【シニアソフトウェアエンジニア】スペシャルアプローチ
年収非公開
ウーブン・バイ・トヨタ株式会社
東京都中央区
年収非公開
ウーブン・バイ・トヨタ株式会社
東京都中央区
フロントエンドエンジニア
DevOpsエンジニア
サーバーサイドエンジニア
■スケーラブルなハイブリッドクラウド/オンプレミス環境で稼働する仮想車両のE/Eアーキテクチャのテストインフラを構築します。また、同僚やジュニアメンバーの指導・メンタリングを行います。 【業務内容】■他のエンジニア、テクニカルプログラムマネージャー、エンジニアリングマネージャーと密に連携し、広いチームにに技術的な解決策を提供し、技術的および製品活動を調整、納期達成に貢献 ■クラウドインフラ、ソフトウェア、ハードウェアのテストベンチ開発者から成るチームに参画 ■メンターとして、チームメンバーの成長を促し、技術的リーダーシップとガイダンス提供。等
【必須】■人、プロセス、製品が関わる複雑な技術的状況を迅速に理解し、分解する能力 ■10年以上のメンテナブルなサービスの開発経験(GoまたはPythonが望ましい) ■TerraformなどのIaCツールを使用したクラウドインフラの構築および維持経験 ■NomadやKubernetesなどのスケジューリング・オーケストレーションツールとの統合経験 ■Dockerなどのコンテナ技術の経験 ■プロジェクトおよび製品管理の実務知識 ■最新のソフトウェア開発プラクティスとツールに関する知識 ■同僚と積極的に協力し、共通目標の達成に向けて、支援的な環境を育む能力
英語中級
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
非公開 月給制 月給 非公開 賃金・残業手当の支給方法など、本求人票で明示されていない項目につきましては、決定次第速やかにお伝えいたします。
会社規定に基づき支給
08時間00分 休憩60分
08:30~17:30
無 コアタイム 無
有
有
年間123日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日
入社直後20日 年度途中入社の場合日数を比例付与
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
【残業手当】 ・裁量労働制勤務者に対し、1日1.5時間の法定時間外労働の対価として、「賃金規程」に定める時間外割増賃金に代えて、基本給の25%に相当する金額を「裁量労働手当」の名称で支給する。 【注意事項】 ・通常、すべての面接はGoogle Meetで実施いたします。 ・現在募集中の求人票は英語版と日本語版の両方で掲載しております。つきましては、いずれか一方のみにご応募いただきますようお願い申し上げます。 ・ご応募の際には、できるだけ英文レジュメのご提出をお願いしておりますが、何らかの理由で日本語職務経歴書をご提出いただいた場合、ポジションによっては選考過程で英文レジュメの提出をお願いすることがございますので、あらかじめご了承ください。 業務の変更範囲:業務全般 勤務地の変更範囲:無
無
東京都中央区日本橋室町3-2-1 日本橋室町三井タワー
東京メトロ銀座線三越前駅 JR山手線神田駅 JR総武本線新日本橋駅
屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
在宅勤務(一部従業員利用可) リモートワーク可(一部従業員利用可) 副業OK(一部従業員利用可) 自転車通勤可(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可) 社員食堂・食事補助(全従業員利用可)
無
無
*全従業員が在宅勤務またはリモートワーク可ですが、いわゆるフルリモートワークにあたる方は「一部」、ハイブリッドワークについては「全従業員可」 ・経験に基づく業界水準に見合った給与 ・勤務時間 :フレキシブルな勤務時間 ・年次有給休暇:年間20日(初年度は入社月により日数が異なる) ・私傷病休暇:年間6日(初年度は入社月により日数が異なる) ・休日:土日、祝日、その他当社が定めた日 ・社会保険:健康保険、厚生年金保険、労災保険、雇用保険、介護保険 ・住宅手当 ・退職金制度 ・レンタカーサポート ・社内研修制度(ソフトウェア学習・語学学習)
1名
5~6回
筆記試験:無
モビリティが単なる移動手段を越えて、新たな機会を生み出し、互いにつながり、そして成長へと続く新たな道筋を作り出すことです。私たちは、移動が現代の制約を越え、コミュニティを強くし、継続的に進化する未来を生み出していきます。
〒103-0022 東京都中央区日本橋室町3丁目2番1号
米国:パロアルト(カリフォルニア州)、シアトル(ワシントン州)、アナーバー(ミシガン州)、ブルックリン(ニューヨーク州)、英国:ロンドン
ソフトウェアを基盤とした、モビリティの新技術・事業開発(ソフトウェアづくりプラットフォーム Arene、自動運転・先進運転支援システム、モビリティのためのテストコースであり実証実験の街Woven City)
非公開
トヨタ自動車株式会社 100.0%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
400~600万
【業務内容】 サーバーエンジニアとして、オンプレミスの環境やAWS、Azureなどのクラウド環境でのITインフラの設計業務から構築・運用業務などを担当頂きます。 ・Linux/Windowsサーバの設計・構築及び運用保守業務。 ・パブリッククラウド(AWS・Azure等)の環境での基本設計・詳細設計・構築などの一貫した業務 <具体的には> ①Linux/Windowsサーバの設計・構築・運用改善 標準化テンプレートを活用しつつ、要件に応じたチューニングや高可用性設計(冗長化、バックアップ、DR)をリード。 監視・ログ基盤の整備、パフォーマンスボトルネックの可視化、キャパシティ計画まで担当。IaC(Ansible、PowerShell DSC)による構成のコード化を推進。 ②パブリッククラウド(AWS・Azure)の環境構築 VPC/ネットワーク、IAM/セキュリティ、ストレージ、コンピュートの設計・構築から、運用設計(アラート、バックアップ、コスト最適化)まで一貫対応。 TerraformやBicepを用いたIaC、CI/CDによる環境の継続的デリバリー、コンテナ/Kubernetes基盤の設計にも挑戦可能。 【当ポジションの魅力】 ・専任組織による最適なプロジェクトへのアサイン 経験豊富なメンバーで構成された専門部署が、顧客情報や業界トレンドを踏まえて最適なプロジェクトアサインを実現。更に計画的なローテーションを実施し、キャリアを加速させます。 ・理想と現実をつなぐキャリア支援 「エンジニアとしての理想」と「市場・案件の現実」を両面から見据え、最適なバランスを探る仕組み。希望を尊重しつつ、確実に成長できるプロジェクトを選定し、理想のキャリア形成を後押しします。 ・徹底した深掘りと能動的サポート 丁寧なヒアリングを通じて、潜在的なスキルや強みを発掘。時にはお客さまや現場エンジニアと連携して最適な機会を創出し、プロジェクトへの入場まで一貫してサポート。 自分の魅力を最大限に引き出せます。 ・多様なキャリアパスと成長機会 未経験領域への挑戦、専門分野の深化、プロジェクトリーダーやマネジメントなど、多様なキャリアパスを実現。人事制度として、専門性を深め技術や知識を極めるエキスパートコース、組織運営を担いリーダーとしてチームを牽引するマネジメントコースがあります。 【プロジェクト例】 <プロジェクト例①> ■概要:大手SI企業 クラウド環境(AWS)の保守運用 ■詳細:サーバーのパッチ適応・インスタンス構築等 ■使用する技術:AWS、CloudWatch、EC2、S3、IAM <プロジェクト例②> ■概要:大手SI企業向けサーバーの運用、運用設計 ■業務内容:サーバ運用保守及び構築支援 ■工程:構築~運用保守 ■使用する技術:オンプレミス ・OS:WindowsServer、Linux ・データベース:MySQL、SQLServer 【描けるキャリアパス】 オンプレとクラウドの双方で構築〜運用まで一気通貫の経験を積めます。 入社後は今までのご経験を活かしてスキル基盤の構築、プロジェクトの中核を担って頂くよう、段階的にスキルアップを望むことができます。 当社は運用自動化・AI領域への挑戦機会なども充実しており、認定資格取得やIaC・SRE・仮想基盤等新領域の技術取得を研修面でもサポートが充実しているため、研修や自己研鑽を通して沢山の幅広いキャリアへ目を向ける事ができます。 さらに将来的には運用だけに留まらず、「アーキテクト/SRE/プロジェクトリーダー」として設計構築などの上流工程を担当するポジションやAIのなどの領域で、技術者として基盤知識を身に着け成長できる環境です。
【必須要件】 ・Linux・Windowsサーバの運用保守業務の運用2次経験3年、設計構築2年以上の経験 【歓迎要件】 ・LPIC Level1あるいはCCNAの保有 ・サーバ/ネットワークの障害原因解析、トラブルシュートの経験 ・手順書に沿ったサーバOSセットアップの経験 ・スイッチ・ルータへのConfig投入の経験 【求める人物像】 ・挑戦する意欲を持ち続けられる人 ・目的思考で動ける人 ・チームで成果を高められる人 ・長期的なキャリア形成を考えられる人
テクノロジーソリューション事業 自動車・航空宇宙関連機器・家電・ロボットなどの設計・開発・実験における請負・派遣サービス ITシステムやアプリケーションのシステム開発・インフラ設計・運用における派遣・準委任・フリーランスサービス AIやDXを活用したIoT、モビリティサービスの導入支援
600~1200万
【概要】 スマートフォン決済サービス「メルペイ」における、プロダクトおよびサービス全体の品質保証(QA)業務全般をリードしていただきます。従来のQA手法に加え、最新のAIツールを積極的に駆使した「AI駆動型」のテスト計画・設計・自動化を推進し、プロダクトの品質向上とプロセス最適化を担うポジションです。 【具体的な業務内容】 ・Webアプリケーション、モバイルアプリケーション(iOS/Android)、およびバックエンドシステムを対象としたQA業務 ・AI活用を前提としたテスト計画の設計、AIによるテストケース ・コード生成、およびテスト自動化の推進 ・最新のAIツール・技術の継続的な評価・検証と、QAプロセスへの組み込み・テスト活動全般の推進(テスト計画・設計・実施・終了作業) ・プロダクトマネージャー(PM)や開発者との仕様レビュー、仕様改善の提案・APIテスト、リグレッションテストの設計、実装、および運用保守 ・複数のサービスやチームにまたがるQA業務の調整、不具合管理、チームメンバーの管理 【開発環境・使用ツール】 ・テスト・開発関連:GitHub, Jetpack Compose, XCUITest, Playwright, TestRail, Jira, Confluence, BigQuery, Looker, Datadog, Postman ・AI支援ツール:Google Gemini, Cursor, ChatGPT, Claude Code ・開発手法:Agile (Scrum, Kanbanなど)【当ポジションの魅力とチャレンジ】 ・AIを単なる効率化手段に留めず、テスト計画から開発・実施・分析までQAプロセス全体に組み込む、AI時代の先進的な品質保証のあり方をゼロから模索・実践できます。 ・現在チームは少人数の体制をとっているため、メンバーそれぞれが主体性を持ってQAプロセスや仕組みをゼロから作り上げていける大きな意思決定権があります。 ・複雑な金融・決済サービスの品質保証を担当し、QAの枠を超えてメルペイ全体の施策や将来像についての議論に深く関わることができます。
【必須要件】 ・3年以上のソフトウェアQAとしての実務経験 ・ソフトウェアテストに関する確かな知識・経験 ・モバイルアプリ(iOS/Android)、またはWebアプリのQA実務経験 ・優れた分析力と課題に対する問題解決能力 ・テスト自動化フレームワークの経験、およびAIを活用した自動化技術を積極的に学びたいという意欲 ・AIのコンセプトを理解し、それをソフトウェアQAへ応用することへの強い興味関心 ・プロジェクトにおけるプロセス改善の知識や経験 ・他職種やステークホルダーと円滑に折衝できる高いプロジェクトコミュニケーション能力 ・ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力 【歓迎要件】 ・ソフトウェア開発経験 ・AIツールやプラットフォームに関する知識 ・マイクロサービスで開発されたサービスのQA経験 ・一からテスト計画を立案した経験 ・金融業界や決済業界のQA経験 ・機械学習モデルに関する経験
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700~1000万
DX Suite等の開発・改善 ビジョン策定〜リリースまで一気通貫 ロードマップ策定 技術選定 マイクロサービス設計 サービス設計 開発・テスト チーム構築 リリース改善
■必要スキル Web開発経験3年以上 【歓迎】 アーキ設計 ミドルウェア設計 マイクロサービス経験 ■人物像 技術で社会貢献志向 上昇志向 変化適応 会社視点 地道な継続力
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600~1000万
【仕事内容】 〇具体的なプロジェクト例 ・大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ・次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ・技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。 【この仕事の魅力】 ・「フルスタックなMLE」への深化: モデル構築(DS領域)とシステム実装(エンジニアリング領域)の両輪を回すため、極めて市場価値の高いキャリアを築けます。 ・上流からの参画: 曖昧な要件から「どの技術を使い、どう解くか」を定義する、テックリードとしての裁量があります。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Pythonを用いた開発実務経験(5年以上) ・機械学習モデル(回帰・分類・レコメンド等)のプロダクト実装・運用経験 ・クラウド(AWS/GCP)を用いたアーキテクチャ設計・API開発経験 ・Docker等を用いたコンテナ開発環境の構築経験 【あれば尚可】 ・数十万人規模のユーザーを抱えるプロダクトでの開発・運用経験 ・自然言語処理(LLM)の実務活用、またはMLOpsの推進経験 ・チームリードや技術選定の主導経験
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500~1000万
Salesforce、AWS、MuleSoft、Oktaを用いたアプリ開発 Amazon Connectを利用した開発 MuleSoftによるAPI連携・公開API開発 コンシューマWebサービスのAWS設計~構築 ミドルウェア(Webサーバ/DB)の設計~構築
【必須】 Webアプリ開発3年以上(Java/C#/Ruby/Python/Scala等) クラウド開発で企業成長支援したい志向 【歓迎】 AI知識 Amazon Connect経験 アーキテクト経験 コンサル経験 業務系/ERP経験 AWS/Salesforce/MuleSoft資格 ■人物像 主体性・オーナーシップ クラウドで顧客成長に貢献したい志向
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550~900万
【仕事内容】 企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、 自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ・次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 ・AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 ・LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 ・テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。 【この仕事の魅力】 ・「最先端プロトコル」への挑戦: MCP(Model Context Protocol)など、リリースされたばかりの技術を実務に投入できる、SESならではのスピード感があります。 ・「データモデリング」の権威へ: AIの精度を左右するのはモデル以上に「データ」です。複雑なドメイン知識を構造化する経験は、今後10年食いっぱぐれないスキルになります。 【当社の特徴】 ・グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択。 ・エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Pythonを用いたWebアプリ開発経験(5年以上) ・AWS/Azure/GCPいずれかでのAI基盤(RAG等)の設計・構築経験 ・データモデリング、または大規模データパイプラインの設計経験 ・クライアントや非IT層に対する要件定義・技術提案スキル 【あれば尚可】 ・Claude Code / AIエージェントツールの実務利用経験 ・グラフDB(Neo4j等)やセマンティック技術の知見 ・テックリードとしてチームを牽引した経験
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600~1100万
【概要】 暗号資産・ブロックチェーンサービス「メルコイン」における、プロダクトおよびサービス全体の品質保証(QA)業務全般をリードしていただきます。 従来のQA手法に加え、最新のAIツールを積極的に駆使した「AI駆動型」のテスト計画・設計・自動化を推進し、プロダクトの品質向上とプロセス最適化を担うポジションです。 【具体的な業務内容】 ・Webアプリケーション、モバイルアプリケーション(iOS/Android)、およびバックエンドシステムを対象としたQA業務 ・AI活用を前提としたテスト計画の設計、AIによるテストケース・コード生成、およびテスト自動化の推進 ・最新 paces のAIツール・技術の継続的な評価・検証と、QAプロセスへの組み込み ・テスト活動全般の推進(テスト計画・設計・実施・終了作業) ・プロダクトマネージャー(PM)や開発者との仕様レビュー、仕様改善の提案 ・APIテスト、リグレッションテストの設計、実装、および運用保守 ・複数のサービスやチームにまたがるQA業務の調整、不具合管理、チームメンバーの管理 【開発環境・使用ツール】 ・テスト・開発関連:GitHub, XCode, Android Studio, Playwright, TestRail, Jira, Confluence, BigQuery, Looker, Datadog ・AI支援ツール:Google Gemini, Cursor, ChatGPT, Notion AI, NotebookLM, Claude, Claude Code ・開発手法:Agile (Scrum, Kanbanなど) 【当ポジションの魅力】 ・AIを単なる効率化手段に留めず、テスト計画から開発・実施・分析までQAプロセス全体に組み込む、AI時代の先進的な品質保証のあり方をゼロから模索・実践できます。 ・現在チームは少人数の体制をとっているため、自ら課題を見つけ、役割や仕組みをゼロから作り上げていける大きな裁量と責任があります。 ・QAの枠を超え、メルコイン全体の施策や将来像についての議論・意思決定に深く関わることができます。
【必須要件】 ・システム開発プロジェクトでの実務経験 ・ソフトウェアテストに関する基本的な知識 ・課題を発見し、改善提案から解決まで自走できる能力 ・プロダクトチームや開発者と円滑に折衝できる高いコミュニケーションスキル ・AIツールの利活用に対する強い興味関心と、自発的に学ぶ意欲 ・ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力 【歓迎要件】 ・暗号資産、ブロックチェーン、金融領域に関する知見・興味 ・アジャイル(Scrum、Kanbanなど)開発環境でのQA実務経験 ・モバイルアプリ(iOS/Android)またはWebアプリのQA経験 ・マイクロサービスで構築されたバックエンドシステムのQA経験 ・テスト自動化フレームワークの利用、ツールの選定・導入・運用経験 ・複数メンバーのマネジメントやリード経験
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600~1000万
【仕事内容】 どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ・MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ・大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ・GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ・データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。 【この仕事の魅力】 ・「インフラの真価」を証明できる: AI特有の激しい負荷変動や巨大なデータトラフィックを捌く経験は、従来のWebインフラとは一線を画す高度なスキルセットとなります。 ・技術選定のフロントランナー: TerraformやAnsibleを用いたIaC(Infrastructure as Code)はもちろん、最新のベクトルデータベース(Pinecone, Milvus等)の選定・導入にも携われます。 ・「枯れた技術」×「先端技術」の融合: 堅牢なネットワーク・DB設計という「既存の強み」を、AIという「新領域」でどう活かすかという、ベテランにしかできない挑戦が可能です。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・クラウド環境(AWS / GCP / Azure)でのインフラ設計・構築経験(5年以上) ・RDBまたはNoSQLデータベースの深い設計・チューニング経験 ・コンテナ技術(Docker / Kubernetes)の実務経験 ・IaC(Terraform / CloudFormation等)を用いた構成管理の経験 【あれば尚可】 ・大規模なデータ分析基盤(DWH / データレイク)の構築経験 ・ネットワーク、セキュリティに関する深い知見(VPC設計、WAF、IDS/IPS等) ・MLOpsツールの利用経験、またはデータサイエンティストとの協業経験
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