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  プロジェクトマネージャー（ITコンサル／ワンプール制で多様な業界）

  800~3000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  プロジェクトマネージャー（ITコンサル／ワンプール制で多様な業界）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【通信・サービス】0→1の新規事業。アジャイル開発による「スーパーアプリ」立ち上げと内製化支援 [プロジェクトの背景] 大手通信キャリアが、決済・ポイント・ECなどを統合したアプリの立ち上げを計画。しかし、社内はウォーターフォール文化が根強く、変化の激しいBtoCサービスを開発するノウハウが不足していました。また、ベンダー丸投げ体質からの脱却（内製化）も同時に目指していました。 [PMとしてのミッション] ・アジャイルプロセスの導入: ビジネスサイド（企画）とエンジニアサイド（開発）がワンチームとなるスクラム体制を構築。スプリントごとの優先順位付けや、要件変更への柔軟な対応フローを整備し、組織にアジャイル文化を定着させる。 ・MVP開発のリード: 膨れ上がる要望を整理し、「最初にリリースすべき最小限の価値」を定義。最短期間での市場投入を実現するスケジュール管理を徹底。 開発チームビルディング： クライアント社員と外部パートナーが混在するチームにおいて、心理的安全性を確保し、自律的に動ける開発組織を醸成する。 [案件の魅力] 「プロダクトマネージャー（PdM）」に近い立ち位置で、ビジネスの成功に直結する開発をリードできます。また、単にモノを作るだけでなく、クライアント組織に「アジャイル文化」や「内製化の仕組み」を植え付けるという、組織変革の経験も得られます。 ②【製造・商社】グローバル30拠点のデータ統合。全社DX推進室の立ち上げとガバナンス策定 [プロジェクトの背景] グローバル展開する総合商社。海外現地法人ごとにERPやCRMがバラバラに導入されており、本社が経営数値をリアルタイムに把握できない状態でした。全社的なデータ活用を推進するため、グローバル統一のデータ基盤構築と、それを統括する「DX推進室」の立ち上げが急務でした。 [PMとしてのミッション] ・グローバル・ステークホルダーマネジメント: 本社の意向と、海外現法の事情（法規制、商習慣、現場の抵抗）の板挟みになりがちな状況下で、粘り強く対話し、全社統一のデータ標準やセキュリティポリシーへの合意を取り付ける。 ・プログラムマネジメント: インフラ構築、データ移行、BIツール導入、現場教育といった複数のサブプロジェクトを包括的に管理（プログラムマネジメント）。全体最適の視点でリソース配分やリスク管理を行う。 ・組織・ルール設計: システムを作るだけでなく、稼働後の運用体制、データ入力ルール、権限管理プロセスといった「ガバナンス」を設計し、永続的に機能する組織を作る。 [案件の魅力] システム開発の枠を超え、「組織作り」や「グローバルガバナンス」という経営視点のマネジメントスキルが磨かれます。英語力を活かしたい方や、特定のシステムだけでなく、企業全体のITランドスケープをデザインしたい方に最適な案件です。

  求める能力・経験

  【必須】 ・プロジェクトマネジメント経験 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  組み込みエンジニア（自動車DX／SDV開発）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  組み込みエンジニア（自動車DX／SDV開発）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【自動車DX】「走るスマホ」を実現する、ソフトウェア・デファインド・ビークル（SDV）開発 [クライアントの課題] 世界的な大手自動車メーカー。従来の自動車開発は、機能ごとに独立した多数のECU（電子制御ユニット）が搭載され、ハードウェアとソフトウェアが密結合していました。これにより、開発は長期化し、購入後にソフトウェアを更新して性能を向上させること（OTA: Over-the-Air）も困難でした。テスラに代表されるような、ソフトウェア中心の車両開発への変革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 次世代の車両アーキテクチャとして、車両の機能をソフトウェアで定義・制御する「SDV」への全面的な移行を支援。ドメインコントローラーと呼ばれる数個の高性能な統合ECUに機能を集中させ、OTAによる継続的な機能アップデートを可能にする基盤を構築しました。 ・統合ECUのファームウェア開発: 自動運転支援（ADAS）やコネクテッド機能を担う統合ECUの、極めて複雑なソフトウェアを開発。安全性を担保するため、リアルタイムOS（RTOS）であるQNXやAutomotive Grade Linuxを採用。 ・低レイヤー・パフォーマンスチューニング: カメラやLiDARからの膨大なセンサーデータをリアルタイムに処理するため、C/C++による低レイヤーのコード最適化や、CPU/GPUの性能を最大限に引き出すチューニングを実施。 ・セキュアなOTA基盤の構築: 外部からのハッキングを防ぐセキュアブートの実装や、安全にソフトウェアを更新するためのOTAクライアントモジュールを開発。 [技術スタック例] C/C++, Python, QNX, AUTOSAR, Linux, CAN, 車載Ethernet (AVB/TSN), Hypervisor [プロジェクトの魅力] 100年に一度と言われる自動車業界の大変革の、まさに中心に身を置くことができます。組込エンジニアとして、安全性と性能の両立という極めて難易度の高い課題に取り組み、「クルマの価値がソフトウェアで決まる時代」を自らの手で創り出す、非常にエキサイティングなプロジェクトです。 ②【産業DX】工場の"止まらない"未来を創る、エッジAI予知保全システム [クライアントの課題] 大手化学プラントを保有する企業。生産ラインの重要設備が突然故障し、数日間の生産停止と数億円規模の損失が発生。従来の時間ベースのメンテナンスでは、突発的な故障を防ぎきれませんでした。設備の振動や温度といったデータを活用した予知保全が求められましたが、全てのデータをクラウドに送るのはコストと通信帯域の面で非現実的でした。 [DXプロジェクト概要] 「異常の兆候は、現場（エッジ）で捉える」をコンセプトに、AI機能を搭載した小型のエッジデバイスを開発。クラウドと連携しつつ、デバイス側でリアルタイムに異常検知を行う、次世代の予知保全システムを構築しました。 ・エッジAIの実装（TinyML）: 振動センサーから得られる波形データを、マイコン上でリアルタイムに分析。TensorFlow Lite for Microcontrollersを使い、学習済みのAIモデルをリソースの限られた組込機器上で動作させる、高度な実装を実現。 ・省電力・無線通信設計: 電池駆動で数年間の稼働を目指し、消費電力をマイクロアンペア単位で最適化。LPWA（LoRaWANなど）無線技術を用い、広大なプラント内のデータを効率的に収集。 ・リアルタイムOS（RTOS）の活用: データ収集、AI推論、無線通信といった複数のタスクを、ミリ秒単位の遅延も許されない厳しい制約の中で、安定して並行処理させるため、FreeRTOS等を活用した緻密なソフトウェア設計を実施。 [技術スタック例] C/C++, MicroPython, TensorFlow Lite for Microcontrollers, FreeRTOS, LoRaWAN, MQTT [プロジェクトの魅力] 組込エンジニアの腕の見せ所である、ハードウェアの性能を限界まで引き出す最適化スキルと、AIという最先端の知識を融合させる、まさにDX時代の花形プロジェクトです。自ら実装したAIが、巨大な工場の安定稼働を守り、クライアントのビジネスに直接貢献する手応えを感じることができます。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  AIエンジニア（AI開発PM/PL／製造業向け画像認識AI）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  AIエンジニア（AI開発PM/PL／製造業向け画像認識AI）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■AIエンジニアリングのプロジェクト事例 ①【製造業】画像認識AIを活用した製品検査の自動化・高度化 [クライアントの課題] 大手精密機器メーカーにおいて、熟練作業員の目視に頼っていた製品の外観検査が、品質のばらつきや人手不足によりボトルネックとなっていました。微細な傷や異物の検知精度を高め、検査プロセスを自動化する必要がありました。 [プロジェクト概要] 高解像度の製品画像データを活用し、人間の目では識別が困難なレベルの欠陥をリアルタイムで検出するAIモデルを開発・導入しました。 ・PoC（概念実証）: 多様なAIアルゴリズム（CNN, Faster R-CNN, YOLOなど）を比較検証し、クライアントの要求精度と処理速度を両立する最適なモデルアーキテクチャを選定。 ・モデル開発と精度向上: 正常品・不良品の画像データを収集・アノテーションし、データ拡張（Data Augmentation）技術も活用して学習データセットを拡充。深層学習（Deep Learning）により、99%以上の高精度な欠陥検出モデルを構築。 ・システム実装: 開発したAIモデルを工場の生産ラインに組み込み、推論結果を既存の生産管理システムへフィードバックする仕組みを構築。異常検知時には即座にアラートを発報します。 [技術スタック例] Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, CUDA, CNN, Docker, AWS/Azure/GCP ②【金融・保険】自然言語処理AIを用いた査定・審査業務のDX [クライアントの課題] 金融機関や保険会社における融資審査や保険金支払い査定業務では、膨大な量の申込書、診断書、過去の対応履歴といった非構造化テキストデータを人手で確認しており、業務の長期化と担当者の負荷増大が課題でした。 [プロジェクト概要] 自然言語処理（NLP）技術、特にBERTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用し、各種ドキュメントから審査に必要な情報を自動で抽出・構造化し、判断の根拠となる重要箇所をハイライトするAIソリューションを開発しました。 ・情報抽出モデルの開発: 固有表現抽出（NER）や文書分類、類似文書検索の技術を用い、査定担当者が確認すべき情報を自動でピックアップ。 ・要約・レポート生成: 関連資料の内容をAIが自動で要約し、審査レポートのドラフトを生成することで、担当者のドキュメント作成業務を大幅に効率化。 ・リスク検知: 過去の不正請求事例などを学習させ、疑義のある申請を早期に検知するリスクスコアリングモデルを構築。 [技術スタック例] Python, spaCy, GiNZA, Hugging Face Transformers (BERT), scikit-learn, SQL ③【全業界】生成AI（Generative AI）を活用した社内業務改革・新規サービス創出 [クライアントの課題] ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの企業がその活用に関心を持つ一方、「具体的にどのように業務へ適用すればよいか」「情報漏洩などのリスクをどう管理すべきか」といった悩みを抱えていました。 [プロジェクト概要] クライアントの業務内容や保有データを深く理解した上で、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すための戦略策定から、セキュアな環境でのプロトタイプ開発、全社展開までを一気通貫で支援します。 ・活用ユースケース創出: 社内文書の検索・要約、FAQ自動応答、マーケティングコンテンツの自動生成、ソースコード生成支援など、クライアントの業務に即した具体的な活用シナリオを定義。 ・セキュアなAI環境の構築: MicrosoftのAzure OpenAI Serviceなどを活用し、入力した情報が外部のモデル学習に利用されない、セキュアな専用環境を構築。 ・プロンプトエンジニアリングとファインチューニング: 期待通りのアウトプットを得るためのプロンプト設計や、クライアント独自の社内データを用いたモデルのファインチューニングを実施し、回答精度を向上。 [技術スタック例] Azure OpenAI Service/Vertex AI, LangChain, Python, Vector Database (Pinecone, Milvus)

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/AIエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 製造業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①AIとデジタルツインが駆動する「自律進化型スマートファクトリー」の実現 [クライアントの課題] 国内大手の自動車部品メーカー。熟練作業員の「匠の技」に依存した品質管理、予期せぬ設備故障による生産ラインの停止、紙とExcelによる非効率な生産管理が常態化。グローバルでのコスト競争が激化する中、生産性の抜本的な改革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 工場内のあらゆるデータをリアルタイムに収集・分析し、物理空間とデジタル空間を同期させる「デジタルツイン」を構築。AIが自律的に生産プロセスを最適化する、次世代のスマートファクトリーをゼロから構想・開発しました。 ・アーキテクチャ設計: 数千のセンサーからデータを収集するIoTプラットフォーム、リアルタイムでデータを処理するストリーム処理基盤、そしてAIモデルを実行するエッジコンピューティングまで含めた、工場全体のIT/OT統合アーキテクチャを設計。 ・カスタムアプリケーション開発: 収集したデータを基に、AIが設備の故障を数週間前に予測する予知保全システムや、画像認識AIが製品の微細な欠陥を自動検知する品質検査システムをPythonやJavaでスクラッチ開発。 ・現場業務の変革: 現場作業員が持つタブレット上で、AR（拡張現実）を用いて作業手順をナビゲーションしたり、デジタルツイン上で生産計画のシミュレーションを行ったりするアプリケーションを開発。 [役割] この壮大な構想の技術責任者（アーキテクト）として、クライアントの経営課題を具体的なIT要件に落とし込み、全体の技術選定から設計、開発マネジメントまでを一気通貫でリード。ビジネス部門、現場、データサイエンティスト、アプリケーション開発者を繋ぐハブとなり、技術の力で「未来の工場」を創造しました。 ②グローバル・サプライチェーンの完全可視化。マルチクラウドによるデータレイクハウス構築 [クライアントの課題] 世界中に生産・販売拠点を持つ総合化学メーカー。各拠点のERPや生産管理システム（MES）は完全にサイロ化。顧客からの受注、工場の生産進捗、部品の在庫、物流状況といった情報が分断され、「今、世界のどこに、どれだけの在庫があり、いつ顧客に届けられるのか」を誰も正確に把握できていませんでした。 [DXプロジェクト概要] 世界中のサプライチェーンに関わる全てのデータを一元的に収集・分析し、経営層から現場まで、誰もがデータに基づいた意思決定を行える全社統一データ分析基盤（Data Lakehouse）をマルチクラウド（AWS/Azure/GCP）環境上に構築しました。 ・クラウド基盤設計: 各クラウドの強みを活かすマルチクラウド戦略を策定。例えば、データ収集・蓄積の柔軟性からAWS（S3/Glue）を、高度な分析機能からGCP（BigQuery）を選択するなど、最適なサービスを組み合わせたアーキテクチャを設計。 ・データプラットフォーム構築: 世界中のERP、MES、物流システム等から、数テラバイト/日に及ぶデータをリアルタイムに収集するデータパイプラインを構築。データ品質を担保するためのデータガバナンス態勢も整備。 ・データ活用支援: 構築した基盤の上で、BIツール（Tableau等）を用いてサプライチェーン全体を可視化するダッシュボードを開発。さらに、データサイエンティストと協働し、AIによる需要予測や在庫最適化モデルを構築。 [役割] クラウドとデータの専門家として、クライアントのDX戦略の根幹となるデータ基盤のグランドデザインを描きました。技術的な知見はもちろん、サプライチェーンという複雑な業務プロセスを深く理解し、「どのようなデータが、どのように繋がれば、ビジネス価値が生まれるのか」を定義。企業の神経系とも言えるデータプラットフォームを創り上げました。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）

  800~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  ITコンサルタント（製造業DX／PM・PL／スマートファクトリー）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 製造業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①AIとデジタルツインが駆動する「自律進化型スマートファクトリー」の実現 [クライアントの課題] 国内大手の自動車部品メーカー。熟練作業員の「匠の技」に依存した品質管理、予期せぬ設備故障による生産ラインの停止、紙とExcelによる非効率な生産管理が常態化。グローバルでのコスト競争が激化する中、生産性の抜本的な改革が急務でした。 [DXプロジェクト概要] 工場内のあらゆるデータをリアルタイムに収集・分析し、物理空間とデジタル空間を同期させる「デジタルツイン」を構築。AIが自律的に生産プロセスを最適化する、次世代のスマートファクトリーをゼロから構想・開発しました。 ・アーキテクチャ設計: 数千のセンサーからデータを収集するIoTプラットフォーム、リアルタイムでデータを処理するストリーム処理基盤、そしてAIモデルを実行するエッジコンピューティングまで含めた、工場全体のIT/OT統合アーキテクチャを設計。 ・カスタムアプリケーション開発: 収集したデータを基に、AIが設備の故障を数週間前に予測する予知保全システムや、画像認識AIが製品の微細な欠陥を自動検知する品質検査システムをPythonやJavaでスクラッチ開発。 ・現場業務の変革: 現場作業員が持つタブレット上で、AR（拡張現実）を用いて作業手順をナビゲーションしたり、デジタルツイン上で生産計画のシミュレーションを行ったりするアプリケーションを開発。 [役割] この壮大な構想の技術責任者（アーキテクト）として、クライアントの経営課題を具体的なIT要件に落とし込み、全体の技術選定から設計、開発マネジメントまでを一気通貫でリード。ビジネス部門、現場、データサイエンティスト、アプリケーション開発者を繋ぐハブとなり、技術の力で「未来の工場」を創造しました。 ②グローバル・サプライチェーンの完全可視化。マルチクラウドによるデータレイクハウス構築 [クライアントの課題] 世界中に生産・販売拠点を持つ総合化学メーカー。各拠点のERPや生産管理システム（MES）は完全にサイロ化。顧客からの受注、工場の生産進捗、部品の在庫、物流状況といった情報が分断され、「今、世界のどこに、どれだけの在庫があり、いつ顧客に届けられるのか」を誰も正確に把握できていませんでした。 [DXプロジェクト概要] 世界中のサプライチェーンに関わる全てのデータを一元的に収集・分析し、経営層から現場まで、誰もがデータに基づいた意思決定を行える全社統一データ分析基盤（Data Lakehouse）をマルチクラウド（AWS/Azure/GCP）環境上に構築しました。 ・クラウド基盤設計: 各クラウドの強みを活かすマルチクラウド戦略を策定。例えば、データ収集・蓄積の柔軟性からAWS（S3/Glue）を、高度な分析機能からGCP（BigQuery）を選択するなど、最適なサービスを組み合わせたアーキテクチャを設計。 ・データプラットフォーム構築: 世界中のERP、MES、物流システム等から、数テラバイト/日に及ぶデータをリアルタイムに収集するデータパイプラインを構築。データ品質を担保するためのデータガバナンス態勢も整備。 ・データ活用支援: 構築した基盤の上で、BIツール（Tableau等）を用いてサプライチェーン全体を可視化するダッシュボードを開発。さらに、データサイエンティストと協働し、AIによる需要予測や在庫最適化モデルを構築。 [役割] クラウドとデータの専門家として、クライアントのDX戦略の根幹となるデータ基盤のグランドデザインを描きました。技術的な知見はもちろん、サプライチェーンという複雑な業務プロセスを深く理解し、「どのようなデータが、どのように繋がれば、ビジネス価値が生まれるのか」を定義。企業の神経系とも言えるデータプラットフォームを創り上げました。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

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  データエンジニア(PM/PL) データ基盤構築で課題解決

  800~2000万

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■データエンジニアリングのプロジェクト事例 ①【製造業】スマートファクトリー実現に向けたIoTデータ基盤構築 [クライアントの課題] 国内大手製造業において、工場内の膨大なセンサーデータを収集・活用し、生産性向上や品質予測を実現したいというニーズがありました。しかし、既存のシステムは老朽化しており、リアルタイムでのデータ処理や大規模データの蓄積に対応できない状況でした。 [プロジェクト概要] クラウドプラットフォーム（AWS/Azure/GCP）上に、数千億件規模のIoTデータをリアルタイムで収集・加工・分析するためのスケーラブルなデータ基盤を構築しました。 ・データ収集: 工場内の各種センサーや生産管理システムからデータをリアルタイムに収集するストリーミングパイプラインを構築（例：AWS Kinesis, Azure Event Hubs）。 ・データ蓄積・加工: 収集した生データを、データサイエンティストやビジネスユーザーが活用しやすい形に加工・整理し、データレイク（例：Amazon S3, Azure Data Lake Storage）およびデータウェアハウス（例：Snowflake, BigQuery）に格納。 ・データ活用: BIツール（例：Tableau, Power BI）による生産状況の可視化や、機械学習モデルによる故障予知・品質予測分析の基盤を提供。 [技術スタック例] AWS/Azure/GCP, Python, SQL, Spark, Kafka, Snowflake, BigQuery, Airflow, Tableau ②【金融】次世代マーケティング基盤の構築による顧客体験向上 [クライアントの課題] 大手金融機関において、顧客接点のデジタル化が進む中、Webサイトの閲覧履歴、取引履歴、アプリ利用ログといったオンライン・オフラインのデータを統合し、個々の顧客に最適化されたサービス提案を行う必要がありました。 [プロジェクト概要] 顧客一人ひとりの行動やニーズを深く理解し、パーソナライズされたコミュニケーションを実現するためのCDP（Customer Data Platform）を中核としたマーケティングデータ基盤を構築しました。 ・データ統合: 各システムに散在していた顧客データを収集・統合し、360度視点での顧客理解を可能にするデータマートを設計・構築。 ・バッチ・リアルタイム処理: 夜間バッチによる大規模なデータ更新に加え、Webアクセスログなどのリアルタイムデータを処理し、即時性の高いアクションに繋げる仕組みを実装。 ・データガバナンス: 金融機関として求められる高度なセキュリティ要件を満たすため、個人情報保護に配慮したデータマスキングやアクセス制御を徹底。 [技術スタック例] AWS/Azure/GCP, Python, SQL, dbt, Airflow, Treasure Data/Tealium, Google Analytics ③【通信】大規模データ分析基盤のモダナイゼーション [クライアントの課題] 国内大手通信キャリアにおいて、オンプレミスで長年運用されてきた大規模なデータ分析基盤が、処理性能の低下や運用コストの増大といった課題を抱えていました。 [プロジェクト概要] 既存の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）を計画・実行し、データ分析基盤のモダナイゼーションを実現しました。 ・アセスメント・PoC: 既存システムの課題を分析し、最適なクラウドサービスを選定。小規模なデータを用いたPoC（Proof of Concept）を実施し、技術的な実現可能性とコスト効果を検証。 ・移行設計・実装: ダウンタイムを最小限に抑える移行計画を策定し、データパイプラインの再設計と実装をリード。オンプレミス環境のETL処理を、クラウドネイティブな分散処理技術（例：Spark）に置き換え、処理性能を大幅に向上。 ・運用効率化: CI/CDパイプラインの導入やIaC（Infrastructure as Code）化を推進し、インフラ運用の自動化と効率化を実現。 [技術スタック例] AWS/Azure/GCP, Python, SQL, Spark, Terraform, Jenkins, GitLab CI

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/データエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

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  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  クラウドエンジニア（AWS／金融機関のシステム刷新PM・PL）

  800~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  クラウドエンジニア（AWS／金融機関のシステム刷新PM・PL）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【金融】サーバレスアーキテクチャによる勘定系バッチシステムの全面刷新 [クライアントの課題] 大手金融機関において、夜間に実行される勘定系のバッチ処理が、レガシーな大規模システムに起因して長時間化・高コスト化していました。処理の遅延は翌日のオンラインサービス開始に影響を及ぼすリスクがあり、ビジネスの俊敏性を著しく阻害していました。 [プロジェクト概要] 処理をイベントドリブンなアーキテクチャで再設計し、AWS LambdaやAWS Step Functionsといったサーバレスサービスを全面的に採用。巨大なモノリシックな処理を疎結合なマイクロバッチ群に分割し、並列処理させることで、処理時間を数時間単位で短縮し、運用コストも大幅に削減しました。 ・アーキテクチャ設計: Amazon EventBridgeでイベントを検知し、AWS Step Functionsで複雑なワークフローをオーケストレーション。個別の処理はAWS Lambdaで実行する、スケーラブルで回復力の高いアーキテクチャを設計。 ・開発とIaC: AWS CDK (Cloud Development Kit) やAWS SAM (Serverless Application Model) を用い、全てのインフラ構成をTypeScriptやPythonでコード化。品質の高いインフラを迅速かつ繰り返しデプロイできる体制を構築。 ・データ連携: オンプレミスのメインフレームとのデータ連携にはAWS Database Migration Service (DMS) やAmazon S3を活用し、安全かつ効率的なデータ移行を実現。 [技術スタック例] AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon EventBridge, Amazon SQS/SNS, Amazon DynamoDB, AWS CDK/SAM, AWS DMS ②【製造業】AWS IoTと機械学習によるスマートファクトリー化の推進 [クライアントの課題] 国内大手製造業において、工場の生産性向上や品質安定化のため、熟練作業員の経験と勘に頼るオペレーションから脱却する必要がありました。工場内の膨大なセンサーデータを活用した、予知保全や品質異常検知の実現を目指していました。 [プロジェクト概要] 工場内の数千のセンサーからリアルタイムでデータを収集・分析し、機械学習モデルによって故障の予兆や製品の品質不良を検知する、エンドツーエンドのIoT・AIプラットフォームをAWS上に構築しました。 ・データ収集基盤: AWS IoT Coreで安全にデバイスデータを収集し、Amazon Kinesis Data Firehoseを通じてデータレイクであるAmazon S3に効率的に格納。 ・データ分析・機械学習 (MLOps) 基盤: AWS Glueでデータをクレンジング・カタログ化し、Amazon SageMakerで予知保全モデルを構築。SageMaker Pipelinesを用いて、モデルの再学習からデプロイまでの一連のMLOpsフローを自動化。 ・エッジコンピューティング: リアルタイム性が求められる異常検知処理の一部は、AWS IoT Greengrassを活用して工場内のエッジデバイス上で実行するハイブリッド構成を実現。 [技術スタック例] Amazon SageMaker (Pipelines, Studio), AWS IoT Core, AWS IoT Greengrass, Amazon Kinesis, Amazon S3, AWS Glue, AWS Lake Formation [プロジェクトの魅力] 最先端のスマートファクトリー化を、企画構想からプラットフォーム構築、AIモデルの実装まで一貫してリードできます。IoT、データサイエンス、エッジコンピューティングといった複合領域の知見を活かし、ものづくりの未来を創造する非常にやりがいのあるプロジェクトです。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/クラウドエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  ネットワークエンジニア（金融機関のゼロトラストネットワーク刷新）

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【金融】ゼロトラスト思想に基づく次世代グローバルネットワークへの刷新 [クライアントの課題] 国内大手金融機関において、クラウドサービスの利用拡大とリモートワークの恒常化により、従来の境界型防御（VPNやプロキシサーバー）を前提としたネットワークアーキテクチャが限界を迎えていました。通信の遅延、セキュリティリスクの増大、運用負荷の高さが経営課題となっていました。 [プロジェクト概要] 「社内だから安全」という考えを捨て、全ての通信を検証する「ゼロトラスト」モデルへ移行。SASE（Secure Access Service Edge）プラットフォームを導入し、セキュリティとネットワーク機能をクラウド上で統合的に提供するアーキテクチャへ刷新しました。 ・企画・構想: 現状のネットワーク構成と業務課題を分析し、最適なSASEベンダー（Zscaler, Netskope, Palo Alto Prisma Accessなど）の選定から導入計画までを策定。 ・設計・構築: 全世界の拠点と数万人の従業員を対象に、ローカルブレイクアウトを実現するSD-WANと、SWG, CASB, ZTNAといったセキュリティ機能を統合したネットワークを設計・構築。 ・自動化・効率化: TerraformやAnsibleを用い、各拠点への展開やポリシー変更といった構成管理をコード化（IaC）。プロビジョニングの迅速化とヒューマンエラーの削減を実現。 [技術スタック例] SASE (Zscaler, Netskope), SD-WAN, ZTNA, SWG, CASB, IaC (Terraform, Ansible), Python, クラウド (AWS/Azure/GCP) [プロジェクトの魅力] レガシーなネットワークからの脱却という、企業のDXにおける極めて重要な変革をリードする経験を積めます。技術的にも市場価値の高いゼロトラストとIaCの専門性を、大規模な実環境で高めることができる、非常にチャレンジングな案件です。 ②【製造業】大規模ハイブリッドクラウド環境のネットワーク設計・構築 [クライアントの課題] 大手製造業が、基幹システムの一部をオンプレミスに残しつつ、データ分析基盤や新規アプリケーション開発環境をマルチクラウド（AWS, Azure）で構築するにあたり、両環境をシームレスかつセキュアに接続する必要がありました。しかし、クラウド特有のネットワーク設計やセキュリティ担保に関する知見が不足していました。 [プロジェクト概要] オンプレミスのデータセンターと複数のパブリッククラウドを、高帯域かつ低遅延な専用線（AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute）で接続。クラウドネイティブなサービスを最大限に活用した、スケーラブルで可用性の高いハイブリッドクラウド・ネットワークを構築しました。 ・全体設計: アプリケーションの要件に基づき、IPアドレス設計、VPC/VNet間のルーティング設計、セキュリティグループやネットワークACLの設計など、クラウド全体のネットワークアーキテクチャを策定。 ・IaCによるプロビジョニング: Terraformを用いてネットワークリソース（VPC, Subnet, Route Table, TGWなど）の構成を全てコード化。開発・本番環境の迅速な払い出しと、構成の一貫性を担保。 ・監視・運用設計: CloudWatchやAzure Monitorを活用したネットワークの死活監視、トラフィック監視、ログ分析の仕組みを設計・導入。 [技術スタック例] AWS (VPC, Transit Gateway, Direct Connect), Azure (VNet, Virtual WAN, ExpressRoute), Terraform, Ansible, Python, Cisco/Juniper (オンプレミス側) [プロジェクトの魅力] 今やエンタープライズシステムの主流となったハイブリッド/マルチクラウド環境において、最も複雑で重要となるネットワーク部分の設計・構築スキルを体系的に習得できます。インフラ全体を見渡す視点と、クラウド・オンプレミス両方の深い知見が求められる、エンジニアとして大きく成長できるプロジェクトです。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/ネットワークエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  ネットワークエンジニア（金融機関のゼロトラストネットワーク刷新）

  800~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  ネットワークエンジニア（金融機関のゼロトラストネットワーク刷新）気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■プロジェクト事例 ①【金融】ゼロトラスト思想に基づく次世代グローバルネットワークへの刷新 [クライアントの課題] 国内大手金融機関において、クラウドサービスの利用拡大とリモートワークの恒常化により、従来の境界型防御（VPNやプロキシサーバー）を前提としたネットワークアーキテクチャが限界を迎えていました。通信の遅延、セキュリティリスクの増大、運用負荷の高さが経営課題となっていました。 [プロジェクト概要] 「社内だから安全」という考えを捨て、全ての通信を検証する「ゼロトラスト」モデルへ移行。SASE（Secure Access Service Edge）プラットフォームを導入し、セキュリティとネットワーク機能をクラウド上で統合的に提供するアーキテクチャへ刷新しました。 ・企画・構想: 現状のネットワーク構成と業務課題を分析し、最適なSASEベンダー（Zscaler, Netskope, Palo Alto Prisma Accessなど）の選定から導入計画までを策定。 ・設計・構築: 全世界の拠点と数万人の従業員を対象に、ローカルブレイクアウトを実現するSD-WANと、SWG, CASB, ZTNAといったセキュリティ機能を統合したネットワークを設計・構築。 ・自動化・効率化: TerraformやAnsibleを用い、各拠点への展開やポリシー変更といった構成管理をコード化（IaC）。プロビジョニングの迅速化とヒューマンエラーの削減を実現。 [技術スタック例] SASE (Zscaler, Netskope), SD-WAN, ZTNA, SWG, CASB, IaC (Terraform, Ansible), Python, クラウド (AWS/Azure/GCP) [プロジェクトの魅力] レガシーなネットワークからの脱却という、企業のDXにおける極めて重要な変革をリードする経験を積めます。技術的にも市場価値の高いゼロトラストとIaCの専門性を、大規模な実環境で高めることができる、非常にチャレンジングな案件です。 ②【製造業】大規模ハイブリッドクラウド環境のネットワーク設計・構築 [クライアントの課題] 大手製造業が、基幹システムの一部をオンプレミスに残しつつ、データ分析基盤や新規アプリケーション開発環境をマルチクラウド（AWS, Azure）で構築するにあたり、両環境をシームレスかつセキュアに接続する必要がありました。しかし、クラウド特有のネットワーク設計やセキュリティ担保に関する知見が不足していました。 [プロジェクト概要] オンプレミスのデータセンターと複数のパブリッククラウドを、高帯域かつ低遅延な専用線（AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute）で接続。クラウドネイティブなサービスを最大限に活用した、スケーラブルで可用性の高いハイブリッドクラウド・ネットワークを構築しました。 ・全体設計: アプリケーションの要件に基づき、IPアドレス設計、VPC/VNet間のルーティング設計、セキュリティグループやネットワークACLの設計など、クラウド全体のネットワークアーキテクチャを策定。 ・IaCによるプロビジョニング: Terraformを用いてネットワークリソース（VPC, Subnet, Route Table, TGWなど）の構成を全てコード化。開発・本番環境の迅速な払い出しと、構成の一貫性を担保。 ・監視・運用設計: CloudWatchやAzure Monitorを活用したネットワークの死活監視、トラフィック監視、ログ分析の仕組みを設計・導入。 [技術スタック例] AWS (VPC, Transit Gateway, Direct Connect), Azure (VNet, Virtual WAN, ExpressRoute), Terraform, Ansible, Python, Cisco/Juniper (オンプレミス側) [プロジェクトの魅力] 今やエンタープライズシステムの主流となったハイブリッド/マルチクラウド環境において、最も複雑で重要となるネットワーク部分の設計・構築スキルを体系的に習得できます。インフラ全体を見渡す視点と、クラウド・オンプレミス両方の深い知見が求められる、エンジニアとして大きく成長できるプロジェクトです。

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/ネットワークエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム

• エージェント求人

  データエンジニア(PM/PL) データ基盤構築で課題解決

  600~2000万

  株式会社ベイカレント・テクノロジー東京都港区, 大阪府大阪市, 愛知県名古屋市

  データエンジニア(PM/PL) データ基盤構築で課題解決気になる

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  仕事内容

  【職務内容】 業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。 経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。 ■データエンジニアリングのプロジェクト事例 ①【製造業】スマートファクトリー実現に向けたIoTデータ基盤構築 [クライアントの課題] 国内大手製造業において、工場内の膨大なセンサーデータを収集・活用し、生産性向上や品質予測を実現したいというニーズがありました。しかし、既存のシステムは老朽化しており、リアルタイムでのデータ処理や大規模データの蓄積に対応できない状況でした。 [プロジェクト概要] クラウドプラットフォーム（AWS/Azure/GCP）上に、数千億件規模のIoTデータをリアルタイムで収集・加工・分析するためのスケーラブルなデータ基盤を構築しました。 ・データ収集: 工場内の各種センサーや生産管理システムからデータをリアルタイムに収集するストリーミングパイプラインを構築（例：AWS Kinesis, Azure Event Hubs）。 ・データ蓄積・加工: 収集した生データを、データサイエンティストやビジネスユーザーが活用しやすい形に加工・整理し、データレイク（例：Amazon S3, Azure Data Lake Storage）およびデータウェアハウス（例：Snowflake, BigQuery）に格納。 ・データ活用: BIツール（例：Tableau, Power BI）による生産状況の可視化や、機械学習モデルによる故障予知・品質予測分析の基盤を提供。 [技術スタック例] AWS/Azure/GCP, Python, SQL, Spark, Kafka, Snowflake, BigQuery, Airflow, Tableau ②【金融】次世代マーケティング基盤の構築による顧客体験向上 [クライアントの課題] 大手金融機関において、顧客接点のデジタル化が進む中、Webサイトの閲覧履歴、取引履歴、アプリ利用ログといったオンライン・オフラインのデータを統合し、個々の顧客に最適化されたサービス提案を行う必要がありました。 [プロジェクト概要] 顧客一人ひとりの行動やニーズを深く理解し、パーソナライズされたコミュニケーションを実現するためのCDP（Customer Data Platform）を中核としたマーケティングデータ基盤を構築しました。 ・データ統合: 各システムに散在していた顧客データを収集・統合し、360度視点での顧客理解を可能にするデータマートを設計・構築。 ・バッチ・リアルタイム処理: 夜間バッチによる大規模なデータ更新に加え、Webアクセスログなどのリアルタイムデータを処理し、即時性の高いアクションに繋げる仕組みを実装。 ・データガバナンス: 金融機関として求められる高度なセキュリティ要件を満たすため、個人情報保護に配慮したデータマスキングやアクセス制御を徹底。 [技術スタック例] AWS/Azure/GCP, Python, SQL, dbt, Airflow, Treasure Data/Tealium, Google Analytics ③【通信】大規模データ分析基盤のモダナイゼーション [クライアントの課題] 国内大手通信キャリアにおいて、オンプレミスで長年運用されてきた大規模なデータ分析基盤が、処理性能の低下や運用コストの増大といった課題を抱えていました。 [プロジェクト概要] 既存の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）を計画・実行し、データ分析基盤のモダナイゼーションを実現しました。 ・アセスメント・PoC: 既存システムの課題を分析し、最適なクラウドサービスを選定。小規模なデータを用いたPoC（Proof of Concept）を実施し、技術的な実現可能性とコスト効果を検証。 ・移行設計・実装: ダウンタイムを最小限に抑える移行計画を策定し、データパイプラインの再設計と実装をリード。オンプレミス環境のETL処理を、クラウドネイティブな分散処理技術（例：Spark）に置き換え、処理性能を大幅に向上。 ・運用効率化: CI/CDパイプラインの導入やIaC（Infrastructure as Code）化を推進し、インフラ運用の自動化と効率化を実現。 [技術スタック例] AWS/Azure/GCP, Python, SQL, Spark, Terraform, Jenkins, GitLab CI

  求める能力・経験

  【必須】 ・システムエンジニア/データエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒 【歓迎】 以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。 ・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方 ・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方

  事業内容

  ・戦略・業務・ITに関するコンサルティングサービスでクライアントの事業展開を支援する日本発の総合コンサルティングファーム