AIエージェント開発に挑戦できるローコードエンジニア

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年収

600万円〜900万円

勤務地

東京都

職種

ローコードエンジニア

リモートワーク
残業20時間以下
選考が短い
技術試験なし

求人情報

仕事内容

■募集ポジション 「Copilot Studio」や「AIエージェント開発」という最先端の分野でキャリアを築きたいという強い学習意欲をお持ちの方をポテンシャル採用します。 実務経験よりも、独学でPower Platformに触れた経験や認定資格の保有といった自己成長へのコミットメントを重視、入社後は充実した学習サポート制度を活用し、ローコードAIエージェント開発のプロフェッショナルを目指していただきます。 選考前にはオンラインでのカジュアル面談も可能ですので、ぜひお気軽にご相談ください。 ■このポジションの魅力 ・実務経験ではなく、あなたの学習意欲とポテンシャルを評価する採用モデル ・APアカデミー(社内研修)や検証環境の貸し出しなど、自己成長を徹底的にサポートする制度が充実している ・最先端のAIエージェント開発分野で、あなたのキャリアをゼロからスタートできる ■業務内容 入社直後は、当社の学習制度を活用しつつ、経験レベルに応じた業務からスタートします。 ■初期研修・学習期間(主要業務) ・APアカデミー(社内研修)や検証環境の貸し出しなどの制度を活用した、Copilot Studio/Power Platform/Azureの集中学習 ・認定資格取得に向けた学習時間の確保とサポート ■OJTによる開発サポート ・経験豊富なエンジニアの指導のもと、Power Platform(Power AutomateやPower Apps)を用いた小規模な業務アプリ開発・改修から着手 ・AIエージェント開発プロジェクトにおけるテスト、ドキュメント作成、簡単な機能実装のサポート ■技術的ナレッジの蓄積と共有 ・習得した技術知識を社内ドキュメントとしてまとめ、自己の成長をチームに還元 ■働き方 ・在宅勤務手当支給あり ・コワーキングスペースの利用が可能 ・時間単位での休暇取得が可能 ・入社サポート休暇制度あり ※入社から有給休暇付与までの期間で、入社後に体調を崩したり公的な手続きの実施が必要な場合に取得できます。 ■採用要件 このポジションは、技術知識を持ちながら、それを事業や顧客の成功に結びつけるビジネススキルを重視します。
仕事内容の変更範囲
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。

必須条件

・継続的な学習習慣をお持ちの方(IT系資格の自主的な取得、独学でのプログラミング学習、技術ブログの閲覧など) ・Power Platform認定資格(PL-900など)を保有している、または取得に向けて学習中の方 ・困難な状況でも、粘り強く主体的に業務や学習に取り組める方
求める人物像
・「成長する意欲」こそが最大のスキルであると考える方 ・主体的に業務に取り組み、積極的に意見を発信し、自らの活躍の幅を広げたい方 ・協調性を持ち、チームの仲間とコミュニケーションを取りながら共に成長できる方

歓迎要件

・Power Platform(Power Automate, Power Apps, Copilot Studio)を独学で扱っていた経験 ・IT業界での業務経験(職種不問) ・要件定義、設計など上流工程への強い関心 ・生成AIやLLMに関する基本的な知識

想定年収

600万円〜900万円(給与形態:月給制)
月給
475,000円〜725,000円
固定残業代
118,750円〜181,250円
賞与・昇給
昇給:4回

おすすめポイント

★150種類以上の研修・講座を受けられる社内大学「APアカデミー」 APアカデミーは、技術系から思考系、マネジメント系など150以上の様々な講座があり、1on1などで上司と相談しながら自分のキャリアパスに合わせて講座を選択できます。 一部の技術系講座では「これをこうすればこうなります」というチュートリアル的な内容ではなく、「こんな感じのものをつくってください」と要件だけを提示し、受講者自身が自分でプロセスを考えて手を動かす、実践的な「TUF研修」というものがあります。 TUF研修は構築をしてフィードバックを受けたり、受講生同士でレビューや不明点を教えあったり講師に質問したりと、コミュニケーションを取りながら進める講座です。 *社内で実施した「入社して感じるAPCの魅力」について、「教育制度の充実」が1位となっております。 ★エンジニアがエンジニアとしてあり続けられるキャリア "プロ職" の支援 エンジニアの長期的なキャリアパスとして、管理職以外の道を作り、支援したいという想いがあり、プロ職を導入しました。 エンジニアそれぞれが描くキャリアを実現することで、個人のスキルが上昇し、それが結果的に会社全体のレベルアップにつながると考えているからです。 たとえ、世の中からすぐに認められない技術であっても、技術にこだわっているエンジニア同士であれば、その技術の価値が伝わるはず。そんなエンジニア達から一目置かれる存在になることを目指して欲しい。そして、技術で世界を変えていって欲しい。そんな想いを込めて、今後もさらなるプロ職輩出に取り組んでいきます。 <<活動事例>> ・講演会やイベントでの発表 ・書籍やブログで情報発信 ・自社プロダクトの研究・開発 ★リモート比率92%!フルリモートも可能です 4年連続でホワイト企業認定「ゴールドランク」を取得しており、働く環境の改善には力を入れております。 出社比率が20%未満の社員比率は62%となっており、地方在住のリモート勤務者も在籍しております。

ポジション

職種
・ローコードエンジニア

雇用形態

正社員
試用期間
あり(6ヶ月)

勤務形態

就業時間補足
所定労働時間 7.5時間

残業時間

固定残業時間
月40時間
平均残業時間
月20時間

予定勤務地

〒101-0044 東京都千代田区鍛冶町2丁目9番12号神田徳力ビル 3階
勤務地補足
本社、ご自宅またはお客様先

リモートワーク頻度

フルリモート(地方在住 可)

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
健康・医療補足
通院支援制度

制度

財産形成
企業型確定拠出年金

休日・休暇

年間休日日数
120日
有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
入社サポート休暇制度
育児・介護
介護休暇、産前産後休暇
育児・介護補足
・入学お祝い制度 ・傷病見舞金制度 ・育児休業取得奨励金あり

諸手当

通勤手当、家族手当、リモートワーク手当
諸手当補足
・家族手当(配偶者):月額15,000円 ・家族手当(子供) :1-2人目は月額5,000円            3人目以降は月額10,000円/人 ・通勤手当:上限35,000円/月 ・在宅勤務手当:1日4時間以上のテレワークで200円/日 など

その他

その他補足
契約保養施設利用可 福利厚生倶楽部利用可 部活動支援制度「apclub」 コワーキングスペース利用可 等

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・面接 1回
選考情報補足
書類選考 ⇒ 適性検査 + 面接(1~2回) ⇒ 内定 ※面接は原則オンラインを想定しておりますが、場合によっては当社にお越しいただく場合があります。 ※選考期間は応募からから約1か月程度を想定しています。

株式会社エーピーコミュニケーションズの企業情報

会社情報

企業名
株式会社エーピーコミュニケーションズ
本社所在地
〒101-0044 東京都千代田区鍛冶町2-9-12神田徳力ビル 3階
資本金
9250万円
育児支援制度
従業員100名以上
育休取得
時短勤務
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・サーバ(Linuxサーバ or Windowsサーバ)の設計・構築のご経験 ・上記について自律的に業務を進められるスキル

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■必須条件

・運用監視もしくはオブザーバビリティツールの実務経験 ・クラウドインフラ(AWS/Azure/GCP/OCI)の構築経験

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インフラエンジニア, SREエンジニア

株式会社エーピーコミュニケーションズ

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■必須条件

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ローコードエンジニア

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■必須条件

・Power Platform(Power Automate for Desktop / Power Automate / Power Apps / Power BIのいずれかもしくは複数)を用いた開発、運用の実務経験1年以上 。 ・自分自身の業務効率化ではなく、クライアント向けのDX支援経験があること

403万円〜552万円

ローコードエンジニア

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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