私たちのミッションは、「データを単なる資源からビジネス成長を支える力に変える」こと。今アメリカで急成長中のデータ・AIプラットフォーム「Databricks」を最大限に活用したData+AIソリューションの提供を通じて、 お客様のビジネスを次のステージへと導きます。
私たちが大切にしているのは、単なるツールの導入ではありません。 データ基盤の構築からユースケースの企画、PoC実施、AI人材の育成支援による組織強化まで、 お客様のデータ・AI利活用を一気通貫で伴走し、確実な成果を創出します。

「データをビジネス成長の力に変える」ミッションを掲げ、Databricksを駆使し企業のDXを加速させるAIエンジニアを募集。年収1,000万~1,600万円、少数精鋭チームで裁量大きく、市場価値を飛躍的に高める環境です。Databricks Lakehouse、DLT、Unity Catalogなど最先端技術をフルスタックで扱い、大規模データ基盤×AI活用プロジェクトをリード。Databricks認定資格と実務経験を持つあなたへ。技術的挑戦を通じて、データアーキテクト、テックリード、さらには組織を牽引するリーダーへとキャリアを築き、顧客のDX推進に直接貢献する未来を共に創りませんか。
給与・報酬 | 年収 1,000万円 ~ 1,600万円 |
|---|---|
稼働時間 | 10:00 ~ 16:00 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | - |
私たちのミッションは、「データを単なる資源からビジネス成長を支える力に変える」こと。今アメリカで急成長中のデータ・AIプラットフォーム「Databricks」を最大限に活用したData+AIソリューションの提供を通じて、 お客様のビジネスを次のステージへと導きます。
私たちが大切にしているのは、単なるツールの導入ではありません。 データ基盤の構築からユースケースの企画、PoC実施、AI人材の育成支援による組織強化まで、 お客様のデータ・AI利活用を一気通貫で伴走し、確実な成果を創出します。
Databricksを活用し、単なるデータ処理のみならず、AI・機械学習活用を前提としたアーキテクチャ設計やデータ基盤の刷新プロジェクトにも携わって頂きます。エンジニアとしての市場価値を大きく高められる環境です。
Lakehouse・DLT・Unity Catalog など、Databricksの主要機能をフルスタックで扱い、設計・実装・運用・最適化までを一貫して経験できます。「Databricksを語れるエンジニア」として一段上の存在に成長できる環境です。
既存DWHからのモダナイゼーション、AI/ML前提のアーキテクチャ刷新など、難易度の高い案件を中心に携わることで、高度なデータ基盤アーキテクトとしての技術力・実戦力が身につきます。
PoC、ベストプラクティス策定、性能改善など、“ただ動かす”だけではなく 技術的に正しい設計・改善をリードできるポジション。技術的挑戦が多い環境のため、成長速度が加速します。
クライアントへの技術支援・技術レビューも担うため、技術者でありながら 顧客の事業価値創出に直結する提案力 が磨かれます。
意思決定スピードが速く、「自分の技術が組織やクライアントを動かしている」という手応えを感じながら働くことができます。
Databricks Champion、SMEとして社内外で専門性を発揮する立場へ。 Lakehouse全体のアーキテクチャを設計できる上級エンジニアとしてキャリアを確立できます。
プロジェクト横断で技術戦略を担うテックリードや、データ基盤全体を設計するアーキテクトポジションへステップアップ可能です。
技術力 × 推進力を活かし、PMとしてプロジェクト全体をリードするキャリアや、PoC提案・技術戦略策定を行う コンサル寄りのキャリア も選べます。
成長フェーズの企業で、技術チームの立ち上げ・育成・ナレッジ体系化に関わるなど、組織づくりに携わるキャリア も広がっています。
データ・AIソリューションのプロジェクトに参画し、多様な業界の高度な課題解決に携われます。
提案・改善・意思決定に大きく関われ、自身の成果が事業成長に直結する環境です。
資格取得支援、研修制度、OJTが充実しており、データ・AI領域で市場価値を高められます。
社内には多様なバックグラウンドを持つ多国籍メンバーが在籍し、相互尊重とナレッジ共有が根付いた組織です。
サークレイスグループ(東証グロース上場)の一員として、グループが蓄積してきた知見・ネットワークを活かしながら、ベンチャーの柔軟性と上場企業グループの安定性を兼ね備えた環境があります。
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 1,000万円 ~ 1,600万円(年収:1,000万円 ~ 1,600万円/月給:80万~133万円(固定残業代20時間分含む) ※固定残業代分を超えた労働時間、深夜残業などは割増賃金を別途支払う/基本給:700,000円~1,150,000円/固定残業代:100,000円~180,000円/固定残業代有無:あり/固定残業時間:20時間/昇給:年1回/賞与:年1回(個人評価・業績連動)/無期雇用(試用期間:3ヵ月・期間中、労働条件の変更なし)) |
稼働時間 | 10:00 ~ 16:00(標準勤務時間:1日8時間/フレックス制(コアタイム:10:00-16:00)/リモート有) |
出社頻度 | 相談の上決定する |
休日・休暇 | ■年間休日122日
|
社内制度 | ■資格取得支援制度(当社が推奨する資格取得プログラムは全額会社負担)
|
企業内に蓄積された大量のデータを活用し、各課題に合わせたデータ・AIの使い方を提案・実現
Databricksに特化したレイクハウス型データ基盤および業務に即したタスク駆動型AIエージェントの構想策定から設計・実装・運用までを一貫支援
導入後もシステムが安定して動き続けるよう、専門チームが常時監視・障害予防・迅速対応を行い、サービスの継続性を確保
企業内に自走型DX体制とデータ活用文化の定着を実現し、部門を越えたイノベーションを生み出す「AIカタリスト」の育成を支援
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
年収 1,000万円 ~ 1,600万円
稼働時間:
10:00 ~ 16:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
年収 600万円 ~ 1,100万円
稼働時間:
10:00 ~ 16:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週4日出社

給与・報酬:
年収 500万円 ~ 999万円
稼働時間:
10:00 ~ 19:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週1日出社


給与・報酬:
年収 800万円 ~ 1,000万円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
フルリモート

開催終了
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか? 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
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2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか?Web標準に回帰することで何が変わるのか?そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか? 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15

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Claude CodeやDevinなどのAIコーディングエージェントが登場し、「チケットを書いたらAIが実装してくれる」という開発スタイルへの期待が高まっています。 しかし、いざ導入してみると「簡単なタスクは任せられるけど、完全な自動化には程遠い」「結局人間が手直しする工数がかかる」「精度が安定しない」といった壁にぶつかっている方も多いのではないでしょうか。 本イベントでは、完全自動化に正面から向き合い、仕様策定から実装までのAI自動化を試行錯誤しているminatoya氏とshiraji氏をお招きします。 現状は「当たればラッキー」という精度でも、その"当たり"をいかに増やしていくかという視点で、ツール選定、チケットの書き方、バリデーションの入れ方など、完全自動化に近づくための実践知を共有いただきます。 minatoya氏からはAIパートナー(AIP)とUbin(自作のDevin風エージェント)を活用したフルサイクル自動化の全体像を、shiraji氏からは現場目線でのチケット駆動開発の実践と改善ポイントを共有いただきます。
開催日:
2025年12月23日(火)19:00~21:15

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AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan
開催日:
2025年12月10日(水)19:00~20:00

アーカイブ公開中
AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年11月20日(木)19:00~20:00