【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 3,100円 ~ 6,250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：
時給 6,000円 ~ 6,500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5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
開催前
昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確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、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面（デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など）について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行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。
アーカイブ公開中
パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか？」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス（ https://offers.jp/jobs ）を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3
開催日:
2026年3月24日(火)19:00~20:00
アーカイブ公開中
昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
開催日:
2026年3月17日(火)12:00~13:00
アーカイブ公開中
前回「LT&ディスカッション5ラウンド！うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」（ https://offers.connpass.com/event/298939/ ）のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も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、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
開催日:
2026年2月18日(水)19:00~20:00
アーカイブ公開中
「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
