ITアーキテクトのMySQLエンジニアの転職・求人情報

◆顧客との折衝、要件定義、システム開発の推進を担当していただきます。◆AWS/Google Cloudを利用した開発を中心に経験を積みながら、　エンジニアとして成長できる環境です。◆チームで検証を繰り返し行う中で、自分の技術力を高めていくこができます。◆上流工程のみでなく開発も携わることが可能な環境となっています。　裁量権が大きく、自分自身のキャリアを自身で創ることが可能です。・AWS、Google Cloudを利用したサーバレスアーキテクチャによるWeb系システム開発・ビッグデータを活用するための分析システムの様々な開発、Lookerの導入・社内DXを推進するような業務基幹システム・UI/UXの向上を目指すBtoCシステム開発・インフラ設計から開発やデザインまでの全体を管理できるシステム開発・不動産系のWebサイト/CMS開発・AWS最新サービスを駆使したFintechサービスのiOS/Androidアプリ開発・Web広告トップレベル企業のデータ分析システムの構築・Amazon AlexaやGoogle Assistantを活用したAIアシスタントの開発【開発環境】■ Core Stack言語: PHP/Python/Java/JavaScript/Node.js/Ruby/TypeScriptフレームワーク: Laravel/Spring/Ruby on Rails/FastAPIデータベース: MySQL/PostgreSQL/Oracle/NoSQL/DWHJSライブラリ: React.js/Node.js/Vue.js/Nuxt.jsインフラ：AWS/Google Cloud/Azure■ AI StackAI駆動開発: GitHub Copilot / Claude Code / Amazon Q Developer / Cursor / Gemini Code Assist生成AIモデル: Gemini / Claude / ChatGPTAIフレームワーク: LangChain / Agent Framework / RAGAI開発プラットフォーム: Vertex AI / Amazon Bedrock (Claude, Nova)

＜仕事内容＞【職務概要】本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社（HD）であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。【プロジェクト体制】2名～6名程度でチーミング【具体的な業務内容】・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）を活用したDWH・Datalake設計および導入支援・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進・自社プロダクト（Trust GenGA／Trust TLanP）との連携を見据えたAIモダナイゼーション推進【プロジェクト事例】・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（同社プロダクトTrust GenGAを活用）・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（同社プロダクトTrust TLanPを活用 ）＜魅力ポイント＞【プロジェクトの魅力】・大手金融機関の勘定・顧客・取引データを扱う大規模データ基盤設計に携われる・要件定義から実装設計まで、金融システムの根幹を支えるアーキテクチャを構築・セキュリティやスケーラビリティを重視した“金融グレード”の基盤設計をリード・データサイエンティストやエンジニアと連携し、AI実装を支えるデータ構造を設計【組織とカルチャー】・CTO友田（34歳）自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感【成長環境】・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進・同社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能【働きやすさと安定性】・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見

旅行会社様の基幹システムの自社製品開発または受託開発をプロジェクトリーダーとして顧客対応から上流工程を担当し、チームをマネジメントしていただきます。将来的には部門の重要顧客のアカウントマネージャーとして、経営に貢献していただくことを期待しています。すべてがプライム案件で、法人のご担当者様からの課題ヒアリングおよび要件定義を行っていただき、10人月以上の上流工程および開発マネジメントを行っていただきます。【配属先】開発部　TSグループ（在籍人数は約25名）【ポジションの魅力】・旅行業界の業務とシステム開発の二つの専門性を持ったエンジニアになれることが魅力です。・すべてがプライム案件なので、お客様から直接感謝の言葉をいただけます。・チーム開発を大事にしているので、オープンなコミュニケーションの中で”ベストを追求”しながら仕事を行えます。【アジェンダの魅力】エンジニアとしての成長ができる：刺激しあえる学びあえる環境です。変化する労働環境に対応できる　：在宅勤務はもちろん、雇用契約を伴わない副業も可能です。

【概要】プロダクト開発をリードしていただけるテックリードポジションを募集します。MNTSQの開発組織は、現在41名在籍しており、機能ごとにチームを構成し、プロダクトのディスカバリーからデリバリーまで一気通貫で開発を実施する体制をとっております。そのため、Tech組織にはエンジニアだけでなく、デザイナー・PdM・リーガルプロフェッショナルなど様々なポジションのメンバーが在籍しており、日々コラボレーションをしながらプロダクトの開発を進めています。2024年度に、新しい開発組織を立ち上げ、既存プロダクトの開発だけでなく以下のような様々な挑戦を進めています。・新規プロダクトの開発（大手企業と連携したPoCからの実施）・既存アーキテクチャの刷新（モノシリックなアーキテクチャからの移行）・新言語（Go言語）を導入したプロダクト開発-----------------------------詳細は、技術統括の高田様のnoteをご覧くださいhttps://note.com/naomichi_takata/n/n13b5f7178676-----------------------------【業務詳細】テックリードとして、技術分野の制約を理解した上でビジネスニーズへの効果的なアプローチ法を特定し、全体最適の視点をもった適切な技術的意思決定、チーム内外を巻き込んだタスク管理とコミュニケーションでプロダクト開発をリードしていただきたいと考えています。【担当業務】・単一プロダクトのチームにおけるテックリードとしての技術的意思決定・プロダクト開発におけるチーム開発の生産性向上の実行・新機能開発における技術選定、アーキテクチャ設計、開発・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定、推進・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォロー、エンジニアスキルの底上げ・開発プロセスを属人化せず、知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション【技術スタック】言語：Ruby, JavaScript, Python, Java, Goフレームワーク：Ruby on Rails, Vue.jsビルドツール：Viteライブラリ：ElementPlus, PostCSS, Storybookプラットフォーム：Amazon Web Servicesデータベース：Aurora MySQL検索エンジン：Elasticsearch監視ツール：CloudWatch, Datadogコンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate構成管理：Terraform, ItamaeOS：Linux

【仕事概要】ミッションに掲げる同社は、今後も製造業、基幹産業のIoTデータ活用を支援する「maintenance insight」の普及拡大に努めるとともに、データサイエンスや機械学習、AIなど最先端の技術を社会に実装することで、あらゆる産業全体のアップグレードに貢献していきます。【概要】同社の教育・エネルギー領域においてソフトウェア開発を主体的に行えるプレイングマネージャー型のアーキテクト・テックリードを募集します【主な業務内容】こちらの公開事例の用な、電力・インフラ領域で、AIの社会実装プロジェクトのマネジメントをご自身の手で行っていただきます。【主な開発環境】言語：SQL, Python 等フレームワーク： dbtデータベース：BigQuery, Snowflake, MySQL, PostgreSQL等クラウド環境：AWS, Snowflake, Google Cloud, Azureソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence【キャリアアップの上での特長】・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています【歓迎要件】・小規模プロジェクトをマネジメントした経験（3～5人程度）・プレイングマネージャーの経験・ Web開発に関係する各種の技術知識（ソースコード管理、ネットワーク、セキュリティ、データベース、等）・TypeScript/JavaScript, Node.js, React, Python, SQL (OLAP)を用いた開発経験・データパイプラインやETL/ELT の実務経験・Docker等のコンテナ技術を活用したソフトウェア開発運用の経験・GitHubの諸機能を活用した開発経験（GitHub Actions等）・DevOpsやSREにおける知見や経験・OSSや勉強会登壇などのアウトプット経験【求める人物像】・会社のミッションに共感いただける方・大企業のDXに関心のある方・顧客企業のビジネス領域にも関心を持ち、顧客の視点で問題解決に取り組める方・未経験技術をキャッチアップすることが得意な方・非エンジニア職へもリスペクトを持って業務に取り組める方・ビジネス関係者やデータサイエンティストと日本語で適切な議論を行える方

【概要】■社内に蓄積された非構造化データ（テキスト、ログ、画像、音声など）を収集・分析し、構造化プロセスを経て、生成AIやRAGシステム、AIエージェントに適用可能な形に変換する役割を担います。■最先端のAI技術を持ちいて自社データの価値を最大化し、業務の効率化や新価値創出に寄与するポジションです。■他部署との連携（データサイエンス、システム開発、業務部門等）を通して、データの価値最大化を目指します。【具体的な例】■非構造化データの解析と前処理L テキスト、画像、音声等の非構造化データの抽出、クレンジング、正規化、メタデータの付与L NLPや画像解析、音声解析の技術を活用し、データの意味抽出や分類、タグ付けを実施L 検索精度を向上させるための、ドキュメントパース／チャンキング処理を実施■データ連携の設計L RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム、AIエージェントシステムとデータを連携するためのインタフェース設計L 自然言語UIによる対話的クエリ実行処理の検討■RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおける検索処理最適化L 構造化データと非構造化データのハイブリッド利用による情報検索基盤の開発・導入検討L ベクトルDBやグラフDB活用による検索のためのデータ構造及びインデキシングの最適化L マルチモーダルデータ基盤の導入企画【利用技術】■プログラミング言語：Python、SQL等■データ処理・分析：Pandas、NumPy、Spark等■自然言語処理（NLP）：BART, Transformers, mecab等■機械学習/ディープラーニングフレームワーク：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn■データベース：リレーショナルDB（PostgreSQL, MySQL）、NoSQL（MongoDBなど）、ベクトルDB（Elasticsearchなど）、グラフDB (Neptune, neo4j)■生成AI関連：OpenAI API、GPT、BERT系モデル、RAGのためのカスタム実装もしくは既存ライブラリの活用■クラウドプラットフォーム：AWS、Azureなどのクラウドサービス■バージョン管理：Git、CI/CDツール■API連携： RESTful API/GraphQL、Swaggerなどを利用したAPIドキュメント、セキュリティ（OAuth 2.0、JWT、APIキーなど）や認証処理【働き方特徴(出張頻度や勤務形態など)】■基本的にフレックス制度、在宅勤務制度を活用しています。（フルリモートではない）■案件次第では、国内、海外を問わず出張が発生します。担当業務により頻度は異なります。【この仕事の面白さ・魅力】■AIや機械学習は急速に進化している分野であり、常に新しい技術や手法が登場します。AIデータインテグレーションエンジニアとして、最新のトレンドを追い続け、自らの知識を深めることができる環境です。■多様なバックグラウンドを持つエンジニアやデータサイエンティストとのコラボレーションが日常的です。お互いの知識や経験から学び合うことで、自身も成長できる環境があります。