Azure×従業員数101〜500人のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
149件中 21件～30件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 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： 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20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151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/シニアAI/LLMエンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 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： 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20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151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/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 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： ◼︎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20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【基本リモート/情シス/ネットワーク】業界トップクラスのシェアを持つクラウド勤怠管理システム提供企業 のリモートワーク求人
■業務内容
当社の社内IT環境において、ネットワークインフラの安定稼働を技術面から牽引していただく情報システム担当のポジションです。
本ポジションでは、ゼロトラストアーキテクチャ（Zscaler等）の推進やVPN環境の最適化など、実務レベルでのネットワーク構築およびセキュリティ強化を中心にお任せします。
まずは現在のネットワーク環境・セキュリティ運用のキャッチアップや、日々のITサポート業務からスタートし、現場の課題を直接すくい上げながら、段階的にインフラ構成の改善やよりセキュアなアクセス制御の実装など、技術的な仕組みづくりを主導していただくことを期待しています。
■具体的な業務内容
当社の情報システム担当として、社内ネットワーク・セキュリティ基盤の企画・構築から、各種システムの統合管理、日々の安定稼働を支える運用サポートまで、コーポレートIT全般を幅広くお任せします。
ご入社後は、現在進行中のZscaler導入プロジェクトやIPsecVPN環境の最適化などに参画いただきながら、徐々に業務範囲を広げていただきます。
基本的にはリモート勤務になりますが、PCのセットアップやヘルプ対応などで出社をいただく場合もございます。頻度としては月に1～3回程度を予定しております。
ネットワーク・セキュリティ基盤の高度化（ゼロトラスト推進）
・Zscaler等のセキュリティソリューションの導入・設定（SIPA等）、および運用時の課題解決・トラブルシューティング
・IPsecVPN等のネットワーク設計、運用、構成図の作成・アップデート
・Microsoft 条件付きアクセスやEntra ID（Azure AD）を活用した認証基盤・ポリシーの最適化
社内システムの運用管理
・社内アプリケーション（Microsoft、Google）におけるアカウント管理、不具合調査
・クラウド環境におけるアカウントの棚卸しとアクセス権限の適切な管理
社内ネットワークの運用管理
・FortiGateの運用管理、拠点ネットワーク機器の保守運用、ネットワーク機器の脆弱性管理及びFirmwareの更新業務
ITサポート・ユーザーエクスペリエンス向上
・社内からの各種業務依頼、技術的な問い合わせへの迅速な対応
・ユーザー向けマニュアルの作成・更新による自己解決率の向上
デバイス管理・IT資産管理
・PC（Windows/Mac）のキッティング、交換対応
・社用スマートフォンのリプレイス計画の推進
・新入社員・復職者向けのIT環境セットアップ
■業務環境について
AI活用が活発な環境
業務でも積極的にAI活用を進めております。Claudeをメインに、Gemini や NotebookLM等の複数のAIを活用した業務最適化を推進。
最新のAIツール群を日常的に使いこなす環境に身を置くことで、次世代の情報システム担当に求められる「AI活用・実装スキル」を自然と磨くことができます。
提案を形にできる、検証・作業環境
「このツールを導入すれば効率が上がる」「新しいデバイスを検証してみたい」といった提案を歓迎する文化です。ハイスペックな検証PCや周辺機器など、最新のハードウェアを複数活用した検証が可能です。
守りの情シスに留まらず、自らのアイデアで社内環境をアップデートしていく「最適化・効率化スキル」が身につきます。
キャッチアップが「成長」に直結する場
AIやSaaSの進化は非常に速く、常に新しい情報のキャッチアップが必要です。最新のAIセットアップや高度なトラブルシューティングなど、「実戦」を通して習得できる環境です。
■募集背景
当社は、2001年の創業以来、勤怠管理・人事給与システム『KING OF TIME』を中心としたHRTechサービスの開発・提供を行っております。現在、利用社数は6万7,000社、利用ID数は430万IDを突破し、クラウド勤怠管理システムとしてシェアNo.1を獲得しています。
圧倒的な数のお客様にご利用いただき、社会インフラとも言える膨大な情報資産をお預かりしている当社にとって、自社の情報セキュリティ水準の継続的な向上は経営における最重要課題の一つです。従業員がAI等の最新技術を柔軟に活用しながらも、情報漏洩やサイバー攻撃のリスクを防ぐためには、社内ネットワークやエンドポイントのさらなるセキュリティ強化が急務となっています。
そこで今回、社内SEとして、ネットワーク構築やセキュリティ運用の実務を強力に牽引し、当社の強固なIT基盤づくりの中核を担っていただける新たなメンバーを募集することになりました。
■組織構成・雰囲気
社内IT管理プロジェクトに配属いたします。
現在は、プロジェクトマネージャーを含めて5名で構成されております。
プロジェクトマネージャー：1名
メンバー：2名
サブメンバー：2名
■ポジションの魅力
◎430万人の信頼を支え、従業員の反応を肌で感じる「守りの要」
当社のサービス『KING OF TIME』は430万IDを超える社会インフラとなっており、そのサービスを支える全従業員のIT環境を守ることは、膨大な顧客情報資産を守ることに直結します。
全社的なAI活用が進む先進的な環境において、利便性を損なわず、いかにセキュアな基盤を構築するか。この「守りの要」としてのミッションは、非常に高い社会的責任と手応えを感じられます。また、ユーザー（社員）との距離が近く、自身の行ったネットワーク改善やセキュリティ施策に対するリアルな反応や感謝の言葉をダイレクトに受け取れるのも、自社内SEならではの醍醐味です。
◎少数精鋭チームで、モダンな技術スタックを自ら実装・運用する裁量
現在はマネージャー・リーダーを含め5名という非常にコンパクトな体制です。Zscalerを用いたゼロトラストネットワークの推進や、Entra IDによる高度な認証制御など、モダンな技術を自らの手で実装し、運用まで一貫して携われます。役割が細分化されすぎていないため、ネットワーク設計からセキュリティ管理まで幅広く関わりながら、特定の領域にとらわれない専門性を磨けます。将来的には、スペシャリストへ、チームを牽引するリーダーなど、志向に合わせたキャリア形成が可能です。
◎現場の課題を「スピード感」をもって技術で解決できる環境
「現場の課題を拾ってすぐに検証し、良いものはスピーディーに全社の仕組みとして導入する」という、アジャイルな動きができるカルチャーです。小さな設定変更から新しいセキュリティツールの導入まで、現場主導の改善提案を歓迎しています。提案から実行、定着までのサイクルを自分の手でスピーディーに回せるため、確かな手応えを感じながら業務を推進できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社の社内IT環境において、ネットワークインフラの安定稼働を技術面から牽引していただく情報システム担当のポジションです。
本ポジションでは、ゼロトラストアーキテクチャ（Zscaler等）の推進やVPN環境の最適化など、実務レベルでのネットワーク構築およびセキュリティ強化を中心にお任せします。
まずは現在のネットワーク環境・セキュリティ運用のキャッチアップや、日々のITサポート業務からスタートし、現場の課題を直接すくい上げながら、段階的にインフラ構成の改善やよりセキュアなアクセス制御の実装など、技術的な仕組みづくりを主導していただくことを期待しています。
■具体的な業務内容
当社の情報システム担当として、社内ネットワーク・セキュリティ基盤の企画・構築から、各種システムの統合管理、日々の安定稼働を支える運用サポートまで、コーポレートIT全般を幅広くお任せします。
ご入社後は、現在進行中のZscaler導入プロジェクトやIPsecVPN環境の最適化などに参画いただきながら、徐々に業務範囲を広げていただきます。
基本的にはリモート勤務になりますが、PCのセットアップやヘルプ対応などで出社をいただく場合もございます。頻度としては月に1～3回程度を予定しております。
ネットワーク・セキュリティ基盤の高度化（ゼロトラスト推進）
・Zscaler等のセキュリティソリューションの導入・設定（SIPA等）、および運用時の課題解決・トラブルシューティング
・IPsecVPN等のネットワーク設計、運用、構成図の作成・アップデート
・Microsoft 条件付きアクセスやEntra ID（Azure AD）を活用した認証基盤・ポリシーの最適化
社内システムの運用管理
・社内アプリケーション（Microsoft、Google）におけるアカウント管理、不具合調査
・クラウド環境におけるアカウントの棚卸しとアクセス権限の適切な管理
社内ネットワークの運用管理
・FortiGateの運用管理、拠点ネットワーク機器の保守運用、ネットワーク機器の脆弱性管理及びFirmwareの更新業務
ITサポート・ユーザーエクスペリエンス向上
・社内からの各種業務依頼、技術的な問い合わせへの迅速な対応
・ユーザー向けマニュアルの作成・更新による自己解決率の向上
デバイス管理・IT資産管理
・PC（Windows/Mac）のキッティング、交換対応
・社用スマートフォンのリプレイス計画の推進
・新入社員・復職者向けのIT環境セットアップ
■業務環境について
AI活用が活発な環境
業務でも積極的にAI活用を進めております。Claudeをメインに、Gemini や NotebookLM等の複数のAIを活用した業務最適化を推進。
最新のAIツール群を日常的に使いこなす環境に身を置くことで、次世代の情報システム担当に求められる「AI活用・実装スキル」を自然と磨くことができます。
提案を形にできる、検証・作業環境
「このツールを導入すれば効率が上がる」「新しいデバイスを検証してみたい」といった提案を歓迎する文化です。ハイスペックな検証PCや周辺機器など、最新のハードウェアを複数活用した検証が可能です。
守りの情シスに留まらず、自らのアイデアで社内環境をアップデートしていく「最適化・効率化スキル」が身につきます。
キャッチアップが「成長」に直結する場
AIやSaaSの進化は非常に速く、常に新しい情報のキャッチアップが必要です。最新のAIセットアップや高度なトラブルシューティングなど、「実戦」を通して習得できる環境です。
■募集背景
当社は、2001年の創業以来、勤怠管理・人事給与システム『KING OF TIME』を中心としたHRTechサービスの開発・提供を行っております。現在、利用社数は6万7,000社、利用ID数は430万IDを突破し、クラウド勤怠管理システムとしてシェアNo.1を獲得しています。
圧倒的な数のお客様にご利用いただき、社会インフラとも言える膨大な情報資産をお預かりしている当社にとって、自社の情報セキュリティ水準の継続的な向上は経営における最重要課題の一つです。従業員がAI等の最新技術を柔軟に活用しながらも、情報漏洩やサイバー攻撃のリスクを防ぐためには、社内ネットワークやエンドポイントのさらなるセキュリティ強化が急務となっています。
そこで今回、社内SEとして、ネットワーク構築やセキュリティ運用の実務を強力に牽引し、当社の強固なIT基盤づくりの中核を担っていただける新たなメンバーを募集することになりました。
■組織構成・雰囲気
社内IT管理プロジェクトに配属いたします。
現在は、プロジェクトマネージャーを含めて5名で構成されております。
プロジェクトマネージャー：1名
メンバー：2名
サブメンバー：2名
■ポジションの魅力
◎430万人の信頼を支え、従業員の反応を肌で感じる「守りの要」
当社のサービス『KING OF TIME』は430万IDを超える社会インフラとなっており、そのサービスを支える全従業員のIT環境を守ることは、膨大な顧客情報資産を守ることに直結します。
全社的なAI活用が進む先進的な環境において、利便性を損なわず、いかにセキュアな基盤を構築するか。この「守りの要」としてのミッションは、非常に高い社会的責任と手応えを感じられます。また、ユーザー（社員）との距離が近く、自身の行ったネットワーク改善やセキュリティ施策に対するリアルな反応や感謝の言葉をダイレクトに受け取れるのも、自社内SEならではの醍醐味です。
◎少数精鋭チームで、モダンな技術スタックを自ら実装・運用する裁量
現在はマネージャー・リーダーを含め5名という非常にコンパクトな体制です。Zscalerを用いたゼロトラストネットワークの推進や、Entra IDによる高度な認証制御など、モダンな技術を自らの手で実装し、運用まで一貫して携われます。役割が細分化されすぎていないため、ネットワーク設計からセキュリティ管理まで幅広く関わりながら、特定の領域にとらわれない専門性を磨けます。将来的には、スペシャリストへ、チームを牽引するリーダーなど、志向に合わせたキャリア形成が可能です。
◎現場の課題を「スピード感」をもって技術で解決できる環境
「現場の課題を拾ってすぐに検証し、良いものはスピーディーに全社の仕組みとして導入する」という、アジャイルな動きができるカルチャーです。小さな設定変更から新しいセキュリティツールの導入まで、現場主導の改善提案を歓迎しています。提案から実行、定着までのサイクルを自分の手でスピーディーに回せるため、確かな手応えを感じながら業務を推進できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
CORPORATE MISSION 「人時生産性*をお客様と共に考える」
■オペレーションからの解放 勤怠管理から給与支払いまでにかかる時間を圧縮 ■創造的業務への後押し データ分析に基づく「気づき」を提供し「ヒト」に紐づく様々なデータを活用できる創造的業務への転換を支援 企業にとって最も重要な経営資源は、「ヒト（人材）」と考えております。その「ヒト」の「時間」（人時）を管理するベースとなるのが「勤怠管理」であり、「人時生産性」を向上させることこそが、当社グループの使命であります。勤怠管理業務を、日々の煩雑なオペレーション業務から、「ヒト」に紐づく様々なデータを利活用できる創造的業務へと転換することを目指しております。 *人時生産性：従業員一人が１時間でどれだけの利益を生み出しているかを表す指標。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 304人 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【フルリモート/AIエンジニア/クラウドインフラ】業界トップクラスのシェアを持つクラウド勤怠管理システム提供企業 のリモートワーク求人
■業務内容
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズをはじめとする、サービス全般の信頼性向上と、全社横断の「共通技術基盤」構築を担う新組織の立ち上げメンバーを募集します。
■具体的な業務内容
社内の各プロダクトチームに対し、SREのプラクティスを浸透させ、自律的な運用を支援するとともに、全社横断的な技術基盤の構築・改善を担っていただきます。
1. サービス基盤の統合・信頼性向上
・サービスごとに最適化された基盤を俯瞰し、共通基盤としての信頼性・効率性を高めるアーキテクチャへの改善。
・SLO/SLIの策定支援、Datadog等を用いた可観測性の構築。
2. 開発プロセスの自動化・トイル削減
・CI/CDパイプラインの整備、Terraform等を用いたIaCの推進。
・開発チームが自律的に運用まで完結できるような支援施策。
・最新技術をキャッチアップし、AIを用いた運用自動化等の推進。
3. 信頼性文化の醸成
・ポストモーテムのファシリテーションを通じたBlameless Culture（非難のない文化）の定着。
・開発・インフラ間のサイロを解消する技術的コミュニケーション。
枝雀組織構成・雰囲気
新設されたばかりの少数精鋭のプロジェクトチームです。現在はPM1名、メンバー2名のコア体制で、スピード感を持って基盤づくりを進めています。
◎オープンな議論と共創
コアメンバーに留まらず、他プロジェクトから有志のエンジニアも定例会に参画。部署の垣根を越えて活発な意見交換が行われており、組織全体を巻き込んだ「技術による変革」を楽しめる土壌があります。
◎全社横断のハブとして活躍
特定プロダクトに限定せず、全社横断で各チームと連携します。多様なステークホルダーと関わりながら、技術的な知見を広げると同時に、組織のあり方をデザインしていく醍醐味があります。
■ポジションの魅力
◎ビジネスと技術の「架け橋」
システム基盤の構築を通じて、開発・運用・ビジネスの全メンバーが同じゴールを見据える「一体感のある組織」をデザインできます。
◎組織・文化の「変革」に挑む
単なるコードの修正に留まらず、組織間の壁を取り払い、エンジニアが自律的に動ける「新しい開発文化」をゼロから形にできます。
◎技術的裁量を持ち、プロダクト横断に携われる
プロダクト横断で関わるため、特定の技術に縛られることはありません。AI活用や共通基盤化など、チームごとの最適解を自ら提案・リードできる環境です。
◎「DevEx（開発者体験）」の追求
開発者のペインポイントを解消し、「開発しやすく、運用しやすい」環境を作ることで、エンジニア組織全体の生産性向上に貢献できます。
■募集背景
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズは、これまで各サービスが現場のニーズに応え、独自の進化を遂げることで成長してきました。現在、私たちはこの多様な進化によって蓄積された技術資産を集約し、全社で活用できる「高信頼・高効率な共通基盤」へと昇華させるエキサイティングなフェーズにあります。
単なる「守りのインフラ運用」ではなく、急速に進化するAI技術などを即座にプロダクトへ組み込める環境を創り出すこと。そして、エンジニアが本質的な開発に没頭できる理想的な開発者体験（DevEx）を実現することが本プロジェクトのミッションです。
将来的にはSREの枠を超え、会社の技術戦略の中核を担う「技術基盤チーム」へと組織をアップデートしていくため、その初期コアメンバーとして共に挑戦していただける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズをはじめとする、サービス全般の信頼性向上と、全社横断の「共通技術基盤」構築を担う新組織の立ち上げメンバーを募集します。
■具体的な業務内容
社内の各プロダクトチームに対し、SREのプラクティスを浸透させ、自律的な運用を支援するとともに、全社横断的な技術基盤の構築・改善を担っていただきます。
1. サービス基盤の統合・信頼性向上
・サービスごとに最適化された基盤を俯瞰し、共通基盤としての信頼性・効率性を高めるアーキテクチャへの改善。
・SLO/SLIの策定支援、Datadog等を用いた可観測性の構築。
2. 開発プロセスの自動化・トイル削減
・CI/CDパイプラインの整備、Terraform等を用いたIaCの推進。
・開発チームが自律的に運用まで完結できるような支援施策。
・最新技術をキャッチアップし、AIを用いた運用自動化等の推進。
3. 信頼性文化の醸成
・ポストモーテムのファシリテーションを通じたBlameless Culture（非難のない文化）の定着。
・開発・インフラ間のサイロを解消する技術的コミュニケーション。
枝雀組織構成・雰囲気
新設されたばかりの少数精鋭のプロジェクトチームです。現在はPM1名、メンバー2名のコア体制で、スピード感を持って基盤づくりを進めています。
◎オープンな議論と共創
コアメンバーに留まらず、他プロジェクトから有志のエンジニアも定例会に参画。部署の垣根を越えて活発な意見交換が行われており、組織全体を巻き込んだ「技術による変革」を楽しめる土壌があります。
◎全社横断のハブとして活躍
特定プロダクトに限定せず、全社横断で各チームと連携します。多様なステークホルダーと関わりながら、技術的な知見を広げると同時に、組織のあり方をデザインしていく醍醐味があります。
■ポジションの魅力
◎ビジネスと技術の「架け橋」
システム基盤の構築を通じて、開発・運用・ビジネスの全メンバーが同じゴールを見据える「一体感のある組織」をデザインできます。
◎組織・文化の「変革」に挑む
単なるコードの修正に留まらず、組織間の壁を取り払い、エンジニアが自律的に動ける「新しい開発文化」をゼロから形にできます。
◎技術的裁量を持ち、プロダクト横断に携われる
プロダクト横断で関わるため、特定の技術に縛られることはありません。AI活用や共通基盤化など、チームごとの最適解を自ら提案・リードできる環境です。
◎「DevEx（開発者体験）」の追求
開発者のペインポイントを解消し、「開発しやすく、運用しやすい」環境を作ることで、エンジニア組織全体の生産性向上に貢献できます。
■募集背景
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズは、これまで各サービスが現場のニーズに応え、独自の進化を遂げることで成長してきました。現在、私たちはこの多様な進化によって蓄積された技術資産を集約し、全社で活用できる「高信頼・高効率な共通基盤」へと昇華させるエキサイティングなフェーズにあります。
単なる「守りのインフラ運用」ではなく、急速に進化するAI技術などを即座にプロダクトへ組み込める環境を創り出すこと。そして、エンジニアが本質的な開発に没頭できる理想的な開発者体験（DevEx）を実現することが本プロジェクトのミッションです。
将来的にはSREの枠を超え、会社の技術戦略の中核を担う「技術基盤チーム」へと組織をアップデートしていくため、その初期コアメンバーとして共に挑戦していただける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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：11:00～16:00、フレキシブルタイム：9:00-11:00、16:00-22:00、標準労働時間：160時間 / 月（1日8時間、稼働日が20日の月）
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
CORPORATE MISSION 「人時生産性*をお客様と共に考える」
■オペレーションからの解放 勤怠管理から給与支払いまでにかかる時間を圧縮 ■創造的業務への後押し データ分析に基づく「気づき」を提供し「ヒト」に紐づく様々なデータを活用できる創造的業務への転換を支援 企業にとって最も重要な経営資源は、「ヒト（人材）」と考えております。その「ヒト」の「時間」（人時）を管理するベースとなるのが「勤怠管理」であり、「人時生産性」を向上させることこそが、当社グループの使命であります。勤怠管理業務を、日々の煩雑なオペレーション業務から、「ヒト」に紐づく様々なデータを利活用できる創造的業務へと転換することを目指しております。 *人時生産性：従業員一人が１時間でどれだけの利益を生み出しているかを表す指標。 |
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| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 304人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/開発オペレーションリード/ソフトウェア開発における実務経験（3年以上目安）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 700 〜 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： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
サイオステクノロジー株式会社
【週4リモート×フルフレックス/関東/SI事業コンサル】プリセールスxソリューションアーキテクト のリモートワーク求人
当社では、APIエコシステムデザインソリューションを通じて、お客様に以下の3つのバリューを提供することをコミットメントしています。
1.APIをハブにした『人』『アイデア』『技術』の融合によるオープンなパートナーシップ推進、エコシステム拡張
2.レガシーシステム刷新と、ROI（投資収益率）の継続的な向上
3.DXを通じた新しいサービス、事業の創造
これらのバリューを提供するための組織体制強化に伴い、プリセールス活動を専門に行う人材を募集します。
特定の製品を売るのではなく、顧客の課題を、最新のAPIエコシステムによってDX化されたビジネスモデルへと昇華させることが本ポジションのミッションです。
メインミッションは上記の通りとなりますが、プロジェクトの状況やフェーズに合わせて、自らデリバリー業務に深くかかわっていただくことも可能です。
セールスエンジニアとして、売るだけでなく作るところまで手を広げていきたい方は、是非応募をご検討ください。
【業務概要】
技術の専門家として担当営業とともにお客様のビジネス課題のヒアリング、ソリューション企画、デモの作成・実施を行い、お客様のビジネスを戦略的に支援いただきます。
【業務詳細】・ビジネスモデルレベルで課題をヒアリングし、APIマネジメントや開発基盤を組み合わせたアーキテクチャの検討、設計、提案・技術アドバイザーとして
顧客のビジネスを理解し、自社サービスが顧客のITロードマップに与えるメリットの提案・当社エンジニア部門と連携した要件定義、実装支援、技術コンサルティングなど
【業務の変更の範囲】
会社の規定による
1.APIをハブにした『人』『アイデア』『技術』の融合によるオープンなパートナーシップ推進、エコシステム拡張
2.レガシーシステム刷新と、ROI（投資収益率）の継続的な向上
3.DXを通じた新しいサービス、事業の創造
これらのバリューを提供するための組織体制強化に伴い、プリセールス活動を専門に行う人材を募集します。
特定の製品を売るのではなく、顧客の課題を、最新のAPIエコシステムによってDX化されたビジネスモデルへと昇華させることが本ポジションのミッションです。
メインミッションは上記の通りとなりますが、プロジェクトの状況やフェーズに合わせて、自らデリバリー業務に深くかかわっていただくことも可能です。
セールスエンジニアとして、売るだけでなく作るところまで手を広げていきたい方は、是非応募をご検討ください。
【業務概要】
技術の専門家として担当営業とともにお客様のビジネス課題のヒアリング、ソリューション企画、デモの作成・実施を行い、お客様のビジネスを戦略的に支援いただきます。
【業務詳細】・ビジネスモデルレベルで課題をヒアリングし、APIマネジメントや開発基盤を組み合わせたアーキテクチャの検討、設計、提案・技術アドバイザーとして
顧客のビジネスを理解し、自社サービスが顧客のITロードマップに与えるメリットの提案・当社エンジニア部門と連携した要件定義、実装支援、技術コンサルティングなど
【業務の変更の範囲】
会社の規定による
| 想定年収 | 600 〜 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： フルフレックス制 ・コアタイム：なし ・フレキシブルタイム：8:00〜21:00 ・標準労働時間：7時間30分
働き方： フルフレックス制 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 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
イグニション・ポイントフォース株式会社
【フルリモートok/システムエンジニア/関西拠点立ち上げ】自社製品・受託開発の開発エンジニア◇10年連続「働きがいのある会社」選出企業！ のリモートワーク求人
■募集背景
イグニション・ポイントフォースは、すべての業務や開発にAIを組み込み「AIセントリック」な会社へ進化することを目指しており、先端技術を活用したクライアントのDX/事業変革を、戦略策定から実装まで一気通貫で推進しています。
この度、西日本エリアのクライアントへの価値提供を強化するため、関西拠点（大阪）の立ち上げを担う中核メンバーとして、シニアシステムエンジニアを募集します。
多様な業界・プロジェクトで最先端技術や大規模開発を経験し、成長できる環境です
■概要
弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア）としてご活躍いただきます。
・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用
・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案
・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進
・システム保守・運用・改善
・新技術の調査・導入や開発プロセス改善
【プロジェクト例】
・大手企業向け業務システム開発（Java, Spring, AWS）
・スタートアップ新規サービスの立ち上げ（React, Node.js, GCP）
・モバイルアプリ開発（Swift, Kotlin）
・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定
【このポジションの魅力】
・自社プロダクトと受託開発の両方で、多様な技術スタック（例：AWS/React/Node.js）を習得可能
・VPoE（執行役員兼エンジニアリング責任者）と協働し、個人の志向に沿ったキャリア設計を実現
・100名規模の技術組織拡大フェーズで、アーキテクトやテックリードとしての成長機会が豊富
・新しいAIツールやフレームワークの導入、既存システムへのAI機能の組み込みなど、技術選定やアーキテクチャ設計にも裁量を持って関与可能
【弊社で実現できる働き方・魅力】
・VPoE（取締役兼エンジニアリング責任者）と協働で、技術特化型からマネジメント志向まで柔軟なキャリアプランを構築できます。
・1on1の時間などを設定し、キャリア～プライベートまでオープンコミュニケーションをとることもできます。
・「新ツール導入」「開発フロー刷新」など、技術選定から実装まで主体的に推進し、ChatGPTをはじめとする生成AIの実装案件にも参画できます。
・多様な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル、スクラム等）をプロジェクトごとに選択できるため、幅広いプロジェクト管理経験を積み、柔軟なスキルアップが可能です。
・スピード感を持った事業推進に携われる環境があり、変化の激しい市場や先端技術を活用したプロジェクトで即戦力として活躍できます。
・クライアント企業のプロジェクトだけでなく、自社開発にも深く関わることができ、ご自身の意思やアイデアを形にしやすい環境です。
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げ、多様な職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー等）が協働し合うフラットな組織文化が根付いています。
・グループ全体が急成長フェーズにあり、主体的に組織成長を実感しながらキャリアを築くことができます。
・資格取得支援や書籍購入補助、社内勉強会など、自己成長を後押しする制度が充実しています。
・成果主義に基づいた評価制度が整っており、年功序列ではなく、実績・貢献度に応じて正当に還元される環境です。
・コアタイムなしのフルフレックス制度とリモートワークを導入しており、月平均残業時間は10～20時間と、ワークライフバランスを重視した柔軟な働き方が実現できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
イグニション・ポイントフォースは、すべての業務や開発にAIを組み込み「AIセントリック」な会社へ進化することを目指しており、先端技術を活用したクライアントのDX/事業変革を、戦略策定から実装まで一気通貫で推進しています。
この度、西日本エリアのクライアントへの価値提供を強化するため、関西拠点（大阪）の立ち上げを担う中核メンバーとして、シニアシステムエンジニアを募集します。
多様な業界・プロジェクトで最先端技術や大規模開発を経験し、成長できる環境です
■概要
弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア）としてご活躍いただきます。
・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用
・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案
・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進
・システム保守・運用・改善
・新技術の調査・導入や開発プロセス改善
【プロジェクト例】
・大手企業向け業務システム開発（Java, Spring, AWS）
・スタートアップ新規サービスの立ち上げ（React, Node.js, GCP）
・モバイルアプリ開発（Swift, Kotlin）
・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定
【このポジションの魅力】
・自社プロダクトと受託開発の両方で、多様な技術スタック（例：AWS/React/Node.js）を習得可能
・VPoE（執行役員兼エンジニアリング責任者）と協働し、個人の志向に沿ったキャリア設計を実現
・100名規模の技術組織拡大フェーズで、アーキテクトやテックリードとしての成長機会が豊富
・新しいAIツールやフレームワークの導入、既存システムへのAI機能の組み込みなど、技術選定やアーキテクチャ設計にも裁量を持って関与可能
【弊社で実現できる働き方・魅力】
・VPoE（取締役兼エンジニアリング責任者）と協働で、技術特化型からマネジメント志向まで柔軟なキャリアプランを構築できます。
・1on1の時間などを設定し、キャリア～プライベートまでオープンコミュニケーションをとることもできます。
・「新ツール導入」「開発フロー刷新」など、技術選定から実装まで主体的に推進し、ChatGPTをはじめとする生成AIの実装案件にも参画できます。
・多様な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル、スクラム等）をプロジェクトごとに選択できるため、幅広いプロジェクト管理経験を積み、柔軟なスキルアップが可能です。
・スピード感を持った事業推進に携われる環境があり、変化の激しい市場や先端技術を活用したプロジェクトで即戦力として活躍できます。
・クライアント企業のプロジェクトだけでなく、自社開発にも深く関わることができ、ご自身の意思やアイデアを形にしやすい環境です。
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げ、多様な職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー等）が協働し合うフラットな組織文化が根付いています。
・グループ全体が急成長フェーズにあり、主体的に組織成長を実感しながらキャリアを築くことができます。
・資格取得支援や書籍購入補助、社内勉強会など、自己成長を後押しする制度が充実しています。
・成果主義に基づいた評価制度が整っており、年功序列ではなく、実績・貢献度に応じて正当に還元される環境です。
・コアタイムなしのフルフレックス制度とリモートワークを導入しており、月平均残業時間は10～20時間と、ワークライフバランスを重視した柔軟な働き方が実現できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 221人 |
イグニション・ポイントフォース株式会社
【フルリモートok/シニアクラウドエンジニア】顧客のDXを最上流（提案・要件定義）からリード◇10年連続「働きがいのある会社」選出企業！ のリモートワーク求人
■概要
お客様のビジネス課題やDX推進に対し、クラウド技術（AWS/Azure/GoogleCloud）を活用したソリューションを提供するコンサルタント・アーキテクトとしてご活躍いただきます。
単なるインフラ構築に留まらず、顧客の経営層やIT部門との折衝、課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定といった最上流工程からプロジェクトをリードしていただきます。
【主なミッション】
・クラウド導入コンサルティング: 顧客の経営課題やIT課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定。
・クラウドアーキテクチャ設計: AWS, Azure, GoogleCloud等のパブリッククラウドを用いたシステムの全体設計（データ分析基盤、クラウドネイティブなアプリケーション基盤など）。
・クラウド移行支援 (マイグレーション): オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行プロジェクトの計画・実行、およびプロジェクトリード。
・技術リードと標準化: クラウドネイティブ開発（コンテナ, サーバレス）、DevOps/IaC（Terraform, Ansible等）の技術選定、導入推進、およびチームへの技術指導。
【このポジションの魅力】
・最上流からの参画: プライム案件が中心のため、お客様と直接対話し、ビジネス課題解決の根本（企画・提案）から携わることができます。
・技術的裁量: 大規模な移行プロジェクトやクラウドネイティブ開発において、アーキテクチャ設計や技術選定の裁量を持って取り組むことができます。
・チームへの貢献: ご自身の豊富な経験を活かし、ジュニア・ミドル層のエンジニアのメンタリングや技術力底上げにも貢献いただくことを期待しています。
【携わっていただく案件事例（一部）】
〇大手製造業向けクラウド環境アセスメント（Azure）
：お客様が構築した生成AI基盤（Azure）に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価（アセスメント）を実施、改善推奨事項とクラウドネイティブなアーキテクチャの提示及び実装支援。
〇RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化（Azure）
：利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。
〇マルチクラウド（AWS/Azure）のガバナンス策定・CCoE推進
：マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE（Cloud Center of Excellence）の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。
〇CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践
：開発効率・品質・セキュリティ（DevSecOps）を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。
【弊社で実現できる働き方・魅力】
・多様な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル、スクラム等）をプロジェクトごとに選択できるため、幅広いプロジェクト管理経験を積み、柔軟なスキルアップが可能です。
・スピード感を持った事業推進に携われる環境があり、変化の激しい市場や先端技術を活用したプロジェクトで即戦力として活躍できます。
・生成AIやデータアナリティクスなど、最先端のデジタル技術を活用した新規事業開発やDXプロジェクトに参画できます。
・クライアント企業のプロジェクトだけでなく、自社開発にも深く関わることができ、ご自身の意思やアイデアを形にしやすい環境です。
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げ、多様な職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー等）が協働し合うフラットな組織文化が根付いています。
・グループ全体が急成長フェーズにあり、主体的に組織成長を実感しながらキャリアを築くことができます。
・資格取得支援や書籍購入補助、社内勉強会など、自己成長を後押しする制度が充実しています。
・成果主義に基づいた評価制度が整っており、年功序列ではなく、実績・貢献度に応じて正当に還元される環境です。
・コアタイムなしのフルフレックス制度とリモートワークを導入しており、月平均残業時間は10～20時間と、ワークライフバランスを重視した柔軟な働き方が実現できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
お客様のビジネス課題やDX推進に対し、クラウド技術（AWS/Azure/GoogleCloud）を活用したソリューションを提供するコンサルタント・アーキテクトとしてご活躍いただきます。
単なるインフラ構築に留まらず、顧客の経営層やIT部門との折衝、課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定といった最上流工程からプロジェクトをリードしていただきます。
【主なミッション】
・クラウド導入コンサルティング: 顧客の経営課題やIT課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定。
・クラウドアーキテクチャ設計: AWS, Azure, GoogleCloud等のパブリッククラウドを用いたシステムの全体設計（データ分析基盤、クラウドネイティブなアプリケーション基盤など）。
・クラウド移行支援 (マイグレーション): オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行プロジェクトの計画・実行、およびプロジェクトリード。
・技術リードと標準化: クラウドネイティブ開発（コンテナ, サーバレス）、DevOps/IaC（Terraform, Ansible等）の技術選定、導入推進、およびチームへの技術指導。
【このポジションの魅力】
・最上流からの参画: プライム案件が中心のため、お客様と直接対話し、ビジネス課題解決の根本（企画・提案）から携わることができます。
・技術的裁量: 大規模な移行プロジェクトやクラウドネイティブ開発において、アーキテクチャ設計や技術選定の裁量を持って取り組むことができます。
・チームへの貢献: ご自身の豊富な経験を活かし、ジュニア・ミドル層のエンジニアのメンタリングや技術力底上げにも貢献いただくことを期待しています。
【携わっていただく案件事例（一部）】
〇大手製造業向けクラウド環境アセスメント（Azure）
：お客様が構築した生成AI基盤（Azure）に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価（アセスメント）を実施、改善推奨事項とクラウドネイティブなアーキテクチャの提示及び実装支援。
〇RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化（Azure）
：利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。
〇マルチクラウド（AWS/Azure）のガバナンス策定・CCoE推進
：マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE（Cloud Center of Excellence）の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。
〇CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践
：開発効率・品質・セキュリティ（DevSecOps）を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。
【弊社で実現できる働き方・魅力】
・多様な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル、スクラム等）をプロジェクトごとに選択できるため、幅広いプロジェクト管理経験を積み、柔軟なスキルアップが可能です。
・スピード感を持った事業推進に携われる環境があり、変化の激しい市場や先端技術を活用したプロジェクトで即戦力として活躍できます。
・生成AIやデータアナリティクスなど、最先端のデジタル技術を活用した新規事業開発やDXプロジェクトに参画できます。
・クライアント企業のプロジェクトだけでなく、自社開発にも深く関わることができ、ご自身の意思やアイデアを形にしやすい環境です。
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げ、多様な職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー等）が協働し合うフラットな組織文化が根付いています。
・グループ全体が急成長フェーズにあり、主体的に組織成長を実感しながらキャリアを築くことができます。
・資格取得支援や書籍購入補助、社内勉強会など、自己成長を後押しする制度が充実しています。
・成果主義に基づいた評価制度が整っており、年功序列ではなく、実績・貢献度に応じて正当に還元される環境です。
・コアタイムなしのフルフレックス制度とリモートワークを導入しており、月平均残業時間は10～20時間と、ワークライフバランスを重視した柔軟な働き方が実現できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 221人 |
イグニション・ポイントフォース株式会社
【フルリモートok/クラウドエンジニア/プライム案件多数】IPO準備中の総合コンサル企業◇10年連続「働きがいのある会社」選出企業！ のリモートワーク求人
■概要
お客様のビジネス課題を解決するため、AWS, Azure, GoogleCloudなどのパブリッククラウドを活用したインフラ基盤の設計・構築・運用、およびクラウド移行支援プロジェクトに携わっていただきます。
まずはご経験やスキルセットに応じたフェーズ（構築・運用・詳細設計など）からスタートし、徐々に上流工程やクラウドネイティブ技術（コンテナ、サーバレス等）へ挑戦の幅を広げていただきます。
【主なミッション】
・クラウド環境（AWS/Azure/GoogleCloud）におけるインフラの設計・構築・運用実務
・Terraform, Ansible等を用いたIaC（Infrastructure as Code）による構成管理と自動化の実装
・オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行（マイグレーション）の実行支援
・クラウドネイティブ技術（Docker, Kubernetes等）の導入・運用支援
【このポジションの魅力】
・着実なスキルアップ：AWS, Azure, GoogleCloudのマルチクラウド案件に携わるチャンスが豊富にあります。まずは構築・運用で強みを活かしつつ、先輩社員のサポートのもと、詳細設計から基本設計、要件定義へとステップアップが可能です。
・モダンな技術スタック：TerraformやAnsibleを用いたIaC（自動化）の経験をさらに深めることができます。コンテナ技術やサーバレスなど、クラウドネイティブ領域への挑戦も推奨しています。
■携わっていただく案件事例（一部）
〇大手製造業向けクラウド環境アセスメント（Azure）
：お客様が構築した生成AI基盤（Azure）に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価（アセスメント）を実施、改善推奨事項と「あるべき本番環境構成図」の提示。
〇RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化（Azure）
：利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。
〇マルチクラウド（AWS/Azure）のガバナンス策定・CCoE推進
：マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE（Cloud Center of Excellence）の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。
〇CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践
：開発効率・品質・セキュリティ（DevSecOps）を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。
【弊社で実現できる働き方・魅力 】
・先端的デジタル技術を活用した事業開発プロジェクトに携わることが出来る
・クライアント企業における開発だけではなく、自社開発にも携わることが出来るので、ご自身の意思や想いを反映できます
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げており、それぞれの人を大切にし、コンサルタント・エンジニア・デザイナー等多様な職種のメンバーとコラボレーションする文化がある。
・IGPグループ全体として急成長フェーズであり、主体となって組織成長を感じることができる。
・資格取得支援制度や書籍購入の補助制度、勉強会があり、成長を後押しする土台がある。
・年功序列ではなく、しっかりと成果を出した方には還元される環境がある。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
お客様のビジネス課題を解決するため、AWS, Azure, GoogleCloudなどのパブリッククラウドを活用したインフラ基盤の設計・構築・運用、およびクラウド移行支援プロジェクトに携わっていただきます。
まずはご経験やスキルセットに応じたフェーズ（構築・運用・詳細設計など）からスタートし、徐々に上流工程やクラウドネイティブ技術（コンテナ、サーバレス等）へ挑戦の幅を広げていただきます。
【主なミッション】
・クラウド環境（AWS/Azure/GoogleCloud）におけるインフラの設計・構築・運用実務
・Terraform, Ansible等を用いたIaC（Infrastructure as Code）による構成管理と自動化の実装
・オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行（マイグレーション）の実行支援
・クラウドネイティブ技術（Docker, Kubernetes等）の導入・運用支援
【このポジションの魅力】
・着実なスキルアップ：AWS, Azure, GoogleCloudのマルチクラウド案件に携わるチャンスが豊富にあります。まずは構築・運用で強みを活かしつつ、先輩社員のサポートのもと、詳細設計から基本設計、要件定義へとステップアップが可能です。
・モダンな技術スタック：TerraformやAnsibleを用いたIaC（自動化）の経験をさらに深めることができます。コンテナ技術やサーバレスなど、クラウドネイティブ領域への挑戦も推奨しています。
■携わっていただく案件事例（一部）
〇大手製造業向けクラウド環境アセスメント（Azure）
：お客様が構築した生成AI基盤（Azure）に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価（アセスメント）を実施、改善推奨事項と「あるべき本番環境構成図」の提示。
〇RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化（Azure）
：利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。
〇マルチクラウド（AWS/Azure）のガバナンス策定・CCoE推進
：マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE（Cloud Center of Excellence）の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。
〇CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践
：開発効率・品質・セキュリティ（DevSecOps）を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。
【弊社で実現できる働き方・魅力 】
・先端的デジタル技術を活用した事業開発プロジェクトに携わることが出来る
・クライアント企業における開発だけではなく、自社開発にも携わることが出来るので、ご自身の意思や想いを反映できます
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げており、それぞれの人を大切にし、コンサルタント・エンジニア・デザイナー等多様な職種のメンバーとコラボレーションする文化がある。
・IGPグループ全体として急成長フェーズであり、主体となって組織成長を感じることができる。
・資格取得支援制度や書籍購入の補助制度、勉強会があり、成長を後押しする土台がある。
・年功序列ではなく、しっかりと成果を出した方には還元される環境がある。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 221人 |
149件中 21件～30件
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