【東京都】SQL

の転職・求人情報

■具体的な業務内容 ご経験・適性に応じて、以下のような業務をお任せします。 ・BLI、Braineer、CQ test等の自社プロダクトにおけるバックエンド開発 ・Go、Scala、TypeScript等を用いたAPI・サーバーサイドアプリケーションの設計・開発・運用 ・既存システムのリファクタリング、リアーキテクチャ、技術負債の解消 ・Scalaベースの既存システムから新技術スタックへの移行推進 ・フロントエンド、データサイエンス、PdM、デザイナー、ビジネスサイドと連携した要件定義・仕様策定 ・医療データ・検査データ等を扱うシステムの設計・開発 ・自動テスト、CI/CD、開発環境整備による開発生産性・品質向上 ・GCP等のクラウド環境を用いたインフラ設計・運用 ・AIを活用した開発プロセスの改善、コードレビュー、品質担保 ■開発環境 ※プロダクトにより一部異なります。今後の技術刷新も含め、継続的に改善を進めています。 ・バックエンド：Go、Scala、TypeScript ・フロントエンド：TypeScript、Svelte / SvelteKit、React、Remix ・インフラ・ミドルウェア：GCP、Cloud Run、Kubernetes、Cloud SQL、BigQuery、Cloud Storage、Firebase、PostgreSQL ・データ分析：Python、PyTorch、NumPy、SciPy、pandas など ・開発ツール：GitHub、Slack、Notion、ClickUp ・その他：AIコーディング支援ツール等も活用 ▼チーム体制 弊社が目指すプロダクトを作り上げることは、もちろんエンジニアやデザイナーなどの開発者のみでは不可能です。 まず現場の医療従事者が今行っている医療をしっかりと理解し、そこに存在する課題を解決する技術を研究開発した後に、その技術をプロダクトとしてユーザーに届けられる形に開発する、我々はこの一連のプロセスが価値あるプロダクトを届けるために必要不可欠だと考えています。このプロセスのために開発者を含めた多くの人が同じ方向を目指して協力し合える環境をとても大切にしています。 営業、企画、設計、UIデザイン、開発、運用の全てのメンバーが連携して要件定義から、リリースまでを迅速に開発できる体制を構築しています。 異なる職種のプロフェッショナルがお互いのスキルを尊重する風土があり、日々フラットに意見を交わしています。 ユーザーからのフィードバックも直接的に得られる環境です。 日々のコミュニケーションはテキストベースのものはSlackやNotionを、口頭ではGoogle MeetやZoomを中心に行っています。 ▼業務の進め方 ・日々の業務の進め方は、毎日のスタンドアップミーティングと、週次の振り返りを中心に、方針とタスクの同期・整理を行う、スクラムベースの形式をとっています。 ・タスクのチケットはNotion上で管理し、タスクを進めるにあたってのコミュニケーションは、MTGやSlack上で随時行っています。 ・SplinkのプロダクトはWeb/モバイルアプリケーションの形で提供するものが主であり、日々の開発はローカルの開発機もしくはGCP上の開発インスタンス上で行っています。開発が完了した後は、GCPのステージングや本番環境にデプロイします。これらのGCPの運用・設計もバックエンドエンジニアが中心となって行います。 ・エンジニアの方には、プロダクト上必要な課題を解くための技術的な方針についてはできるだけ裁量をもってリードして頂きたいと考えており、もちろんチーム内でのディスカッションやレビューは積極的に行っていきますが、実際に手を動かすエンジニアがアーキテクチャ・ライブラリ・言語なども決定して頂くポリシーで進めています。

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）

担当領域に境界はありません。ご自身のスキル・経験・志向性に合わせて、以下の領域から最適なバランスでお任せしていきます。1人ですべてを担う必要はなく、強みのある領域を軸に、徐々に担当範囲を広げていただきます。 バックエンド開発 ・Go / Python / Kotlin / Node.js 等を用いたスケーラブルなシステム設計・実装 ・API設計、データモデリング、DB（MySQL等）のパフォーマンス最適化 ・AIを活用した実装・レビュー・テスト・調査の高速化 クライアント導入 ・納品・技術サポート ・クライアント導入時の技術支援（タグ／SDK導入の手順整備・実装サポート・つまずき解消） ・クライアントからの技術問い合わせ対応（仕様確認、不具合の切り分け、回答） ・納品対応（受領データの精査・検証、DBへのデータ登録・マスタ管理、システム連携の要否判断） ・営業・CSチームと連携した導入／納品スケジュールの調整 データエンジニアリング／データ活用 ・AWS（S3, Glue, Lambda等）を用いたETL/ELTパイプラインの構築・運用 ・Amazon Redshiftのデータマネジメント、QuickSight等を用いたBI環境の整備 ・データの状態を能動的に観察し、不具合の兆候やユーザー・商品データのトレンド変化を先回りで検知し、担当エンジニアやPdMへ連携 運用の自動化（仕組み化） ・属人化・ブラックボックス化しているクライアントへのデータ導入フローの言語化

担当領域に境界はありません。ご自身のスキル・経験・志向性に合わせて、以下の領域から最適なバランスでお任せしていきます。1人ですべてを担う必要はなく、強みのある領域を軸に、徐々に担当範囲を広げていただきます。 バックエンド開発 ・Go / Python / Kotlin / Node.js 等を用いたスケーラブルなシステム設計・実装 ・API設計、データモデリング、DB（MySQL等）のパフォーマンス最適化 ・AIを活用した実装・レビュー・テスト・調査の高速化 クライアント導入 ・納品・技術サポート ・クライアント導入時の技術支援（タグ／SDK導入の手順整備・実装サポート・つまずき解消） ・クライアントからの技術問い合わせ対応（仕様確認、不具合の切り分け、回答） ・納品対応（受領データの精査・検証、DBへのデータ登録・マスタ管理、システム連携の要否判断） ・営業・CSチームと連携した導入／納品スケジュールの調整 データエンジニアリング／データ活用 ・AWS（S3, Glue, Lambda等）を用いたETL/ELTパイプラインの構築・運用 ・Amazon Redshiftのデータマネジメント、QuickSight等を用いたBI環境の整備 ・データの状態を能動的に観察し、不具合の兆候やユーザー・商品データのトレンド変化を先回りで検知し、担当エンジニアやPdMへ連携 運用の自動化（仕組み化） ・属人化・ブラックボックス化しているクライアントへのデータ導入フローの言語化

【業務内容】 プロダクトの仕組みを理解し、クライアントの技術環境に合わせ、ECサイト上で最高のパフォーマンスを発揮できる状態を設計。その後の活用フェーズにおける技術的なサポートまで一貫して携わります ・導入・納品管理： ビジネスサイド（営業等）と連携し、スケジュールに沿ってクライアントへの導入・納品を進めます。 ・システム・DBのセットアップ： 既存プロダクトの設定変更や、データベース（SQL）を操作した初期データの投入・環境構築などを行います。 ・テクニカルサポート（問い合わせ回答）:クライアントや社内メンバーからの技術的な仕様確認や問い合わせに対し、一次回答・調査を行います。

顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 - VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 - LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 - バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 - PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 - 顧客課題の抽出、構造化、パターン化 - 開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 - 問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 - 顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 - 優先順位付けの判断軸設計 - 事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 - AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 - ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 - PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 - AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 - 誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 - AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 - What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 - CTO・Engineering との投資対効果レビュー - プロダクト改善テーマの言語化 - 短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 - 所属：開発組織（CTO直下） - コラボレーション環境：Notion・Slack・GitHub

顧客向けデータサービスの立ち上げや顧客内でデータ活用を支援することを担うようなポジションイメージ。 例えば、AWSなどのクラウド、SnowflakeやRedshiftなどのDWH系製品などを中心とした技術スタックにおいて、アーキテクチャ判断から実装・チームへの技術的意思決定まで一気通貫で担える方。 3〜6名のスモールチーム リモート中心（一部出社あり、応相談） 即日〜応相談

当社と長年のお付き合いのあるプライム市場のお客様の案件にメンバーとして参画していただきます。 なお、当社PM、BPと一緒に参画いただく予定です。 将来的には、ご経験やご希望に合わせて、PM・PL・テックリードなど幅広いキャリアを形成していくことが可能です。 ■お任せしたいプロジェクト ・株主議決権行使システム　EOS＆AWS移行対応 ■開発環境 ・画面：Java（JSP） ・ミドル：WAS（Struts） ・OS ：Redhat、Linux ・DB ：DB2 ・バッチ：C言語、JP1、HULFT ■ワークライフバランス ・週4日リモート ・残業月平均8h ・完全週休2日制＆年間休日128日 ・帰社日は月1回のみ（1h程度）※任意参加 ■取引先企業（一部抜粋） ・アイリスオーヤマ株式会社 ・アディダスジャパン株式会社 ・伊藤忠商事株式会社 ・株式会社大塚製薬工場 ・ソフトバンク株式会社 ・株式会社電通 ・株式会社ニトリホールディングス ・ヤマト運輸株式会社 ・株式会社日立製作所 ・富士通株式会社 ・特許庁 ・農水省 ・国立研究開発法人理化学研究所 ・千葉大学医学部附属病院 ・慶應義塾大学 ・名古屋大学　他

Snowflake環境の設計・構築・運用 データウェアハウス（DWH）の設計・最適化 ETL／ELT処理の設計・開発 データパイプラインの構築・運用 SQLを用いたデータ加工・分析支援 クラウド環境とのデータ連携 パフォーマンスチューニングおよび運用改善 関係部署との要件整理・技術支援

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

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 - 生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 - LLM（OpenAI, Claude等）と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 - 実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 - 可観測性（logging / metrics / tracing）やアラート設計による運用負荷の最小化 - プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 - 生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 - LLM（OpenAI, Claude等）と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 - 実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 - 可観測性（logging / metrics / tracing）やアラート設計による運用負荷の最小化 - プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

一般的な**Data Engineer業務に留まらず、分析・BI・意思決定支援まで横断的に担っていただくこと**を想定しています。 AI Central事業部ではBizチームとProductチームが連携しながら、新しいAI技術を検証し、顧客サービスの活用を推進しています。 単なる基盤構築やダッシュボード作成ではなく、「どのデータを持つべきか」「どの分析が意思決定につながるか」まで踏み込み、BizDevメンバーやクライアントと共に価値を創出していただきます。 まずは以下の領域から解像度を高めていただくことを想定しています。 - データ基盤（DWH / データマート）の設計・構築 - KPI設計・ログ設計・データモデリング - BIの設計・標準化 - データ分析・改善提案 - 顧客向け分析・PoC支援 また、ご経験や志向性に合わせて上記に加え、以下についても柔軟に調整しチャレンジいただきたいと考えております。 - 基盤設計〜分析〜改善提案までを一気通貫で推進できる体制構築 - AI分析機能・定性分析基盤の強化 - DWH / DM / KPI定義の標準化とデータ品質向上 - BIの民主化（Biz / CSが自らデータを活用できる状態へ） - プロダクトのデータ品質向上・計測基盤整備 - KPI / ログ設計を含めたデータ品質改善 - 分析精度を支えるデータ品質・ガバナンス強化 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

💻 職務内容 システムの「要」であるデータベース領域を中心に、保守から新規開発、移行まで幅広いフェーズに深く入り込んでいただきます。 ⚪︎ 既存基幹システム（Oracle／PL/SQL）の調査、改修対応 └ まずは既存のコードを読み解き、現行システムの仕様やデータの流れを正確にキャッチアップしていただきます。 ⚪︎ 業務要件に基づくMySQL（ストアドプロシージャ）での新規開発 └ 現行の仕様を理解した上で、新しい環境のビジネスロジックをMySQLのストアドプロシージャを用いてゴリゴリと組んでいただきます。 ⚪︎ データ移行に伴う設計、テスト、検証作業 └ 本プロジェクトの最重要ミッション！膨大なデータを安全に引っ越しさせるためのシナリオ設計から、綿密なテスト・検証までを主導していただきます。 ⚪︎ 本番稼働後の障害対応および原因調査 └ 移行して終わりではなく、自分が手掛けたシステムの安定稼働を最後まで見届け、トラブル時にはいち早く原因を特定していただきます。 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「脱Oracle・オープンソース移行」の市場価値の高い実績 └ ライセンス費用削減などの背景から、OracleからMySQL等への移行ニーズは市場で爆増しています。この「異種DB間の移行経験」は、今後のキャリアにおいて間違いなく強力な武器になります。 2. 既存解読から新規構築までの一気通貫した経験 └ 上流の移行設計から開発、テスト、リリース後の運用保守まで、システム刷新の全フェーズを経験できるため、エンジニアとしての総合力が格段に上がります。 3. エンタメ業界の大規模データに触れる面白さ └ トラフィックやデータ量が膨大なエンタメ業界ならではのダイナミックで責任あるDBエンジニアリングを体感できます。

💻 職務内容（お任せしたいこと） 要件定義の最上流工程から、開発、保守改修まで一気通貫で携わっていただきます。 ⚪︎ マーケティングツールの保守・改修 └ エントランスページおよびアフィリエイトサービスの継続的な機能追加・改修。 ⚪︎ Go言語へのリプレイス推進 └ 古いPHP環境を解読し、Go言語を用いたモダンでスケーラブルな環境へと刷新する活動をリードしていただきます。 ⚪︎ ABテスト・数値改善のための機能実装 └ ビジネスサイドと連携し、マーケティング指標を向上させるための施策を技術面から実行します。 🛠 開発環境 ・クラウドインフラ: AWS (Fargate, Athena, Lambda, S3, ALB, Elasticache Redis, CloudFront, Dynamodb), GCP (Bigquery, App Engine) ・開発言語: Go, Python, PHP, TypeScript, React (Next.js) ・その他ツール: Github, CircleCI, Jenkins, Datadog, Docker, Terraform, Slack, Confluence ・開発マシン: Mac (M1) 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「レガシー脱却×Go言語」の強力なレジュメが作れる └ 古いシステムを最新技術でリプレイスした経験は、現在のエンジニア市場で喉から手が出るほど欲しがられるスキルです。 2. ビジネス直結の「グロース経験」 └ ABテストなどを通じて「自分のコードがどれだけ数値を改善したか」をダイレクトに実感でき、エンジニアとしての視座が高まります。 3. 柔軟で働きやすいワークスタイル └ 基本はリモートワーク！出社は初日や必要時のみで、多くても月に最大4日（六本木）です。通勤ストレスを最小限に抑え、開発に集中できる環境が整っています。

💻 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。

■ あなたにお任せしたいこと：1ミリ秒の遅延を削りスケーラビリティを極める 1. マイクロサービス化の推進： サービス拡大に伴い肥大化しつつあるシステムに対し、Protocol Buffers / gRPCを活用したAPI開発を行い、よりスケーラブルな構成へと進化させていきます。 2. Cloud Spannerを駆使したDB最適化： 高い整合性と無制限のスケールアウトを両立させるため、Cloud Spannerの特性を深く理解し、最適なスキーマ設計や複雑なクエリチューニングに挑んでいただきます。 📝 具体的な業務内容：仕様検討からボトルネック解消まで一気通貫 単なる「コーダー」ではなく、システム全体の品質に責任を持つエンジニアとして全工程に携わります。 └ GoおよびGoogle Cloudを用いたバックエンドのアーキテクチャ設計・実装・運用。 └ Protocol Buffers / gRPCを用いた、堅牢で高速なAPI開発。 └ Cloud Spanner、Cloud Firestoreなどのマネージドサービスを活用したデータ基盤の構築と最適化。 └ PdM（プロダクトマネージャー）やフロントエンドエンジニアと連携した、要件定義・仕様検討段階からの参画。 └ Datadog等を用いたパフォーマンス監視、ボトルネックの特定および抜本的な改善。 🛠️ 開発環境・技術スタック ・言語: Go ・インフラ/クラウド: Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud Spanner, Cloud Firestore, Cloud SQL etc.) ・API通信: gRPC, Protocol Buffers ・その他: Terraform, Datadog など 🤝 チームカルチャーと働き方：「全員で考え、全員で創る」 1チーム4〜10名のアジャイル（スクラムベース）体制で開発を進めます。 トップダウンで仕様が降ってくることはありません。 「この機能ならこのGCPサービスを使うべきだ」「このDB設計の方がスパイクに耐えられる」といった技術選定から、チーム全員で議論し決定する裁量があります。 心理的安全性が高く、新しい技術へのチャレンジを推奨するカルチャーです。 働き方はリモートメインでご自身のパフォーマンスを最大化できる環境が整っています。

📝 具体的な業務内容：C#を武器にフルスタックに立ち回る 主に以下の開発業務をお任せします。要件に合わせた幅広い技術レイヤーに関わることができます。 1. 外部データ連携機能の実装 └ 外部ベンダーのシステムと自社の制作管理システムをつなぐデータ連携機能の開発。 2. 権限管理・セキュリティ周りの設計・実装（★最重要タスク） └ 外部のユーザーがアクセスする際の認証・認可（ロールベースのアクセス制御など）の設計と実装。 3. APIの新規作成およびフロントエンド実装 └ 外部公開用のWeb APIの設計・開発、およびそれに紐づくフロントエンド画面の実装。 4. Windowsネイティブアプリの改修・再開発 └ 既存のクライアントアプリ（Windows）の改修や連携に伴うリファクタリング・再開発。 ✨ この業務から得られるやりがいとスキル この案件は、ただの業務システム開発にとどまらない面白さとメリットがあります。 1. 「アニメ業界のDX」を最前線で推進する圧倒的なやりがい └ あなたの作ったシステムが、アニメ制作のボトルネック（連絡の手間やデータのやり取り）を解消し、クリエイターが「創る時間」に集中できる環境を生み出します。エンドロールには載らなくても間違いなく作品を裏から支える立役者です。 2. C#でのフルスタック開発経験（ネイティブ〜API〜フロント） └ Windowsアプリの改修からWeb APIの新規構築、フロントエンドまで一気通貫で携わるため、C#エンジニアとして非常に幅広く、市場価値の高いフルスタックな経験が積めます。 3. 「外部公開・権限管理」の高度なセキュリティ設計ノウハウ └ 機密性の高いデータを扱うシステムにおいて、ゼロから権限管理やセキュリティ周りを設計・実装した経験は、今後どんな業界のシステム開発においても強力な武器になります。

📝 具体的な業務内容：上流から下流まで、データをデザインする 1. 要件定義とデータ構造の整理 └ 事業やプロダクトが求める要件をヒアリングし、KPIや指標定義に沿った最適なテーブル設計・データモデリングを実施します。 2. データマートの構築と運用 └ dbtやDWHを活用し、生データを分析しやすい形に変換するロジックの設計・実装・運用を行います。 3. 品質担保と標準化 └ SQLを用いたデータ抽出・検証・品質確認を実施。データ定義、命名規則、集計ロジックの標準化およびドキュメント整備を推進します。 4. BI連携と継続的改善 └ BIツール（ダッシュボード）での利用を見据えたデータ構造設計。 └ 分析・開発・事業サイドと連携し、既存テーブルや運用フローの課題整理・リファクタリングを積極的に行います。 ✨ この業務から得られるキャリアメリット この案件を通じて、市場価値が急上昇中の「アナリティクスエンジニア」としての確固たる実績を築くことができます。 1. 「モダンデータスタック（dbt/DWH等）」の深い実践経験 └ 最新のツール群を用いて、スケーラブルで保守性の高いデータパイプラインを構築・リファクタリングする経験は、現在のデータ領域で非常に高く評価されます。 2. 「ビジネス視点」を持ったデータモデリング能力 └ 言われた通りのデータを出すのではなく、事業のKPIを理解し、「どうすれば意思決定に役立つか」を起点としたモデリングスキルが身につきます。 3. 「カオスから秩序を創る」標準化・ガバナンス推進の実績 └ 命名規則の策定やドキュメント整備など、データ基盤の「品質と信頼性」を底上げした経験は、リードエンジニアとして高く評価されるポイントです。

📝 具体的な業務内容：あなたのスキルに合わせてお任せします ※以下の業務からご経験やスキルに合わせて徐々に幅を広げていただきます。 1. 会議運営とステークホルダー調整 └ 厚労省、SIer、自治体との週次・日次定例会議のファシリテーション。ベンダーや組織間の認識齟齬を解消し、合意形成を図ります。 2. 医療機関（病院側）への対応サポート └ 委託契約作業のサポート、各種問い合わせメール対応、進捗・情報管理。 3. テクニカルな課題解決・分析 └ 不具合・データ不整合発生時の調査、対応方針の整理、影響範囲の特定。 └ SQLを用いたデータ処理の確認、仕様変更の影響整理、エラーファイル分析。 4. データ活用・新機能の推進 └ 統計機能開発に向けた要求・要件整理、調達資料の作成、BIツール（Tableau等）導入の検討と受入確認。 5. システム運用・移行の推進 └ データセンター（DC）移行などの調整と進行管理。 └ サービスデスクへの一次対応、運用マニュアルのレビュー、フロー作成、各種報告資料の作成。 ✨ この案件から得られる「圧倒的なキャリアの武器」 このプロジェクトを経験することで、あなたの市場価値は間違いなく跳ね上がります。 1. 「国家規模・超マルチステークホルダー案件」のPMO実績 └ 厚労省や大手SIerを巻き込んでプロジェクトを推進した経験は、職務経歴書において最強の「箔」となります。今後どの企業・どの案件でも通用する高いマネジメントスキルの証明になります。 2. 上流エンジニア・PMに必要な「合意形成力」 └ 立場の異なる数十の組織をまとめ上げる調整力やファシリテーション能力は、本を読んだだけでは身につきません。この修羅場を乗り越えた経験は、一生モノの財産になります。 3. データマネジメント・BI活用の知見 └ 単なる進行管理だけでなく、SQLを用いたデータ分析やTableau等のBIツール検討にも関われるため、データドリブンな意思決定を推進できるPMOへと成長できます。