【募集背景】 多くの企業が「データはあるが、活用できない」という壁に突き当たっています。 arcbricksは、Databricksを武器に顧客のデータ活用を加速させる専門家集団です。 現在、営業・コンサルタントと、実装を担うエンジニア部隊は揃っていますが、その中間で「顧客の課題を技術的なアーキテクチャに翻訳する」役割が不足しています。 お客様のビジョンを技術的に裏付け、プロジェクトを「勝てる形」でスタートさせるソリューションアーキテクトを募集します。

企業のデータ活用を加速させ、未来を創造するソリューションアーキテクトを募集。年収780万~1200万円、フルリモート・フルフレックス(週1出社)で、プロフェッショナルな働き方を実現。Databricksを核に、AWS/Azure/GCP上で次世代データ基盤を設計し、顧客の抽象的な課題を「勝てるアーキテクチャ」へと具体化するミッションです。実装は別チームが担当するため、あなたは設計に集中し、ビジネスに真の価値をもたらす挑戦ができます。あなたの技術力で、企業の意思決定をデータ主導へと変革し、社会に大きなインパクトを与えましょう。
給与・報酬 | 月給 65万円 ~ 100万円 |
|---|---|
稼働時間 | 80時間 ~ 120時間(週20 ~ 30時間) |
雇用形態 | 業務委託 |
出社頻度 | 週1日出社 |
勤務地 | 東京都中央区日本橋2丁目1−3 アーバンネット日本橋二丁目ビル6階 |
【募集背景】 多くの企業が「データはあるが、活用できない」という壁に突き当たっています。 arcbricksは、Databricksを武器に顧客のデータ活用を加速させる専門家集団です。 現在、営業・コンサルタントと、実装を担うエンジニア部隊は揃っていますが、その中間で「顧客の課題を技術的なアーキテクチャに翻訳する」役割が不足しています。 お客様のビジョンを技術的に裏付け、プロジェクトを「勝てる形」でスタートさせるソリューションアーキテクトを募集します。
案件化の前段階から、コンサルタントや営業に同行し、技術的なリードを担います。
◎業務内容 ・RFP/提案フェーズのリード: 顧客要件のヒアリングから、Databricksを中心としたアーキテクチャ設計、および技術提案書の作成。 ・技術的実現性の検証(PoC設計): エンジニア部隊へのスムーズな引き継ぎを目的とした、技術的なフィジビリティスタディの実施。 ・高度な技術コンサルティング: 既存DWHからの移行戦略や、Unity Catalogを用いたセキュリティ/ガバナンス設計の最適化支援。。
◎arcbricksで働く魅力
1.「リモート・フルフレックス」の柔軟性: プロフェッショナルとしてのアウトプットを重視し、場所や時間に縛られない働き方が可能。(週1回の出社をお願いしております)
2.「設計特化」による高効率な稼働: 実装フェーズは別チームが担当するため、サービスアーキテクトとしての専門スキルを効率よく提供・磨くことが可能。
◎親和性の高いご経験
2.AWS/Azure/GCPのインフラエンジニアの方 :インフラの構築・運用(土台作り)は一通り経験したので、次はデータやAI(土台の上の価値)を扱うアーキテクトにステップアップしたいと考えている方
3.DWH(Snowflake / Redshift / BigQuery)の導入経験者 :従来のデータウェアハウスの限界を感じ、非構造化データや機械学習まで統合できるDatabricksで、より高度な顧客支援をしたいと考えている方
4.事業会社のデータプラットフォーム担当者 : 自社だけでなく、もっと多様な業界・大規模なデータ課題を経験して、アーキテクトとしての引き出しを広げたいという方
◎人物像・志向性
1.「つくる」の先にある「価値」にこだわりたい方 :単にシステムを構築するだけでなく、そのデータが顧客の売上や意思決定にどう貢献したか、ビジネスの成果を肌で感じたい方に最適です。
2.複雑なパズルを解くのが好きな方 :顧客のバラバラな要望(RFP)を読み解き、Databricksという最強の駒を使って「最適なアーキテクチャを組み立てることに快感を覚える方
3.抽象的な話を具体化することが得意な方 :経営層の「DXしたい」という抽象的な悩みを、エンジニアが動けるレベルの「技術構成図」へ繋げられる、高いコミュニケーション能力を活かしたい方
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 月給 65万円 ~ 100万円 |
稼働時間 | 80時間 ~ 120時間(週20 ~ 30時間) |
出社頻度 | 週1日出社 |
勤務地 | 東京都中央区日本橋2丁目1−3 アーバンネット日本橋二丁目ビル6階 |
出社に関する補足情報 | 週に1回程度の出社をお願いしております。 |
◎ 必須条件 ・Databricksを用いた実務経験: 少なくとも1つ以上の商用プロジェクトでのアーキテクチャ設計または開発経験。 ・クラウドインフラ(AWS/Azure/GCP)の深い知見: ネットワーク、セキュリティ、IAM連携など、データ基盤周辺のインフラ設計能力。 ・顧客対面での技術提案・要件定義経験: 営業と連携し、技術的なフロントとして顧客をリードした経験。 ・自走力: 詳細な指示を待たず、ドキュメントを自力で解読し、最適解を提案できる能力。
◎ 歓迎要件 ・Databricks公式認定資格(Solutions Architect / Data Engineer Professional)の保有。 ・大規模データ移行(数TB〜PBクラス)の計画立案・実行経験。 ・データ基盤のIaC(Infrastructure as Code)実装経験。 ・生成AI(RAG等)のエンタープライズ実装に関する知見。
arcbricksは、単なるツールの導入支援会社ではありません。Databricksを核とした次世代データ基盤の構築を通じて、企業の意思決定を「データ主導」へと変革するプロフェッショナル集団です。
次世代データレイクハウスの構想・構築 最新のLakehouseアーキテクチャを用い、膨大なデータの高速処理と高度なガバナンスを両立した、強固なデータ基盤を設計・実装します。
ビジネス価値を創出するユースケース提案 単なる基盤構築に留まらず、顧客の経営課題から逆算した「勝てるデータ活用シナリオ」を立案し、実ビジネスへの定着を支援します。
生成AI・機械学習の社会実装支援 RAGやMLOps体制の構築により、最先端のAI技術を安全かつスピーディに現場の業務プロセスへ組み込みます。
高度なデータガバナンスと運用の最適化 Unity Catalog等を活用した精緻な権限管理で、データセキュリティと透明性を担保し、持続可能な運用環境を提供します。
※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 800万円 ~ 1,300万円
稼働時間:
裁量労働制
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週4日出社

給与・報酬:
月給 65万円 ~ 100万円
稼働時間:
80時間 ~ 120時間(週20 ~ 30時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週1日出社

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 700万円 ~ 1,300万円
稼働時間:
09:00 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週5日出社

給与・報酬:
時給 5,300円 ~ 6,599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:
週4日出社

給与・報酬:
時給 4,500円 ~ 4,999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

開催前
昨今、AIコーディングエージェントの普及により、個々の作業スピードは格段に向上しました。一方で、AIを使って複数のタスクを同時に進める「並行開発」のやり方に関してはいまだに1つの正解がなく手探りの状態が続いているのではないでしょうか。 仕様を決めてからフロント・バックエンドそれぞれにエージェントを立てて動かす方法や、Gitブランチの並行管理、さらにはプルリクエストの自動レビュー&修正する方法など、考えることは多岐にわたります。「結局シングルタスクに集中するのが最強では?」という問いも含め、並行開発の最適解はまだ見えていません。 そこで本イベントでは、「Multi-Folder Git Clone」などの自作ツールを開発し、AIエージェントを活かした並行開発の環境整備について精力的に発信されているUbieの鹿野氏をお迎えし、~並行~開発を実現するための開発環境の工夫をデモ付きで紐解きます。 デモでは鹿野氏より実際の画面をお見せいただきながら、エディターや複数ブランチの管理方法、コンテキストスイッチのタイミングまで、並行開発を加速させる具体的なツールやフローを深堀していきます。 これからAIを用いた並行開発に取り組もうとしている方から、今以上に効率的に並行開発を回していきたい方まで幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
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開催前
昨今、LLMの社会実装が進み、AIエージェントを活用したプロダクトや業務フローが増えてきました。しかし、AIエージェントを「作って動かして終わり」になっていないでしょうか。一度構築したエージェントの精度をいかに担保し、改善し続けられる仕組みを作るかという点に注目が集まっており、最近では「エージェントハーネス」という言葉も耳にするようになりました。 一方で、「そもそもエージェントハーネスとは何か」「コンテキストエンジニアリングとは何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、AI研究の最前線を走る株式会社松尾研究所の長谷氏をお迎えし、エージェントハーネスの起源や注目が集まっている背景から、具体的な活用方法、そして今後の進化の方向性までをわかりやすく解説いただきます。エージェントハーネスを適切に整えることで、AIエージェントの精度は一度きりのチューニングではなく、継続的に改善し続けることができるその考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、長谷氏よりエージェントハーネスとは何か、LLMの進化とともになぜ重要視されてきたのかという前提知識を整理いただきます。 後半のディスカッションでは、LTの内容をさらに深堀りながら、具体的な使われ方や松尾研究所での活用事例まで現場目線で深掘りしていきます。 エージェントハーネスという言葉が気になり始めた方から、AIエージェントの制御・改善に課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

アーカイブ公開中
昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00