Pythonの転職求人

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ファイナンス・トランスフォーメーションを推進するポジションです。企業を取り巻く環境の変化や複雑化する経理財務部門の課題に対して、会計×業務×ITの総合力でクライアントの長期的価値の向上を支援します。

クライアントの経営課題を起点に、経理財務部門における業務改革の構想策定から実行までをリードするとともに、新たなサービスやビジネスモデルの企画・開発にも携わることができます。

＜主な業務領域とプロジェクト例＞
●ファイナンス・ストラテジー
・経理財務組織/業務変革の構想策定支援
・BPOやSSCへの移行を見据えた業務設計支援

●ビジネス・ファイナンス
・非財務情報を含む経営管理高度化支援
・原価管理高度化支援
・BIを活用した財務/非財務情報の見える化支援

●オペレーショナル・ファイナンス
・経理業務の課題分析と施策立案支援
・経理業務の可視化および標準化支援
・ETLやRPA、AIを活用した経理業務効率化支援
・決算プラットフォームおよび関連システムの導入支援

●その他
・業務/システム統合のユーザー支援
・基幹システム/連結会計システム導入のユーザー支援
・会計基準変更/適用に際するシステム構想策定〜実装支援
・事業再編やM&A、IPO等に際するシステム構想策定〜実装支援

＜ポジションのやりがい/魅力＞
自らの知識・経験を生かしつつ、チームメンバー（例：会計士・ITベンダー/SIer出身者）や当社の他の専門家（例：税理士・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタント）と密に連携してクライアントにサービスを提供することで、CFOや経理財務部門のビジネスパートナーとしてのやりがいを感じるとともに、自らの視野の広がりや成長を実感することができます。

【業務概要】
同社において、データAIプラットフォームの構築・運用を主導するエンジニアのポジションです。社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続するデータ基盤の構築や、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計を行い、事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームの構築を推進します。

【具体的な業務】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
・AIの評価基盤やGateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築

【ポジションの魅力】
・最新プロトコル（MCP等）を全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます。
・CTO直下チームのため意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約が少ない環境です。
・金融事業等の密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして高難度の課題に挑戦できます。

【業務概要】
同社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。

【具体的な業務】
・与信戦略、不正対策、収益最大化に向けた分析・モデリング
・ユーザー行動データや取引データを活用した課題発見、仮説立案、KPI設計
・統計、機械学習、因果推論、計量経済学を用いたアルゴリズムの開発・改善
・PM、エンジニア、事業責任者と連携したプロダクト実装、および事業成果につながる施策立案
・オンライン／オフラインでの効果検証を通じた継続的な改善
・新規事業の立ち上げフェーズにおけるデータ活用戦略の設計、実験設計、意思決定支援
・取引量予測、プライシング、エクスポージャー管理を含む、リアルタイムリスク管理基盤の構築

【ポジションの魅力】
金融業界で培ったドメイン知識と定量的な思考を起点に、データサイエンス・機械学習・経済学の力で、新しいプロダクト・事業を創出します。まずは、信用リスク管理、不正検知・モニタリング、ポートフォリオ収益管理に取り組みながら、将来的には、取引量予測、プライシング、エクスポージャー管理など、リアルタイムな意思決定基盤の構築にも挑戦していただけます。

【業務概要】
あらゆる業界でデータ・AI活用が経営課題となる中、データ基盤ソリューションの導入ニーズが高まっています。同社では、データ・AI領域のオファリング組織の中核メンバーとして、専門性を磨きながら組織立ち上げにも携わるデータ基盤ソリューションエンジニアを募集しています。

【具体的な業務】
Databricks、Snowflake、Teradata、Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Fabric、Palantir Foundry/AIPなどのデータ基盤ソリューションを中心とした、データ・AI基盤の設計、開発、移行、テスト、本番運用を担当します。
・企画・要件定義担当と連携し、クライアント要件を実装可能なアーキテクチャやシステムへ落とし込み
・運用性、セキュリティ、コストを考慮した実現方式や代替案の提案
・品質と納期に責任を持った本番稼働までの完遂
・新しい技術の継続的な習得と標準化・再利用可能な形式での展開

【ポジション・部門の魅力】
・特定の技術やベンダーに固執せず、中立的な立場で最適な技術を選定可能
・組織づくりや人材育成に携わることができる環境
・プロジェクトデリバリーに加え、新規事業展開など多角的な業務へ挑戦可能

● 業務内容
当社独自のAI基盤の上で動く各プロジェクトに伴走し、技術面・アーキテクチャ面からプロジェクト推進をリードしていただきます。

＜具体的な業務内容＞
・プロジェクト担当メンバーと連携したAI基盤上でのアプリケーション設計・実装方針の策定、およびプロジェクト全体のリード
・基盤の使い方に関する疑問への対応、基盤上でアプリ開発時のサポート、コードレビュー、トラブルシューティング
・各プロジェクト現場の課題に基づく基盤の改善要求の整理、および実際の機能開発への反映
・AI基盤チームの中核としての、ロードマップに沿った機能開発およびアーキテクチャ設計
・Coding Agent（Claude Code等）を主力にした開発スタイルでの実装・レビュー
・Agentオーケストレーションや新しいSDK・プロトコル、評価手法など、LLM/Agent領域における最新技術のキャッチアップおよび基盤への取り込み

● ポジションの魅力
1.Agent時代の次世代AI基盤をスクラッチで創り上げるアーキテクトとしての経験
弊社が積み上げてきたカスタムAIの知見と、LLM/Agent領域の最新技術を掛け合わせ、AIソリューションをAgentと協調して育てていく基盤の開発を進めています。
この基盤を初期フェーズからスクラッチで作り上げることができるのが、本ポジションの大きな魅力です。少人数フェーズのため裁量が非常に大きく、技術選定やアーキテクチャ判断、ロードマップへの提言を日常的に行うことができます。個別プロジェクトで作られた仕組みを抽象化し、汎用的な基盤やライブラリとして整えていく、アーキテクトとしての貴重な経験を積むことが可能です。

2.最新のLLM/Agent技術と「Agentネイティブ」な開発文化
日進月歩で進化するLLM/Agentの最新技術と、これまで弊社が培ってきたカスタムAIのノウハウを掛け合わせた、現時点でも稀有な開発テーマに取り組むことができます。
また、開発チーム内にはCoding Agent（Claude Code等）との協働を前提とした「Agentネイティブ」な開発文化がすでに根付いています。最先端の技術領域に挑むだけでなく、AIを開発のパートナーとして使いこなす新しい働き方を最大限に活かしながら、プロダクトの進化を牽引していただける環境です。

3.基盤と現場プロジェクトを横断する広い視野と圧倒的な手触り感
AI基盤の開発にとどまらず、その上で稼働する各現場のプロジェクトにも直接関与できることが特徴です。1つのプロダクトに閉じることなく、多様な業界や複数のユースケースを横断的に見渡す広い視野を持つことができます。
各プロジェクトの現場で見えた課題を抽出し、自身のフィードバックや設計判断をそのまま基盤の進化へと直結させることができます。現場と基盤を繋ぐ立ち位置で、自らの手でプロダクトの成長を加速させる手触り感を存分に味わえるポジションです。

● このような想いを実現されたい方
・製品をゼロから立ち上げた経験を、次はAgent時代のAI基盤づくりに活かしたい方
・基盤開発とアプリケーション開発の両方に手を入れ、現場と基盤を繋ぐ立ち位置で仕事をしたい方
・Coding AgentやLLMを道具として使いこなし、Agentと協働する開発スタイルをさらに推し進めたい方
・自ら新しい技術を学び続け、建設的な議論を通じてチームと共に試行錯誤しながらプロダクトを育てていきたい方
・少人数フェーズの裁量と、自身の判断がプロダクトや組織の進化に直結する手触り感を求めている方

具体的には、以下を横断して担当していただきます。

1. 要件からのテスト設計とトレーサビリティ

顧客金融機関と合意した要件に対する、要件、期待結果、テストの対応関係（トレーサビリティ）の構築と管理
顧客側の業務担当と連携した、業務規程や運用ルールの期待結果への落とし込み
権限、状態遷移、会計処理などの業務ルールを網羅するテスト設計
仕様の曖昧さや要件の抜けの早期発見と、論点の整理
2. 実装から独立した受入テストの設計と運用

実装を参照せず、要件だけから導く受入テストの設計。AIの実装依存や、開発時と同じ誤読によるテスト生成リスクの排除
受入テストのオーナーとしての変更承認、CIでの自動実行、失敗の切り分け
AIツールを活用したテスト生成と、その妥当性のレビュー
3. 障害試験・性能試験

設計段階で整理された障害モードに基づく、障害注入試験の設計と実施
障害時の検証。RTO／RPOの実測、系切替時に処理が二重に実行されないことの確認
決済トランザクションにおける原子性（データ整合性）など、システムの不変条件のテストによる担保
鍵管理やアクセス制御まわりのネガティブテスト
変異テストなどによる、テストそのものの有効性の検証
4. 品質の見える化と証跡の整備

日々の開発から自動生成される証跡の仕組みの構築。チーム向けに常時更新される証跡サイトと、フェーズごとの品質報告の両方
「どの経路をテストしたか」「なぜ安全と言えるか」「特定の個人による単独操作を排除できるか」「属人化せず引き継ぎ可能な状態か」の可視化
未テストの経路を理由とともに明示する運用
監査、検査、システム監査で、数年後の第三者も追跡できる形での証跡の維持
5. 受入試験とリリース判定の支援

顧客金融機関と共同で行う受入試験（UAT）のシナリオ作成、実施、証跡収集
リリース前に行う社内の別チームや外部監査、脆弱性診断によるレビューへの資料提供と、指摘事項の解消までの追跡
フェーズごとの品質判定と、本番稼働判定に向けた材料の整備
6. QAの仕組みづくりと外部との協働

新設ユニットにおける、QAプロセス、テスト方針、品質基準のゼロからの設計
複数プロジェクトで共通化できるテスト基盤と証跡の仕組みの整備
大手SIerを含む外部パートナーや、顧客側の業務担当との協働


このポジションの魅力
前例のない領域でのチャレンジに参画可能：日本の金融規制の下でこの規模のオンチェーン金融基盤を作っているチームはほとんどありません。当社でのチャレンジが日本の金融業界に大きな変革をもたらす第一歩となります。
「量」から「構造」へ。AI時代の次世代QAの設計：大量のドキュメントや打鍵証跡に依存する労働集約的なテストではなく、AI時代に相応しい「論理的構造とトレーサビリティ」による新しい品質の示し方をゼロから設計できます。
要件定義からリリース判定まで一気通貫のオーナーシップ：テスト工程だけの担当ではなく、要件の合意形成から受入試験、本番稼働の最終判定まで、品質の責任者として上流から深く関与できます。
POCでなくマーケットでチャレンジ可能：PoCではなく、実際の金融機関向け大型プロジェクトが複数稼働中。トップティアのパートナーと協働し、本番システムを世に送り出す実戦的な業務です。
新設ユニットにおける「QA組織の立ち上げ」：規制対応金融領域の専任ユニット（新設）における1人目のQAリードとして、体制と仕組みをゼロから構築し、複数プロジェクトへ横断的に展開していただきます。
AIツール・働く環境：積極的にAIツールを使いながら業務を進めていただきます。また、年1回の全社ワーケーション、裁量休暇制度もあります。

当社のコーポレートサイトを中心に、SEO・AIO対策、サイトの更新・技術運用、アクセス解析、運用体制の整備までを一貫して担っていただきます。
入社後は業務委託パートナーと連携しながら、まず優先度の高い施策から着手し、Web運用の仕組みを整えていただくことを期待しています。
なお、採用サイトなどHRが管理する外部サイトは担当範囲に含みません。

●具体的な職務内容
SEO・AIO対策
・キーワード設計、内部リンクの最適化
・構造化データ（スキーマ）の設計・管理、サイトマップ・robots.txtの管理
・多言語サイトのhreflang整合性の管理

コンテンツの掲載・更新管理
・導入事例などのコンテンツの掲載・更新、公開スケジュールの管理（構成・ディレクションはコンテンツチームが担当）
・SEOの観点でのタイトル・メタ情報の設計、カテゴリ・タグ構造の整理

外部掲載情報の管理
・比較サイト・レビューサイトの掲載内容の正確性・最新性の管理、口コミのモニタリング
・Googleビジネスプロフィールの拠点情報の更新、レビュー対応、インサイトの確認
・note、Wantedlyなど自社オウンドメディアの管理

サイトの更新・技術運用
・社内からの更新・修正依頼の受付から反映までのフロー運用
・Vercel・GitHubのアクセス権限管理（社内利用者・外部ベンダー）
・404・リダイレクト・リンク切れの管理、SSL証明書・セキュリティ設定の更新
・海外拠点のドメイン・サブドメイン管理、グローバルサイトの技術仕様の統一

計測・アクセス解析
・GA4・Google Tag Managerを用いた計測タグの設計・実装・棚卸し
・KPIダッシュボードの運用、社内向けの定例レポーティング
・コンバージョン・リード導線の改善
・MA/CRMとのリード情報連携の設計
・A/Bテストの実施・検証、表示速度などサイトパフォーマンスの改善

運用体制・コンプライアンス
・更新依頼の優先度管理、外部ベンダー・制作会社の管理
・ブランド・ライティングガイドラインの整備、予算・ツールライセンスの管理
・プライバシーポリシー・Cookie同意の管理、アクセシビリティ（WCAG）対応
・脆弱性診断・WAF・バックアップなどのセキュリティ対策、個人情報保護法・GDPR等への対応確認

仕事のやりがい・魅力
Web領域の専任として、運用の仕組みを一から設計できる
Web領域を専任で担うのは本ポジションが初めてです。
SEO・AIOの施策だけでなく、更新フロー、計測設計、ベンダー管理、ガイドラインまで、Web運用の土台をご自身の判断で設計できます。
生成AI検索対策（AIO）に実務で取り組める
AIOは手法が確立しきっていない領域です。モニタリングツールの導入を前提に予算が確保されており、施策の効果を数値で検証しながら、対策の進め方そのものを組み立てていくことができます。
グローバルに展開する企業のWebを扱える
当社は日本・アメリカ・ベトナム・タイの4カ国で事業を展開しています。
多言語対応や海外拠点のドメイン管理など、国内サイトだけでは得られない運用経験を積むことができます。
経営に近い位置でWebの成果を出せる
本ポジションの採用は経営陣の合意のもとで進めており、Web領域は事業成長に関わる重要課題として位置づけられています。
改善の成果がリード獲得や企業の認知に表れ、その結果を経営層に直接届けることができます。

グループリスク管理部門（持株）アクチュアリー

●業務内容
・グループ横断的なERM推進に関与
・新ソルベンシー規制対応に関する企画・実務
・傘下会社のリスク状況を把握し、グループ全体のリスク管理体制を強化
・アクチュアリーとして、保険負債評価やリスク量算定をリード

●魅力ポイント
・グループ戦略に直結するリスク管理業務に携われる
・国際基準に基づく高度なリスク評価を経験可能
・アクチュアリー資格を活かし、グループ横断的に活躍できる

グループALM／資産運用リスク担当

●業務内容
・グループ全体のALM戦略の企画・推進
・海外クレジットやオルタナティブ資産運用におけるリスク管理
・資産と負債のバランス調整、金利・為替リスクのヘッジ戦略立案
・グループ資産運用の高度化に向けた協働体制の構築

●魅力ポイント
・グループ横断的な資産運用リスク管理に携われる
・海外クレジットやオルタナティブ資産など先進的な運用分野に関与可能
・経営戦略と直結するALM業務をリードできる

【業務概要】
工場全体のDX推進、基幹システム(ERP)や製造実行システム(MES)、設備/工程のデータ連携、モノづくりのQCD可視化
・活用に向け、システムの企画
・要件定義から現場実装までを主導するポジションです。
社外の生産委託先も含めたシステム連携や、AIを活用した保全支援など、大型のDXプロジェクトを担当します。
【具体的な業務】
（1）基幹システム(SAP)刷新にあわせたMES刷新プロジェクトへの参画（要件定義
・業務プロセス設計） （2）SAP
・MES
・設備/工程データを統合した「QCD統合可視化システム」の企画
・開発
・ライン展開 （3）生産委託先(社外工場)とのSAP
・MES連携に向けたネットワーク
・端末構築とTo-Be業務プロセス設計 （4）保全ナレッジとAIを組み合わせた保全支援システムや維持コストDBの構築 （5）新商品ラインにおける生産システムの設計
・立上げ （6）設備
・工程データ分析によるQCD改善支援、エネルギーマネジメントの仕組み化 （7）工場内の生産システム
・DB
・サーバの標準化
・維持管理、セキュリティ対応 （8）生産
・製造技術メンバーへのDX/システム技術の展開と人材育成 【ポジション
・部門の魅力】

・大型プロジェクトに上流工程から参画し、要件定義から現場導入まで一気通貫で手掛けられます。

・生成AIをはじめとする先進技術を現場へ実装し、課題解決に直結するDXを推進できます。

・幅広い関係者と連携し、ITとモノづくりの両方に強い人材へ成長できます。

●業務概要
生成AI・LLMを用いたサービスの開発・運用を担うAIエンジニアの募集です。全体アーキテクチャの設計・技術選定から、実装レベルの詳細設計、開発のリード、品質基準の策定までを一貫して担います。LLM、クラウドインフラ、フレームワーク、データ基盤を横断した幅広い知識を活かし、社内関係部署や外部パートナーと連携しながら、実運用に耐えるAIサービスを実現します。

●具体的な業務
・生成AI・LLMを用いたサービスのAIアーキテクチャ設計および技術選定（LLM、インフラ、フレームワーク）
・実装アーキテクチャの詳細設計（コンポーネント分割、API設計）および技術課題の解決
・社内関係部署および外部パートナーとの技術連携・調整
・タスク設計やコードレビューを通じた開発リード、メンバーへの技術的な助言・育成
・アプリケーション・サービスで利用するプロンプトの設計・最適化・チューニング
・プロンプトインジェクション、ハルシネーション、ジェイルブレイクなどに対するセキュリティ対策
・テスト戦略、CI/CD、MLOps／LLMOpsを含む運用基盤・実装品質基準の策定

●ポジション・部門の魅力
・金融×AIの大規模サービスで、アーキテクチャの初期設計から実装・運用まで一貫して関われます。
・LLM・クラウド・データ基盤を横断した設計に、技術の中核メンバーとして携われます。
・社内外の専門家と協働しながら、最新技術を事業に取り込めます。
・プロンプトの最適化、セキュリティ対策、評価・テスト、CI/CDなど、LLMアプリ開発の標準づくりを担えます。
・小規模精鋭チームで裁量が大きく、設計から開発プロセスの改善まで主導できます。
・決済・金融という高信頼領域で、AIを安全に本番運用する経験を積めます。

【業務概要】
クライアントの抱える事業課題に応じて、最適なAIソリューションやテクノロジーを組み合わせてデジタル変革を推進します。
組織の中核メンバーとして対クライアントだけでなく自組織の成長を共に牽引する役割を担います。
【具体的な業務】
＜対社外＞
・複数プロジェクトの指揮監督
・プロジェクトの品質管理
・顧客折衝/リレーション構築
・プロジェクトメンバーの育成
・営業部門との連携による顧客リレーションシップ構築および新規案件獲得＜対社内＞
・評価制度や人事制度の設計/構築
・ナレッジマネジメント
・ブランディングや広報活動
・MVVの策定
・改定
・浸透
・採用活動【活用事例】

・全社事業戦略に基づくAI活用ロードマップおよび生成AI推進構想の策定
・AI駆動開発の導入による開発生産性向上の企画
・推進支援
・ビジネスプロセスの自動化
・効率化に向けたAI/LLM活用（AI-BPR）の企画
・要件定義支援
・RAG
・生成AIソリューションの構想策定
・設計支援
・全社的なAI活用基盤の設計および運用最適化支援
・AIガバナンスポリシーの策定
・運用体制構築支援等【ポジションの魅力】
社員の多くがエンジニアやITコンサルタント出身者で構成されており、チームアサインを基本とした手厚いサポート体制が整っています。
金融
・製造
・通信
・小売
・商社
・ITなど多様な業界に対して、プライム案件の戦略立案から実行支援まで一気通貫で携わることができます。

【業務概要】
金融プラットフォーム事業等を展開する企業のコーポレートIT領域において、Identity、Endpoint、SaaS、Network等の全社IT基盤の設計・導入・運用・改善を一気通貫で担うポジションです。

【具体的な業務】
・Identity / Access Management、Endpoint、SaaS、Network等を含むコーポレートIT基盤の設計・改善
・IdP、MDM、SaaS Management等の各種ITサービスの選定、設計、導入、運用
・SaaSアカウント、権限、ライセンス等のライフサイクル管理の設計・改善
・PCやモバイルデバイス等のEndpoint管理、キッティング・ゼロタッチ化等の運用改善
・オフィスネットワークやリモートアクセス環境等の設計・運用・改善
・入社・異動・退職等に伴うITオペレーションの設計・自動化
・API、スクリプト、各種ワークフロー等を活用したコーポレートIT業務の自動化・効率化
・新しいSaaSやAIサービス等の導入に伴う技術評価・導入支援
・社内からのIT課題や問い合わせに対するトラブルシューティングおよび根本課題の改善
・セキュリティ、人事、総務、法務、各事業部門等と連携したIT施策の推進

【ポジションの魅力】
成長期のスピード感のある環境下で、完成されたIT環境の維持にとどまらず、事業・組織の成長に合わせたコーポレートIT基盤の設計・構築から運用まで一気通貫で関わることができます。スタートアップとしての柔軟性・スピード感と、大規模金融グループに求められる高度なIT統制水準・安定性の双方に向き合いながら、全社基盤の進化・高度化を牽引できる経験が得られます。

【業務概要】
コーポレートセキュリティを中心に、アーキテクチャ設計、セキュリティソリューションの導入、日々のSecOps、インシデント対応、運用改善まで幅広くご担当いただくポジションです。事業や組織の成長に伴い求められるセキュリティ水準や対応範囲が広がる中、既存の仕組みや運用を活かしながら、事業規模や求められる統制水準に耐えられる形へアップデートしていくことが重要な役割となります。

【具体的な業務】
・セキュリティアラートやインシデントのトリアージ、初動対応、封じ込め、復旧、再発防止
・既存のセキュリティ運用やオペレーションの整理・改善・標準化
・セキュリティソリューションの選定、設計、導入、運用および継続的な改善
・IAM、Endpoint、Network、SaaS、Cloud等を含むコーポレートセキュリティアーキテクチャの設計・改善
・外部脅威や新たな技術・サービス導入に対するリスク評価と必要な対策の検討
・ログ分析や各種セキュリティデータを活用した検知・監視体制の高度化
・セキュリティ運用の自動化や効率化によるスケーラブルな運用体制の構築
・プロダクトセキュリティチームや関連部署（コーポレートIT、法務、事業部門等）との連携

【ポジション・部門の魅力】
・既存の仕組みを活かしながら、セキュリティ基盤や運用を自ら設計・構築し、実際の運用まで一気通貫で関わることができます。
・ベンチャーならではのスピード感や柔軟性と、大規模金融グループに求められる高度な統制水準という異なる環境の両方に触れながら、その間をつなぐセキュリティを考え、実装できます。
・CISOの参画を含めセキュリティ組織を強化していくフェーズにあり、技術基盤、運用プロセス、チームのあり方まで含めて今後の組織づくりに深く関わることができます。

【業務概要】
モデルを特訓（ポストトレーニング）で最適化するLLMトレーニングエンジニアのポジションです。学習の手法・報酬設計・学習データを自ら設計し、モデルの品質に責任を持ちます。汎用AIをユースケースに最適化し、将来はその性能をAPIとして外部提供する事業化も見据えます。

【具体的な業務】
1. ポストトレーニングの設計・実装・運用
・SFT／選好最適化（DPO・KTO・ORPO・SimPO 等）／オンラインRL（PPO・GRPO・RLOO 等）の設計・実装・運用
・long CoT／reasoning、tool use・function calling・エージェント用途のポストトレーニング
・ポストトレーニングのアルゴリズム改良（損失関数・KLペナルティ・advantage推定の改善、学習の安定化・サンプル効率の改善）

2. 報酬設計
・報酬モデル、RLVR（検証可能報酬）、LLM-as-a-Judge パイプラインの構築
・報酬ハッキング・報酬の過最適化の検知・分析・対処

3. 学習データの品質管理
・合成データ生成とデータ品質管理（混合比の最適化、難易度制御、重複除去、ベンチマーク汚染検査）
・選好データ・合成データの生成・フィルタリング

4. 評価基盤の内製化
・製品品質と相関する社内評価セットの新規設計
・評価基盤の設計・内製化、人手評価・A/Bテストの設計とアノテーションガイドライン整備

【ポジション・部門の魅力】
1. モデルを賢くするコアに責任を持てる
汎用LLMをユースケースに最適化する学習アルゴリズム・報酬・データのコアを担い、単一モデルのポストトレーニング品質に責任を持てます。基盤を使うのではなく、モデルの性能そのものを設計する立場です。

2. 事業の第二の柱を一から作れる
ポストトレーニングで得た性能をAPIとして外部提供し、事業の第二の柱に育てる構想があり、プロダクト最適化から事業化までを見据えて動けます。

3. 最先端の手法を本番で回せる
GRPO等のオンラインRL、long CoT・reasoning、エージェント用途のポストトレーニングなど、最先端の手法を本番運用するプロダクトに直接適用できます。

【業務概要】
AI Agent基盤や音声AIソリューションを提供する企業における、LLMデータエンジニアのポジションです。実業務データ（通話ログ、業務システム、FAQ・マニュアル等）を起点に、LLMの学習データおよび評価データを一貫して設計・構築する役割を担います。案件ごとに属人化しているデータ作成工程を標準化し、再現性のあるデータパイプラインおよびデータフライホイールを構築・運用することがミッションです。

【具体的な業務】
1. 実データの調査・設計・整備
・案件ごとの業務システムおよび実データの調査、学習・評価データの一貫した設計
・通話ログ等の実データのクレンジング、匿名化、構造化

2. 学習・評価データの構築
・SFT・RL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複除去、混合比の調整）
・報酬関数・評価セットの実装と、案件ごとのベンチマーク整備

3. データフライホイールの運用
・学習結果のエラー分析とデータ改善につなげるフィードバックループの設計・運用
・再現性やバージョン管理を担保したデータパイプラインの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. モデル性能の上限を決める報酬・データ設計の中核を担うことができます。
2. 属人化されたプロセスを標準化し、多数の案件展開を支える0→1の基盤構築に携われます。
3. 研究用の綺麗に整えられたデータではなく、本番環境で稼働する実際の業務ログやシステムデータに向き合う経験が得られます。

【業務概要】
音声モデルおよびLLM（大規模言語モデル）の推論フレームワークの設計・構築を行い、スループット向上とGPUコストの最適化を担当するポジションです。システム全体のアーキテクチャ設計から実装まで自ら主導して業務を進めます。

【具体的な業務】
1. 音声モデル用共通推論フレームワークの構築
・ASR（自動音声認識）、TTS（音声合成）、Speech-to-Speech、その他音声生成モデルに向けた共通推論アーキテクチャの設計
・共通モジュールとモデル固有モジュールの明確な分離、新規モデル導入用のプラグイン・アダプターインターフェースの開発
・モデル開発チームが利用する推論API、SDK、ツールの開発

2. 大規模音声バッチ推論の最適化
・可変長音声に対する動的バッチ処理およびバケッティングの適用、複数GPU・ノード間でのデータ並列推論の実装
・前処理、推論、後処理、ストレージI/Oをオーバーラップさせる非同期パイプラインの構築
・エンドツーエンドの処理時間とコストに基づくボトルネックの計測および削減

3. LLM推論の適応・最適化
・vLLMやSGLangなどの成熟した推論エンジン上でのLLM推論の立ち上げ
・テンソル/パイプライン並列処理、コンティニュアスバッチ処理、KVキャッシュ、プレフィックスキャッシュのチューニング
・Prefill/Decode特性やタスク優先度を考慮したスケジューリング設計

4. 推論ワークロード向けGPU利用計画
・バッチ推論および評価に向けたGPU割り当てとキャパシティプランニング
・Kubernetes、Slurm、Rayを活用したGPU推論ジョブのオーケストレーション
・モデルおよびタスクごとのGPU使用量と推論コストの追跡・削減

【ポジションの魅力】
・確立されたベストプラクティスが少ない音声・マルチモーダルモデルの推論領域において、技術基盤を自ら構築できます。
・音声とLLMの双方にわたり、フレームワーク設計からバッチ推論、スケジューリングまで推論全体を統合・最適化できます。
・推論効率の改善がGPUコストや応答レイテンシに直結するため、プロダクトの競争力向上に直接貢献できます。

【業務概要】
AI技術（生成AI、LLM、AIエージェント等）を利用・活用したサイバーセキュリティ対策の一層の向上を図るため、AIを活用した攻撃シミュレーションや防御の高度化、次世代のセキュリティ検証体制の構築・運用を推進するポジションです。

【具体的な業務】
・最新のAIモデルのPoC、セキュリティ観点での評価、活用の検討
・AIを活用した攻撃シナリオの作成
・AIを活用したSAST／DASTの運用
・AIを活用したログ分析、インシデント分析、およびSigmaルールの作成
・AIを活用した脅威ハンティング
・LLMやAIエージェントを活用した自律型・半自律型の検証手法の研究開発および実戦投入のリード
※経験やスキルに応じて、お任せする範囲や役割（リード／企画・実務推進）を決定します。

【ポジション・部門の魅力】
同グループではサイバー攻撃を経営トップリスクの一つとして位置づけており、対象部署はグループ全体の攻撃検知・対応・対処能力向上の総本部の役割を担っています。多数の重要システムや大規模ネットワーク、クラウド環境、海外拠点等のスケール感の中で、「自分が攻撃者だったら」を前提としたシナリオ設計と、その結果を踏まえた全社改善までを一気通貫でリードできます。

【業務概要】
同社においてRed Team／Purple Team活動を推進し、サイバー攻撃に対する対処能力（検知・対応・レジリエンス）を継続的に引き上げていくポジションです。
最新の技術にアンテナを広げて攻撃者視点でテストを実施し、SOC／CSIRTやその他のチーム等と連携しながら、防御側の改善サイクルに寄与することが期待されています。

【具体的な業務】
1. Red Team／Purple Team活動
最新の脅威や技術をもとに、ペンテスターとして攻撃者目線で疑似的なサイバー攻撃を仕掛け、セキュリティ課題の抽出や脆弱性の検証を実施する。
2. インシデント発生時の高度な分析
・デジタルフォレンジック
・マルウェア解析
・攻撃シミュレーション
・独自構築したサイバーインテリジェンスシステムの開発・運用
3. Red Team／Purple Team活動に関する企画・推進
攻撃者視点での疑似的なサイバー攻撃を活用した脆弱性の検証や、効果的な防御戦略を立案する役割を担う。
※経験・スキルに応じてリード／企画・実務推進などお任せする範囲や役割を決定します。

【ポジション・部門の魅力】
同社ではサイバー攻撃を経営トップリスクの一つとして位置づけており、サイバーレスポンスチームはグループ全体の攻撃検知・対応・対処能力向上の中心的な役割を担っています。
多数の重要システム・大規模ネットワーク・クラウド環境・海外拠点等を擁する大規模な環境の中で、「もし自分が攻撃者だったら」を前提にしたシナリオ設計と、その結果を踏まえた全社改善までを一気通貫でリードできる点が大きな魅力です。

【仕事概要】
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証

【技術】
サーバサイド：Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps)
スマホアプリ：React Native,Flutter,Kotlin,Swift
コンテナ：Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry
ビッグデータ：Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub
データベース：AzureマネージドDB（Cosmos DB,SQL DB,MySQL)
セキュリティ：Azureセキュリティ（Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD）
運用管理：Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation
プロジェクト管理：Azure DevOps,Git
ローコード：PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages)
デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

【ご入社の流れ】
親会社にご入社いただき、子会社へ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、子会社への転籍も可能です。
ご入社後は現在子会社で請け負っている案件に参画いただきながら、
案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。

本ポジションでは、コーポレート IT 基盤全体を持って担っていただき、経営陣・現場・各部門と近い距離で、企画から実装・運用まで一気通貫で携わっていただきます。

【業務内容】
・社内システム基盤の設計・構築・運用（統合 ID 認証基盤、MDM による PC・iPhone・Mac 端末の一元管理、サーバ・ネットワーク基盤の運用など）
・統合セキュリティ基盤の設計・構築・運用（EDR／SOC の運用・インシデント対応、ゼロトラストアーキテクチャの企画・推進など）
・IT デバイス・アカウントライフサイクル管理（PC・iPhone 端末のキッティング、SaaS アカウントの権限管理・棚卸など）
・情報システム関連プロジェクトの企画・推進・予算管理、ベンダー・SIer との折衝

【 特徴・魅力 】
・少数精鋭の情報システム部門で、企画から運用まで一貫して携われます
・Entra ID／Intune／Vision One／Meraki 等、上場企業水準のゼロトラスト基盤を運用しています
・上場企業ながら経営陣・各部門責任者と距離が近く、スピード感のある意思決定が可能です
・将来的には情報システム部門の技術リーダーとして、IT 基盤・セキュリティ領域全体の技術選定や設計をリードするキャリアを描けます

当社では全社的に生成 AI（Gemini／Claude／ChatGPT）の利用を推進しており、AI を活用した業務改革や社内業務効率化に挑戦できる環境です。

当社および当社ETFの認知度向上に資する、広報およびマーケティング業務
・当社の商品や企業活動に関する広報業務
・デジタルを活用したマス・マーケティングの企画、運営
・ETFに関連する個人投資家の金融リテラシー向上に向けた情報提供などの啓発活動

●担当業務：ETFのキャピタルマーケッツ業務
・ETFの上場前から指定参加者、マーケットメーカー、取引所との情報連携を行うことにより、シードマネーを獲得するほか、商品価値を決める重要なファクターである流動性の向上に努める。
・上場後には市場のモニタリング及び流動性分析を行い、円滑な市場取引を促進、投資家に対する執行アドバイスとサポートを担う。
・ETF、キャピタルマーケッツに関する規則の改善案を取引所や当局へ提案する。

●担当業務：運用商品リサーチ・ETF商品開発・商品戦略策定
ETF専業運用会社の商品チームの一員として運用商品や制度に関するリサーチと新商品開発に従事し、革新的な商品の投入や商品開発プロセスの高度化に貢献する。
●業務詳細
・世界各国のETF市場や商品動向の調査と分析
・日本上場ETFのモニタリングと分析
・新商品企画および商品戦略立案
・新商品開発および上場関連業務
・既存商品の管理および改良
・海外の関係会社の商品チームとの協業およびシナジー業務
・ETFや投資信託に関する制度の研究と日本における規制の改善提案

●担当業務：プロダクトスペシャリスト・運用商品リサーチ
運用・商品開発・営業において重要な役割を果たすチームの一員として運用戦略のプレゼンテーションと情報提供を行い、運用残高の積み上げと維持（リテンション）、および革新的な商品の開発・改良に貢献する。
●業務詳細
・営業部門や顧客との連携における運用部門の主担当者として営業支援・推進、投資ストーリーやソリューションの構築
・営業活動・運用報告・対外的情報発信のための資料・コンテンツ作成
・自社および競合他社商品の継続的な分析と機動的な情報提供
下記の業務も経験・適性に応じて担う：
・新商品企画および商品戦略立案
・新商品開発・既存商品改良のプロジェクト管理
・日本を含む世界各国のETF市場や商品動向の調査と分析
・海外の関係会社の商品チームとの協業およびシナジー業務

【業務概要】
カスタマーサービス部門において、お問い合わせ対応のデジタル化推進とお客さま体験向上に向けたデータ分析・企画業務を担います。

【具体的な業務】
カスタマーサービス部門のデータ分析および企画担当として、以下の業務を担当します。
・マルチチャネルデータの横断分析（Webアクセスログ、チャットボット利用ログ、コールログ、アンケート結果等の定量・定性データ分析、自己解決を阻害している要因やチャネル間の遷移課題の抽出）
・改善施策の企画・実行・他部署提案（分析結果をもとにしたコール/チャット運用部門へのオペレーション改善やデジタル誘導施策の提案・推進、WebサイトのUI/UX改善、ナビゲーション最適化の企画・実行）

【ポジション・部門の魅力】
・大規模な顧客データや行動ログに触れ、大規模なCX改善に携わることができます。
・データを分析するだけでなく、自らの提案で組織やサービスを動かし、直接的にお客さまのサポート体験を変えていくことができます。
・新しいテクノロジーを取り入れたサポートチャネル（AIを活用したチャットボットやデジタルヒューマンなど）のCX向上に携わることができます。
・全社員が生成AIを使える環境にあるため、生成AIを活用しながら分析することができます。
・配属予定組織では、対面コミュニケーションによるスピード感のある意思決定とチームの共創を重視し、原則出社（オフィスワーク）での勤務スタイルを採用しています。

【業務概要】
証券業務の基幹となるミドルおよびバックオフィスの各業務システム（決済、約定処理、レギュラトリ・レポーティング、対外決済機関システムとの接続など）の開発・維持管理を行う部門でのポジションです。ユーザー部門と一体となり、アジャイルなシステム開発を通じて現場の業務プロセスのトランスフォーメーションを推進するフルスタック・エンジニアを募集しています。

【具体的な業務】
・ユーザー部門と密に連携を取り、業務内容とシステム化への業務要件を整理
・アジャイル・アプローチを推進しながら、プロセス・トランスフォーメーションのためのシステム化の提案、設計、開発
・継続的な改善のためのリエンジニアリングなど、担当システムの維持管理業務

【ポジション・部門の魅力】
・グローバルなチームの一員として、ユーザー部門と直接連携しながら業務変革を推進できます。
・最新技術やアジャイル開発を用いた基幹システムの構築・改善に幅広く携わることができます。

【業務概要】
精密
・電子事業を手掛ける企業にて、採用領域の企画立案や実務推進を中心とした人事業務を担当します。
【具体的な業務】

・採用領域の企画立案
・実務推進（リーダー
・取り纏め）
・新卒採用、キャリア採用、障がい者採用面接
・大学や就活イベント等での会社説明、大学キャリアセンターや研究室等への広報活動、会社説明プレゼンテーション用資料（PowerPoint等）の作成
・インターンシップの企画
・運営
・人財開発領域（教育
・育成業務の企画立案
・推進、その他エンゲージメント向上につながる人財開発施策）の企画立案
・実務推進【ポジション
・部門の魅力】
採用
・人財開発領域に特化した組織にて、事業を支援する人事部門として貢献できます。
当面は採用
・人財開発のスペシャリストとして経験を積み、将来的に人事企画や労務など他領域へのローテーションや、人事スペシャリスト
・マネージャーとしての活躍が可能です。

【業務概要】
電話AIサービスが発声する“声”の品質（自然さ・正確さ・安定性・低遅延）を、AIモデルおよび音声データの両面から主導して向上させるシニアエンジニアのポジションです。読み間違い・不自然なイントネーション・遅延といった課題を特定して改善を推進し、将来的には音声チームのリードを担うことが期待されています。

【具体的な業務】
1. TTSモデルの研究開発・改良
・最新TTSアーキテクチャ（LLMベースTTS、Audio Codec、Flow Matching、Diffusion等）の学習・改良
・品質・安定性・遅延の改善（読み間違い・不自然なイントネーション・不安定さの解消）
・推論チームと連携した本番導入・低遅延化
2. 課題特定と音声データ戦略
・TTSの品質課題の特定と、モデル・データ両面での解決策の立案・実行
・音声データ戦略の策定（収集・選定・品質基準）とデータチームとの連携
・音声データの前処理・アライメント・ラベリングパイプラインの整備
3. 評価設計
・品質を測るための評価基準・評価セットの設計
・主観評価（MOS等）と客観評価を組み合わせた評価の運用
4. プロダクト連携・チームリード
・PMや案件側との要件すり合わせ、改善ロードマップの策定
・チームメンバーの育成、技術方針の策定

【ポジション・部門の魅力】
1. 自分の判断で「声の良し悪し」を決定し、設計面から課題解決を推進可能
2. 単一モデルの精度向上にとどまらず、データ整備からプロダクト要件への落とし込みまで一貫して経験可能
3. 音声品質向上を主導し、将来的にTTS・音声データチームを統括するリーダーシップを発揮可能

【業務概要】
音声AIおよびLLMの推論フレームワークを独立して設計・実装し、スループットとGPUコストを最適化するAI推論基盤エンジニア（シニア）のポジションです。複数の音声モデルおよび大規模言語モデル（LLM）を対象に、学習、評価、データ生成、バッチ推論を効率的に実行するためのAI推論基盤の構築を担当します。

【具体的な業務】
1. 音声モデル向け共通推論フレームワークの設計・実装
- 音声認識（ASR）・音声合成（TTS）・音声対話（Speech-to-Speech）・音声生成など、複数種類の音声モデルに対応する共通推論アーキテクチャの設計
- 共通モジュールとモデル固有モジュールの責務分離、新規モデルを追加するためのAdapter／Pluginインターフェースの設計
- モデル開発チームが利用する推論API・SDK・実行ツールの開発

2. 大規模音声データの高効率バッチ推論・Pipeline最適化
- 可変長音声に対するDynamic Batching・Bucketing、複数GPU／ノードによるデータ並列推論の設計
- 前処理・推論・後処理・ストレージI/Oを重ね合わせる非同期実行Pipelineの構築
- End-to-Endの処理時間とコストを基準としたボトルネックの計測・改善

3. LLM推論の適応・最適化
- vLLM・SGLangなど成熟した推論エンジンを活用したLLM推論環境の構築
- Tensor／Pipeline Parallel、Continuous Batching、KV Cache／Prefix Cacheなどの調整
- Prefill／Decodeの特性やタスク優先度を考慮したスケジューリング設計

4. GPUリソースの利用設計（推論ワークロード視点）
- バッチ推論・評価を対象としたGPU割り当てとキャパシティ設計
- Kubernetes・Slurm・RayなどによるGPU推論ジョブの実行制御
- モデル・タスク単位でのGPU使用量と推論コストの可視化・改善

【ポジションの魅力】
1. 音声モデルの推論という、最適化の定石が未確立な領域でゼロからアーキテクチャを設計できる環境です。
2. 音声とLLMの両面を対象に、フレームワーク設計からバッチ推論・スケジューリングまで一貫して最適化できます。
3. 推論効率の改善が直接プロダクトの競争力やGPUコスト削減に直結し、事業成長を技術面から支えられます。

【業務概要】
企業の経営課題・業務課題に対して、生成AI、RAG、AIエージェント、機械学習、BI、自動化などを活用した課題解決を支援します。経営層や現場部門へのヒアリングを通じて業務課題を整理し、AIで解決すべきテーマの特定、ユースケース設計、ロードマップ策定、PoC設計、導入推進、定着化、ガバナンス設計までを一気通貫で担当するポジションです。

【具体的な業務】
1. 戦略立案・テーマ策定
・経営層・現場部門へのヒアリング
・業務プロセス分析、課題整理
・AI活用テーマ・ユースケースの設計
・AI活用ロードマップ、投資対効果、KPIの設計

2. ソリューション設計・検証（PoC）
・生成AI、RAG、AIエージェント、BI、自動化などのソリューション設計
・PoC計画、評価指標、成功基準の設計

3. 導入・定着化・ガバナンス
・開発チーム・外部ベンダーとの連携、進行管理
・AI導入後の業務フロー再設計、教育、定着化支援
・AI利用ルール、セキュリティ、個人情報、著作権などのガバナンス設計

【ポジション・部門の魅力】
・経営陣との距離が近く、自らの企画やアイデアを業務に反映させやすい環境です。
・合理的・効率的なワークスタイルを追求した働きやすい環境が整っています。

【業務概要】
画像生成AI（Midjourney等）を活用し、ECプラットフォームにおけるキャンペーンバナーやサムネイル等のグラフィック制作において、複数サイズへの展開や量産を可能にする仕組みを構築します。あわせて、キービジュアル制作、クオリティコントロール、制作プロセスの標準化を担当します。

【具体的な業務】
・画像生成AIを用いたグラフィックのパターン出し、複数サイズ展開の仕組み構築・運用
・キャンペーンバナー等のキービジュアル制作および品質基準（トーン＆マナー）の策定
・制作環境の最適化に向けたAIツール導入やテンプレート化の推進
・アートディレクション視点でのクオリティ管理と、プロンプト・ガイドライン等のチーム展開
・エンジニアやPdM等と協業したプロダクト視点でのクリエイティブ改善

【ポジション・部門の魅力】
・生成AIをデザインプロセスの中心に据えた最先端のデザイン体制で業務を行うことができます。
・事業急拡大フェーズにおけるデザイン基盤の立ち上げにおいて、大きな裁量を持って挑戦できる環境です。

【業務概要】
FA向けのコントローラ（PLC）およびFA開発環境製品の品質検証、テスト設計、開発プロセスの効率化・高度化を担当します。生成AIやツールを活用したテスト自動化や品質改善、品質保証体制の構築を推進するポジションです。

【具体的な業務】
・システム評価・品質検証：製品仕様を踏まえたテスト計画・設計・ケース作成・実行、不具合分析、品質改善、テスト自動化環境の構築・運用
・テストアーキテクト：製品全体を俯瞰したテスト戦略の立案、テストアーキテクチャ設計、品質検証プロセスの改革・高度化、標準化推進
・テストマネージャ：グローバルチームを率いた品質検証プロジェクトの推進、進捗・課題管理、開発・品質保証部門および海外拠点との調整
・テスト自動化・ツール開発：テスト支援ツールの開発、CI/CD環境との連携、Python・C#・C++などを活用した自動化開発

【ポジション・部門の魅力】
・世界の製造業・インフラを支える重要製品の品質向上に直接貢献できます。
・品質技術、テスト技術、テストマネジメントの専門性を高めることが可能です。
・商品知識習得後は、設計・実装開発、プロジェクトマネージャ、商品企画など幅広いキャリアチェンジの機会があります。

【業務概要】
全社規模で進める基幹システム刷新と連動し、製造DXの中核となる製造実行システム（MES）の構築および国内外工場への展開を推進します。製造現場・業務・システムを相互に理解し、関係者と連携して製造DXを推進するポジションです。

【具体的な業務】
以下のいずれかの業務を担当します。
・プロジェクト推進（PMO）：プロジェクト全体の計画策定、進捗・課題・リスク管理、外部ベンダー管理
・製造DX構想立案：製造現場の課題を踏まえた業務・システムの将来構想立案
・業務要件定義：工場の現状・課題を把握し、To-Be業務プロセスと業務要件を具体化
・システム構築・開発管理：業務要件をもとにしたシステム要件定義、システム構築、開発管理
・工場への導入・展開：工場へのシステム導入、業務立ち上げ、国内外拠点への展開
・QCD向上に向けたデータ活用：プロセス改善につながるDB設計、データ可視化
※現場の要望をそのままシステム化するのではなく、現場・経営双方の視点から本質的な課題を捉え、工場ごとの業務の標準化と関連プロセス（SCM、生産・調達計画等）との連携を目指します。

【ポジション・部門の魅力】
製造現場を起点に、社内外の多様なメンバーと協創しながら新たなモノづくりを自ら形にしていけるポジションです。工場、SCM、生産技術、商品・システム開発などの関連部門や社外パートナーと連携し、海外拠点を含めたグローバルな舞台でモノづくりの進化に挑戦できます。

【業務概要】
同社における制御機器事業の中核部門にて、セーフティコントローラおよび統合開発環境(PCソフトウェア)の開発から市場投入後の技術サポートまで幅広く担当します。
【具体的な業務】

・セーフティコントローラの統合開発環境(PCソフトウェア)の商品開発(仕様策定 PCソフトウェア作成 検証)
・事業/商品企画メンバや顧客との直接対話によるニーズの具体的把握
・顧客との直接対話による商品価値の伝達
・顧客の課題に対するソリューション提案の実践
・開発テーマやプロジェクトのリード 【ポジション
・部門の魅力】
セーフティコントローラは製造現場で働く人の安全を支える中核製品であり、人を守り、製造業を守る大きなやりがいがあります。
技術調査から商品企画、仕様策定、PCソフトウェア開発まで幅広く携わることができ、自らのアイデアを形にできます。
UI/UX、安全制御、産業用ネットワーク、シミュレーション技術など幅広い技術領域に携わることで専門性と視野を広げられます。

【業務概要】
制御機器事業におけるセーフティコントローラの組み込みソフトウェア（ファームウェア）開発およびチームマネジメントを担当します。委託メンバーを含む5名程度のチームを牽引し、商品開発を推進します。

【具体的な業務】
・セーフティコントローラの商品開発（仕様策定〜ファームウェア作成〜検証）
・事業/商品企画メンバーや顧客との直接対話によるニーズの具体的把握および商品価値の伝達
・商品開発を通じた顧客の課題に対するソリューション提案の実践と事業成長への貢献
・プロジェクトや開発テーマのリード

【ポジション・部門の魅力】
セーフティコントローラは製造現場で働く人の安全を支える中核製品であり、人を守り製造業を支える大きなやりがいがあります。技術調査から商品企画、仕様策定、ファームウェア開発まで幅広く携わり、アイデアを商品価値として形にできます。また、安全制御、ネットワーク、セキュリティなど幅広い技術領域に携わることで、組み込みエンジニアとしての専門性と総合力を高められる環境です。

【業務概要】
製造現場のデジタルツインを進化させるため、現場を仮想化するソフトウェアとシミュレーション技術にLLM／AIエージェント技術を組み合わせ、現場データ理解・原因分析などのエンジニアリング支援を一体化した新しい顧客価値実現を目指します。LLM／AIエージェントのアーキテクチャ設計から実装、評価、製品化までをリードします。

【具体的な業務】
・組み込むAIエージェントのユースケース定義、要求分析、アーキテクチャ設計
・設備・制御・設計情報の検索／推論基盤の設計・実装
・LLMによる設備モデル構築、異常原因分析、復旧手順提案、シミュレーション実行支援などの機能開発
・PLC、時系列データ、3Dモデル、シミュレータ、技術文書等とAIエージェントを接続するツール／APIの設計
・LLM／AIの開発プロセスへの組み込み
・顧客、商品企画、社内外パートナーとの価値検証と商品化推進
・開発チームや委託パートナーの技術リード

【ポジション・部門の魅力】
・LLM／AIエージェントと現場制御のOT技術を組み合わせる、先進性の高い商品開発に携われます。
・アルゴリズム検証だけでなく、顧客課題の把握、アーキテクチャ設計・実装、品質とセキュリティ評価、商品化まで一貫して経験できます。
・特定のLLMやクラウドに閉じず、クラウド／オンプレミス、複数モデル、外部シミュレータとの連携基盤づくりに挑戦できます。
・国内外の顧客、研究・技術部門、商品企画、品質保証、外部パートナーと協働し、技術を顧客価値と事業へつなげる経験を積めます。
・AIエージェント、デジタルツイン、産業オートメーションの複数領域を横断するスペシャリスト、アーキテクト、プロジェクトリーダーを目指せます。

●業務概要
委託メンバーを含む5名程度のチームマネジメントを担い、セーフティコントローラの統合開発環境（PCソフトウェア）の開発を担当します。

●具体的な業務
・セーフティコントローラの統合開発環境（PCソフトウェア）の商品開発（仕様策定〜PCソフトウェア作成〜検証）
・事業/商品企画メンバーや顧客との直接対話によるニーズの具体的把握
・顧客との直接対話による商品価値の伝達
・商品開発を通じた顧客の課題に対するソリューション提案の実践

●ポジションの魅力
セーフティコントローラは製造現場で働く人の安全を支える中核製品であり、人を守り製造業を支える大きなやりがいのある仕事です。技術調査から商品企画、仕様策定、PCソフトウェア開発まで幅広く携わることができ、自らのアイデアや成果を商品価値として形にできます。また、UI/UX、安全制御、産業用ネットワーク、シミュレーション技術など幅広い技術領域に触れ、ソフトウェアエンジニアとしての専門性と視野を広げられます。

【業務概要】
製造現場におけるFA統合開発環境（FAプラットフォーム開発システム）の商品価値向上や新商品対応、既存機能の進化に向けた開発を行います。
コントローラ（PLC）向けプログラミング言語処理系（IEC 61131-3準拠のコンパイラ）の設計
・開発
・保守を担当します。
【具体的な業務】

・既存コードの不具合解析
・修正、テスト作成、ドキュメント整備、コードレビューへの参加
・コンパイラフロントエンド（字句解析
・構文解析等）や中間表現（AST/IR）まわりの機能改修
・最適化
・コンパイラバックエンドの設計
・実装、PLCターゲット向けクロスコンパイラ（GCC/Clangベース）の構築
・保守
・IEC 61131-3準拠の言語仕様の設計
・改訂 ※GitHub Copilotや生成AI技術を活用した開発プロセスの効率化
・変革にも取り組んでいただきます。
入社後はOJTを通じて段階的に業務範囲を広げていきます。
【ポジション
・部門の魅力】

・担当する言語処理系は、生産システムの基盤技術であり、自ら設計
・実装した成果が世界中の製造現場で長期間利用されます。

・コンパイラ、仮想マシン、クロスツールチェーンなど、専門性の高い低レイヤー技術の実務経験を深められます。

・ハードウェアに近いソフトウェア開発を経験でき、多様な産業の生産性向上や人手不足解消に貢献できます。

11/7（土）開催　休日1DAY選考会

【当日の流れ】
・オンラインセミナー（9：30〜10：00）→1次面接（約40分）→　2次面接（約40分）
　　※1次では選考結果は出ません。皆様、2回ずつ面接を受けていただきます。
　　　所要時間は9:30〜18:30のうち、最大2時間となります。面接時間は書類選考の通過後に調整します。
　・場所：オンライン　※日時が確定したのちに参加用URLをご案内します。

【業務概要】
ビジネスが複雑化する中、社内のデータ基盤の再構築〜分析体制の強化やAIなどの先端技術のビジネスとのコラボレーションをしたいというニーズに対してコンサルティングサービスを提供しています。
顧客から実装部分のみを任されるのではなく、ITのみに閉じないコンサル部隊とも協業し、ビジネスを推進するためにどのような技術を検討すれば良いか、そのためにどのような体制でこのプロジェクトに臨むべきかなど、経営視点でクライアントとやり取りをしていただきます。
また、ハイレベルな戦略策定だけではなく、ソリューション導入、マネージドサービス、ホスティングだけでなく、受け入れるクライアント側からのニーズがあればトレーニングを提供する等、幅広い領域でクライアント課題を顕在化し、深堀していくアプローチを採用し、課題を明確にしてからソリューションの採択を実施していただきます。

●具体的には、
＜AI Strategy＞
　●AI戦略策定：
　　 AI利活用による構造改革、組織改革、業務変革(BRP)の構想策定
　　 戦略実行に必要な組織・人材等も絡めたロードマップ策定
　　 AI利活用のユースケース創出、実行計画策定
　●AIガバナンス：
　　 AI活用・ガバナンスの現状診断
　　 AIガバナンスのビジョン・ロードマップ策定
　　 ポリシー・ガイドライン等の運用設計
　　 運用プロセス・ツールの導入、モニタリング

　●AI人材支援、組織構築・推進
　　 AI人材のソーシング戦略策定
　　 AI人材の内製化支援（人材・スキル定義、トレーニング）
　　 生成AIを含むAI活用を推進するためのCoE組織の構築・活動推進

＜AI & Operations＞
　●AI PoC
　　 生成AIや機械学習技術を組み込んだユースケース設計
　　 有効性検証のためのPoC設計・実行
　　 PoC後の業務適用計画策定
　●AI本格開発
　　 業務実装のための生成AI・機械学習モデル開発
　　 DataRobotなど、ツール導入による開発能力・ユースケース拡大
　●AI組織構築・推進
　　 AISと連携し、CoE伴走型で全社AXの推進や人材育成を支援

＜Data Modernization & Analytics＞
　●データアナリティクス
　　 高度なアナリティクス手法を駆使したインサイト導出
　　 アナリティクスとAIを組み合わせたソリューション開発
　●AI・データ基盤構築
　　 生成AIを含むAI活用の拡大・定着化を支えるAIプラットフォーム・データ基盤構築およびデータマネジメント
　　（Informatica,Lakehouse, Snowflake, Databricks, Palantirなど、SaaS/PaaS型での提供を含む）
　●AIモデルマネジメント
　　 生成AI・機械学習モデルの運用設計
　　 モニタリング・チューニング等の保守運用

【業務概要】
グループ会社向けの顧客管理等業務システムにおける統合監視運用の検討・実行を担うチームリーダーのポジションです。

【具体的な業務】
●商用稼働システムの安定運用・効率化
・商用サービス開始後、システムが正常に運転するよう、業務アプリケーションシステムの各実行プロセス等の状態監視および故障発生時の速やかな修復を実施します。
・AI等の活用により、業務の効率化・低コスト化および高品質化を目指した業務改善に取り組みます。

●開発中システムの運用設計への取り組み
・運用担当として開発の初期段階からプロジェクトに参画し、効率的かつ高品質なシステム運用を実現します。
・運用チームの最適な業務内容の企画検討、体制・環境構築、必要なドキュメント作成、業務習熟作業を実施します。
・経験や希望を踏まえて担当システムおよび業務を決定します。

【ポジション・部門の魅力】
・既存業務を遂行する中で、チームメンバーからのサポートや関連組織とのやり取りを通して担当業務の習熟が可能です。
・開発・維持メンバーとのミーティング等に参加し、運用担当として必要なシステム情報や業務スキルの向上を図れます。
・業務時間内で受講可能な社内研修メニューが豊富に用意されています。
・定期的な面談でキャリアビジョンを共有し、評価に応じて上位の運用リーダーへのステップアップが期待されます。

【業務概要】
生活領域等で多数のサービスを展開する企業にて、プロダクトにおけるセキュリティ強化に向けたAI
・クラウドセキュリティエンジニアを募集します。
リスクベース
・アプローチに基づき、クラウド環境のセキュリティ強化を起点として、新しい技術や事業の挑戦を安心かつスピーディに支える「攻めのセキュリティ基盤」構築を担当します。
インフラ領域（サーバー
・ネットワーク
・クラウド等）の実務経験を土台にセキュリティ領域へ幅を広げたい方を求めています。
【具体的な業務】
プロダクトにおけるセキュリティの技術的対策について、企画から実装
・運用まで一貫して担当します。
＜入社後すぐにお任せする業務＞
・ログ解析AIエージェントを活用したセキュリティ監視基盤の強化（ログの収集
・保管対象の整理、検証と設定の手順化、ログ監査レポートの改善と監視ロジックの検討、コスト見積もり等）
・脆弱性情報収集、影響範囲の特定
・対応
・ランサムウェア攻撃を想定したバックアップ
・復元対策の実装（バックアップ設定のIaC化、復元テストの手順化
・自動化、CI/CDへの組み込み等）
・AIを活用したセキュリティ教育の仕組みの実装 ＜中長期的にお任せする業務＞
・CNAPP（クラウドセキュリティ基盤）の導入
・運用設計
・クラウドアカウント
・権限管理の統合と最小権限化の推進
・上記プロジェクトの企画
・推進 【ポジションの魅力】
1.「ルール創出」と「意思決定」に関われる：設計方針の検討
・提案から関わり、形にしていくことが可能です。
2.事業の挑戦を止めない「攻めのセキュリティ」を担える：開発スピードを落とさずに守る基盤を作ります。
3.インフラ経験をそのまま活かし領域を拡張できる：これまでの経験を活かして対策を設計
・実装する側へステップアップ可能です。
4.AIセキュリティを実務レベルで実装できる：AIツール等の実務活用
・実績がある環境で経験を積めます。
5.少数精鋭のスピード感：自身の提案がダイレクトに形になる手応えを得られます。

【業務概要】
先端プロセス技術を用いたデジタルIC開発において、デジタルバックエンド（物理設計）業務を担当するポジションです。

【具体的な業務】
・フロアプランと電源グリッド設計：高スループット・超並列のハッシュパイプラインや演算ユニットに最適化した、超高密度のカスタムフロアプランと堅牢なPDNを作成
・配置配線（P&R）：Cadence Innovus、またはSynopsys ICC2／Fusion Compilerで配置配線を実行。演算負荷の高いデータパスブロックの面積、配線性、混雑度、配線長を最適化
・クロックツリー合成（CTS）：高周波の演算クラスタ全体で、クロックスキューの最小化、レイテンシの厳密な制御、動的消費電力の低減を実現するクロックツリーを設計・合成・最適化
・物理検証とDRC修正：Cadence Pegasus、Siemens Calibre、Synopsys IC Validatorによる物理検証サインオフ（DRC、LVS、ERC、アンテナ）を主導。先端ノードの複雑な設計ルールを満たすため、自動・手作業でレイアウト修正／DRC修正を実施
・先端プロセスノードでの実装：10nm未満のFinFET／ナノシートプロセスに必要な専用レイアウト技術とDFMガイドラインを適用
・タイミングクロージャとサインオフ：Cadence Tempus／Voltus、またはSynopsys PrimeTime／Ansys RedHawkを用いて、MCMMでの静的タイミング解析（STA）、クロストーク解析、IRドロップ／EM（エレクトロマイグレーション）の電源サインオフ（静的・動的）を実施
・ECOとテープアウト：マスク作成前・後の両段階で機能・タイミングのECOを行い、最終サインオフ済みのGDSII／OASISをファウンドリへ納品

【ポジションの魅力】
・最先端プロセス（5nm / 3nm / 2nm等）を用いたASIC開発に携わることができます。
・演算法の極限を追求するカスタム構造データパスの設計から関わることで、高度なハードウェアアーキテクトとしてのキャリアを築けます。
・業界標準かつ最先端のEDAツール環境が整っており、技術的な設計・検証・合成業務に集中できます。

【業務概要】
半導体ファブレス設計企業でのポジションです。先端プロセス技術を用いた製品開発を推進していくため、デジタルIC設計の専門知識と経験を持つエンジニアを募集しています。

【具体的な業務】
・構造データパス／RTL設計：演算負荷の高い暗号エンジン（ハッシュパイプライン、剰余演算ロジック、加算器、コンプレッサツリー等）向けに、高速な構造記述のVerilog／SystemVerilog RTLを設計・記述
・低消費電力設計と最適化：細粒度クロックゲーティング、オペランド分離、電力を意識した論理構成、活性化率の低減などの手法で、J/THを最適化
・テストベンチ開発とシミュレーション：SystemVerilogでテストベンチを構築し、指向性テストと制約付きランダムテストを作成して、あらゆるエッジケースで演算ロジックを検証
・FPGAプロトタイピング／エミュレーション：ASIC向けRTLをFPGAへ移植・適合。FPGAの論理合成、配置配線、タイミングクロージャ、リアルタイムのハッシュ高速化テストに向けたハードウェア立ち上げ
・シミュレーションデバッグとカバレッジ：業界標準ツールでRTLシミュレーションの回帰テストを実行し、波形ビューアで機能不良をデバッグ。コード／機能カバレッジを達成
・フロントエンド品質と論理合成：Lint、CDC、RDCを実施。SDC制約を記述し、初期論理合成でPPAのトレードオフを評価
・バックエンドへの引き渡し：物理設計エンジニアと連携して重要データパスブロックのフロアプラン方針を示し、GLS検証を支援

【ポジションの魅力】
・最先端プロセス（5nm / 3nm / 2nm）でのフロントエンド設計・論理合成経験を得ることができます。
・「マイクロアーキテクチャ定義 RTL設計 シミュレーション・テストベンチ構築 論理合成 FPGAプロトタイピング」まで、一貫してプロジェクトをリードできる裁量権があります。
・実績ある製品の次世代プロジェクトに携わることが可能です。

【業務概要】
革新的なテクノロジーで市場をリードする半導体ファブレス設計企業でのポジションです。最新のSRAM（Static Random Access Memory）技術を用いた製品開発を推進するため、SRAM IP設計の専門知識と経験を持つエンジニアを募集しています。

【具体的な業務】
・SRAMアーキテクチャの設計
・回路設計（SRAMセルのトランジスタレベルでの設計）
・レイアウト設計（SRAMセルおよび周辺回路の物理レイアウト設計、面積・タイミング・電力特性の最適化）
・シミュレーション/検証
・デザインレビューと改善（フィードバックの取り込み、設計問題点の特定と改善策の提案）
・シリコンプロトタイピング（実シリコンでの動作確認およびデバッグ）
・テープアウトサポート（ファウンドリとの連携および製造プロセスの管理）
・ドキュメント作成（設計仕様書、テストプラン、シミュレーション結果、デザインフローやプロセスの改善提案等の作成）

【ポジションの魅力】
・最先端技術の経験・キャリア：2nm〜3nmのアドバンスドノードを使用するプロジェクトに参加できるため、最先端の半導体技術に触れられます。
・影響力：ファブレスICメーカーとして、自分の設計が市場に出回り実際の製品に組み込まれることで、直接的なインパクトを感じられます。
・成長機会：新しい技術や設計手法を学びながらスキルセットを拡張できるほか、シリコン検証やデバッグなど多様な経験を積むことができます。
・チームワークとコラボレーション：優秀なチームと協力しながら働くことで高品質な設計を目指せます。

業務内容
主な業務内容

●Database Reliability Engineer（DBRE）チームのマネジメント、育成および採用を行い、心理的安全性、継続的な学習、オペレーショナルエクセレンスを重視したチーム文化を醸成する
●当社のデータベース基盤における技術的ビジョンおよび中長期的な技術戦略・ロードマップを策定し、実行をリードする
●ミッションクリティカルなデータベースシステムの安定稼働を統括し、重大なデータベース障害発生時のインシデント対応および再発防止のためのポストモーテムを主導する
●FinOpsチームと連携し、シャード統合やリソースの適正化などを通じて、パフォーマンスと効率性のバランスを取りながら継続的なコスト最適化を推進する
●Platform Infrastructure、SRE、Observability、Productチームと密に連携し、ビジネス要件および重要なユーザージャーニーに沿ったデータベース基盤・機能の提供を実現する

ユニークなチャレンジ
クラウドネイティブへの移行完遂と安定化
既存のオンプレミスデータセンター（TC2）から TiDB Cloud への大規模マイグレーションが最終段階にあります。本ポジションでは、この重要な移行を完遂するとともに、将来を見据えたクラウドネイティブな運用モデルを定義・確立していただきます。

大規模・高難度なシステム運用
数十万QPSおよび数十テラバイト規模のデータを扱う MySQL／TiDB クラスタを運用しています。複雑な分散システム環境において、99.99%の可用性を維持・向上させるという高い難易度の課題に取り組んでいただきます。

コストと信頼性の両立
事業成長に伴いデータベースコストは重要な経営要素となっています。アーカイブ戦略やアーキテクチャの見直しなどを通じて、「Core」システムの信頼性を損なうことなく、継続的なコスト最適化をリードしていただきます。

成長を続け、現在では国内最大規模のマーケットプレイスとなりました。 サービスの成長に合わせ、トラフィックが増え続けるなかでも当社のお客さまに、より良い体験を提供するにはシステムの信頼性やパフォーマンス、スケーラビリティを改善し続けることが必要不可欠です。そこで現在、データベースに関わるポジションを募集しています。

当社のDatabase Reliability Engineeringチームでは膨大なトラフィックを持つサービスを安定稼働させるためのソフトウェアの開発・運用を担うソフトウェアエンジニアを募集しています。具体的な業務は以下の通りです。

システムモニタリング、キャパシティプランニング
パフォーマンス、スケーラビリティの改善
障害検知、障害対応
CloudSQL(MySQL, PostgreSQL) AlloyDB, TiDB, Spanner や各種ミドルウェアの運用/性能チューニング
オペレーションの自動化を実現させるためのソフトウェア開発
データベースの利用/運用に関するガイダンスの策定


ユニークなチャレンジ
我々は、数十テラバイトのデータを保有し、数十万QPSを処理する大規模で重要なDatabaseクラスタを運用しています。Google Cloud SpannerやGoogle Cloud SQLや TiDB Cloudなども大規模に利用しており、マネージドサービスの最適な利用を推進する役割も担っています。この様な、多様、大規模、ミッションクリティカルな環境下で、安定性を維持する事は勿論のこと、将来的なサービスの成長にも対応できる環境の提供に取り組んでいます。

主な業務内容
Web、モバイル、API/バックエンド、そしてAI/LLM搭載プロダクトに至るまで、システム全体の品質保証戦略の策定からテスト自動化基盤の設計・構築、CI/CDパイプラインへの統合までの一連のフェーズをリードいただきます。

【業務詳細】
プロダクト横断のテスト戦略・テスト計画の策定
・Web（フロントエンド）、モバイル（iOS/Android）、API/バックエンド、AI/ML機能にわたる最適なテストアプローチおよびテスト計画の定義
・要件定義や設計フェーズからの参画による「シフトレフト」の推進と、仕様の不備・欠陥の早期発見メカニズムの構築

テスト自動化基盤（E2E / API / モバイル）の設計・構築・運用
・拡張性と保守性の高い自動テストフレームワーク（Playwright / Cypress / Appium / REST等）の選定・設計・構築
・テストコードのメンテナンス性向上、実行時間の最適化、およびFLAKYテスト（不安定なテスト）の制御・改善

CI/CD品質ゲートの確立とリリース判定の自動化
・自動テストスイートをCI/CDパイプライン（GitHub Actions / GitLab CI等）へ統合し、高速かつ信頼性の高いフィードバックループの構築
・リリース判定の自動化・効率化を通じた、安全で高頻度なデプロイ環境の実現

AI / LLM特有の品質評価手法の確立
・LLM活用機能に対するテストアプローチの策定（出力クオリティ評価、プロンプト変更に伴う回帰テスト、エッジケース検証、安全性・信頼性評価など）
・非決定的なAI出力に対する評価メトリクスの定義と自動検証ロジックの導入

探索的テストの実践と欠陥管理プロセスの確立
・仕様の行間や未知のリスクを炙り出す高度な探索的テストの実施と、不具合の根本原因の追跡
・不具合の優先順位付けと解決までのプロセス整理、および開発チームへのフィードバック

技術的意思決定と品質文化の醸成
・品質メトリクス（テストカバー率、不具合検出率、エスケープバグ率等）の可視化と改善提案の推進
・CTO、Tech Lead、Product Manager、プロダクトエンジニアと密に連携し、開発組織全体への品質意識の組み込みを主導
開発環境
【ENS開発共通】
- プログラミング言語: C#, Python, Typescript
- バックエンドフレームワーク: ASP.NET Core, FastAPI
- フロントエンドフレームワーク: Angular
- インフラ：Microsoft Azure
- データベース：SQL Server, Cosmos DB
- コミュニケーション: Slack, Google meet,Jira
- ドキュメント管理: Azure Wiki, Confluence
- AIツール: Claude Code, Devin, Gemini


[QA]
Web E2E自動化： Playwright, Cypress
APIテスト： Postman, REST-assured, またはコードベースのAPIテストツール
CI/CD： Azure Piplines
主要言語： TypeScript, C#

【 仕事内容 】
Cloud & Information Security本部（CIS本部）のメンバーとして、大手企業の情報システム部門に入り込み、クラウド基盤・ITインフラの領域で、構想・企画の最上流から設計・構築・運用までを伴走支援していただきます。
当社は一次請け（プライム）として案件に参画するため、決まったものを言われたとおりに作る仕事ではありません。「ベンダー提案の妥当性が判断できない」「技術選定のメリット・デメリットが整理できない」「非機能要件とビジネス要件の整合が不安」といったお客様の悩みに対し、技術の専門家として何を作るべきかから一緒に考え、意思決定を最後まで支えます。
入社直後は先輩と一緒に案件に入り、徐々に任せる範囲を広げていきます。経験に応じて、案件リーダーやお客様への技術説明・提案を担うポジションを目指していただきます。

【 具体的な仕事内容 】
・クラウド基盤（AWS／Azure）の構想策定、アーキテクチャ選定（IaaS／PaaS）、移行方式の検討と技術リスクの評価
・ベンダー提案や設計の妥当性評価、非機能要件（可用性・性能・セキュリティ等）の全体最適化、責任分界点の整理（第三者レビュー）
・ネットワーク構成の設計・レビュー
・PoC（実証実験）の要件定義・設計・評価
・IaC（Terraform 等）、CI/CD による構築・運用の自動化、オブザーバビリティを活用した運用の高度化
・クラウド利用ルール（ガイドライン）の策定と、クラウドガバナンスの整備
・生成AIの活用・ガバナンス検討の支援
・案件によっては、Webアプリケーションの設計・開発（インフラと開発の両面から関わる案件もあります）


▼プロジェクト事例（守秘のため、お客様名は業種で記載しています）
・人材サービス大手：全社のクラウド利用ルール（ガイドライン）を策定し、各事業部門へ展開・定着。統括部門の横断プロジェクトにも参画
・不動産・住宅：既存システムの運用を立て直しながら、Webアプリケーションの設計・開発とインフラ構成の見直しを担当。AIエージェントを活用した開発にも取り組んでいます
・生命保険グループ会社：システム開発支援