ソフトウェアエンジニア(バックエンド)- AIエージェント×Sales Tech
770~1200万
株式会社LegalOn Technologies
東京都渋谷区
770~1200万
株式会社LegalOn Technologies
東京都渋谷区
アーキテクト
DevOpsエンジニア
サーバーサイドエンジニア
■概要:私たちは、AI分野における高度な技術力と法律・契約の専門知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパニーです。2017年の設立当初から、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円の達成や、海外展開を加速するべく2022年に米国にグループ会社を設立するなど、驚異的なスピードで成長を続けています。 現在は主力プロダクトとして、「LegalOn: World Leading Legal AI」を提供し、日本国内だけでなく米国と英国でリリースしました。また、複数の新規事業領域にも果敢に挑戦し、2025年1月には事業領域をコーポレート全体に拡大。AIカウンセル 「CorporateOn」をリリースしました。 自然言語処理分野における機械学習アルゴリズムや、大規模言語モデル(LLM)に加え、蓄積された情報を体系的に整理する"リーガルドキュメントグラフ"や自律的に計画・タスクを実行するAIエージェントなどの、AIを積極的に活用した機能を搭載しています。さらに、OpenAI, Inc.と戦略的連携を開始し、リーガルAIのリーダーとして先進的なユーザー体験と高度なソリューションの提供を実現していきます。 ■業務内容:現在、AIエージェントによって、日々の業務(メール送信、タスク管理、資料作成など)を根本から効率化する新たなSaaSプロダクトを立ち上げています。立ち上げ期の現在、プロダクトの中核を支えるバックエンドの設計・実装をリードいただけるエンジニアを募集しています。 スケーラブルでセキュアなAPI設計、非同期処理やAI連携など、多くの技術的チャレンジが待っています。 0→1フェーズでの設計・実装に挑戦したい方、スピード感のある開発環境でAIプロダクトの中核を担いたい方をお待ちしています。 ■ミッション:新規事業の立ち上げにおいて、バックエンドの設計・開発・運用に責任を持ちつつ、フロントエンドやUI/UXの実装にも柔軟に関与しながら、ユーザーに価値を届けるための最適な体験を技術で支えます。技術選定やアーキテクチャ設計を自らリードし、安定性と拡張性の高いシステムを構築・改善し続けることが使命です。 ■業務詳細: - Webアプリケーションの新機能開発および機能拡張における、要件整理・設計・実装・テスト・運用までの一貫した開発業務 - プロダクトの将来的な拡張性やスケーラビリティを見据えた、ドメインモデリングおよびデータモデリングの設計と見直し - スキーマ駆動開発、ライブラリの共通化、継続的デリバリー(CI/CD)の仕組みづくりなど、開発生産性を高めるための技術基盤の構築 - 品質とスピードの両立を目指した、柔軟かつ持続可能なアーキテクチャ設計の検討・実装 - テスト自動化、ドキュメント整備、開発プロセスの改善といった、プロダクトとチームの生産性向上に寄与する業務全般 - 必要に応じて、他エンジニアへの技術的な指導やメンタリング、コードレビューの実施 - ご希望や適性に応じて、フロントエンドやUI設計にも携わり、プロダクト全体のユーザー体験向上に貢献 ■仕事のやりがい 1. 0→1フェーズに携わる経験:新規プロダクトの立ち上げフェーズにエンジニアとして深く関与できます。技術選定やアーキテクチャ設計にも携わり、プロダクトの根幹を形作る経験が得られます。 2. 幅広い技術領域への挑戦:バックエンドを中心にしながらも、必要に応じてフロントエンドやインフラまで、プロダクト開発全体に関わることができます。フルスタックとしてのスキル向上を目指す方には最適な環境です。 3. 意思決定に関わるポジション:小規模チームでの開発のため、エンジニアの提案がプロダクトやユーザー体験に直接影響します。自身の意見が形になる実感を得られます。 4. 高速なフィードバックと改善サイクル:ユーザーの声をもとに迅速に改善を重ねる開発体制をとっています。スピード感を持った改善・運用のサイクルを経験できます。 5. 裁量の大きさ・自律的な働き方:特定の技術領域に閉じず、自律的に課題を見つけ、技術で解決する姿勢を重視。職種を超えたコラボレーションも歓迎される文化です。 ■開発環境/使用ツール:以下Notionにまとめています。新規事業における開発環境や使用ツールについては、ご参加いただく皆さんとこれから決定していきます。 https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a
・Webアプリケーションの設計・開発・運用経験(5年以上/Go1年以上、フレームワーク使用) ・アジャイル(スクラム)環境でのチケットベースのチーム開発経験 ・Git を用いたチーム開発とプルリクエストベースのコードレビュー経験 ・コンテナ技術(Docker)やLinux環境での運用経験 ・RDB設計および単体テストを含む一貫した実装経験 ・他チームとの連携・意思決定経験/日本語(JLPT N1相当)
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、4年制大学、大学院(MBA/MOT)、大学院(法科)
770万円〜1,200万円
フルフレックス制/コアタイムなし(休憩時間:60分)
有
内訳:完全週休2日制
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
■想定年収:770万円~1,200万円 ※月給制 ①想定月給:641,667円~(②の手当を含む額) ②時間外手当:151,883円~(固定残業時間40時間分) ③40時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給。
東京都渋谷区
※フルリモート勤務可能(新規プロダクト開発のポジションは週に1度の出勤)
在宅勤務 リモートワーク可 副業OK 服装自由 資格取得支援制度
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
【主な業務内容】■当社で開発しているアプリケーションを AI 駆動開発化する際の基盤整備/チューニング■Claude Code 等のツールを最大限活用するための開発環境・ルール・プロンプト・コンテキスト設計 ■コーディング規約、テスト戦略、CI/CD との連携など、AI が実力を発揮できる土台づくり■上記の AI 駆動開発環境を活用した、業務アプリケーション/ユーザー向けアプリケーションの構築 ■業務要件定義からシステム化検討まで の上流工程 ■関係者へのヒアリング、要件の整理・ドキュメント化 ■課題の構造化、システム化方針の策定、実現可能性の検討
【いずれか必須】■SQLを用いた複雑なデータ抽出・加工スキル■Python等での機械学習モデルまたはアプリケーション開発経験 ■AI駆動開発ツール(Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等)を活用した経験 ■生成 AIを活用して、要件定義から実装・テスト・改善までを自律的に推進できる能力■業務要件をヒアリング・整理、システム化方針まで落とし込める力■ビジネス課題をデータ分析や AI で解決するソリューションを企画・設計できる能力 【歓迎】■LLMを活用したアプリケーション開発経験■RAG・AI エージェント・MCP等を用いたシステム構築経験■プロンプトエンジニアリング、LLM の評価・改善(Evals)に関する知見
■銀行業務
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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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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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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600~1000万
【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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