【DX推進部テックリード】〈上場企業の安定性 × 組織組成の裁量〉フルリモート・フルフレックス完備。安定基盤のもと、開発チームを一から作り上げるチャレンジングなフェーズ/技術的難題と組織課題の両面に挑戦する

■必須条件

・言語問わずプログラミング経験（プログラム設計含む）を5年以上お持ちの方 ・サブリーダーとしてプログラマへの指示、設計指導、品質チェックができる方 ・コミュニケーション能力に優れ、顧客、ベンダーとの交渉力に自信のある方

■必須条件

・一般的なシステムインフラの知識（サーバー、ストレージ、仮想化、ネットワークなど）ならびに提案、設計、構築等の経験を5年以上お持ちの方 ・サブリーダーとしてプログラマへの指示、設計指導、品質チェックができる方 ・コミュニケーション能力に優れ、顧客、ベンダーとの交渉力に自信のある方

■必須条件

※どれか一つでも当てはまれば是非ご応募ください。 ・システムエンジニアとしてのシステム開発経験がある方（コーディングスキル必須、コーディングスキルがない場合は選考不可となります。）※使用言語：C 言語系 / Java / .Net 系 / PHP / VB / SQL / COBOL 等 ・5名以上のチームのプロジェクトマネージャーの経験がある方 ・要件定義〜基本設計〜詳細設計〜開発の一連の経験と知識がある方 ・プレイングマネージャーとして活躍できる方 ・若手エンジニアの教育経験がある方 ・オフショア活用の経験があれば尚良し ・AIやIoTなど新しい分野に興味がある方 ・ビジネスクラスの日本語力 ・英語力不問 ・学歴不問

■必須条件

1,テスト設計の実務経験（目安3年以上） 2,小規模のテストチームにおけるサブリーダー・リーダー経験 3,JSTQB Foundation Levelの資格保有、またはそれ相当の知識(テスト技法等）を有する方

■必須条件

下記いずれかに該当すること ・サーバ／ネットワーク／仮想化／セキュリティいずれかの実務経験 ・基盤分野における設計・構築・運用の経験

■必須条件

下記いずれかに該当すること ・サーバ／ネットワーク／仮想化／セキュリティいずれかの実務経験 ・基盤分野における設計・構築・運用の経験

■必須条件

下記いずれかの実務経験が5年以上ある方 ・AWS / Azure いずれかを用いた開発・システム移行 ・クラウド上のインフラ構築・運用（IaC・CI / CDの経験） ・クラウドサービスを組み合わせたソリューションの構築

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・バックエンド、フロントエンド、インフラなど、特定の領域に縛られず幅広く技術を扱ってきた経験（フルスタックな志向性） ・ビジネス要求を理解し、技術的な解決策を自ら提案・プレゼンできる能力 ・業務の中でAIを積極的に利活用していくという強いマインド

■必須条件

・Webプロダクトの企画、またはPM・ディレクションの実務経験 ・SIerにおける提案型コンサルティング経験（案件拡大の牽引など）、あるいはコンサルティングファームにおけるプレ提案から導入までのハンズオンでの併走経験 ・ITエンジニアとしての実務経験、またはエンジニアリングへの深い理解・気質があり、技術的な観点からビジネス要件を論理的に構造化できる能力

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた設計・開発経験 ・コードレビューの経験（またはチームの成果物に責任を持った経験） ・フルスタックへの志向性：バックエンド、フロントエンド、インフラ（GCP/AWS）を横断的に理解し、課題に対して最適なアプローチを選択したい方

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：7年以上） ・GCP / AWS等のパブリッククラウドを用いた大規模システムのアーキテクチャ設計・構築経験 ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた、再利用性・保守性の高いバックエンド実装能力 ・技術的な意思決定の経験：複数の選択肢から、ビジネス要件に最適な技術選定・アーキテクチャの提案を行い、プロジェクトを完遂させた経験

■必須条件

・BtoBサービス、業務系などの領域でWebアプリケーション開発の実務経験が3年以上ある方 ・フルスタックにITエンジニアリング経験を積んでいきたい意思のある方

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：5年以上） ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた設計・開発経験 ・コードレビューの経験（またはチームの成果物に責任を持った経験） ・フルスタックへの志向性：バックエンド、フロントエンド、インフラ（GCP/AWS）を横断的に理解し、課題に対して最適なアプローチを選択したい方

■必須条件

・Webアプリケーションの品質保証（QA）実務経験（目安：5年以上） ・テスト自動化の戦略立案・設計・実装経験： Playwright / Selenium / Cypress等のツールを用い、メンテナンス性の高い自動テスト基盤を構築した経験 ・プログラミングスキル：Java, TypeScript, Go, Python等のいずれかを用いた実務レベルのコーディング能力（テストスクリプトだけでなく、プロダクトコードの理解ができること） ・テスト設計理論の理解：境界値分析、決定表、状態遷移テストなどのテスト技法を、プロジェクトの文脈に合わせて適切に使い分けられること

■必須条件

・BtoBサービス、業務系などの領域でWebアプリケーション開発の実務経験が3年以上ある方 ・フルスタックにITエンジニアリング経験を積んでいきたい意思のある方

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・BtoBサービス、業務系などの領域でWebアプリケーション開発の実務経験が3年以上ある方 ・フルスタックにITエンジニアリング経験を積んでいきたい意思のある方

■必須条件

・Webアプリケーションの品質保証（QA）実務経験（目安：5年以上） ・テスト自動化の戦略立案・設計・実装経験： Playwright / Selenium / Cypress等のツールを用い、メンテナンス性の高い自動テスト基盤を構築した経験 ・プログラミングスキル：Java, TypeScript, Go, Python等のいずれかを用いた実務レベルのコーディング能力（テストスクリプトだけでなく、プロダクトコードの理解ができること） ・テスト設計理論の理解：境界値分析、決定表、状態遷移テストなどのテスト技法を、プロジェクトの文脈に合わせて適切に使い分けられること

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：7年以上） ・GCP / AWS等のパブリッククラウドを用いた大規模システムのアーキテクチャ設計・構築経験 ・Java、Go、TypeScriptなどの言語を用いた、再利用性・保守性の高いバックエンド実装能力 ・技術的な意思決定の経験：複数の選択肢から、ビジネス要件に最適な技術選定・アーキテクチャの提案を行い、プロジェクトを完遂させた経験

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。