことが期待されます。

・曖昧な課題や要望を整理し、論点を明確化する
・部門横断の関係者との調整を通じて合意形成を進める
・全社最適の視点で施策や投資の優先順位を検討する
・実現性と将来性の両面を踏まえて方針案を提案する
・担当テーマの推進役として、関係者を巻き込みながら実行をリードする

入社直後は既存案件の理解や関係者とのネットワーク構築から始めていただきます。経験や専門性に応じて、より難度の高い横断テーマや推進体制づくりにも携わっていただく想定です。


4．魅力・やりがい

本ポジションでは、東京電力グループ全体を対象とした大規模なデータ活用・AI活用の基盤づくりに携わることができます。単一システムや特定部門に限定されず、事業・業務・ITを横断しながら構想策定から実行まで関与できる点が特徴です。

・全社レベルのデータ戦略やデータアーキテクチャの企画・推進経験を積める
・多様な事業領域のデータを活用し、幅広い課題解決に関われる
・DX、システム、セキュリティなど複数領域の専門家と協働できる
・データ活用やAI活用の立ち上げを支える仕組みづくりに主体的に関与できる
・構想策定から実装・定着まで一貫して携われる

また、各システムに分散するデータを活用しやすい形へ整備することで、業務効率化や意思決定の高度化に貢献できます。自身の企画や提案が全社的な業務改善や新たな価値創出につながる実感を得やすい環境です。

5．キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1〜3年）：データ活用案件やデータ基盤整備テーマに参画し、社内データ、業務課題、関係部署の構造を理解しながら、課題整理・要件整理・推進実務を経験いただきます。

中期（3〜5年）：全社横断のデータ戦略、データ基盤、データガバナンスに関する中核テーマを担い、複数部門を巻き込んだロードマップ策定・実装推進を経験いただきます。

長期（5年以上）：本人の志向や専門性に応じて、全社データ戦略・データアーキテクチャ領域の専門人財、またはチーム・組織を牽引するリーダーとして、全社のデータ活用方針、AI活用基盤およびデータガバナンスに関与いただくことを期待しています。

【ミッション】プロフェッショナルなチームでセカイを変えることを目指します。テクノロジーは想像以上のスピードで進化しています。これまでは、〈ビジネス領域〉に精通したリーダーが企業を牽引していくことがスタンダードでした。しかしながら、昨今テクノロジーやクリエイティブなどの〈専門領域〉に軸足を置いたリーダーが、新しいサービスを創造し、世界的企業に導くケースが多く生まれています。〈専門領域〉のプロフェッショナルとしてビジネス課題に向き合い、テクノロジーとクリエイティブから生み出されるアイデアで企業成長に寄与し、パートナーとして、ともに発展することを目指すポジションです。

【事業内容】日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強める同社の中核であるデジタルパートナー事業部でのポジションです。デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業／Webサービスの成長を実現するのが仕事である”という考えのもと、事業責任者／サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。

【職務内容】デジタルパートナー事業部のデータサイエンティストとして、ビジネス課題の解決と新たな価値創造に向けたデータ活用・AI技術の社会実装を推進します。従来のデータ分析やインサイト抽出にとどまらず、機械学習モデルのAPI開発やクラウド環境でのシステム構築といった「AIエンジニアリング」の領域まで幅広く担うポジションです。ビジネスサイドと密接に連携しながら、要件定義からモデリング、システム開発、運用までを一気通貫で担当し、プロダクトの成長とビジネスインパクトの創出を技術面からリードします。※変更範囲：全ての業務への配置転換あり

【仕事内容の例】以下のような業務を想定しています：
・ビジネス課題のヒアリングおよび要件定義、データに基づく課題解決のロードマップ策定
・データの抽出、前処理、基礎集計、およびインサイト抽出
・機械学習／ディープラーニングを用いた予測モデル
・推論モデルの構築、評価、チューニング
・機械学習モデルを組み込んだ推論APIの開発およびバッチ処理の構築
・クラウドリソース（GCP／AWS／Azure等）を活用したインフラ構築・管理（IaC）、およびシステム監視
・モデルの精度監視や運用改善を通じたMLOpsの実践

IT統括部にて、グループ各社が共同で利用するシステム基盤の運営・管理および関連プロジェクトの推進を担当いただきます。
入社後は主に、グループ各社の顧客・取引データを統合するグループ横断データベースを担当し、安定運営に加え、機能拡張や運用高度化に向けた要件整理、課題・リスク管理、プロジェクト推進等を担当いただきます。社内関係部門、グループ会社、外部ベンダー等と連携しながら業務を進め、将来的にはグループ横断データベースに限らず、グループ共通基盤の企画、構築、運営にも携わることが期待されます。

＜業務の具体例＞
1. グループ横断データベースの基盤運営、運用管理、改善企画
2. グループ横断データベースのシステム開発、プロジェクト推進
3. システム変更管理・障害管理・アカウント管理
4. ベンダーおよびグループ各社との調整
5. 経営層や関係部門へのレポーティング
※上記は一例です。ご本人の適性、ご経験を考慮して担当業務を決定します。

＜ポジションの特徴・魅力＞
従事する開発フェーズ：上流（案件企画〜要件定義）がメインです。下流工程もないことはないですが、障害時のサーバー・NW確認程度です。
使用言語：コーディングは原則ありません。
オンプレミスとクラウドの割合：クラウド100%です。
開発手法：原則ウォーターフォールですが、SaaS導入・IaaS維持保守案件がメインであり、スクラッチ開発はありません。
障害等に伴う深夜・休日勤務対応の有無・頻度：原則ありません。休日勤務は四半期に1回あるかないか程度です（日中の業務停止が避けられないSaaS・IaaS製品の導入を休日に行うこともあります）。

情報システム部門のメンバーとして、他メンバーと協同し、社内におけるIT・セキュリティに関する業務について、日々のオペレーション遂行・課題解決に従事いただきます。

1. 社内IT企画・構築・運用・運用ルール整備など
(1) AI環境 Copilot、ChatGPT、Claudeなど
(2) クラウド環境 Azure、Microsoft365など
(3) NW環境 Cisco、Allied Telesis、Yamahaなど
(4) デバイス類 サーバ：35台、クライアントPC：1000台：iPhone：500台など
(5) 上記(1)〜(4)にかかる社員などへの対応

【業務の魅力】
会社の情報システムに関する業務全般に関わることができ、幅広い経験を積むことができます。
コンサルタントの様々な相談、サポートに関わることで、情報システム部門の知見にとどまらず、経営企画、人事、総務等の他部門との連携からコーポレートスタッフとしての高い知見・視野を獲得することができます。
AIガバナンスの仕組みづくりやチューニング、社内外への展開施策など、今まさに方向性を描いている最中の領域に、意欲次第で企画段階から関わることができます。

【担当業務】
同社の情報システム部門では、社内IT業務全般に携わっていただきます。その中でも、これまでのご経験やスキルを考慮し、ITシステムや社内インフラの設計・構築・運用を中心とした業務をお任せします。運用・改善にとどまらず、新たな技術の導入やシステムの最適化など、より良いIT環境を自ら企画・実現できる機会も豊富です。これまで培った経験を活かしながら、社内ITインフラの価値向上を牽引するエンジニアとしてご活躍いただくことを期待しています。キャリアの先には、情報システム部門全体を支えるゼネラリストとして組織をリードする道も、社内インフラの設計・構築・運用を極める技術スペシャリストとして専門性を磨く道もあります。志向や強みを活かし、自分らしいキャリアを築ける環境です。

当社および当社グループ各社を顧客とするIT インフラ（デバイス、ネットワーク、クラウド・サーバー、セキュリティ）導入プロジェクトに参画いただきます。
まずはこれまでのインフラ設計・構築経験を活かし、要件整理やアーキテクチャ検討、設計・構築業務を中心に担当いただきます。あわせて、提案活動やプロジェクト推進業務にも関与いただき、将来的にはPM・PLとして案件をリードいただくことを期待しています。

主な業務内容は以下のとおりです。
・顧客要件を踏まえたアーキテクチャ検討、技術選定
・クラウド、ネットワーク、セキュリティ領域における設計・構築業務
・提案業務（構想内容を基にしたアーキテクチャ検討、プロジェクト計画、工数見積の支援）
※導入後の運用・保守は別チームが担当します。

当社はグループ唯一のIT子会社であり、構想段階からIT部門とのコミュニケーションが多く、エンタープライズ規模のプロジェクトで自身の提案を形にしやすい環境です。
また総合商社の特性上、海外（アジア・中国・欧州・MEA・米州）を含む案件にも携われます。

業務概要:
同社は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、トップティアVCから資金調達を実現しています。
事業概要: 同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

具体的な業務:
1. サイト信頼性エンジニアリング（SRE）の実装:
- SLI/SLOの定義と、Datadog等を用いた可観測性（Observability）基盤の刷新
- エラーバジェットに基づくリリース判定プロセスの構築と運用
- ポストモーテム（障害後の振り返り）文化の醸成と、再発防止策の徹底
2. インフラ・プラットフォームの自動化（IaC）:
- Azure / AWSにおける全リソースのTerraform等によるコード管理
- マルチプロダクト展開を支えるための共通インフラ基盤の設計・提供
3. デリバリーパイプラインの高度化:
- CI/CDツールの整備によるビルド・テスト・デプロイの完全自動化
- カナリアリリースやブルーグリーンデプロイ等の安全なリリース手法の導入
4. スケーラビリティ＆パフォーマンス最適化:
- 大規模なスパイクアクセスに耐えうるDB・ストレージのチューニングとスケーリング
- AI推論基盤のコストパフォーマンス最大化に向けたAIチームとの協業
5. セキュリティ・ガバナンスの仕組み化:
- エンタープライズ企業の要求に応える権限管理、ログ監査、脆弱性診断の自動化
6. インフラ経営・予算管理:
- インフラ予算の執行責任者として、コスト最適化（リザーブドインスタンス活用等）の意思決定
- 経営陣に対するインフラ投資対効果のレポーティング
権限/意思決定範囲:
- リリース判定権：信頼性指標が基準を下回った際、新機能のリリースを停止し改善を優先させる判断権
- 予算執行権：事業計画に基づいたインフラ予算の管理・執行およびツール選定の最終決定権
- アーキテクチャ選定の主導：信頼性と運用効率の観点から、基盤となる技術選定をリードする
開発・運用環境:
- クラウド基盤：Azure / AWS

ポジションの魅力:
単なる「保守・運用」ではなく、大規模な同時受検に耐えうる強靭なスケーラビリティの構築、マルチプロダクト化を見据えたプラットフォームの共通化、そしてインフラ予算の執行権限とコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードするポジションです。資金調達を実現し、開発・運用体制への投資を強化しています。安定性とスケーラビリティを両立させる次のフェーズを一緒に築いていただきます。
ポジションのミッション:
資金調達を経て、日本を代表する大手企業への導入が加速する中、主力プロダクトの信頼性を社会インフラ級へと引き上げることがミッションです。単なる「保守・運用」ではなく、大規模な同時受検に耐えうる強靭なスケーラビリティの構築、マルチプロダクト化を見据えたプラットフォームの共通化、そしてインフラ予算の執行権限とコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードするポジションです。

【業務概要】生成AIを活用したプロダクト開発に、領域を横断して取り組んでいただきます。

同社では、各主力プロダクト（クラウド型電子薬歴、薬局経営見える化クラウド、患者フォローシステム、医薬品在庫管理・発注システム）に対し、生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。薬剤師の音声から薬歴を作成する「AIアシスタントー音声薬歴生成機能ー」は、先行検証を経て主力製品の標準機能となり、全ユーザーへの展開を進めています。現在は1日あたり数万件を超えるデータを処理しており、生成AIの活用が、日々の医療現場を支える基盤になっています。本ポジションでは、この機能の拡張を軸に、今後展開予定の複数のAIプロダクトの立ち上げにも携わっていただきます。

生成AIを活用したプロダクト開発には、その加速度的な進化ゆえに統一化されたプラクティスが存在しません。プロトタイプは動くが、プロダクトとして求められる品質・コスト・レイテンシを満たせるか、という壁を越えるための設計と検証の方法は、自分たちで開拓していく必要があります。音声薬歴生成機能で一度越えたこの壁を、これから立ち上がる一つひとつのプロダクトで、あらためて越えていくことになります。

生成AIを活用したプロダクトでは、モデルの特性・データの前処理・システム構成・UIが密接に絡み合っており、ユーザー価値のボトルネックがどの層にあるのかは事前には分かりません。モデルの選択で解くのか、モデルオーケストレーションの作り込み（RAG・エージェント構成など）で解くのか、UIの見せ方で解くのか、を素早く試し、見極める必要があります。

そのため本ポジションでは、特定のレイヤーに閉じることなく、フロントエンドからバックエンド、インフラ、モデルの選定・活用までを横断して手を動かしていけるエンジニアを募集しています。プロダクトマネージャー(PdM)やデザイナー、ドメインエキスパート（薬剤師）と共に、プロトタイピングと評価・改善を繰り返しながら、ユーザーにとっての最適な体験をゼロから創造していきます。また、医療領域関連の顧客とともに生成AIの活用方法を探索する共創活動にも参加いただきます。

【具体的な業務】
本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。すべて自分一人でできる必要はありません。

1. モデル選定・活用（DS/MLE領域）
- 課題に応じたモデル選定とトレードオフの評価
- LLMを用いた機能（RAG、AIエージェント、文書生成・要約・構造化抽出など）の方式設計
- プロンプト設計・コンテキスト設計、検索精度のチューニング
- 出力品質を継続的に担保するための評価基盤の構築とオフライン/オンライン評価の運用
- ハルシネーション対策、ガードレール設計など、医療情報を扱う上で必要な品質・安全性の担保

2. プロダクト開発（フロントエンド / バックエンド）
- React、TypeScriptを利用したフロントエンドの設計・実装
- TypeScript(Hono)、Pythonを利用したAPI・バッチの設計・実装
- 生成AIならではのUX（ストリーミング、生成中の状態、生成結果の修正・フィードバック導線など）の実装

3. システム・アーキテクチャ
- AWS/GCP/Azureを用いたシステム全体のアーキテクチャ設計とIaC(CDK)による構築・運用
- データパイプラインの設計・実装（Databricks等）
- 推論コスト・レイテンシ・スループットの最適化、可観測性（トレーシング、モニタリング）の確保

4. チーム・プロダクトへの貢献
- PdMやデザイナーなどと協調して技術的知見からの仕様策定
- 技術的知見からのフィージビリティスタディ
- 自身の得意領域における、チームメンバーへの技術支援・教育

【ポジションの魅力】
すべての領域における即戦力を求めているわけではありません。いずれかの領域に自身の軸となる強みを持ち、そこを起点に領域を広げていける方を歓迎します。同社の生成AI研究開発チームでは、SWEがフロントエンドからモデル活用まで担っており、入社後に得意領域を増やしていける環境です。

想定レベルはミドルクラスからシニアクラスまでと幅を持たせています。ご経験に応じてレベルと役割を決定しますので、ご自身が当てはまるか迷われる場合も、まずはカジュアル面談でお話しさせてください。いずれのレベルでも、設計上の判断を自ら行いながら開発を進めていただくことを前提としています。

生成AIエンジニアは、単なる実装者ではありません。技術でプロダクトを牽引する存在として、機能開発を中心に、プロンプト・モデルのバージョン管理、評価データセットの整備、自動テストの拡充、リファクタリング、ライブラリのバージョンアップといったコード品質の継続的な改善にも、AIを活用しながら取り組んでいただくことを期待します。

ドメイン知識のキャッチアップが進んだ頃には、開発だけではなくプロダクトや、開発プロセス、チームのあり方に関しても積極的に提案いただくことを歓迎します。

日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。同社は、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。

同社のエンジニアとして得られる経験:
- 社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
- 領域を越えた成長: フロントエンド、バックエンド、インフラ、モデル活用までを一貫して担い、専門領域を広げられる
- 技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計、モデル選定に裁量を持って関わることができる
- 実データと向き合える環境: 薬局・医療の実業務データとドメインエキスパートが身近にあり、精度改善のサイクルを回せる
- モダンな開発環境: React, TypeScript, Pythonと主要なLLM（OpenAI / Gemini / Claude）を前提としたモダンな技術スタックで開発できる
- スケールとゼロイチの両方: 主力製品の標準機能となった音声薬歴生成機能（1日あたり数万件超を処理）の改善と、これから立ち上がる新規AIプロダクトの両方に携われる

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーです。プロダクト開発が主軸ですが、チーム名が示すとおり研究開発としての側面も持っています。国内の学会で研究内容を共有するほか、トップカンファレンスへの投稿にも挑戦しています。

生成AIをプロダクトとして届けるチームだからこそ、自分たちの開発にも生成AIをフル活用しています。コーディングエージェントを前提に開発を進め、AIにどこまで任せられるかを検証しながら、研究開発の進...

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare

【業務概要】
スキル・経験に応じて、一般事務・管理系サポート業務を担当します。（業務内容は経験・スキル・障害特性を踏まえて相談の上決定）

【具体的な業務】
損害保険会社として継続したサービスの提供のためにITインフラの運用・保守・管理をメインで担当いただきます。また、経験に応じて各種プロジェクトに参加いただき、ITインフラ関連の設計・設定・レビュー等を担当いただきます。将来的にはプロジェクトマネージャーとして、各種プロジェクトの管理を実施いただきます。
※障害やリリースに伴う夜間休日対応あり

【業務割合】
プロジェクト業務3割、保守運用6割、その他1割

【主な業務】
Microsoft 365（M365）の運用管理、最適化（Exchange Online、SharePoint、Teams 等）
Entra ID（Azure AD）の設計・運用、ID／アクセス管理の最適化
Windows クライアント／サーバ（AD DS 含む）の運用・セキュリティ管理
仮想基盤（Hyper-V／VMware 等）の運用・更新計画の策定
エンドポイント管理（Intune、GPO、Windows Update 管理）
ライセンス、アカウント、ワークスペース環境のライフサイクル管理
ITサービス提供における外部委託先（運用ベンダー）との調整・コントロール
事業部門との要件調整、改善提案、運用ルールの策定
障害発生時の一次切り分け、原因分析、恒久対策の推進
業務手順のレビュー
スキル向上のための伴走・OJT
定例の技術フォロー（オンライン）

【ポジション・部門の魅力】
グループ会社の一員として、インターネットの利便性を最大限活用し、お客様にとって最適なサービスを提供することに努めている企業でのポジションです。