【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:
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

給与・報酬:
年収 700万円 ~ 700万円
稼働時間:
08:45 ~ 17:30
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週5日出社

開催前
AIコーディングエージェントの活用が進み、多くの実装や技術選定をAIに委ねられる場面が増えてきました。そうしたなかでも、データベースを扱うORMの選定については「さすがにここだけは自分の手で決めておこう」と考えているエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 しかし、従来の選定理由を振り返ってみると、その多くは「型補完がどこまで効くか」「どれだけ直感的にコードが書けるか」といった書き味(DX)や手厚い型サポートにあったのではないでしょうか。AIがコードを書くことが当たり前になった今、「人間にとっての書きやすさ」を軸にした技術選定のあり方には、少しずつ変化が生じ始めています。 では、もし仮にORMの選定すらもAIに任せてみようとしたとき、エンジニアとして最後まで人間が判断しなければいけない業務とは、一体どこにあるのでしょうか。 そこで本イベントでは、Drizzleを活用されているKenn Ejima氏と、Kyselyを使われている溝口(coji)氏をお迎えし、AI時代におけるORM選定の考え方と、「本当に考えなくていいこと」と「実はまだ考えるべきこと」の境界を紐解きます。 前半のLTでは、お二人にそれぞれのORM選定の背景や、AIとの付き合い方を含めた現在の開発スタイルについてお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、DBスキーマをAIにどこまで任せるか、マイグレーションの管理、DB選定の重要性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「ORMは自分が選ぶもの」と自然に思っていた方にこそ、これからの技術選定の軸を一度立ち止まって考えるきっかけになるイベントです。

開催前
いま、AIを活用した業務効率化の文脈で「Claude Code」が大きな注目を集めています。しかし、いざ導入しようとすると、セキュリティ面の懸念や権限管理のハードルから、気軽に使えないケースも多いのではないでしょうか。 Coworkは、非エンジニアでも簡単に安全に扱えるよう作られた機能です。そして実は、日常の業務領域であれば「Coworkで十分にカバーできる」だけでなく、想像以上の範囲まで自動化できることは、まだあまり知られていません。 そこで本イベントでは、メルカリで生成AI推進を担当されているハヤカワ五味氏をお迎えし、Coworkを使った業務自動化の実際を、公開デモを交えてわかりやすくお伝えします。 前半のLTでは、ハヤカワ氏よりメルカリでの判断基準をもとに「なぜClaude CodeはNGになりがちで、なぜCoworkなら安全なのか」を解説いただいた上で、Coworkの基本的な機能をご紹介いただきます。 続く公開デモでは、実際にCoworkを使ってワークフローを構築する様子をお見せいただきます。数分でワークフローが完成する手軽さや、Gmail等の外部サービスとセキュアに連携できるポイントなど、実演を通じて具体的なイメージをお届けします。 後半のディスカッションでは、セキュリティの考え方や社内導入の進め方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「自分の業務をAIで自動化してみたいけど、何から始めればいいかわからない」という方にこそ参加いただきたいイベントです。

アーカイブ公開中
昨今、多くの生成AIが開発現場に浸透していますが、「Codex、Claude、Geminiの中で、自分のタスクには明確にどれが一番いいのか」を自信を持って選べていますか? 「なんとなく誰かが良いと言っていたから」「SNSでトレンドになっていたから」と、周りの評判に流されるまま、使っている方も少なくないはずです。しかし、AIのポテンシャルを100%引き出すためには、評判ではなく「その作業に本当に向いているAIを選ぶこと」が重要です。 ・何度もやり取りを重ねる長丁場の作業で、最後まで文脈を忘れずに頼れるAIはどれか ・テキストだけでなく、画像などのデータを扱うときに一番打率が高いのはどれか とはいえ、次々と新しいモデルが登場する中で、それぞれの本当の強みを自分で見極め、タスクごとに最適なAIを切り替えて使いこなすのは至難の業です。 そこで本イベントでは、LLMのフルスクラッチ開発やエージェント構築の最前線で活躍されている株式会社松尾研究所の尾崎氏をお迎えし、Claude・Codex・Geminiそれぞれの強みと使い分けの考え方を紐解きます。現在Geminiを使わなくなった背景なども含め、実践者ならではの視点でお話しいただきます。 一つのAIに絞るべきか複数を使い分けるべきか迷っている方から、すでに併用しているが最適化したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年8月19日(水)19:00~20:00
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アーカイブ公開中
現代のWeb開発において、認証機能の実装認証機能の実装に悩んだことはありませんか? セキュリティリスクや運用コストの観点から「認証基盤は自作するな」が定石となり、多くの開発者がIDaaSを選択肢に入れてきました。しかし、いざ実務に組み込もうとすると、以下のようなジレンマに直面します。 ・データの二重管理: IDaaS上のユーザー情報とアプリDBのデータをどう同期するか ・機能の制約: パスキや2FA、Azure ID(Entra ID)など、必要な認証方式に対応できるかは「IDaaS側の仕様(都合)次第」になってしまう そうした中、「自作は避けたいが、IDaaSの制限に縛られたくもない」という設計の壁を打ち破る選択肢としてTypeScriptベースの認証ライブラリ「Better-Auth」が今注目を集めています。Auth.js(旧NextAuth.js)を引き継いだチームによって開発され、OAuth・2FA・パスキーといったモダンな認証方式に対応しながら、自前でデータを保持できる柔軟さを備えたライブラリです。 しかし、非常に革新的である一方、「実際に使ってみてどうなのか」「IDaaSと比べてどういうケースに向いているのか」を具体的にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、プロダクト開発でBetter-Authを実践的に活用されている池内氏と柿氏をお迎えし、Better-Authの特徴や導入の実際、そして既存の認証ソリューションとの使い分けを紐解きます。 認証基盤の選定に悩んでいる方から、Better-Authが気になり始めた方まで、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8月4日(火)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。
開催日:
2026年7月15日(水)12:00~13:00