業務内容
【業務内容】:最初はクラウド基盤の構築案件から参画し、徐々にクライアントとの調整やアーキテクチャ設計・企画フェーズへと領域を拡大。 【業務詳細】:①クラウド基盤の構築・運用 AWSを中心とし、要件に応じてAzure・Oracle Cloudを用いたマルチクラウド環境の構築および運用。 ②要件定義・アーキテクチャ設計・技術選定 クライアントとの技術要件の調整、最適な構成提案、インフラアーキテクチャの設計。 ③自動化・DevOps導入支援 Terraformを用いたIaC化、CI/CDパイプラインの構築、Docker/Kubernetesを活用したコンテナ環境の構築・運用。 ④AI基盤・ガバナンス設計(最先端領域) AIエージェントが安全に動作するインフラ基盤の設計(アクセス制御、最小権限設定、ガードレール構築)。 ⑤新技術のリサーチ・検証(R&D) 最新のクラウドサービスやAI関連技術のリサーチ、PoC(概念実証)の実施。 【キャリア】:1〜2年目 : 手順書に基づく構築やIaCを活用した自動化からスタートし、実務を通じて知識を深めます。 2〜3年目 : 上流工程(要件定義・アーキテクチャ設計)やAI基盤設計など、価値の高いフェーズへ挑戦していただきます。
【業務内容】 :最初はクラウド基盤の構築案件から参画し、徐々にクライアントとの調整やアーキテクチャ設計・企画フェーズへと領域を拡大。 【業務詳細】 : ①クラウド基盤の構築・運用 AWSを中心とし、要件に応じてAzure・Oracle Cloudを用いたマルチクラウド環境の構築および運用。 ②要件定義・アーキテクチャ設計・技術選定 クライアントとの技術要件の調整、最適な構成提案、インフラアーキテクチャの設計。 ③自動化・DevOps導入支援 Terraformを用いたIaC化、CI/CDパイプラインの構築、Docker/Kubernetesを活用したコンテナ環境の構築・運用。 ④AI基盤・ガバナンス設計(最先端領域) AIエージェントが安全に動作するインフラ基盤の設計(アクセス制御、最小権限設定、ガードレール構築)。 ⑤新技術のリサーチ・検証(R&D) 最新のクラウドサービスやAI関連技術のリサーチ、PoC(概念実証)の実施。 【キャリア】 : 1〜2年目 : 手順書に基づく構築やIaCを活用した自動化からスタートし、実務を通じて知識を深めます。 2〜3年目 : 上流工程(要件定義・アーキテクチャ設計)やAI基盤設計など、価値の高いフェーズへ挑戦していただきます。
変更の範囲:有
会社の定める業務
求人の特色
ポジションの魅力 ■AI・データサイエンス領域との「事業部横断連携」 社内にあるデータサイエンス事業部・AI開発事業部と強力に連携。単なる「インフラ構築(土台)」にとどまらず、 クラウドを「ビジネスの価値を生み出す仕組み」として昇華させるプロジェクト に携われます。 【具体的に挑戦できるテーマ】 ・生成AIアーキテクチャ設計:生成AIソリューションと接続する高セキュアなインフラ基盤の設計 ・データ活用基盤構築:大容量データを最適化するデータレイク/データマートの構築 ・AI推論環境の整備:AIモデルが高速かつ安全に動くための推論基盤・パイプラインの構築 インフラの枠を超え、「AI×クラウド」という需要が急増している先端領域で、市場価値の高いアーキテクトへ成長できる環境です。 ① 働き方のスタンス(リモート併用 & 成果主義) リモートワーク併用のプロジェクトが中心ですが、参画先やフェーズによっては客先へのフル出社となる場合もあります。 単に「リモート率」を重視する働き方ではなく、「プロジェクトの成功や成果に向けて、最適な場所で柔軟にパフォーマンスを発揮する」という姿勢を重視しています。 ② 成長機会は最大限・平等「育成環境&スキルアップ支援」 エンジニアとしての市場価値を高めるための学習機会を、全社をあげてバックアップしています。 資格取得支援制度:対象資格は270種類以上(AWS関連含む)。前期だけで221名が制度を活用してスキルアップを実現しています。 豊富な学習コンテンツ:自社eラーニング「AMBL PANEL」(約460コンテンツ)の展開や、社外研修費用の会社全額負担。 ビジネススキル研修(社内アカデミー):技術だけでなく、将来のリーダーシップを見据えたマネジメントやクリティカルシンキング講習も整備しています。 ※機会は全員へ最大限かつ平等に用意しています。自ら手を挙げてチャンスを掴み取る方の挑戦を全力で応援します。 ■AI・データサイエンス領域との「事業部横断連携」 社内にあるデータサイエンス事業部・AI開発事業部と強力に連携。単なる「インフラ構築(土台)」にとどまらず、 クラウドを「ビジネスの価値を生み出す仕組み」として昇華させるプロジェクトに携われます。 【具体的に挑戦できるテーマ】 ・生成AIアーキテクチャ設計:生成AIソリューションと接続する高セキュアなインフラ基盤の設計 ・データ活用基盤構築:大容量データを最適化するデータレイク/データマートの構築 ・AI推論環境の整備:AIモデルが高速かつ安全に動くための推論基盤・パイプラインの構築 インフラの枠を超え、「AI×クラウド」という需要が急増している先端領域で、市場価値の高いアーキテクトへ成長できる環境です。 ① 働き方のスタンス(リモート併用 & 成果主義) リモートワーク併用のプロジェクトが中心ですが、参画先やフェーズによっては客先へのフル出社となる場合もあります。 単に「リモート率」を重視する働き方ではなく、「プロジェクトの成功や成果に向けて、最適な場所で柔軟にパフォーマンスを発揮する」という姿勢を重視しています。 ② 成長機会は最大限・平等「育成環境&スキルアップ支援」 エンジニアとしての市場価値を高めるための学習機会を、全社をあげてバックアップしています。 資格取得支援制度:対象資格は270種類以上(AWS関連含む)。前期だけで221名が制度を活用してスキルアップを実現しています。 豊富な学習コンテンツ:自社eラーニング「AMBL PANEL」(約460コンテンツ)の展開や、社外研修費用の会社全額負担。 ビジネススキル研修(社内アカデミー):技術だけでなく、将来のリーダーシップを見据えたマネジメントやクリティカルシンキング講習も整備しています。 ※機会は全員へ最大限かつ平等に用意しています。自ら手を挙げてチャンスを掴み取る方の挑戦を全力で応援します。 【キャリア実例】年功序列なし。挑む人から、次のフェーズへ。 入社年数や年齢ではなく、「本人の意欲と成長スピード」でアサインや役職が決まります。実際のメンバーの歩みをご紹介します。 CASE 01| 中途入社(微経験) 「運用・微経験」から、わずか2年でチームリーダー・マネージャー候補へ 1年目 : 6名チームのメンバーとして、大手ガバメントクラウド案件の要件定義から参画。 2年目 : 設計フェーズへ移行に伴い、同チームのリーダーへ抜擢。 今後 : 翌期には組織のマネージャーへ昇格予定。 CASE 02| 新卒入社 1年目で構築を担当し、2年目で最先端AI/マルチクラウド案件の牽引役へ 1年目 : AI基盤構築プロジェクトにてAWS基盤構築を担当。1年1ヶ月でサブリーダーへ。 2年目 : プロジェクトリーダー(PL)に昇格。現在はAzureクラウドリフト案件を牽引しつつ、AI開発案件にも並行参画。 CASE 03| 中途入社(運用監視スタート) 24/365監視から、データ基盤の非機能要件定義&プリセールスへ 歩み : ネットワーク機器の24時間365日監視 → 仮想PC基盤8,000台の運用保守 → IaCによる自動化構築 → Snowflakeデータ基盤構築。 現在(8年目) : データ基盤の非機能要件定義やプリセールス(提案活動)まで主導(AWS認定6資格保有)。 次の案件を決めるのは「勤続年数」ではなく「本人の伸び方」です。 定型業務から抜け出し、自らキャリアを切り拓く環境が整っています。 ①上長・営業・本人が一体となる「連動型キャリア設計」 「どんな案件に参画すれば、目指すスキルに届くのか」——当社では、上長と営業がチームとなってエンジニアのキャリアをバックアップします。 ・成長ギャップの言語化 :上長が定期的にキャリア希望をヒアリングし、目標とのギャップを具体的に提示。 ・戦略的ローテーション:「同じ案件に留まるよりも、案件が変わるタイミングで担える役割が大きく広がる」という構造を踏まえ、 成長フェーズに合わせた案件を営業が戦略的に狙い撃ちで獲得します。(年功序列は一切ありません) ②現場で孤立させない「チーム参画 & 事業部全体で約190名のエンジニア組織」 大手エンタープライズ企業の現場であっても、1人で放り出すようなアサインは行いません。 複数名チーム体制:自社メンバーが複数名で参画する体制を徹底しています。 強固な社内ナレッジ:データ・AI・クラウドの領域のエンジニアが約190名の所属する組織。案件内で詰まった技術課題も、社内チャット等でいつでも相談・解決できる環境。 入社年数や年齢ではなく、「本人の意欲と成長スピード」でアサインや役職が決まります。実際のメンバーの歩みをご紹介します。 CASE 01| 中途入社(微経験) 「運用・微経験」から、わずか2年でチームリーダー・マネージャー候補へ 1年目 : 6名チームのメンバーとして、大手ガバメントクラウド案件の要件定義から参画。 2年目 : 設計フェーズへ移行に伴い、同チームのリーダーへ抜擢。 今後 : 翌期には組織のマネージャーへ昇格予定。 CASE 02| 新卒入社 1年目で構築を担当し、2年目で最先端AI/マルチクラウド案件の牽引役へ 1年目 : AI基盤構築プロジェクトにてAWS基盤構築を担当。1年1ヶ月でサブリーダーへ。 2年目 : プロジェクトリーダー(PL)に昇格。現在はAzureクラウドリフト案件を牽引しつつ、AI開発案件にも並行参画。 CASE 03| 中途入社(運用監視スタート) 24/365監視から、データ基盤の非機能要件定義&プリセールスへ 歩み : ネットワーク機器の24時間365日監視 → 仮想PC基盤8,000台の運用保守 → IaCによる自動化構築 → Snowflakeデータ基盤構築。 現在(8年目) : データ基盤の非機能要件定義やプリセールス(提案活動)まで主導(AWS認定6資格保有)。 次の案件を決めるのは「勤続年数」ではなく「本人の伸び方」です。 定型業務から抜け出し、自らキャリアを切り拓く環境が整っています。 ①上長・営業・本人が一体となる「連動型キャリア設計」 「どんな案件に参画すれば、目指すスキルに届くのか」——当社では、上長と営業がチームとなってエンジニアのキャリアをバックアップします。 ・成長ギャップの言語化 :上長が定期的にキャリア希望をヒアリングし、目標とのギャップを具体的に提示。 ・戦略的ローテーション:「同じ案件に留まるよりも、案件が変わるタイミングで担える役割が大きく広がる」という構造を踏まえ、成長フェーズに合わせた案件を営業が戦略的に狙い撃ちで獲得します。(年功序列は一切ありません) ②現場で孤立させない「チーム参画 & 事業部全体で約190名のエンジニア組織」 大手エンタープライズ企業の現場であっても、1人で放り出すようなアサインは行いません。 複数名チーム体制:自社メンバーが複数名で参画する体制を徹底しています。 強固な社内ナレッジ:データ・AI・クラウドの領域のエンジニアが約190名の所属する組織。案件内で詰まった技術課題も、社内チャット等でいつでも相談・解決できる環境。 具体的なプロジェクト例 【1】医療・介護業界向け 業務改善データ分析基盤構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 構築・保守 チーム体制: PM + メンバー3名 使用技術: AWS(EC2, Lambda, AWS Glue, Amazon RDS) 【2】大手金融機関向け 住宅ローンアプリ基盤構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 構築・保守 チーム体制: PM + 6名(インフラ担当2名) 使用技術: AWS(EC2, Amazon RDS) 【3】大手サービス業向け 店舗入退店・売上分析基盤構築(AI×クラウド) 内容・特徴: 自社AIプロダクトを活用し、監視カメラ画像から来場者数・顧客属性を取得・解析するデータ蓄積・分析基盤を構築 チーム体制: PM + 20名規模(大型プロジェクト) 【4】エンタープライズ・行政向け クラウドリフト & ガバメントクラウド推進 内容・特徴: オンプレミス環境(Oracle等)からのAWSクラウドリフト案件、および大手ガバメントクラウド案件における設計・構築 【1】 医療・介護業界向け 業務改善データ分析基盤構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 構築・保守 チーム体制: PM + メンバー3名 使用技術: AWS(EC2, Lambda, AWS Glue, Amazon RDS) 【2】 大手金融機関向け 住宅ローンアプリ基盤構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 構築・保守 チーム体制: PM + 6名(インフラ担当2名) 使用技術: AWS(EC2, Amazon RDS) 【3】 大手サービス業向け 店舗入退店・売上分析基盤構築(AI×クラウド) 内容・特徴: 自社AIプロダクトを活用し、監視カメラ画像から来場者数・顧客属性を取得・解析するデータ蓄積・分析基盤を構築 チーム体制: PM + 20名規模(大型プロジェクト) 【4】 エンタープライズ・行政向け クラウドリフト & ガバメントクラウド推進 内容・特徴: オンプレミス環境(Oracle等)からのAWSクラウドリフト案件、および大手ガバメントクラウド案件における設計・構築