AWS×年収1000万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
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株式会社find
【フルリモート/ソフトウェアエンジニア/フルスタックでの開発経験(目安3年以上)】国内最大手へ導入加速!AIエージェント×モダン技術で「落とし物DX」を実装 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤(Amazon ECS)やRDB(Amazon Aurora)への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
新基盤(V2)へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用(テックリードと連携)
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
<V2利用技術・ツール>
フロントエンド:Next.js(React.js)
バックエンド:TypeScript, GraphQL
インフラ:AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD: Github Actions
その他:LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況: Claude Code, Cursor, Devin
<参考:V1利用技術・ツール>
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤(Amazon ECS)やRDB(Amazon Aurora)への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
新基盤(V2)へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用(テックリードと連携)
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
<V2利用技術・ツール>
フロントエンド:Next.js(React.js)
バックエンド:TypeScript, GraphQL
インフラ:AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD: Github Actions
その他:LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況: Claude Code, Cursor, Devin
<参考:V1利用技術・ツール>
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:10:00~15:00
・フレキシブルタイム:マンスリーフレックスのため規定なし
・標準労働時間:8時間(9:00-18:00)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社find
【首都圏ハイブリッド/CTO候補/フルスタックでの開発経験(目安3年以上)】「やさしさを、社会インフラにする」ための技術経営と、次世代エンジニア組織の再構築を牽引 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
★ポジションについて
「経営と技術を繋ぎ、属人化を超えた『勝てる組織』へのトランスフォーメーションを主導する。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これは社会インフラとしての確固たる地位を築くための大きな一歩です。
これまでは少数のコアメンバーによる「阿吽の呼吸」で爆速の開発を実現してきましたが、現在は月間数万件のデータを扱う大規模フェーズへの対応と、さらなる事業多角化を見据え、組織と技術基盤の抜本的なアップデートが必要です。
今回募集するCTO候補には、経営陣の一角として技術戦略を描くだけでなく、「特定の個人に依存しない持続可能な開発体制への移行」と、「エンジニアが自律的にオーナーシップを発揮できる組織文化の醸成」をリードしていただきたいと考えています。
★募集背景
「なぜ今、CTO候補が必要なのか」
設立から4年・5期目を迎え、findは「第二の創業期」とも言える大きな組織の転換点にあります。 現在、開発組織では以下の3つの大きな挑戦が並行して動いています。
スケーラビリティの確保: 鉄道最大手への導入に伴い、AmplifyベースからECS/Terraformを用いた堅牢なコンテナ基盤(V2)への全面刷新。
事業の多角化: 今後2年以内に「落とし物」に続く新規事業を2つリリース予定。
組織のプロフェッショナル化: 属人化を解消し、正社員比率を高めながら、意思決定を透明化・合理化する組織体制への移行。
これらを技術面・経営面から強力にバックアップし、CEO/COOと共に「世界一感謝が生まれるプラットフォーム」を創り上げるパートナーを求めています。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
技術経営戦略の策定・推進: ビジネス要件を深く理解した上でのプロダクトロードマップ策定、技術投資の意思決定
組織開発とマネジメント: 正社員・業務委託を含めた約20名以上の開発チームのリード。採用、評価制度設計、育成
開発プロセスのモダン化: 現状のプロセスを整理し、アジャイル思考を取り入れた効率的かつ透明性の高い開発体制への整備
技術的負債とリスクのコントロール: 基盤刷新のリード、スケーラビリティ設計、セキュリティ・プライバシー対策の策定
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
★ポジションについて
「経営と技術を繋ぎ、属人化を超えた『勝てる組織』へのトランスフォーメーションを主導する。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これは社会インフラとしての確固たる地位を築くための大きな一歩です。
これまでは少数のコアメンバーによる「阿吽の呼吸」で爆速の開発を実現してきましたが、現在は月間数万件のデータを扱う大規模フェーズへの対応と、さらなる事業多角化を見据え、組織と技術基盤の抜本的なアップデートが必要です。
今回募集するCTO候補には、経営陣の一角として技術戦略を描くだけでなく、「特定の個人に依存しない持続可能な開発体制への移行」と、「エンジニアが自律的にオーナーシップを発揮できる組織文化の醸成」をリードしていただきたいと考えています。
★募集背景
「なぜ今、CTO候補が必要なのか」
設立から4年・5期目を迎え、findは「第二の創業期」とも言える大きな組織の転換点にあります。 現在、開発組織では以下の3つの大きな挑戦が並行して動いています。
スケーラビリティの確保: 鉄道最大手への導入に伴い、AmplifyベースからECS/Terraformを用いた堅牢なコンテナ基盤(V2)への全面刷新。
事業の多角化: 今後2年以内に「落とし物」に続く新規事業を2つリリース予定。
組織のプロフェッショナル化: 属人化を解消し、正社員比率を高めながら、意思決定を透明化・合理化する組織体制への移行。
これらを技術面・経営面から強力にバックアップし、CEO/COOと共に「世界一感謝が生まれるプラットフォーム」を創り上げるパートナーを求めています。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
技術経営戦略の策定・推進: ビジネス要件を深く理解した上でのプロダクトロードマップ策定、技術投資の意思決定
組織開発とマネジメント: 正社員・業務委託を含めた約20名以上の開発チームのリード。採用、評価制度設計、育成
開発プロセスのモダン化: 現状のプロセスを整理し、アジャイル思考を取り入れた効率的かつ透明性の高い開発体制への整備
技術的負債とリスクのコントロール: 基盤刷新のリード、スケーラビリティ設計、セキュリティ・プライバシー対策の策定
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:10:00~15:00
・フレキシブルタイム:マンスリーフレックスのため規定なし
・標準労働時間:8時間(9:00-18:00)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社XAION DATA
【首都圏フルリモ(月2回出社)/東京/機械学習エンジニア(AI/Dataソリューション/Python等によるプログラミング経験&機械学習・深層学習に関する知識】AI×データで価値を創出する、急成長中のHR・営業DXスタートアップ企業! のリモートワーク求人
【仕事内容】
▍業務内容
①機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習のプロジェクトをリードいただきます。
②オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります
②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。
③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装ができます。
【会社概要】
XAION DATAはオープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しているテクノロジーカンパニーです。
私達は「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」をミッションに、あらゆるデータ価値を見出し、最大化する仕組みを提供することで、人の幸福への寄与及び、社会への貢献を実現します。
2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開しております。
①プロダクト事業
オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。
-AUTOHUNT(WEB上に分散している、人材企業情報をはじめとした様々な公開情報から優秀な人材を横断して検索できる、次世代型AIタレント検索エンジン)
-AUTOBOOST(WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人材や企業情報を収集/統合し、横断的に企業/キーパーソンを検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能とする、セールスインテリジェンスプラットフォーム)
②ソリューション事業
私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。
③人材紹介事業
業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指します。
そんなチャレンジにジョインいただける方を募集しております。
▍経営陣インタビュー
①【CEO】技術を技術で終わらせない。人が幸せに生きるために。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/369220
②【CTO】なぜ人の価値が正しく発揮されないのか。世界を相手に勝負し続ける、石崎が描く未来。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/364515
③【CFO】日本のHRをゲームチェンジするー創業4年目のスタートアップで目指す新しい採用のカタチー
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/548023
▍社員のインタビュー
①個を活かし、仕組みを作る:山田達也のスタートアップ流リーダーシップ
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/943466
②自らの手で成長の礎を築く、影響力高くスキルを活かせるスタートアップで広げるキャリアの可能性
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/920379
③自分を雑に扱わないためにも、いつまでも成長し続けたい
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/514795
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
▍業務内容
①機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習のプロジェクトをリードいただきます。
②オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります
②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。
③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装ができます。
【会社概要】
XAION DATAはオープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しているテクノロジーカンパニーです。
私達は「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」をミッションに、あらゆるデータ価値を見出し、最大化する仕組みを提供することで、人の幸福への寄与及び、社会への貢献を実現します。
2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開しております。
①プロダクト事業
オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。
-AUTOHUNT(WEB上に分散している、人材企業情報をはじめとした様々な公開情報から優秀な人材を横断して検索できる、次世代型AIタレント検索エンジン)
-AUTOBOOST(WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人材や企業情報を収集/統合し、横断的に企業/キーパーソンを検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能とする、セールスインテリジェンスプラットフォーム)
②ソリューション事業
私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。
③人材紹介事業
業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指します。
そんなチャレンジにジョインいただける方を募集しております。
▍経営陣インタビュー
①【CEO】技術を技術で終わらせない。人が幸せに生きるために。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/369220
②【CTO】なぜ人の価値が正しく発揮されないのか。世界を相手に勝負し続ける、石崎が描く未来。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/364515
③【CFO】日本のHRをゲームチェンジするー創業4年目のスタートアップで目指す新しい採用のカタチー
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/548023
▍社員のインタビュー
①個を活かし、仕組みを作る:山田達也のスタートアップ流リーダーシップ
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/943466
②自らの手で成長の礎を築く、影響力高くスキルを活かせるスタートアップで広げるキャリアの可能性
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/920379
③自分を雑に扱わないためにも、いつまでも成長し続けたい
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/514795
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 1,100 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~19:00 (実働8時間/休憩1時間) 時差出勤OK
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験&AI プロジェクトにおけるPM経験】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム:なし)
- フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社リンクアンドモチベーション
【正社員/セキュリティエンジニア】世界初の「モチベーション」にフォーカスした経営コンサルティングファームでのセキュリティエンジニア募集! のリモートワーク求人
役割定義
○ プロダクトと社内ITを横断しながら、当社における「セキュリティの設計・実装・定着」をリードする役割を担うポジション
○ プロダクトと社内の両面から、安心して使われ続ける状態を設計・定着させる役割を期待
● 現状課題
当社では現在、開発組織におけるインシデント対応やセキュリティ対策に加え、会社全体としてのセキュリティ強化が重要なテーマとなっています。
背景として、
・会社全体におけるAI活用の拡大
・グローバル環境下でのプロダクト利用・業務遂行
・顧客データの増加と多様化
といった変化が進む中で、従来のプロダクト単位・組織単位でのセキュリティ対応だけでは、全社的なリスクマネジメントとして不十分になりつつある状況です。
現在、SREチームが中心となり、
・サイトの信頼性向上
・開発組織の生産性向上
・プロダクト基盤におけるセキュリティ対応
を担ってくれている一方で、全社視点でのサイバーセキュリティ改善や、セキュリティ基盤の設計・統一・定着については、専任でリードする役割が不足しているのが実態です。
担っていただきたい役割
○ 全社セキュリティ方針・基盤の設計
■ 全社的なセキュリティ課題の整理・優先順位付け
● プロダクト、社内IT、AI活用・グローバル利用に伴うリスク
■ セキュリティポリシー/ガイドラインの策定・更新
■ SRE・開発・社内ITと連携したセキュリティ基盤の設計
○ プロダクトセキュリティの設計・支援(SREと連携)
■ プロダクトにおけるセキュリティ観点の設計支援
● 認証・認可、権限設計、ログ・監査観点
■ 脆弱性対応・インシデント対応方針の設計
■ SREが担うセキュリティ実装のレビュー・方針整理
○ 社内IT/コーポレートセキュリティのリード
■ ID管理/SSO/権限設計の方針策定・改善
■ SaaS利用・AI活用に伴うセキュリティリスク整理
■ 社内IT運用におけるセキュリティ標準の整備
○ セキュリティの定着・啓蒙・組織づくり
■ 開発組織・ビジネスサイドへのセキュリティ啓蒙
■ 「守るための制約」ではなく、事業スピードと両立するセキュリティの伝達
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
○ プロダクトと社内ITを横断しながら、当社における「セキュリティの設計・実装・定着」をリードする役割を担うポジション
○ プロダクトと社内の両面から、安心して使われ続ける状態を設計・定着させる役割を期待
● 現状課題
当社では現在、開発組織におけるインシデント対応やセキュリティ対策に加え、会社全体としてのセキュリティ強化が重要なテーマとなっています。
背景として、
・会社全体におけるAI活用の拡大
・グローバル環境下でのプロダクト利用・業務遂行
・顧客データの増加と多様化
といった変化が進む中で、従来のプロダクト単位・組織単位でのセキュリティ対応だけでは、全社的なリスクマネジメントとして不十分になりつつある状況です。
現在、SREチームが中心となり、
・サイトの信頼性向上
・開発組織の生産性向上
・プロダクト基盤におけるセキュリティ対応
を担ってくれている一方で、全社視点でのサイバーセキュリティ改善や、セキュリティ基盤の設計・統一・定着については、専任でリードする役割が不足しているのが実態です。
担っていただきたい役割
○ 全社セキュリティ方針・基盤の設計
■ 全社的なセキュリティ課題の整理・優先順位付け
● プロダクト、社内IT、AI活用・グローバル利用に伴うリスク
■ セキュリティポリシー/ガイドラインの策定・更新
■ SRE・開発・社内ITと連携したセキュリティ基盤の設計
○ プロダクトセキュリティの設計・支援(SREと連携)
■ プロダクトにおけるセキュリティ観点の設計支援
● 認証・認可、権限設計、ログ・監査観点
■ 脆弱性対応・インシデント対応方針の設計
■ SREが担うセキュリティ実装のレビュー・方針整理
○ 社内IT/コーポレートセキュリティのリード
■ ID管理/SSO/権限設計の方針策定・改善
■ SaaS利用・AI活用に伴うセキュリティリスク整理
■ 社内IT運用におけるセキュリティ標準の整備
○ セキュリティの定着・啓蒙・組織づくり
■ 開発組織・ビジネスサイドへのセキュリティ啓蒙
■ 「守るための制約」ではなく、事業スピードと両立するセキュリティの伝達
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:9:00~18:00
フレックスタイム制(コアタイム 11:00~15:00)
フレキシブルタイム:7:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 499人 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/インフラエンジニア/AWSorGCPを用いたインフラ運用構築経験(目安3年)】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決するインフラエンジニア募集 のリモートワーク求人
【業務内容】
急成長する転職支援プラットフォームや、社内業務を支える基幹システム(SFA/CRM/ERP…など、複数の機能を持つ)のインフラ設計・構築・運用をお任せします。
事業が非連続な成長を続ける中で、トラフィック増大に耐えうるスケーラビリティの確保や、開発チームが高速に機能リリースできるための基盤作り(Developer Experienceの向上)がミッションです。
【チームについて】
インフラ専任者はまだ少なく、技術選定の裁量が非常に大きいフェーズです。CTOやリードエンジニアと密に連携し、
ゼロベースでのアーキテクチャ設計や、レガシーにとらわれないモダンな技術導入が可能です。
【やりがい】
▼急成長事業の「土台」を作る経験
数年で数百億規模を目指す事業スピードに追従するため、技術的負債を残さない堅牢さと、変化に強い柔軟さを併せ持ったアーキテクチャ設計に挑戦できます。
▼社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
▼新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
急成長する転職支援プラットフォームや、社内業務を支える基幹システム(SFA/CRM/ERP…など、複数の機能を持つ)のインフラ設計・構築・運用をお任せします。
事業が非連続な成長を続ける中で、トラフィック増大に耐えうるスケーラビリティの確保や、開発チームが高速に機能リリースできるための基盤作り(Developer Experienceの向上)がミッションです。
【チームについて】
インフラ専任者はまだ少なく、技術選定の裁量が非常に大きいフェーズです。CTOやリードエンジニアと密に連携し、
ゼロベースでのアーキテクチャ設計や、レガシーにとらわれないモダンな技術導入が可能です。
【やりがい】
▼急成長事業の「土台」を作る経験
数年で数百億規模を目指す事業スピードに追従するため、技術的負債を残さない堅牢さと、変化に強い柔軟さを併せ持ったアーキテクチャ設計に挑戦できます。
▼社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
▼新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■業務内容
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
【部署について】
募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
現在、案件の引き合いを多くいただいており、事業と案件をリードいただける方を募集しております。
【業務内容】
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
【この仕事で得られること】
・大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
【データプラットフォーム領域での専門性】
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
【キャリアの幅の拡張】
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
【プロジェクト事例】
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
【業務の進め方の例】
案件開始~2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
1か月~2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
2か月~3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
【メンバー構成】
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
【業務の変更の範囲】
社の定める範囲
募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
現在、案件の引き合いを多くいただいており、事業と案件をリードいただける方を募集しております。
【業務内容】
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
【この仕事で得られること】
・大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
【データプラットフォーム領域での専門性】
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
【キャリアの幅の拡張】
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
【プロジェクト事例】
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
【業務の進め方の例】
案件開始~2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
1か月~2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
2か月~3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
【メンバー構成】
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
【業務の変更の範囲】
社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社メディアフォース
【首都圏ハイブリッド/PM/PM経験のある方(規模不問)】約6割が大手企業などのプライム案件|社員の9割が未経験スタート|40年の歴史がある安定企業でプロジェクトマネージャーの募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
当社のプロジェクトマネージャーとしてシステム開発・構築及びプロジェクトの進行管理をご担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・受注したプロジェクトの開発スケジュール管理、システム開発・構築
・プロジェクト運営上の課題の解決
・顧客とのミーティングでのプロジェクト進捗の報告や、課題管理や変更管理の実施
・継続受注に向けた提案活動
※担当企業数:基本的には1人1社からスタートし、多くても3社のご担当となります。
※業務スタイル:オンボーディングとして半年間、弊社プロジェクトマネージャーの補佐を担当していただきます。
■課題解決のその先へ ―ITで新しいValueを。
私たちが見据えるのは“真の”課題解決。
ITの力でお客さまとともに事業成長を目指し、
豊かな社会づくりに貢献します。
これまでITサービスを通じ、さまざまな課題解決に取り組んできたメディアフォース。
培ってきた技術力を礎に、お客さまと新たな価値を創造し、社会課題をも解決する
“Solution-focused Integrator”を目指して。
新しいSIerへと日々進化を続けてまいります。
■メディアフォースが目指す姿
メディアフォースはお客さまの課題解決を実現するため、「提案力」「創造力」「人間力」 を常に高め、
社会に貢献する企業であり続けることを目指しています。
・提案力
我々は常に社会のニーズに対するソリューションを考案し、それらの提案活動を積極的に行っていきます。
・創造力
我々の行う事業は、お客さまのコンピュータシステムを創造するのみならず、お客さまの企業価値創造に貢献していきます。
・人間力
人財が財産である我々は、人財育成に努力を惜しみません。コンプライアンスを徹底し、お客さまには常に誠実に接し、
高い「提案力」、「創造力」を備えた総合的な「人間力」で信頼を得られる企業体を形成していきます。
■株式会社メディアフォースについて
1985年の設立以来、メディアフォースでは多彩なシステムを開発してきました。その間培われた幅広い技術力やノウハウ、
豊富な開発事例をもとに、近年は自社製品の開発や導入支援などへとソリューションを拡大し、成長を続けています。
株式会社メディアフォース https://www.mforce.co.jp/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社のプロジェクトマネージャーとしてシステム開発・構築及びプロジェクトの進行管理をご担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・受注したプロジェクトの開発スケジュール管理、システム開発・構築
・プロジェクト運営上の課題の解決
・顧客とのミーティングでのプロジェクト進捗の報告や、課題管理や変更管理の実施
・継続受注に向けた提案活動
※担当企業数:基本的には1人1社からスタートし、多くても3社のご担当となります。
※業務スタイル:オンボーディングとして半年間、弊社プロジェクトマネージャーの補佐を担当していただきます。
■課題解決のその先へ ―ITで新しいValueを。
私たちが見据えるのは“真の”課題解決。
ITの力でお客さまとともに事業成長を目指し、
豊かな社会づくりに貢献します。
これまでITサービスを通じ、さまざまな課題解決に取り組んできたメディアフォース。
培ってきた技術力を礎に、お客さまと新たな価値を創造し、社会課題をも解決する
“Solution-focused Integrator”を目指して。
新しいSIerへと日々進化を続けてまいります。
■メディアフォースが目指す姿
メディアフォースはお客さまの課題解決を実現するため、「提案力」「創造力」「人間力」 を常に高め、
社会に貢献する企業であり続けることを目指しています。
・提案力
我々は常に社会のニーズに対するソリューションを考案し、それらの提案活動を積極的に行っていきます。
・創造力
我々の行う事業は、お客さまのコンピュータシステムを創造するのみならず、お客さまの企業価値創造に貢献していきます。
・人間力
人財が財産である我々は、人財育成に努力を惜しみません。コンプライアンスを徹底し、お客さまには常に誠実に接し、
高い「提案力」、「創造力」を備えた総合的な「人間力」で信頼を得られる企業体を形成していきます。
■株式会社メディアフォースについて
1985年の設立以来、メディアフォースでは多彩なシステムを開発してきました。その間培われた幅広い技術力やノウハウ、
豊富な開発事例をもとに、近年は自社製品の開発や導入支援などへとソリューションを拡大し、成長を続けています。
株式会社メディアフォース https://www.mforce.co.jp/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
1985年設立、創業40周年を迎える企業です。安定した経営基盤と挑戦を歓迎するベンチャー気質を併せ持ち、2025年10月に本社を中野坂上へ移転しました。従業員は約196名、事業はSI事業部とソリューション事業部で構成。特に今回募集が出ているソリューション事業部はデータ連携・データマネジメントに特化し、官公庁や大学、大手企業との取引実績を持つブルーオーシャン領域で成長中です。AWSやモダン言語を活用し、柔軟な提案力を強みとしています。働きやすさも魅力で、リモート勤務週2~3日、残業は平均20時間未満、年間休日は有休を含めると130日超。福利厚生は確定拠出年金や資格取得支援、研修制度も充実。社内文化は未経験者に優しく、若手の早期キャリア形成を支援。安定と挑戦を両立し、成長意欲のある方に最適な環境を提供します。
|
||
| 設立年数 | 42年 | 従業員数 | 196人 |
スパイダープラス株式会社
【首都圏フルリモート/SRE(EM候補)/クラウドインフラの設計・構築・運用・保守・監視の経験】建設DX銘柄史上初の上場を果たした企業でのSRE募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
事業の変革期をリードする、エンジニアを求めています
私たちのプロダクトは多くの建設現場で支持され、顧客基盤は今も急速に拡大しています。
しかし、その成長スピードにプロダクト開発が追いついていません。
私たちは今、事業の未来を左右する、大きくも面白い課題に直面しています。
私たちは、「”働く”にもっと『楽しい』を創造する。」というMissionを掲げ、
テクノロジーの力で建築業界が直面している課題解決に挑んでいます。
主力プロダクトである「SPIDER+」は、すでに7万人のユーザー様にご利用いただく、
まさに建設業界のDXを牽引するサービスへと成長を遂げました。
事業の急成長に伴い、ユーザー体験のさらなる向上、そして数年後も業界のデファクトスタンダードであり続けるためには、
サービスを支えるクラウドインフラ基盤の進化が不可欠です。この重要な局面において、
本ポジションはサービス基盤全体のアーキテクチャ設計から実装、そして組織的な開発文化の醸成までを主導いただく、
極めて重要な役割を担います。
将来の事業成長を見据え、サービスを支えるクラウドインフラ全体のアーキテクチャを設計し、その刷新をリードしていただきます。
また、SREチームを牽引するリーダーとして、技術戦略を推進すると同時に、開発や運用など関連部門と広く連携し、
DevOps文化を組織レベルで確立・浸透させる変革の旗手となることを期待しています。
このミッションは、単なるインフラの運用・保守ではありません。
事業の成長を根幹から支え、未来のプロダクト展開をも見据えた、極めて戦略的かつ挑戦的な取り組みです。
あなたの深い技術的知見とリーダーシップで、我々のサービス基盤を次なるステージへと引き上げていただくことを心から期待しています。
<具体的な業務イメージ>
・プライベートクラウドの構築
・パブリッククラウドの構築 ※AWSへの完全移行
・アプリケーション機能追加に伴う環境構築
・IaCの取り組み
・アラート対応
・トラブルシュート
・問い合わせ対応
・運用自動化
・クラウドのメンテナンス対応
・OS、ミドルウェアのバージョンアップ対応
■入社後まずお任せしたい業務・ミッション
▼最初の3ヶ月
・既存システムの把握
・定常業務の把握と実行
・関係者とのコミュニケーション
・インフラ更新計画の立案
▼ 3-6ヶ月
・インフラ更新計画の実行
・チーム内外の業務改善
▼ 6ヶ月以降
・インフラ更新計画の実行
・事業戦略・プロダクト戦略を踏まえた中期的なインフラ構成の戦略立案・実行計画への落とし込み
■組織課題
▼複雑化する技術的挑戦:マルチプロダクト化とプラットフォーム構想
2011年のリリースから14年間、多くのお客様に愛用いただいている既存プロダクトは、その歴史ゆえの技術的負債を抱えています。
私たちはこの課題に向き合いながら、同時に複数の新規プロダクト開発を進め、
建設業界全体の課題を解決する「プラットフォーム」を創り上げようとしています。既存と新規、双方の開発を推進しながら、
それらを支える共通基盤をどう設計・構築していくか。非常に難易度の高い挑戦です。
▼未来を創る人材の不足:0→1のプラットフォーム開発
この壮大な「プラットフォーム構想」を実現するための中核となるのがプラットフォーム開発部です。
しかし現状、その重要な役割を担える人材が不足しています。
ユーザーの声を直接聞くプロダクト開発とは異なり、プラットフォーム開発では、将来の事業展開を見据えて
あるべき機能やインターフェースを自ら構想し、形にしていく力が求められます。
正解のない問いに向き合い、技術で未来を創造していく。そんな面白さを感じられる方には、大きな裁量とやりがいのあるポジションです。
私たちは、この大きな変革期を共に楽しみ、困難な課題解決に情熱を燃やせる仲間を探しています。
■ポジションの魅力
▼事業インパクトの大きさ
・14年間成長し続けるプロダクトのインフラ全体設計というチャレンジ
・インフラ構成の更新に伴うインフラコスト・運用の最適化
▼技術戦略への直接的な関与
・クラウドネイティブアーキテクチャを前提とした技術選定への関与
・事業戦略に基づくクラウド構成の立案
▼多様なステークホルダーとの連携
・企画・開発・運用・QAとの定常的な連携と活動方針のアップデート
■身に付くスキル
・クラウドネイティブアーキテクチャの設計・構築・運用スキル
・IaaS環境からの移行計画立案・実行スキル
・コスト最適化スキル
・技術戦略立案スキル
・ステークホルダーマネジメントスキル
■雰囲気特徴
▼結果へのコミットメント
・インフラの安定性は、プロダクト全体の安定性に直結します。そのため、施策の実行に対する高いコミットメントが要求されます。
・成果を創出するための仮説検証が継続的に発生します。
▼変化への柔軟・迅速な対応
・プロダクトの基盤を担う役割という性質上、様々なチームからの相談が発生し、それに合わせて常にタスクの優先度を調整していく必要があります。
・クラウドテクノロジーの進化に追随し、プロダクト基盤に適用するテクノロジーを常に最適化していく必要があります。
▼ステークホルダーとの密接な連携
・企画・開発・運用・QAといった各チームと密接に連携し、事業戦略・プロダクト戦略・開発方針との整合性を常に担保します。
■組織体制
プロダクト開発本部のプラットフォーム開発部に所属し、インフラの設計・構築・運用の全般を担当します。
▼報告・連携関係
・直属の上司:プラットフォーム開発部長
・密接な連携:プラットフォーム開発部の各EM、開発チーム・運用チーム・品質チームの部長・EM
▼関与するチーム
・開発チーム・CREチーム・QAチーム
・プロダクト企画部門
▼意思決定権限
・技術選定における高い裁量権
・チームロードマップの策定権限
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
事業の変革期をリードする、エンジニアを求めています
私たちのプロダクトは多くの建設現場で支持され、顧客基盤は今も急速に拡大しています。
しかし、その成長スピードにプロダクト開発が追いついていません。
私たちは今、事業の未来を左右する、大きくも面白い課題に直面しています。
私たちは、「”働く”にもっと『楽しい』を創造する。」というMissionを掲げ、
テクノロジーの力で建築業界が直面している課題解決に挑んでいます。
主力プロダクトである「SPIDER+」は、すでに7万人のユーザー様にご利用いただく、
まさに建設業界のDXを牽引するサービスへと成長を遂げました。
事業の急成長に伴い、ユーザー体験のさらなる向上、そして数年後も業界のデファクトスタンダードであり続けるためには、
サービスを支えるクラウドインフラ基盤の進化が不可欠です。この重要な局面において、
本ポジションはサービス基盤全体のアーキテクチャ設計から実装、そして組織的な開発文化の醸成までを主導いただく、
極めて重要な役割を担います。
将来の事業成長を見据え、サービスを支えるクラウドインフラ全体のアーキテクチャを設計し、その刷新をリードしていただきます。
また、SREチームを牽引するリーダーとして、技術戦略を推進すると同時に、開発や運用など関連部門と広く連携し、
DevOps文化を組織レベルで確立・浸透させる変革の旗手となることを期待しています。
このミッションは、単なるインフラの運用・保守ではありません。
事業の成長を根幹から支え、未来のプロダクト展開をも見据えた、極めて戦略的かつ挑戦的な取り組みです。
あなたの深い技術的知見とリーダーシップで、我々のサービス基盤を次なるステージへと引き上げていただくことを心から期待しています。
<具体的な業務イメージ>
・プライベートクラウドの構築
・パブリッククラウドの構築 ※AWSへの完全移行
・アプリケーション機能追加に伴う環境構築
・IaCの取り組み
・アラート対応
・トラブルシュート
・問い合わせ対応
・運用自動化
・クラウドのメンテナンス対応
・OS、ミドルウェアのバージョンアップ対応
■入社後まずお任せしたい業務・ミッション
▼最初の3ヶ月
・既存システムの把握
・定常業務の把握と実行
・関係者とのコミュニケーション
・インフラ更新計画の立案
▼ 3-6ヶ月
・インフラ更新計画の実行
・チーム内外の業務改善
▼ 6ヶ月以降
・インフラ更新計画の実行
・事業戦略・プロダクト戦略を踏まえた中期的なインフラ構成の戦略立案・実行計画への落とし込み
■組織課題
▼複雑化する技術的挑戦:マルチプロダクト化とプラットフォーム構想
2011年のリリースから14年間、多くのお客様に愛用いただいている既存プロダクトは、その歴史ゆえの技術的負債を抱えています。
私たちはこの課題に向き合いながら、同時に複数の新規プロダクト開発を進め、
建設業界全体の課題を解決する「プラットフォーム」を創り上げようとしています。既存と新規、双方の開発を推進しながら、
それらを支える共通基盤をどう設計・構築していくか。非常に難易度の高い挑戦です。
▼未来を創る人材の不足:0→1のプラットフォーム開発
この壮大な「プラットフォーム構想」を実現するための中核となるのがプラットフォーム開発部です。
しかし現状、その重要な役割を担える人材が不足しています。
ユーザーの声を直接聞くプロダクト開発とは異なり、プラットフォーム開発では、将来の事業展開を見据えて
あるべき機能やインターフェースを自ら構想し、形にしていく力が求められます。
正解のない問いに向き合い、技術で未来を創造していく。そんな面白さを感じられる方には、大きな裁量とやりがいのあるポジションです。
私たちは、この大きな変革期を共に楽しみ、困難な課題解決に情熱を燃やせる仲間を探しています。
■ポジションの魅力
▼事業インパクトの大きさ
・14年間成長し続けるプロダクトのインフラ全体設計というチャレンジ
・インフラ構成の更新に伴うインフラコスト・運用の最適化
▼技術戦略への直接的な関与
・クラウドネイティブアーキテクチャを前提とした技術選定への関与
・事業戦略に基づくクラウド構成の立案
▼多様なステークホルダーとの連携
・企画・開発・運用・QAとの定常的な連携と活動方針のアップデート
■身に付くスキル
・クラウドネイティブアーキテクチャの設計・構築・運用スキル
・IaaS環境からの移行計画立案・実行スキル
・コスト最適化スキル
・技術戦略立案スキル
・ステークホルダーマネジメントスキル
■雰囲気特徴
▼結果へのコミットメント
・インフラの安定性は、プロダクト全体の安定性に直結します。そのため、施策の実行に対する高いコミットメントが要求されます。
・成果を創出するための仮説検証が継続的に発生します。
▼変化への柔軟・迅速な対応
・プロダクトの基盤を担う役割という性質上、様々なチームからの相談が発生し、それに合わせて常にタスクの優先度を調整していく必要があります。
・クラウドテクノロジーの進化に追随し、プロダクト基盤に適用するテクノロジーを常に最適化していく必要があります。
▼ステークホルダーとの密接な連携
・企画・開発・運用・QAといった各チームと密接に連携し、事業戦略・プロダクト戦略・開発方針との整合性を常に担保します。
■組織体制
プロダクト開発本部のプラットフォーム開発部に所属し、インフラの設計・構築・運用の全般を担当します。
▼報告・連携関係
・直属の上司:プラットフォーム開発部長
・密接な連携:プラットフォーム開発部の各EM、開発チーム・運用チーム・品質チームの部長・EM
▼関与するチーム
・開発チーム・CREチーム・QAチーム
・プロダクト企画部門
▼意思決定権限
・技術選定における高い裁量権
・チームロードマップの策定権限
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,296 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~18:00
※7:30~10:00の間で時差出勤可能(要事前申請)
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均18時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
事業内容:
建設DXサービス「SPIDERPLUS」の開発・販売 建築図面・現場管理アプリを通じて、建設業の業務効率化を支援 拠点 東京本社、札幌営業所、仙台営業所、名古屋営業所、関西支社(大阪) 福岡営業所、ベトナム(ハノイ) 主力製品「SPIDERPLUS」 iPadやiPhoneを活用した施工管理アプリで、図面への書き込み、写真・検査記録の登録などが可能。建築業、空調衛生設備業、電気工事業、プラント業など幅広い業種に対応しています |
||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 262人 |
260件中 41件~50件
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