【メルカリ】データベース信頼性エンジニア（DBRE）

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  🌞クラウド環境での実務経験（AWS歓迎)【インフラエンジニア】

  年収非公開

  • オンプレミス
  • パートナー
  • コンサルティング業務
  • AWS
  • 運用保守
  • DB設計
  • 開発
  • クラウド
  • 運用設計
  • 要件定義
  • マネジメント
  • プロジェクトマネジメント
  • 顧客折衝
  • PC/Web
  • プロジェクト

  シンプレクス・ホールディングス株式会社東京都港区

  🌞クラウド環境での実務経験（AWS歓迎)【インフラエンジニア】気になる

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  仕事内容

  業務概要 これまでの実務経験に合わせて、要件定義～設計（運用設計含む）・構築・運用保守のいずれかの業務をご担当いただきます。サーバ・NW・DB・ストレージといった領域別にチームを区分けしておらず、インフラエンジニアとして幅広い経験を積むことが可能です。 昨今、金融機関のデジタルトランスフォーメーション、特にAWSの活用を初めとしたクラウドシフトが加速しており、オンプレミスの知識・経験を活かして、クラウドネイティブな環境に挑戦することが可能です。弊社はAWSのテクノロジーパートナーとしては国内初の「金融サービスコンピテンシー」認定を取得しており、高水準のスキルを手に入れるチャンスがあります。 ※（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング（変更の範囲）会社の定める業務

  求める能力・経験

  必須経験 ・インフラエンジニアとしての実務経験3年以上 歓迎経験 ・ミッションクリティカルなシステムを扱った経験 ・クラウド環境での実務経験（AWS歓迎） ・顧客折衝、プロジェクトマネジメントの実務経験 ＊金融領域での実務経験は問いません。クラウド環境でミッションクリティカルなシステムを触っていたWeb系エンジニアも多く活躍しています。

  事業内容

  -

• エージェント求人

  📚技術ブログの公開記事数40,000本以上！【データ分析基盤構築エンジニア】

  500~900万

  • マーケティング
  • プロジェクト
  • 管理職
  • リーダー
  • Windows
  • プログラミング
  • プロジェクトリーダー
  • ウォーターフォール
  • データ分析
  • AWS
  • 分析基盤構築
  • Mac
  • テスト
  • アジャイル
  • 開発
  • 物理
  • クラウド
  • コーディング
  • 分析
  • 要件定義
  • DB設計
  • 負荷分散/チューニング
  • クラスタ
  • データベース
  • チューニング
  • Tableau
  • データ集計
  • BIツール
  • Talend
  • SQL

  クラスメソッド株式会社東京都港区

  📚技術ブログの公開記事数40,000本以上！【データ分析基盤構築エンジニア】気になる

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  仕事内容

  ◆職務内容 AWSを利用したデータ分析基盤の構築全般を担当して頂きます。 2014年に国内第1号となるAPN（AWS Partner Network）の「ビックデータコンピテンシー」を取得して以来、誰もが知っているような企業のデータ分析基盤構築の案件が多数進行中です。 社内エンジニアとの協業も多く、ミドルウェアやアプリケーションの構築まで関わることもあります。物理サーバーを扱うことがありませんので、最終的にはAWSクラウド上での分析基盤環境を提供することをゴールとして、プロジェクトの立ち上げから納品に至るまでの一連のプロセスを、チームメンバーと共に携わっていただきます。 ※エントリー前のカジュアル面談も可能ですので、ご希望の方は「ご質問」欄に記載の上、お気軽にフォームからご送信ください。 ◆関わるプロジェクト クライアントは大企業が多く、広告代理店をはじめ、携帯キャリア・外食産業・小売業などの各企業と“直接取引”を行っています。 プロジェクトでは、企画・要件定義から、設計・コーディング・テスト・リリースまでの各フェーズに参画することができます。 プロジェクトの開発手法は、その特性や期間によって、アジャイルで進めたり、ウォーターフォールで進めたりと、最適な手法を取り入れています。 クラスメソッドでは、「管理職に昇進しなければならない」という制約がありません。一通りの経験を積んだ後に、プロジェクトリーダーになる方もいれば、「プログラミングが好きだから技術を究めたい」という方もいます。ご本人の意思を尊重したポジションで多くのプロジェクトに携わっていただくことができます。 ◆開発する環境に関して クラスメソッドでは開発者が快適に開発できるように、開発者の要望をできる限り反映したマシンを支給しています。細かいところではOSはMacとWindows、キーボードはUSとJISから好きな方を選択できます。ディスプレイは、フルHDのデュアルディスプレイを標準にしています。また、社員が自由に使える自習用のAWSアカウントが用意されています。

  求める能力・経験

  ◆必須の経験/能力 現在AWSを利用した業務に従事していないエンジニアの方も、入社後のキャリアアップとしてAWSエンジニアに転職したい方もぜひご応募ください。 ・データウェアハウス（DWH）の構築経験およびパワーユーザとしての利用経験 ・SQLを使ったデータ集計およびデータ分析業務の経験 ・主体的に行動でき、チャレンジ精神の旺盛な方 ・クラスメソッドブログサイトにて、積極的に技術情報を発信できる方 ◆あると望ましい経験/能力 ・AWSに対する知識、AWSを用いた開発の実務経験 ・RDBMSに対する知識、テーブル設計、データベースチューニングの実務経験 ・Hadoopに対する知識、Hadoopクラスタ構築や、Hadoop利用の実務経験（特に、Hiveやその他のSQL on Hadoopのシステム） ・TableauなどのBIツール、TalendなどのETLツールの使用経験 ・マーケティング分野のデータ分析業務の実務経験

  事業内容

  ■クラウド（AWS）に関するコンサルティング、運用 ■WEBアプリケーション開発 ■ビッグデータ分析基盤構築

• 企業ダイレクト

  【データエンジニア】PayPayの新バンクプロジェクトの立ち上げ

  700~1200万

  

  ＰａｙＰａｙ株式会社東京都新宿区

  【データエンジニア】PayPayの新バンクプロジェクトの立ち上げ気になる

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  仕事内容

  次世代型のデジタル金融プラットフォームに関わるデータ基盤PJを進める組織にて、グループ全体のデータ活用を加速させるため、モダンなデータ技術を用いたデータエンジニアリング基盤の設計/構築/運用を担います。 ■Databricks、AWS DMS、Terraformなどを活用した、堅牢でスケーラブルなデータ取り込みパイプラインの設計・開発・運用 ■Spark / Python / SQLを用いた大規模データ処理ワークフローの開発 ■銀行サービス、決済連携、業務システム、外部データソースなどからのデータ連携基盤の設計・構築 ■Change Data Capture、ストリーミング処理、バッチ処理を組み合わせたデータパイプラインの最適化　など

  求める能力・経験

  【必須】■データエンジニア、データ基盤エンジニア、または類似職種での実務経験7年以上 ■データレイク、データウェアハウス、またはデータレイクハウスの設計・構築・運用経験 ■Databricks、Delta Lake、Apache Sparkのいずれかを用いた大規模データ処理経験■Python、PySparkなどの言語およびSQLを用いた開発経験 ■Airflow、Dagster、Prefectなどのワークフローオーケストレーションツール利用経験■AWSを用いたクラウド環境での開発・運用経験■TerraformなどのInfrastructure as Codeを用いたインフラ構築・運用経験■大規模データパイプラインの性能、信頼性、可用性、運用性を考慮した設計経験

  事業内容

  モバイルペイメント等電子決済サービスの開発・提供

• エージェント求人

  【フルリモート可・副業可】リード機械学習エンジニア（LLM専任担当）

  900~1300万

  • プロジェクトマネジメント
  • プロジェクト
  • 機械学習
  • 強化学習
  • データ分析
  • Docker
  • AWS
  • Git
  • Python

  株式会社Laboro.AI東京都中央区

  【フルリモート可・副業可】リード機械学習エンジニア（LLM専任担当）気になる

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  仕事内容

  LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。（プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。） またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等） ▪️ポジションの魅力 ・常に新しいLLM技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる ▪️このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方 弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。 メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。 ------------------------------------------------------------ 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ▪️技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ・開発言語（Python, Rust, Javascript） ・インフラ（AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ） ・開発ツール（Visual Studio, GitHub） ・その他ツール（Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet） ▪️社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

  求める能力・経験

  ・Pythonを用いた開発経験 ・LLMフレームワーク（LangChain、 LangGraph、CrewAI、AutoGenなど）を使用した経験 ・大規模言語モデル（LLM）のAPI利用に留まらず、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やベクトル検索などの周辺技術を活用したソリューション開発経験 ・LLMに関連する最新の情報をキャッチアップして業務に活用した経験 ・仮説ベースでデータ分析・考察を行い、ビジネス課題の解決に繋げた経験 ・リモート環境（オンプレ、AWS等やコンテナ（Docker）上での作業経験 ・Git/GitHubを活用したチーム開発・コード管理経験 ・プロジェクト目的を深く理解し、技術面でリードした経験 ・仮説思考に基づき、論理的にチームを巻き込んで課題解決を推進した経験 ・日本企業に対するクライアントワークに従事した経験、もしくは日本に本社を有する事業会社にてAIに関連するプロジェクトに携わった経験 ・論理的にコミュニケーションを取り、周囲と協調して働ける方

  事業内容

  ・機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業 ・カスタムAI導入のためのコンサルティング事業

• エージェント求人

  【フルリモート可・副業可】リード機械学習エンジニア・グロース上場・幅広い業界にカスタムAI を提供

  850~1200万

  • NumPy
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • pandas
  • matplotlib
  • 機械学習
  • マネジメント
  • プロジェクト
  • プログラミング
  • 開発
  • データ分析
  • コンピュータサイエンス
  • Git
  • Python

  株式会社Laboro.AI東京都中央区

  【フルリモート可・副業可】リード機械学習エンジニア・グロース上場・幅広い業界にカスタムAI を提供気になる

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  仕事内容

  担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発（機械学習エンジニアと同様） ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等） ▪️ポジションの魅力 ・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる ・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる ・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる ・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる ・AIでイノベーションを起こすことに携われる ▪️このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 ------------------------------------------------------------ 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ▪️カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ▪️プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ▪️チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ▪️裁量の大きさについて AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ▪️技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow）

  求める能力・経験

  ・機械学習モデルの構築から評価、改善施策の提案までを一貫して主体的に実施した実務経験（3年以上） ・Pythonを用いた高度なプログラミング能力（3年以上） ・理工学系（コンピューターサイエンス、物理学、数学など）の修士/博士の学位 ・仮説ベースでデータ分析・考察を行い、ビジネス課題の解決に繋げた経験 ・リモート環境（オンプレ、AWS等やコンテナ（Docker）上での作業経験 ・Git/GitHubを活用したチーム開発・コード管理経験 ・日本企業に対するクライアントワークに従事した経験、もしくは日本に本社を有する事業会社にてAIに関連するプロジェクトに携わった経験 ・ビジネスレベル以上の日本語力 歓迎スキル・経験 ＜エンジニアリングスキル＞ ・リモート環境（オンプレ、AWS等）やコンテナ（Docker）上での作業経験 ・GitHubまたはGitLabを活用したコード管理経験 ・C++/Go/Rustのいずれかによる開発経験 ・機械学習を用いたシステム/サービスの開発経験 ・機械学習に関連するOSS開発への参加経験（自身による開発経験を含む） ・MLOpsを活用した経験 ＜マネジメントスキル＞ ・メンバーの育成フォロー経験 ・エンジニア組織の組織長、またはそれに準ずる職位にてエンジニア組織のマネジメントを行った経験 ＜その他＞ ・英語コミュニケーション能力（一部社員が外国人のため）

  事業内容

  ・機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業 ・カスタムAI導入のためのコンサルティング事業

• エージェント求人

  初級エンジニア｜未経験OK｜⼊社後3カ⽉間は研修のみ｜住宅・家族⼿当有｜東証スタンダード上場グループ

  350~400万

  • プロジェクト
  • ネットワーク
  • ネットワーク機器
  • 運用保守
  • 運用設計
  • 運用保守サービス
  • DB構築
  • インフラ機器
  • AWS
  • Azure導入
  • 夜勤
  • PC/Web
  • PC
  • 社内インフラ整備

  株式会社スレッドアンドハーフ東京都中央区

  初級エンジニア｜未経験OK｜⼊社後3カ⽉間は研修のみ｜住宅・家族⼿当有｜東証スタンダード上場グループ気になる

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  仕事内容

  ＼⼊社後は研修からスタート︕／ 3カ⽉間、研修以外の業務はありません。 ▼eラーニング／ビジネスマナーやITの基礎知識を習得 ▼⾃社内研修／インフラ構築の実践を経験 ▼外部研修／より専⾨的な技術を学ぶ という流れでエンジニアとして基本的なスキルを⼀通り⾝につけます。 ★⼊社時期により研修の流れが前後したり、経験などにより早期にエンジニアデビューできる場合もあります︕ ＼研修後は、必ずITプロジェクトに！／ その後は、ITプロジェクトでエンジニアデビュー！ ◎サーバ・ネットワークの運⽤保守 ◎サーバ・ネットワークの設計・構築 など、あなたの適性に合った業務をお任せします。 ＼将来性抜群の【インフラエンジニア】になれる！／ 近年の⽣成AIの進化により、いわゆるプログラミングをする【開発エンジニア】のニーズが減少しつつあると⾔われています。今回⼊社される⽅は、ITネットワークやサーバなどのインフラを扱う【インフラエンジニア】を⽬指していただきます。インフラ領域はAIにはできない業務も多く、将来性抜群。AIと共存しながら、⻑く活躍し続けられます！ ◆ITインフラとは？ ITインフラは、インターネットやシステムを動かすための「基盤」です。 電気や水道のように欠かせない存在で、サーバーやネットワーク機器、セキュリティシステムなどがこれにあたります。 ◆働く環境について スレッドアンドハーフの正社員として、クライアント企業内で勤務する「客先常駐」スタイル。 様々な現場で経験を積めるのが魅力です。 未経験の方もマニュアルがあるITの仕事から始められ、徐々に専門性の高い仕事へレベルアップできます。 参画するプロジェクトは適性やキャリアプランも踏まえて一緒に検討していくので、 納得のないまま無理に配属するということはございません。 ◆プロジェクト例 ■⼤⼿銀⾏におけるコールセンターの基盤構築案件 ■アミューズメント関連システムの更改案件 ■ITILを使⽤した導⼊⽀援、運⽤設計 その他多数の案件があります。

  求める能力・経験

  ★完全未経験OK︕エンジニアデビューできる ★⼊社後3カ⽉の研修でゼロから学べる ★研修後は必ずITプロジェクトに配属 ★チーム参画メイン・先輩のサポートあり ★将来性抜群のITインフラ領域のエンジニアになれる ★上場グループならではの安定した経営基盤 ★夜勤なし 【必須条件】 社会人経験2年以上 【歓迎】 ・明るくコミュニケーション良好な方 ※「周りと協力しながら仕事を進めるのが得意」etc... 　PCスキルがなくてもお人柄抜群な方であれば採用した実績もございます ・コツコツと学ぶこと、目の前の業務を遂行することが得意な方 ※最初は難易度の高さより、量をこなす仕事をお任せするケースも多々あります。 　しっかり業務をこなしつつ、一つひとつの作業手順や仕組みの理解に積極的になれる方は適性が高い仕事です ・自己学習、業種業界研究をしている方 ※「資格取得に向けた勉強をしている」「スクールに通ってPCスキルを学んでいる」 etc.. 　 　　エンジニアになるための努力をされている方は好印象です

  事業内容

  -

• 企業ダイレクト

  【AIエンジニア/PM】表データ機械学習・需要予測でビジネスの実利を叩き出す

  582~775万

  

  株式会社分析屋神奈川県藤沢市, 東京都23区内, 神奈川県内

  【AIエンジニア/PM】表データ機械学習・需要予測でビジネスの実利を叩き出す気になる

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  仕事内容

  顧客の課題に対し、予測モデル構築から生成AI開発を一貫して牽引します。進捗管理に留まらず、アルゴリズム選定やプロンプト構成等、技術的決定に深く関与。AIエージェント開発や高度な技術実装をリードします。 ■表データの回帰・分類・需要予測の設計・実装・評価（PoC～本番） ■生成AIのRAG/エージェント設計・実装、ガバナンス整備と運用調整 ■要件定義・分析設計・顧客折衝、合意形成と成果物レビュー／調整 ■特徴量設計、アルゴリズム比較・ABテスト、誤差分析で精度向上 ■MLOps設計（再学習・監視・CI/CD）とデータ基盤連携・SLA策定 ■PMとして進捗/課題/品質/リスク管理、チーム育成・体制最適化

  求める能力・経験

  【必須】■機械学習・AIの実務経験（2年以上） 　　　　┗分類・回帰・予測の実務やRAGやAIエージェントの構築 　　　　■要件定義、顧客折衝、プレゼン等の上流業務経験（2年以上） 【案件事例】 ■生成AIを活用した検索システムの開発 ■ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ■クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ■Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ■通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良

  事業内容

  ■データ分析　システムインテグレーション

• エージェント求人

  ◆CRE／顧客の成功に直接貢献。エンジニアとしての知見をもとにビジネス軸の経験を積む市場価値向上求人

  900~1302万

  MNTSQ株式会社東京都中央区

  ◆CRE／顧客の成功に直接貢献。エンジニアとしての知見をもとにビジネス軸の経験を積む市場価値向上求人気になる

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  仕事内容

  日本を代表する 超大企業に対し、契約業務プラットフォームの提案から受注、さらにはアップセル・全社展開まで を担っていただきます。 【業務の詳細】 ・超エンタープライズアカウントに対する戦略立案・実行（ 初回商談からクロージングまで ） ・CxOクラス〜部長レイヤーとの直接交渉、案件創出 ・顧客の経営課題を解決するコンサルティング型セールスの実践 ・既存顧客の法務部門→事業部門への全社展開 （DX部長・IT部長レイヤーへの提案を含む） ・プロダクトの新機能企画・市場導入戦略の立案への関与 ・マーケティング・インサイドセールスとの連携による商談パイプラインの構築 ・正しい顧客に正しく売る（サクセス可能なプロジェクトをイメージしたCSとの連携・協働） ※職種の変更範囲：会社の定める業務 【業務のリアル】 ・商談期間：平均一年程度、最短約２ヶ月、最長で二年程度に及ぶケースも ・商談の取り方：・マーケティングとインサイドセールスを通じた商談創出がメイン ・担当社数一人当たり、20〜30社 ※企業規模によって変動 ・顧客規模：売上高1,000億円以上の企業さまが中心 ・ステークホルダー：法務部門・経営層・事業部門・DX部門・IT部門 セールスの組織について： ・営業組織は、 全体で10名強 の体制です。 ※26年4月時点 顧客の エリア（首都圏 or 首都圏以外）、規模を踏まえた３チーム制 です。 営業部長は、冷静・合理的・構造的なコミュニケーションを大切にする リーダーです。 全社最適・長期最適を志向し、多様性を尊重する文化を築いています。 チームメンバーが自律的に力を発揮できる環境をつくるスタイルです。 【入社後の立ち上がり】 前提となる働き方 ・コアタイム無しのフルフレックスです。 ・リモートと出社のハイブリッドワークで、出社は月5日以上となります。 ・組織オンボーディング（全職種共通

  求める能力・経験

  ・エンタープライズ企業に対する業務システムの営業経験 　一定規模以上のエンタープライズに業務システム（ERP・基幹システム等）の導入経験 ・商談のクロージング経験 　複数のステークホルダーが関わる組織を攻略し、商談をクロージングに至らしめた経験 ・CxOクラス〜部長レイヤーとの直接折衝し案件を創出した経験 ・コンサルティング型セールス経験 　単なるツール販売ではなく、顧客の経営課題を解決する提案活動の実践経験

  事業内容

  -

• エージェント求人

  ◆【フルリモート】クラウドエンジニア（コンテナ・サーバーレス環境の設計・構築・運用仕組み化）◆

  546~798万

  株式会社BeeX東京都中央区

  ◆【フルリモート】クラウドエンジニア（コンテナ・サーバーレス環境の設計・構築・運用仕組み化）◆気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 AWSをはじめとするパブリッククラウドを活用した、クラウドネイティブインフラの設計・構築プロジェクトに、チームメンバーとして参画していただきます。入社後はプロジェクトチームの一員として実務に携わりながら、コンテナやサーバーレスを活用したインフラスキルを磨き、将来的にはリーダーへのステップアップを目指していただけます。 【具体的には】 ・コンテナやサーバーレスを活用したクラウドネイティブ環境の設計、構築、運用仕組み化 ・IaCやアプリケーションのデプロイのためのベストプラクティスの推進 ・既存技術と新技術を組み合わせたクラウドネイティブ開発 ・構築したインフラの品質・安全性・性能の継続的改善 ・サービスのシステム課題解決 【職種の魅力】 ・クラウド（AWS・Azure・Google Cloud）を活用したエンタープライズ案件を通じて、クラウドネイティブなインフラエンジニアとしての成長を実現できます。 ・プライム案件・新規構築が多く、コンテナ・サーバーレス・IaCなど最新インフラ技術に日常的に触れられる環境です。 ・オンプレミスからクラウドへの移行やモダナイゼーションプロジェクトへの参画機会があります。 ・将来的なリーダーへのステップアップを目指せるキャリアパスが整備されています。 ・リモートワーク・フレックスタイム制を活用した柔軟な働き方が可能です。(求人ID：450327)

  求める能力・経験

  【必須】 ・AWS、Azure、Google Cloudいずれかを利用したインフラ構築・設計の実務経験（目安3年～） ・サーバー、ネットワーク、セキュリティに関する基礎知識 ・GitHub・GitLabなどを利用したチーム開発経験 ・新しいクラウドサービス・ツールを自らキャッチアップし実務に取り入れた経験 【歓迎】 コンテナ（ECS・EKS・Fargate）を活用した構築・運用経験／AWS Lambda・API Gateway・DynamoDB・Step Functionsなどのサーバーレスサービスを活用した構築経験／IaCツール（Terraform・AWS CDK・CloudFormation）の実務経験／CI/CDパイプライン（GitHub Actions・CircleCIなど）の構築・運用経験／AWS・Azure・Google Cloudいずれかの認定資格保有／オンプレミス環境からクラウドへの移行（マイグレーション）経験／マイクロサービスアーキテクチャの設計・構築経験／顧客・ステークホルダーとの折衝・調整経験／DevOps・生成AIなど最新技術への高い関心／コンテナ・IaCなどクラウドネイティブ技術を自主的にキャッチアップしている方／応募書類に取り組み内容や成果を具体的に記載できる方歓迎

  事業内容

  【東証グロース上場：企業の基幹システムをマルチクラウド対応で実現】 同社はクラウドに特化して、顧客企業の変革を一気通貫で支援するクラウドシステムインテグレーターでございます。AWSソリューションを駆使し顧客企業のシステム開発やクラウド基盤の構築・改善を行います。ERP大手のSAPを中心に基幹システムのクラウド移行及びインテグレーションに特化したサービスを行います。

• エージェント求人

  AI活用・データ分析エンジニア｜宇宙×AI×防衛／リモート有／Solafune社

  500~800万

  株式会社Solafune東京都千代田区

  AI活用・データ分析エンジニア｜宇宙×AI×防衛／リモート有／Solafune社気になる

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  仕事内容

  政府機関向けセキュリティシステム最適化プロジェクトにおいて、ローカルLLMと統計分析を活用してセキュリティパラメータの最適化を行うポジション。外部クラウドAIを使用できない機密性の高い隔離環境で、ローカルに展開したオープンソースLLMを活用し、検証結果データや外部ヒアリング情報を統合的に分析して最適パラメータ候補を導出する。「クローズド環境でのAI活用」に挑戦したいエンジニアを歓迎。 ＜主な業務内容＞ ・ローカルLLM環境（外部サービス不使用）の構築・運用：GPUサーバ上にOllamaを用いてモデルを展開 ・パラメータ最適化ループの実装：検証結果データを入力としてLLMがパラメータ候補を生成・評価・絞り込む ・外部ヒアリング情報・既存事例データの構造化整理とパターン分析 ・Python/LangChainを用いた分析パイプラインの実装・改善 ・分析結果レポートの作成（設計方針書の定量的根拠として活用） ・隔離環境（ネットワーク非接続）での分析環境の構築・維持

  求める能力・経験

  必須スキル ・Python 3.x：データ処理・分析・REST API実装（Pandas / NumPy / FastAPI等） ・機械学習・統計分析の実務経験：パラメータ最適化・異常検知・時系列分析等のいずれか ・ローカルLLMまたはオープンソースLLMの活用経験：Ollama / llama.cpp / Hugging Face等 ・データ可視化ツールの使用経験：Jupyter Lab / Matplotlib / Plotly等 ・Linuxサーバ・GPU環境（CUDA）の基本操作 ・プロンプトエンジニアリング能力： ・実験管理能力 ・閉じた環境での創意工夫 ＜ツール・製品経験＞ ・ローカルLLM：Ollama + Llama3/Mistral または llama.cpp + GGUFモデル（どちらか一方の経験で可） ・LLMフレームワーク：LangChain または LlamaIndex（どちらか一方の経験で可） ・最適化：Optuna または scipy.optimize（どちらか一方の経験で可） ・コンテナ：Docker（基本操作）

  事業内容

  Solafune は、農業、災害、天然資源、金融、防衛、マーケティング、保険などの分野向けの衛星および地理空間データ分析テクノロジーを開発しています。