【AI・データ基盤エンジニア(法人統括)】国内最大級の通信事業を展開/主軸事業を基盤とした様々な新規事業/年間休日最大140日

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年収

708万円〜1,539万円

勤務地

東京都

職種

データエンジニア, AI・機械学習エンジニア

フレックス出勤・時差出勤
副業OK
技術試験なし

求人紹介動画

求人情報

仕事内容

【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進 【仕事の魅力】 ・提案から設計、開発に至るまで全工程に関与できるため、部分最適に留まらず、業務全体の本質的な改善活動に取り組むことができる ・ソフトバンクグループ各社やメガクラウドベンダー、最先端のテクノロジーパートナーと連携し、大規模かつ社会的影響力の高いプロジェクトに参画できる ・顧客向けシステムの提案・構築に加え、自社業務へのデータ基盤・生成AIの活用など、幅広い領域での経験を積むことができる ・プロジェクトマネジメントや顧客折衝を通じて、システムエンジニアとしての専門性とマネジメントスキルをバランス良く高めることができる 【採用部門 概要】 エンタープライズマーケットにおける顧客ビジネスの拡大と、当社利益の最大化を目的とした技術支援
仕事内容の変更範囲
会社内でのすべての業務

必須条件

・法人向け実務経験: 法人向けシステム開発・技術支援・プロジェクトマネジメント(目安:10年以上) ・データ基盤構築/PM経験: ソリューションを問わず、クラウドを含む大規模なデータ基盤の構築経験、またはそれに準ずるプロジェクトのマネジメント経験 ・コミュニケーション・折衝力: 顧客や対外パートナーとの交渉・調整の実務経験に加え、顧客・ベンダーとの合意形成を主体的にリードした経験 ・ドキュメント作成スキル: 提案書、設計書、計画書、テスト仕様書など、各種ドキュメントの作成経験 ・論理的思考力: 複雑な技術・業務課題に対して、論理的かつ柔軟にアプローチし、最適解を導出できる能力 ・トラブルシューティング力: 技術的または契約上の課題に対して、迅速かつ的確に原因を特定し、実効性の高い対策を自ら提案し遂行できる能力 ・プロジェクト推進力: PMPなどのプロジェクト管理資格、またはデータ統合・AI・分析系プロジェクトにおける企画・推進実績
求める人物像
・データ統合基盤(Databricks、Snowflake、Redshift、Azure Synapse、BigQuery)や、AI・データ分析、IoT、Web技術などの最新テクノロジーを継続的に学び、プロダクト開発に積極的に取り入れる意欲のある方 ・自身の知見や情報を積極的に共有し、メンバーと切磋琢磨しながら学び合える向上心のある方 ・受け身ではなく、自ら課題を見出し、解決に向けて主体的に行動できる方 ・異なる意見を尊重し、オープンで建設的なコミュニケーションを通じてチームと協調・調整できる方 ・使命感と当事者意識を持ち、業務に真摯に取り組む姿勢を持つ方 ・「できない理由」ではなく、「どうすればできるか」を前向きに考え、行動に移せる方

歓迎要件

・データ基盤の活用経験: Databricks、Snowflake、Redshift、Azure Synapse、BigQueryなどの活用経験 ・クラウド環境での設計・構築経験: AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームを用いたシステム設計・構築経験 ・データパイプライン開発経験: 大規模データのETL処理やSparkなどの分散処理基盤でのデータパイプライン実装経験 ・データ可視化スキル: Tableau、Power BI、LookerなどのBIツールを活用したダッシュボード設計・データ可視化の実績 ・生成AI・先端AI技術の知見: 生成AI、深層学習(Deep Learning)、自然言語処理(NLP)、強化学習などの技術に関する研究・開発経験 ・プロジェクト管理: 複数プロジェクトを同時に管理し、優先順位を柔軟に切り替えながら遂行できるマルチタスク対応力

想定年収

708万円〜1,539万円
想定年収補足
(月給:基本給+勤務実績に応じた時間外手当+自己成長支援金[10,000円]+WorkStyle支援金[4,000円]、想定理論年収:月給+賞与+特別加算賞与+各種支援金) ※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、実際の時間外手当は、勤務実績に応じて変動します(上記は30時間相当で計算) ※賞与、特別加算賞与は会社業績、個人別評価に応じて変動します ※自己成長支援金は対象外の等級もあります
月給
433,113円〜744,000円

おすすめポイント

★国内最大級の通信事業を基盤とし、さまざまな新規事業を創出し続けており、グループ内のスタートアップ企業では数多くのソフトバンクの社員が兼務や出向で活躍しています。少数精鋭の組織で大きな裁量を持って幅広い役割を担うことは、自身の成長とキャリアの可能性の拡大に繋がります。 ★サービスの規模が大きく、①大規模なデータを取り扱う②業務委託として参画しているエンジニアの数が多いため、希望する人はPM・PLなどのマネジメントの経験は積みやすいといった観点から、市場価値の高い経験を積むことができます。 ★年間休日数 124日に加え、入社1年目に11日、2年目に16日付与される年次有給休暇は非常に取りやすい環境で、年間休日が140日近くという方もいらっしゃいます。週2~3は在宅勤務が可能、中抜けで通院やお子様の送り迎えなども柔軟にできる環境です。 ★新規ビジネスを迅速に立ち上げるためには、ソフトバンク社の武器である高い営業能力に見合う技術力が必要です。グループ合計で1.4万人の技術者を有しているものの、さらなる事業成長のため、現在技術者を積極採用しております。

ポジション

職種
・データエンジニア ・AI・機械学習エンジニア

配属先

部署名
法人統括 ソリューションエンジニアリング本部 システムデザイン統括部 SE第1部

雇用形態

正社員
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間
9:00〜17:45
就業時間補足
原則、午前9時~午後5時45分(実働7時間45分+休憩時間 原則正午~午後1時までの1時間) ※スーパーフレックスタイム制(コアタイム無し) ※勤務間インターバル制度

予定勤務地

東京都港区海岸1丁目7−1東京ポートシティ竹芝オフィスタワー
勤務地の変更範囲について
本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
提携保養施設・スポーツ施設利用制度、受動喫煙防止措置

受動喫煙防止措置

あり(屋内禁煙)
受動喫煙対策特記事項
就業時間内は禁煙

制度

財産形成
財形貯蓄、確定給付型企業年金、企業型確定拠出年金

休日・休暇

有給休暇、リフレッシュ休暇、ボランティア休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
・ドナー休暇 ・ノーマライゼーション休暇(障がいのある方のための通院休暇) ・会社が指定する日(4/30〜5/2のうち1日)など
育児・介護
介護休暇、産前産後休暇、パートナー出産休暇、看病休暇、育児支援制度
育児・介護補足
・キッズ休暇

諸手当

深夜・休日勤務手当、通勤手当

その他

副業OK、新規事業公募
その他補足
・福利厚生サービス会社(ベネフィット・ワン)提携 ・ソフトバンクおよびグループ会社向けの優待 など

選考情報

選考内容

選考情報
・技術試験あり ・オファー面談あり
選考情報補足
書類審査⇒一次面接⇒二次面接⇒内定面談

ソフトバンク株式会社の企業情報

企業について

移動通信サービスの提供、携帯端末の販売、固定通信サービスの提供、インターネット接続サービスの提供

会社情報

企業名
ソフトバンク株式会社
設立年月日
1986年12月
本社所在地
〒105-7529 東京都港区海岸一丁目7番1号東京ポートシティ竹芝オフィスタワー32F
資本金
21億4748万3647円
資格取得支援制度
社内ベンチャー制度
持ち株会制度
従業員1000名以上
育休取得
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ソフトバンク株式会社の募集中の求人

Border

ソフトバンク株式会社

【プロジェクトマネージャー(Microsoft 365)】国内最大級の通信事業を展開/主軸事業を基盤とした様々な新規事業/年間休日最大140日

■必須条件

以下すべての条件を満たす方 ・Microsoft 365各種ソリューション(※)の導入/移行(設計・構築,プロジェクト管理)経験 ※SharePoint,Exchange,Teams,OneDriveいずれか1つ以上 ・チームまたはプロジェクトのマネジメント経験 ・案件提案(営業同行)経験

675万円〜1,357万円

プロジェクトマネージャー(PM)

ソフトバンク株式会社

クラウド基盤開発テックリード(IaaS/Kubernetes)

■必須条件

・プロジェクトリーダーまたはプロジェクトマネージャーとしての実務経験 ・ネットワーク(LAN、WAN、TCP/IP)の知識 ・物理サーバーやストレージを含むインフラ基盤の設計・構築経験 <上記に加え、以下いずれかの経験> ・オンプレミスのIaaS/仮想化基盤の設計・構築経験(VMware、OpenStack、KVM、Hyper-Vなど) ・オンプレミスのKubernetes/コンテナ基盤の設計・構築経験(Kubernetes、Rancher、OpenShiftなど) ・CI/CD関連ツールを用いたパイプラインの設計・構築経験(Jenkins、GitLab CI、ArgoCDなど)

773万円〜1,411万円

インフラエンジニア, クラウドエンジニア

ソフトバンク株式会社

LLMモデル開発エンジニア(通信業界向け 独自開発 生成AI基盤モデル)

■必須条件

・Pythonを用いた機械学習/Deep Learningの実装開発経験 ・生成AI/LLMの学習、継続事前学習(Continued Pre-training)、Fine-tuning、または精度評価のいずれかに関する実務・研究経験 ・論文(ArXivなど)や英語の技術ドキュメント/OSSリポジトリを読解し、コードへ落とし込める英語力(目安:TOEIC 600点以上) ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)を積極的に活用し、スピード感を持って検証・実装を進められるITリテラシー

679万円〜1,411万円

AI・機械学習エンジニア

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GMOインターネットグループ株式会社

【機械学習エンジニア】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開/100%自社開発/転勤無!エンジニア向けの制度多数/幅広い成長とキャリアパス

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

700万円〜1,000万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社ベイカレント・テクノロジー

【データエンジニア】平均年収1,100万円超/平均残業時間22hで給与とワークライフバランスを両立できる環境/ワンプール制による多様な業界への案件アサインが可能です

■必須条件

・システムエンジニア/データエンジニアとしての実務経験4年目以上 ・社会人経験4年目年以上 ・大学卒以上または高専卒

600万円〜2,000万円

プロジェクトマネージャー(PM), プロジェクトリーダー(PL), ITコンサルタント, データエンジニア

株式会社CARTA HOLDINGS

CARTA ZERO DX管轄 データ&AIプラットフォームエンジニア

■必須条件

●バックエンドアプリケーションの設計・開発経験(API設計、DB設計を含む) ●SQLを使った開発・運用経験 ●AWS、GCP等のクラウド上での開発・運用経験 ●データパイプラインの構築・運用経験(ETL/ELTツール、バッチ処理等) ●Terraformを使ったIaC開発・運用経験 ●CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ●複数のステークホルダーと協業しながら技術的な意思決定をリードした経験

700万円〜1,200万円

データエンジニア, AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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