東京都の案件一覧

• 大手小売業向けの決済端末システム開発プロジェクト
• クラウド環境で動作する決済システムの構築を担当

– ネットワーク（プライベート/パブリックサブネット、ネットワークアドレス変換/ブリッジなど）の知識
– AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスを用いた開発経験
– コンテナオーケストレーションツールを前提としたマイクロサービスアプリケーションの開発または運用経験
– RDBMSの知識
– NoSQLの知識

• 自社サービス展開企業におけるWebサービス改善および新機能開発をリードする開発組織のマネジメントと、システム全体のアーキテクチャ設計・刷新の同時遂行
• バックエンド、インフラ、データ基盤までを見通したスケーラビリティのあるシステム基盤の再構築・技術的リード
• 先進的なAIツールを日常業務に組み込んだ開発文化の推進・環境整備
  　　　
  ◆開発環境の傾向
• フロントエンド：プログラミング言語、フロントエンド開発フレームワーク
• バックエンド：プログラミング言語、Webフレームワーク等のエンハンス・設計経験
• インフラ・データ：AWS/GCP/Azure等、クラウド型データウェアハウス、分散型バージョン管理システム
• AI環境：大規模言語モデルAPI、AI開発アシスタントツール（※補助制度あり）
• ツール：ビジネスチャットツール、ドキュメント管理ツール、グループウェア

– Webアプリケーション開発の実務経験（10年前後〜）
– フロントエンドの知見に加え、サーバーサイドの深い理解があること
– システムアーキテクチャの設計・リプレース実務経験
– レガシーシステムの刷新、マイクロサービス化、あるいはデータ基盤の構造設計など、システム全体の設計図を自ら起こし、技術的合意形成をリードした経験
– プロジェクトマネジメント（PM）もしくはプロジェクトリーダー（PL）の実務経験
– 技術的なボトルネックの解消や、仕様調整をハンズオンで牽引できること

• 自動車向けに提供している自社ナビゲーションアプリケーション開発をご担当いただきます。
• 地図データを元に、リアルタイムコンテンツの取得や地図の更新など、ユーザーが直接触る箇所等の開発に携わっていただけます。

◆主な開発環境・ツール

• スマートフォン向けOS
• 言語 : プログラミング言語、プログラミング言語

– Androidでの開発経験（5年以上）
– カーナビゲーション関連の開発経験（3年以上）

• 自社サービス展開企業において、機械学習を牽引する役割としてご参画いただきます。
• 要件定義や技術的意思決定の推進、機械学習基盤の設計・構築、機械学習を用いたプロダクト設計・開発などをご担当いただきます。

【技術環境】

• 開発言語：プログラミング言語
• インフラ：AWS/GCP/Azure等
• 分析・モニタリング基盤：クラウド型データウェアハウス、BIツール
• その他：アプリ分析ツール、コンテナ技術、分散型バージョン管理システム、IaCツール、ビジネスチャットツール、デザインツール、ドキュメント管理ツール

– 大規模なユーザー規模におけるレコメンドシステムの開発・運用経験
– 技術選定、要件定義などの上流工程の経験
– AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスを用いた機械学習の経験

• コンテナ技術を用いたAPIサーバーのインフラ設計・構築
• CI/CDツールを用いたパイプラインの構築と最適化
• IaCツールによるインフラのコード化およびドキュメント整備
• インフラ専任リードエンジニア（1名体制）としての技術的意思決定とチーム牽引

【具体的な業務内容】

• 既存システムからモダンなAPIシステムへのリプレイスプロジェクトにおける、クラウド（AWS/GCP/Azure等）を利用したコンテナインフラおよびCI/CDパイプラインの構築
  ※アプリ開発およびRDBMSの構築・運用・チューニング等は対象外

【使用言語・ツールなど】
◆開発言語・FW：スクリプト言語、Webアプリケーションフレームワーク（最新版およびレガシー環境）
◆DB・インフラ：RDBMS、AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術、ローカルコンテナ管理ツール
◆その他：分散型バージョン管理システム、CI/CDツール、コードエディタ

– AWS/GCP/Azure等のコンテナ環境におけるインフラ設計・構築・運用経験
– ネットワーク・セキュリティ・監視・アラートの適切な設計・構築スキル
– CI/CDツールおよびIaCツールを用いた開発自動化・コード化の実務経験
– 技術要件のドキュメント化およびチーム内での合意形成・意思決定能力

省庁向けの大規模ネットワークシステム構築プロジェクトにおける、個別システムのNW移行を担うハイクラスNWエンジニアポジション。
・省庁側の個別システムNW移行にともなう基本・詳細設計、構築、および移行業務の遂行
・リードSEとしての主体的な作業推進、および移行に関わるタスクの牽引
・クライアント（管理者・利用者）向けの説明資料作成、および移行にともなうフロントでの説明対応
・各ステークホルダーとの折衝・調整業務全般

– 中・大規模ネットワークインフラ案件における豊富な設計・構築、および移行の実務経験（SD-WANの経験があれば尚可）
– プロジェクトでのリーダーまたはサブリーダー経験（リードSEとして自走できること）
– エンドユーザー（管理者・利用者）向けの分かりやすい説明資料の作成、およびプレゼン・説明経験
– 業務システムや基幹システムの移行に関する基本知識を有し、フロントに立って移行を推進できる能力
– ステークホルダーとの円滑な折衝ができる高いコミュニケーション能力
– プロジェクトルームへ常駐対応が可能な方

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力

某省庁向けの政府共通ネットワークシステム（GSS）の設計・構築における、SD-WAN（検証）チームのハイクラスNWエンジニアポジション。
・SD-WAN領域を中心としたネットワークシステムの基本・詳細設計および検証業務の遂行
・各種納品ドキュメント（設計書、パラメーターシート等）の作成・執筆
・リードSEとして、ステークホルダーとの折衝・調整を含めたプロジェクトの主体的な牽引

– 大規模ネットワークインフラ案件における豊富な設計・構築実務経験
– ネットワーク設計書やパラメーターシートなどの各種納品ドキュメントにおける豊富な執筆経験
– 開発チームでのリーダーまたはサブリーダー経験（リードSEとして自走し、作業を主導できること）
– ステークホルダーとの円滑な折衝・調整ができる高いコミュニケーション能力
– 東京・大手町のプロジェクトルームへ常駐対応が可能な方