Azure

の転職・求人情報

クラウドからオンプレミスまで幅広い技術を扱う当社の顧客プロジェクトにおいて、プロジェクトの推進をメインに、要件定義からサーバー構築・ネットワーク構築の実務までをお任せいたします。 当社は顧客のビジネス課題に寄り添い、「できません」とは言わずに最適な解決策を模索する文化があります。単なる作業者ではなく、お客様のパートナーとしてプロジェクトを成功に導く役割を担っていただきます。 配属部門: CSソリューション推進部 または シームレスオーケストレーション推進部 具体的な業務例: システム移行や構築に関わる要件定義、および全体計画の策定 顧客、社内ステークホルダー、パートナー企業との折衝・調整 クライアントへの技術的な提案およびシステム最適化のアドバイス プロジェクトの課題管理、進捗管理、品質管理 ベンダーコントロール およびチームメンバー（PJメンバー）のタスク管理 クラウド・オンプレミス環境でのサーバー/NW構築の実務 案件例: 某旅行業者の販売系システムのクラウド移行プロジェクト： オンプレミスの仮想基盤（VMWare）で稼働している複数のシステムを、AWS、GCP、Azureなどの最適な環境へ移行します。Windows Serverの移行がメインとなるリホスト（Lift and Shift）手法や、DBサーバ移行におけるリプラットフォーム（Lift and Reshape）といった多様な手法を用いて、要件確認からリリース対応までを全面的に推進していただきます。 ・案件のスキル一覧（環境・技術等） クラウド・インフラ基盤: AWS, GCP, Azure, VMWare（仮想基盤） OS・データベース: Windows Server, Linux, SQL Server 移行手法: リホスト（Lift and Shift）, リプラットフォーム（Lift and Reshape）

受託開発やお客様先に常駐し、小規模から大規模まで様々なプロジェクトに参画していただきます。 大手クライアントとの取引が多数あるため、有名なサービスに携わっていただくことができます。 入社前にしっかりと希望をヒアリングし、納得した上でのアサインを徹底しています。また、ゲーム開発などのエンタメ系の人気プロジェクトからAI（Python）などトレンド技術に携わるチャンスも幅広くあるため「やってみたい」をかなえやすい環境です。 「どんなプロジェクトに携わりたいか」「どんな働き方をしたいのか」など、あなたが重視する希望をヒアリングし、案件を決定します。 直取引の案件が多数あるので、上流工程から参画することも可能です！

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。 - 顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 - SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計 - Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 - TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築） - 抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案 - ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲：会社が指定した業務 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど - 「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） - 「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） - 「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） - 「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） - 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 - 金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築 - SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装 - データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI/CDなど）の導入・推進 - TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化（ダッシュボード構築）や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成（アナリスト的要素） - 将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリード業務 変更の範囲：会社が指定した業務 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど - 「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） - 「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） - 「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） - 「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） - 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

SES案件と自社プロダクト開発の両方に、ご経験・志向に合わせて関わっていただきます。 - 元請直・事業会社直案件でのWebアプリケーション開発 - 上流工程（要件ヒアリング／設計／技術選定）への参加 - 開発チームのリード・若手メンバーの技術育成 - リモート / 常駐は案件特性に応じて使い分け（1都3県中心） - 利用技術：TypeScript / React / Next.js / Go / Python / Rust / AWS / PostgreSQL / MySQL - AIを組み込んだB2B / B2Cプラットフォームのバックエンド開発 - ローンチ目前フェーズの設計・実装・運用改善 - AI活用機能（LLM連携／推論パイプライン）の設計と実装 - ユーザー利用状況を踏まえた機能改善 - 利用技術：TypeScript / Go / AWS / AI関連スタック（LLM API・ベクトル検索 等） 入社後はSES案件でのキャッチアップから入り、ご自身のスキル成長に応じてCTO・先輩メンバーが入る上流案件や、自社プロダクト開発へ段階的にシフトいただけます。先輩エンジニアも同じプロセスを経て、現在は最前線で活躍しています。 - 元請直案件で上流工程から関わるSESと、自社AIプロダクト開発の両方を経験可能 - CTO・先輩エンジニアの並走による技術キャッチアップ環境 - 技術選定・設計・採用判断に早期から関与できる組織フェーズ - 自分が提案・実装したことが、プロジェクトと会社の成長にダイレクトに反映 「技術を磨きながら、事業づくりにも関わりたい」エンジニアにとって、SESと自社プロダクトの両軸でキャリアの幅を広げられるポジションです。

【お任せしたい業務】 当社のプロジェクトマネージャーは、単なる進捗管理者ではありません。 お客様の課題を理解し、エンジニアと共に最適なチームを構築しながら、プロジェクト全体を成功へ導くポジションです。 具体的には以下の業務をお任せします。 ■ クライアントワーク ・顧客との要件ヒアリング、課題整理 ・プロジェクトの要件定義、基本設計支援 ・プロジェクト計画の策定 ・顧客との定例会議や折衝 ・開発チームとの連携、推進 ■ プロジェクト推進 ・進捗管理 ・課題管理 ・品質管理 ・リスク管理 ・開発メンバーのフォロー ■ チームビルディング ・案件に応じた開発体制の構築 ・社内エンジニアとの連携 ・ビジネスパートナーとの協業推進 ・後輩メンバーへのナレッジ共有や育成 ■ 自社サービス開発 ・自社サービスの企画、改善提案 ・機能要件の整理 ・開発優先順位の検討 ・UI/UX改善提案 ・AI活用を含めたサービス成長施策の立案 ■ 将来的に期待すること 将来的には、プロジェクト単位だけではなく事業単位での推進にも携わっていただきたいと考えています。 顧客課題の解決だけでなく、チームづくりや事業づくりにも興味を持ち、一緒に会社を成長させていただける方を歓迎します。

担当いただく職種やスキルに合わせて、エンドユーザー（直クライアント）の要望に応えるシステム提案から設計・開発、運用まで一貫して携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ■受託案件（自社内中心での開発） ・顧客要望を元としたシステム提案、要求定義サポート ・顧客要望のヒアリング、設計・開発から運用保守までの一貫した対応 ・各種レビュー（ソースコード、ドキュメント等）による品質管理および工数管理 ・インフラ構築（AWSやAzureなどのクラウド構築含む） ※プロジェクト平均人数：2〜3名（多い場合は6〜8名） ※開発期間：3〜6ヶ月から1〜2年の長期案件まで様々です ■プロジェクト例 ・大手物流企業様向けの業務システム（配車/ルート計算/WMS等）の開発 ・新聞社様をはじめ、他業種向けのデジタル配信基盤・業務システムの開発 ★良くも悪くもお客さまと「直接やり取り」ができる立ち位置です 。中抜きのない元請けだからこそ、エンジニアとしての確固たる手応えと、正当な評価による待遇アップが得られる環境です 。

■仕事概要 機械学習モデルを実行するシステム・データ分析基盤を構築します。 自社開発の統合AI実行基盤『R2Engine』のシステム導入に際して、システム基盤の設計・構築・保守・運用を実施します。 ■仕事内容 システム基盤（オンプレミス／クラウド）の設計・構築・運用保守業務を担当していただきます。 経験やスキルに応じて、下記の業務を段階的にご対応いただきます。 ・サーバ（Linux/Windows）構築・運用 ・仮想化基盤（VMware、Hyper-V等）構築・運用 ・クラウド環境（AWS、Azure、GCP等）設計・構築・運用 ・ネットワーク設計・構築・トラブルシューティング ・ログ分析、セキュリティ対策・障害対応 ・監視・バックアップ設計と運用（Zabbix、Datadog 等） ・自動化（Ansible、Terraform、CDKなど）による運用効率化 ・ドキュメント作成（設計書、手順書など） ■仕事の領域 サーバー・ネットワーク・セキュリティ・クラウド・データベースなど、 様々な分野のスキルを身に付けることができます。 ハードウェア、ソフトウェア、そしてクラウドまで、幅広い知識を得ることができます。 システム基盤の構築は、幅広い知識が必要となるため、市場での需要が高まっております。 ■案件事例 金融系を中心として、決済、通信、EC・小売、不動産、建設、製造、医療、官公庁などの幅広い業界を対象とした案件に従事します。

＜お任せしたい仕事＞ QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクトにおいて、顧客折衝・要件定義・プロジェクト推進を中心に担っていただくポジションです。 クライアントの課題がまだ言語化しきれていない段階から関わり、要件定義・計画立案・実行・リリースまでを一貫してリードしていただきます。技術的な実装や設計判断は社内エンジニアが担うので、あなたには「顧客とプロジェクトを動かす力」を存分に発揮してほしいと思っています。 SIerやコンサル会社、事業会社などで「顧客と開発チームの間に立ち、プロジェクトをまとめてきた」——その経験が、そのまま核になるポジションです。 ＜プロジェクト管理（メイン）＞ クライアント課題のヒアリング、要件定義、提案資料の作成 AI開発プロジェクトの計画立案、進捗・品質管理 仕様変更・課題発生時のクライアントへの説明・合意形成 スケジュール調整、社内外ステークホルダーの管理 ＜社内チームとの連携（サブ）＞ エンジニア／データサイエンティストへの要件伝達・翻訳 アジャイルチームのスプリント運営サポート 技術的判断が必要な場面での社内エンジニアとの連携 ※Pythonを書けることは必須ではありません。ただ、AI領域への興味と「技術を理解しようとする姿勢」は一緒に仕事をする上で大切にしています。 ＜組織・チーム体制＞ 現在25名（インターン含む）のコンパクトなチームで、CTO直下で複数プロジェクトを推進しています。意思決定が速く、大手SIerでは経験しづらい「自分の判断がプロジェクトに直結する」環境です。

QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメントを軸に、必要に応じて実装・技術判断も担っていただくポジションです。 クライアントの課題がまだ言語化しきれていない段階から関わり、要件定義・計画立案・実行・リリースまでを一貫してリードしていただきます。単なる進行管理ではなく、技術的前提を踏まえてスコープを設計し、必要であれば自ら手を動かしながら判断する。そんな「技術理解を前提にしたPM」が活躍するポジションです。 現時点で「PM」という肩書きがなくても問題ありません。技術選定や実装の中核を担ってきた方、顧客MTGで技術的な説明を任されていた方、実質リードエンジニアやサブPM的に動いていた方を歓迎します。 ＜プロジェクト管理＞ ・クライアント課題のヒアリング、要件定義、提案資料の作成 ・AI開発プロジェクトの計画立案、進捗・品質管理 ・エンジニア／データサイエンティストとの連携、意思決定支援 ・スケジュール調整、仕様変更や課題発生時の整理・解決推進 ＜技術サポート＞ ・アジャイルでのチーム運営 ・エンジニアが詰まった際の設計・実装方針の整理 ・Python等を用いた一部開発・検証業務 【組織・チーム体制】 ・現在17名他（インターン含む） ・CTO直下で複数プロジェクトを推進 ・コミュニケーション：Slack / ovice ・タスク・ドキュメント管理：Notion / Google Drive ・ソースコード管理：GitHub ・クラウド環境：AWS / GCP / Azure

■ お任せしたい仕事 QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクト（AIエージェント／需要予測／画像認識／生成AIなど）において、 プロジェクトマネジメントを軸に、必要に応じて実装・技術判断も担っていただくポジションです。 クライアントの課題がまだ言語化しきれていない段階から関わり、要件定義・計画立案・実行・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 単なる進行管理ではなく、要件が曖昧な段階から顧客と議論し技術的前提を踏まえてスコープを設計し、必要であれば自ら手を動かしながら判断する。そんな「技術理解を前提にしたPM」が活躍するポジションです。 進行管理に留まらず、技術的な背景を理解した上でステークホルダーを束ね、AIを「使われる形」で社会実装することがミッションです。 現時点で「PM」という肩書きがなくても問題ありません。 実際に活躍しているメンバーも、 ・技術選定や実装の中核を担ってきた ・顧客MTGに同席し、技術的な説明を任されていた ・実質リードエンジニア／サブPM的に動いていた といったバックグラウンドを持っています。 ■ 具体的な業務 ＜プロジェクト管理全般＞ ・クライアントが抱える課題のヒアリング、要件定義、提案・説明資料の作成 ・AI開発プロジェクトの計画立案、進捗・品質管理 ・エンジニア／データサイエンティストとの連携、意思決定支援 ・スケジュール調整、仕様変更や課題発生時の整理・解決推進 ＜エンジニアメンバーの技術サポート＞ ・開発チームと連携したアジャイルでのチーム運営 ・フロントエンド／バックエンドの基本理解を前提とした技術的コミュニケーション ・エンジニアが詰まった際の設計・実装方針の整理 ・（必要に応じて）Python等を用いた一部開発・検証業務 ※すべてを一人で実装する役割ではありませんが、詰まりを放置せず、自ら手を動かして巻き取れるPMであることを期待しています。

■オンプレミス環境におけるインフラ設計・構築・保守 ■仮想化・OS・ストレージ・監視ツールの設計／導入（HPE, VMware, Hyper-V, Zabbix 等） ■データセンター移転／ハードウェア更改／EOSL対応／性能チューニング ■オンプレ→クラウド（AWS・Azure）への移行設計・構築 ■セキュリティソリューション設計（Trend Micro製品、Cisco、Juniper） ■ミドルウェア（Apache、Tomcat、BIG-IP 等）環境の構築・設定 ※ご経験や希望に応じて、スキルマッチする案件をご提案いたします。 ■例①：大手保険グループのインフラ刷新 内容：オンプレからAWSへの移行設計・構築 技術：AWS（EC2, S3, RDS）、Oracle、WebLogic、Terraform、Ansible ■ 例②：金融業向け 仮想基盤リプレイス 内容：VMware環境の更改とバックアップ構成刷新 技術：VMware ESXi、Veeam Backup、Windows Server、Zabbix、HPE Storage ■例③：保険系システムのDC移設対応 内容：要件定義～移行計画・ストレージ設計・セキュリティポリシー整理 技術：RHEL、PostgreSQL、HULFT、Ciscoルータ、Trend Micro製品 ■インフラエンジニア2～6名のチーム編成 ■残業月平均10～20時間 ■週1～2回のチームMTG＋Slack・Zoomでの情報連携 ■社内への技術ナレッジ共有環境（全社会議やチームミーティングでの発表など）

当社は、業務系システムやWEBポータルサイト・CMSの構築を中心に、長年にわたり大手企業との直接・一次請け取引を継続しているSIerです。 主にウォーターフォール型での開発を行っており、要件定義から開発・テスト・リリースまで、チームでしっかりと工程を進めていく体制を整えています。 Java（Spring Boot）やC#（.NET）を中心に、AWSやAzureなどのクラウド環境も一部活用。HeartCore等のCMS構築にも関わるチャンスがあります。 ■ 業務系システム開発（Java／Spring Boot） ＜案件例＞販売・物流・財務などBtoB向け業務アプリ 開発：Java（Spring Boot）、JSP、Thymeleaf、MyBatis データベース：Oracle、PostgreSQL、MySQL フェーズ：要件定義～詳細設計～単体／結合／総合テスト、運用 一部、HeartCore CMSとの連携開発あり ■ ポータルサイト・CMS構築（C#／.NET） ＜案件例＞企業内外向けポータルサイト、CMS構築 開発：C#、ASP.NET データベース：SQL Server、MySQL フェーズ：要件定義～開発～ユーザテスト、保守 顧客要件に応じた画面設計／UI改善、API設計、CMSコンテンツ制御処理等 ■ その他環境・ツール クラウド：AWS、Azure（利用は一部、構築は限定的） CI/CD：Jenkinsを使用（パイプライン構築は未経験でもOK） 管理ツール　：Git、GitHub（プライベート）、SVNによるソース・ドキュメント管理 開発体制：3～8名体制のチーム開発（PM/SE/PG） 開発手法：ウォーターフォールが中心 コミュニケーション：定例オンラインMTG＋チャット、Slack、Backlog／ドキュメント共有型

■業務内容 ▼1. 現状分析（顧客先常駐：1～3ヶ月） ・業務ヒアリング／業務分解 ・課題抽出／非効率の特定 ・運用可視化（As-Is整理） ▼2. 設計フェーズ ・BPO化要件定義 ・To-Be設計（業務再設計） ・基本設計／詳細設計 ・運用モデル・体制設計 ▼3. 移管・定着 ・神田イノベーションセンターへの移管 ・運用立ち上げ／品質管理 ・継続的改善 ■対象領域 ・インフラ運用（サーバー／ネットワーク） ・システム運用／保守 ・社内ITサービス（情シス／ヘルプデスク） ・LCM運用

💻 職務内容 Azureインフラの設計構築から、AIエージェントの開発、そしてクライアントへの技術コンサルティングまで、非常に幅広い裁量をお任せします。 エージェンティックRAGアプリケーションおよびAzureインフラの要件定義、設計 プロジェクトの最上流工程です。どのようなアーキテクチャでAIエージェントを動かすか、Azureの各サービスをどう組み合わせるか、ゼロから青写真を描いていただきます。 ⚪︎ Azure環境へのリソース構築や対象資料を用いたRAG構築 └ 設計に基づき、セキュアでスケーラブルなAzure環境を構築。実際の対象データを読み込ませ、RAGのコアとなるベクトルデータベース等の基盤を作り上げます。 ⚪︎ 作成したRAGに対応するAIエージェント開発 └ RAG基盤の上で動作する、自律型のAIエージェントアプリケーションを開発していただきます。 ⚪︎ アジャイルでの精度向上のPoC └ AIは「作って終わり」ではありません。アジャイル開発の手法を取り入れ、プロンプトエンジニアリングや検索アルゴリズムの調整を通じて、回答精度を極限まで高めるPoC（概念実証）を回します。 ⚪︎ クライアントへのノウハウ移管（精度向上ガイドライン・手順書作成） └ あなたの知見をクライアントへ還元するフェーズです。お客様が自走できるよう、「どうすればAIの精度が上がるのか」をまとめたガイドラインの策定や、運用手順書の作成・説明をお任せします。 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「エージェンティックRAG」という最先端の技術実績 └ 従来のRAGから一歩進んだ「Agentic RAG」の設計・開発経験は、現在の市場においてトップクラスの希少価値を持ちます。 2. インフラ構築×AI開発のフルスタックな経験 └ Azureインフラの知識と、AIアプリケーション（LLM）開発の知見を両方高いレベルで掛け合わせることができる、極めて強力なキャリアパスです。 3. コンサルタントとしての視座の獲得 └ 要件定義にとどまらず、クライアントへの「精度向上ノウハウの移管」まで担うため、技術力だけでなくAIコンサルタントとしての上流スキルが磨かれます。

💻 職務内容 あなたには「テックリード」として、プロジェクトの技術的なコアを担っていただきます。 ⚪︎ データ基盤のアーキテクチャ設計・技術選定（テックリード） └ 一番の醍醐味です。要件を満たすために最適な構成は何か、どの技術を採用すべきか、ゼロから青写真を描き、実装方針を定めていただきます。 ⚪︎ Snowflake / PowerBIを用いたデータ活用基盤のテーブル実装・開発 └ 現在のデータ領域のデファクトスタンダードとも言える技術スタックに触れられます。BIツールで美しく、かつ高速に描画するための最適なデータモデルを構築してください。 ⚪︎ ETL/ELTパイプライン、CI/CDパイプラインの設計・構築・運用高度化 └ 単に動くものを作るだけでなく、運用保守を見据えた自動化や高度化の仕組みづくりをお任せします。 ⚪︎ データクレンジング、統合、データマート整備 └ 「汚いデータ」を価値ある「資産」に変える、泥臭くも最も重要なエンジニアリング工程を主導していただきます。 利用部門とのコミュニケーション、業務課題に基づく改善提案 └ 画面の向こう側にいるエンドユーザーと直接対話し、「本当に必要なデータは何か？」をヒアリング。ビジネス課題の解決に直結する提案を行っていただきます。 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「作業者」ではなく「技術のトップ」としての実績 └ 技術選定から参画できる案件は市場でも限られています。テックリードとしての実績は、あなたのエンジニアとしての市場価値を間違いなくワンランク上に押し上げます。 2. モダンデータスタック（Snowflake等）の深い知見 └ 需要が急増しているデータエンジニアリング領域における、最先端の技術スタックでの実務経験を積むことができます。 3. ビジネスに直接貢献する手応え └ 利用部門と直接やり取りするため、「自分の作った基盤で、業務がどう改善されたか」というビジネスインパクトを肌で感じられます。

■想定業務内容（例） ・アーキテクチャの構想・設計 大規模Webサービスや生成AI基盤における、クラウドネイティブなインフラ環境のゼロベース設計に携わります。 要件定義から構成設計まで、上流工程を一貫して担当いただきます。 ・PM / PMOとしてのプロジェクト推進 インフラ領域のプロジェクトにおいて、計画・進捗管理・ステークホルダー調整を一手に担います。技術背景を持ちながら推進力を発揮できる方には、裁量の大きい環境でご活躍いただけます。 ＼例えば具体的にこんな案件があります／ ■医療DX自社サービス／インフラ設計・構築・運用エンジニア（AWS/Linux） ・業務内容： 薬局・病院・介護施設向け自社サービスの　 安定稼働を支えるAWSインフラの設計・構築・運用　等 ・開発環境： クラウド/OS：AWS, Linux MW/DB：Apache, Nginx, MySQL　等 ・平均残業時間：20時間未満 【その他案件例】 ◎大手エンタメWebサービス構築　AWS（EC2/RDS/Lambda） ◎自動車業界Web予約システム　クラウド環境構築経験（AWS）、仮想化（VMware）サーバ構築（Linux6,7,8） ◎建設業向けAWS上にDRサイト構築案件　AWS（EC2/S3/VPC/CloudFront/APIGW） ◎S3・CloudFront・Route53でのWeb層キャッシュシステム etc... ■クラウド：AWS（EC2、S3、CloudFormation、Route 53、DynamoDB、ELB、IAM、SageMaker、Lambda、SNS、Glacier、ECS、Fargate、EKS、Glue、Athena、QuickSight、RDS 、ElastiCache Redis Memchached、Beanstalk、SSM 、Code(Commit/Pipeline/Deploy/Build)、EFS、CloudFront、WAF、ClaudWatch、ClaudWatch Logs）、Azure ■仮想化・コンテナ：VMware ESXi、Citrix、Docker、Vagrant、Kubernetes、ECS、Google Kubernetes Engine(GKE) ■OS：Red Hat Enterprise Linux(RHEL)、CentOS、Windows ■ミドルウェア：Nginx、Apache、Tomcat、Splunk、Kibana、Fluentd、Zabbix ■Infrastructure as Code：Chef、Ansible、Serverspec 【▼なぜモダンな環境なのか？】 新しい技術に触れて、成長のチャンスをつかんで欲しいからです。 自分のできる範囲で指示されたことだけを行うエンジニアは、今後淘汰されていきます。 そこで技術者が新しい技術を身に付け、SIGNPOST以外でも通用するエンジニアとして 「市場価値」を高めて欲しいという想いから、モダンな技術を採用しています。 ★新しい技術習得で業務領域が広がれば連動して給与もアップ ★着実にスキルをつけて、新規事業にジョインも可能 まずはWebのカジュアル面談お話しましょう！ ご連絡お待ちしています！

📝 職務内容：あなたの技術力で、送金基盤の「未来」を創る。 SREエンジニアとしてインフラからアプリケーションまで横断的に関わり、システムの信頼性と開発生産性の向上を主導していただきます。 具体的かつエンジニアが想像しやすい「濃い」内容をご紹介します。 🛡️ IaC（Infrastructure as Code）を中心とした再現性の高い運用基盤構築 └ Terraformを用いた、GCP/AWS/Azure等、マルチクラウドに対応したインフラ基盤のコード化と State 管理の最適化。 └ GitHub Actions / ArgoCDと連携した、CI/CD・テスト自動化パイプラインの構築とデリバリープロセスの最適化。 └ 障害検知からTerraform / Ansible等を活用した障害復旧（オートヒーリング）の自動化、インシデントレスポンス体制の整備。 🔍 統合オブザーバビリティ基盤の構築とデータ活用 └ Datadog / Prometheus / Grafana / OpenTelemetry / Jaeger等を活用した、ロギング / メトリクス / トレーシングを統合したオブザーバビリティ基盤の設計・運用。 └ 収集したデータのボトルネック分析、異常検知アルゴリズムの構築、運用改善への活用。 └ セキュリティ / ガバナンスの強化（セキュリティバイデザインの導入、ガバナンスコードの策定・実装）。 💡 ドキュメント整備、技術議論の主導、判断支援 └ 運用手順書、アーキテクチャ図、障害対応マニュアル等のドキュメント整備と知識共有文化の醸成。 └ インフラ改善、開発者体験（DX）向上のための技術的な提案、議論の主導、実装。 └ プロダクト全体が継続的に改善される技術文化の醸成、パフォーマンス改善・効率化の推進。 ✨ AI を活用した運用自動化とパフォーマンス改善 └ AIを活用した障害予兆検知、運用分析、改善提案の自動化、チャットボットによる運用サポートの構築。 └ データベース（RDBMS, NoSQL）におけるクエリ・スキーマ・キャッシュ戦略（Redis等）の最適化。 └ アプリケーション全体のプロファイリングとボトルネック分析、インフラとアプリケーションの境界を横断した構造的な性能改善施策の提案・実行。 📊 得られるもの：このプロジェクトであなたの技術力はさらなる高みへ。 1. 最先端FinTech（ステーブルコイン、クロスボーダー送金）に関する深い知識と実務経験。 └ 世界中で注目されるステーブルコインの領域で実務的な実績を築くことができます。 2. 商用化フェーズにおける高い信頼性を求められる環境でのSREとしての実務経験。 └ 商用レベルのシステムの安定稼働を支えた経験は、あなたのキャリアにとって確かな資産となります。 3. IaC、オブザーバビリティ、パフォーマンス改善、AI活用など、最先端の技術スタックに関する深い知見。 └ 常に新しい技術に触れ、自分の技術力をアップデートし続けることができます。 4. マルチクラウド、セキュリティ、ガバナンス、構造的性能改善など、システム全体を横断的に捉えた本質的な技術力。 └ インフラからアプリケーションまでシステム全体を見渡せる真の実力を身につけることができます。 5. リードエンジニアとしての技術議論の主導、判断支援、文化醸成などの経験。 └ 技術力だけでなく、チームを牽引し、組織をより良くしていくリーダーシップスキルも磨かれます。

■ ミッション QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクト（AIエージェント／需要予測／画像認識／生成AI等）の開発エンジニアを担い、要件定義～計画立案～実行～リリースまでをリードしていただきます。 ■お任せしたい仕事 - LLM/ AI技術を用いたwebシステムの開発（AIエージェント／需要予測／画像認識／生成AI活用等） - クラウド環境（AWS/Azure/GCP）を用いたLLM・機械学習モデルのデプロイメントおよび運用最適化 - 機械学習モデルの開発、評価、改善 - データパイプラインの設計・構築 ■ 必須条件/経験 - Pythonを用いた開発実務経験（1年以上） - Git/GitHubを用いたバージョン管理の基礎知識 - Docker等のコンテナサービス活用経験 ■ 推奨条件 - AI関連の開発経験（生成AI、LLM、深層学習、機械学習等） - メガベンチャーやスタートアップでの実務経験 - AWS/GCP/Azureなどのクラウド技術を使った開発経験 - FastAPI等のフレームワークを用いたAPI及びバックエンド構築経験 - 単体テスト、統合テスト、E2Eテストなどのソフトウェアテストの基礎知識と設計・実装経験 ■ 開発言語/ フレームワーク フロントエンド：TypeScript（Next.js / React） バックエンド：Python（FastAPI, Flask） フロントエンド：TypeScript クラウドサービス（AWSの場合）：EC2/ Lambda/ DynamoDB/ RDS/ S3/ Cognito/ API Gateway/ SQS/ EventBridge/ ECR/ ECS/ Cloudfront ■ 利用ツール - コミュニケーション：Slack/ ovice - タスク管理：Notion - ドキュメント管理：Notion/ Google Drive/Googleスライドなど - ソースコード管理：GitHub - 開発クラウド：AWS/GCP/Azure ■ 勤務地 リモート可（※ 御茶ノ水オフィスとのハイブリット稼働を推奨）

＜お任せしたい仕事＞ QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクトにおいて、顧客折衝・要件定義・プロジェクト推進を中心に担っていただくポジションです。 クライアントの課題がまだ言語化しきれていない段階から関わり、要件定義・計画立案・実行・リリースまでを一貫してリードしていただきます。技術的な実装や設計判断は社内エンジニアが担うので、あなたには「顧客とプロジェクトを動かす力」を存分に発揮してほしいと思っています。 SIerやコンサル会社、事業会社などで「顧客と開発チームの間に立ち、プロジェクトをまとめてきた」——その経験が、そのまま核になるポジションです。 ＜プロジェクト管理（メイン）＞ クライアント課題のヒアリング、要件定義、提案資料の作成 AI開発プロジェクトの計画立案、進捗・品質管理 仕様変更・課題発生時のクライアントへの説明・合意形成 スケジュール調整、社内外ステークホルダーの管理 ＜社内チームとの連携（サブ）＞ エンジニア／データサイエンティストへの要件伝達・翻訳 アジャイルチームのスプリント運営サポート 技術的判断が必要な場面での社内エンジニアとの連携 ※Pythonを書けることは必須ではありません。ただ、AI領域への興味と「技術を理解しようとする姿勢」は一緒に仕事をする上で大切にしています。 ＜組織・チーム体制＞ 現在25名（インターン含む）のコンパクトなチームで、CTO直下で複数プロジェクトを推進しています。意思決定が速く、大手SIerでは経験しづらい「自分の判断がプロジェクトに直結する」環境です。